2018/02/14

Динамика производства продукции сельского хозяйства России в 1990-2003 гг.: альтернативная оценка

Период с 1990 по 2003 г. являлся периодом крупномасштабных изменений в сельском хозяйстве, связанных с формированием новых экономических укладов, развитием рыночных форм хозяйствования, трансформацией собственности. Поэтому правильное исчисление изменений валового производства и на этой основе выявление эффективности реформ последнего времени и определение перспектив развития отрасли чрезвычайно важно. Оценка динамики аграрного производства статистическими органами по ряду причин, о которых речь пойдет ниже, вызывает значительные сомнения в достоверности. Ничем не лучше оказалось, к сожалению, и научное экономическое сообщество, которое довольствуется в своей деятельности исключительно данными официальной статистики и, за редким исключением, не подвергает их какой-либо критике или тем более конструктивному пересмотру. Наш расчет сводился к нахождению двух видов индексов - базисного и цепного. При исчислении индексов нами была использована разная статистическая, отраслевая, нормативная и справочная информация, которая зачастую не являлась полной и достоверной. Поэтому в своей работе мы рассматриваем не только полученные оценки, но и делимся с читателями своими сомнениями по способам получения оценок и рассуждениями по поводу их качества.

Официальная оценка


Логично начать наше исследование с предоставления официальных оценок динамики производства аграрной продукции всеми категориями хозяйств. При исчислении годовых объемов производства официальная статистика использует метод прямого пересчета. Суть метода заключается в нахождении годового объема производства видов сельскохозяйственной продукции в натуральном выражении. Затем натуральные показатели переводятся в стоимостные путем использования единых (сопоставимых) цен, полученные натурально-стоимостные агрегаты по видам продукции суммируются. Исходя из рассчитанных объемов валового производства, рассчитываются цепные и базисные индексы, которые публикуются в статистических сборниках (см. таблицу 1).
Таблица 1. Динамика продукции сельского хозяйства в 1990-2003 гг. (в процентах)
К сожалению, найти комментарии о сопоставимых ценах нам не удалось. Поэтому непонятно, цены какого года (или лет) выбирает официальная статистика при исчислении динамики производства продукции.
Применение метода прямого пересчета, который использует официальная статистика, само по себе возражений не вызывает. Вопрос заключается только в достоверности используемых исходных данных об объемах производства и ценах на продукцию.

Альтернативная оценка

Расчеты осуществлены нами тремя разными способами. Ниже мы подробно разъясним каждый способ оценки, определим его сильные и слабые стороны и возможности использования для итоговой оценки.
Первый способ основан на том же методическом подходе, который применяет официальная статистика, то есть является способом прямого пересчета валовой продукции (ВП). Для этого мы использовали и официальные статистические данные об объемах производства и ценах на продукцию сельского хозяйства.
Первоначально была собрана информация об объемах производства сельскохозяйственной продукции во всех категориях хозяйств в течение периода 1990-2003 гг. [2].
Использование сопоставимых цен имеет следующую особенность. В расчетах объема выпуска они выполняют роль своеобразных весов-коэффициентов, при помощи которых разнородная натуральная продукция приводится в единый вид. Особых проблем с использованием сопоставимых цен нет, если в изучаемой динамической системе незначительно меняется производственная структура, то есть если система осуществляет простое воспроизводство либо изменение объемов производства происходит одинаковыми темпами по всем видам продукции. Но в действительности такие случаи крайне редки. Любая динамическая система с расширенным или сокращенным воспроизводством неизбежно меняет свою производственную структуру. Само по себе отсутствие простого воспроизводства свидетельствует о том, что существует противоречие между экономической системой и средой ее функционирования, которое разрешается в том числе и за счет нового структурирования. И если динамическая экономическая система не воспроизводится, то не воспроизводится и ее производственная структура.
Применительно к нашему случаю это означает, что в период 1990-2003 гг. произошло не только падение объемов производства сельскохозяйственной продукции, но и огромное изменение структуры производства. Это изменение связано с тем, что падение объемов производства происходило разными темпами по видам продукции. Забегая вперед, отметим, что, по нашим расчетам, в этом периоде объем производства продукции животноводства составил в конце периода 54,2% по сравнению с началом периода, а продукции растениеводства - 98,5%. Происходившие в сельском хозяйстве в рассматриваемом периоде структурные сдвиги объясняются несоответствием (противоречием) между отраслевой структурой производства и потребностями рынка. Сложившаяся в советское время пропорция отраслей была в значительной степени ориентирована на сбалансированное удовлетворение потребностей населения в продуктах животного и растительного происхождения. Современная структура отраслей отражает низкую покупательную способность основной части населения и тенденцию к замене продовольствия животного происхождения на более дешевое продовольствие растительного происхождения. Свою роль в изменении структуры аграрного производства сыграл и импорт более дешевой, зачастую контрабандной, продукции животного происхождения.
В общем виде проблема построения индекса формулируется как проблема структурного искажения динамического индекса и означает, что сопоставимые цены определяют и динамику производства. При неизменном объеме годовых производств применение цен разных временных уровней будет означать и разные объемы производства в стоимостном выражении.
Как эту проблему решает официальная статистика, и вообще решает ли, мы не знаем. В своих расчетах нами были использованы два уровня сопоставимых цен - цены 1991г. и 2003 г. (см. таблицу 2).
Таблица 2. Средние цены реализации сельскохозяйственной продукции (рублей за 1 тонну)
Как видим, в статистических сборниках цены на скот и птицу публикуются в расчете на живую массу, а объемы производства рассчитываются по убойной массе (кстати, в сборниках употребляется слово «вес», что неверно, так как «масса» и «вес» - разные физические категории). Поэтому мы сделали дополнительный расчет по переводу цены из категории живой массы в убойную (см. таблицу 3).
Таблица 3. Перевод цены 1 тонны живой массы в 1 тонну убойной (рублей)
После расчета объемов производства в ценах 1991 г. и 2003 г. были найдены годовые базисные и цепные индексы производства. Окончательные индексы годовой динамики были рассчитаны как средние геометрические (см. таблицу 4).
Как видно, полученные расчетные данные отличаются от официальных незначительно. Разница исчерпывающим образом может объясниться тем, что официальная статистика использует иные, отличные от наших, сопоставимые цены.
Имеет смысл определить, какая часть валовой продукции сельского хозяйства попала в расчет. В 1991 г. стоимость продукции сельского хозяйства всех категорий в текущих ценах составила 260 млрд. рублей, а в 2003 г. - 1155,3 млрд. рублей [3]. Стоимость валовой продукции, попавшей в расчет 1991 г. в ценах этого же года, составила 242 млрд. рублей, продукции 2003 г. в ценах соответствующего года - 1041 млрд. рублей. То есть было пересчитано для 1991 г. 93,1% всего объема продукции сельского хозяйства и для 2003 г. - 90,1%. Таким образом, подавляющая часть продукции оказалась вовлеченной в расчет.
Таблица 4. Динамика продукции сельского хозяйства в 1990-2003 гг. (1-й способ; в процентах)
Оценивая в целом метод прямого пересчета объемов производства, необходимо признать, что он является, в принципе, лучшим, так как непосредственно связан с натуральными показателями выпуска. Вместе с тем высокое качество оценки динамики производства на основе этого метода обеспечивается только тогда, когда имеется достаточно достоверная информация о натуральных объемах производства. Если же качество исходной информации неудовлетворительное, то и полученные на основе этого метода оценки вызывают серьезные сомнения. А у нас есть основания считать официальные данные об объемах производства не соответствующими действительности.
Прежде всего не очень понятны методические приемы сбора и обработки информации, так как все методологические комментарии на этот счет крайне лапидарны, а исходная информация для расчетов не публикуется. В частности, по общественному сектору аграрной экономики неясно, учитывают ли органы статистики теневую деятельность или публикуют данные, основанные целиком на отчетности сельскохозяйственных организаций. И если учитывают, то непонятно, как и в каком объеме.
Значительные нарекания вызывает статистика по деятельности крестьянских (фермерских) хозяйств. В одном из недавних интервью президент Ассоциации крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных кооперативов (АККОР) В. Башмачников заявил, что статистика не учитывает значительную часть продукции фермеров, и существуют оценки, по которым эта часть составляет половину [4]. Разумеется, трудно судить об истинности таких заявлений, не зная содержательную часть проделанных оценок. Но с другой стороны, и то, как оценивают объемы производства фермеров официальные статистические органы, тоже неясно. Что можно узнать, например, из Методологических положений о методах наблюдения за деятельностью фермеров? [5] Ничего, кроме банальных суждений об оценке генеральной средней по выборочной средней, опубликованные положения не содержат.
Наконец, наибольшие сомнения вызывают данные об объемах производства в хозяйствах населения. Сложность оценок объемов производства в этой категории хозяйств объясняется двумя причинами. Во-первых, большим объемом производства. Достаточно сказать, что хозяйства населения, по официальным данным, произвели в 2003 г. 55,8% всей аграрной продукции в стоимостном выражении, 92,8% картофеля, 80,1% овощей, 53,8% скота и птицы, 51,4% молока [6]. По сути, производимые объемы вполне сопоставимы с объемами производства сельскохозяйственных организаций. Но если в последних существуют экономические и учетные службы, которые контролируют производственные процессы, осуществляют бухгалтерскую и статистическую отчетность, то ничего подобного в хозяйствах населения не существует. Понятно, что статистическим службам вследствие этого для оценки объемов производства приходится довольствоваться разными косвенными данными. Например, об объемах производства молока судить по количеству коров, исходя из примерной продуктивности животных. Количество производимых овощей рассчитывается исходя из площади земельных участков граждан и удельного веса посадок разных культур. Большие объемы производства и отсутствие отчетности производителей неизбежно порождают сложности работы статистических органов. Во-вторых, большая часть произведенной продукции в хозяйствах населения не имеет товарного обращения. Уровень товарности продукции в 2002 г. составлял по картофелю 9,5%, овощам - 7,7, плодам и ягодам - 2,6, скоту и птице - 32,4, молоку - 18,2 и яйцам - 5,8% [7]. Большая часть продукции, если верить этим данным, имеет натуральный характер, производство и потребление которой ограничивается домашним хозяйством. Поэтому и выявить объемы производства чрезвычайно сложно. И субъективизм оценок здесь неизбежен.
В качестве примера приведем такой расчет. Найдем объем потребления молока населением в сельской местности, воспользовавшись официальными статистическими данными (см. таблицу 5).
Представленный расчет является достаточно приблизительным по следующим соображениям. С одной стороны, нормы внутрихозяйственного использования молока на производственные (кормовые) цели в хозяйствах населения могут быть значительно выше норм, сложившихся в сельскохозяйственных организациях. Кроме того, существует передача части натуральных молочных ресурсов в рамках одного домашнего хозяйства жителям городов (родственникам, знакомым и т. д.). Но вряд ли эти объемы существенны. С другой стороны, и это более значимо, не все жители сельской местности потребляют исключительно натуральную часть объемов производства молока. Какая-то часть жителей покупает его либо на внутреннем рынке, либо в розничной торговле в переработанном виде. Поэтому фонд потребления складывается не только из натуральных ресурсов, которые учтены в расчете, но и из части товарных, которые не учтены. Поэтому среднедушевое потребление молока в домашних хозяйствах сельской местности должно быть выше, чем было получено в таблице 5. 
Таблица 5. Расчет среднедушевого объема потребления молока жителями села в 2002 г.
Обратимся для сравнения к другому виду статистической информации. Как известно, статистические органы изучают продовольственное потребление в разрезе различных типов домохозяйств и продуктов. Согласно этим исследованиям, в 2002 г. потребление молока и молочных продуктов в пересчете на молоко в среднем на одного члена домашнего хозяйства в сельской местности составило 232 кг [8]. Из этих двух цифр потребления молока - 297 и 232 кг, более достоверной является вторая, так как она получена на основе специальных эмпирических исследований. Но тогда приходится признать, что объем производства молока в хозяйствах населения является завышенным.
С учетом обстоятельств, отмеченных выше, рассчитаем минимальный объем завышения данных о производстве молока в 2002 г. При разнице в душевом потреблении в размере 65 кг и общей численности сельского населения 38,7 млн. человек объем преувеличения составит 2,5 млн. т. При объеме производства молока в домашних хозяйствах в размере 16,8 млн. т и общем объеме производства молока во всех категориях хозяйств 33,5 млн. т объем завышения производства составляет 17,5% [2,5 млн. т / (16,8 млн. т - 2,5 млн. т) х 100%] от объема производства молока в хозяйствах населения и 8,1% [2,5 млн. т / (33,5 млн. т - 2,5 млн. т) х 100%] всего валового производства.
Этот расчетный пример свидетельствует о том, что у официальной статистики существуют серьезные проблемы с исчислением объемов производства сельскохозяйственной продукции в хозяйствах населения. Одной из причин сложившегося положения вещей является то, что статистические органы практически в одиночку решают сложные проблемы получения исходных данных. Как правило, публикуемые статистические материалы основываются исключительно на собственных исследованиях. Было бы разумным использование данных и других государственных ведомств, и хозяйственных организаций. Например, работу по оценке численности животных проводят ветеринарные службы и администрации сельских поселений. Площади, используемые под сельскохозяйственные нужды, фиксируются в комитетах по земельным ресурсам. Неоценимую помощь в получении достоверных данных могли бы оказать и специалисты сельскохозяйственных предприятий. Работники учетно-экономических служб, как правило, хорошо осведомлены о численности поголовья в хозяйствах населения, так как коллективные предприятия часто выполняют централизованные функции по обеспечению животных кормами. Качественные сведения о производственной аграрной деятельности хозяйств населения статистика не печатает, по всей видимости, не считая их достаточно объективными. Поэтому привлечение специалистов по агрономии и животноводству позволило бы получить обоснованные данные о продуктивности животных и урожайности культур хозяйств населения. И вряд ли вся эта работа требует больших финансовых затрат.
Для того чтобы проиллюстрировать недостоверность данных о натуральных объемах производства, мы произвели еще один расчет. Речь идет о зерне, объем производства которого, на наш взгляд, значительно преувеличен. Суть расчета сводилась к составлению внутреннего баланса зерна. При составлении доходной части мы взяли официальные данные о валовом сборе зерна. В 2002 г., в отличие от других проанализированных лет, был значительный вывоз зерна из страны в размере 12 млн. т, поэтому объем производства мы уменьшили на величину импорта. В расходной части баланса зерна было выделено три направления - фуражное, продовольственное и семенное. Об объемах потребления фуражного зерна мы судили по расходу кормов в сельском хозяйстве. Данные об использовании продовольственного зерна отражают размеры производства хлеба и хлебобулочных изделий (без учета припека). Расход зерна на семена мы рассчитали исходя из посевных площадей и нормы высева семян в размере 2 ц на 1 га (см. таблицу 6).
Из баланса видно, что в первой половине рассматриваемого периода (1990-1996) объемы падения внутреннего производства и потребления были одинаковыми. 
Таблица 6. Баланс внутреннего производства и использования зерна в России (млн. т)
Но во второй половине между производством и потреблением (с учетом вывоза зерна в 2002 г.) установился дисбаланс - официальная статистика регистрировала рост производства зерна при одновременном сокращении его потребления.
Высказанные сомнения относительно данных об объемах производства распространяются и на динамику объемов производства, так как нельзя получить верный результат, используя неверные данные. В этой связи несомненный интерес представляют иные способы оценки динамики валовой продукции, основанные на косвенных или индикативных данных.
Второй способ оценки динамики валовой продукции сельского хозяйства основан на данных о потреблении дизельного топлива и автомобильного бензина в сельском хозяйстве. Нами была принята гипотеза о наличии функциональной линейной зависимости между объемами производства и потребления нефтепродуктов.
Данные о натуральных объемах потребления нефтепродуктов сельскохозяйственными организациями являются, по нашему мнению, достаточно достоверными (см. таблицу 7). Они основываются на сведениях организаций материально-технического снабжения сельского хозяйства, и им нет видимого смысла искажать данные.
Таблица 7. Объемы поставок автомобильного бензина и дизельного топлива сельскохозяйственным организациям в 1990-2003 гг. (тыс. т)

Также мы взяли данные о ценах 2003 г. на ресурсы, поставляемые аграрным предприятиям (см. таблицу 8).
Таблица 8. Цены на горючие материалы в 2003 г. (рублей за 1 тонну)
При применении данного метода возникает одна существенная проблема. Потребление нефтепродуктов приведено только по сельскохозяйственным организациям; при этом данных о потреблении в хозяйствах населения и крестьянских (фермерских) хозяйствах нет. Роль этих укладов в производстве сельскохозяйственной продукции
существенно выросла в рассматриваемом периоде. Так, если в 1990 г., согласно данным статистики, хозяйствами населения было произведено 26,6% валовой продукции сельского хозяйства, то в 2003 г. - 55,8%. Удельный вес сельскохозяйственных предприятий упал с 73,4% в 1990 г. до 39,7% в 2003 г. Наконец, с 1992 г. в аграрном секторе появился новый организационно-технологический уклад - фермерский, удельный вес которого в общем производстве в 2003 г. составил 4,5% [9]. Поэтому если проигнорировать затраты топлива и бензина на производство продукции в необщественных категориях хозяйств, то получится искаженная картина динамики аграрного производства.
Однако каким образом учесть общее потребление дизельного топлива и автомобильного бензина в сельском хозяйстве? Можно ли судить о структуре потребления этих продуктов исходя из приведенной выше структуры производства конечной продукции? На наш взгляд, нет. Поясним эту мысль следующим расчетным примером. Для этого рассчитаем обеспеченность сельскохозяйственных животных земельными угодьями (см. таблицу 9).
Таблица 9. Расчет обеспеченности животных земельными угодьями по категориям хозяйств в 2003 т.
Таблица 9.1. Перевод животных в условные головы в 2003 т.
Как видно, нагрузка животных на угодья распространяется неравномерно по категориям хозяйств. Хозяйства населения используют в расчете на одну условную голову скота угодий практически в 10 раз меньше, чем сельскохозяйственные предприятия. Разумеется, нужно еще учитывать и то, что не вся площадь угодий как аграрных предприятий, так и хозяйств населения используется на кормовые (фуражные) цели. Но все равно контраст в обеспеченности земельными ресурсами очевиден. Из этой диспропорции видно, что основная нагрузка по созданию кормовой базы животноводства всего аграрного сектора лежит на общественном секторе. И поэтому суждение о роли различных категорий хозяйств аграрной экономики исходя только из объемов их валового производства несостоятельно. Очевидно, что помимо учета валовой продукции каждой категории хозяйств, необходимо также учитывать и промежуточную продукцию, созданную во всех категориях.
Наибольший расход топлива в сельском хозяйстве осуществляется при проведении механизированных полевых работ. Поэтому объем потребления горюче-смазочных материалов в сельском хозяйстве мы рассчитали исходя из объемов потребления общественного производства, с учетом удельного веса сельскохозяйственных угодий предприятий в общей земельной площади (см. таблицу 10). 
Таблица 10. Расчет потребления нефтепродуктов в сельском хозяйстве в 1990-2003 тт.
Также как и при первом способе, исходя из объемов потребления нефтепродуктов, были расчитаны базовый
и цепной индексы, которые отражают динамику аграрного производства (ем. таблицу 11). 
Таблица 11. Динамика продукции сельского хозяйства в 1990-2003 гг. (2-й способ; в процентах)
В чем достоинства и недостатки данного способа расчетов? Основным достоинством является то, что исходные данные, применяемые для расчетов, являются достоверными. Информация об объемах потребления нефтепродуктов сельскохозяйственными организациями публикуется в отраслевых сборниках, которые издает министерство сельского хозяйство совместно с органами статистики. При проведении массовых работ в растениеводстве (вспашка, посев, уборка урожая, сенокос и т. д.) органами управления сельским хозяйством собирается оперативная информация об объемах работ и достаточно внимательно контролируются поставки необходимых ресурсов, в том числе автомобильного бензина и дизельного топлива. Какого-нибудь очевидного смысла искажать объемы потребления нет; при этом с подсчетом самого потребления трудностей в общем-то не возникает.
Вместе с тем существуют два достаточно очевидных недостатка. Первый заключается в том, что в самом начале периода потребление нефтепродуктов являлось завышенным. О фактах бесхозяйственного использования ресурсов в сельском хозяйстве советского периода достаточно хорошо известно. Сложившаяся инерция действовала еще какой-то период в начале 1990-х годов. По этой причине цепной индекс первых лет периода и базисный всего периода вряд ли следует считать обоснованными характеристиками динамики сельскохозяйственного производства.
Кроме того, использование этого метода не отражает структурные технологические сдвиги сельскохозяйственного производства, имевшие место в рассматриваемом периоде. Перемещение значительной части производства в хозяйства населения привело к значительной деиндустриализации аграрного труда, сократило использование машин, механизмов и оборудования. Однако в какой-то степени эти недостатки были компенсированы более широким использованием ручного труда и повышением трудоемкости. Размер этой компенсации трудно поддается количественной оценке. Потому сокращение потребления нефтепродуктов в первой половине 1990-х годов происходило более высокими темпами, чем сокращение объемов выпуска продукции.
При третьем способе оценки динамики производства аграрной продукции были взяты данные о потреблении электроэнергии в сельском хозяйстве (см. таблицу 12). 
Таблица 12. Потребление электроэнергии сельским хозяйством в 1990-2003 гг. (млрд. кВт-ч)

Так же, как и при втором способе, мы исходили из предположения о связи объемов производства с объемами используемой электроэнергии. Натуральные показатели потребления были взяты за основу расчетов цепного и базисного индексов динамики производства (ем. таблицу 13). 
Таблица 13. Динамика продукции сельского хозяйства в 1990-2003 гг. (3-й способ; в процентах)
 
Достоинством третьего способа является то, что он основывается на достаточно достоверных данных о потреблении электроэнергии, которые рассчитаны на основе энергобаланса. Основным недостатком этого способа, также как и предыдущего, является то, что он не отражает структурные технологические сдвиги в аграрном производстве. Кроме того, в объемах потребления электроэнергии не учитывается использование электроэнергии в хозяйствах населения при производстве ими аграрной продукции. Эта часть энергии, используемой на производственные нужды, списывается на потребление сельским населением. Но в целом это потребление, конечно, невелико.
Окончательная оценка. Сравним полученные результаты с данными официальной статистики (см. таблицу 14). 
Таблица 14. Официальная и альтернативная оценки динамики продукции сельского хозяйства в 1990-2003 тт. (% к предыдущему году)
Ни один из представленных альтернативных способов не обладает абсолютным преимуществом, каждый имеет свои достоинства и недостатки. Для окончательной оценки мы приняли решение использовать не какой-либо один способ, а построить временной ряд производственной динамики путем соединения разных частей.
При сравнении второго и третьего способов необходимо иметь в виду следующее обстоятельство. Основными потребителями электроэнергии в сельском хозяйстве являются крупные животноводческие комплексы индустриального типа (птицефабрики, свинокомплексы и т. д.). Спад производства в них произошел в гораздо меньшей степени, чем в целом по сельскому хозяйству. Поэтому судить об объемах сокращения производства сельскохозяйственной продукции исходя из потребления электроэнергии, поглощаемой главным образом животноводческими комплексами, не совсем корректно. Второй способ, основанный на потреблении нефтепродуктов, отражает главным образом изменение объемов производства растениеводческой продукции. Значительная часть продукции расходуется на кормовые (фуражные) цели. Поэтому второй способ более точно отражает динамику производства продукции и растениеводства, и животноводства и является более предпочтительным.
Однако завышенный объем потребления нефтепродуктов в начале 1990-х годов вследствие нерационального использования делает способ малопригодным для всего периода. Как видно, стабилизация потребления ресурсов произошла только после 1995 г. До этого сокращение потребления главным образом было связано с введением жестких ограничений на использование ресурсов.
С другой стороны, существующая динамика производства, рассчитанная первым способом, в начале периода, когда теневая деятельность не получила широкого распространения, а основной объем производства обеспечивался общественным сектором, является достаточно достоверной. По этим соображениям было решено окончательные индексы динамики производства сельскохозяйственной продукции за 1990-1995 гг. взять из первого способа, за оставшиеся годы - из второго. Также было найдено отклонение между официальными индексами и расчетными (см. таблицу 15). 
Таблица 15. Официальная и альтернативная оценки динамики продукции сельского хозяйства в 1990-2003 гг. (% к предыдущему году)
Как видно, окончательная оценка динамики производства значительно отличается от данных официальной статистики. Из приведенных расчетов видно, что произошло более значительное падение объемов производства сельскохозяйственной продукции, чем это следует из официальных данных.
В связи с расчетом преувеличения объемов аграрного производства возникает вопрос - как полученные результаты согласуются с потреблением продуктов питания? Ведь статистика потребления, которая формируется на основе наблюдений за домохозяйствами, является достаточно достоверной. Мы считаем, что более низкий объем производства сельскохозяйственной продукции при неизменном объеме потребления объясняется тем, что официальная статистика при расчетах натуральных продовольственных балансов не досчитывается значительной  части импорта. В экономической литературе было найдено подтверждение этой гипотезы.
Путем сопоставления экспортно-импортных потоков В. Жуковская, И. Трофимова, Н. Чертко произвели расчеты, согласно которым легальный импорт продовольствия составляет только 55% от полной стоимости всей импортной продовольственной продукции. При этом 17% продовольствия ввозится в Россию нелегально, в обход таможни, без уплаты пошлин и налогов, в декларациях на 16% продукции занижены цены, у 8% продукции завышено качество и у 3% - завышены цены [10]. Таким образом, таможенная статистика, которую статистические органы используют при составлении балансов продовольствия, искажает как объемы ввоза продовольственных товаров, так и структуру импорта. Поэтому потребление продовольствия в значительно большей степени определяется импортом и в значительно меньшей - внутренним производством, нежели это следует из официальных данных статистики.
В заключение отметим, что несмотря на проделанную работу, сделанные оценки являются весьма приближенными. Отмеченные нами несоответствия расчетных и декламируемых натуральных объемов производства зерна и молока, а также невыясненная до конца связь показателей выпуска аграрной продукции и используемых ресурсов указывают на то, что сделанные расчеты содержат неточности. Окончательное решение проблемы исчисления валовой продукции сельского хозяйства требует больших усилий как со стороны органов государственной статистики, так и научного экономического сообщества.

Примечания 

1. Работа выполнена при поддержке Российского гуманитарного научного фонда (грант № 04-02-00312а).
2. См.: Сельское хозяйство в России. 2000. С. 58, 76; Сельское хозяйство в России. 1995. С. 64, 82; Сельское хозяйство, охота и лесоводство в России. 2004. С. 62, 81.
3. См.: Сельское хозяйство в России. 1995. С. 23; Сельское хозяйство, охота и лесоводство в России. 2004. С. 35.
4. См.: Деньги. 2005. № 18. С. 17.
5. См.: Методология статистического наблюдения за сельскохозяйственным производством в крестьянских (фермерских) хозяйствах / Методологические положения по статистике. Вып. 3. М., 2000. С. 89-101.
6. См.: Сельское хозяйство, охота и лесоводство в России. 2004. С. 36, 96.
7. См.: Сельскохозяйственная деятельность хозяйств населения в России. 2003. С. 34.
8. См.: Социальное положение и уровень жизни населения России. 2004. С. 276.
9. Составлено и рассчитано по: Сельское хозяйство в России. 1995. С. 29; Сельское хозяйство, охота и лесоводство в России. 2004. С. 36.
10. См.: Жуковская В., Трофимова И., Чертко Н. Что отражает таможенная статистика // Мировая экономика и международные отношения. 2004. № 12. С. 13-24.
Текст статьи приводится по изданию: Ханин Г.И., Фомин Д.А. Динамика производства продукции сельского хозяйства России в 1990-2003 гг.: альтернативная оценка // Вопросы статистики. 2005. № 10. С. 9-18.