Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,006

ANALYSIS OF THE STRUCTURE OF THE INTERNATIONAL WHEAT MARKET IN THE RUSSIAN FEDERATION AND ITS DEPENDENCE ON THE VALUE OF CUSTOMS DUTIES

Furina K.O. 1 Osechkina T.A. 1
1 "VPO" Perm National Research Polytechnic University
The method offormation ofthe reproductivesystems,to optimize thedistribution of investment, production, human resources, in collaboration with customs duties. Collected all thedataneeded for research. The analysis of thestructureof the internationalwheat marketandits dependence onchanges incustoms duties.Identifiedleadingexporting countriesandimporting countriesleadingwheaton the international market. For each country,the final priceis calculated, found andgiventhe necessaryfiguresincluded in it: the exchange rate, the price on the domestic market, import duty,export dutyand transportation costsfor the delivery. A mathematicalmodel of the problem, and then solved22optimization problems, a change of customs dutiesfrom 0.0% to 1.0% (11 - 11andto minimize-the maximization). Afterthe analysis ofchanges inthe optimal composition ofRussianimporters. For the economicinterpretation of the resultsof numerical experiments.
the problem of minimizing and maximizing
customs duties
structure of the international wheat market

Таможенная пошлина - обязательный взнос, взимаемый таможенными органами РФ при ввозе товара на таможенную территорию РФ или вывозе товара с этой территории и являющийся неотъемлемым условием такого ввоза или вывоза. При глобализации мировой экономики возрастает роль и значение таможенного регулирования как элемента государственного регулирования внешнеторговой деятельности. В условиях быстро меняющейся экономики странам-экспортерам необходимо получать максимальный доход от эффективного использования своих ресурсов[4].

Анализ структуры международного рынка пшеницы в Российской Федерации

В работах [1; 2] рассматривается методика формирования воспроизводственных комплексов, позволяющих оптимизировать распределение инвестиций, производств, трудовых ресурсов России во взаимосвязи с налоговыми пошлинами, а также предлагается распространение методики на международные рынки. В настоящей работе предпринята попытка применения данной методики к анализу структуры международного рынка пшеницы и ее зависимости от изменения таможенных пошлин России.

Для решения поставленной задачи предварительно проведен расчет конечной цены по каждому экспортеру. Естественно выделить пять основных факторов, оказывающих наибольшее воздействие на формирование конечной цены продукта: – цена на внутреннем рынке, – экспортная пошлина, - транспортные расходы на доставку, – курс валюты, – импортная пошлина. Формула формирования конечной цены выглядит следующим образом:

.

Были определены 16 ведущих экспортеров и 23 ведущих импортера пшеницы на международном рынке [3]. Для каждой из выбранных стран были найдены необходимые показатели для формирования конечной цены (таблица 1) [5].

Таблица 1 - Основные составляющие конечной цены пшеницы на международном рынке

Страна

V экспорт, т.тонн

V импорта, т.тонн

Цена, долл.

ИП,%

ЭП,%

PT

TR,%

Австралия

4473

-

390.4

-

7.2

302.17

15.4

Азербайджан

-

1488

-

5

-

-

-

Алжир

-

6101.3

-

7

-

-

-

Аргентина

6080.1

-

345

-

8.9

270.48

12.7

Бангладеш

-

2248.3

-

4.3

-

-

-

Бразилия

-

3953.5

-

2.1

-

-

-

Бельгия

-

2522.1

-

3.3

-

-

-

Великобритания

1153.9

-

400.8

-

8.1

300.23

15.1

Венгрия

2388.7

-

250

-

7.6

250.98

14.2

Венесуэла

-

1385.4

-

1.9

-

-

-

Германия

2630.5

-

317

-

7.8

376.38

12.2

Египет

-

3561.6

-

1.7

-

-

-

Израиль

-

1643.7

-

2.5

-

-

-

Индия

4516.9

-

305.1

-

11.4

237.37

10.8

Индонезия

-

3781.3

-

3.4

-

-

-

Ирак

-

3006.6

-

2.7

-

-

-

Испания

1333.2

-

231.1

-

9.8

360.38

12.7

Италия

1586.6

-

240.7

-

10.5

400.53

13.6

Йемен

-

2078.6

-

1.8

-

-

-

Казахстан

2030.5

-

260

-

9.2

213.46

8.7

Канада

3637.7

-

431.4

-

9.6

339.94

11.6

Китай

3931.5

-

350.5

-

11.3

267.08

12.5

Колумбия

-

1442.1

-

3.4

-

-

-

Марокко

-

2864.4

-

1.4

-

-

-

Мексика

-

3330.1

-

2.7

-

-

-

Нидерланды

916.1

-

270.8

-

8.1

250.27

11.8

Перу

-

1679.6

-

4.3

-

-

-

Российская Федерация

5334.2

-

240.9

-

10

194.65

9.2

Саудовская Аравия

-

1450.4

-

2.1

-

-

-

Судан

-

1503.5

-

4.7

-

-

-

США

10337.5

-

411

-

8.6

341.54

8.3

Таиланд

-

1259.9

-

3.7

-

-

-

Турция

-

4192.4

-

3.6

-

-

-

Украина

3749.1

-

211.1

-

14.3

158.81

10.47

Филиппины

-

2182.3

-

2.8

-

-

-

Франция

6265.3

-

320.3

-

9.1

263.29

8.7

ЮАР

-

1400.6

-

2.5

-

-

-

Ю.Корея

-

3145.9

-

4.9

-

-

-

Япония

-

4143.2

-

5.2

-

-

-

Рассчитанные конечные цены и данные объемов поставок по выбранным участникам рынка пшеницы составляют матрицу цен и поставок Qij.

Математическая модель задачи оптимизации имеет вид

Здесь рассматривается решение двух задач: на минимизацию (1),(2) и на максимизацию (1),(3), поскольку на международном рынке каждый потребитель стремится минимизировать свои затраты, а поставщик – максимизировать свою прибыль. Все вычисления проводились с помощью пакета MathCAD 2000.

При решении задач минимизации и максимизации получен результат, согласно которому наблюдается перераспределение экспорта РФ по странам-импортерам (таблица 2) с учётом интересов потребителей (таблица 2, столбец 2) и с учетом интересов поставщика (таблица 2, столбец 3).

Таблица 2 - Результаты решения задач оптимизации поставок РФ

 

Исходные данные

min

max

Азербайджан

218,7

0

0

Алжир

604,3

0

0

Бангладеш

124,6

0

0

Бразилия

305,1

0

0

Бельгия

223,9

0

0

Индонезия

654,4

337,3

0

Ирак

237,6

0

0

Израиль

129,4

1613,7

0

Колумбия

121,8

1112,1

0

Япония

426,7

0

0

Ю. Корея

221,6

0

0

Мексика

236,7

0

0

Марокко

251,8

0

0

Перу

138,7

525,7

0

Филиппины

169,5

0

0

Саудовская Аравия

111,5

0

161,3

Египет

271,3

0

2788,3

ЮАР

108,6

0

1400,6

Таиланд

98,5

0

984

Судан

119,4

0

0

Турция

297,1

0

0

Венесуэла

100,6

1385,4

0

Йемен

162,4

0

0

Полученный доход

1285790,3

1180338,1

1292909,3

Результаты решения задачи показывают, что с экономической точки зрения выгодно концентрировать экспорт на конкретных странах в отдельности.

Далее был выполнен численный эксперимент для определения оптимального уровня экспортной пошлины РФ. Было проведено решение 22 указанных задач на максимизацию и минимизацию для различных конечных цен, рассчитанных при изменении таможенных пошлин от 0 до 1,0% с шагом 0,1%. Результаты численного эксперимента представлены в таблице 3 и на рисунке 1.

Таблица 3 - Зависимость дохода РФ от изменения величин таможенных пошлин

% экспорта

max

min

0.0%

1221162.30

1197436.90

0.1%

1227680.95

1209497.19

0.2%

1223604.62

1207081.64

0.3%

1225492.38

1204289.46

0.4%

1228076.64

1204469.08

0.5%

1227268.11

1221377.10

0.6%

1230523.00

1204621.52

0.7%

1235499.28

1208068.09

0.8%

1230931.60

1210292.90

0.9%

1232823.34

1210467.43

1.0%

1233373.92

1212694.27

Рис.1.Зависимость дохода РФ от изменения таможенных пошлин.

По результатам численного эксперимента можно наблюдать максимальный доход РФ при решении задачи оптимизации исходя из интересов продавца при увеличении таможенной пошлины на 0,7% и при решении задачи оптимизации исходя из интересов потребителей при увеличении таможенной пошлины на 0,5%.

Структура экспорта РФ при изменении экспортных пошлин на 0,7 и 0,5% приведена в таблице 4.

Таблица 4 - Структура экспорта пшеницы при оптимальном изменении таможенных пошлин

 

Исходные данные

min

max

min при +0,5%

max при +0,7%

Азербайджан

218,7

0

0

0

0

Алжир

604,3

0

0

696.8

0

Бангладеш

124,6

0

0

0

0

Бразилия

305,1

0

0

0

0

Бельгия

223,9

0

0

0

0

Индонезия

654,4

337,3

0

0

0

Ирак

237,6

0

0

0

0

Израиль

129,4

1613,7

0

1643.7

0

Колумбия

121,8

1112,1

0

1442.1

0

Япония

426,7

0

0

0

0

Ю. Корея

221,6

0

0

0

0

Мексика

236,7

0

0

0

0

Марокко

251,8

0

0

0

0

Перу

138,7

525,7

0

166.2

0

Филиппины

169,5

0

0

0

0

Саудовская Аравия

111,5

0

161,3

0

161.3

Египет

271,3

0

2788,3

0

2788,3

ЮАР

108,6

0

1400,6

0

1400,6

Таиланд

98,5

0

984

0

984

Судан

119,4

0

0

0

0

Турция

297,1

0

0

0

0

Венесуэла

100,6

1385,4

0

1385.4

0

Йемен

162,4

0

0

0

0

Полученный доход

1285790,3

1180338,1

1292909,3

1280759.3

1305838.4

Согласно результатам решения задачи минимизации при изменении экспортной пошлины на 0,5% выгодно полностью изменить список импортеров. В то время как в решении задачи максимизации сохраняется объем продаж по всем странам. Стоит отметить, что при выбранном увеличении экспортной пошлины наблюдается увеличение получаемого дохода в обоих случаях по сравнению с исходными данными.

Заключение

Проведенный анализ структуры международного рынка пшеницы говорит о том, что с экономической точки зрения для России было бы выгодно перераспределение стран-импортеров и изменение величин таможенных пошлин. Применение методического подхода к определению размера таможенных пошлин позволяет оценить экономический эффект от их применения, получаемый экономикой Российской Федерации, и обеспечивает развитие системы товарных рынков.

Следует отметить недостаток выбранной модели, состоящий в отсутствии учета человеческого фактора, который в данном случае можно трактовать как политические взаимоотношения между странами. Впрочем, отсутствие человеческого фактора характерно для большинства математических моделей экономики в силу сложности выбора его количественных характеристик.

Рецензенты:

Абдуллаев А.Р., д.ф.-м.н., профессор, зав. кафедрой высшей математики ПНИПУ, г. Пермь.

Цаплин А.И., д.т.н., профессор, член-корр. РАЕН, ПНИПУ, г. Пермь.