(5A-3) shpfdexp = 0,42 * (1 — cashrate) * (wagebill + trans)
(5A-4) shpmnexp = 0,27 * ((1 — cashrate) * (wagebill + trans) + aginc(-1))
Решениями этих уравнений являются 4 значения переменных, расположенных в их левой части.
8А. Цены и объемы продаж сельскохозяйственной продукции, уровень доходов и цены в аграрной отрасли
Изменения в этой части обусловлены изменениями налоговой системы, а также упразднением практики обязательных поставок. Определение сельскохозяйственного дохода в этом случае меняется с целью отражения налога на денежный доход:
(8А-1) aginc = (1 — cashrate) * (kolkexp + shpfdexp + shpmnexp — vacon)
При этом цены на продукцию аграрного сектора, натуральный доход колхозов, дробление (соотношение объема натурального дохода и объема продаж), а также цены и объемы продаж сельскохозяйственной продукции определяются посредством параллельного решения следующих 4 уравнений:
(8А-2) priceag = 1,57 * ((aginc / 1000 * agmarksm)) / 0,00017264 (8А-3) split = 1,5043 * (priceag / priceman) ** (-0,9298)
(8A-4) fiiksim = agmarksm * split
(8A-5) agmarksm = (agnet / 1000) — fiiksim
Оценка уравнения регрессии направлена на разбивку общего объема сбыта сельскохозяйственной продукции на две категории — продажи на колхозных рынках и поставки в промышленный сектор для дальнейшей переработки:
(8А-6) kolksim = (-0,08892 + 0,00000573 * agnet) * agmarksm
(8А-7) agmfsim = 1000 * (agmarksm — kolksim)
12. Миграция
В рамках данного раздела единственным изменением является замена уравнения 50 на новое уравнение, описывающее коэффициент миграции:
(50A) migrate = + 0,005 * relsol — 0,001
Это уравнение дает более низкий коэффициент миграции, чем уравнение 50, поскольку условия последнего ведут к завышению миграционных показателей конца 1920-х гг. Новое уравнение 50А эту неточность корректирует. При условии, что значение relsol принято на уровне 1,6, прогнозируемый коэффициент миграции составляет 0,007, что примерно соответствует реальным значениям периода конца 1920-х гг. Конечно, данных по миграции в условиях нэпа со значением, превышающим уровень relsol в 1,6, не существует. В действительности на протяжении 1930-х гг. этот показатель вырос с отметки 1,6 до 2,3. В этом случае условия уравнения 50А предполагают рост коэффициента миграции на 50 %, в то время как уравнение 50 — на 110 %. Менее выраженная реакция населения свидетельствует о том, что уровень жизни сельского населения был бы лучше в условиях нэпа.
Модель Харриса — Тодаро представляет собой вариацию модели коллективизированной экономики с тем отличием, что в ней нет уравнения 13, а значение mpp в уравнениях 11 и 12 равно 3. Эти уравнения могут иметь отдельные решения для 1с и 1р.
Приложение С. Источники данных
В этом приложении приводятся дополнительные экономико-демографические данные, которые использовались для построения имитационной модели и оценки национального дохода.
Для проведения имитационных расчетов и измерения совокупного спроса необходимо было построить ряды данных по объемам сельскохозяйственного выпуска и сбыта продукции. Все ряды, за исключением оговоренных случаев, представляют собой ряды постоянных цен, в рамках которых различный количественный уровень агрегируется с оценками среднего ценового показателя по всем категориям сбыта за 1937 г., заимствованным из исследования Карча (1979, 105). (При этом расчет цен на зерно производился с учетом выплат машинно-тракторным станциям.) Для анализа был взят совокупный показатель по 13 видам сельскохозяйственного производства: зерно, овощные культуры (за исключением дынь), картофель, льняное волокно, семена подсолнечника, сахарная свекла, хлопок, молоко, мясо, шерсть, а также шкуры крупного и мелкого скота и яйца. Вся эта продукция составляла основную часть производства советского аграрного сектора. Все остальные ряды данных были выведены по указанной ниже схеме.
1. Валовой продукт сельскохозяйственного производства
Приоритетом в этой категории являются данные, приведенные в исследовании Дэвиса, Харрисона и Уиткрофта (1994, 286–288); прочие показатели взяты из работы Уиткрофта (1983). В рамках своего анализа я использую «нижнюю границу» оценок для зерновых культур, данные из расчетов Дэвиса, Харрисона и Уиткрофта для картофеля, а также скорректированные оценки советских источников для прочих культур. Чтобы вычислить количество шкур, я произвел оценку производства на конец 1930-х гг. путем регрессирования объемов производства в этом секторе на производство мяса в другие периоды.
2. Кормовой и семенной фонды и убытки в хозяйстве
Анализ убытков и количества сельскохозяйственной продукции, выделенной для использования в качестве кормового и семенного фондов, я произвел на основе методики Бергсона (1961, 325–330), а также Джонсона и Кагана (1959) со следующими поправками: при оценке объемов зерна объем семенного фонда равен площади посевных земель [данные из исследований Хантера и Ширмера (1992, 107), Ясного (1949, 790), Джонсона и Кагана (1959, 229)], умноженной на норму расхода семян (117 кг на 1 га), заимствованную из работы Уиткрофта (1983, 269). Объем кормового фонда равен нормам расхода на животного, приведенным Ясным (1949, 753) и Нимиц (1954, 78), умноженным на поголовье скота соответственно, данные по которому взяты из исследования Дэвиса, Харрисона и Уиткрофта (1994, 289), при этом часть данных также была заимствована из расчетов Нимиц (1954, табл. 4). Так, можно привести следующие кормовые нормы зерна для разных видов животных: лошади (4 года и старше) — 400 кг в год, лошади (младше 4 лет) — 113 кг в год, коровы — 75 кг в год, прочий крупный рогатый скот — 25 кг в год, свиньи — 14 кг в год, овцы и козы — по 3 кг в год. Те же показатели по кормовому картофелю составляли: лошади (4 года и старше) — 28 кг в год, лошади (младше 4 лет) — 9 кг в год, коровы — 80 кг в год, прочий крупный рогатый скот — 0 кг в год, свиньи — 403 кг в год, овцы и козы — по 3 кг в год.