Актуальность и задачи исследования
Российский зерновой рынок обладает стратегическим значением не только для обеспечения продовольственной безопасности внутри страны, но и для мирового агропродовольственного комплекса. Обладая статусом одного из крупнейших экспортеров пшеницы, Россия формирует глобальную ценовую конъюнктуру.
Однако структура рынка в сегменте сбыта и экспорта далека от идеальной конкуренции, демонстрируя черты олигополии (на стороне продавцов-экспортеров) и олигопсонии (на стороне покупателей-переработчиков, взаимодействующих с мелкими и средними фермерами). Примечательно, что именно эта двойственная структура создает критический диспаритет.
Актуальность данного исследования обусловлена критическим диспаритетом, наблюдаемым в последние годы: несмотря на стабильно высокие урожаи (валовой сбор зерна на 1 октября 2025 года составил 121,3 млн тонн), рентабельность аграрного сектора демонстрирует снижение (прогноз 25% в 2025 году), что напрямую связано с ростом издержек и падением закупочных цен. В этих условиях стратегическое взаимодействие крупных игроков (экспортеров) и ответное поведение множества товаропроизводителей (фермеров) становится ключевым фактором, определяющим экономическую устойчивость отрасли, поскольку именно способность фермеров к адаптации определяет долгосрочную продовольственную безопасность страны.
Целью работы является проведение глубокого статистико-экономического анализа стратегического взаимодействия на зерновом рынке России, выявление доминирующих моделей поведения участников и оценка влияния на них регуляторной политики государства.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Раскрыть теоретические основы олигополии и олигопсонии, представив инструментарий для анализа рыночной концентрации.
- Проанализировать динамику ключевых статистических показателей зернового рынка России (2020–2025 гг.).
- Оценить степень рыночной концентрации в сегменте экспорта зерна с использованием индексов $CR_k$ и HHI.
- Идентифицировать и проанализировать стратегии поведения крупных экспортеров и ответные реакции товаропроизводителей.
- Оценить влияние государственной политики (квотирование, субсидирование) на стратегическое взаимодействие участников рынка.
- Сформулировать практические рекомендации по оптимизации функционирования рынка.
Объектом исследования выступает зерновой рынок Российской Федерации. Предметом исследования являются экономические и статистические закономерности стратегического взаимодействия крупных товаропроизводителей в условиях несовершенной конкуренции.
Теоретические основы и методы анализа рынков несовершенной конкуренции
Понятие и классические модели стратегического взаимодействия
В условиях рынков несовершенной конкуренции, таких как олигополия и олигопсония, индивидуальные решения одного игрока существенно влияют на результаты деятельности других.
Стратегическое взаимодействие — это поведение фирмы на рынке, при котором она при выборе варианта деятельности (например, установлении цены или определении объема выпуска) принимает во внимание возможные ответные действия своих конкурентов. Это взаимодействие является центральным элементом теории игр, примененной к отраслевым рынкам.
Для российского зернового рынка характерно проявление двух форм несовершенной конкуренции:
- Олигополия: Наблюдается в сегменте экспорта и первичной переработки. Здесь доминирует небольшое число крупных продавцов (экспортеров), обладающих значительной рыночной властью, а барьеры входа (доступ к портовой инфраструктуре, большой первоначальный капитал, лицензирование) затрудняют появление новых игроков.
- Олигопсония: Возникает на стороне спроса, где ограниченное число крупных покупателей (те же экспортеры и крупные переработчики) закупают зерно у множества мелких и средних производителей (фермеров). Это позволяет покупателям диктовать более низкие закупочные цены, что объясняет феномен ценового диспаритета.
Понимание стратегического взаимодействия требует обращения к классическим некооперированным моделям олигополии:
- Модель Курно (конкуренция по объему выпуска): Фирмы выбирают объемы производства одновременно, считая объем конкурента постоянным. В контексте зернового рынка, крупные экспортеры, реагируя на избыток предложения внутри страны, могут снижать закупочные объемы или цены, что вынуждает фермеров (товаропроизводителей) также стратегически сокращать предложение (например, сокращая посевные площади под наименее выгодной культурой, что мы наблюдаем в реальности).
- Модель Бертрана (конкуренция по цене): Фирмы конкурируют, устанавливая цену. Теоретически, это часто приводит к ценовой войне и установлению цены на уровне предельных издержек, даже при наличии всего двух игроков. Однако на реальном зерновом рынке это сдерживается высокими барьерами входа и наличием неценовой конкуренции (логистика, качество, долгосрочные контракты).
- Модель Штакельберга (конкуренция лидера и последователя): Одна фирма (лидер, например, крупнейший экспортер) первой определяет свой объем выпуска, а другая (последователь) реагирует на это. На российском экспортном рынке, где доля крупнейшего игрока («Грейн Гейтс») превышает 20%, эта модель может быть релевантной: действия лидера по установлению объемов экспорта и, соответственно, закупочных цен, вынуждают других участников рынка адаптироваться.
Методология оценки рыночной концентрации
Оценка степени рыночной концентрации — первый и необходимый шаг в анализе стратегического взаимодействия. Она позволяет определить, насколько рынок подвержен риску сговора или доминирования.
Для измерения рыночной концентрации используются два основных показателя:
1. Коэффициент концентрации ($CR_k$)
Этот показатель отражает совокупную долю рынка, приходящуюся на $k$ крупнейших фирм.
CRk = Σ (i=1) до k Si
где $S_i$ — доля рынка $i$-й крупнейшей фирмы. Для анализа обычно используются $CR_3$, $CR_4$ или $CR_8$. Если $CR_4$ превышает 50%, рынок часто рассматривается как олигополистический.
2. Индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI)
HHI является более чувствительным показателем, так как учитывает не только количество, но и неравномерность распределения долей между фирмами. Он рассчитывается как сумма квадратов рыночных долей всех фирм на рынке ($S_n$), выраженных в процентах:
HHI = Σ (n=1) до N Sn²
где $S_n$ — доля рынка $n$-й фирмы в процентах.
Критерии интерпретации HHI:
| Значение HHI | Степень концентрации | Интерпретация |
|---|---|---|
| HHI < 1000 | Низкая (эффективная конкуренция) | Множество игроков, низкий риск монополизации. |
| 1000 < HHI < 1800 | Умеренная | Присутствует рыночная власть, но сговор затруднен. |
| HHI > 1800 | Высокая | Высокий риск доминирования или сговора. |
| HHI > 2500 | Чрезвычайно высокая (или близкая к монополии) | Рынок требует пристального антимонопольного регулирования. |
Таким образом, HHI и $CR_k$ позволяют количественно оценить структуру рынка, которая формирует контекст для стратегического взаимодействия. Если рыночная концентрация высока, то как можно ожидать, поведение лидеров рынка будет более агрессивным и менее прозрачным, что ставит под угрозу мелких товаропроизводителей.
Статистическая динамика и структурный анализ российского зернового рынка
Динамика ключевых экономических показателей (2020-2025 гг.)
Анализ динамики зернового рынка России демонстрирует противоречивую картину, где рекордные объемы производства сталкиваются с серьезными проблемами рентабельности.
Объемы производства и экспорта:
Россия демонстрирует стабильно высокие показатели валового сбора зерна. По состоянию на 1 октября 2025 года, валовой сбор составил 121,3 млн тонн, что на 9,5% выше, чем за аналогичный период 2024 года. Прогноз валового сбора на весь урожай 2025 года составляет около 135 млн тонн (включая 90 млн тонн пшеницы).
| Показатель | 2022 год (Рекорд) | 2024/2025 СХ год (Факт) | 2025/2026 СХ год (Прогноз) |
|---|---|---|---|
| Валовой сбор зерна (млн т) | ~158,0 | ~129,5 | ~135,0 |
| Объем экспорта зерна (млн т) | – | 53,0 | 50,0 |
| Экспорт пшеницы (млн т) | – | 44,0 | – |
Стабильный объем экспорта (прогноз 50 млн тонн на текущий год) подтверждает стратегическую роль России на мировом рынке. Однако высокие объемы предложения на фоне геополитической и логистической напряженности оказывают давление на внутренние цены, что неизбежно отражается на маржинальности.
Диспаритет цен и рентабельность:
Ключевой статистической характеристикой, влияющей на стратегическое поведение фермеров, является резкое падение рентабельности.
Наблюдается острый ценовой диспаритет:
- Падение цен реализации: Цена на пшеницу 4-го класса в мае 2024 года упала до 10,5 тыс. рублей за тонну по сравнению с 16 тыс. рублей осенью 2022 года.
- Резкий рост издержек: Рост себестоимости производства обусловлен удорожанием ключевых ресурсов:
- Удобрения: рост на 56%.
- Запчасти для техники: рост на 75%.
- Дизельное топливо: рост на 62%.
Как следствие, рентабельность в аграрном секторе (на примере одного региона) снизилась с 41% в 2020 году до прогнозируемых 25% в 2025 году. Это снижение рентабельности приводит к сокращению доли прибыльных сельскохозяйственных организаций, которая в январе-августе 2025 года составила 79,5% (снижение на 0,8 п.п.).
Такой диспаритет создает идеальные условия для проявления олигопсонической власти крупных покупателей, которые имеют возможность закупать зерно по ценам, близким к себестоимости, или ниже ее, перекладывая все риски на мелких товаропроизводителей. И что из этого следует? Это означает, что несмотря на национальные рекорды по сбору зерна, фундаментальная устойчивость агропромышленного комплекса страны находится под угрозой из-за недостаточного уровня доходности ключевых производителей.
Расчет и интерпретация показателей рыночной концентрации в сегменте экспорта
Сегмент экспорта зерна, являющийся ключевым для реализации стратегического потенциала России, демонстрирует умеренную концентрацию с четко выраженным лидером.
Исходные данные для расчета (2024 г.):
Общий объем экспорта зерна (включая пшеницу, ячмень, кукурузу и другие) составил 72 млн тонн.
| Экспортер | Доля рынка (S) | Доля рынка (S) в % | S² (для HHI) |
|---|---|---|---|
| «Грейн Гейтс» (Лидер) | 15,7 млн т | 21,8% | 475,24 |
| «Астон» | 7,7 млн т (оценка) | 10,7% | 114,49 |
| ОЗК | 3,7 млн т (оценка) | 5,1% | 26,01 |
| Сумма CR3 | – | 37,6% | – |
| Сумма HHI (только 3-х) | – | – | 615,74 |
1. Расчет Коэффициента концентрации (CR3)
Коэффициент концентрации трех крупнейших экспортеров (CR3) рассчитывается как сумма их долей:
CR3 = S_ГГ + S_А + S_ОЗК
CR3 = 21,8% + 10,7% + 5,1% = 37,6%
CR3 = 37,6% указывает на то, что более трети экспорта контролируется тремя крупнейшими игроками. Это свидетельствует об умеренной концентрации, но при этом подчеркивает сильное доминирование лидера, чья доля вдвое превышает долю второго игрока.
2. Расчет Индекса Херфиндаля-Хиршмана (HHI)
Для оценки HHI необходимо учитывать доли всех игроков. Так как полные данные по всем фирмам отсутствуют, для ориентировочной оценки используем только доли трех крупнейших игроков:
HHI_частичный = 21,8² + 10,7² + 5,1² ≈ 475,24 + 114,49 + 26,01 ≈ 615,74
Если бы мы учли доли всех остальных фирм (около 62,4% рынка), HHI был бы выше. Однако даже с учетом потенциального распределения оставшейся доли между множеством мелких игроков, полный HHI, вероятнее всего, находится в диапазоне 1000–1500.
Вывод по концентрации:
Рынок экспорта зерна в России является умеренно концентрированным. Значение HHI ниже 1800 не дает оснований говорить о жесткой олигополии, но наличие доминирующего игрока с долей 21,8% создает условия, приближенные к модели лидерства по Штакельбергу. Это означает, что лидер может определять стратегические ориентиры (например, цены и направления экспорта), а остальные участники вынуждены следовать его решениям. Интересной структурной особенностью является тот факт, что в 2024 году в ТОП-10 экспортеров впервые отсутствовали компании иностранного происхождения, что усиливает национальный контроль над стратегически важной отраслью.
Модели стратегического поведения и влияние государственной политики
Стратегическое поведение товаропроизводителей (фермеров)
Стратегическое поведение товаропроизводителей (фермеров) на рынке зерна является ярким примером реакции на неблагоприятную олигопсоническую конъюнктуру, где закупочные цены диктуются крупными покупателями. В ответ на снижение рентабельности и рост издержек фермеры реализуют стратегию, которая может быть интерпретирована в рамках моделей Курно/Штакельберга, где фермеры выступают как «последователи», оптимизирующие свой объем выпуска. В чем состоит их ключевой ответ?
Стратегия переориентации:
Крупные товаропроизводители и фермеры сокращают посевные площади под наименее рентабельной культурой — пшеницей.
- Посевная площадь под пшеницу: сокращение с 29,75 млн га (2023 г.) до 26,785 млн га (2025 г.).
- Переориентация на масличные культуры (подсолнечник, соя, рапс), которые демонстрируют более высокую рентабельность, несмотря на общий рост издержек.
Это стратегическое решение фермеров, направленное на максимизацию прибыли в условиях падающей маржинальности зерна, является естественным рыночным механизмом. Однако, если такая тенденция сохранится, это может привести к структурным дисбалансам в долгосрочной перспективе, смещая аграрный фокус с продовольственной пшеницы на технические культуры, что в итоге снизит экспортный потенциал страны в стратегически важном сегменте.
Стратегическое поведение экспортеров:
Крупные экспортеры, действуя в рамках олигополии, реализуют стратегию расширения географического присутствия для минимизации рисков, связанных с регуляторными ограничениями и насыщенностью традиционных рынков. Это включает:
- Фокусирование на новых направлениях: Расширение поставок в Индию и Китай. Например, поставки российской яровой пшеницы в Китай увеличились в 2024 году в 2 раза.
- Укрепление позиций в традиционных регионах: Египет, Турция, Саудовская Аравия, страны Африки и Ближнего Востока.
- Возобновление поставок: В 2024 году возобновились отгрузки в такие страны, как Эфиопия, Джибути, Сьерра-Леоне.
Стратегия экспортеров направлена на обеспечение стабильного спроса, что позволяет им поддерживать объемы и, соответственно, сохранять свою рыночную власть на внутреннем рынке закупок.
Роль государства как фактора стратегического взаимодействия
Государственная политика является ключевым внешним фактором, который изменяет «правила игры» и оказывает прямое влияние на стратегическое взаимодействие между фермерами и экспортерами.
Инструменты регулирования и их влияние:
1. Тарифное квотирование и экспортные пошлины (Ценовой демпфер):
Эти меры, такие как квота в 10,6 млн тонн на пшеницу в начале 2025 года, используются для поддержания баланса внутреннего рынка и сдерживания инфляции.
- Влияние на экспортеров (Олигополия): Квоты и пошлины ограничивают объемы экспорта, что снижает потенциальную прибыль экспортеров и заставляет их конкурировать за более выгодные (квотированные) объемы. Это стимулирует их к более агрессивным закупочным стратегиям, но в то же время может снижать закупочные цены, так как избыток зерна остается на внутреннем рынке.
- Влияние на фермеров (Олигопсония): Эти меры, удерживая зерно внутри страны, искусственно увеличивают предложение и способствуют дальнейшему падению внутренних цен, усугубляя ценовой диспаритет и снижая стимулы к производству.
2. Субсидирование транспортных расходов:
Это наиболее яркий пример прямого вмешательства, направленного на коррекцию рыночных дисбалансов, вызванных логистическими ограничениями и географией производства. В 2025 году на субсидирование железнодорожных перевозок сельхозпродукции (включая зерно) выделено более 8,3 млрд рублей (рост на 31,7% по сравнению с 2024 годом).
| Параметр субсидирования | Факт 2025 года | Стратегическое значение |
|---|---|---|
| Объем финансирования | 8,3 млрд руб. | Увеличение на 31,7% по сравнению с 2024 годом. |
| Объем просубсидированной агропродукции | 3,2 млн тонн (с начала 2025 г.) | Стимулирование сбыта. |
| География поддержки | Регионы Сибири и Урала | Снижение логистических издержек для удаленных регионов, повышение конкурентоспособности их продукции. |
Субсидирование транспортных расходов стратегически важно, поскольку оно помогает снизить конечную цену зерна для покупателей, не уменьшая напрямую выручку фермеров (компенсация потерь перевозчиков). Это позволяет экспортерам из удаленных регионов эффективно конкурировать на мировом рынке, что, в свою очередь, активизирует спрос и потенциально стабилизирует закупочные цены внутри страны. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что данные субсидии, хотя и помогают отдельным производителям, являются лишь частичным ответом на системный кризис рентабельности, вызванный не только логистикой, но и неконтролируемым ростом цен на производственные ресурсы.
Заключение и рекомендации по оптимизации функционирования рынка
Проведенный статистико-экономический анализ подтверждает, что российский зерновой рынок функционирует в условиях несовершенной конкуренции, характеризующейся олигопсонией на стороне товаропроизводителей и умеренной олигополией с доминирующим лидером в сегменте экспорта.
Стратегическое взаимодействие формируется на фоне острого ценового диспаритета (падение рентабельности с 41% до 25% при росте издержек на 56-75%). Фермеры реагируют на эту ситуацию рационально, сокращая посевы пшеницы (с 29,75 млн га до 26,785 млн га) и переходя на масличные культуры, что является примером стратегического ответа в рамках модели Курно/Штакельберга. Экспортеры же используют свою рыночную власть для расширения географии поставок, обеспечивая стабильный отток объемов.
Государственное регулирование, особенно через механизм плавающих пошлин, сдерживает инфляцию, но усиливает олигопсоническое давление на фермеров. Однако адресные меры, такие как субсидирование транспортных расходов (более 8,3 млрд рублей в 2025 году), являются эффективным инструментом для поддержания конкурентоспособности удаленных производителей и снижения логистических барьеров. Почему мы считаем, что системные меры способны устранить структурные дисбалансы?
Рекомендации по оптимизации стратегического взаимодействия и повышению эффективности рынка
Для повышения устойчивости агросектора и смягчения негативных последствий олигопсонии необходима системная корректировка стратегических приоритетов и регуляторных механизмов:
1. Стимулирование экспорта продукции с добавленной стоимостью:
Необходимо сместить фокус с экспорта сырья (зерна) на продукцию переработки (мука, крупы, корма). В настоящее время доля переработанной зерновой продукции составляет менее 30% от общего экспорта зерновых. Государственная поддержка должна быть направлена на финансирование создания инфраструктуры переработки и сбыта, включая ежегодное финансирование проекта «Развитие малого агробизнеса» в размере 6,7147 млрд рублей. Это позволит снизить избыточное предложение сырья на внутреннем рынке и уменьшить олигопсоническую власть крупных экспортеров.
2. Повышение инвестиционной активности и модернизация технической базы:
Для противодействия росту издержек (запасные части +75%, удобрения +56%) и повышения урожайности необходимо увеличить объемы государственной поддержки на модернизацию технической базы и стимулирование внесения минеральных удобрений. Текущие показатели энергообеспеченности хозяйств (количество техники на гектар) значительно ниже рекомендуемых. Увеличение субсидий на покупку техники и удобрений позволит снизить себестоимость и повысить общую рентабельность, делая фермеров менее уязвимыми перед ценовым диктатом покупателей.
3. Развитие кооперации и альтернативных каналов сбыта:
Для ослабления олигопсонии необходимо стимулировать создание крупных сельскохозяйственных кооперативов. Кооперация позволит мелким и средним товаропроизводителям объединять объемы, повышая свою переговорную силу при взаимодействии с крупными экспортерами и переработчиками. Это может быть достигнуто через льготное кредитование и субсидирование создания логистических центров и хранилищ, контролируемых самими производителями.
Эти меры позволят не только повысить устойчивость аграрного сектора в условиях рыночной волатильности, но и трансформировать стратегическое взаимодействие, сделав его более сбалансированным и менее подверженным доминированию ограниченного числа крупных игроков.
Список использованной литературы
- Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. – Москва: Дашков и К°, 2012. – 451 с.
- Тумасян, А. А. Статистика промышленности: учебное пособие / А. А. Тумасян, Л. И. Василевская. – Минск: Новое знание. – Москва: Инфра–М, 2012. – 429 с.
- Елисеева, И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и др.]. – Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2011. – 565 с.
- Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров / – Москва: Дашков и Кº: Наука–Спектр, 2011. – 415 с.
- Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. – Москва: Проспект, 2011. – 443 с.
- Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. – Москва: Инфра–М, 2011. – 666 с.
- Лялин, В. С. Статистика: теория и практика в Excel: учебное / В. С. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. – Москва: Финансы и статистика: Инфра–М, 2010. – 446 с.
- Харченко, Н. М. Экономическая статистика: учебник / Н. М. Харченко. – Москва: Дашков и Кº, 2008. – 365 с.
- Статистика и бухгалтерский учет / [А. П. Зинченко и др.]. – Москва: КолосС, 2008. – 436 с.
- Статистика: учебно–практическое пособие / [М. Г. Назаров и др.]. – Москва: КноРус, 2008. – 479 с.
- Статистика финансов: учебник / [М. Г. Назаров и др.]. – Москва: Омега–Л, 2008. – 460 с.
- Гореева, Н. М. Статистика в схемах и таблицах /. – Москва: Эксмо, 2007. – 414 с.
- Зинченко, А. П. Статистика: учебник / А. П. Зинченко. – Москва: КолосС, 2007. – 566 с.
- Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. – Москва: ЮНИТИ–ДАНА, 2007. – 479 с.
- msu.ru
- kpfu.ru
- narod.ru
- oleoscope.com
- alt-invest.ru
- government.ru
- ulpressa.ru
- zerno.ru
- cbr.ru
- interfax.ru
- cyberleninka.ru
- apk-news.kz
- agroinvestor.ru
- spbvedomosti.ru
- argumenti.ru
- cbonds.ru
- zol.ru