Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: Пример Республики Бурятия

Prishchepov, Alexander; Ponkina, Elena; Sun, Zhanli; Bavorova, Miroslava; Yekimovskaja, Olga Article — Published Version Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: Пример Республики Бурятия Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics Provided in Cooperation with: Leibniz Institute of Agricultural Development in Transition Economies (IAMO), Halle (Saale) Suggested Citation: Prishchepov, Alexander; Ponkina, Elena; Sun, Zhanli; Bavorova, Miroslava; Yekimovskaja, Olga (2021) : Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: Пример Республики Бурятия, Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, ISSN 2587-5957, Institut Ėkonomičeskich Issledovannij DVO RAN, Chabarovsk, Vol. 17, Iss. 3, pp. 59-102, https://doi.org/10.14530/se.2021.3.059-102 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/243127 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents in EconStor may be saved and copied for your personal and scholarly purposes. You are not to copy documents for public or commercial purposes, to exhibit the documents publicly, to make them publicly available on the internet, or to distribute or otherwise use the documents in public. If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 59 Пространственная Экономика 2021. Том 17. ¹ 3. С. 59—102 JEL: C11, Q12, Q15 https://dx.doi.org/10.14530/se.2021.3.059-102 УДК 519.1+631.1 Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: пример Республики Бурятия1 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская Прищепов Александр Владимирович PhD, ассоциированный профессор 1 Университет Копенгагена, Департамент наук о Земле и рационального землепользования, Øster Voldgade 10, 1350 København K, Denmark 2 Институт степи УрО РАН, ул. Пионерская, 11, Оренбург, 460000, Российская Федерация E-mail: [email protected]; [email protected] ORCID: 0000-0003-2375-1651 Понькина Елена Владимировна кандидат технических наук, доцент Алтайский государственный университет, факультет математики и информационных технологий, кафедра теоретической кибернетики и прикладной математики, пр-т Ленина, 61, Барнаул, 656049, Российская Федерация E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-7604-6337 Сун Жанли PhD старший научный сотрудник Институт аграрного развития в странах с переходной экономикой (IAMO), Theodor-Lieser Strasse 2, 06120 Halle (Saale), Germany E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6204-4533 © Прищепов А.В., Понькина Е.В., Сун Ж., Баворова М., Екимовская О.А., 2021 © Прищепов А.В., Понькина Е.В., перевод с английского языка, 2021 Prishchepov A.V., Ponkina E.V., Sun Zh., Bavorova M., Yekimovskaja O.A. Revealing the intentions of farmers to recultivate abandoned farmland: A case study of the Buryat Republic in Russia // Land Use Policy. 2021. 107 105513 https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105513 Перевод статьи на русский язык и размещение его в журнале «Пространственная экономика» осуществлены с согласия авторов и в соответствии с лицензией издательства ELSEVIR № 5086031206054 от 11 июня 2021 г. 60 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 Баворова Мирослава PhD Университет наук о жизни, Факультет агронаук в тропиках, Kamycka 129, 16500 Praha- Suchdol, Czech Republic E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-8102-9304 Екимовская Ольга Афанасьевна кандидат географических наук Байкальский институт природопользования, ул. Сахъянова д. 6, Улан-Удэ, 670047, Российская Федерация E-mail: [email protected] Аннотация. Несмотря на ожидаемую нехватку пригодных для расширения сельскохозяйственного производства земель в мире, процессы забрасывания сельскохозяйственных земель широко распространены. Вовлечение в оборот некоторых неиспользуемых в настоящий момент сельскохозяйственных земель может способствовать раскрытию аграрного потенциала территорий. Однако в настоящее время детерминанты, влияющие на вовлечение в оборот заброшенных земель, изучены недостаточно. Для лучшего понимания поведенческих факторов среди сельхозпроизводителей, связанных с вовлечением в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель, исследование было сфокусировано на одном из регионов России – Республике Бурятия, где процессы забрасывания сельскохозяйственных земель широко распространены, а практики сельскохозяйственного производства могут иметь региональную специфику. В рамках исследования в 2018 г. было проведено 149 очных интервью с сельскохозяйственными производителями в Республике Бурятия, по результатам которых заполнялись структурированные анкеты. Анкета включала сведения о социально-экономических характеристиках сельскохозяйственных производителей, вопросы о том, как опрашиваемые оценивали уровень коррупции как барьера, препятствующего вовлечению в оборот заброшенных земель, и каковы поведенческие намерения сельхозпроизводителей относительно сельскохозяйственного землепользования в ближайшие пять лет. Выраженное намерение сельхозпроизводителя использовать заброшенный земельный участок выступило в качестве целевой моделируемой переменной в байесовской сети, а климатические и социально-экономические переменные – в качестве факторов. Анализ показал, что одним из значимых барьеров, препятствующих вовлечению в оборот заброшенных земель, выступило субъективное восприятие коррупции, ассоциируемой с нечестным принципом распределения земель. Исследование также показало, что сельхозпроизводители, принадлежащие к группе коренного этнического населения, реже проявляли намерения по вовлечению в оборот заброшенных земель по сравнению с представителями некоренного этнического населения. Наиболее предпочтительными с точки зрения аграрного землепользования явились земельные участки, на которых уровень закустаренности и залесенности был выражен незначительно или закустаренность и залесенность отсутствовали. Полученные результаты создают основу для оценки региональной политики по регулированию сельскохозяйственного землепользования, которая должна быть направлена на повышение мотивации сельскохозяйственных производителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель и сохранению при этом экосистемных услуг в регионах и странах, где проблема забрасывания земель стоит особенно остро, в частности в России. Ключевые слова: заброшенные сельскохозяйственные земли; поведенческие факторы; байесовские сети доверия; изменение землепользования, моделирование землепользования, теория землепользования 61 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 Благодарности. Благодарим организаторов программы DFF-Danish ERC Support Program (грант № 116491, 9127-00001B) и Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) (грант № 18-45-030039) за предоставление финансовых средств, которые пошли на сбор данных. Работа выполнена при финансовой поддержке Госзадания ФГБОУ ВО Алтайского государственного университета № 748715F.99.1.BB97АА00002 в рамках реализации проекта «Тюркский мир „Большого Алтая“: единство и многообразие в истории и современности»; Госзадания Института степи Уральского отделения Российской академии наук № AAAA-A21-121011190016-1 по теме «Проблемы степного природопользования в условиях современных вызовов: оптимизация взаимодействия природных и социально-экономических систем»; Госзадания Байкальского института природопользования СО РАН, проект № АААА-А21-121011990023-1, и Российского научного фонда (РНФ), грант № 20-17-00207. Организации, указанные выше, получали финансирование в России. Для цитирования: Прищепов А.В., Понькина Е.В., Сун Ж., Баворова М., Екимовская О.А. Исследование поведенческих факторов сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель: пример Республики Бурятия // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 3. С. 59–102. https://dx.doi.org/10.14530/se.2021.3.059-102 Study of Farmer’s Behavior in Recultivation of Abandoned Farmland: Example of the Republic of Buryatia A.V. Prishchepov, E.V. Ponkina, Z. Sun, M. Bavorova, O.A. Yekimovskaja Alexander Vladimirovich Prishchepov PhD, Associate Professor 1 University of Copenhagen, Department of Geosciences and Natural Resource Management (IGN), Øster Voldgade 10, 1350 København K, Denmark 2 Institute of Steppe UB RAS, 11 Pionerskaya St., Orenburg, 460000, Russian Federation E-mail: [email protected]; [email protected] ORCID: 0000-0003-2375-1651 Elena Vladimirovna Ponkina Candidate of Sciences (Technicals), Associate Professor Altai State University, Department of Theoretical Cybernetics and Applied Mathematics, Institute of Mathematics and Information Technologies, 61 Lenin Avenue, Barnaul, 656049, Russian Federation E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-7604-6337 Zhanli Sun PhD Senior Research Fellow Leibniz Institute of Agricultural Development in Transition Economies (IAMO), Theodor- Lieser-Strasse 2, 06120 Halle (Saale), Germany E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6204-4533 62 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 Miroslava Bavorova PhD Czech University of Life Sciences Prague, Faculty of Tropical AgriSciences, 129 Kamycka, 16500 Praha-Suchdol, Czech Republic E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-8102-9304 Olga Afanasyevna Yekimovskaja Candidate of Sciences (Geography) Baikal Institute of Natural Management, 6 Sakhjanovoy St., Ulan-Ude, 670047, Russian Federation E-mail: [email protected] Abstract. Despite the looming land scarcity suited for agricultural expansion, farmland abandonment is widespread globally. The recultivation of some abandoned farmlands could unlock the untapped agricultural potential. Yet, little is known about the determinants of recultivation. To better understand the behavioral intentions of farmers regarding the recultivation of abandoned lands, we concentrated on the Buryat Republic in Russia, where agricultural land abandonment is widespread and farmers with different ethnicities carry out diverse agricultural practices. We conducted 149 face-to-face interviews with the farmers in the Buryat Republic in 2018 and filled a structured questionnaire on farm’s and farmers’ socioeconomic characteristics, perceived corruption, and farmers’ behavioral intentions regarding expected land use. We modeled the intention of recultivation with the Bayesian networks. The Bayesian networks analysis showed that perceived corruption was considered to be a barrier to recultivation. Our study also showed that non-Buryat ethnic and young farmers are more likely to recultivate abandoned land. Abandoned farmlands without or with a low degree of afforestation were preferred for recultivation. In sum, our study showed how behavioral aspects of political trust, the farm’s and farmer’s characteristics, in combination with regional and locational characteristics, may shape farmers’ decisions on land use. The results provide an important ground to assess regional land-use policies, which should foster the recultivation of abandoned lands while preserving ecosystem services in the global hotspots of farmland abandonment, such as Russia. Keywords: Abandoned agricultural land, Behavioral drivers, Bayesian networks, Land-use change, Land-use modeling, Theory of land use Acknowledgements. We acknowledge funding of DFF-Danish ERC Support Program (grant number: 116491, 9127-00001B) and the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) (grant number: 18-45-030039), which was used for data collection. We also thank funding Goszadanie of Altai State 10551313 University ‘Turk World of the Greater Altai: unity and diversity in the past and modern times’ 748715F.99.1. BB97АА00002, Goszadanie of Institute of Steppe ‘Problems of steppe management under the conditions of modern challenges: optimization of the interaction between environmental and socioeconomic systems’ No. AAAA-A21-121011190016-1 We thank anonymous reviewers and the editor for constructive comments, which helped us to improve the manuscript. We thank Oyuna Balbarova for help with logistics and constructive feedback. We thank Goszadanie of Baikal institute of Natural Management No. АААА-А21-121011990023-1 and Russian Science Foundation Grant No. 20-17-00207.The publication contributes to the activity of Global Land Programme’s ‘Agricultural Land Abandonment as a Global Land-Use Change Phenomenon’ Working Group.The referenced funding institutions are based in Russia. For citation: Prishchepov A.V., Ponkina E.V., Sun Z., Bavorova M., Yekimovskaja O.A. Study of Farmer’s Behavior in Recultivation of Abandoned Farmland: Example of the Republic of Buryatia. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2021, vol. 17, no. 3, pp. 59–102. https://dx.doi.org/10.14530/se.2021.3.059-102 (In Russian) 63 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 1. ВВЕДЕНИЕ Рост спроса на сельскохозяйственную продукцию и продукты питания будут идти рука об руку с прогнозируемым ростом населения на планете, что, скорее всего, создаст потребность в повышении урожайности сельскохозяйственных культур. Однако такой растущий спрос может быть частично удовлетворен за счет вовлечения в оборот новых земель под сельскохозяйственное производство (Foley et al., 2011), которое может неблагоприятно отразиться на биоразнообразии, сократить экосистемные услуги, а также негативно повлиять на глобальные биогеохимические процессы (Tilman, 1999). На этом фоне вполне парадоксальным представляется забрасывание сельскохозяйственных земель – практика, распространенная во многих странах и по разным причинам (Alcantara et al., 2012; Benayas et al., 2007; Li, Li, 2017). Некоторые из таких заброшенных земельных участков имеют большой потенциал для использования в целях восстановления природы и обеспечения экосистемных услуг (Baumann et al., 2020; Kamp, 2014; Queiroz et al., 2014). В то же время некоторые заброшенные сельскохозяйственные участки возможно вернуть в сельскохозяйственный оборот (Meyfroidt et al., 2016; Swinnen et al., 2017). Факторы, лежащие в основе решений, связанных с изменением землепользования (Celio et al., 2019; Geist, Lambin, 2002; Meyfroidt, 2015), в том числе с забрасыванием сельскохозяйственных земель (Chaudhary et al., 2020), а также возможного их возврата в оборот (Levers et al., 2018; Prishchepov et al., 2013; Smaliychuk et al., 2016), принято рассматривать в рамках концепции глубинных причин (первопричин) (the concept of underlying causes). В основе таких первопричин могут лежать политические, демографические, экономические, технологические и социокультурные факторы. При этом эндогенные факторы, такие как качество почв и доступность транспортных коммуникаций, могут выступать в качестве промежуточных звеньев в причинной цепи между глубинными (первопричинами) и непосредственными (прямыми) причинами, в потенциале формируя цепь причинно-следствен- ных связей (Geist, Lambin, 2002; Hersperger et al., 2010). Исследования показывают, что теория земельной ренты Давида Рикадо достаточно хорошо объясняет особенности процессов вовлечения в оборот сельскохозяйственных земель в условиях, когда вовлекаемые участки расположены вблизи населенных пунктов (Smaliychuk et al., 2016), на более плодородных почвах (Kraemer et al., 2015) и при наличии рабочей силы (Meyfroidt et al., 2016). Однако решение об использовании заброшенного участка не может основываться исключительно на экономической мотивации и целесообразности. Наряду с прочими факторами существенную роль играют индивидуальная 64 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 предрасположенность к сельскохозяйственной деятельности, этические и даже религиозные аспекты, а также социальные нормы (Feola et al., 2015; Grinfelde, Mathijs, 2004; He et al., 2020). Кроме того, наличие или отсутствие у сельхозпроизводителя желания вкладывать силы и средства в мероприятия по возврату в использование заброшенных земель может зависеть от того, на каком этапе жизни сельхозпроизводитель находится (Elder et al., 2003). В частности, с приближением пенсионного возраста глава хозяйства может утратить интерес к дальнейшему расширению производственной деятельности (Grinfelde, Mathijs, 2004; Kristensen et al., 2004). С другой стороны, в преддверии выхода на пенсию некоторые ищут возможности для переезда в сельскую местность, будучи готовы часть своего времени, сил и средств уделять сельскохозяйственному производству, и, соответственно, могут иметь намерения по вовлечению в сельскохозяйственный оборот заброшенных участков пашни, сенокосов или пастбищ. Отметим, однако, что конкретные факторы, определяющие перспективы возврата тех или иных участков, в современной литературе освещены мало, что говорит о недостаточной изученности мотивов, движущих поведением лиц, принимающих решения о вовлечении в оборот заброшенных земель. В связи с этим лучшее понимание причин, лежащих в основе подобных решений, позволило бы совершенствовать политику землепользования в отношении вовлечения в оборот пригодных для сельскохозяйственной деятельности заброшенных земель или переводу невостребованных земель в другие формы использования как альтернативы сельскохозяйственному землепользованию. Один из поведенческих факторов, которому можно приписать значимую роль в смещении установок человеческой деятельности в плане землепользования, – это нехватка или отсутствие политического доверия (Rothstein, Uslaner, 2005). Исследования показывают, что низкий уровень политического и социального доверия характерен для сообществ с высоким уровнем социального и экономического неравенства (для измерения неравенства часто используется коэффициент Джини), а также с высоким уровнем коррупции (которая часто оценивается с помощью так называемого индекса коррупции) (Marien, Hooghe, 2011; Rothstein, Uslaner, 2005). Яркими примерами стран, где уровень политического и социального доверия среди населения заметно снизился на фоне быстрого роста социального и экономического неравенства, является ряд бывших коммунистических и социалистических стран, в том числе Россия. Во время перехода от плановой к рыночной экономике на территории постсоветских стран механизмы обеспечения верховенства права начали слабеть, что привело к нарушению единства правоприменительных практик, появлению множества стимулов к обману, превышению полномочий, «своячничеству» на различных уровнях, расшатыванию норм 65 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 и понятий о справедливости и, в конечном итоге, утрате политического и социального доверия (March, Olsen, 1989; Rothstein, Uslaner, 2005; You, 2012). После распада Советского Союза в 1991 г. увеличение коррупции в ряде постсоветских стран оказало значительное влияние на политическое доверие (Fedorov, 2002; Rosstat, 2019; Varese, 1997). Следует отметить, коррупция тесно связана с частным, а не обобщенным социальным доверием, включая несправедливость и нарушение формального правосудия (Rothstein, Uslaner, 2005; You, 2012). Хотя со временем социальное неравенство в постсоветских странах уменьшилось, при этом неравные условия, например, в отношении перераспределения земель бывших коллективных (колхозов) и государственных предприятий (совхозов), оказывают влияние в долгосрочной перспективе на решения в области землепользования (Ceddia, 2019). В контексте анализа потенциала вовлечения в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель видно, что даже если государственные меры по стимулированию этих процессов будут иметь место, общее социальное и политическое недоверие, выраженное в оценках субъективного восприятия коррупции со стороны сельхозпроизводителей, может способствовать снижению потенциальных намерений по привлечению в производство заброшенных земельных участков. Поэтому важно понять, могут ли социальнопсихологические факторы, такие как субъективное восприятие коррупции, потенциально быть связанными с намерениями сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельхозугодий. Эконометрические методы, такие как логистическая регрессия, широко используются для выявления детерминант изменений земельного покрова и землепользования, в частности детерминант забрасывания или возврата в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель (Calvo-Iglesias et al., 2006; García-Martínez et al., 2009; Prishchepov et al., 2013; Tasser et al., 2007). Регрессионные методы, однако, трудно применять для учета взаимодействия множества взаимосвязанных факторов, образующих систему причинно-следственных связей. Кроме того, в основе многих эконометрических моделей используются исключительно статистические принципы обоснования корреляционных связей. В последние годы байесовские сети доверия (БС), которые представляют собой вероятностные графические модели, основанные на теореме Байеса и теории вероятностей, привлекают все большее внимание – главным образом потому, что они позволяют делать выводы о причинно-следственных связях (Aalders, 2008; Pearl, 2009). БС имеют графическую составляющую, которая представляется в виде ориентированного графа, описывающего взаимосвязи между переменными, и учитывает направление причинно-следственной связи (Frayer et al., 2014; Prishchepov et al., 2019). БС также позволяют оценить силу взаимосвязей между зависи- 66 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 мыми переменными, которая количественно выражается с помощью таблиц условной вероятности. Переменные оцениваются с помощью методов машинного обучения на основе табличных данных, сформированных по результатам опроса сельскохозяйственных производителей, дополнительных статистических и пространственно-выраженных данных (Jensen, Nielsen, 2007). Кроме того, для обучения БС возможно использовать неполные данные. БС позволяют делать причинный вывод на основе имеющихся фактов, принимая в расчет качественные и априорные знания. БС позволяют вовлечь заинтересованных лиц в процесс разработки правдоподобных схем отношений (Aguilera и др., 2011). Таким образом, можно утверждать, что БС являются удобным средством моделирования процессов принятия решений в сложных ситуациях, например, для выявления намерений сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель, связанных с влиянием множества факторов, включая такой институциональный барьер, как субъективное восприятие коррупции. Россия является страной, где процессы забрасывания сельскохозяйственных земель широко распространены (Estel et al., 2015; Levers, 2016; Prishchepov et al., 2013). Распад Советского Союза и дальнейший переход от административно-командной экономии к рыночной привели к реструктуризации сельскохозяйственного производства (Rozelle, Swinnen, 2004), на фоне которой происходило изменение спроса на продукцию животноводства. Покупательная способность населения снизилась, как следствие, объем потребления продуктов животноводства снизился (Schierhorn et al., 2016; Schiermeier, 2019). Резкое сокращение поголовья скота стало одним из ключевых факторов, непосредственно спровоцировавших процесс забрасывания сельскохозяйственных земель – особенно пахотных земель, использовавшихся для возделывания кормовых культур, а также сенокосных и пастбищных угодий (Schierhorn et al., 2019). Быстро развившийся разрыв уровня жизни населения между городом и селом повлек за собой массовый отток населения из сельской местности с сопутствующим выводом земель из сельскохозяйственного оборота (Meyfroidt et al., 2016). Кроме того, руководители бывших колхозов и совхозов, а также представители лоббистских групп (Spoor, Visser, 2004; Visser et al., 2012) оказались в более выгодном положении, чем простые сельские жители, в плане сосредоточения в руках отчуждаемого колхозного и совхозного имущества, в частности привлечения и распределения наиболее плодородных участков земли, что привело к возрастанию недоверия сельского населения. Невостребованные и непривлекательные для аграрного производства земельные участки, в социально-экономическом и агроэкологическом отношении, быстро забрасывались. По результатам ряда исследований, общая площадь пахотных земель, забро- 72 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 видам деятельности, его поведение или решения, принимаемые в прошлом (Grinfelde, Mathijs, 2004; Kristensen et al., 2004). Так, сельхозпроизводители могут рассматривать вопрос о перспективах использования заброшенных участков исходя не только из своих ожиданий в плане дохода и их расположения, но также и из собственного опыта использования таких земель, а также из личных предпочтений в организации производства, сформировавшихся в определенной этнической среде и системе социально-культурных норм. В качестве исходной гипотезы также рассматривается предположение о том, что к числу факторов, ослабляющих мотивацию агента к возврату в оборот заброшенных земель, можно отнести низкий уровень политического доверия, который косвенно оценивается уровнем субъективного восприятия коррупции. В качестве величин, определяющих коррупционный фон принятия решений о землепользовании, рассматриваются понятия справедливости в распределении земельных ресурсов, а также беспристрастность судопроизводства (принятия решений) в его процессуальной и формальной составляющих (Rawls, 1999; You, 2012). Так, субъективные оценки степени коррумпированности системы повышаются в сообществах, где получение неиспользуемого земельного участка для ведения сельскохозяйственного производства невозможно в принципе, даже при наличии свободной земли, или невозможно без лишних, побочных затрат на оформление и регистрацию участка, в частности на уплату взяток (так называемых побочных платежей, представляющих не что иное, как институциональную ренту), или же в случае, когда не действуют стандарты беспристрастного правоприменения или отсутствуют соответствующие институты (Rawls, 1999). Кроме того, целью исследования являлось выяснение того, насколько обоснованно предположение о том, что представители различных этнических групп (например этнические буряты и прочие этнические группы) по-разному воспринимают и оценивают проблему коррумпированности или «нечестного» принципа распределения земли как фактора, влияющего на принятие решений о вовлечении в оборот заброшенного земельного участка. Если смотреть на проблему в этом ключе, то для объяснения движущих сил, стоящих за процессами возврата в оборот заброшенных земель, за основу можно взять агенто-ориентированный интегративный теоретический базис (the Agent-Centered Integrated Theoretical Framework) (Feola, Binder, 2010), где в качестве субъекта – агента – выступает лицо, принимающее решение – фермер или сельхозпроизводитель. Такой базис сочетает в себе элементы чисто экономического поведения homo economicus с поведением, основанным на социальных нормах, по которым живут рассматриваемый агент и местное сообщество, а также на личных ценностях сельхозпроизводителя и его роли, которую он играет в жизни своей семьи и местного 73 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 сообщества. Для отбора межличностных факторов, значимо определяющих процессы вовлечения в оборот заброшенных земель, можно опираться на поведенческую теорию осмысленного действия Айзена (Theory of Reasoning Action – TRA) (Sheppard et al., 1988), включая развитую на ее основе агентоориентированную теорию межличностного поведения Триандиса (Triandis’ Theory of Interpersonal Behavior – TIB) (Triandis, 1979; Wang et al., 2016). Эти теории могут оказаться полезными для понимания особенностей поведения сельхозпроизводителей в определенных социальных и природных условиях, а также для оценки их намерений по вовлечению в оборот заброшенных земель. Отметим, что исследование базируется также на предположении о том, что личные решения сельхозпроизводителей по использованию заброшенных сельскохозяйственных земель можно интерпретировать как рациональные, но при этом эти решения формируются в определенных институциональных и исторически сложившихся условиях, имеющегося опы- та, уровня и специализации образования сельхозпроизводителя и могут не совпадать с решениями, которые при прочих равных условиях приняло бы лицо, движимое чисто экономическими стимулами. Кроме того, факторы, влияющие на решения о вовлечении в оборот заброшенных земель, действуют на разных организационных уровнях. Так, настоящие и будущие формы землепользования в конкретных условиях могут зависеть от эндогенных условий, в частности природных, биофизических характеристик и параметров пространственного расположения конкретного земельного участка. Решения сельхозпроизводителя об использовании заброшенных сельхозугодий могут зависеть от особенностей личности, жизненного пути, демографической ситуации и этнического состава населения (с учетом соответствующих этнокультурных норм) в поселении, а также того, имеются ли в данном районе свободные участки и соответствующие институциональные условия для их вовлечения в оборот. Таким образом, включение факторов, представляющих различные организационные уровни в системе аграрного землепользования, позволит улучшить понимание решений относительно землепользования и вовлечения в оборот заброшенных земель. 2.3. Анкета, сбор данных и дискретизация переменных В целях понимания намерений сельхозпроизводителей относительно вовлечения в оборот заброшенных сельхозугодий в рамках исследования было проведено анкетирование сельскохозяйственных производителей, глав КФХ и ИП, а также глав ЛПХ. Разработка анкеты включала ее предварительное тестирование, и сбор данных проводился в несколько этапов. На первом этапе был проведен обзор литературы, позволяющий систематизировать основные детерминанты забрасывания и вовлечения в оборот сельскохо- 74 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 зяйственных земель. На втором этапе, в июне 2018 г., был проведен ряд обсуждений в формате фокус-групп с участием глав КФХ и ЛПХ. Также были проведены структурированные интервью с региональными экспертами, включая руководителей районных администраций и министра имущественных и земельных отношений Республики Бурятия. Полученная информация использовалась для разработки структурированной анкеты для опроса руководителей и глав хозяйств. Анкета содержала блоки вопросов, определяющих общие характеристики хозяйства, социально-экономические и поведенческие факторы, которые могли бы повлиять на принятие решений в отношении землепользования и перспектив вовлечения в оборот заброшенных земель. Также в анкету были включены вопросы, отражающие текущие намерения сельхозпроизводителей, связанных с сельскохозяйственным землепользованием в ближайшие годы. Для оценки степени предрасположенности респондентов к вовлечению в оборот заброшенных земель задавалось два ключевых вопроса. Во-первых, спрашивалось, желает ли сельскохозяйственный производитель взять (в аренду или собственность) заброшенный земельный участок для расширения производства (хозяйства), с вариантами ответа «Да» и «Нет» (табл. 2). Далее, полагая, что сельхозяйственный производитель может стремиться к расширению масштабов деятельности, не имея конкретного намерения использовать заброшенные земли, задавался вопрос: намеревается ли он / она увеличить площадь используемых сельскохозяйственных земель в течение ближайших пяти лет. Здесь также использовались два варианта ответа: «Да» и «Нет». В дальнейшем с помощью разработанной модели была дана оценка взаимосвязи между указанными двумя намерениями: к использованию заброшенного земельного участка и к увеличению площади используемой земли. Разработанная анкета состояла из шести разделов. В качестве отдельного блока был включен раздел, содержащий вопросы о сдерживающих факторах, ограничивающих возможности по вовлечению в оборот заброшенных сельхозугодий. В данном блоке использовался вопрос, позволяющий измерить уровень субъективного восприятия коррупции как институционального барьера, препятствующего вовлечению в оборот заброшенных земель. Данный вопрос сформулирован следующим образом: «Пожалуйста, оцените, насколько вам лично препятствует коррупция или принцип распределения земли «среди своих» в вашем решении о вовлечении заброшенных земель в сельскохозяйственное производство (включая кормовые угодья и пашню)». Респондентам предлагалось оценить значимость данного фактора по четырехбалльной шкале Лайкерта («не важно», «маловажно», «важно», «очень важно») (раздел 1). 75 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 Таблица 2 Описание переменных Table 2 Description of variables Переменная (вершина / узел) Описание Позиции измерительной шкалы Метод дискретизации Источник 1 2 3 4 5 Целевая переменная Намерение вовлечь в оборот Наличие у сельхозпроизводителя намерения вовлечь в оборот заброшенный земельный участок в качестве пашни, сенокоса или пастбища Да; нет Логическая Анкета Намерение расширить площади сельхозугодий Наличие у сельхозпроизводителя намерения увеличить площадь используемых сельскохозяйственных угодий Да; нет Логическая Анкета 1. Институциональный барьер Коррупция Субъективное восприятие коррупции как фактора, препятствующего на персональном уровне решению по вовлечению в оборот заброшенных земель 1 – не важно 2 – маловажно 3 – важно 4 – очень важно Логическая Анкета 2. Характеристика агента землепользования (сельхозпроизводитель) Возраст Возраст респондента <40 (молодой); 40–50 лет (средний возраст); >50 лет (пожилой) Анализ статистики, экспертная оценка Анкета Аграрное образование Наличие у сельхозпроизводителя аграрного образования Да; нет Логическая Анкета Этническая коренное население Является ли сельхозпроизводитель представителем этнического коренного населения Да; нет Логическая Анкета 3. Характеристика хозяйства Площадь земель Используемая площадь сельхозугодий в хозяйстве <10; 10–40; 40–4000 га Метод квантилей Анкета Поголовье скота Поголовье скота в хозяйстве <10; 10–50; >50 усл. голов Метод квантилей Анкета Плотность поголовья скота Количество голов скота в условных единицах, приходящихся на 1 га сельхозугодий <0,5; 0,5–1,2; >1,2 усл. ед./га Метод квантилей Производство зерновых Возделывание зерновых культур Да; нет Логическая Анкета Расширение сельхозугодий в прошлом Наличие опыта у землепользователя по расширению площадей используемых сельхозугодий за последние пять лет Да; нет Логическая Анкета 76 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 1 2 3 4 5 4. Характеристика населенного пункта Расстояние до города Расстояние до ближайшего города <60; 60–100; >100 км Метод квантилей Open StreetMap Доля этнического коренного населения Доля этнического коренного населения в структуре населения 0–0,06; 0,06– 0,55; 0,55–1 Метод квантилей (Buryatstat, 2018) 5. Характеристика района Плотность населения Плотность населения в районе <2,3; 2,3–4,3; >4,3 чел./км2 Метод квантилей (Buryatstat, 2018) Доля посевных площадей Доля посевных площадей в районе от общей площади посева в Республике Бурятия <1; 1–3; 3–6% Метод квантилей (Buryatstat, 2018) 6. Природно-климатические условия Среднегодовая сумма осадков Среднегодовая сумма осадков за 2009–2018 гг. 100–200; 200–350; 350–550 мм Метод квантилей Метеорологи- ческие данные Среднегодовая температура воздуха Среднегодовая температура воздуха за 2009–2018 гг. –4–0; 0–0,7; 0,7–2 °C Метод квантилей Метеорологи- ческие данные Источник: расчеты авторов. Анкета также содержала вопросы, позволяющие оценить общие характеристики субъектов хозяйствования (руководителей, глав КФХ, ИП и ЛПХ), в частности возраст респондента, его этническую принадлежность и наличие аграрного образования (раздел 2). С учетом того, что в постсоветский период в аграрный бизнес пришло множество новых предпринимателей (Prishchepov et al., 2019), можно предположить, что многие из них не имели опыта работы в сельском хозяйстве и специального аграрного образования. Соответственно, одной из гипотез исследования являлось, что отсутствие аграрного образования для главы хозяйства или руководителя предприятия могло ослабить их намерение как в расширении площадей используемых земель, так и вовлечении в оборот заброшенных земель. Также в рамках исследования проверялось предположение о том, что влияние на решения об использовании заброшенных сельхозугодий может оказывать возраст человека. Так, согласно теории жизненного пути (Elder et al., 2003), у пожилых сельхозпроизводителей уровень мотивации на расширение хозяйства и использование заброшенных земель ожидаемо ниже, чем у сельхозпроизводителей молодых и среднего возраста. Более того, зачастую, подходя к рубежу преклонного возраста, фермер стремится сократить занятость на производ- 77 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 стве (Gellrich et al., 2007; Kristensen et al., 2004). Раздел 3 анкеты позволил оценить основные характеристики хозяйства. Согласно ожиданиям, основанным на результатах предыдущих исследований, руководители крупных предприятий, имеющие большее поголовье скота на единицу площади, а также хозяйств, практикующих возделывание зерновых культур, должны показать большую мотивацию и иметь большие финансовые возможности для расширения площадей используемых сельскохозяйственных угодий и в том числе вовлечения в оборот заброшенных земель, чем сельскохозяйственные производители, ведущие производство в малых масштабах (малые хозяйства), преимущественно натуральное хозяйство, и не имеющие большого поголовья скота. Поскольку персональные решения относительно вовлечения в оборот заброшенных земель могут зависеть от факторов, действующих на разных организационных уровнях системы землепользования, набор исходных данных включал статистические данные на уровне населенных пунктов, соответствующих месту ведения хозяйственной деятельности респонден- та (раздел 4) и соответствующих муниципальных районов (раздел 5). Исходные данные были также дополнены климатическими характеристиками территории (раздел 6). Эти факторы можно рассматривать в качестве эндогенных на локальном уровне. Также предполагается, что доля этнического коренного населения (например бурят) в общей численности населения соответствующего сельского населенного пункта является косвенным индикатором, отражающим культурные и социальные особенности на локальном уровне, и, в системе, влияет на аграрное землепользование, характерное для подобных поселений. Следовательно, этот фактор можно рассматривать в качестве значимого, оказывающего влияние в целом на намерение сельхозпроизводителей расширять площади используемых земель и / или использовать заброшенные земли, как и выбирать режим их использования. Было сформировано предположение о том, что стремление увеличить площади пахотных земель более характерно для сообществ с преобладанием этнически некоренного населения, а расширение кормовых угодий, наращивание поголовья скота более свойственно для коренного населения – в частности этнических бурят, которые исторически ранее вели кочевой образ жизни и занимались номадным скотоводством. Таким образом, одно из предположений исследования, подвергающееся проверке, заключалось в том, что доминирующие этнокультурные нормы влияют на личные нормы и практикуемые приемы землепользования. Кроме того, основываясь на теории земельной ренты Д. Рикардо (Barlowe, 1986; Lambin, 2012), предполагалось, что уровень мотивации по вовлечению в оборот заброшенных земель будет выше на территориях, расположенных вблизи крупных населенных пунктов 78 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 (как рынков сбыта), а также на территориях со сравнительно благоприятными агроклиматическими условиями, например, с умеренными показателями среднегодовых осадков и высокой среднегодовой температурой (центральная часть Бурятии) (см. табл. 2). Предварительное тестирование анкеты было выполнено в Кабанском районе Бурятии. По результатам предварительного тестирования анкета была скорректирована и доработана. В окончательный вариант анкеты вошло более 100 вопросов, позволяющих измерить переменные, которые могли бы не только помочь понять, какие факторы влияют на решения субъектов хозяйствования касательно использования заброшенных земель, но и получить общий «портрет» агента землепользования. Для разработки модели было отобрано 17 наиболее важных, с точки зрения используемых теорий, переменных. Опрос сельхозпроизводителей проводился опытным специалистом в период с августа по декабрь 2018 г. в отобранных методом стратифицированной случайной выборки населенных пунктах. Решение о применении метода стратифицированного случайного отбора было обусловлено необходимостью оптимально отразить в выборке неравномерный характер распределения сельскохозяйственных земель на территории Бурятии. Населенные пункты и районы, в которых жители практически не занимались сельским хозяйством, были исключены из рассмотрения. Также были исключены районы отгонного оленеводства (север Бурятии), промышленные и рекреационные зоны, а также охраняемые территории и рыбацкие поселения. В выбранных населенных пунктах методами случайной выборки и «снежного кома» были отобраны респонденты, представляющие целевую аудиторию исследования – руководители и сотрудники сельскохозяйственных организаций, главы КФХ, ИП и ЛПХ. Представители ЛПХ, не ведущие сельскохозяйственное производство, были исключены из рассмотрения. В случае отсутствия или отказа выбранного потенциального респондента опрос проводился с ближайшим соседом по улице, место жительства которого являло признаки сельскохозяйственной деятельности (например, наличие сельскохозяйственной техники). При этом главным являлось соблюдение принципа случайного отбора. Однако для обеспечения репрезентативности выборки необходимо было, чтобы опрос охватывал хозяйства различных организационных форм (СО, КФХ, ИП и ЛПХ), поэтому при отборе респондентов также следовали рекомендациям опрошенных сельхозпроизводителей. Представители сельскохозяйственных организаций в некоторых районах встречались редко. После заполнения анкеты данные были закодированы и занесены в базу данных. Далее была проведена их дальнейшая очистка и предварительная 79 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 обработка в обезличенной форме. Учитывая то, что использование непрерывных переменных в структуре БС сталкивается с некоторыми сложностями, в работе используется дискретизация непрерывных переменных. Для дискретизации непрерывных переменных, например «Среднегодовая сумма осадков», использовались статистические методы и экспертные оценки, выделение границ категорий было выполнено на основе метода классификации квантилей. Часть переменных, например «Намерение вовлечения в оборот» (см. табл. 2), представляло собой категориальные переменные бинарного типа с двумя исходами – «Да» и «Нет». 2.4. Моделирование с помощью байесовских сетей Для оценки факторов, влияющих на намерения агентов в отношении вовлечения в оборот заброшенных земель (цель № 1) на основе БС использовался программный пакет HuginTM1 (Frayer et al., 2014; Madsen et al., 2005), с помощью которого был спроектирован направленный ациклический граф (Directed Acyclic Graph, DAG), представляющий графическую структуру модели. Функциональным преимуществом пакета HuginTM является наличие встроенных функций, используемых для обучения структуры сети на основе набора разнородных данных. Следует отметить, что подобные возможности во многих других программных пакетах моделирования БС отсутствуют. Процесс обучения структуры сети в HuginTM позволяет интегрировать подходы статистического и интеллектуального анализа данных, учитывающих статистически значимые корреляционные связи и экспертные знания (в частности, отбор переменных, ранжирование или дискретизация непрерывных переменных, экспертиза обнаруженных связей между переменными). На первом этапе построение БС было выполнено автоматически – посредством включения в модель всех статистически значимых связей, обнаруженных между парами переменных. При этом учитывались связи, имеющие как сильную, так и слабую взаимозависимости. Затем в модуле Feature Selection Analyzer2 (анализатор отбора признаков) пакета HuginТМ были протестированы гипотезы о статистической значимости связей между парами отобранных переменных в каждом узле сети. В целях уменьшения коли- 1 HuginTM – это пакет программ, широко используемый для работы с байесовскими сетями. Помимо гибкого и удобного графического интерфейса пользователя, его выгодно отличает от других инструментов для работы с байесовскими сетями наличие мощной функции структурного обучения. Дополнительную информацию можно получить на сайте www.hugin.com. 2 Feature Selection Analyzer – это модуль, встроенный в пакет программ HuginTM и обеспечивающий отбор переменных – кандидатов на вхождение в состав БС – путем анализа маргинальной независимости между переменными-кандидатами и целевыми переменными. Поскольку переменные в БС категориальны, соответствующая проверка проводится по критерию независимости χ2. 80 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 чества связей и улучшения интерпретируемости модели предварительная структура модели была проанализирована на основе эмпирических оценок и мнений привлеченных региональных экспертов. БС оценивалась на предмет логичности связей между переменными, при этом в случае выявления новых связей они добавлялись в модель, даже если статистическая связь между переменными являлась слабой. После добавления новых связей процедура обучения структуры модели повторялась. Нелогичные связи были исключены из модели. Полученную модель представили экспертам для оценки правдоподобия сделанных гипотез о наличии отношений между выбранными переменными. После внесения соответствующих поправок был подготовлен итоговый вариант модели. Таким образом, структура полученной БС была разработана с использованием методов статистического машинного обучения и с учетом знаний экспертов. В целях обучения таблиц условной вероятности (Conditional Probability Tables, CPTs), количественно отражающих отношения между переменными, для каждого узла сети использовался EM-алгоритм («expectationmaximization» algorithm), реализованный в программном пакете NeticaTM1. Обучение выполнено на основе массива предварительно обработанных данных, полученных по результатам анкетирования. Следует отметить, что совместное применение пакетов HuginTM и NeticaTM обеспечивает более гибкую работу по разработке модели. Так, по функциональным возможностям обучения структуры сети HuginTM обладает определенным превосходством, но в пакете NeticaTM лучше реализованы средства визуализации моделей БС и их анализа. В целом в ходе разработки модели целью являлось получение разносторонней, не слишком сложной модели, которую можно использовать для обсуждения с заинтересованными сторонами, включая сельхозпроизводителей и лиц, принимающих решения. В связи с этим важным являлось соблюдение баланса между сложностью модели и ее ограниченностью при сохранении наиболее значимых переменных и обеспечении состоятельности модели и робастности. 2.5. Валидация модели и анализ чувствительности Качественная модель должна обеспечить приемлемую точность прогнозирования исходов. Для оценки качества и точности разработанной модели БС использовалось несколько подходов. Во-первых, совместно с эксперта- 1 NeticaTM – еще один популярный среди исследователей программный продукт для работы с байесовскими сетями. Разработан компанией Norsys Software Corp в 2015 г. Исследователи весьма ценят его за чрезвычайно удобный интерфейс и мощные средства визуализации. Однако по сравнению с другими программами для работы с БС (например, HuginTM) возможности структурного обучения у NeticaTM весьма ограничены. Дополнительную информацию можно получить на сайте https://www.norsys.com/. 81 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 ми была верифицирована и доработана структура сети (DAG) посредством качественного визуального анализа, проведена дискретизация отобранных непрерывных переменных и выполнена оценка правдоподобия гипотез о наличии связей между узлами / переменными в сети. По итогам обучения БС, по данным полной выборки (149 наблюдений), частота (и, соответственно, вероятность) появления ошибок классификации составила 7,4 и 6,0%, а количество случаев неверного предсказания исходов – 11 и 9 для намерений сельхозпроизводителей расширить сельхозугодья и использовать заброшенный участок соответственно. Предсказательная сила модели по итогам ее работы оказалась высокой: показатель AUC (Area Under Receiver Operating Characteristic) составил 0,98 для обоих целевых узлов («Намерение расширить площади сельхозугодий» и «Намерение вовлечь в оборот»). Для количественной оценки прогнозной силы модели использовался метод перекрестной проверки (кросс-валидация). По результатам кросс-валидации получены матрицы ошибок классификации (Confusion Matrix) и рассчитаны средние ошибки классификации (Error Rate). Десятикратная перекрестная проверка модели методом Монте-Карло и полученные в результате матрицы ошибок классификации показали среднюю величину ошибок классификации 13,4 и 14,4%, соответствующих доле неверно предсказанного с помощью модели намерения использовать заброшенный земельный участок и намерения расширить площади сельхозугодий соответственно. Учитывая сложность человеческих решений, логично утверждать, что на намерения сельхозпроизводителя расширить сельхозугодья и вовлечь в оборот заброшенный участок может повлиять множество факторов. Такая относительно низкая величина ошибок классификации, по нашему мнению, отражает приемлемое качество модели. Тестирование качества модели включало также оценку чувствительности распределения переменной в каждом целевом узле. Для этого использовалась функция «Sensitivity to findings» (Pearl, 1988) в программном пакете NeticaTM. Посредством этой функции выполняется оценка эффекта (в частности, вероятностей) изменений исходов в родительских узлах на апостериорное распределение вероятностей в целевом узле. Это дает важную информацию о том, как отдельные факторы влияют на суммарную вариацию распределения вероятностей в целевом узле и, следовательно, как можно объяснить то или иное значение вероятности появления у сельхозпроизводителей конкретного намерения относительно использования заброшенных земель. Уровень чувствительности распределения вероятностей в целевом узле менее 0,5% характеризует низкую значимость фактора (Frayer et al., 2014), поэтому в качестве критического значения чувствительности целевого узла принята величина 1%. 88 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 рот заброшенное поле, имеет возраст моложе 40 лет, возрастает на 8,8% по сравнению с априорной вероятностью – 42,3%, вероятность того, что плотность поголовья скота в данном хозяйстве низкая (<0,5 усл. гол./га), ниже на 6,6%, а вероятность того, что лицо, принимающее решение, не принадлежит к этническому коренному населению, повышается на 11,7%. Таблица 4 Изменение априорной вероятности для различных групп сельхозпроизводителей в зависимости от намерения относительно расширения площадей используемых сельхозугодий Table 4 Probability change for different groups of farmers that aim to increase farmland Переменная (узел) Априорная вероятность, % Изменение %, если в узле «Намерение расширить площади сельхозугодий» = да нет Намерение вовлечь в оборот да 38,8 47,4 29,7 нет 61,2 –47,4 29,7 Производство зерновых да 33,3 15,1 –9,4 нет 66,7 –15,1 9,4 Доля этнического коренного населения <0,06 36,8 5,8 –3,7 0,06–0,55 30,4 7,1 –4,5 0,55–1 32,9 –13,1 8,1 Возраст 20–40 42,3 12,4 –7,8 40–50 28,2 –5,3 3,3 50–70 29,5 –7,0 4,5 Плотность поголовья скота <0,5 39,8 –8,8 5,6 0,5–1,2 28,3 10,7 –6,7 >1,2 31,9 –1,8 1,1 Этническое коренное население да 39,6 –10,4 6,5 нет 60,4 10,4 –6,5 Площадь земель <10 34,5 –5,0 3,1 10–40 35,2 5,0 –3,2 40–4000 30,3 0,0 0,1 Источник: расчеты авторов. 89 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 Таблица 5 Изменение априорной вероятности для различных групп сельхозпроизводителей в зависимости от намерения вовлечения в оборот заброшенных сельскохозяйственных земель Table 5 Probability change for different groups of farmers that aim to recultivate abandoned farmland Переменная (узел) Априорная вероятность, % Изменение %, если в узле «Намерение вовлечь в оборот» = да нет Намерение расширить площадь сельхозугодий да 38,5 47,0 29,8 нет 61,5 –47,0 29,8 Доля этнического коренного населения <0,06 36,8 5,0 –3,2 0,06–0,55 30,4 11,2 –7,1 0,55–1 32,9 –16,3 10,2 Коррупция 1 – не важно 23,6 –10,8 6,8 2 – маловажно 28,4 0,2 –0,1 3 – важно 25,9 6,5 –4,2 4 – очень важно 22,2 4,0 –2,6 Производство зерновых да нет Этническое коренное население да 39,6 –10,4 6,5 нет 60,4 10,4 –6,5 Плотность поголовья скота <0,5 39,8 –8,8 5,6 0,5–1,2 28,3 10,7 –6,7 >1,2 31,9 –1,8 1,1 Возраст 20–40 42,3 12,4 –7,8 40–50 28,2 –5,3 3,3 50–70 29,5 –7,0 4,5 Расширение сельхозугодий в прошлом да нет Площадь земель <10 34,5 –5,0 3,1 10–40 35,2 5,0 –3,2 40–4000 30,3 0,0 0,1 Источник: расчеты авторов. 90 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 3.4. Вероятность вовлечения в оборот заброшенных земель и предпочитаемый режим их использования По результатам исследования получены оценки предпочтения сельхозпроизводителей относительно режимов землепользования в случае реализации их намерений по вовлечению в оборот заброшенного участка с учетом степени его закустаривания и залесения, выступающей косвенной оценкой затрат на данные мероприятия (рис. 5, A). Также выполнена оценка средней величины желаемой площади земельного участка, вовлекаемого в оборот (рис. 5, Б). Анализ показал, что наиболее часто сельскохозяйственные производители отдают предпочтение заброшенным участкам с отсутствием или малой степенью закустаривания и залесения. Такие участки наиболее вероятно, согласно предпочтениям респондентов, использовались бы для производства продукции растениеводства. Степень готовности сельхозпроизводителя привлекать заброшенные сельхозугодья для производства растениеводческой продукции снижается при увеличении степени закустаривания и залесения, наиболее предпочитаемая форма использования на участках средней и высокой степени закустаривания и залесения – пастбище и сенокос. Также выявлено, что желаемая площадь земельного участка, возвращаемого в оборот, уменьшается при возрастании степени его закустаривания и залесения. 4. ДИСКУССИЯ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ Исследование показало, что в Республике Бурятия проблема забрасывания сельскохозяйственных земель стоит остро, при этом существует определенный спрос на использование или возвращение в оборот заброшенных земель. Следует отметить, что количественная оценка намерений сельхозпроизводителей по вовлечению в оборот заброшенных сельхозугодий в подобном контексте выполнена впервые. До недавнего времени исследования в основном фокусировались на анализе детерминант или факторов, обусловливающих процессы забрасывания сельскохозяйственных земель (Li, Li, 2017; van Vliet et al., 2015). В настоящем исследовании выявлена сильная взаимосвязь между намерением использовать заброшенный земельный участок и намерением сельхозпроизводителя увеличить площади используемых сельхозугодий. Сельхозпроизводители, даже при наличии свободных площадей, склонны использовать уже обрабатываемые участки. Однако для тех агентов, которые желают расширить масштабы хозяйственной деятельности посредством приобретения дополнительных земель, наличие значительных площадей заброшенных полей в регионе представляет дополнительную возможность. Заброшенные участки могут быть доступны по го- Рис. 3. Байесовская сеть Fig. 3. Bayesian network Рис. 5. Предпочитаемый режим использования заброшенных участков сельхозугодий (A) и желаемая средняя площадь земельного участка (Б) Fig. 5. Desired land use on recultivated lands (A) and the desired average area (Б) Пастбища А Гектаров 0 40 80 120 Сенокосы Пашня Отсутствие Малое Среднее Сильное Отсутствие Малое Среднее Сильное Закустаривание и залесение Б 91 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 раздо более низким ценам по сравнению с уже используемыми, поскольку требуют проведения дополнительных мероприятий по их очистке от кустарников и деревьев (Larsson, Nilsson, 2005) и, как правило, характеризуются низким плодородием (Meyfroidt et al., 2016; Prishchepov et al., 2013). Исследование, проведенное в рамках агенто-ориентированного интегративного теоретического подхода, выявило значимость фактора субъективного восприятия коррупции как институционального барьера, сдерживающего процессы вовлечения в оборот заброшенных земель. В исследовании коррупция рассматривалась, среди прочих факторов, в контексте оценки несправедливости в распределении земельных ресурсов. Коррупция в административных органах зачастую становится причиной значительного ослабления механизмов управления земельными ресурсами и землепользованием. Так, в рейтинге самых коррумпированных госслужб Мексики именно органы, отвечающие за земельные вопросы, занимают одну из самых верхних позиций (Transparency…, 2011). Одним из решений этой проблемы является создание эффективной государственной программы внедрения онлайн-ка- дастра. Полезным нововведением также могло бы стать внедрение технологий, таких как блокчейн, способных расширить возможности отслеживания и повысить прозрачность сделок с земельными участками (Ameyaw, de Vries, 2020). При этом не следует забывать, что социально-психологические установки, связанные с восприятием коррупции в обществе, могут укорениться и долго сохранять особенности системы управления земельными ресурсами (Becker et al., 2016). Следовательно, даже с появлением новых эффективных институтов их работа еще многие годы может осложняться отсутствием адекватного восприятия со стороны населения. Исследование также выявило, что намерения по вовлечению в оборот заброшенных земель можно связать с индивидуальными характеристиками сельхозпроизводителя, такими как наличие подобного опыта в прошлом, возраст и принадлежность к этнической группе. Так, намерение использовать заброшенный участок встречается реже среди респондентов старшего возраста. Этот вывод согласуется с теорией жизненного пути, согласно которой по мере прохождения разных этапов жизни человек пересматривает свои приоритеты, учитывая вероятность возникновения более высоких альтернативных издержек от ведения сельскохозяйственной деятельности (Elder et al., 2003). Вывод о том, что возраст агента является фактором, влияющим на желание вовлекать в оборот заброшенные земли, согласуется и с известными результатами, которые подтвердили наличие связи между частичной занятостью в сельском хозяйстве и решениями о забрасывании земель, например, в Дании (Kristensen et al., 2004), Швейцарии (Gellrich et al., 2007) и Латвии (Grinfelde, Mathijs, 2004). Следует отметить, что связь между намерением ис- 92 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 пользовать заброшенный участок и возрастом сельхозпроизводителя может быть определена опосредованно через институт наследования (Cavicchioli et al., 2018), в частности, наличие или отсутствие наследников аграрного бизнеса; этот фактор представляет интерес для дальнейшего исследования. Исследование также выявило, что этническая принадлежность сельхозпроизводителя, а также этнический состав в сельском поселении, где проживает лицо, принимающее решение относительно ведения сельского хозяйства, влияют на намерение вовлекать в оборот заброшенные земли. Так, сельхозпроизводители, принадлежащие к этническому коренному населению, не проявляли интереса к использованию заброшенных земель, в частности для производства зерновых культур. Возможно, объяснять этот факт следует тем, что этническое коренное население, например буряты, традиционно занимаются животноводством, включая номадное скотоводство (Tulokhonov, 2011); их религиозные и культурные установки не способствуют стремлению к растениеводству. При советской власти процессы коллективизации и создания колхозов и совхозов проводились под управлением государства, пусть и с учетом природных условий. В последующий период после развала Советского Союза в 1991 г., приведшего к расформированию колхозов и совхозов, наблюдалось возрождение национального самосознания и религиозных практик, включая буддизм и шаманизм. Например, этнические буряты причисляют себя к потомкам кочевников. Поэтому экстенсивное животноводство и номадное скотоводство для них более привлекательно, чем растениеводство. Напротив, русские, переселившиеся в Сибирь (и в том числе Бурятию) в ходе нескольких иммиграционных волн, в течение последних 400 лет преимущественно занимались растениеводством, например выращиванием зерна, и такая практика ведения сельского хозяйства не противоречит их религиозным убеждениям (например, православных христиан) (Okladnikov, 1968; Prishchepov et al., 2020). Исследование подтвердило, что население, не принадлежащее к этнической коренной группе, часто сочетает в хозяйственной деятельности животноводство и растениеводство. В то же время, не настаивая на том, что это абсолютная истина, можно предположить, что вовлечение в оборот заброшенных участков, сопровождаемое вырубкой кустарников и деревьев, представляет собой вмешательство в гармонию природы и противоречит верованиям и исторически сложившимся традициям коренного этнического населения. Следует отметить, что современная практика расширения пахотных земель посредством очистки полей от кустарников и молодого древостоя близка по своей сути к подсечно-ог- невому земледелию, которое было широко распространено среди русских поселенцев в Сибири еще в начале ХХ в. Подобная гипотеза может быть изучена, проверена или отвергнута в рамках будущих исследований. 93 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 Анализ вероятности вовлечения в оборот заброшенных земель и предпочтений относительно режима их использования (цель № 2) показал, что намерения сельхозпроизводителей относительно использования заброшенных участков в основном ориентированы на участки, на которых закустаривание и залесение отсутствуют либо выражены незначительно. На текущий момент, спустя 30 лет после начала массового забрасывания земель в России вследствие распада Советского Союза и перехода от административно-ко- мандной к рыночной экономике, многие заброшенные поля естественным образом заросли кустарниками и древесной растительностью (Potapov et al., 2014; Schierhorn et al., 2013). Поэтому затраты на вовлечение в оборот заброшенного участка являются высокими и сопоставимы со стоимостью приобретения самого участка (Larsson, Nilsson, 2005) и с затратами на оформление соответствующих документов (Meshkov, 2014). Затраты на возврат в оборот участков сельхозугодий могут значительно возрастать также по мере восстановления естественной растительности на заброшенных полях. Поэтому заброшенные поля для сельхозпроизводителей не имеют большого приоритета. Исследование также показало, что для возделывания зерновых культур сельхозпроизводители в первую очередь предполагали использовать заброшенные поля с неизмененным или незначительно измененным растительным покровом. Этот вывод согласуется с тем, что ожидаемый доход от растениеводства превосходит таковой от животноводства. Поля со средней и высокой степенью закустаренности и облесения в первую очередь рассматривались как земли, рассчитанные под сенокосы и пастбища, причем нередко заброшенные сельхозугодья со средней или высокой степенью закустаривания и залесения располагаются в отдаленных районах вблизи опушки леса (Potapov et al., 2014; Sieber et al., 2013). Также степень пригодности заброшенных участков для сельскохозяйственного производства является низкой в связи со значительной удаленностью от населенных пунктов (Sieber et al., 2013) и близостью лесных угодий (рассеивание семян). Заброшенные поля со средней или высокой степенью закустаривания и залесения при их использовании в земледелии зачастую отличаются низким плодородием / урожайностью, и, вероятно, именно поэтому сельхозпроизводители предпочитают использовать такие участки под сенокосы, представляющие «ценную товарную культуру» на селе – сено, и под пастбища. Таким образом, распределение заброшенных земель с разной степенью залесения и разными предпочитаемыми режимами использования хорошо отражает теорию земельной ренты Д. Рикардо (Barlowe, 1986; Prishchepov et al., 2013). Желание (намерения) сельхозпроизводителей вовлечь в оборот заброшенные земли не обязательно означает, что такие заброшенные участки будут использованы (действия). Готовность использовать заброшенный участок 94 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 показали менее половины участников опроса. Как показало исследование, решение об использовании заброшенных земель может быть определено множеством факторов, включая личные потребности, стимулы к ведению сельского хозяйства, жизненный путь, а также сдерживающие факторы экономического и институционального характера, такие как коррупция. Чтобы мягко направлять поведенческие устремления субъекта в сторону вовлечения в оборот заброшенных земель, необходимо лучше понимать концепцию подталкивания (nudges) (Kuhfuss et al., 2016; Nagatsu, 2015; Valatin et al., 2016). На основе принципов поведения можно выделить различные стратегии подталкивания, такие как стимулирование (incentives), выбор «по умолчанию» (defaults), заметность или салиентность (salience) и влияние (affect), нормы (norms) и информирование (messenger), праймеринг (priming), обязательство – «чувство долга» (commitments) и эго (ego) (Blumenthal-Barby, Burroughs, 2012). Из указанных выше методов подталкивания в качестве актуальных с точки зрения возврата в оборот заброшенных земель можно выделить стратегию стимулирования или стратегию обязательства и эго. Стимулирование может влиять, например, следующим образом: собственники, готовые вернуть в производство заброшенные участки, получают субсидии, компенсирующие часть затрат, связанных с вовлечением в оборот. Обязательство и эго, как поведенческий принцип, могут быть использованы для подталкивания собственников земли к возврату в оборот заброшенных земель посредством проведения с ними информационно-разъяснительной работы, посвященной проблемам, которые возникают в связи с забрасыванием сельхозугодий, в частности – распространение сорной растительности на соседние участки или повышение пожароопасности (Dubinin et al., 2011). Вовлечение в оборот заброшенных земель важно для общества, а для землепользователя, осознавшего, что он занимается полезным делом и тем самым вносит свой вклад в общее благо, сама эта работа может стать источником удовлетворения и хорошего настроения. Также чувство удовлетворения может быть вызвано социальными и этнокультурными причинами, например, работа по уходу за ландшафтом может восприниматься как возделывание собственного «эдемского сада», а создание новых рабочих мест в сельском хозяйстве – как мера борьбы с выездной миграцией из сельских территорий (Bednaříková et al., 2016). Рассматривая ограничения исследования, можно также отметить направления развития данной темы в перспективе. В ходе работы было проведено 149 очных опросов и заполнены анкеты, по данным которых была разработана БС. Такого количества наблюдений было достаточно для разработки простой, но учитывающей разнородные факторы БС (Frayer et al., 2014; Prishchepov et al., 2019), а также для обсуждения соответствующих вопросов с сельхозпроизводителями и прочими заинтересованными сторонами. 95 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ... ПЭ № 3 2021 Однако такой объем данных привел к ограниченности модели по количеству вершин (переменных). В ходе сбора данных необходимо было соблюдать баланс между затратами финансов и времени (территория от юго-западной до северной части Бурятии, с неравномерно разбросанными по ней населенными пунктами и участками пахотных земель, имеет протяженность порядка 1300 км). Несмотря на относительно небольшую выборку данных, модель БС при ограниченном наборе переменных позволила обеспечить приемлемую точность классификации благодаря возможности использовать в ходе работы известные результаты и знания экспертов при разработке структуры модели, а также применению эффективных алгоритмов параметризации. Несмотря на то, что методология БС изначально разработана как мощное средство интеллектуального анализа и обнаружения знаний в массивах больших данных, сеть способна показывать высокие результаты и при работе с небольшими наборами данных по сравнению с другими моделями, такими как логит-регрессия и нейронные сети (Doron, Gaudreau, 2014; Eisenstein, Alemi, 1996; McNeish, 2016). Опрос был сфокусирован на сельхозпроизводителях, активно занимающихся сельским хозяйством. В связи с этим исследование можно расширить для понимания стратегий подталкивания, которые бы способствовали формированию намерений представителей домохозяйств к работе в сельском хозяйстве. В модель были включены переменные, отражающие концепцию ряда теорий, потенциально определяющих особенности аграрного землепользования, а именно теория земельной ренты Д. Рикардо (Lambin, 2012), элементы поведенческой экономики (Feola, Binder, 2010), а также теория жизненного пути личности (Elder et al., 2003). В этом аспекте исследование не представляет собой полноценное исследование в рамках поведенческой экономики. Однако, как показало исследование, учет поведенческих элементов следует рассматривать как одно из приоритетных направлений разработки структурированных анкет, если цель состоит в том, чтобы лучше понять мотивацию и решения сельхозпроизводителя относительно вовлечения в оборот заброшенных сельхозугодий. В силу особенностей метода кроссвалидации, используемого при разработке БС, результат не претендует на абсолютную состоятельность выводов о причинно-следственных связях, скорее было проверено правдоподобие гипотез о связях между выбранными факторами и результатами деятельности в сельском хозяйстве. Авторы надеются, что исследование послужит стимулом для развития данной тематики, в частности изучению методов подталкивания, которые могут повлиять на намерение вовлечь в оборот заброшенные сельхозугодья. Знания, полученные в результате таких исследований, могут оказаться полезными для стимулирования участия в аграрной деятельности ранее неактивных до- 96 А.В. Прищепов, Е.В. Понькина, Ж. Сун, М. Баворова, О.А. Екимовская ПЭ № 3 2021 мохозяйств. В исследовании рассмотрены стандартные режимы использования заброшенных участков (пашня, сенокос и пастбище). Действующее российское законодательство пока не поддерживает ведение коммерческого лесного хозяйства на заброшенных сельскохозяйственных угодьях. Однако данный режим землепользования, распространенный в странах Европейского союза, в будущем может быть разрешен к введению на бывших сельскохозяйственных землях в России и других странах. В заключение отметим, что исследование позволило выявить факторы, обусловливающие намерения сельхозпроизводителей вовлечь в оборот заброшенные сельхозугодья, и проведено на примере Республики Бурятия в Российской Федерации, где практика забрасывания сельхозугодий была широко распространена в 2018 г. Результаты исследования выявили высокую значимость субъективного восприятия коррупции как фактора, сдерживающего процессы вовлечения в оборот заброшенных земель. Исследование также показало, что решения о перспективах рекультивации тех или иных заброшенных участков формируются под влиянием системы факторов, в которую входят характеристики сельхозпроизводителя и результативность работы хозяйства, биофизические и природные условия, сложившиеся на данном объекте землепользования, а также оценка перспективности того или иного режима использования участка. Также выявлено, что решения субъек- та о предстоящих изменениях в землепользовании зависят от нормативных и культурных установок. Оценка намерений в отношении вовлечения в оборот заброшенных сельхозугодий в данном аспекте проведена впервые, поэтому полученные результаты актуальны не только для условий России, где проблема забрасывания сельскохозяйственных земель широко распространена, но также и для других регионов мира, имевших аналогичный опыт. Благодарность. Авторы признательны анонимным рецензентам и редактору за конструктивные комментарии, которые помогли нам повысить качество рукописи. Благодарим Оюну Балбарову за помощь в вопросах организации логистики и конструктивные замечания. Публикация вносит вклад в деятельность научно-исследовательской группы «Забрасывание земель сельскохозяйственного назначения как феномен глобального изменения сельскохозяйственного землепользования», действующей в рамках Глобальной земельной программы. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Aalders I. Modeling Land-Use Decision Behavior with BayesianBelief Networks. Ecology and Society, 2008, vol. 13, no. 1. https://doi.org/10.5751/ES-02362-130116 Afonin A.N., Greene A.N., Dzyubenko S.L., Frolov N.I. Interactive Agricultural Ecological