Методология аналитического обоснования развития сельского хозяйства на базе статистического мониторинга (25.04.2011)

Автор: Наседкина Татьяна Ивановна

Рис.6. Динамика структурных сдвигов в наличии сельскохозяйственных животных по категориям хозяйств (в процентах от хозяйств всех категорий)

Так, в производстве говядины, хотя и наметились в последние годы тенденции к сокращению, доля хозяйств населения составляет 52% . В производстве баранины их доля составляет 96%, молока – 38%, шерсти 82%, яиц -12%.

Для оценки эффективности развития сельскохозяйственного производства разработана система показателей и рассчитаны их значения в сопоставимых ценах (таблица 2).

Таблица 2

Показатели эффективности развития сельскохозяйственного производства в Белгородской области

№ пп Критерии 2009

1 Прирост производства продукции сельского хозяйства в стоимостном выражении в сопоставимых ценах 2007 г. к предыдущему году на 1 рубль субсидий, руб. 0,55

2 Прирост производства продукции растениеводства в стоимостном выражении в сопоставимых ценах 2007 г. на 1 рубль субсидий, руб. - 0,74

3 Прирост производства продукции животноводства в стоимостном выражении в сопоставимых ценах 2007 г. на 1 рубль субсидий, руб. 1,48

4 Производство продукции сельского хозяйства в стоимостном выражении в сопоставимых ценах 2007 г. на 1 рубль субсидий, руб. 9,02

5 Производство продукции сельского хозяйства в стоимостном выражении в сопоставимых ценах 2007 г. на 1 га сельхозугодий, руб. 41,6

6 Объем субсидий в расчете на 1 га сельхозугодий, руб. 4599

7 Уровень рентабельности по всем видам деятельности без учета субсидий,% 2,8

8 Уровень рентабельности по всем видам деятельности с учетом субсидий,% 12,5

9 Прирост основных фондов на 1 рубль привлеченных инвестиционных кредитов, руб. 0,48

10 Объем налоговых поступлений и обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации, уплаченных сельхозтоваропроизводителями РРР на 1 рубль субсидий, руб. 0,72

В процессе исследования были выявлены и классифицированы риски, оказывающие негативное влияние на развитие сельского хозяйства Белгородской области:

риск, обусловленный процессом глобализации экономики (кризисные макроэкономические процессы: снижение сырьевых цен, замедление темпов роста мировой экономики в период глобального экономического кризиса, в сочетании с высокими темпами роста инфляции - могут снизить спрос на продукцию, внешняя конкуренция приведет к сокращению реальных доходов сельского населения);

риск зависимости экономики области от конъюнктуры рынков и цен на сырье и продукцию (финансовая неустойчивость отрасли, обусловленная нестабильностью рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, накопленной декапитализацией, недостаточным притоком частных инвестиций на развитие отрасли, слабым развитием страхования при производстве сельскохозяйственной продукции);

риск технологического отставания (низкие темпы структурно-технологической модернизации отрасли, обновления основных производственных фондов и воспроизводства природно-экономического потенциала);

риск, обусловленный инфраструктурными и институциональными ограничениями (неблагоприятные общие условия функционирования сельского хозяйства, прежде всего неудовлетворительный уровень развития рыночной инфраструктуры, затрудняющий доступ сельскохозяйственных товаропроизводителей к рынкам финансовых, материально-технических и информационных ресурсов, готовой продукции);

риск дефицита трудовых ресурсов и негативных тенденций в развитии человеческого потенциала (дефицит квалифицированных кадров, вызванный низким уровнем и качеством жизни в сельской местности).

Уточненная классификация сельскохозяйственных рисков предоставляет их более полную и содержательную характеристику, что позволяет проводить их статистическое наблюдение в составе мониторинга и упрощает процедуру качественного анализа рисков для выбора стратегии управления ими, включая разработку: тарифов по страхованию сельскохозяйственных культур; методики определения емкости рынка страхования для определения размеров бюджетной поддержки; системы перестрахования рисков; государственных централизованных резервов; программ страхования сельскохозяйственных товаропроизводителей.

В результате выполненного исследования доказана эффективность использования кластерного подхода, как формы управления развитием АПК региональной экономики, а также использование государственно-частного партнерства, как наиболее эффективного механизма развития сельского хозяйства в Белгородской области. Уровень инвестиционной привлекательности сельского хозяйства Белгородской области оценивается как высокий среди регионов РФ: область входит во II кластер регионов с высоким инвестиционным потенциалом и низким уровнем риска; по уровню развития животноводства является лидером, в растениеводстве - выше среднего по Российской Федерации. Регион обладает необходимыми потенциальными возможностями для успешного развития сельского хозяйства. При этом целенаправленные действия со стороны государства и органов регионального управления должны создать стимулы и возможности для привлечения инвестиций, воздействуя на излишние издержки бизнеса, уменьшая ключевые риски и устраняя препятствия на пути создания социально ориентированного конкурентного рынка сельскохозяйственной продукции.

5. Статистический инструментарий научного обоснования приоритетных направлений и оценки эффективности управления развитием сельского хозяйства региона на основе показателей мониторинга.

Реализация целевых программ Минсельхоза России и Росстата, необходимость постоянного отслеживания развития сельского хозяйства в условиях регулируемой рыночной экономики требуют не только достоверной статистической информации, но и организации оперативного анализа происходящих процессов и прогнозирования их развития с учетом оценки эффективности проводимых реформ. Разработанный экономико-статистический инструментарий научного обоснования приоритетных направлений и оценки эффективности управления развитием сельского хозяйства региона на основе показателей статистического мониторинга включает:

-выявление наиболее значимых показателей-факторов;

-моделирование и прогнозирование валовой добавленной стоимости (ВРП сельского хозяйства) и ключевых индикаторов;

-оценку влияния государственной поддержки на эффективность использования земли с помощью различных критериев (частного коэффициента детерминации, стандартизированного коэффициента регрессии, частного коэффициента эластичности и шкалы Чеддока);

- определение приоритетных видов деятельности и наиболее эффективных институциональных форм бизнеса;

-статистическую оценку эффективности управления развитием сельского хозяйства региона на основе показателей статистического мониторинга.

Прогнозирование ВРП было проведено с использованием пакета прикладных программ STATISTIKA 8.0. Прогноз ВРП осуществлялся на основе трендов факторных переменных, включенных в статистическую модель, которая не является статической, а зависит от результатов первого этапа реализации экономико-статистического инструментария.

После проведения содержательного анализа факторов, их оценки по матрице парных коэффициентов множественной регрессии, значимости по t-критерию Стьюдента, а также дополнительной проверки изучаемых факторов на существенность коллинеарности между ними с использованием метода нахождения собственных значений, в статистическую модель были отобраны семь показателей. В результате была получена статистическая модель зависимости производства ВРП по сельскому хозяйству Белгородской области от численности населения, занятого в сельском хозяйстве(X1), коэффициентов обновления основных фондов сельского хозяйства(X2), физического объема продукции сельского хозяйства (X3), индекса физического объема сельскохозяйственной продукции(X4), числа сельскохозяйственных организаций(X5), уровня рентабельности сельскохозяйственного производства(X6) и инвестиций в основной капитал(X7) с учетом фактора времени(t):

?t =-3476,15+1,43X1t-77,21X2t-6,92X3t+9,21X4t+5,08X5t+27,33X6t+0,04X7t+260, 36t

R2=0,96 F(8,3)=30775 Stnd.err.=77,41 DW=2,75

Результаты проверки значимости полученной модели показали, что уравнение и все коэффициенты регрессии значимы. Множественный коэффициент детерминации указывает на то, что 96% вариации показателя ВРП сельского хозяйства объясняется включенными в модель факторными показателями. Их прогнозные значения были получены на основании адаптивных авторегрессионных моделей Бокса-Дженкинса, с доверительной вероятностью 0,9. Прогнозируемый уровень ВРП сельского хозяйства, учитывающий изменения факторов, включенных в модель, на 2009 г. составил 42,5 млрд.руб. Достоверность статистической модели была подтверждена фактическими данными.

На следующем этапе были проведены расчеты и дана оценка приоритетности влияния основных видов государственной поддержки на эффективность использования земли с помощью различных критериев: частного коэффициента детерминации, стандартизированного коэффициента регрессии, частного коэффициента эластичности и шкалы Чеддока (таблица 3).

Таблица 3

Статистическая оценка приоритетности влияния государственной поддержки на

эффективность использования земли


загрузка...