Анализ факторов роста производства сельскохозяйственной продукции в контексте инновационного развития отрасли (на примере Орловской области) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Развитие АПК

УДК 005:338.439.02.002.6:330.111.4:332.055.2:001.895(470.319)

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ РОСТА ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В КОНТЕКСТЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ВИДА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ)

Е. В. БУРАЕВА,

кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и экономического анализа деятельности предприятий E-mail: econometriks@yandex. ru Орловский государственный аграрный университет

В статье рассматриваются основные факторы, влияющие на объем производства продукции сельского хозяйства. С помощью эконометрического моделирования изучены сила и характер влияния основных факторов на выход валовой продукции сельского хозяйства в Орловской области. Предложены основные направления повышения эффективности производства продукции аграрного сектора экономики региона.

Ключевые слова: сельское хозяйство, фактор роста, производство продукции, инновационное развитие, техническая модернизация, корреляционно-регрессионный анализ, Орловская область.

Одной из ведущих системообразующих сфер экономики, формирующей экономическую и продовольственную безопасность страны, трудовой и поселенческий потенциал сельских территорий, является агропромышленный комплекс и его базовая составляющая - сельское хозяйство [1]. Исторически сложилось так, что благополучие села всегда было основой процветания Российского государства. Поэтому сейчас, когда развитие агро-

промышленного комплекса обозначено в качестве приоритетного проекта в социально-экономической политике нашего государства, возрождение села становится одной из важнейших задач, от решения которой зависит в том числе и степень социально-экономической стабильности в стране. Рост объемов производства продукции сельского хозяйства наряду с повышением его эффективности, особенно в связи с вступлением России во Всемирную торговую организацию (ВТО), является уже не только вопросом продовольственной, но и в первую очередь национальной безопасности страны.

Одной из основных проблем развития агропромышленного комплекса, сдерживающей рост эффективности производства продукции отрасли, является технико-технологическое отставание сельского хозяйства России от развитых стран мира из-за недостаточного уровня доходов сельскохозяйственных товаропроизводителей для осуществления модернизации, а также стагнация машиностроения для сельского хозяйства и пищевой промышленности [1]. В связи со вступлением России в ВТО и интегрированием в глобальное агропромышленное

производство катастрофическое отставание технико-технологического уровня аграрного сектора экономики страны от ведущих мировых производителей сельскохозяйственной продукции все более ощутимо. Так, при уровне износа сельскохозяйственной техники более 70 % и низких темпах ее обновления технологические потребности в ней удовлетворяются лишь на 40-45 %.

Потребности села в средствах химизации и защиты растений и животных от болезней и вредителей сегодня обеспечиваются только на 30-40 %, в энергетических ресурсах - на 50-60 %. Даже достижение установленного Государственной программой развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы целевого показателя энергообеспеченности растениеводства (1,68 л. с. /га посевной площади) не позволит освоить высокоэффективных инновационных технологий, для которых необходимо около 3 л. с. /га. По показателю энергетической эффективности сельскохозяйственного производства (окупаемость энергетической единицы) на тонну условного топлива, который объективно отражает общий уровень его интенсификации, Россия отстает от других развитых стран в 4-5 раз [2].

Именно поэтому особенностью современного периода развития всех отраслей и сфер агропромышленного производства, в том числе и на региональном уровне, является необходимость ускорения научно-технического прогресса на основе инновационных процессов, позволяющих вести непрерывное обновление производства на базе освоения достижений науки, техники и передового опыта [3]. Необходимость перехода к инновационному типу развития объясняется не только важностью решения накопившихся в аграрном секторе экономики проблем, но и стоящими перед отраслью задачами. Создание, внедрение и широкое распространение новых продуктов, услуг, технологических процессов становятся ключевыми факторами роста объемов производства, занятости, инвестиций. Именно здесь сосредоточены наиболее существенные резервы улучшения качества сельскохозяйственной продукции, экономии всех видов затрат, повышения производительности труда, совершенствования организации производства и роста его эффективности. Все это предопределяет в конечном итоге конкурентоспособность сельскохозяйственной продукции на внутреннем и мировом рынках, улучшение социально-экономической ситуации в регионе.

Исследование инновационной деятельности всегда привлекало внимание ученых. Общие вопросы инновационного развития изучались многими зарубежными и отечественными авторами. Фундаментальные исследования роли инноваций в развитии общества были выполнены такими известными учеными, как Л. И. Абалкин, Б. Адам,

A. И. Анчишкин, Дж. Бернал, С. Л. Брю, А. Гамбар-дела, А. В. Герасимов, Н. Д. Кондратьев, С. Кузнец, Д. С. Львов, К. Р. Макконел, Г. Менш, М. Портер, П. Сорокин, Б. Твисс, М. П. Тодаро, Й. Шумпетер, Ю. В. Яковец.

При этом остается много нерешенных проблем и вопросов в области активизации инновационной деятельности в аграрном секторе экономики отдельно взятых регионов с учетом специфических условий, влияющих на возможность модернизации данного сектора и перевода его на инновационный тип развития. Такие ученые, как П. А. Андреев,

B. М. Баутин, В. И. Костин, В. В. Кузнецов, В. В. Лазовский, В. И. Нечаев, А. В. Петриков, И. С. Санду, Л. Н. Усенко проработали определенные вопросы и проблемы, связанные с особенностями инновационной деятельности в аграрном секторе. Однако инновационная активность в сельскохозяйственном производстве как страны в целом, так и отдельно взятых регионов остается достаточно низкой, еще многие вопросы и проблемы требуют научного обоснования и решения. Очень актуальным остается вопрос изучения инноваций как одного из основных факторов, влияющих на рост объемов производства продукции отрасли, где технологические и экономико-организационные особенности производства взаимодействуют с естественно-биологическими законами природы. Все это предопределяет актуальность и значимость дальнейшего изучения данной проблемы.

В этой связи автором предпринята попытка изучить силу и характер влияния факторов, характеризующих результативность инновационной деятельности в аграрном секторе региона на рост объемов производства сельскохозяйственной продукции. В качестве объекта исследования выступает Орловская область - регион с давними аграрными традициями. По данным территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Орловской области, среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве в 2011 г. составила 68,7 тыс. чел., или 17,5 % от общей численности занятых в экономике Орловской области. По официальным данным, за период с января по сентябрь

2012 г. в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости доля сельского хозяйства составила 12,7 % [4]. Для сравнения: в ЦФО - 2,3 %, в России -4,2 %. Это означает, что Орловская область остается преимущественно аграрным регионом.

В настоящее время ситуация в сельском хозяйстве области достаточно трудная, однако в последние годы в ряде секторов наметился некоторый рост. В 2011 г. объем производства продукции сельского хозяйства в Орловской области составил 36,6 млрд

руб. (131,8 % к уровню 2010 г.). В сопоставимой оценке индекс производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий в 2011 г. впервые за последние 20 лет превысил уровень 1990 г. на 10,7 % (рис. 1).

Стагнация производства в некоторых подотраслях достигла критического состояния. Объем производства молока в сельскохозяйственных организациях с 1990 по 2011 г. сократился в 4,2 раза, в хозяйствах населения - в 2,2 раза (рис. 2).

185,4

55,1 ---А А А 'А А А А А А-—¿у ,-Л-А-А

47,4 45,5 45 47,7 47,3 47 47,4 47,8 46,4 46 ТТ. ^ 47 43 9 47,4 44,9

42,1 38,5 41

1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 —О—— Продукция сельского хозяйства, всего —А— Продукция животноводства

—□— Продукция

Рис. 1. Индексы производства продукции сельского хозяйства в Орловской области к уровню 1990 г, %

570, 1

.502, 6

177,9 I89'6

• --174,5 169^ 163 , 7 1/юо

156:!_143 137 , --- 149 ' 9

I42,9 I43 135,4 135,5

0 3 3 3 □-1-О—

3,5 3,7 4,1 4,7

■□,□,□ в-

5,6

-о—

7,1 7,1 8,3 7,1 7,6 9,3 -□ □ П □ □ Р-

10

1990 1991 1995 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

—А— Хозяйства населения

■ Сельскохозяйственные организации —з

■ Крестьянские (фермерские) хозяйства

Рис. 2. Производство молока в Орловской области, тыс. т

200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

600 -500 -400 -300 -200 -100 -0 -

Машинно-технологический комплекс как инновационная база аграрного производства является важнейшей производственной системой, обеспечивающей внедрение высокоэффективных, ресурсосберегающих технологий на уровне региона. Вместе с тем оснащение сельского хозяйства Орловской области техникой характеризуется отрицательной динамикой (табл. 1).

За период с 2007 по 2011 г. наблюдается заметное сокращение количества тракторов и уборочной техники в результате ее физического износа. Следует отметить, что в период с 2007 по 2011 г. сокращение количества тракторов ежегодно составляло в среднем 6,6 % (с 5 644 ед. в 2007 г. до 3 797 ед. на начало 2011 г.). Парк зерноуборочных комбайнов сокращался в анализируемом периоде на 7,8 % в год. Увеличивается нагрузка на зерноуборочные комбайны, растет нагрузка на один трактор, снижается энергообеспеченность сельскохозяйственного производства.

Неукомплектованность парка сельскохозяйственной техники ограничивает технические возможности сельхозпроизводителей, снижает производительность труда. В табл. 2 представлены сравнительные показатели нагрузки на единицу техники в Российской Федерации, США, Канаде и Германии.

В табл. 3 представлена информация о приобретении новой техники и списании по износу старой

техники. Следует отметить, что в представленных данных не учитывается вторичный рынок сельскохозяйственной техники, т. е. данные реально указывают на обновление парка.

Таким образом, основными проблемами технической и технологической модернизации сельского хозяйства Орловской области являются значительный физический и моральный износ имеющегося парка, его неукомплектованность и высокая нагрузка на единицу используемой техники.

Как уже было сказано, одним из основных факторов, влияющих на эффективность производства сельскохозяйственной продукции, являются инновации. При этом при рассмотрении эффективности производства принято выделять несколько ее видов: производственно-технологическую (отражает эффективность использования ресурсов производства), производственно-экономическую (отражает степень реализации производственных отношений и характеризует производство продукции) и социально-экономическую (отражает реализацию экономических интересов и характеризует эффективность функционирования производства в целом, т. е. с учетом социального развития).

С учетом того, что все перечисленные виды эффективности тесно связаны между собой, можно утверждать, что инновации в аграрном секторе

Таблица 1

Обеспеченность сельскохозяйственного производства Орловской области техническими

и энергетическими ресурсами в 2007-2011 гг.

Показатель 2007 2008 2009 2010 2011 2011 к 2007, %

Парк основных видов техники в сельскохозяйственных организациях, ед.

Тракторы 5 644 4 732 4 375 3 965 3 797 67,3

Зерноуборочные комбайны 1 978 1 561 1 415 1 244 1 207 61,0

Кормоуборочные комбайны 298 240 233 217 202 67,8

Приходится на единицу техники посевов, га

Посевов на зерноуборочный комбайн 251 294 381 445 459 182,9

Пашни на трактор 184 191 219 279 246 133,7

Энергообеспеченность (энергетических мощностей на 100 га посевной площади), л. с. 255 34 211 197 189 74,1

Таблица 2

Средние показатели обеспеченности сельхозпроизводства тракторами и зерноуборочными комбайнами в 2001 и 2011 гг. (на начало года)

Страна, регион Нагрузка пашни на 1 трактор, га Нагрузка посевов зерновых культур на 1 комбайн, га

2001 2011 2001 г 2011

Российская Федерация 135 236 198 327

Орловская область 130 246 175 459

США 39 55 200 254

Канада 63 63 233 250

Германия 13 16 74 95

Таблица 3

Оценка обновления парка основных видов сельскохозяйственной техники в Орловской области в 2006-2010 гг.

Показатель | 2006 2007 2008 2009 2010

Приобретено новой техники, ед.

Тракторы 110 193 224 75 79

Зерноуборочные комбайны 85 77 123 48 70

Кормоуборочные комбайны 9 15 29 7 7

Коэффициент обновления сельскохозяйственной техники, %%

Тракторы 1,9 4 5,1 1,9 2,1

Зерноуборочные комбайны 4,3 4,8 8,7 3,9 5,8

Кормоуборочные комбайны 3,0 6,2 12,4 3,2 3,5

Списано по износу техники, ед.

Тракторы 368 384 348 268 224

Зерноуборочные комбайны 168 160 165 108 79

Кормоуборочные комбайны 34 43 24 15 17

Коэффициент ликвидации сельскохозяйственной техники, %%

Тракторы 6,0 7,3 7,7 6,4 5,6

Зерноуборочные комбайны 7,8 8,7 11,0 8,3 6,4

Кормоуборочные комбайны 10,2 15,1 10,5 6,7 7,9

экономики оказывают решающее воздействие (прямое или косвенное) на все виды эффективности производства.

Применительно к сельскому хозяйству инновация - это конечный результат инновационной деятельности в целях совершенствования систем производства, повышения производственно-технологической, экономической, социальной эффективности для обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития производства.

Так, непрерывное совершенствование создаваемой сельскохозяйственной техники, средств производства, использование новых интенсивных и ресурсосберегающих технологий, племенных животных, новейшие способы организации труда и производства непосредственно влияют на степень использования земельных, материальных и трудовых ресурсов, т. е. на уровень технологической эффективности. Снижение затратности, достигнутое в результате применения ресурсосберегающих технологий и диверсификации производства, должно способствовать росту экономической эффективности. Использование инноваций в хозяйственной деятельности затрагивает и социальную эффективность: в результате роста экономической эффективности возникает большая вероятность повышения уровня жизни населения, в том числе и за счет роста уровня доходов работников.

Для изучения силы и характера влияния факторов, характеризующих результативность инновационной деятельности в сельском хозяйстве

Орловской области на уровне отдельно взятого хозяйствующего субъекта, была построена многофакторная корреляционно-регрессионная модель, описывающая влияние основных факторов на эффективность производства сельскохозяйственной продукции.

Первоначально в модель были отобраны следующие факторы, характеризующие результативность инновационной деятельности сельскохозяйственных предприятий:

- уровень фондо- и энергооснащенности производства, фондо- и энерговооруженность труда;

- структура основных производственных фондов предприятия (доля активной части ОПФ в их общей стоимости);

- затраты на капитальные вложения;

- коэффициент скорости обновления оборудования;

- средний возраст оборудования;

- уровень механизированного труда в общих трудозатратах;

- затраты труда на 1 условную голову (усл. гол.), среднегодовая выработка на 1 работника;

- уровень оплаты труда 1 чел. -ч, доля дополнительных стимулирующих выплат в общем фонде оплаты труда.

Далее, основываясь на основных рекомендациях для отбора факторов при включении их в модель, были отсеяны те из них, которые не отвечали определенным условиям. Так, очень многие из приведенных факторов являются факторами раз-

ных уровней иерархии. Так, например, на уровень продуктивности животных оказывают непосредственное влияние такие факторы, как расход кормов на 1 гол.; материальные затраты на 1 гол.; затраты труда на 1 гол., т. е. три этих показателя являются субфакторами продуктивности. На производительность труда оказывают влияние фондовооруженность, энерговооруженность, уровень оплаты труда. Включение в модель факторов разных уровней иерархии нежелательно, так как это может привести к появлению мультиколлинеарности и привести к статистической незначимости модели.

Кроме того, такие факторные признаки, как энергооснащенность, фондооснащенность, по экономическому смыслу дублируют друг друга, поэтому включать их вместе в модель также не имеет смысла.

В результате проведения процедуры отбора в модель вошли следующие факторы:

- уровень энерговооруженности труда Х1, л. с./ чел.;

- структура основных производственных фондов предприятия (доля активной части ОПФ в их общей стоимости) Х2, %;

- коэффициент обновления ОПФ Х3;

- затраты труда на 1 усл. гол. Х4, чел.-ч;

- уровень оплаты труда 1 чел.-ч Х5, руб.;

- доля дополнительных стимулирующих выплат в общем фонде оплаты труда Х6, %.

В качестве результативного признака У выбран относительный показатель эффективности производства - показатель выхода валовой продукции в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.

Учитывая количество признаков, планируемых для включения в модель, методом случайной бесповторной выборки для построения модели были отобраны 40 хозяйств Орловской области. Анализ проводился с использованием ППП Ехе1. На начальном этапе была проведена проверка факторных признаков на наличие мультиколлинеарности. Результаты анализа - значения коэффициентов парной корреляции между признаками представлены на рис. 3.

Полученные значения коэффициентов парной корреляции указывают на достаточно тесную связь результатив-

ного признака с величиной коэффициента обновления ОПФ (гух3 = 0,59) и умеренную связь со следующими факторами:

- доля активной части ОПФ в их общей стоимости (гух 2 = 0,32);

- уровень оплаты труда 1 чел.-ч (г5 = 0,36);

- доля дополнительных стимулирующих выплат в общем фонде оплаты труда (гух 6 = 0,32). Причем связь результативного признака с каждым из перечисленных факторов - прямая. Связь результата с фактором Х1 (энерговооруженность труда) достаточно слабая, прямая. Трудоемкость производства продукции имеет обратную, слабую связь с результативным показателем.

Межфакторные связи достаточно слабые, коллинеарных факторов нет, поэтому все шесть факторных признаков можно включить в модель эффективности инновационной деятельности отрасли.

Результаты корреляционно-регрессионного анализа, проведенного с использованием ППП Ехе1, представлены на рис. 4.

В результате уравнение регрессии имеет вид У = 65,2 + 0,79х1 + 1,93х2 + + 948х3 - 0,66х4 + 5,94х5 - 0,003х6. Наибольшее влияние на изменение выхода валовой продукции в расчете на 100 га сельхозугодий оказывает степень обновления ОПФ ф3 = 0,33); зависимость статистически надежная, поскольку значение критерия Стьюдента составило tъ3 = 3,3. Интерпретация полученного параметра такова: 1 %-ный рост уровня обновления ОПФ (при прочих равных условиях) повлечет за собой рост валовой продукции в среднем на 948 тыс. руб.

Не менее статистически значимый фактор ^ъ5 = 2,03) - уровень оплаты труда 1 чел.-ч. При этом по результатам корреляционно-регрессионного анализа выявлено, что на предприятиях Орловской области выполняется стимулирующая функция заработной платы. Так, рост уровня оплаты труда

У X X Хз X, Х5 Хб

У 1

X 0,083902 1

X 0,321469 0,069812 1

Хз 0,585983 0,014355 0,304834 1

X, -0,17197 0,257557 0,009482 -0,05591 1

X 0,355923 0,104366 -0,03095 0,146678 -0,12573 1

X 0,317526 0,309858 0,25593 0,417896 -0,13112 0,114602 1

Рис. 3. Результаты корреляционного анализа

Рис. 4. Результат применения инструмента «Регрессия»

Регрессионная статистика

Множественный Я 0,681488632

Я2 0,464426755

Нормированный Я2 0,367049801

Стандартная ошибка 148,3968816

Наблюдения 40

Дисперсионный анализ

/ MS F Значимость F

Регрессия 6 630 175,9829 105 029,3305 4,769370347 0,001334854

Остаток 33 726 713,9379 22 021,63448

Итого 39 1 356 889,921

Коэффициент Стандартная ошибка ¿-статистика Р-значение Нижние 95% Верхние 95%

У-иересечеиие 65,19737068 147,4204421 0,442254614 0,661190029 -234,7320117 365,1267531

X! 0,794788974 1,622755867 0,489777292 0,627531784 -2,506735279 4,096313227

Хг 1,928776862 1,468973655 1,313009839 0,19823726 -1,05987488 4,917428604

Хз 948,4166067 287,6976949 3,296573533 0,002347201 363,0907813 1 533,742432

Х4 -0,657294285 0,687064634 -0,956670236 0,345690194 -2,055138901 0,740550331

Х5 5,936261111 2,928345576 2,027172326 0,050785354 -0,021507483 11,8940297

Х6 -0,002962728 5,321193877 -0,000556779 0,999559107 -10,82902165 10,8230962

1 чел.-ч в среднем на 1 руб. может повлечь за собой увеличение годового выпуска продукции на 5,94 тыс. руб. в среднем по совокупности.

Такие факторы, как затраты труда на 1 усл. гол. и доля дополнительных стимулирующих выплат в общем фонде оплаты труда, имеют обратную связь с результирующим показателем. Так, при росте затрат труда в среднем на 1 чел. -ч в расчете на 1 усл. гол. объем производства валовой продукции сокращается на 0,66 тыс. руб., а при увеличении удельного веса дополнительных стимулирующих выплат в общем фонде оплаты труда на 1 %, выход валовой продукции уменьшается в среднем на 3 руб. при условии, что все прочие факторы закреплены на среднем уровне. Такая связь может быть объяснена тем, что на предприятиях еще недостаточно эффективная организация труда, в частности не на всех предприятиях разработана обоснованная, приближенная к современным условиям производства система дополнительных, стимулирующих выплат.

Модель является статистически значимой, поскольку ^-критерий составил 4,77 (что превышает критическое значение при заданном уровне вероятности). Коэффициент множественной корреляции равен 0,68, что указывает на весьма заметную связь между изучаемыми факторами и результатом. Коэффициент детерминации, равный 0,46, означает, что 46 % вариации валового производства продукции

в сельскохозяйственных предприятиях Орловской области объясняется вариацией факторов, включенных в модель.

Таким образом, в данной модели статистически значимыми оказались два факторных признака: Х3 - коэффициент обновления ОПФ и Х5 - уровень оплаты труда 1 чел.-ч, а остальные факторы, включенные в модель, оказались малоинформативными, оказывающими несущественное влияние на результативный показатель.

Используя визуальный метод (рис. 5), исключаем наличие автокорреляции остатков, поскольку, судя по графику, остатки распределены независимо друг от друга, и никакой закономерности в их распределении не наблюдается. Следовательно, это позволяет говорить о том, что исходная модель адекватна.

Общий вывод по модели: полученная многофакторная корреляционно-регрессионная модель, описывающая зависимость показателей инновационной деятельности предприятий с ростом эффективности производства в сельскохозяйственной отрасли региона, является адекватной, статистически значимой. Таким образом, проведенный анализ подтвердил, что инновационная деятельность оказывает непосредственное влияние на эффективность производства продукции сельского хозяйства в регионе. Кроме того, одним из основных факторов повышения эффективности производства

Остатки

продукции сельского хозяйства в регионе является рационально организованная система оплаты труда работников. В свою очередь, в результате роста экономической эффективности возникает большая вероятность повышения уровня жизни населения, в том числе и за счет роста уровня доходов работников.

На рис. 6 прослеживается достаточно четкая тенденция изменений анализируемых показателей. Для количественной характеристики силы и характера влияния объемов производства на уровень оплаты труда в отрасли проведен корреляционно-регрессионный анализ. Для этого в уравнение регрессии помимо основного фактора (производства продукции животноводства в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.) в качестве независимой переменной вводится показатель, характеризующий время. Включение фактора времени наряду с прочими переменными позволяет выделить регрессию на не учтенные в явном виде факторы, связанные со временем.

2005 2006 2007

— Темп прироста оплаты труда

2008 2009 2010 .......Темп прироста ВП

Рис. 6. Соотношение темпов прироста заработной платы работников сельского хозяйства Орловской области и валовой продукции (ВП) отрасли в расчете на 100 га сельхозугодий

Используя возможности ППП Ехе1, получаем следующее регрессионное уравнение:

У = 360,4 + 0,15Х1 + 415,9X2, где Х1 - объем производства продукции в расчете

на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.;

Х2 - период времени.

Таким образом, при сохранении наметившихся тенденций изменения перечисленных факторов увеличение выхода продукции сельского хозяйства (на 100 га сельхозугодий) в среднем на 1 тыс. руб. может повлечь за собой рост уровня среднемесячной заработной платы на 150 руб. Коэффициент множественной корреляции равен 0,98, что позволяет сделать вывод об очень тесной связи между изучаемыми показателями. Модель следует признать статистически значимой, так как ^-критерий равен 92,9.

Проведенные расчеты подтвердили наличие тесной взаимосвязи между эффективностью производства и ростом доходов работников аграрного сектора.

Говоря о необходимости перехода на инновационный путь развития, необходимо отметить, что инновационная деятельность на любом уровне хозяйственного управления требует достаточности финансовых вложений. Другими словами, экономический успех инновационной деятельности в большой степени может быть

2011

определен формами ее организации и способами финансовой поддержки. Отсутствие отлаженной системы финансирования технико-технологического переоснащения отрасли, модернизации организационной структуры, повышения потенциала и рентабельности трудовых ресурсов может в конечном счете привести к гипертрофированному развитию сельского хозяйства региона.

Негативное воздействие произошедших в реформенный период в экономике страны перемен отрицательно отразилось на инвестиционной сфере сельского хозяйства и привело к сокращению капитальных вложений в отрасль. До 1990 г. инвестиционные потоки в сельское хозяйство обеспечивало государство, направляя на финансирование сельскохозяйственного производства более 15 % ВВП. Резкое сокращение после 1990 г. инвестирования государством сельского хозяйства (до 3 % ВВП) во многом предопределило сегодняшнее положение сельскохозяйственных товаропроизводителей.

Необходимым условием осуществления преобразований в аграрной сфере, способным поднять его на более высокий уровень, является активизация инвестиционной деятельности. На рис. 7 показано, что несмотря на то, что оба показателя (темп прироста инвестиций в основной капитал и темп прироста валовой продукции сельского хозяйства) подвержены циклическим изменениям (в силу ряда природно-климатических, политических и экономических условий), между их изменениями прослеживается некоторая взаимосвязь, которая проанализирована на основе построения модели временных рядов.

Для этого в уравнение регрессии помимо основного фактора (объем инвестиций в основной

60 -50 -40 -30 -20 -10 -0 -10

\ .........

\ .........

\ \ ...... ........

\ ......... ..............................

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Темп прироста валовой продукции

Темп прироста инвестиций в основной капитал

Рис. 7. Соотношение темпов роста валовой продукции сельского хозяйства и объемов инвестиций в основной капитал в сельском хозяйстве Орловской области, %

капитал, млн руб.) вводим в явном виде в качестве независимой переменной показатель, характеризующий время. Проведя корреляционно-регрессионный анализ и используя ППП Ехе1, получаем модель, характеризующую зависимость выпуска продукции сельского хозяйства от инвестиций в основной капитал и периода времени:

7 = 8805,83 + 0,24X1 + 3111,44X2, где Х1 - объем инвестиций в основной капитал, тыс.

руб.;

Х2 - период времени.

Это означает, что при увеличении объема инвестиций в основной капитал в среднем на 1 тыс. руб. выход валовой продукции сельского хозяйства по области увеличится в среднем на 240 руб. при неизменности действия прочих факторов, и каждый последующий год под влиянием прочих объективных факторов объем выпуска продукции будет увеличиваться в среднем на 3 111,4 млн руб. Однако необходимо оговорить, что это произойдет в том случае, если в будущем сохранится данная тенденция изменения. При этом модель следует признать статистически значимой, так как ^-критерий равен 23,6, следовательно, пригодной для прогноза.

Отличительной особенностью прогнозирования показателей развития социально-экономических систем в современных нестабильных условиях является невозможность использования наиболее распространенного метода экстраполяции временных рядов. Вследствие высокого динамизма процессов развития аграрной экономики аналитик вынужден обращаться к сравнительно коротким временным рядам, описывающим тенденции изменения макроэкономических показателей на протяжении трех-пяти, в лучшем

случае восьми, лет. Тем не менее метод экстраполяции, несмотря на его низкую эффективность в случае коротких временных рядов, по-прежнему остается основным при анализе трендовых тенденций изменения информативных показателей инвестиционных процессов.

Для нахождения точечных и интер-

вальных прогнозных оценок выпуска продукции необходимо определить прогнозные значения включенного в модель фактора Х1. На рис. 8 приведен результат построения тренда для временного ряда «Объем инвестиций в основной капитал». В качестве аппроксимирующей функции выбран полином 2-й степени - парабола, поскольку в данной модели получено наибольшее значение коэффициента множественной детерминации Х1 = 1,9875 - 0,5958? + 0,1875?2.

Объем исходной анализируемой совокупности позволяет сделать прогноз на 3 шага вперед, при-

12

чем прогнозные значения на 9, 10 и 11-й периоды соответственно составляют:

Х9 = 11,82 млн руб.; Х10 = 14,78 млн руб.;

Х11 = 18,12 млн руб.

Данные прогнозные оценки могут быть получены с использованием графического метода (рис. 9).

Для получения прогнозных оценок результативного признака по модели У = 8 805,83 + + 0,24Х1 + 3111,44Х2 подставим в нее найденные прогнозные значения факторов. Результаты прогнозных оценок представлены в табл. 4.

10 8 6 4 2 0

Полином 2-й степени: у = 0,1875х2 - 0,5958х + 1,9875; К2 = 0,9823

Линейный тренд: у = 1,0917* - 0,825; К2 = 0,8786 У.

Степенной тренд: у = 0,96170,9358; К2 = 0,9061

Л.....

......

......

«"■ •»"

2 3 4 5

Объем инвестиций в основной капитал ' Полиномиальный 2-й степени

6 7

■■■ Линейный тренд ■ Степенной тренд

Рис. 8. Результат построения тренда «Объем инвестиций в основной капитал», млн руб.

20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

у = 0,1875х2 - 0,5958х + 1,9875

Я2 = 0,9823

2 3 4 5 6 7 — Объем инвестиций в основной капитал

8 9 10 Полиномиальный объем инвестиций в основной капитал

11

Рис. 9. Результаты прогноза по тренду «Объем инвестиций в основной капитал» на три шага вперед, млн руб.

Таблица 4

Результаты прогнозных оценок валового объема продукции сельского хозяйства

Орловской области, млн руб.

1

8

1

Упреждение Год Прогноз выхода валовой продукции сельского хозяйства Нижняя граница Верхняя граница

1 2012 36 811,62 34 238,49 39 384,75

2 2013 43 031,67 38 298,24 47 765,10

3 2014 46 143,11 38 760,19 53 526,03

При условии сохранения в период прогнозирования (2012-2014 гг.) существующих тенденций валовой объем продукции сельского хозяйства региона возрастет и составит в 2014 г. 46 143,11 ± ± 7 382,92 млн руб.

Таким образом, проведенный анализ статистического и аналитического материала позволяет сделать ряд выводов.

Устойчивое функционирование сельского хозяйства, а также других сфер АПК, обеспечение конкурентоспособности отечественного продовольствия неразрывно связаны с активизацией инновационных процессов. Инновационная деятельность в современных условиях является одним из основных факторов развития сельского хозяйства, максимальное использование которого в нашей стране является необходимым условием преодоления кризиса и обеспечения устойчивого развития агропромышленного комплекса в свете вступления России в ВТО.

Применительно к сельскому хозяйству инновации следует рассматривать как конечный результат инновационной деятельности в целях совершенствования систем производства, повышения производственно-технологической, экономической, социальной эффективности и обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития вида экономической деятельности.

Проведенный на основе эконометрического моделирования анализ основных показателей состояния и развития сельского хозяйства в Орловской области подтвердил, что инновационная деятельность оказывает непосредственное влияние на рост объемов производства продукции сельского хозяйства в регионе. Основными факторами повышения объемов производства продукции сельского хозяйства в регионе в соответствии с полученной моделью являются техническая и технологическая модернизация, осуществляемая в том числе и за счет повышения инновационной активности, а также рационально организованная система оплаты труда работников.

Максимальное использование научно-технического потенциала сельского хозяйства для восстановления и развития национальной экономики, придания ей инновационного характера должно стать одним из важнейших направлений социально-экономической политики страны. В условиях нарастающего динамизма социально-экономических изменений и усиливающегося давления мировой экономики наша страна должна в кратчайший срок осуществить ускоренный переход на инновационный путь развития сельского хозяйства, восстановить данную стратегически значимую отрасль экономики на качественно новой технико-технологической основе, отвечающей современным тенденциям.

Список литературы

1. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы: постановление Правительства РФ от 14.07.2012 № 717.

2. О некоторых проблемах функционирования АПК в условиях присоединения России к ВТО // Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. 2012. № 14. URL: http://www. budgetrf. ru/Publications/Magazines/VestnikSF/2012/VSF_ NEW201208101217/VSF_NEW201208101217_p_ 009.htm.

3. Об утверждении государственной программы Орловской области «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в Орловской области на 2013-2020 годы: постановление правительства Орловской области от 27.11.2012 № 436.

4. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Орловской области - http://orel. gks. ru.

5. Ушачев И. Вступая в ВТО до широкомасштабной модернизации отечественного сельскохозяйственного производства, мы рискуем не провести ее еще очень долго. URL: http://rad. su/news/1962/.