CC BY
42
ЭКОНОМИКА
УДК 338.27
ДИАГНОСТИКА ПРОГНОЗОВ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Н. Г. Барышников, доктор экон. наук, профессор ФГБОУ ВПО «Пензенская ГСХА, Россия, e-mail: [email protected] Д. Ю. Самыгин, канд. экон. наук, доцент ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», Россия, e-mail: [email protected]
Обобщены представленные в документах среднесрочного и долгосрочного развития отрасли прогнозы экономического роста в сельском хозяйстве и проведена оценка соответствующего для их обеспечения ресурсного потенциала, проведен сравнительный анализ плановых и фактических показателей за период реализации госпрограммы в 2008-2012 годах, оценена степень достижения прогнозных значений, осуществлена диагностика прогнозов развития аграрного сектора на предмет достоверности реализации с использованием методов эконометрического анализ. Проведена экспертиза тесноты корреляционной связи и регрессионной зависимости прогнозных значений (целевых индикаторов госпрограммы) от плановых показателей ресурсного обеспечения отрасли, разработаны модели прогнозирования показателей развития сельского хозяйства с учетом достоверности, значимости и адекватности параметров для повышения степени их выполнения в процессе реализации государственных программ.
Ключевые слова: диагностика, планирование, оценка достоверности, адекватность прогнозов, сельское хозяйство.
До недавнего времени планирование и прогнозирование развития отраслей народного хозяйства в России ассоциировалось с деятельностью времен централизованной экономики. Сегодня экономический прогноз, меры государственной поддержки являются инструментами государственного регулирования агропродовольственного сектора экономики [6,10]. Возникла необходимость разработки документов, содержащих показатели краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного развития как экономики страны в целом, так и ее отдельных отраслей.
Важными документами системы прогнозирования развития нашего государства должны стать Федеральный закон «О государственном стратегическом планировании», Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, Доктрина национальной безопасности России. В аг-
рарном и продовольственном секторе -Приоритетный национальный проект «Развитие АПК», Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства», Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации, Концепции развития сельских территорий на период до 2020 года, Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг. И в этом году страна приступила к реализации второй Государственной программы, которая рассчитана на 2013-2020 годы, то есть на восемь лет.
В настоящее время планирование социально-экономического развития страны находится в стадии организационного становления. Подготовлено значительное количество стратегических документов на федеральном уровне и в субъектах Российской Федерации, но целостной системы
нет. Действующие фрагменты этой системы находятся вне правового поля, справедливо отмечает академик Г. В. Беспахотный [9].
В связи с формированием системы прогнозирования развития сельскохозяйственного сектора России возникает настоятельная необходимость оценить достоверность государственных прогнозов, особенно с позиции их степени достижения. Это является также актуальным в условиях завершения первого этапа реализации госпрограмм, в частности по развитию сельского хозяйства на 2008-2012 годы.
Поэтому следует оценить некоторые прогнозные значения основных показателей развития отрасли, указанные в плановых документах.
Индекс производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в сопоставимых ценах) в процентах должен составить 101,9 % в 2020 г. против 104,1 % в 2012 г. и 103,8 % в 2008 г.
Увеличение производства животноводческой продукции к 2012 году планировалось обеспечить на уровне 32,9 процента по отношению к 2006 году, при этом ежегодный рост индекса производства продукции животноводства начиная с 2009 года должен был составить не менее 5 процентов. Вместе с тем объем производства скота и птицы (в живом весе) к 2012 году по сравнению с 2006 годом должен был достичь 11,4 млн. тонн, что составило бы 42,9 %. К 2012 году ожидалось достижение производства молока 37 млн. тонн, что превысило бы уровень 2006 года на 17,8 процента [1].
Среднегодовой темп роста валовой продукции сельского хозяйства в период до 2020 г. должен составить не менее 2,4... 2,5 %, производства пищевых продуктов -4,3.5,0 % [2].
Индекс производительности труда в хозяйствах всех категорий должен составить 104,8 % в 2008 г., 105,2 % в 2012 г. и 104,0 % в 2020 г.
По уровню рентабельности сельскохо -зяйственных организаций статистика должна была наблюдать рост ее прогнозных значений с 5,4 % в 2008 г. до 10,2 % в 2012 г. и до 29,0 % в 2020 г.
За период реализации госпрограммы предполагалась стабилизация финансового положения в сельском хозяйстве. Средняя рентабельность ожидалась на уровне 10 %, а доля убыточных хозяйств не должна была превысить 30 %.
Значимым разделом программы является ее ресурсное обеспечение достижения
заданных параметров, или индикаторов. Так, индекс физического объема инвестиций в основной капитал сельского хозяйства, по мнению разработчиков документа, должен был достигнуть уровня 115,0 % в 2008 г., 107,1 % в 2012 г. и 108,8 % в 2020 г.
Объем ресурсного обеспечения реализации государственной программы из средств федерального бюджета в 2012 г. предполагалось увеличить по сравнению с 2008 г. в 1,7 раза, а в 2020 г. по сравнению с 2012 г. почти в 2,6 раза.
Прогнозная оценка бюджетных ассигнований из средств консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации должна была составить 544,3 млрд. руб. на период 2008-2012 гг. и 2 трлн. 375 млрд. руб. на период 2012-2020 гг., из средств внебюджетных источников - 311 млрд. руб. на период 2008-2012 гг. и 2 трлн. 279 млрд. руб. на период 2012-2020 гг. [1, 2].
Таким образом, госпрограмма развития сельскохозяйственного сектора АПК кроме прогнозных показателей экономического роста отрасли содержит информацию о том, за счет чего будут достигнуты указанные значения, т. е. прогнозные значения финансовых и денежно-кредитных ресурсов.
Реализация первой Государственной программы, при всех позитивных результатах в целом, выявила ее слабые места, отмечают видные ученые-аграрники [8, 17]. Это подтверждает проведенный нами анализ [4, 5, 16]. Так, например, заложенные в программу механизмы регулирования и господдержки недостаточно дифференцированы по отраслям, территориям, по социальным секторам и группам хозяйств с разным уровнем финансового состояния. Эти недостатки частично удается преодолеть с помощью отраслевых целевых программ. Однако увязка отраслевых целевых программ с госпрограммой не всегда прослеживается.
Планирование и прогнозирование целевых индикаторов программы осуществляется на основе анализа прогнозной динамики фактических значений за предшествующие периоды. При этом обоснование потребностей в средствах федерального и консолидированных бюджетов на реализацию госпрограмм развития сельского хозяйства субъектов Федерации происходит с учетом бюджетной обеспеченности регионов.
В то же время не всегда достигается взаимоувязка между результативными и ресурсными прогнозными показателями. На сегодняшний день имеется огромное количество методик как по планированию и
Нива Поволжья № 3 (28) 2013 131
Рис. 1. Экспорт и импорт продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья для их производства в Российской Федерации, млрд. долл. США
прогнозированию показателей развития отраслей народного хозяйства, так и по обоснованию размеров их бюджетного обеспечения для ведения простого или расширенного воспроизводства. Хорошо известны исследования по названной тематике ученых ВНИЭСХ, ВНИОПТУСХ, ВИАПИ, ВНИИЭиН [7, 11, 12, 13, 14].
Проведенная оценка выполнения и достижения прогнозных значений показала их расхождение с фактическими показателями. Так, фактические значения индекса производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в сопоставимых ценах) составили соответственно 88,7 % и 122,1 % в 2010 г. и 2011 г. против прогнозного уровня 104,1 %.
Аналогичная картина может прослеживаться и по другим целевым индикаторам. Например, запланированный 10-процентный уровень рентабельности не был достигнут в 2009 и 2010 годах, когда его фактическое значение составило с учетом субсидий соответственно 9,2 и 8,3 %, а в 2011 г. ее
уровень был всего лишь 11,8 %. Без субсидий сельское хозяйство по всем годам было убыточным.
В 2012 г. объем импорта продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья для их производства составил 40,2 млрд. долл. США против 42,5 млрд. долл. в 2011 г. и 35,2 млрд. долл. в 2008 г. (рис. 1). В товарной структуре импорта удельный вес продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья уменьшился по сравнению с предыдущим годом на 1,9 процентных пункта и составил 12 %. Однако, несмотря на увеличение производства отечественного мяса и осуществление им-портозамещения, продолжался рост контрактных цен на него. Так, по сравнению с 2011 г. цена на мясо свежее и мороженое повысилась на 5,5 %, мясо птицы свежемороженое - на 6,5 %.
Экспорт продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья для их производства был также наибольшим за все годы рыночных преобразований и реали-
Таблица 1
Оценка выполнения прогноза по достижению финансовой устойчивости отрасли Пензенской области*
Отклонение
з 2011 г. (+,-) от
Показатель 5 .г .г .г .г .г .г о н .г .г
0 6 7 8 9 О 1 г 9 О а -
о 0 0 0 о 0 о 0 0 0 0 0 о р о 0 0 а3
сд сд сд сд сд сд сд 1= сд сд с ±
Удельный вес убыточных сель- 40 31,7 20,8 22,1 22,6 33,4 25,7 22,0 11,3 10,8 11,4
скохозяйственных организаций
Уровень рентабельности орга- 9,1 14,3 22,7 15,7 14,7 6,4 9,98 12,0 -9,3 -8,3 5,6
низаций
*Рассчитано по данным Пензастата.
зации государственной программы, достигнув 16,6 млрд. долларов [4].
Вместе с тем по-прежнему сальдо экспорта и импорта на агропродовольствен-ном рынке страны остается отрицательным, хотя в 2012 г. оно сократилось и составило 23,6 млрд. долл. США против 30,5 млрд. долл. в 2011 г. Основным экспортным товаром является зерно, экспортные поставки которого достигли 22,4 млн. т, или 31,5 % к общему объему производства зерна [3].
На основе оценки достижений прогнозных значений финансовой устойчивости в сельском хозяйстве Пензенской области, установлено, что удельный вес убыточных хозяйств за период 2009-2011 гг. увеличился с 22,6 до 25,7 % при росте показателя на 3,1 процентных пункта, при этом чистая прибыль на рубль затрат по производству и реализации продукции (уровень рентабельности) составила всего лишь 6,4 коп. в 2010 г. и 9,98 коп. в 2011 г. против 22,7 коп. в 2007 г. (год принятия госпрограммы к реализации).
Достижение прогнозных значений на конец исследуемого периода не было обеспечено по удельному весу убыточных хозяйств на 3,7, а по уровню рентабельности на 0,02 процентных пункта.
Для оценки точности и достоверности прогнозов развития сельского хозяйства, отраженных в государственной программе, был проведен эконометрический анализ взаимоувязки, тесноты связи и адекватного
сочетания между собой результативных показателей и показателей ресурсного обеспечения их достижения.
В качестве результативных показателей, которые целесообразно исследовать во взаимосвязи с бюджетной поддержкой, можно предложить индекс производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, индекс производства продукции растениеводства, индекс производства продукции животноводства и рентабельность сельскохозяйственных организаций.
Изучение влияния бюджетных инвестиций на индекс производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий показывает, что между данными показателями не существует линейной зависимости (коэффициент корреляции 0,4), при этом значение названного индекса только на 18 % зависит от ресурсного обеспечения из бюджетов всех уровней.
Отсутствие зависимости наблюдается также и по логарифмическому, экспоненциальному и степенному трендам, где коэффициент корреляции колеблется от 0,1 до 0,2.
Наиболее сильная связь между названными показателями проявляется в виде функциональной полиномиальной зависимости (коэффициент корреляции 0,84).
Значимость данной модели (критерий Фишера) меньше 0,05, что свидетельствует об адекватности тренда и значимости его параметров.
Таблица 2
Аналитика функциональной зависимости целевых индикаторов и ресурсного обеспечения государственной программы
Целевой индикатор прогнозов Коэффициент детерминации в моделях (Р2) Наиболее адекватная модель Фактор
линейная логарифмическая экспоненциальная степенная полиноминальная
Индекс производства продукции сельского хозяйства (У]) 0,18 0,10 0,18 0,10 0,67 У]=\Е-05X2 --0,0114 X + 104,72 X1 - объем ресурсного обеспечения госпрограммы из федерального и консолидированных бюджетов субъектов РФ
Индекс производства продукции растениеводства (У2) 0,41 0,38 0,41 0,41 0,47 У2 = 0,0002X2 --0,0135 Х2 + 103,22 X2 - объем ресурсного обеспечения госпрограммы в растениеводстве
Индекс производства продукции животноводства (У3) 0,56 0,52 0,56 0,52 0,66 У3 = 0,0005X32 --0,0599X3 + 106,75 Xз - объем ресурсного обеспечения госпрограммы в животноводстве
Рентабельность сельскохозяйственных организаций (У4) 0,81 0,69 0,87 0,78 0,92 У4 = 0,0001X2 --0,0486X4 + 11,315 X4 - объем ресурсного обеспечения госпрограммы из федерального и консолидированных бюджетов субъектов РФ
Нива Поволжья № 3 (28) 2013 133
Влияние бюджетных ресурсов на индекс производства продукции растениеводства определяется по линейной и полиномиальной модели, хотя корреляция факторов в данных случаях не достаточно ярко выражена, и коэффициенты корреляции по названным функциям составляют соответственно 0,6 и 0,7.
При изучении прогноза индекса производства продукции животноводства следует отметить, что его взаимосвязь с соответствующим ресурсным обеспечением из федерального бюджета и консолидированных бюджетов субъектов РФ отмечается по всем изученным трендам как средняя. Наибольшая степень зависимости (66 %) проявляется по полиномиальной функции.
Рентабельность хозяйственной деятельности является среди прогнозных показателей госпрограммы одним из ключевых целевых индикаторов. Его корреляция с бюджетными субсидиями достаточно тесная по всем анализируемым моделям. Зависимость данного показателя от средств бюджета колеблется от 70 % по логарифмической модели до 92 % по полиномиальной функции.
При оценке указанных выше функциональных зависимостей связь целевых индикаторов с прогнозами ресурсного обеспечения в большей степени реализована параболической регрессией и меньше всего проявляется в виде линейного тренда.
В то же время, учитывая прямой характер выделяемых бюджетных средств по степени влияния на показатели хозяйст-
венной деятельности, зависимость между конечным эффектом и вложениями, очевидно, имеет линейную функциональность, что целесообразно также с позиции эффективности и прозрачности использования бюджетных ресурсов.
Проведенные исследования показали слабую линейную связь индексов производства продукции сельского хозяйства (18 %), в том числе растениеводства (41 %) и животноводства (56 %) с ресурсным обеспечением программы.
В отношении рентабельности сельхо-зорганизаций можно отметить, что значение ее показателя зависит от бюджетных субсидий на 81 %.
При увеличении инвестиций в виде бюджетной поддержки сельского хозяйства на 1 млрд. рублей индекс производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий увеличится на 0,001, индекс производства продукции животноводства на 0,015, индекс производства продукции растениеводства на 0,008 процентных пункта, а рентабельность сельскохозяйственных организаций вырастет на 0,043 %.
Все полученные линейные уравнения отвечают условиям адекватности (значимость критерия Фишера меньше 0,05), а их параметры - требованиям значимости (значимость критерия Стьюдента меньше 0,05). В то же время прогнозы развития необходимо формировать таким образом, чтобы взаимосвязь результативных показателей и необходимых для их достижения
Линейная функция индекса производства продукции и бюджетных субсидий
у = 0,0013х + 102,49 Р2 = 0,1848
Линейная функция рентабельности сельхозорганизаций и бюджетных субсидий
0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00
Бюджетные ресурсы, млн. руб.
Рис. 2. Зависимость целевых индикаторов прогнозов развития сельского хозяйства от ресурсного обеспечения госпрограммы
ресурсов была максимальной. Важными условиями являются приближенность коэффициента корреляции к единице, высокая степень адекватности трендов и значимости их параметров.
Для того, чтобы все прогнозные показатели госпрограммы были взаимосвязаны между собой, необходимо формировать адекватную действующим реалиям систему планирования и прогнозирования, особенно в условиях мирового рынка, ВТО и стабилизации ситуации, связанной с продовольственной безопасностью. Для становления такой системы в сельскохозяйст-
венном секторе необходимо соответствующее методологическое обеспечение. Методология разработки планов на всех уровнях должна строиться на единой основе. При этом не следует забывать и опыт плановой экономики. Методы прогнозирования и планирования большинства плановых показателей применимы в современных экономических условиях. Вместе с тем потребуются и новые подходы к организации разработки планов, учитывающие изменения самого объекта планирования и роли государства в регулировании развития агропродовольственного сектора.
Литература
1. Постановление от 14 июля 2007 г. № 446 «О Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008 - 2012 годы».
2. Постановление от 14 июля 2012 г. № 717 «О Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы».
3. Распоряжение Правительства РФ от 08.05.2013 № 753-р «Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2012 году Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008 - 2012 годы».
4. Барышников, Н. Г. Прогнозирование развития сельского хозяйства региона с использованием моделей продовольственной безопасности / Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин // Аудит и финансовый анализ. - 2012. - № 6. - С. 336-340
5. Барышников, Н. Г. Эконометрические модели анализа и оценки эффективности использования бюджетных ресурсов в сельском хозяйстве / Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин // Экономический анализ: Теория и практика. - 2012. - № 24 (279) - С. 2-10.
6. Безбородова, Т. И. Меры государственной поддержки процессов финансового оздоровления несостоятельных организаций / Т. И. Безбородова // Юрист. - 2012. - № 17 - С. 36-40.
7. Беспахотный, Г. В., Барышников Н. Г., Кошолкина Л. А. Государственная поддержка сельского хозяйства (анализ действующей системы и обоснование ее изменений) Москва, Международная Федерация Шоу Дао, 2006 - 178 с.
8. Беспахотный, Г. В. Антикризисная политика в сельском хозяйстве / Г. В. Беспахотный // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2009 - № 7 -С. 24 - 27.
9. Беспахотный, Г. В. Проблемы становлення системы государственного планирования АПК / Г. В. Беспахотный // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. -2013. - № 3 - С. 11 -15.
10. Зарук, Н. Ф. Совершенствование финансово-кредитного обеспечения развития сельскохозяйственной кредитной кооперации в Пензенской области / Н. Ф. Зарук, Д. А. Мурзин // Нива Поволжья. - 2011. - № 4 (21) - С. 93-97.
11. Методика планирования бюджетных субсидий для сельскохозяйственных товаропроизводителей // ГНУ ВНИЭТУСХ - Г. В. Беспахотный, Н. Г. Барышников, А. А. Капитонов, А. Ф. Корнеев, В. Е. Толманов; Уральская ГСХА - А. Н. Семин, Н. А. Мезенин, СВ. Аглоткова; М. Н. Копытов, З. Х. Хасанова. - М. - 2007.
12. Методика прогнозирования уровня устойчивого развития сельских территорий (на основе нормативно-ресурсного метода) / В. В. Кузнецов, С. Ю. Маркин и др. Ростов н/Д: Изд-во ВНИИЭ-иН, 2008. - 55 с.
13. Методические рекомендации по определению объема финансовых ресурсов, изъятых из аграрного сектора экономики через систему цен. / Н. А Борхунов, Н. Ф. Зарук - М.: Типография Россельхозакадемии, 2005. - 28 с.
14. Проведение научных исследований по разработке долгосрочных прогнозов развития внутренних и внешних рынков основных видов сельскохозяйственных товаров на базе международной модели ЛОМИК - СОБ!МО (в рамках сотрудничества с ОЭСР): отчет / ГНУ «Всероссийский институт аграрных проблем и информатики», 2009 г., 194 с.
15. Россия в цифрах. 2012: крат. стат. сб. / Росстат. - М., 2012. - 573 с.
16. Самыгин, Д. Ю. Поддержка сельского хозяйства по правилам ВТО: региональный аспект / Д. Ю. Самыгин // Экономика сельского хозяйства России. - 2012. - № 8 - С. 27-34.
Нива Поволжья № 3 (28) 2013 135
17. Ушачев, И. Г. Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 гг.: научное обеспечение / И. Г. Ушачев // Экономика сельского хозяйства России. - 2013. - № 4. - С. 5-11.
УДК 338.27
DIAGNOSTICS OF FORECASTS OF DEVELOPMENT OF AGRICULTURE
N. G. Baryshnikov, Doctor of Economics, professor FSBEE HPT «Penza SAA», Russia, [email protected] D. Yu. Samygin, Candidate of Economic Sciences, associate professor Penza GU, Russia, [email protected]
Are generalized, presented in documents of medium-term and long-term development of branch, forecasts of economic growth in agriculture and the assessment of the resource potential corresponding for their providing is carried out, the comparative analysis of planned and actual indicators during implementation of the state program in 2008-2012 is carried out, extent of achievement of expected values is estimated, diagnostics of forecasts of development of agrarian sector about reliability of realization with use of methods of the econometric analysis is carried out, expertise of narrowness of correlation communication and regression dependence of expected values (target indicators of the state program) on planned indicators of resource providing branch is carried out, models of forecasting of indicators of development of agriculture taking into account reliability, the importance and adequacy of parameters for increase of extent of their performance in the course of realization of state programs are developed.
Keywords: diagnostics, planning, reliability assessment, adequacy of forecasts, agriculture.
References:
1. The resolution of July 14, 2007 N 446 «About the State program of development of agriculture and regulation of the markets of agricultural production, raw materials and the food for 2008 - 2012».
2. The resolution of July 14, 2012 N 717 «About the State program of development of agriculture and regulation of the markets of agricultural production, raw materials and the food for 2013 - 2020».
3. The order of the Government of the Russian Federation of 08.05.2013 N 753-r «The national report on a course and results of realization in 2012 of the State program of development of agriculture and regulation of the markets of agricultural production, raw materials and the food for 2008 - 2012».
4. Baryshnikov N. G. Prognozirovaniye of development of agriculture of the region with use of models of food security / N. G. Baryshnikov, D. Yu. Samygin // Audit and the financial analysis. - 2012. - No. 6. - P. 336-340.
5. Baryshnikov N. G. Econometric models of the analysis and assessment of efficiency of use of the budgetary resources in agriculture / N. G. Baryshnikov, D. Yu. Samygin // the Economic analysis: Theory and practice. - 2012. - No. 24 (279) - P. 2-10.
6. Bezborodova TI State support measures for financial recovery processes insolvent institutions / TI Bezborodova / / Lawyer. - 2012. - № 17 - P. 36-40.
7. Bespakhotny G. V., Baryshnikov N. G., Kosholkina LA State support of an agriculture (analysis of working system and substantiation of its (her) changes) Moscow, International Federation Shaw Tao, 2006 - 178 s.
8. Bespakhotny G. V., Anticrisis policy (politics) in an agriculture / G. V. Bespakhotny // Economy of the agricultural and processing enterprises, 2009, № 7 - P. 24 - 27.
9. Bespakhotny G. V The problems of establishing a system of state planning APC / G. V Bespakhotny // Economy of the agricultural and processing enterprises, 2013, № 3 - S.. 11 -15.
10. Zaruk NF Improving financial - credit support of development of agricultural credit cooperatives in the Penza region / NF Zaruk, DA Murzin // Niva Povolzya. - 2011. - № 4 (21) (93-97) - S. 93-97.
11. Planning methodology of budget subsidies for agri-cultural producers / / GNU VNIETUSH -G. V. Bespakhotny, N. G. Baryshnikov, A. A. Capitonew, AF Korneev, V. E. Tolman, Ural State Agricultural Academy - A. N. Semin, N. A. Mezenin, N. E. Aglotkova, M. N. Kopitov, Z. H. Hasanov, M. -2007.
12. The method of predicting the level of sustainable development of rural territories (based on regulatory and resource method) / VV Kuznetsov, and others S. Yu. Markin / Rostov n / D: VNIIEiN Publishing House, 2008. - 55.
13. Guidelines to determine the amount of financial resources withdrawn from the agricultural sector through the price system. - Borhunov NA, NF Zaruk - Moscow: Printing RAAS, 2005. - 28 p.
14. Conducting research on the development of long-term development of the forecast internal and external markets, the main types of agri-cultural products based on international models AGLINK -COSIMO (in cooperation with the OECD) report / SSI «Russian Institute of Agricultural prob-lems and computer science,» 2009 g, 194 p.
15. Russia in figures. 2012: Krat. Stat. Sb./Rosstat-M. 2012. - 573 p.
16. Samygin D. Yu. Agriculture support by WTO rules: regional aspect / D. Yu. Samygin // Rural economics of Russia. - 2012. - No. 8 - P. 27-34
17. Ushachev IG State program of development of agriculture Islands and the regulation of agricultural products and raw-Food for 2013 - 2020 years.: Scientific Software / IG Ushachev // Economics of Agriculture of Russia. - 2013. - № 4 - P. 5-11.
УДК 908.470.40
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ:
ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ НАРОДНЫХ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ПРОМЫСЛОВ (НА МАТЕРИАЛАХ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ)
Н. В. Корягина, канд. с.-х. наук, доцент
ФГБОУ ВПО «Пензенская ГСХА», т. 8 (8412) 628-386
М. С. Акимова, канд. экон. наук, доцент
ФГБОУ ВПО «Пензенский ГУАС», т. 8 (8412) 494-847
Переход сельских территорий к устойчивому развитию является одной из важнейших стратегических целей государственной политики, обеспечивающей эффективное использование имеющегося потенциала экономики страны.
Цель исследований - анализ социально-экономических предпосылок развития, а также факторов, влияющих на спрос и предложение изделий народных художественных промыслов Пензенского региона.
В результате проведенного анализа можно сделать вывод: формирование расширяющегося спроса на изделия народных художественных промыслов продиктовано ростом материальных доходов населения, ростом национального самосознания, ростом туризма в самых разнообразных формах (загородные пикники и рыбалки, посещение исторически значимых мест, монастырей). Важными факторами расширения спроса на изделия народных промыслов могут являться индивидуальное строительство, спрос на изделия религиозного характера и просто расширение частного заказа для бытовых целей. Большинство этих направлений связано с ростом интереса к национальным традициям.
Ключевые слова: народный художественный промысел, устойчивое развитие сельских территорий, повышение уровня жизни, занятость сельского населения.
В российском обществе осознана необходимость целенаправленного и комплексного развития сельских территорий, так как они служат источником незаменимых общественных благ, выполняют множество важнейших функций (производственную, экологическую, рекреационную, социально-демографическую, культурную, политическую и др.) и являются одним из основополагающих факторов устойчивого и диверсифицированного развития России [12].
На сегодняшний день устойчивое развитие сельских территорий определяется как стабильное социально-экономическое развитие, обеспечивающее достижение полной занятости сельского населения и повышение уровня его жизни, а также рациональное использование земель [1, 14, 15].
В сельской местности имеются многие виды ресурсов и условия, позволяющие местным жителям осуществлять разнообразные виды деятельности. Состав и количество видов этой деятельности могут существенно варьировать в зависимости от природно-экономических особенностей территорий и ряда других особенностей [2].
В России сельские территории занимают 11,4 млн. квадратных километров (2/3 общей площади), а в Пензенской области примерно 30,4 тыс. квадратных километров, что составляет 70,3 % от общей площади. Последняя Всероссийская перепись населения выявила суровые факты. Оказалось, что в нашей стране имеется 13 086, а в области - 73 сельских населенных пункта, в которых нет ни одного жителя. Коли-
Нива Поволжья № 3 (28) 2013 137
