CC BY
111УДК 338.43:633.1
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ ЗЕРНОВОГО ХОЗЯЙСТВА
Д. А. ЗЮКИН,
аспирант кафедры организации производства на предприятиях АПК E-mail: nightingale46@rambler. ru Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И. И. Иванова
В условиях ограниченности бюджетных средств становится особо актуальным более эффективное распределение субсидий между производителями. В статье предложена методика расчета нормированного показателя эффективности функционирования зернового производства. На основе его значения дается оценка эффективности распределения и использования государственных средств.
Ключевые слова: Курская область, государственная поддержка, зерновое хозяйство, эффективность, производство, субсидии.
Необходимость прямой бюджетной поддержки сельского хозяйства
В экономической литературе часто утверждается, что прямая бюджетная поддержка сельскохозяйственных производителей путем дотаций, по сути дела, всегда неэффективна. Такое заключение делается на том основании, что часть этой поддержки неизбежно достается переработчику или другому покупателю сельскохозяйственной продукции. Ряд ученых и практиков это обосновывают сдвигом вниз функции предложения при выделении субсидий и соответствующим снижением цен, потому что сельхозпроизводители, получив поддержку, обязательно соглашаются на более низкие реализационные цены.
Этот аргумент не представляется достаточно убедительным, так как даже если не все 100 % субсидий в конечном итоге удержатся у производителя в виде соответствующего повышения дохода, то
удержится, безусловно, их основная часть, что и означает реальный эффект субсидий. В российских же условиях, когда цены на сельхозпродукцию и рентабельность ее производства низки, а субсидии, как правило, составляют лишь несколько процентов в стоимости сельскохозяйственной продукции, подъем кривой предложения будет соответствовать ожидаемой субсидии или даже превышать ее.
В последнее время все более жестко звучит требование повысить эффективность использования бюджетных средств, направляемых на государственную поддержку сельхозпроизводителей. Причем эта эффективность неоправданно связывается с увеличением поступления налогов в бюджет или с увеличением объемов производства сельхозпродукции. Ряд ученых подвергают критике текущую систему государственной поддержки, отмечая ее направленность на решение только текущих задач, отсутствие стабильности и системности, из-за чего стратегические вопросы развития сельского хозяйства не находят должного решения.
Однако причина нерешенности стратегических вопросов, скорее, не в недостаточной нацеленности программ поддержки на конкретные стратегические результаты, а в крайней скудости выделяемых средств. Поэтому весьма актуально мнение академика Российской академии сельскохозяйственных наук И. Н. Буздалова [8] о том, что необходимость государственной поддержки аграрного сектора России на современном этапе значительно выше, чем в развитых странах. Государство должно выступать
46
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеб7>ЪЯ -и ЪРЛЖкЫ
гарантом позитивных социальных последствий экономической политики, обеспечения благоприятной конъюнктуры и устойчивости экономического развития. Оно призвано добиваться повышения конкурентоспособности отечественной экономики и ее выгодной интеграции в мировое хозяйство.
Министерству сельского хозяйства Российской Федерации удалось в последнее десятилетие изменить в лучшую сторону катастрофический вектор развития отечественного сельского хозяйства. В частности, величина субсидий сельскохозяйственным организациям Курской области на 1 га пашни за последние пять лет возросла в шесть раз - с 213 до 1 245 руб., а в стоимости сельскохозяйственной продукции - в три раза (с 2,6 до 7,4 %). И все же уровень государственной поддержки сельскохозяйственного производства значительно ниже, чем в развитых странах. По данным Организации экономического сотрудничества и развития, в 25 ведущих странах размер поддержки сельскохозяйственным производителям в 2005-2007 гг. составил в среднем 349 млрд долл. Поддержка производителей в расчете на 1 га сельхозугодий в Европейском Союзе составляла 843 долл., в Японии - 9 529, в Норвегии - 2 882, в Швейцарии -3 155, в США - 155. Государственные субсидии в стоимости сельскохозяйственной продукции в среднем составляют в США 30 %, в Канаде - 41, в Японии -68, в Швеции - 59, в Австрии - 52, в Норвегии - 77, в Швейцарии - 80, в Финляндии - 67 % [7].
Эффективность распределения субсидий
Основная доля субсидий, выделяемых из федерального бюджета, направляется на компен-
сацию старых и пролонгированных долгосрочных обязательств государства по кредитам, взятым в предыдущие годы. Так, на 2010 г. из 107 млрд руб. господдержки свыше 80 млрд руб. составляют расходы на субсидирование погашения (полностью или частично) процентной ставки по привлеченным кредитам коммерческих банков, и из них только 6,6 млрд руб. - на новые кредиты [6]. Однако в национальных докладах о ходе выполнения Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы, в выступлениях ответственных работников аграрного ведомства, Россельхозбанка, Росагроли-зинга и т. д. ничего не говорится об эффективности и финансово-экономических последствиях действующей системы кредитования сельского хозяйства.
Следует заметить, что поддержка в форме субсидирования процентной ставки нужна для обеспечения расширенного воспроизводства в тех хозяйствах, где фактический объем субсидирования выше или равен нормативному уровню, так как необходимо обратить внимание на ограниченный доступ сельскохозяйственных товаропроизводителей к таким программам и в целом высокую их закредитованность. Именно такие негативные особенности структуры государственной поддержки и в Курской области (табл. 1).
В результате на поддержку необходимого уровня рентабельности средств не остается, а это значит, что перспективы притока капитала в жизненно важный сектор экономики уменьшаются. Так, сокращение более чем в два раза доли прямых субсидий в 2009 и 2010 гг. властные структуры объясняют условиями
Направление государственной поддержки 2008 2009 2010
Млн руб. Доля, % Млн руб. Доля, °% Млн руб. Доля, °%
Развитие растениеводства 69,2 5,5 33,1 2,7 68,8 4,6
Развитие животноводства 157,6 12,5 72,0 5,9 16,5 1,1
Субсидии на уплату процентов по кредитам, всего 545,7 43,4 872,9 71,0 1 037,7 69,6
В том числе
- инвестиционным 464,9 37,0 772,1 62,8 871,2 58,4
- краткосрочным 80,8 6,4 100,8 8,2 166,5 11,2
Возмещение убытков по чрезвычайным ситуациям - - - - 74,9 5,0
Восстановление плодородия земель 349,0 27,8 246,2 20,0 292,2 19,6
В том числе субсидии на минеральные удобрения 346,2 27,5 238,4 19,4 259,2 17,4
Субсидии на топливо 159,1 12,7 - - - -
Прочие субсидии 0,8 0,1 - - 1,6 0,1
Итого... 1 257,2 100,0 1229,7 100,0 1 491,6 100,0
Таблица 1
Размер и структура государственной поддержки сельскохозяйственных организаций
Курской области за период 2008-2010 гг.
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеорпя к ЪР^тжгсх*
47
1 400 1 200 1 000 800 600 400 200 0
2009
2010
Величина субсидий, выделяемых на поддержку сельского хозяйства в пересчете на 1 га пашни
Величина субсидий, выделяемых на поддержку зернового производства в пересчете на 1 га посевов зерновых
Рис. 1. Соотношения объемов поддержки сельского хозяйства и зернового производства в пересчете на единицу земельной площади, руб.
10
2009 2010
| | Доля субсидий, выделяемых на поддержку сельского хозяйства в выручке от реализации сельскохозяйственной продукции
Н■ Доля субсидий, выделяемых на поддержку зернового производства в выручке от реализации зерна
Рис. 2. Соотношения доли государственной поддержки сельского хозяйства и зернового производства в денежной выручке, %
кризиса, дефицитом бюджета. Но экономическим кризисом были охвачены и другие страны, в том числе США. Однако правительство этой страны не пошло на сокращение аграрного бюджета, а наоборот, увеличило его. За 2008-2010 гг. выделяемая на эти цели сумма возросла с 92,9 до 134,2 млрд долл. [8]. В итоге ситуация в сельском хозяйстве страны, вызванная мировым экономическим кризисом и засухой 2010 г., вынуждает хозяйства переходить на режим выживания, что ставит под угрозу осуществление намеченных задач [6].
Ярким примером этого является зерновое хозяйство. В 2009 и 2010 гг. рентабельность этого
стабильно прибыльного сектора оказалась на уровне всего лишь 7-8 %. При этом следует учесть огромный ущерб, причиненный засухой. И тем не менее в таких тяжелых условиях прямая государственная поддержка зерновому производству оказывалась в незначительных объемах, существенно уступающих другим секторам сельского хозяйства области (рис. 1 и 2).
Система государственной поддержки зернового хозяйства требует совершенствования
По мнению автора, в сложившейся ситуации необходимо не только совершенствовать организацию проведения имеющихся государственных программ поддержки, но и увеличить объемы их финансирования из бюджета в соответствии с потребностями и перспективами развития зернового хозяйства. И на это есть ряд причин.
Первая традиционно вытекает, как считает А. И. Алтухов [1], из той роли, которую играет зерновой сектор. Это наиболее масштабная сфера сельскохозяйственного природопользования, на долю которой приходится 35-40 % денежной выручки, получаемой сельхозпроизводителями. При этом зерновой сектор остается менее затратным в расчете на единицу продукции в сравнении с другими и по-прежнему является стабильным донором для развития других сфер агропромышленного комплекса. Поскольку производством товарного зерна занимаются преимущественно многоотраслевые хозяйства с относительно крупным зерновым клином, то, по существу, ни одна другая сфера сельского хозяйства не затрагивает так близко экономические интересы смежных секторов, как зерновое хозяйство.
Во-вторых, совокупность негативных внешних факторов, имевших место в последние годы (мировой финансовый кризис, низкие цены на зерновом рынке, засуха лета 2010 г.), обусловливали неблагоприятную среду, в которой функционировали, точнее говоря, пытались выживать зернопроизводители.
8
6
4
2
0
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж8бРЪЯ -и ЪР/ГКЖЪХА
В-третьих, эффективность использования бюджетных средств в условиях их дефицита. При комплексном подходе в региональном масштабе, по мнению профессора О. Н. Михайлюк [9], оценкой эффективности государственной поддержки может стать соотношение прироста стоимости товарной продукции, обоснованной государственной поддержкой, к объему поддержки. Такая теория основывается на одинаково эффективном использовании в производстве вложенных собственных и бюджетных средств.
На основе приведенной методики автором была проведена оценка эффективности использования государственной поддержки в зерновом производстве Курской области. Так, прирост товарной продукции на 1 руб. государственной поддержки составил в 2006 г. 1,15 руб., в 2007 г. - 1,14 руб., в 2008 г. - 1,19 руб., в 2009 г. - 1,18 руб. Даже в засушливый 2010 г. прирост составил более одного рубля - 1,04 руб.
Следует заметить, что зерновое хозяйство -единственная сфера сельского хозяйства, превысившая показатели, которые были у нее в 1990 г. В 2009 г. валовой сбор зерна относительно показателя 2000 г. вырос в 2,2 раза, а относительно 2005 г. - на 60 %. Сравнительно низкие показатели трудоемкости, энергоемкости, фондоемкости и материалоемкости в сочетании с большей восприимчивостью к достижениям научно-технического прогресса и передовой практики, а также относительно высокой инвестиционной привлекательностью дают возможность повышать эффективность производства зерна даже в регионах и хозяйствах с относительно невысоким биоклиматическим потенциалом и незначительным уровнем обеспеченности производственными ресурсами. К тому же в зерновом хозяйстве рост эффективности производства продукции частично возможен непосредственно в рамках развития самого зернового сектора за счет улучшения адаптивного размещения посевов и их рационального видового и сортового сочетания, углубления специализации и усиления концентрации производства зерна в регионах и хозяйствах, располагающих более благоприятными природными и экономическими условиями для возделывания сельскохозяйсвенных культур. Уникальность же сложившейся современной экономической ситуации состоит в том, что первоочередное решение (при помощи государственной поддержки) многочисленных проблем развития непосредственно самого зернового хозяйства будет создавать необходимые условия для динамичного роста не только сельского хозяйства и АПК, но и экономики страны в целом [1].
В условиях продолжающегося экономического кризиса, сокращения резервных фондов и дефицита госбюджета маловероятно ожидать значительного прироста государственной поддержки сельскому хозяйству в целом и зерновому сектору в частности. К сожалению, бюджет Курской области также не имеет финансовых возможностей для решения этих наболевших проблем, а средства федерального бюджета традиционно имеют другие приоритетные направления использования.
В условиях ограниченности государственных средств, которые могут быть направлены на поддержку зернового хозяйства, становится особо актуальным их более эффективное распределение между производителями. Приоритет целесообразно отдавать, по мнению автора, тем производителям, которые лучше используют имеющиеся факторы производства и способны обеспечить не только рост объемов зерно-производства, но и в целом повысить эффективность функционирования зернового подкомплекса.
Как пример неэффективного использования бюджетных средств поддержки обычно приводят тот факт, что более половины их попадает к крупным хозяйствам. При этом ссылаются на то, что добиться прироста урожайности, например зерна на 10 ц/га, легче и дешевле, если начинать это делать с более низкого уровня урожайности. Отсюда некоторыми учеными и практиками делается вывод об эффективности поддержки слабых и средних предприятий наряду с крупными.
Но это не так. На самом деле слабые и средние хозяйства, как правило, не в состоянии эффективно использовать средства поддержки в силу слабости имеющихся у них кадров и низкого качества управления. У эффективных хозяйств все как раз наоборот. С учетом того, что последние испытывают существенный дефицит оборотных средств, выделение им средств поддержки представляется обоснованным. Выделение же средств поддержки средним, а тем более слабым хозяйствам целесообразно лишь на договорной и нормативной основах при определенных действиях, направленных на реорганизацию хозяйств.
Методика расчета нормированного показателя эффективности функционирования зернового производства
В сложившихся условиях наиболее целесообразной будет господдержка эффективных и динамично
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: шгбТЪЯ те ЪР*?жг(Ъ4
49
развивающихся производителей. Однако далеко не всегда сельхозпредприятие с относительно высокими показателями эффективности одновременно имеет и достаточно высокие темпы развития, и наоборот. В связи с этим для эффективного распределения государственных субсидий предлагается использовать такой показатель, который бы включал в себя не только оценку текущей эффективности финансово-хозяйственной деятельности, но и степень развития в среднесрочной перспективе зернового производства района или сельскохозяйственной организации.
Таким образом, расчет показателя эффективности функционирования зернового производства Кэ целесообразно проводить на основе аддитивной модели, которая включает коэффициенты оценки эффективности текущей финансово-хозяйственной деятельности и развития зернового производства в районе. Возможность сложения используемых в методике показателей при различии в единицах измерения можно обеспечить в результате проведения их нормирования, т. е. приведения в безразмерные единицы в интервале [-1; 1].
К = Э + Э ,
э т р'
где Эт - коэффициент эффективности текущей финансово-хозяйственной деятельности в районе;
Эр - коэффициент развития зернового производства в районе.
В целом же использование аддитивной модели имеет ряд преимуществ в сравнении с применением мультипликативной, где для расчета показателя эффективности функционирования зернового производства используется средняя геометрическая из всех показателей. Так, использующиеся в методике показатели имеют одинаковую значимость в формировании итога и могут компенсировать низкое значение одного за счет высоких значений остальных. В то же время при выборе другого вида модели в случаях, когда один из показателей стремится к нижнему краю интервала нормирования вне зависимости от конкурентоспособности по другим, общий показатель эффективности функционирования зернового производства данного района будет низким или также стремиться к нулю.
Более того, на основе аддитивного представления показателей методики есть возможность не только проранжировать, но и четко детерминировать те районы, развитие которых в целом превосходит сложившиеся в области тенденции, что имеет важное значение в установлении порога для распределения бюджетных средств в условиях их ограниченности.
Подобный подход позволит рационально распределить средства в пользу как тех районов и сельхозорганизаций, которые имеют более высокие показатели эффективности производственно-хозяйственной деятельности, так и тех, которые обеспечивают более динамичное развитие зернового производства. При этом используемые в модели коэффициенты должны наилучшим образом характеризовать эффективность текущей финансово-хозяйственной деятельности и развитие зернового производства в районе, что, в свою очередь, создает потребность в обоснованном подходе к их расчету.
Так, по нашему мнению, коэффициент эффективности текущей финансово-хозяйственной деятельности района должен основываться на показателе эффективности использования потенциала земель. В одной из методик этот показатель ставится в зависимость от трех факторов: фактора базовых условий хозяйствования - балла бонитета; эффективности осуществления хозяйственной деятельности - урожайности; масштаба производства - доли хозяйства в валовом объеме производства района. Однако, с точки зрения ряда ученых, фактор масштаба необходимо исключить из модели, так как его присутствие в формуле делает незначительной роль показателя эффективности. В противном случае наибольшая доля субсидий будет выплачиваться хозяйствам с большим валовым объемом производства [10].
При этом, по мнению автора, необходимо, чтобы эффективность использования земли характеризовалась не только производственным показателем (урожайность), но и экономическим. В связи с этим предлагается использовать показатель величины прибыли от реализации зерна, приходящейся на 1 га посевной площади, который характеризует эффективность сбытовой деятельности. И хотя этот показатель не отражает эффективности всей произведенной продукции, поскольку лишь ее часть является товарной, а получаемая выручка от реализованной продукции (в силу указанных причин) не обеспечивает возмещения всех произведенных организацией затрат на основное производство, реализация зерна для сельхозорганизаций Курской области остается приоритетным направлением его использования [11].
Следует учесть и тот факт, что урожайность и прибыль от реализации зерна могут иметь очень тесную стохастическую связь, а значит, использование их в модели нецелесообразно ввиду их линейной зависимости. На основе корреляцион-
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгвТЪсЯ те ЪРЛЖкЫ
но-регрессионного анализа между изучаемыми показателями выявлена тесная корреляционная связь, но в то же время коэффициент детерминации показал, что вариация одного фактора описывается только на 34,5 % влиянием другого, таким образом, это не дает оснований предполагать мультиколли-неарность между ними, и поэтому в исследовании можно использовать оба показателя (рис. 3).
Таким образом, показатели урожайности и прибыли от реализации зерна отражают эффективность как производственной, так и реализационной деятельности, при этом они не имеют очень тесной стохастической связи, поэтому независимы. В связи с этим суммирование их нормированных значений будет являться достоверным индикатором эффективности текущей финансово-хозяйственной деятельности Э в районе:
т Э = К + К,
туп'
где Ку - коэффициент урожайности зерновых культур;
Кп - коэффициент прибыли, приходящейся на 1 га посевов зерновых.
Показатели для расчета коэффициента эффективности производства зерна определялись на основании данных 2009 г. Именно значения этого года целесообразно использовать как показательные, так как на итоги производственно-хозяйственной деятельности в 2008 и 2010 гг. в высокой мере влияли погодные условия.
Стоит отметить и тот факт, что 2011 г. по итогам уборки, а также по сложившимся тенденциям на зерновом рынке сопоставим с результатами 2009 г. Рассмотрим, как производится расчет нормированных значений коэффициентов урожайности зерновых
-45
культур и прибыльности на 1 га посевов зерновых.
у _ у
тт •'г ^ обл
где Уг - урожайность зерна в г-м районе;
Уобл - урожайность зерна в Курской области; Dу - абсолютное максимальное отклонение урожайности зерна в г-м районе от урожайности зерна в Курской области, рассчитываемое как ^ = тахг (У{ - Уобл).
Наилучшие нормированные показатели урожайности в Суджанском, Беловском и Черемисин-ском районах, в то время как худшие - в Октябрьском, Железногорском и Фатежском районах.
П _ П
К, =
обл
D
Л Н О
о
К «
й N
О
л
-40-
-20-
-45-
-40—5-
-3 000 -2 000 -1 000 0 1 000 2 000 3 000
Прибыль от реализации зерна, в расчете на 1 га посевов, руб.
Рис. 3. Взаимосвязь урожайности зерновых и прибыли от реализации зерна
где П. - прибыль от реализации зерна, приходящейся на 1 га посевной площади в i-м районе; Побл - прибыль от реализации зерна, приходящейся на 1 га посевной площади в Курской области;
D - абсолютное максимальное отклонение прибыли от реализации зерна, приходящейся на 1 га посевной площади в i-м районе, от рентабельности продаж зерна в Курской области, рассчитываемое как: Dn = max{(ni - Побл). Наиболее высокие нормированные показатели величины прибыли от реализации зерна, приходящейся на 1 га посевной площади, в Суджанском, Медвенском и Беловском районах, а наихудшие - в Дмитриевском, Коны-шевском и Фатежском районах. В итоге наиболее эффективное использование посевных площадей при производстве зерна в Суджанском, Беловском и Черемисинском районах, а
самое неэффективное -в Железногорском, Ко-нышевском и Фатежском районах.
В качестве второго элемента в расчете нормированного показателя эффективности функционирования зернового хозяйства региона используется коэффициент развития зернового производства в среднесрочном периоде. Этот коэффициент позволяет выявить тех зернопроиз-
у = 0,0018х + 29,148
R2 = 0,3451
4 000
5 000
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£0РПЯ ъ ЪР*?жг(Ъ4
водителей, у которых показатели производства зерна и эффективности его реализации в среднесрочном периоде опережают среднеобластные показатели. Другими словами, это дает возможность учитывать при распределении субсидий интересы тех районов, которые обеспечивают более высокий прирост производства зерна и прирост его товарной части, полученных на 1 руб. субсидий.
По мнению авторов работы [4], эти два критерия методики оценки эффективности совокупной прямой поддержки сельскохозяйственных организаций из федерального и регионального бюджетов, разработанной учеными Всероссийского научно-исследовательского института экономики, труда и управления в сельском хозяйстве, являются наиболее значимыми в условиях обеспечения продовольственной безопасности страны и повышения финансовой устойчивости товаропроизводителей [5].
Эразв = Ду + Др,
где Ду - степень отклонения динамики урожайности зерна в районе от среднеобластного значения; Др - степень отклонения динамики рентабельности реализации зерна в районе от среднеобластного значения.
Для оценки показателей динамики развития зернового производства использованы показатели 2005-2010 гг. Показатели этой группы позволяют определить тенденции и разницу в развитии зернового хозяйства в конкретном районе в сравнении с развитием сектора по Курской области в целом.
I (Рт - Ро.П)
У (у - У )
/ * У т о.п/
Дyi
т=1
\L,
L„ = max,
У 1
Д™ =
n=l
где
У (Рт - Ро.п) -
L
сумма отклонении рента-
бельности продаж зерна в i-м раИоне от рентабельности продаж зерна в КурскоИ области за изучаемый период;
Хр - максимальное значение суммы отклонений рентабельности продаж зерна в i-м раИоне от рентабельности продаж зерна в КурскоИ области за изучаемый период, рассчитываемое как
¿( Pin - Р0, )
L„ = max
р
где ^ (Уп — Уоп) - сумма отклонений темпа
П=1
прироста урожайности в /-м районе от темпа прироста урожайности в Курской области за изучаемый период;
Lу - максимальное значение суммы отклонений темпа прироста урожайности в /-м районе от темпа прироста урожайности в Курской области за изучаемый период, рассчитываемое как
~ 5
У (Ут _ )
_ п=1
Наилучшие нормированные показатели динамики урожайности зерна от областного значения в Дмитриевском, Тимском и Поныровском районах, а худшие - в Медвенском, Кореневском и Фатежском.
Наилучшие нормированные показатели рентабельности продаж зерна в Беловском, Медвенском и Суджанском районах, а худшие - в Курчатовском, Фатежском и Поныровском. В итоге наилучшее развитие относительно областных тенденций наблюдается в Дмитриевском, Советском и Беловском районах, а наихудшее - в Курчатовском, Железногорском и Фатежском. Ранги районов по всем рассчитанным показателям представлены в табл. 2.
На основе предложенной методики определено значение нормированного показателя эффективности функционирования зернового производства. В соответствии с этим проведена рандомизация районов по первоочередности государственной поддержки (табл. 3).
Оценка эффективности распределения выделяемых субсидий зерновому хозяйству
На основе корреляционного анализа выявлена слабая зависимость между объемами выделяемых субсидий на поддержку зернового производства и эффективностью его функционирования в масштабах районов. В результатах исследований, которые проводили авторы работы [2], также наблюдается существенная дифференциация показателей эффективности использования господдержки по районам и отдельным предприятиям. Обусловлено это тем, что субсидии выделяются по разным направлениям и критериям, но при этом их объем не связан с ресурсным потенциалом, выходом продукции и эффективностью использования полученных средств, что также подтверждается слабой корреляционной связью (табл. 4).
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеот>ЪЯ -и ЪРЛЖкЫ
Таблица 2
Ранги районов Курской области по составным элементам расчета нормированного показателя эффективности
Район Ду Др Э разв К у К п Э т К э
Суджанский 22 3 11 1 1 1 1
Беловский 16 1 3 2 3 2 2
Черемисинский 5 8 4 3 11 3 3
Обоянский 6 12 6 5 4 4 4
Советский 7 5 2 6 16 6 5
Медвенский 26 2 17 11 2 5 6
Тимский 2 13 5 16 6 14 7
Золотухинский 8 16 7 12 10 12 8
Глушковский 23 7 15 4 23 7 9
Касторенский 9 21 9 15 8 13 10
Курский 10 10 8 13 17 16 11
Поныровский 3 28 18 10 7 9 12
Дмитриевский 1 11 1 20 26 25 13
Рыльский 17 20 22 9 15 10 14
Щигровский 15 18 16 17 9 15 15
Пристеньский 20 4 10 18 19 18 16
Кореневский 27 6 25 7 13 8 17
Большесолдатский 14 23 23 8 20 11 18
Солнцевский 12 15 14 23 12 21 19
Горшечный 21 14 10 19 14 19 20
Хомутовский 4 24 12 24 21 24 21
Курчатовский 13 26 26 14 18 17 22
Октябрьский 24 9 20 26 5 20 23
Мантуровский 18 19 21 22 22 22 24
Конышевский 11 17 13 25 27 27 25
Льговский 19 22 24 21 24 23 26
Железногорский 25 25 27 27 25 26 27
Фатежский 28 27 28 28 28 28 28
Таблица 3
Рандомизация районов Курской области
Район Ду Др Э разв К у К п Э т К э
Суджанский -0,14 0,51 0,38 1,00 1,00 2,00 2,38
Беловский -0,07 1,00 0,93 0,96 0,47 1,43 2,36
Черемисинский 0,7 0,22 0,92 0,96 0,07 1,03 1,95
Обоянский 0,66 0,09 0,75 0,52 0,46 0,98 1,74
Советский 0,56 0,38 0,94 0,48 -0,01 0,47 1,41
Медвенский -0,55 0,59 0,04 0,01 0,88 0,89 0,93
Тимский 0,75 0,05 0,8 -0,11 0,21 0,10 0,90
Золотухинский 0,52 0,02 0,54 0 0,15 0,15 0,69
Глушковский -0,21 0,3 0,09 0,63 -0,24 0,39 0,49
Касторенский 0,5 -0,11 0,39 -0,06 0,16 0,10 0,49
Курский 0,36 0,1 0,46 0 -0,01 -0,01 0,45
Поныровский 0,73 -0,72 0 0,1 0,20 0,30 0,30
Дмитриевский 1,00 0,09 1,09 -0,42 -0,42 -0,84 0,26
Рыльский -0,07 -0,04 -0,11 0,24 0,00 0,24 0,13
Щигровский 0,04 0,01 0,05 -0,16 0,16 0,00 0,05
Пристеньский -0,11 0,5 0,39 -0,33 -0,05 -0,38 0,01
Кореневский -0,66 0,31 -0,35 0,32 0,02 0,34 -0,01
Большесолдатский 0,1 -0,33 -0,22 0,29 -0,10 0,19 -0,04
Солнцевский 0,17 0,04 0,21 -0,49 0,03 -0,46 -0,26
Горшеченский -0,11 0,05 -0,06 -0,41 0,01 -0,40 -0,46
Хомутовский 0,71 -0,39 0,32 -0,56 -0,22 -0,78 -0,46
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£брпя к ЪР*?жг(Ъ4
53
Таблица 4
Взаимосвязь основных показателей зернового производства и государственной поддержки
Окончание табл. 3
Район Ду Др Э разв К у К п Э т К э
Курчатовский 0,11 -0,57 -0,46 -0,03 -0,01 -0,04 -0,50
Октябрьский -0,24 0,18 -0,06 -0,66 0,21 -0,45 -0,51
Мантуровский -0,08 0 -0,09 -0,44 -0,23 -0,67 -0,76
Конышевский 0,26 0,02 0,28 -0,57 -0,67 -1,24 -0,96
Льговский -0,09 -0,14 -0,23 -0,43 -0,32 -0,75 -0,98
Железногорский -0,25 -0,45 -0,69 -0,66 -0,36 -1,02 -1,72
Фатежский -0,91 -0,67 -1,59 -0,78 -0,68 -1,46 -3,05
Доля прямых Доля субсидий в затратах Объем субсидий
Показатель субсидий в выручке на минеральные на развитие зернового
от реализации зерна удобрения производства
Нормированный показатель -0,16 0,06 0,18
эффективности функционирования
зернового производства
Урожайность зерна -0,09 -0,07 0,21
Рентабельность продаж -0,20 -0,10 0,01
Площадь посевов зерновых культур -0,05 -0,24 0,30
Валовой сбор зерна -0,08 -0,22 0,33
Затраты на 1 га зерновых посевов -0,05 -0,48 0,19
Себестоимость производства 1 ц зерна -0,08 -0,36 0,30
Профессор Н. Г. Барышников [3] считает, что механизмы доведения субсидий и объемы выделяемых средств из фонда поддержки необходимо дифференцировать по группам хозяйств в зависимости от сложившихся воспроизводственных условий. При этом следует оценить производственный потенциал каждого региона, учитывая, что увязать конечные результаты реализации мер аграрной политики представляется возможным только на микроуровне, т. е. там, где производится сельхозпродукция.
Полученные в разрезе районов данные целесообразно разбить на две группы: районы, развитие зернового производства которых опережает областные значения и те районы, в которых уступает. Первой группе соответствует положительное значение нормированного показателя, а второй - отрицательное. Далее в каждой их них можно выделить еще по две подгруппы с равными интервалами, элиминировав из расчета лучшее и худшее значения общей совокупности. На основании этого были выделены четыре группы: первая - районы, наиболее эффективно развивающиеся; вторая - районы с положительными темпами развития относительно областных параметров; третья - районы с уступающими темпами развития относительно областных параметров; четвертая -районы с самой низкой эффективностью зернового производства и темпами его развития (табл. 5).
Предлагаемый способ группирования позволяет более наглядно выявить тенденции в соотношении
Таблица 5
Группировка районов Курской области в соответствии со значением интегрального показателя
Интервалы групп нормированного показателя Район
Первая группа (свыше 1,18) Суджанский, Беловский, Череми-синский, Обоянский, Советский
Вторая группа (0-1,18) Медвенский, Тимский, Золотухин-ский, Глушковский, Касторенский, Курский, Поныровский, Дмитриевский, Рыльский, Щигровский, Пристеньский
Третья группа (-0,86-0) Кореневский, Большесолдатский, Солнцевский, Октябрьский, Хомутовский, Курчатовский, Горшеченс-кий, Мантуровский
Четвертая группа (менее - 0,86) Конышевский, Льговский, Железногорский, Фатежский
показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности и темпов развития зернового хозяйства, по которым проведено дифференцирование районов Курской области, и показателей, характеризующих объем и эффективность средств государственной поддержки (табл. 6, 7).
Анализ данных, представленных в табл. 7, одновременно подтверждает малое влияние прямых субсидий на результаты производственной деятельности в силу их невысоких объемов, а также
54
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгвТЪсЯ те ЪРЛЖгеЫ
Таблица 6
Среднегрупповые показатели эф< ективности развития зернового производства
Группа Урожайность, ц Прибыль в расчете на 1 га посевов зерновых, руб. Среднегодовое отклонение рентабельности в группе областного показателя, % Среднегодовое отклонение темпов прироста урожайности в группе областного показателя, %
Первая 36,7 1926,5 1 3,89 2,62
Вторая 30,4 886,3 2,25 2,06
Третья 28,6 429,3 -2,43 0,23
Четвертая 25,7 -1 194,1 -9,78 -1,88
Таблица 7
Объем и эффективность распределения субсидий на поддержку зернового производства
Группа Себестоимость производства 1 ц зерна, руб. Субсидии в затратах на производство 1 ц зерна, руб. Затраты в расчете на 1 га посевов зерновых, руб. Субсидии в расчете на 1 га посевов зерновых, руб. Доля субсидий в затратах на производство, % Доля субсидий в выручке от реализации зерна, %
Первая 304,97 6,41 11 283,86 236,54 2,14 1,96
Вторая 296,62 2,24 9 207,92 67,94 0,80 0,74
Третья 291,08 4,70 8 472,09 137,41 1,64 1,78
Четвертая 302,65 9,80 7 800,84 251,43 3,14 3,27
Курская область 308,5 4,20 9 938,5 135,17 1,36 1,49
отсутствие обоснованной политики распределения бюджетных средств, нацеленной на решение стратегических проблем и задач.
В сложившихся условиях предлагается распределять текущий объем государственной поддержки в соответствии с показателем, рассчитанным по предлагаемой авторской методике. В случае увеличения общего объема бюджетных средств каждый дополнительный рубль субсидий целесообразно распределять между районами первой и второй группы в соответствии с определенной вероятностью, зависящей от величины показателя эффективности функционирования зернового производства в районе. Таким образом, основная ставка будет делаться на более развитые и эффективно работающие сельхоз-
предприятия, поскольку на них в большей степени держится аграрное производство (табл. 8).
В то же время нельзя сбрасывать со счетов экономически слабые и разваливающиеся хозяйства, которые составляют весомую долю в общем числе сельхозорганизаций. При оказании государственной поддержки нужен особый подход к ним. При этом к несостоятельным, малоэффективным хозяйствам следует подходить не столько с позиций экономической эффективности, сколько с позиций социального развития территорий, поддержки населения, его занятости, сохранения поселений. В связи с этим руководству регионов нужно заранее определиться: есть ли смысл сохранять эти хозяйства или нет. В случае положительного решения, следует наметить
Таблица 8
Вероятность распределения субсидий районам по Курской области, %
Вероятность получения субсидий текущего объема Вероятность получения
Район господдержки 1 руб. дополнительных
Текущая ситуация Согласно методике субсидий
Суджанский 6,7 6,0 16,4
Беловский 3,6 6,0 16,2
Черемисинский 9,0 5,5 13,4
Обоянский 4,6 5,3 11,9
Советский 12,0 4,9 9,7
Медвенский 0,6 4,4 6,4
Тимский 3,4 4,4 6,2
Золотухинский 2,0 4,2 4,8
Глушковский 0,7 3,9 3,4
Касторенский 3,1 3,9 3,3
Курский 0,1 3,9 3,1
Поныровский 0,1 3,7 2,0
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ш5б7>ЪЯ те ЪР*?жгеЪ4
Окончание табл. 8
Вероятность получения субсидий текущего объема Вероятность получения
Район господдержки 1 руб. дополнительных
Текущая ситуация Согласно методике субсидий
Дмитриевский 0,7 3,7 1,8
Рыльский - 3,5 0,9
Щигровский 7,9 3,4 0,4
Пристеньский 0,3 3,4 0,1
Кореневский 0,1 3,4 -
Большесолдатский 7,7 3,3 -
Солнцевский 0,8 3,1 -
Горшечный 6,7 2,9 -
Хомутовский - 2,9 -
Курчатовский 1,4 2,8 -
Октябрьский 1,4 2,8 -
Мантуровский 7,5 2,5 -
Конышевский 4,4 2,3 -
Льговский 5,4 2,3 -
Железногорский 9,5 1,5 -
Фатежский - - -
программу восстановления сельхозпредприятий индивидуально по каждому объекту [3].
Естественно, что государственная поддержка не должна ограничиваться только выделением денежных средств. Для активного развития сельского хозяйства в целом и зерновой отрасли, в частности, необходима консолидация не только финансовых, но и административно-управленческих ресурсов. Обеспечить эффективное развитие зернового хозяйства может только совокупность мер и средств государственной поддержки по регулированию цен на зерновом рынке, а также по компенсации дополнительных затрат на производство, возникающих в связи с неэквивалентностью обмена между сельским хозяйством и секторами промышленности.
В условиях вступления России в ВТО направления государственной поддержки должны соответствовать требованиям этой организации. В связи с этим наиболее актуальными мерами для развития зернового хозяйства могут стать поддержание уровня доходности производителей на основе установления гарантированных цен на зерно, повышение государственных расходов на создание инфраструктуры, адекватной потребностям развития внутреннего потребления зерна и его экспорта на международный рынок.
Список литературы
1. Алтухов А. И. Экономика зернового хозяйства России. М.: НИПКЦ Восход-А, 2010.
2. Барышников Н. Г. Анализ и особенности оценки эффективности использования субсидий в сельском хозяйстве / Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 5. URL: http://auditfin.com/
fin/2008/5/Samigin/Samigin %20^.
3. Барышников Н. Г. Методика расчета потребностей субсидий для сельского хозяйства / Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 6. 1ЖЬ: Ы1р://аМкйп. com/fin/2009/6/Barishшkov/Barishшkov %%20. pdf.
4. Барышников Н. Г. Методология анализа использования бюджетных средств в сельском хозяйстве / Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2010. № 8.
5. Беспахотный Г. В. Методика оценки эффективности использования бюджетных средств в сельском хозяйстве. Екатеринбург: УрГСХА, 2005.
6. Беспахотный Г. Формирование механизма государственной поддержки сельского хозяйства // Экономика сельского хозяйства России. 2010. № 11.
7. Бобылева А. Зарубежный опыт государственного регулирования аграрного сектора экономики и возможности его применения в российской практике // Международный сельскохозяйственный журнал. 2010. № 3.
8. БуздаловИ. Социальные последствия монопольного окружения и классовой «второсортности» российского крестьянства // Международный сельскохозяйственный журнал. 2011. № 1.
9. Михайлюк О. Н. Эффективность использования бюджетных субсидий // АПК: экономика, управление. 2009. № 5.
10. Стадник А. Т. Государственная поддержка аграрного производства в регионе / А.Т. Стадник, С. А. Шелковников, А. В. Крохта // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2009. № 12.
11. Стадник А. Т. Методика определения потребности в бюджетном финансировании сельхозпроизводства / А. Т. Стадник, С. А. Шелковников, Н.И. Пыжикова, А. В. Крохта // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2010. № 5.
56
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеот>ЪЯ -и ЪРЛЖкЫ
