CC BY
14
Пространственная Экономика 2022. Том 18. № 3. С. 93-114
JEL: Q14, Q18, R51 https://dx.doi.Org/10.14530/se.2022.3.093-114
УДК 338.4+330.4+332.1
Эффекты государственной поддержки сельскохозяйственных предприятий на Дальнем Востоке России: влияние отраслевой специализации
О.Г. Васильева
Васильева Ольга Геннадьевна кандидат экономических наук старший научный сотрудник
Институт экономических исследований ДВО РАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация E-mail: ogvasilyeva@gmail.com ORCID: 0000-0002-3053-106X
Аннотация. В работе исследуется влияние государственных субсидий на совокупную факторную производительность сельскохозяйственных предприятий Амурской области в зависимости от их специализации на растениеводстве или животноводстве. Для ответа на вопрос о том, наблюдалась ли гетерогенность эффектов государственных субсидий в зависимости от отраслевой специализации предприятий, в работе используются данные об объемах полученных государственных субсидий и результатах функционирования 129 сельскохозяйственных предприятий Амурской области в 2010-2014 гг. Выборка не является случайной, но охватывает основную часть генеральной совокупности сельскохозяйственных организаций Амурской области. На основе этих данных методом наименьших квадратов оценивается трех-факторная производственная функция, которая позволяет исследовать связь между совокупной факторной производительностью (СФП) предприятий, уровнем их специализации и объемом полученных субсидий. Для того чтобы оценить возможную неоднородность эффектов субсидий в зависимости от уровня специализации на растениеводстве, в модель было включено произведение переменных уровня специализации и субсидий. Поэтому, помимо оценки параметров модели производственной функции, в работе также оцениваются предельные эффекты субсидий для разных точек распределения показателя специализации. Результаты оценивания свидетельствуют о гетерогенности / неоднородности влияния государственных субсидий на производительность сельскохозяйственных предприятий Амурской области: высокий уровень специализации на животноводстве у предприятий -получателей субсидий ассоциировался с более низким уровнем совокупной факторной производительности, в то время как для растениеводческих предприятий свидетельств в пользу статистически значимой связи между субсидиями и производительностью найдено не было. Полученные результаты вносят вклад в обсуждение результатов государственной аграрной политики и ее эффективности как на
© Васильева О.Г., 2022
Дальнем Востоке России, так и в стране в целом, так как Амурская область является одним из наиболее типичных российских регионов с точки зрения объемов государственной поддержки сельского хозяйства и его вклада в экономику региона.
Ключевые слова: сельское хозяйство, сельскохозяйственные предприятия, аграрная политика, государственная поддержка сельскохозяйственных производителей, государственные субсидии, совокупная факторная производительность, отраслевая специализация, животноводство, растениеводство, Амурская область, Дальний Восток России
Для цитирования: Васильева О.Г. Эффекты государственной поддержки сельскохозяйственных предприятий на Дальнем Востоке России: влияние отраслевой специализации // Пространственная экономика. 2022. Т. 18. № 3. С. 93-114. https://dx.doi.org/10.14530/ se.2022.3.093-114
Productivity, Subsidies,
and Agricultural Specialization:
Evidence from the Russian Far East
O.G. Vasilyeva
Olga Gennadievna Vasilyeva Candidate of Science (Economics) Senior Researcher
Economic Research Institute FEB RAS, 153 Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation
E-mail: ogvasilyeva@gmail.com ORCID: 0000-0002-3053-106X
Abstract. Are the effects of subsidies on farm productivity heterogeneous? Does the direction and magnitude of subsidies impact depend on farm specialization? To address this question, I use farm-level data from Amur region in the Russian Far East for 2010-2014. The data set includes farms inputs and output as well as state subsidies and degree of farm specialization. The latter is defined as the share of crop production in total farm revenue. The sample of farms is not random but includes almost the entire set of corporate farms in the Amur Region. Using the data, I estimate the production function that allows me to study the relationships between total factor productivity (TFP), farms specialization and state subsidies. To test whether farm specialization moderates the impact of subsidies on TFP, an interaction term between specialization and subsidies was included in the model. So, I study how the marginal effects of subsidies change conditional on degree of specialization. My findings support the heterogeneous effect of subsidies on TFP depending on the degree of farm specialization. High degree of specialization on livestock production is associated with negative effects of subsidies on TFP, while I don't fine a statistically significant connection between subsides and TFP for farms specializing on crop production. The research contributes to the discussion about the effects of state supports and subsidies on agricultural development and productivity in Russia and particularly in the Russian Far East.
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ...
№ 3 2022
Keywords: agriculture, agricultural enterprises, agricultural policy, state support for agricultural producers, state subsidies, total factor productivity, industry specialization, animal husbandry, plant growing, Amur Region, Russian Far East
For citation: Vasilyeva O.G. Productivity, Subsidies, and Agricultural Specialization: Evidence from the Russian Far East. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2022, vol. 18, no. 3, pp. 93-114. https://dx.doi.org/10.14530/se.2022.3.093-114 (In Russian)
ВВЕДЕНИЕ
Одним из наиболее значимых теоретических и практических вопросов экономической политики является вопрос о том, насколько однородны ее эффекты для разного круга экономических агентов. Фокус на исследовании гетерогенных эффектов особенно важен в тех случаях, когда попытки оценить средние эффекты экономической политики для всей популяции экономических агентов дают неустойчивые и противоречивые результаты. В таких случаях подход, предполагающий неоднородность агентов, позволяет понять истинную природу несогласованности оценок и выявить ограничения реализуемой политики.
Государственная поддержка сельскохозяйственных производителей является одним из ярких примеров ситуации, когда оценки эффектов политики очень противоречивы. В современной литературе накоплено большое количество теоретических аргументов и эмпирических свидетельств в пользу как положительного, так и отрицательного влияния государственных субсидий на производительность сельскохозяйственных предприятий, а также свидетельств, говорящих об отсутствии связи между государственной поддержкой и эффективностью деятельности сельскохозяйственных предприятий. Так, из 195 результатов, которые были включены в мета-анализ в исследовании (Minviel, Latruffe, 2017), 54% свидетельствовали об отрицательной связи между субсидиями и технической эффективностью; 22% говорили об отсутствии связи между субсидиями и технической эффективностью, а оставшиеся 24% указывали в пользу положительной связи.
Такому разнообразию оценок есть множество объяснений - разный институциональный контекст, разный дизайн государственной поддержки, разные условия ее предоставления и набор доступных инструментов, а также различная чувствительность методов оценки и качество исходных данных, используемых для оценки эффектов политики. Еще одним источником неоднородности оценок является неоднородность собственно сельскохозяйственных предприятий, которые получают субсидии. В основе этой неоднородности могут лежать различия в размерах фирм, в их отраслевой специализации (растениеводство или животноводство и их подотрасли),
структуре собственности и др. Так, в работах ^Ии, Lansink, 2010; Zhu et а1., 2012) на данных о деятельности сельскохозяйственных фирм Нидерландов, Германии и Швеции в 1995-2004 гг. показано, что направление связи между государственными субсидиями и изменением технической эффективности отличается как для сельскохозяйственных фирм разного размера, так и для фирм с разной отраслевой специализацией (растениеводством и животноводством).
Автору известно небольшое количество работ, посвященное оценке влияния государственной поддержки на производительность российских сельскохозяйственных предприятий с использованием эконометрического инструментария. Большая часть таких оценок получена на основе агрегированных на национальном или региональном уровнях данных и относится преимущественно к периоду перехода к рынку в 1990-х гг., а значит, мало релевантна для современных условий ^еШк et а1., 2000; Bez1epkina et а1., 2005; Bez1epkina, Oude Lansink, 2006; Rada et а1., 2020). Практически отсутствуют работы, которые бы оценивали эффекты российской аграрной политики эконометрическими методами на основе микроэкономических данных.
В работе (Васильева, Билько, 2022) на данных о сельскохозяйственных предприятиях Амурской области было показано, что предоставление государственных субсидий сельскохозяйственным производителям в 20102014 гг. в среднем не приводило к росту их совокупной факторной производительности и производительности труда. Одним из возможных объяснений того, почему авторы не нашли статистически значимого эффекта, является неоднородность сельскохозяйственных предприятий. Другими словами, возможно, что в случае одной группы сельскохозяйственных предприятий субсидии способствовали росту производительности, а в случае другой группы предприятий получение субсидий приводило к снижению их производительности. В результате разнонаправленного воздействия на разные группы предприятий средний эффект мог быть статистически не отличен от нуля.
Одним из факторов, определяющих неоднородность эффектов государственной поддержки, является сельскохозяйственная специализация предприятий. Как было показано в (Билько, 2017), особенностью сельского хозяйства Амурской области является его специализация на растениеводстве. Однако в выборке, которая рассматривалась в (Васильева, Билько, 2022) присутствуют и предприятия, специализирующиеся на животноводстве.
В настоящей работе предпринята попытка оценить влияние государственных субсидий на производительность сельскохозяйственных предприятий в зависимости от их отраслевой специализации (растениеводство или животноводство). Для ответа на этот вопрос на основе производственной функции
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ... ЦЭ
№ 3 2022
оценивалась связь между производительностью сельскохозяйственных предприятий, уровнем их специализации и объемом полученных субсидий.
Результаты оценивания свидетельствуют о гетерогенности / неоднородности влияния государственных субсидий на производительность сельскохозяйственных предприятий Амурской области: высокий уровень специализации на животноводстве у предприятий - получателей субсидий ассоциировался с более низким уровнем производительности, в то время как для растениеводческих предприятий свидетельств в пользу статистически значимой связи между субсидиями и производительностью найдено не было.
Полученные результаты вносят вклад в обсуждение результатов государственной аграрной политики и ее эффективности как на Дальнем Востоке России, так и в стране в целом, так как Амурская область является одним из наиболее типичных российских регионов с точки зрения вклада сельского хозяйства в экономику региона и объема государственной поддержки (Васильева, Билько, 2022).
Работа построена следующим образом. В следующем разделе дано описание используемых в работе данных, далее приведены методические подходы к оцениванию, в последнем разделе - результаты оценки связи субсидий, отраслевой специализации и производительности сельскохозяйственных предприятий. Основные выводы, полученные в работе, сформулированы в заключении.
ДАННЫЕ
Амурская область является одним из наиболее специализированных на сельском хозяйстве регионов Дальнего Востока РФ (Асеева и др., 2020) и одновременно одним из наиболее типичных российских регионов с точки зрения вклада аграрного сектора в экономику и объема государственной поддержки сельскохозяйственных производителей (Васильева, Билько, 2022). Особенностью сельского хозяйства Амурской области является специализация на производстве сои (Билько, 2017). При этом основная часть производства сои сосредоточена в сверхкрупных с точки зрения площади используемой пашни хозяйствах. В работе (Васильева, Билько, 2016) было показано, что одним из последствий такого положения вещей является убывающая отдача от масштаба в сельскохозяйственных предприятиях Амурской области. При этом предприятия - участники агрохолдингов демонстрируют более низкий уровень производительности по сравнению с независимыми сельскохозяйственными производителями (Васильева, Билько, 2017).
Государственная поддержка сельского хозяйства Амурской области осуществлялась в рамках долгосрочной целевой программы (ДЦП) «Раз-
витие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Амурской области на 2009-2012 годы», отраслевых региональных программ «Развитие мясного скотоводства Амурской области на 2011-2012 годы», «Развитие молочного скотоводства и увеличение молока в Амурской области на 2011-2012 годы». В 2013 г. действовала ДЦП «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Амурской области на 2013-2020 годы», а с 2014 г. - государственная программа (ГП) «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Амурской области на период с 2014-2020 годы». Софинансирование мер поддержки сельского хозяйства осуществлялось федеральным бюджетом в рамках ГП «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы» и «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 гг.». После 2013 г. в государственных программах произошло изменение приоритетов поддержки сельского хозяйства, а также механизмов их реализации: поддержке животноводства стало уделяться меньше внимания, одновременно большее значение приобрели методы несвязанной поддержки сельского хозяйства (Билько, 2020). В работе (Васильева, Билько, 2022) было показано, что получение государственных субсидий не приводило к росту производительности сельскохозяйственных предприятий области.
Для ответа на вопрос о том, наблюдается ли гетерогенность эффектов государственных субсидий в зависимости от сельскохозяйственной специализации, в работе используются данные об объемах полученных государственных субсидий и результатах функционирования 129 сельскохозяйственных предприятий Амурской области в 2010-2014 гг. Панель предприятий несбалансированная, общее количество наблюдений составляет 347 (предприятие х год). Выборка не является случайной, но охватывает основную часть совокупности сельскохозяйственных организаций Амурской области. В выборку включены только предприятия, имеющие неотрицательную добавленную стоимость. Источником данных является база годовых отчетов министерства сельского хозяйства Амурской области.
Для оценки связи между объемом государственных субсидий, отраслевой специализацией и производительностью автором оценивалась производственная функция сельскохозяйственных предприятий. В качестве зависимой переменной была использована добавленная стоимость, рассчитанная как разница между выручкой от реализации и материальными затратами сельскохозяйственных предприятий. Труд, земля и капитал были
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ...
№ 3 2022
включены в модель в качестве факторов производства. Труд оценивался с помощью показателя среднегодовой численности занятых на предприятии. Вклад земельных ресурсов измерялся с помощью показателя площади сельскохозяйственных угодий. Вклад капитала оценивался на основе показателя стоимости основных средств. Описательные статистики приведены в таблице 1. Все стоимостные данные приведены в постоянных ценах 2002 г.
Таблица 1
Описательная статистика
Table 1
Descriptive statistics
Наименование переменных Кол-во наблюдений Среднее Std. Dev Min Max
Добавленная стоимость, млн руб. 347 9,91 16,31 0,00 89,33
Основные средства, млн руб. 347 39,26 62,60 0,06 382,38
Всего сельскохозяйственных угодий, тыс. га 347 7,22 7,83 0,10 40,10
Среднегодовая численность занятых, чел. 347 66,13 90,45 2,00 532,00
Участие в агрохолдингах 347 0,16 0,37 0,00 1,00
Доля доходов от растениеводства в общем объеме выручки от реализации 347 0,85 0,20 0,03 1,00
Государственные субсидии, полученные из бюджетов всех уровней, тыс. руб. 347 4,08 8,88 0,00 76,25
Государственные субсидии, полученные из федерального бюджета, тыс. руб. 347 1,70 3,88 0,00 40,17
Государственные субсидии, полученные из регионального бюджета, тыс. руб. 347 2,38 5,73 0,00 59,31
Источник: составлено автором.
В среднем сельскохозяйственное предприятие производило добавленной стоимости на 10 млн руб. в год. При этом в среднем 66 человек занятых использовали основные средства стоимостью около 40 млн руб. для обработки сельхозугодий средней площадью около 7 тыс. га.
В качестве индикатора отраслевой специализации предприятия использовалась доля доходов от растениеводства в общем объеме выручки от реализации: чем ближе этот показатель к единице, тем выше специализация предприятия на производстве растениеводческой продукции. Аналогичный подход к учету специализации был использован в (Zhu, Lansink, 2010) и (Zhu et а1., 2012). Распределение сельскохозяйственных предприятий в зависимости от уровня их специализации представлено на рисунке.
ПЭ3
№ 3 2022
О.Г. Васильева
1
J
га
с га <и а.
0,8
0,6
о ч:
0,4
о га
.
0,2
с о d
2010
2010
2010
2010
2010
0
Рис. Распределение сельскохозяйственных предприятий по доле растениеводства в совокупной выручке от реализации Fig. Distribution of agricultural enterprises by the share of crop production in total sales revenue
Источник: составлено автором.
Вошедшие в выборку сельскохозяйственные предприятия имели ярко выраженную специализацию на растениеводстве. В среднем за 20102014 гг. медианное значение доли растениеводства в совокупной выручке составляло 0,93. При этом уровень специализации рос, что нашло отражение в росте медианы этого показателя с 0,91 в 2010 г. до 0,97 в 2014 г.1
Государственные субсидии сельскохозяйственным производителям Амурской области рассматриваются в качестве ключевой объясняющей переменной. Среднее значение этого показателя за 2010-2014 гг. составляло 4,1 млн руб. Помимо общего объема субсидий также рассматривались субсидии из федерального и регионального бюджетов. Средний размер субсидий из федерального бюджета составлял в рассматриваемый период 1,7 млн руб., а из регионального - 2,4 млн руб.
1 Усиление отраслевой специализации характерно для всего российского сельского хозяйства, и это усиление является одним из факторов роста его производительности (Rada et al., 2017).
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИИ... ПЭ
№ 3 2022
Кроме того, в работе также учитывалось участие предприятий в агро-холдингах. Доля независимых предприятий, не входивших в агрохолдинг, составляла 16%.
МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ
Производственная функция сельскохозяйственных предприятий может быть описана с помощью функции Кобба - Дугласа, где в качестве факторов производства используются труд, капитал и земля (Уап Beveren, 2012; Debertm, 2012).
Для того чтобы оценить связь между государственными субсидиями и производительностью сельскохозяйственного предприятия в зависимости от уровня его отраслевой специализации, использовалась следующая эко-нометрическая модель:
vat = ВЛ+ ВЛ. . + В.к., + а. s.t + а. е., + а. 5. с + 8h.t + а. + у, + е.„ (1)
гt ' 1 гt '2 г1 '3 г1 1 гt 2 гt 3 гt г1 г1 тг г1 ' ^ '
где: vait - логарифм добавленной стоимости /-го сельхозпредприятия в год 1и - логарифм используемого труда /-м сельхозпредприятием в год t; Лй -логарифм площади используемой земли /-м сельхозпредприятием в год t; ки - логарифм стоимости используемого капитала /-м сельхозпредприятием в год t; sit - логарифм государственных субсидий, полученных /-м сельскохозяйственным предприятием в год с - доля доходов от растениеводства в общем объеме выручки от реализации, полученных /-м сельскохозяйственным предприятием в год hit - дамми переменная на участие в холдинге /-го сельхозпредприятия в год ф - фиксированный эффект /-го сельскохозяйственного предприятия; у( - временной тренд; е - случайный шок производительности на /-том сельскохозяйственном предприятии в год ¿. Оценка параметров модели осуществляется методом наименьших квадратов (МНК). Во всех случаях были использованы робастные к гетероскедастичности ошибки.
Для того чтобы оценить возможную неоднородность эффектов субсидий в зависимости от уровня специализации на растениеводстве, в оцениваемую модель было включено произведение переменных уровня специализации и субсидий. Принимая во внимание, что логарифм совокупной факторной производительности (СФП) 1/ри = vait - Рх1и - Р2Ли - Р3ки, тогда оценка влияния государственных субсидии на СФП может быть описана как
а1 + аз . (2)
и
Другими словами, эффект субсидий на совокупную факторную производительность зависит от уровня специализации сельскохозяйственного пред-
приятия. Поэтому, помимо непосредственной оценки параметров модели производственной функции, в работе также оцениваются предельные эффекты субсидий для разных точек распределения показателя специализации.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНИВАНИЯ
Для ответа на исследовательский вопрос о том, наблюдается ли гетерогенность эффектов государственных субсидий на производительность сельскохозяйственных предприятий, было оценено три типа моделей. Первый тип предполагает оценку «наивных» моделей без фиксированных эффектов. Второй тип моделей предусматривает контроль существования общего тренда (фиксированные эффекты на временные периоды). Третий тип моделей предполагает контроль как временного тренда, так и фиксированных эффектов предприятия. На основе полученных оценок параметров моделей были рассчитаны предельные эффекты государственных субсидий в зависимости от уровня специализации сельскохозяйственных предприятий.
Результаты оценок на основе данных
за весь период с 2010 по 2014 гг.
В таблице 2 приведены результаты оценки моделей, в которых использовались данные о сельскохозяйственных предприятиях Амурской области за весь период 2010-2014 гг. При этом в качестве объясняющих переменных выступали совокупные государственные субсидии, субсидии из федерального бюджета и субсидии из регионального бюджета.
В базовой специализации, без фиксированных эффектов, переменная совокупных государственных субсидий имеет отрицательный знак и статистически значима на 5%-ном уровне (см. табл. 2, модель 1). Однако по мере роста доли доходов от растениеводства негативный эффект субсидий слабеет, о чем свидетельствует положительный знак коэффициента при произведении субсидий на индикатор специализации. Этот коэффициент отличен от нуля на 1%-ном уровне. В таблице 3 представлен анализ предельных эффектов субсидий на совокупную факторную производительность сельскохозяйственных предприятий в зависимости от уровня их специализации. Оценки свидетельствуют о негативном статистически значимом на 1%-ном эффекте субсидий только для первого перцентиля распределения, для которых доля выручки от растениеводства в общем объеме продаж меньше 5,3%. Другими словами, отрицательные эффекты от получения государственных субсидий в Амурской области в 2010-2014 гг. наблюдались только для животноводческих хозяйств. В остальных случаях государственные субсидии не оказывали
Table 2
Assessment of the statistical relationship between the total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2010-2014
Наименование переменных Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
Субсидии -0,154** (0,072) -0,149** (0,075) -0,178** (0,087) -0,134* (0,079) -0,149* (0,080) -0,092 (0,142) -0,162** (0,075) -0,154** (0,078) -0,197** (0,097)
Доля растениеводства -0,433 (0,471) -0,498 (0,494) -0,641 (0,855) -0,145 (0,412) -0,231 (0,425) -0,104 (0,867) -0,405 (0,457) -0,494 (0,480) -0,696 (0,859)
(Субсидии) х (доля растениеводства) 0,207*** (0,080) 0,194** (0,084) 0,167 (0,108) 0,206** (0,086) 0,204** (0,088) 0,079 (0,157) 0,219*** (0,084) 0,209** (0,087) 0,200* (0,116)
Земля 0,382*** (0,114) 0,385*** (0,109) 0,276* (0,153) 0,367*** (0,115) 0,373*** (0,111) 0,262* (0,158) 0,378*** (0,113) 0,381*** (0,108) 0,253* (0,145)
Численность занятых 0,338*** (0,100) 0 441*** (0,103) 0,145 (0,222) 0,345*** (0,102) 0,448*** (0,105) 0,145 (0,219) 0,335*** (0,100) 0,436*** (0,103) 0,157 (0,222)
Основной капитал 0,380*** (0,085) 0,327*** (0,087) 0,274 (0,247) 0,366*** (0,088) 0,323*** (0,089) 0,273 (0,253) 0,384*** (0,084) 0,325*** (0,087) 0,268 (0,246)
Участие в агрохолдингах 0,271 (0,179) 0,161 (0,184) -0,661 (0,476) 0,257 (0,177) 0,167 (0,181) -0,674 (0,481) 0,266 (0,179) 0,154 (0,184) -0,675 (0,473)
Константа 0,148 (0,650) 0,154 (0,663) 3,213 (2,180) 0,057 (0,671) 0,002 (0,674) 2,775 (2,315) 0,133 (0,640) 0,195 (0,653) 3,412 (2,177)
Количество наблюдений 347 347 347 347 347 347 347 347 347
Я2 0,68 0,68 0,11 0,67 0,68 0,11 0,67 0,68 0,12
Фиксированные эффекты на предприятия Нет Нет Да Нет Нет Да Нет Нет Да
Фиксированные эффекты на годы Нет Да Да Нет Да Да Нет Да Да
Примечание: в скобках робастные ошибки: *** р < 0,01; ** р < 0,05; * р < 0,1. Источник: рассчитано автором.
Table 3
Assessment of the statistical relationship between the total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2010-2014
Перцентиль распределения (доля растениеводства) Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
1% (0,05) -0,143** (0,069) -0,138* (0,071) -0,170** (0,082) -0,124* (0,075) -0,138* (0,076) -0,087 (0,135) -0,150** (0,71) -0,143* (0,074) -0,187** (0,092)
5% (0,40) -0,071 (0,046) -0,071 (0,047) -0,111** (0,057) -0,052 (0,050) -0,067 (0,051) -0,060 (0,092) -0,074 (0,048) -0,071 (0,049) -0,117* (0,062)
25% (0,78) 0,008 (0,032) 0,003 (0,032) -0,048 (0,051) 0,027 (0,035) 0,011 (0,035) -0,030 (0,067) 0,010 (0,033) 0,009 (0,033) -0,041 (0,051)
50% (0,93) 0,039 (0,034) 0,032 (0,033) -0,023 (0,058) 0,057 (0,036) 0,041 (0,037) -0,018 (0,070) 0,042 (0,035) 0,040 (0,034) -0,011 (0,056)
75% (0,998) 0,053 0,036 0,045 (0,035) -0,012 (0,062) 0,071* (0,038) 0,055 (0,039) -0,013 (0,074) 0,057 (0,037) 0,054 (0,036) 0,002 (0,060)
100% (1,00) 0,053 (0,036) 0,045 (0,035) -0,011 (0,062) 0,072* (0,038) 0,055 (0,039) -0,013 (0,074) 0,057 (0,037) 0,055 (0,036) 0,003 (0,060)
Примечание: в скобках робастные ошибки: *** р < 0,01; ** р < 0,05; * р < 0,1. Источник: рассчитано автором.
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ... ЦЭ
№ 3 2022
статистически значимого эффекта на производительность сельскохозяйственных предприятий.
После контроля общих трендов (включение фиксированных эффектов на годы) количественная оценка коэффициентов принципиально не изменяется (см. табл. 2, модель 2). Коэффициент при переменной субсидий сохранил отрицательный знак, а при произведении индикатора специализации на субсидии - положительный. Оба коэффициента статистически отличны от нуля на 5%-ном уровне. Анализ предельных эффектов субсидий также свидетельствует о том, что наблюдается отрицательная статистически значимая связь между производительностью и государственными субсидиями только у предприятий, входящих в первый перцентиль распределения по уровню специализации на растениеводстве.
Включение фиксированных эффектов на сельскохозяйственные предприятия (т. е. контроль инвариантности во времени и часто ненаблюдаемых характеристик) привело к тому, что коэффициент при произведении индикатора специализации и государственных субсидий перестал быть статистически значимым, хотя и сохранил положительный знак (см. табл. 2, модель 3). Анализ предельных эффектов субсидий в рамках этой модели свидетельствует в пользу отрицательной, статистически значимой на 5%-ном уровне связи между СФП и государственными субсидиями для уже 5%-го перцен-тиля распределения предприятий по уровню специализации на растениеводстве. Другими словами, отрицательный эффект государственных субсидий в первый год их получения наблюдался у тех предприятий, у которых доля выручки от продукции животноводства в общем объеме выручки реализации превышала 60%. Для предприятий, получавший основной доход от реализации продукции растениеводства, государственные субсидии не оказывали статистически значимого эффекта на их уровень СФП.
При рассмотрении в качестве объясняющей переменной государственных субсидий, полученных из федерального бюджета, были получены схожие оценки их эффектов на СФП сельскохозяйственных предприятий Амурской области в 2010-2014 гг. (см. табл. 2, модели 4-6). Так, для «наивной» модели и модели с временными трендами коэффициенты при переменной федеральных субсидий статистически значимы и имеют отрицательны знак. Оценки коэффициентов при произведении индикатора отраслевой специализации и федеральных субсидий статически значимы и имеют положительный знак. Анализ предельных эффектов федеральных субсидий в зависимости от уровня специализации также свидетельствует, что федеральные субсидии статистически значимо ассоциируются со снижением СФП для первого перцентиля распределения предприятий. При оценке предельных эффектов на основе «наивной» модели также получены свидетельства в
пользу положительной связи СФП и федеральных субсидий для предприятия третьего квартиля и выше, то есть для предприятий, получающих более 99,8% выручки от продукции растениеводства.
Включение в модель фиксированных эффектов на предприятия, также как в случае с совокупными субсидиями, приводит к тому, что коэффициент при произведении специализации и федеральных субсидий становится статистически незначимым. В то же время коэффициент при федеральных субсидиях сохраняет отрицательных знак и статистическую значимость. В результате оценка предельных эффектов федеральных субсидий свидетельствует об отсутствии их статистически значимого эффекта на СФП для всего распределения сельскохозяйственных предприятий Амурской области в 2010-2014 гг.
При рассмотрении в качестве объясняющей переменой государственных субсидий, полученных из регионального бюджета, во всех трех группах моделей («наивной», с временными трендами и с фиксированными эффектами предприятий) коэффициенты, как при субсидиях, так и при произведении субсидий на специализацию, статистически значимы и имеют положительный и отрицательный знаки соответственно. Оценка предельных эффектов свидетельствует об отрицательной, статистически значимой связи между СФП и региональными субсидиями для первого перцентиля распределения предприятий для «наивной» модели и модели с временными эффектами. При включении фиксированных эффектов на предприятия отрицательная связь между СФП и региональными субсидиями наблюдается уже для предприятий вплоть до пятого перцентиля распределения по уровню специализации на растениеводстве.
Таким образом, анализ данных за 2010-2014 гг. позволяет сделать заключение о том, что в этот период наблюдалась гетерогенность влияния государственных субсидий на СФП сельскохозяйственных предприятий Амурской области в зависимости от уровня их специализации на растениеводстве. Для предприятий, наиболее специализированных на животноводстве, наблюдался негативный эффект государственных субсидий на СФП, в то время как для преимущественно растениеводческих предприятий субсидии не оказывали статистически значимого эффекта на СФП. При этом, по всей видимости, негативный эффект субсидий на СФП животноводческих хозяйств был связан преимущественно с субсидиями, полученными из регионального бюджета.
Результаты оценивания двух периодов
Поскольку за рассматриваемый период 2010-2014 гг. произошла смена государственных программ и декларируемых в них приоритетов развития сель-
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ... ЦЭ
№ 3 2022
ского хозяйства, в работе была предпринята попытка оценить гетерогенность эффектов отдельно для 2010-2012 гг. и 2013-2014 гг. Так же, как для оценок эффектов субсидий за весь период, оценки для двух подпериодов были получены на основе трех типов моделей - без фиксированных эффектов, с временными трендами и с двунаправленными фиксированными эффектами. В качестве объясняющих переменных также рассматривались совокупные государственные субсидии, субсидии из федерального и регионального бюджетов. Результаты оценивания параметров моделей представлены в таблицах 4 и 6, а в таблицах 5 и 7 приведен анализ предельных эффектов.
Оценки, полученные для периода 2010-2012 гг., в целом очень близки к оценкам, полученным для всего периода (см. табл. 4-5, модели 1-3). Для «наивной» модели и модели с временными трендами коэффициенты при совокупных субсидиях имеют отрицательный знак и статистически значимы на 5%-ном уровне; коэффициент при произведении специализации на совокупные субсидии положителен и также значим на 5%-ном уровне. Анализ предельных эффектов совокупных субсидий на основе этих двух моделей говорит об отрицательном влиянии совокупных субсидий на СФП для животноводческих предприятий и положительном влиянии для предприятий с растениеводческой специализацией.
Оценка на основе двунаправленной модели фиксированных эффектов свидетельствует об отсутствии статистически значимой связи между СФП, совокупными субсидиями и специализацией предприятий, что может быть связано в том числе с недостатком вариации в данных после исключения из рассмотрения около 30% наблюдений. Предельные эффекты совокупных субсидий, оцененные на основе двунаправленной модели фиксированных эффектов, также статистически незначимы.
Аналогичная картина получается при оценке для периода 2010-2012 гг. набора моделей, в которых в качестве объясняющей переменной выступают государственные субсидии из федерального или регионального бюджетов (см. табл. 4-5, модели 4-9).
Результаты оценок моделей для периода 2013-2014 гг. значимо отличаются от оценок, полученных как для 2010-2014 гг., так и для 2010-2012 гг. Так, в отличие от других периодов коэффициент при произведении индикатора специализации и субсидий имеет отрицательный знак и статистически незначим вне зависимости от того, какая объясняющая переменная использована - совокупные субсидии или отдельно субсидии из регионального или федерального бюджета (см. табл. 6-7).
Коэффициент при переменной субсидий также имеет отрицательный знак, но статистически незначим. Анализ предельных эффектов для этого периода показал, что в 2013-2014 гг. отрицательное влияние совокупных
Table 4
Assessment of the statistical relationship between the total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2010-2012
Наименование переменных Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
Субсидии -0,173** (0,083) -0,167* (0,086) -0,101 (0,107) -0,178** (0,089) -0,186** (0,091) -0,022 (0,167) -0,184** (0,086) -0,179** (0,089) -0,136 (0,109)
Доля растениеводства -0,513 (0,519) -0,548 (0,537) -0,950 (1,885) -0,143 (0,436) -0,234 (0,446) -0,454 (2,032) -0,498 (0,506) -0,534 (0,525) -1,086 (1,776)
(Субсидии) х (доля растениеводства) 0,251*** (0,087) 0,251*** (0,091) 0,180 (0,155) 0,278*** (0,093) 0,296*** (0,095) 0,090 (0,209) 0,267*** (0,091) 0,268*** (0,095) 0,244 (0,149)
Земля 0,271** (0,136) 0,258* (0,132) 0,510* (0,282) 0,249* (0,138) 0,239* (0,134) 0,481 (0,291) 0,267** (0,134) 0,255* (0,130) 0,511* (0,279)
Численность занятых 0,515*** (0,129) 0,568*** (0,135) 0,273 (0,361) 0,537*** (0,132) 0,596*** (0,138) 0,256 (0,358) 0,511*** (0,129) 0,564*** (0,134) 0,289 (0,362)
Основной капитал 0,386*** (0,101) 0,353*** (0,104) 0,489 (0,307) 0,375*** (0,104) 0,337*** (0,107) 0,464 (0,315) 0,390*** (0,100) 0,357*** (0,103) 0,517 (0,312)
Участие в агрохолдингах 0,263 (0,215) 0,230 (0,215) -0,059 (0,163) 0,240 (0,213) 0,209 (0,213) -0,048 (0,156) 0,263 (0,215) 0,230 (0,216) -0,062 (0,165)
Константа 0,291 (0,688) 0,393 (0,707) -1,464 (2,603) 0,142 (0,724) 0,295 (0,729) -1,341 (2,764) 0,291 (0,679) 0,394 (0,696) -1,732 (2,566)
Количество наблюдений 225 225 225 225 225 225 225 225 225
Я2 0,71 0,72 0,18 0,71 0,72 0,17 0,71 0,72 0,19
Фиксированные эффекты на предприятия Нет Нет Да Нет Нет Да Нет Нет Да
Фиксированные эффекты на годы Нет Да Да Нет Да Да Нет Да Да
Table 5
Assessment of the statistical relationship between the total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2010-2012
Перцентиль распределения Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
(доля растениеводства) Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
1% (0,05) -0,170** (0,082) -0,159** (0,079) -0,154* (0,081) -0,163* (0,085) -0,171** (0,087) -0,018 (0,157) -0,170** (0,082) -0,165* (0,085) -0,124 (0,102)
5% (0,40) -0,111** (0,057) -0,072 (0,054) -0,067 (0,056) -0,066 0,059 -0,068 (0,060) 0,014 (0,099) -0,077 (0,056) -0,072 (0,057) -0,039 (0,062)
25% (0,78) -0,048 (0,051) 0,024 (0,039) 0,029 (0,039) 0,040 (0,043 0,045 (0,043) 0,048 (0,074) 0,025 (0,039) 0,031 (0,039) 0,055 (0,054)
50% (0,93) -0,023 (0,058) 0,061 (0,039) 0,066* (0,039) 0,081* (0,043) 0,089** (0,044) 0,061 (0,085) 0,064 (0,040) 0,070* (0,039) 0,090 (0,065)
75% (0,998) -0,012 (0,062) 0,078* (0,040) 0,083** (0,041) 0,100** (0,044) 0,109** (0,046) 0,067 (0,094) 0,083** (0,042) 0,088** (0,041) 0,107 (0,072)
100% (1,00) -0,011 (0,062) 0,078* (0,040) 0,084** (0,041) 0,100** (0,045) 0,109** (0,046) 0,068 (0,094) 0,083** (0,042) 0,089** (0,041) 0,107 (0,072)
Table б
Assessment of the statistical relationship between the total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2013-2014
Наименование переменных Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
Субсидии -0,045 (0,144) -0,046 (0,152) -0,106 (0,358) -0,086 (0,148) -0,089 (0,159) -0,171 (0,376) -0,049 (0,163) -0,046 (0,171) -0,043 (0,395)
Доля растениеводства 1,382 (1,088) 0,983 (1,157) -0,474 (1,368) 1,025 (0,998) 0,705 (1,068) -0,197 (1,419) 1,227 (1,019) 0,811 (1,096) -1,258 (1,219)
(Субсидии) х (доля растениеводства) -0,102 (0,183) -0,075 (0,188) -0,199 (0,374) -0,044 (0,183) -0,025 (0,191) -0,217 (0,412) -0,103 (0,204) -0,069 (0,209) -0,177 (0,398)
Земля 0 491*** (0,164) 0,506*** (0,159) 0,154 (0,144) 0,515*** (0,161) 0,526*** (0,153) 0,144 (0,145) 0,496*** (0,162) 0,512*** (0,158) 0,195 (0,156)
Численность занятых 0,264 (0,169) 0,278* (0,167) 0,695* (0,413) 0,288* (0,173) 0,306* (0,170) 0,749* (0,409) 0,270 (0,170) 0,278 (0,169) 0,568 (0,465)
Основной капитал 0,456*** (0,154) 0,410*** (0,152) 0,496 (0,331) 0 411*** (0,153) 0,380** (0,148) 0,546 (0,337) 0,437*** (0,151) 0,386** (0,150) 0,346 (0,337)
Участие в агрохолдингах 0,066 (0,305) 0,015 (0,306) -2,908*** (0,281) 0,080 (0,309) 0,019 (0,310) -2,861*** (0,281) 0,071 (0,303) 0,026 (0,305) -2,981*** (0,267)
Константа -1,578 (1,255) -1,296 (1,310) 2,383 (3,314) -1,256 (1,276) -1,113 (1,330) 1,858 (3,396) -1,399 (1,216) -1,057 (1,273) 3,902 (3,331)
Количество наблюдений 122 122 122 122 122 122 122 122 122
Я2 0,64 0,65 0,41 0,63 0,65 0,41 0,64 0,64 0,39
Фиксированные эффекты на предприятия Нет Нет Да Нет Нет Да Нет Нет Да
Фиксированные эффекты на годы Нет Да Да Нет Да Да Нет Да Да
Table 7
Assessment of the statistical relationship between total state subsidies and the total factor productivity of agricultural enterprises, depending on their size in 2013-2014
Перцентиль распределения Совокупные субсидии Федеральные субсидии Региональные субсидии
(доля растениеводства) Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8 Модель 9
1% (0,05) -0,051 (0,135) -0,050 (0,143) -0,117 (0,340) -0,088 (0,140) -0,091 (0,149) -0,182 (0,357) -0,055 (0,153) -0,050 (0,161) -0,052 (0,377)
5% (0,40) -0,086 (0,081) -0,076 (0,087) -0,186 (0,234) -0,103 (0,086) -0,099 (0,093) -0,258 (0,246) -0,091 (0,090) -0,074 (0,097) -0,114 (0,262)
25% (0,78) -0,125** (0,055) -0,104 (0,056) -0,262 (0,165) -0,120** (0,060) -0,109* (0,061) -0,341* (0,183) -0,130** (0,056) -0,100* (0,058) -0,182 (0,180)
50% (0,93) -0,140** (0,066) -0,115* (0,065) -0,291* (0,166) -0,126* (0,069) -0,113 (0,069) -0,373* (0,191) -0,145** (0,067) -0,110 (0,067) -0,208 (0,175)
75% (0,998) -0,147** (0,073) -0,120 (0,073) -0,304* (0,172) -0,129* (0,076) -0,115 (0,076) -0,388* (0,201) -0,152** (0,075) -0,115 (0,075) -0,220 (0,180)
100% (1,00) -0,147** (0,073) -0,120 (0,073) -0,305* (0,172) -0,129* (0,076) -0,115 (0,076) -0,388* (0,201) -0,152** (0,076) -0,115 (0,075) -0,220 (0,180)
и федеральных субсидий на СФП наблюдалось у предприятий с ярко выраженной растениеводческой специализацией. Отличные от предыдущего периода оценки могут быть обусловлены как сменой отраслевых приоритетов и механизмов их реализации в государственных программах развития сельского хозяйства, так и последствиями катастрофического наводнения на Дальнем Востоке России в 2013 г и тем, что значительная часть субсидий в этот период была призвана компенсировать сельскохозяйственным предприятиям ущерб, нанесенный этим наводнением.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе была предпринята попытка оценить, насколько гомогенны эффекты государственной поддержки сельскохозяйственных производителей в зависимости от уровня их специализации на производстве продукции животноводства или растениеводства. Для ответа на этот вопрос использовались данные по сельскохозяйственным предприятиям Амурской области.
Результаты анализа данных за 2010-2014 гг. свидетельствуют о гетерогенности эффектов субсидий. В этот период наблюдалась негативная статистически значимая связь между субсидиями и СФП на предприятиях, специализировавшихся на производстве продукции животноводства. Для преимущественно растениеводческих предприятий не было найдено свидетельств в пользу существования статистически значимой связи между субсидиями и СФП.
В работе также проанализированы два подпериода - 2010-2012 гг. и 2013-2014 гг. Оценки, полученные для 2010-2012 гг., в целом повторяют результаты, полученные для 2010-2014 гг. Однако позже ситуация изменилась, в 2013-2014 гг. наблюдалась отрицательная корреляция между СФП и субсидиями уже в хозяйствах, специализирующихся на производстве продукции растениеводства. Отмеченное изменение во влиянии субсидий на СФП могло быть связано как со сменой приоритетов и механизмов государственной поддержки сельскохозяйственных производителей, так и с ликвидацией последствий катастрофического наводнения на Дальнем Востоке России в 2013 г.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Асеева Т.А., Киселев Е.П., Сухомиров Г.И. Сельское хозяйство Дальнего Востока: условия, проблемы и потенциал развития / под ред. Н.Е. Антоновой; Институт экономических исследований ДВО РАН; Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства ХФИЦ ДВО РАН. Хабаровск: ИЭИ ДВО РАН, 2020. 162 с.
ЭФФЕКТЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ...
№ 3 2022
Билько А.М. Особенности государственной поддержки аграрного сектора Амурской области // Ученые записки. Выпуск 19. Экономические механизмы территориально-отраслевых взаимодействий / Институт экономических исследований ДВО РАН. Хабаровск: ИЭИ ДВО РАН, 2020. C. 5-31.
Билько А.М. Сельское хозяйство Амурской области: анализ основных тенденций развития // Дальневосточный аграрный вестник. 2017. № 3 (43). С. 213-222.
Васильева О.Г., Билько А.М. Оценка эффекта масштаба в сельском хозяйстве Амурской области // Пространственная экономика. 2016. № 2. С. 104-122. https://doi. org/10.14530/se.2016.2.104-122
Васильева О.Г., Билько А.М. Государственные субсидии и производительность сельскохозяйственных предприятий на примере российского Дальнего Востока // Вопросы экономики. 2022. № 2. С. 120-146. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-2-120-146
Васильева О.Г., Билько А.М. Производительность сельскохозяйственных предприятий и их участие в агрохолдингах на Дальнем Востоке России // Вопросы экономики. 2017. № 8. С. 104-120. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-8-104-120
Beveren van I. Total Factor Productivity Estimation: A Practical Review // Journal of Economic Surveys. 2012. Vol. 26. Issue 1. Pp. 98-128. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2010.00631.x
Bezlepkina I.V., Oude Lansink A.G.J.M. Impact of Debts and Subsidies on Agricultural Production: Farm-Data Evidence // Quarterly Journal of International Agriculture. 2006. Vol. 45. No. 1. Pp. 7-34.
Bezlepkina I.V., Oude Lansink A.G.J.M., Oskam A.J. Effects of Subsidies in Russian Dairy Farming // Agricultural Economics. 2005. Vol. 33. Issue 3. Pp. 277-288. https://doi. org/10.1111/j.1574-0864.2005.00067.x
Debertin D.L. Agricultural Production Economics. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012. 428 p.
Minviel J., Latruffe L. Effect of Public Subsidies on Farm Technical Efficiency: A Meta-Analysis of Empirical Results // Applied Economics. 2017. Vol. 49. No. 2. Pp. 213-226. https://doi.org/10.1080/00036846.2016.1194963
Rada N., Liefert W., Liefert O. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia // Journal of Agricultural Economics. 2020. Vol. 71. Issue 1. Pp. 96-117. https://doi. org/10.1111/1477-9552.12338
Rada N., Liefert W., Liefert O. Productivity Growth and the Revival of Russian Agriculture / USDA, Economic Research Service. ERR. No. 228. 2017. 40 p.
Sedik D., TruebloodM., Arnade C. Agricultural Enterprise Restructuring in Russia, 199195: A Technical Efficiency Analysis // Russia's Agro-Food Sector. New York: Springer, 2000. Pp. 495-512. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4531-6_22
Zhu X.X., Demeter R.M., Lansink A.O. Technical Efficiency and Productivity Differentials of Dairy Farms in Three EU Countries: The Role of CAP Subsidies // Agricultural Economics Review. 2012. Vol. 13. No. 1. Pp. 66-92.
Zhu X., Lansink A.O. Impact of CAP Subsidies on Technical Efficiency of Crop Farms in Germany, the Netherlands, and Sweden // Journal of Agricultural Economics. 2010. Vol. 61. Issue 3. Pp. 545-564. https://doi.org/10.1111/j.1477-9552.2010.00254.x
REFERENCES
Aseeva T.A., Kiselev E.P., Sukhomirov G.I. Agriculture of the Far East: Conditions, Problems and Development Potential. Edited by N.E. Antonova. Economic Research Institute FEB RAS, Far Eastern Scientific Research Institute of Agriculture, Khabarovsk
Federal Research Center FEB RAS. Khabarovsk: ERI FEB RAS, 2020, 162 p. (In Russian).
Beveren Van I. Total Factor Productivity Estimation: A Practical Review. Journal of Economic Surveys, 2012, vol. 26, issue 1, pp. 98-128. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2010.00631.x
Bezlepkina I.V., Oude Lansink A.G.J.M. Impact of Debts and Subsidies on Agricultural Production: Farm-Data Evidence. Quarterly Journal of International Agriculture, 2006, vol. 45, no. 1, pp. 7-34.
Bezlepkina I.V., Oude Lansink A.G.J.M., Oskam A.J. Effects of Subsidies in Russian Dairy Farming. Agricultural Economics, 2005, vol. 33, issue 3, pp. 277-288. https://doi. org/10.1111/j.1574-0864.2005.00067.x
Bilko A.M. Agriculture of the Amur Region: Analysis of the Main Development Trends. Dalnevostochnyy Agrarny Vestnik [Far Eastern Agrarian Bulletin], 2017, no. 3 (43), pp. 213-222. (In Russian).
Bilko A.M. Features of State Support for the Agricultural Sector of the Amur Region. Science Notes. Issue 19. Economic Mechanisms Territorial Industry Interactions. Economic Research Institute FEB RAS. Khabarovsk: ERI FEB RAS, 2020, pp. 5-31. (In Russian).
Debertin D.L. Agricultural Production Economics. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012, 428 p.
Minviel J., Latruffe L. Effect of Public Subsidies on Farm Technical Efficiency: A Meta-Analysis of Empirical Results. Applied Economics, 2017, vol. 49, no. 2, pp. 213-226. https://doi.org/10.1080/00036846.2016.1194963
Rada N., Liefert W., Liefert O. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia. Journal of Agricultural Economics, 2020, vol. 71, issue 1, pp. 96-117. https://doi. org/10.1111/1477-9552.12338
Rada N., Liefert W., Liefert O. Productivity Growth and the Revival of Russian Agriculture. USDA, Economic Research Service. ERR. No. 228, 2017, 40 p.
Sedik D., Trueblood M., Arnade C. Agricultural Enterprise Restructuring in Russia, 199195: A Technical Efficiency Analysis. Russia's Agro-Food Sector, New York: Springer, 2000, pp. 495-512. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4531-6_22
Vasilyeva O.G., Bilko A.M. Do Subsidies Drive Productivity? Farm-Level Evidence from the Russian Far East. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2022, no. 2, pp. 120-146. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-2-120-146 (In Russian).
Vasilyeva O.G., Bilko A.M. Evaluation of the Scale Effect in Agriculture of the Amur Region. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2016, no. 2, pp. 104-122. https://doi.org/10.14530/se.2016.2.104-122 (In Russian).
Vasilyeva O.G., Bilko A.M. Farm Productivity and Agroholdings Membership: Farm-Level Evidence from the Russian Far East. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2017, no. 8, pp. 104-120. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-8-104-120 (In Russian).
Zhu X.X., Demeter R.M., Lansink A.O. Technical Efficiency and Productivity Differentials of Dairy Farms in Three EU Countries: The Role of CAP Subsidies. Agricultural Economics Review, 2012, vol. 13, no. 1, pp. 66-92.
Zhu X.X., Lansink A.O. Impact of CAP Subsidies on Technical Efficiency of Crop Farms in Germany, the Netherlands, and Sweden. Journal of Agricultural Economics, 2010, vol. 61, issue 3, pp. 545-564. https://doi.org/10.1111/j.1477-9552.2010.00254.x
Поступила в редакцию / Submitted: 06.07.2022
Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing: 25.07.2022
Принята к публикации / Accepted for publication: 12.08.2022
Доступно онлайн / Available online: 30.09.2022
