CC BY
101
КОВАЛЕВ В.М., ЖУРАВЛЕВ С.Д., ЖУКОВ Р.А.
УДК 332.3:631.14:664.1
Экономическое обоснование эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственного назначения в Тульской области
В работе проведен анализ деятельности сельскохозяйственных организаций Тульской области на основании результатов корреляционно-регрессионного анализа. Представлено экономическое обоснование эффективности использования земельных ресурсов. Результаты исследования могут быть использованы для принятия управленческих решений как отдельно взятого производителя, так и по отрасли в целом.
Ключевые слова: земельные ресурсы, землепользование, корреляционно-регрессионный анализ, кадастровая стоимость земли.
Введение
Во множестве работ, посвященных анализу деятельности организаций в условиях рыночных отношений, все чаще и чаще встречается применение экономико-математических методов, в частности корреляционно-регрессионного анализа1.
Интерпретация результатов корреляционно-регрессионного анализа является одной из важных задач руководителя с целью повышения эффективности использования земельных ресурсов.
Ее практическое применение позволяет наметить основные пути и направления для реализации поставленных целей, опираясь на разработанные для данного региона нормативы2. Производственные функции финансово-экономической деятельности сельскохозяйственных организаций В общем виде производственную функцию деятельности любой организации можно представить в виде:
У = /(х2,...лп), (1)
где У - результативный признак, х - факторные признаки, включенные в модель, п - число факторных признаков.
Вид функции f зависит от типа выбранной модели, которая должна быть адекватной и точной. Обычно в качестве таких моделей используют линейные функции, компоненты которой находят с помощью метода наименьших квадратов:
^ (У! - У *. )2 ^ шп ,
(2)
где У*. - теоретическое значение уровней ряда, п- число уровней ряда.
В результате обработки статистических данных по ряду сельскохозяйственных организаций Тульской области были получены следующие производственные функции3:
Y=2999,302 + 0,024Х1 - 39,415Х2 - 437,839Х3 -10,043Х7 + + 1,886Х8+ 63,598Х13 - 3,622Х14, (3) где Y - стоимость валовой продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах 2000 г. в расчете на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб.; Х1 - кадастровая стоимость земель с/х назначения, руб./ га; Х2 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %; Х3 - количество среднегодовых работников в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, чел.; Х7 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук; Х8 - издержки производства в расчете на 100 га в сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.; Х13 -поголовье КРС в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, гол.; Х14 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в. Коэффициент множественной корреляции составил 0,915, а коэффициент детерминации - 0,837. Y = -1198,5-16,5Х1+11,5Х2+30,7Х3+53,9Х4, (4) где Y - урожайность зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни, центнеров; Х1 - доля чистых паров в площади пашни, %; Х2 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в.; Х3 -
балл бонитета; Х4 - доля многолетних трав в площади пашни, %.
Y=-322,061+0,001Х1+3,787Х2+0,877Х3+0,187Х4, (5) где Y - стоимость валовой продукции зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни (в сопоставимых ценах 2000 г), тыс. руб.; Х1 - кадастровая стоимость земель с/х назначения руб./га; Х - процент распахан-ности сельскохозяйственных угодий, %; Х3 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук; Х4 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в. Множественный коэффициент корреляции оказался равным 0,874, а Я2 - 0,764. Y = -275,976+3,184Х1-0,044Х2+1,763Х3+3,822Х4-2,201Х5+1,791Х6, (6)
где Y - стоимость валовой продукции растениеводства (в сопоставимых ценах 2000 г.) на 100 га условной пашни, тыс. руб.; Х1 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %; Х2 - стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.; Х3 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук; Х4 - затраты на покупку семян, тыс. руб./100 га; Х5 - затраты на нефтепродукты, тыс. руб./100 га; Х6 - затраты на запчасти и ремонт, тыс. руб./100 га. Коэффициент множественной корреляции составил Я=0,945, а Я2=0,894. Результаты расчета представлены в таблице 1.
Оказалось, что наибольшее влияние на результативный показатель оказывают затраты на покупку семян и затраты на нефтепродукты.
Полученные таким образом производственные функции могут быть использованы для анализа деятельности конкретных сельскохозяйственных организаций. Анализ производственной деятельности сельскохозяйственных организаций
На рисунке 1 представлены диаграммы отношения разности между фактическими и вычисленными по модели значениями результативного признака к фактическим данным, разделенным по административным районам Тульской области4. Представленные результативные признаки рассчитаны по формуле:
Таблица 1 Параметры моделей для анализа эффективности использования земельных ресурсов
Модель Нестандартизован-ные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1
В Стд. ошибка Бета
Стоимость валовой продукции (в сопоставимых ценах 2000 г) в расчете на 100 га условной пашни, тыс. руб.
У1 постоянная 2 999,302 766,719 3,912
Х1 0,024 0,007 0,753 3,649
Х2 -39,415 10,228 -0,799 -3,853
Х3 -437,839 155,989 -1,105 -2,807
Х7 -10,043 3,832 -0,591 -2,621
Х8 1,886 0,376 1,811 5,020
Х13 63,598 16,490 0,942 3,857
Х14 -3,622 1,293 -0,453 -2,801
Урожайность зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни, центнеров
У2 постоянная -1198,5 1161,1 1,032
Х1 -16,5 13,9 -0,212 -1,188
Х2 11,5 2,9 0,643 3,971
Х3 30,7 14,6 0,560 2,107
Х4 53,9 21,5 0,572 2,501
Стоимость валовой продукции зерновых и зернобобовых культур (в сопоставимых ценах 2000 г) на 100 га пашни, тыс. руб.
У3 постоянная -322,061 114,247 -2,819
Х1 0,001 0,001 0,265 1,320
Х2 3,787 1,524 0,482 2,484
Х3 0,877 0,426 0,324 2,060
Х4 0,187 0,190 0,147 0,984
Стоимость валовой продукции растениеводства (в сопоставимых ценах 2000 г) на 100 га условной пашни, тыс. руб.
У4 постоянная -275,976 113,673 2,428
Х1 3,184 1,397 ,281 2,279
Х2 -,044 ,018 -,362 -2,408
Х3 1,763 ,697 ,451 2,530
Х4 3,822 1,019 ,937 3,749
Х5 -2,201 ,794 -,636 -2,774
Х6 1,791 ,998 ,346 1,795
У - У 7. =*100%
(7)
где У- фактические значения результативного признака, у - значения, вычисленные по модели, / - номер административного района.
Отрицательные значения показателей говорят о неэффективном использовании земельных ресурсов. При анализе диаграмм можно сделать ряд полезных выводов.
№ 4 2009 г.
Для анализа урожайности зерновых и зернобобовых культур рассмотрим два района с наибольшим и наименьшим уровнем урожайности (Суворовский и Дубенский районы). Оказывается, что при худших показателях качества земли (балл бонитета составляет соответственно 60 и 63) внесение минеральных удобрений на 1 га пашни п.в. в Суворовском районе в 1,38 раза выше, чем в Дубенском районе, а это говорит о неэффективном использовании земельных ресурсов. В Щекинском районе внесение минеральных удобрений значительно выше, чем в Суворовском районе, однако отклонение от среднего значения относительного показателя существенно меньше.
Причиной такого несоответствия может служить неправильный подбор состава минеральных веществ. Балл бонитета по Щекинскому району равен 77, и это есть среднее значение. Следовательно, значительная доля земли лучшего качества ос-
тавлена под пары (11,2%) и не используется, тогда как в Суворовском районе наоборот, их доля составляет всего лишь 1,4%.
Поступая аналогичным образом при ана-лизестоимости валовой продукции зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни, рассмотрим ситуацию по Куркинско-му и Щекинскому районам. Различия могут быть объяснены неправильно установленной ценой на продукцию, а также заниженной (по Щекинскому району) и завышенной (по Кур-кинскому району) кадастровой стоимостью земли сельскохозяйственного назначения. При этом доля посевных площадей, отведенных под зерновые и зернобобовые культуры, к общей площади пашни различается почти на 16%. Сходной с предыдущим выводом остается ситуация по внесению минеральных удобрений. Неэффективным является и использование парка техники в Щекинском районе, в частности тракторов.
Рисунок 1. Диаграммы относительного отклонения фактических значений результативного признака от вычисленных показателей, %.
1 - Алексинский район, 2 - Арсеньевский район, 3 - Белевский район, 4 - Богородицикий район, 5 - Веневский район, 6 - Воловский район, 7 - Дубенский район, 8 - Ефремовский район, 9 - Заокский район, 10 - Каменский район, 11 - Кимовский район, 12 - Киреевский район, 13 - Куркинский район, 14 - Ленинский район, 15 - Новомосковский район, 16 - Одоевский район, 17 - Плавский район, 18 - Суворовский район, 19 - Тепло-Огаревский район, 20 -Узловский район, 21 - Чернский район, 22 - Щекинский район, 23 - Ясногорский район.
Результативные показатели по Арсень-евскому, Кимовскому, Ленинскому и Теп-ло-Огаревскому району наиболее близки к расчетным значениям. По уровню внесения минеральных удобрений наблюдается перерасход в Ленинском районе, который, к сожалению, не принес существенного увеличения стоимости валовой продукции. При этом большая обеспеченность тракторами по сравнению с другими районами может свидетельствовать о неэффективном их использовании.
По показателю относительного отклонения стоимости валовой продукции растениеводства на 100 га условной пашни наиболее и наименее эффективными по использованию земельных ресурсов соответственно оказались Киреевский и Ще-кинский районы. Помимо вышеописанных причин здесь существенную роль сыграл расход топлива, зависящий от изношенности парка техники и его ремонта. Нерациональными в отношении повышения эффективности стали затраты на приобретение семян. При этом на существенное отклонение результативного признака от среднего значения показателя повлияла стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, которая более высокая в Щекинском районе, чем в Киреевском районе. Данные по Ве-невскому, Ефремовскому, Плавскому и Ясногорскому районам ближе всех к расчетным значениям исследуемого показателя. Менее эффективное использование парка тракторов и нефтепродуктов наблюдалось в Ефремовском районе. Причем причиной этого может быть использование вышеназванных факторов не по назначению.
При рассмотрении относительного отклонения стоимости валовой продукции сельского хозяйства на 100 га условной пашни наблюдается несколько иная картина. Наиболее эффективное использование земельных ресурсов отмечено в Узловском районе, а наименее - в Ефре-мовском. В первом случае убыточность организаций животноводства компенсируется за счет успешного функциониро-
вания предприятий растениеводства, во втором - их финансово-производственная деятельность такого эффекта не обеспечивает. При этом нагрузка на одного работника в Узловском районе на 1,3% выше, чем в Ефремовском районе, хотя среднемесячная заработная плата составляет 4995,8 руб. и 5216,3 руб. соответственно. А это уже говорит о неэффективной внутренней организации функционирования производства и формы управления. Показатели Богородицкого и Новомосковского районов более приближены к расчетным показателям. Влияние обеспеченности рабочей силой и сельскохозяйственной техникой компенсируется большим наличием КРС в Новомосковском районе, что стабилизирует его производство в целом по сельскому хозяйству.
Такой анализ можно провести по всем административным районам области, что позволит сделать экономическое обоснование эффективности использования земельных ресурсов и для конкретного товаропроизводителя.
Обобщая полученные результаты, можно сказать, что на эффективность использования земельных ресурсов наибольшее влияние оказывают следующие факторы:
1. Кадастровая стоимость земель с/х назначения и балл бонитета.
2. Процент распаханности сельскохозяйственных угодий.
3. Внесение минеральных удобрений на 1 га пашни.
4. Доля чистых паров в площади пашни.
5. Доля многолетних трав в площади пашни.
6. Обеспеченность рабочей силой и техникой.
7. Затраты на покупку семян, нефтепродукты и запчасти и ремонт, причем связь между результативным признаком и первым и третьим факторами положительная, а со вторым - отрицательная.
8. Издержки производства в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий.
9. Поголовье КРС в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий.
10. Стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного
№ 4 2009 г.
назначения в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий.
Первый фактор связан с мероприятиями, включенными в состав землеустроительных работ, в частности по оценке земли и ее потенциала; второй - с экстенсивным, а третий - с интенсивным способом ведения хозяйства. Четвертый и пятый факторы зависят от организации севооборота. Обеспеченность рабочей силой есть следствие как государственной политики в отношении АПК, так и внутренних отношений в организациях, занимающихся сельскохозяйственным производством. Ещё один фактор связан с маркетинговыми мероприятиями. Последние показатели есть итог экономической активности, а также финансовой и рыночной устойчивости предприятий.
Заключение
Обобщая представленные результаты и используя дополнительные статистические данные, можно сделать следующие выводы, которые раскрывают сущность эффективного землепользования, а также могут быть полезными для анализа сложившейся ситуации в АПК Тульского региона.
1. Существуют существенные различия в объективных условиях хозяйствования и результатах производства по административным районам Тульской области, однако их можно уменьшить за счет научно обоснованного управления как на уровне товаропроизводителя, так и на уровне государства.
2. Существуют резервы для повышения эффективности использования земли, хотя за последние пять лет урожайность сельскохозяйственных культур в целом по региону уменьшается. Эти резервы скрыты в рациональном использовании минеральных удобрений, парка техники, нефтепродуктов, организации труда сотрудников предприятий, основных производственных фондов, а также в снижении затрат на выпуск продукции.
3. Влияние качества земли на результативные показатели эффективного ис-
пользования земельных ресурсов значимо при анализе урожайности зерновых и зернобобовых культур. Однако при вычислении других показателей такая тенденция не прослеживается, что в некоторых случаях говорит о неверной оценке земли сельскохозяйственного назначения. Следует с особым вниманием отнестись к проблеме оценки земли и рассмотреть возможность внесения дополнений в методику расчета ее стоимости.
4. Неправильное распоряжение земельными ресурсами приводит к снижению показателей эффективности землепользования. Необходимо осуществлять контроль за использованием земли по целевому назначению с учетом ее местоположения, физических свойств и окружающих природно-климатических условий.
5. Эффективнее работают предприятия с более низким качеством земли, а в некоторых случаях и уровнем заработной платы. Это требует тщательного анализа производственных отношений внутри коллективов организаций, на основе которого оказывается возможным принять верные управленческие решения, направленные на стимулирование работников сельского хозяйства.
6. Неоднородность цен на сельскохозяйственную продукцию приводит к неправильной оценке эффективности использования земельных ресурсов. Государственное регулирование, субсидирование и пересмотр стоимости отдельных видов продукции обеспечат более обоснованный подход к решению поставленной задачи.
Сформулированные выводы предопределяют возможные пути повышения эффективности землепользования.
1 Кравченко Р. Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1978.
2 Рабинович Л.М. Нормативная основа экономического стимулирования. М.: Росаг-ропромиздат, 1989. 208 с.
3 Тульская область в ХХ1 веке. Доклад. Тула, 2007. 131 с.
4 Там же.
