CC BY
26
5. Gosudarstvennaja programma Omskoj oblasti «Razvitie transportnoj sistemy Omskoj oblasti»: utv. Postanovleniem Pravitel'stva Omskoj oblasti ot 16.10.2013 №262-p [State program of the Omsk region "Development of the Omsk region transport system ": approved by the Decree of the Omsk region Government dated 16.10.2013 no. 262-p.] Access mode: http://www.consultant.ru.
© Т. И. Захарова, 2017
Автор статьи: Татьяна Ивановна Захарова, кандидат экономических наук, заведующая кафедрой экономики и землеустройства, Тарский филиал Омского государственного аграрного университета им. П. А. Столыпина, e-mail: zaharovati@mail.ru
Рецензенты:
Ю. В. Шляпина, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления персоналом, Омская гуманитарная академия.
Э. А. Латыпова, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления персоналом, Омская гуманитарная академия.
УДК 338.012 DOI Ш.17238^П1998-5320.2017.27.165
Е. А. Семёнова,
Государственный аграрный университет Молдовы
МЕТОД СТОХАСТИЧЕСКОЙ ГРАНИЦЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ КРЕСТЬЯНСКИХ ФЕРМЕРСКИХ ХОЗЯЙСТВ В РЕСПУБЛИКЕ МОЛДОВА
Представлен метод определения уровня развития крестьянских фермерских хозяйств в Республике Молдова. В основе метода оценки предложен анализ стохастической границы для полунормального распределения Гаусса. Представлены экономико-социальные характеристики руководителей хозяйств и приведены статистические показатели деятельности фермерских хозяйств. Выявлена функциональная зависимость между уровнем развития крестьянских фермерских хозяйств и доходами от различных категорий деятельности.
Ключевые слова: крестьянские фермерские хозяйства, анализ стохастической границы, регрес-сионый анализ.
Оценка современного состояния развития крестьянских фермерских хозяйств (КФХ) Молдовы осуществляется на основе отчётов о социально-экономическом развитии с использованием анализа экономических показателей и иных данных. Определение этих показателей поможет провести комплексный анализ проблем и перспектив развития хозяйств в Республике Молдова. Перспективы, границы занятости в фермерском движении только в России рассматривались ещё в работах О. Ю. Патласова [5].
В последнее время наблюдается увеличения сельскохозяйственных угодий в КФХ, что свидетельствует о внесении всё более существенного вклада в развитие аграрной экономики страны (рис. 1).
Доля КФХ составила около 40 % от общего числа сельхозугодий. На данную организационно-правовую форму приходится 749 тыс. га, что на 95 тыс. га больше площади общества с ог-раниченой ответственностью (ООО). В свою очередь, ООО владеет площадью в размере 654 тыс. га, что соответственно составляет 34 %. Организационно -правовой формой в виде сельскохозяйственных кооперативов владеют 7 % сельхозугодий. Одну из наименьших процентов содержит доля государственных предприятий, которая составляет 1 %, то есть 14 тыс. га. Прочим сельхозпроизводителям принадлежит 17 %.
Сбор анкетных данных проводился в 2015 году, специалистами из Государственного аграрного университета Молдовы (ГАУМ) при поддержке Академии Наук Молдовы. В данном опросе приняли участие 938 респондентов из 9 районов (рис. 2).
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
39
34
17
7
О С
х
X
си
ь £
го Ч!
d ш
и п. о
си
et о
О I
^ о.
о
X
■О
m
П5 CL
си
.
о о
О О О
X 0
си
2
1
Рис. 1. Структура сельхозугодий Республики Молдова на 2011 год, % Источник: Национальное бюро статистики
Рис. 2. Район исследования
Именно анкетирование даёт возможность изучить структуру и состояние хозяйств отдельных регионов республики. Для анализа были выбраны следующие показатели: размер хозяйства, использование земель, виды выращиваемых культур, численность и виды животных, сельскохозяйственная техника и оборудование, используемые в хозяйстве, а также рабочая сила, занятая сельскохозяйственной деятельностью. Данная информация содержит важное значение для определения уровня развития КФХ и личных подсобных хозяйств (ЛИХ), а также отображает состояние сельской местности. Концептуальная база, которая используется в исследовании, включает в себя три раздела:
• Первый связан с индивидуальными характеристиками семьи (возраст, пол, состав семьи, образование, основная и дополнительная занятость и т. д.).
• Второй связан с характеристиками о жилье (наличие водоснабжения, канализационной системы, отопления, бытовых электроприборов и т. д.), что поможет создать общее представление о бедности в каждом домохозяйстве.
• Третий связан с особенностями фермерских хозяйств (размер и структура хозяйств, уровень затрат и доходов, урожайность отдельных культур, а также информация о кредитовании и субсидировании).
Такой информационный сбор данных способствует использованию ресурсов с максимальной выгодой, но вместе с этим существуют и ряд недостатков. Выборка, использованная в настоящем исследовании, не выводит конкретных результатов по тем или иным категориям общества.
Также недостатки социологического исследования могут возникнуть в тот момент, когда интервью невольно искажается опрашиваемыми, причём искажения часто носят систематический характер. Многие сведения, необходимые социологу, несут неизвестный или неосознанный характер для респондента. Поэтому результаты опросов должны перепроверяться, а также дополняться социологическим наблюдением, изучением результатов деятельности. Для более точного расчёта анализируемых показателей автор предлагает использовать метод анализа стохастической границы.
Существуют различные методы оценки уровня развития КФХ, которые основаны на статистических методах сравнения показателей результативности деятельности в сельском хозяйстве. Параметрические методы, которые предполагают наличие производственной функции, наиболее адекватно отражают сравнительный анализ экономических агентов в условиях рыночной конкуренции.
В исследуемой работе предложен метод анализа стохастической границы (Stochastic Frontier Analysis - SFA) для определения сравнительных экономических показателей КФХ. В качестве производственной функции, которая согласно методу наибольшего правдоподобия лучше всего согласуется с исходными данными, была выбрана функция Cobb Douglas (рис. 3).
Рис. 3. Производственная функция Cobb Douglas
На рисунке 3 значение производной производственной функции отражает уровень развития КФХ и более высокое значение производной соответствует более высокому уровню эффективности экономического агента. Если фермер находится в точке А согласно агрегированным ресурсам (значение экзогенной переменной Х), то наклон прямой ОА отражает эффективность КФХ. Смещение экономического агента из точки А в точку В на производственной функции в результате улучшения хозяйственной деятельности (повышение эндогенной переменной У) повышает эффективность КФХ до уровня наклона прямой ОВ. Однако, если смещение в хозяйственном механизме предполагает переход точки А в точку С (уменьшенее экзогенной переменной Х), которая выражается в экономии ресурсов при той же производительности факторов, мы достигаем наибольшей эффективности производства, и на производственной функции прямая ОС идёт по касательной. Таким образом точка С является технически оптимальной шкалой эффективности для данного уровня технологии КФХ.
Экономический агент, который располагается ниже производственной функции, показывает эффективность ниже оптимальной для данного соотношения ресурсов (переменная Х) и результатов
сельскохозяйственной деятельности (переменная У), что доказывает, что уровень развития фермерского хозяйства ниже. На основании данного подхода, который определяется наклоном секущих, можно сформировать рейтинг сравнительного анализа экономических агентов. Модель отражает сравнительную эффективность КФХ на основании соотношения эндогенных и экзогенных факторов.
Определённый в данной модели параметрический рейтинг отражает уровень развития КФХ и может быть использован для оценки функциональной зависимости для различных факторов в сельскохозяйственной деятельности. В результате анализа могут быть выделены экономические агенты, которые находятся по параметрам на производственной функции и, соответственно, имея эффективность, равную единице, являются эталоном технологической организации производства. Все другие экономические агенты (которые находятся ниже производственной функции) нуждаются в улучшении технологической структуры производства либо уменьшением используемых ресурсов (смещение АС) при фиксированном уровне производства, либо повышением уровня производства (смещение АВ) при фиксированном уровне используемых ресурсов.
В результате обработки 723 КФХ за 2015 год получены следующие результаты:
1) представлены значения эластичности для факторов, которые включены в модель;
2) определена техническая эффективность КФХ для рассматриваемых факторов.
Таблица 1
Уровень развития КФХ в зависимости от площади хозяйства и затрат
№ Доход, тыс. лей Площадь, га Затраты, тыс. лей TE
1 67 000 3,05 24 300 0,5733
2 25 000 2,41 10 300 0,3760
3 15 000 2,9 200 0,5423
4 40 000 2,48 36 500 0,4040
5 5000 2,24 4450 0,1364
6 18 000 1,99 3950 0,3596
7 77 300 2,19 2950 0,7261
8 83 000 0,38 1200 0,7607
9 9200 2,56 900 0,3050
10 53 000 2,8 3890 0,6413
11 68 000 2,23 7758 0,6501
12 24 000 1,97 14 100 0,3417
13 56 000 1,41 6550 0,6107
14 3500 1,65 3400 0,1088
15 28 700 4,63 8000 0,4379
16 15 000 8,24 11 060 0,2701
17 3000 0,68 3815 0,0914
18 50 600 1,3 3400 0,6301
19 42 200 4,85 1100 0,6750
20 48 000 0,16 10 278 0,5107
21 13 400 3,43 5662 0,2752
22 50 600 1,3 3400 0,6301
Среднее арифметическое 0,5389
Источник: расчёты автора
Константа beta 0 из формулы принимает значение 0,918. В то время, как beta 1, которая отвечает за площадь, принимает значение - 0,052. Это говорит о том, что площадь КФХ отрицательно влияет на уровень развития и эффективность. Например, если повышаем на 1 % обрабатываемую площадь хозяйства, то доход уменьшается на 0,052 %. Данная информация согласуется с данными статьи IAMO Forum 2009.
Что касается константы beta 2, которая отвечает за затраты в хозяйстве, то положительные значения 0,285 говорят о том, что использование дополнительных ресурсов повышает уровень развития КФХ. Например, если увеличиваем затраты на 1 %, то доход КФХ увеличивается на 0,285.
Среднее значение технической эффективности по данной выборки равна 0,538, что соответствует ожидаемому результату деятельности хозяйств. Например, хозяйство под номером 499 имеет эффективность 0,8745, что является максимальным для данной выборке и соотношение обрабатываемой земли 0,65 га и объём затрат 23,2 тыс. лей наиболее благоприятное. Хозяйство 390, которое имеет 0,91 га и объём затрат 2,4 тыс. лей с минимальной эффективностью в выборке 0,044 показывает худшее соотношение площади и объёма затрат.
Например, в таблице 1 фермер под номером 8 имеет высокий рейтинг в оценки уровня развития КФХ за счёт эффективного использования ресурсов. Для данного хозяйства материальные затраты составляют всего лишь 1200 лей при обрабатываемой площади 0,38 га, а доход очевидно высокий - 83 000 лей, за счёт плодовых культур, которые имеют высокую добавленную стоимость. Что касается фермера под номером 14 с низким рейтингом - 0,108, то можно отметить, что низкий доход - 3500 лей при обробатываемой площади - 1,65 га, близкой к среднезвешенной по выборке и высоких материальных затратах отражает выбор полевых культур с низкой добавленной стоимостью, а также неэффективным менеджментом.
В Республике Молдова насчитывается около 1614 сёл и деревень с численностью 2 млн 42 тыс. человек, что составляет более половины населения страны, то есть 57,5 %. В последние годы наблюдается постепенное сокращение населения в сельской местности. Молдова столкнулась с серьёзнейшим демографическим кризисом, что приводит к исчезновению четырёх сёл, а это равносильно минус 10 тысяч жителей. Согласно данным выборки, главные факторы изменения численности населения страны можно наблюдать на рис. 4.
250 200 150 100 50
L
си m
о ^
си
I
си m
о ^
си
ï
LI Ьж.
си m
о ^
си
си m
о ^
си
си m
о ^
си
□ доля семей
□ живёт в селе
□ работает в селе
□ работает за границей
си m
о ^
си
0
Рис. 4. Состав семьи, человек Источник: расчёты автора
На рисунке 4 представлены типы и характеристики семей в процентном соотношении. Мы можем наблюдать, как изменилась концепция многодетных семей. Если раньше семья с тремя-четырьмя детьми была обыденным явлением, то сейчас доля таковых не достигает и 10 %.
Подавляющее число семей состоит из 2-3 человек. Семьи с двумя членами семьи являются часто встречаемыми и представляют 24 %. Доля таких семейств достигает критического максимума и составляет около 70 %. В то время как доля семей, состоящих из 7 человек, достигает всего лишь 0,90 %. Одной из причин, приведших к ухудшению показателя рождаемости, стало финансовое положение в семье. Демографы отмечают, что каждая пятая семья сталкивается с проблемой
невозможности содержания собственных детей. Государственная поддержка в том объёме, в котором она сейчас оказывается, недостаточна. Хотя сумма единовременного пособия при рождении выросла в 10 раз за последние 15 лет, она не способна покрыть все необходимые расходы.
Не рассматривает работу в стране доля семей, состоящих из 3 и более человек. Так, данная доля семей составляет наибольший показатель миграции: 3 человека - 26 % и 4 человека - 32 %. Не наблюдается оттока людей за границу только в семьях с 1 человекам. Именно в этих семьях показан высокий уровень обеспеченности работой в сельской местности, который составляет более 50 %.
Причинами, побуждающими граждан Молдовы уезжать из страны, являются: более высокий уровень дохода в принимающих странах, более высокий уровень жизни, расширенные возможности для личного развития и наличие «успешных» мигрантов и созданных ими социальных сетей за границей (родственники, знакомые и близкие друзья). Так, в 2007 году доход, перечисленный молдавскими мигрантами из-за рубежа, достиг своего пика, составив 36 % от ВВП.
Руководитель (глава хозяйства) - это человек, который принимает важные решения, касающиеся деятельности хозяйства. Главой сельхозединицы может быть физическое лицо, группа физических лиц или юридическое лицо от имени и за счёт которого сельхозединица осуществляет свою деятельность и которое отвечает за экономическую и юридическую деятельность сельхозединицы, защищая от экономических рисков, исходящих от деятельности сельхозединицы (Общая сельскохозяйственная перепись - 2011).
Демографическая ситуация на селе продолжает ухудшаться. Происходит сокращение численности и старение сельского населения, сокращается продолжительность жизни сельчан. На 1 января 2010 г. численность населения в возрасте 60 лет и старше составила 500,4 тыс. Следует отметить, что темпы старения населения Молдовы намного выше, чем в развитых европейских странах. Доля людей пожилого возраста в общей структуре населения всего лишь за 50 лет увеличилась почти в два раза. На примере рисунка 5 можно наблюдать средний возраст главы хозяйства.
Рис. 5. Возраст руководителя хозяйства, лет Источник: расчёты автора
Для Республики Молдова характерно присутствие большого числа предпринимателей от 41 до 70 лет (75 %) и очень низкое количество молодых предпринимателей, занятых в производстве сельскохозяйственной продукции (5 %). Таким образом, мнение о том, что собственный бизнес старается открыть в основном наибольшее количество молодых людей, не подтверждается, так как основную группу предпринимателей составляют люди, возраст которых больше 30 лет. Данное явление говорит об интенсивной урбанизации большой части молодого населения, а также значительном миграционном потоке.
Большая доля предпринимательской деятельности наблюдается в возрастных категориях от 30 до 50 лет - 36 %, от 50 до 60 лет - 29 %, свыше 60 лет - 34 %. Согласно Закону о пенсиях государственного социального страхования, в Молдове пенсионный возраст составляет для женщин 57 лет, для мужчин - 62 года. То есть значительную долю семейных предприятий возглавляют люди предпенсионного и пенсионного возрастов от 50 до 70 лет (52 %).
Минимальный размер пенсий по возрасту для работников сельского хозяйства составил 844 лей. В итоге, менее состоятельные жители сельской местности, а именно пенсионеры, вовлечены в ведение хозяйств. Фермерская деятельность легко совмещается с обычной работой по дому, при этом позволяет обеспечивать семью свежими продуктами питания, а также является дополнительным источником дохода.
Установлено, что чаще всего семейными предприятиями руководят мужчины, семейных фирм под женским руководством в 5 раз меньше, встречается и «смешанный» вариант, когда руководителями являются представители обоих полов. Согласно данным рисунке 6, который представлен ниже, можно рассмотреть предпринимательскую долю мужчин и женщин.
Число хозяйств, возглавляемых мужчинами, выше и составляет 75 %. В то время как женская доля в управлении хозяйств составляет 25 %. Но если сравнить экономически активных людей по половой принадлежности, то доля женщин составляет 49,2 %, а доля мужчин слегка выше - 50,8 %. Женщины составляют значительную долю экономически активного населения в сельскохозяйственном секторе. Многие сельские женщины, которые «статистически» классифицированы как «экономически неактивные», в действительности могут работать в качестве фермеров на себя или в качестве неоплачиваемых семейных работников на малых фермах или в огородах, но с большей вероятностью заявляют о себе, что они не заняты в сельскохозяйственном секторе (Вепепа, 1981, цитируется в ФАО, 2011). Так, доля женского управления в хозяйстве превышает фиксированный показатель, выявленный анкетированием.
Образование - важнейший фактор, тесно связанный с производственными возможностями хозяйств, уровнем общего дохода хозяйств. Всё это в конечном счёте влияет на благосостояние хозяйств и экономический рост в масштабах страны. Благополучие развитых стран основывается на высокообразованном населении. Образование является важным инструментом расширения прав и возможностей. Ряд эмпирических исследований показал, что с повышением уровня образования повышается заработная плата. На примере исследуемых хозяйств можно рассмотреть уровень образования руководителей (рис. 6).
40 35 30 25 20 15 10 5 0
Высшее
Неполное высшее
Среднее специальное
Общее среднее
Неполное среднее
Рис. 6. Руководители хозяйств по образованию Источник: расчёты автора
Как показано на рисунке 6, меньше 20 % всех владельцев аграрных хозяйств получили среднее неполное образование. В неполном высшем образовании разрыв максимален и составляет менее 9 %, в то время как высшее - 10 %. Стоит отметить, что 36 % всех владельцев аграрных хозяйств указали, что они обладают средним общим образованием, что является наибольшей долей. Также немалую долю составляет категория со средним специальным образованием - 27 %. Уровень образования руководителя отражает качество управления хозяйством, что приводит к положительным результатам.
Несельскохозяйственный сектор включает в себя все другие виды деятельности в сельской местности, кроме занятия в сельском хозяйстве, рыболовства и охоты. К несельскохозяйственной деятельности относят любую не аграрную деятельность. Она может включать работу членов фермерской семьи в городе или в другой стране (Start, 2000; Chaplin, Davidova and Gorton, 2003).
40 35 30 25 20 15 10 5 0
Рис. 7. Руководители хозяйств по занятости Источник: расчёты автора
На рис. 7 приведён обзор данных по занятости руководителей хозяйств. Данные показывают, что 37 % управленцев получают доход от сельской деятельности, что равносильно несельскохозяйственной занятости. Несельскохозяйственная деятельность по найму, является основным источником занятости и составляет 36 %, что на 4 % больше показателя деятельности в КФХ.
В литературе определяют две группы факторов, оказывающих влияние на несельскохозяйственную занятость. Это факторы спроса (demand-pull factors) и факторы нужды (distress-push factors):
- Факторы спроса - описывают ситуацию, когда для занятых в сельском хозяйстве появляется выгодная возможность занятости в несельскохозяйственном секторе;
- Фактор нужды - описывает ситуацию, когда недостаточные доходы в сельском хозяйстве заставляют искать другой дополнительный источник в несельскохозяйственном секторе.
Иными словами, сельское население переключается на неаграрные виды деятельности под давлением двух видов факторов: либо спрос на результаты этой деятельности ведёт к росту доходов от неё сверх уровня дохода от сельского хозяйства, либо население ищет возможные дополнительные источники дохода в условиях нужды [2].
В качестве модели описывающей зависимость уровня развития КФХ от дохода от реализации сельскохозяйственной продукции, была использована степенная функция:
ТЕ = +
где ТЕ - это уровень развития хозяйства,
Х1 - это представленный выше каузальный фактор (рис. 9).
В аграрном секторе трудится свыше 287,5 тыс. человек. Сельскохозяйственной деятельностью занято 37 % семей, при этом в 5 % домохозяйств наблюдается получение основного дохода от занятости в сельскохозяйственных организациях по найму. Размер среднемесячной заработной платы от занятости в сельском хозяйстве по стране равен 3745,3 лей. Средний годовой доход в расчёте на одного члена семьи в домохозяйствах с сельскохозяйственной занятостью в выборке составляет максимум 84 000 лей.
2 X
о X CD
X CÛ
>• ь
си ф СО CL et JS ОС
си h- Ш m
и U О
со ja X
ос k X
.0 1- и m О X О 1- s ^
о oc и
1- X .0
ос CD
X m си
П5 и
m
ос
П5
си
X X
си
о
X ■О
си
I-
ос си et
о
X X
си
ш
П5
о
X
о ^
и
■О
^
си и си
X
си си
eu
.û s
1- J-
oc 0
X CL
CD С
m
eu
X
-û <D 1- cu
eu CÛ
X 1-
0 0
s
eu
X LQ
eu
с
Plot of Fitted Model = sqrt(0,234508 + 0,000741991*sqrt(joxoja от реалшаинн c'ct проду кции)
1 p ■ ■ ■ , ■ ■ ■ , ■ ■ ■ , ■ ■ ■ n 0,8 0,6
P
0,4 0,2
ok ... ........,...,-
0 2 4 6 8
дохода от реализации (хюоооо,)
сельскохозяйственной продукции Рис. 8. Зависимость уровня развития КФХ от дохода от реализации сельскохозяйственной продукции
Согласно приложению 2 в данной модели, если мы увеличиваем на 1 % доход от реализации сельскохозяйственной продукции, то уровень развития хозяйства увеличивается на 0,74 %. Коэффициент детерминации - R2 в рассматриваемой модели составляет 16 %, что говорит о существенном влиянии данного фактора на уровень развития КФХ. Достоверность данной модели, согласно критерию Фишера F-Ratio, равна 62,63. Точное определение показателя уровня развития хозяйства достигнуто свыше 95 %.
Сельское население переключается на неаграрные виды деятельности под давлением двух видов факторов: либо спрос на результаты этой деятельности ведёт к росту доходов от неё сверх уровня дохода от сельского хозяйства, либо население ищет возможные дополнительные источники дохода в условиях нужды. Так, семьи с предпринимательской деятельностью (несельскохозяйственного вида занятости) имеют несколько меньшую долю и составляют 1 %, в то время как занятостью в других несельскохозяйственных организациях занимаются 36 %. В итоге, несельскохозяйственной деятельностью занято около 853,6 тыс. человек.
Plot of Fitted Model
те = scirt{0,23592 -+- o,ooi39499*34г*<дохода от оказания услуг)
1........................
о,в -
в06 ^
0,40,2 -
о к ... ., ...... ., ...... .О 2 4 6 а ю
дохода от оказания услуг fx Ю000,0)
Рис. 9. Зависимость уровня развития КФХ от дохода, получаемого от оказания
услуг другим хозяйствам
В данной модели, если мы увеличиваем на 1 % доход от реализации сельскохозяйственной продукции, то уровень развития хозяйства увеличивается на 1,39 %. Коэффициент детерминации -Я2, в рассматриваемой модели составляет 23 %, что говорит о существенном влиянии данного фактора на уровень развития КФХ. Достоверность данной модели, согласно критерию Фишера F-Ratio, равна 30,77. Показатель уровня развития хозяйств определяется с точностью 95 %.
Riot of Fitted Model ~ тг = sci ,332297 -+- o,ooo443i92*sq г-ь^дохода в несельскохоз. деят.)
0,В9 0,79 0,69 0,59 0,d9 0,39
0 Ол5 1 1 л 5 2 2^5 3
дохода в несельскохозяйственной (х юоооо,) деятельности
Рис. 10. Зависимость уровня развития КФХ от дохода в несельскохозяйственной деятельности
Согласно рассматриваемой модели, при увеличении на 1 % дохода от реализации сельскохозяйственной продукции, уровень развития хозяйства увеличивается на 0,44 %. Коэффициент детерминации - R2 , в рассматриваемой модели составляет 7,5 %, что говорит о незначительном влиянии данного фактора на уровень развития КФХ. Достоверность данной модели, согласно критерию Фишера F-Ratio, равна 4,63. Это говорит о более слабой точности в определении показателей, хотя уровень 95 % в данной модели достигнут.
По итогам 2015 года, трудовые мигранты, работающие за рубежом на постоянной или временной основе, составляют примерно 17 % от населения Республики Молдова, а объём перечисляемых ими на родину средств достигает до 844,49 млн долларов, что составляет 25 % ВВП. В большинстве семей, где есть трудовые мигранты, трансферты составляют более половины бюджета до-мохозяйств.
Plot of Fitted Model E = sqrtfo,143561 ■*■ o,ooi SB467*sqrt(денежных переводов)
1 P-T-T-T-1-T-T-1-1-T-T-T-1-T-T-T-^
o,s -
[I
0,40,2 -
_,_,_,_d
О 4 8 12 16
денежных переводов 10 ООО, О)
Рис. 11. Зависимость уровня развития КФХ от денежных переводов
При увеличении на 1 % дохода от реализации сельскохозяйственной продукции уровень развития хозяйства увеличивается на 1,5 %. Коэффициент детерминации - Я2 , в рассматриваемой модели составляет 51 %, что говорит о существенном влиянии данного фактора на уровень развития КФХ. Достоверность данной модели, согласно критерию Фишера F-Ratю, равна 219. Данная модель также показывает точное определение показателя уровня развития хозяйства с достоверностью свыше 95 %.
В качестве эндогенного ресурса также рассматривается общая средняя площадь КФХ (2,15 га), из которой 0,31 га составляют ЛПХ (14 %). Средний доход таких хозяйств составляет 48 024 лей в год. Следует отметить, что получаемый доход является достаточным для оплаты основных затрат в КФХ, которые составляют 6281 лей.
От своевременного и полного обеспечения сельского хозяйства материально-техническими ресурсами, а также от эффективности их использования зависят объёмы производства сельскохозяйственной продукции и результаты деятельности сельскохозяйственных организаций. Но возникает проблема в приобретения необходимой техники, так как хозяйства не располагают нужными доходами.
Таблица 2
Обеспеченность крестьянских (фермерских) хозяйств машинами и сельскохозяйственным оборудованием, 2011 г.
Показатели Годы 2015 г. к 2011 г., %
2011 2012 2013 2014 2015
Приходится тракторов на 1000 га 6 4 5 5 8 133,3
Нагрузка пашни на один трактор, га 171 233 212 213 123 71,9
Приходится на 1000 га посевов (посадки) соответствующих культур, шт. комбайнов:
Зерноуборочных 5 5 4 4 7 140,0
Картофелеуборочных 13 13 10 14 14 107,7
Свеклоуборочных 27 40 20 22 18 66,6
Приходится посевов (посадки) соответствующих культур, га на один комбайн:
Зерноуборочный 194 207 238 239 137 70,6
Картофелеуборочный 76 79 103 72 69 90,8
на одну свеклоуборочную машину 37 25 50 45 56 151,6
Источник: Национальное бюро статистики
Таблица 3
Валовой сбор сельскохозяйственных культур в крестьянских (фермерских) хозяйствах,
2011-2015 гг.
Валовой сбор, тыс. тонн в % к объёму производства продукции по стране
2011 2012 2013 2014 2015 2011 2012 2013 2014 2015
Зерновые и зернобобовые культуры 1 757,2 312,4 626,7 702,7 488,6 29,7 25,3 22,9 23,6 21,8
Подсолнечник ' 96,1 59,6 26,3 81,1 77,5 21,0 18,9 5,0 14,1 15,2
Табак 0,4 0,2 1,0 0,7 1,1 7,4 6,9 5,5 7,7 12,8
Сахарная свёкла' 18,6 23,3 13,4 7,7 5,5 2,7 3,5 1,2 0,5 0,9
Картофель 56,5 24,6 30,5 33,3 17,5 16,1 13,5 12,7 12,4 11,1
Овощи 32,4 11,8 25,5 33,9 12,8 9,2 5,2 9,0 10,7 5,5
Фрукты и ягоды 124,7 144,4 121,9 143,5 195,9 33,0 38,0 29,1 28,9 40,4
Виноград 201,5 176,6 192,7 199,7 230,4 33,9 34,9 31,4 33,6 38,5
Источник: Национальное бюро статистики 'В первоначально оприходованном весе
Состояние имеющейся в наличии техники не удовлетворяет требованиям, предъявляемым сельскохозяйственными товаропроизводителями. Из-за низкой обеспеченности техническими средствами и преобладания техники устаревших моделей, её неудовлетворительного состояния, использования затратных и неэффективных технологий в производстве сельскохозяйственной продукции, возникают к потери сельскохозяйственной продукции.
При таком большом недостатке, как слабая материально-техническая база, наблюдается рост объёма производства отдельных сельскохозяйственных культур. В таблице 3 представлен валовой сбор сельскохозяйственной продукции, который свидетельствует об усиления роли КФХ в аграрной сфере страны.
Несмотря на то, что некоторые показатели сельскохозяйственной продукции оказываются совсем незначительными (овощи - 5,5 %, сахарная свёкла - 0,9 % и т. д.), роль КФХ остаётся весомой за счёт отдельных видов продукции. Более детальное изучение структуры производства основных видов сельскохозяйственной продукции, особенно фруктов и ягод - 40,4 %, винограда - 38,5, показывает увеличение их производства.
Таким образом, анализ состояния КФХ позволил сделать следующие выводы:
• в данной работе предложен метод оценки уровня развития фермерских хозяйств на основе граничных методов эффективности сельскохозяйственного производства;
• структура организационно-правовых форм собственности в республике представлена с преобладанием КФХ, которые составляют 39 % от общей доли сельскохозяйственных угодий;
• возраст руководителей КФХ соответствует функции распределения Гаусса со средним значением 54 года и стандартным отклонением в 13 лет;
• наибольшая доля управленцев аграрных хозяйств наблюдается со средним общим образованием и составляет 36 %, а также категория со средним специальным образованием -27 %;
• КФХ занимают существенное место в системе аграрного производства страны и их доля в общем объёме производства сельскохозяйственной продукции неуклонно возрастает;
• главы КФХ для улучшения материального благосостояния семей и получения наибольших финансовых результатов занимаются ещё и несельскохозяйственными видами деятельности, так как многие из них носят сезонный характер;
• наблюдается сокращение численности сельского населения, так как КФХ не приносят желаемого результата.
Для улучшения финансовых результатов в данных условиях необходимо наращивать объёмы производства продукции и обеспечивать своевременную её реализацию, развивать материально-техническую базу, что приведёт к расширению посевной площади сельскохозяйственных культур, устойчивой урожайности, а также увеличению дохода хозяйства.
Библиографический список
1. Coelli, T. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis / T. Coelli, D. S. P. Rao, G. Battese. -Kluwer, Boston, 2005
2. Coelli, T. Guide to FRONTIER Version 4.1: A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation / T. Coelli // Working Papers in Econometrics and Applied Statistic. - 1996. - № 96/07, Department of Econometrics, University of New England, Armidale, pp. 31.
3. Lerman, Z. Land Consolidation as a Factor for Successful Development of Agriculture in Moldova // Z. Lerman, D. Cimpoies // Discussion Paper. - 2005. - № 10.05. The Hebrew University of Jerusalem. The Center for Agricultural Economic Research.
4. Панков, Б. П. Региональная дифференциация сельской бедности и пути её снижения / Б. П. Панков, В. Я. Малахова // Социально-трудовая сфера российского села: проблемы и пути их решения : сб. науч. тр. -М. : ФГНУ «ВО Минсельхоза Республике Молдова», 2012. - С. 101-112.
5. Patlasov, O. Yu. Der Einfluss der Arbeit als Produktionsfaktor auf die Wettbewerbstatigkeit von landwirtschaftlichen Unternehmen verschiedener Organisationsform (Влияние использования труда как фактора производства на конкурентоспособность сельскохозяйственных предприятий различных форм хозяйствования) / O. Yu. Patlasov // Competitiveness of Agricultural Enterprises and Farm Activities in Transition Countries. Collection of papers. Halle/Saale, 1998. - рр. 102-118.
6. Davidova, S. Integrates Develompment of Agriculture and Rural Areas in Central European Countries / S. Davidova, M. Cuddy, K. Bauer. - Lexington Books, 2006. - 248 p.
7. Farrell, M. J. The measurement of productive efficiency / M. J. Farrell // Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 1957, Vol. 120, p. 253-281.
8. Lerman, Z. Agriculture in transition economies: from common heritage to divergence / Z. Lerman // Agricultural Economics. 2000, Vol. 1481, pp. 1-20.
E. A. Semionova, State Agrarian University of Moldova
EVALUATION OF THE RURAL DEVELOPMENT LEVEL OF PEASANT FARMS USING THE STOCHASTIC FRONTIER ANALYSIS IN THE REPUBLIC OF MOLDOVA
The paper aimed to present the evaluation method for the rural development level of Peasant Farms in the Republic of Moldova. The proposed assessment method is defined by the Stochastic Frontier Analysis of half-normal Gaussian distribution. There are presented the economic-social characteristics of the households and the statistical performance of farms. It was revealed the functional relationship between the rural development level of peasant farms and income from various categories of activities.
Keywords: peasant farms, stochastic frontier analysis, regression analysis, rural development.
References
1. Coelli, T., Rao, D. S. P., Battese, G. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Kluwer, Boston, 2005
2. Coelli T., (1996) Guide to FRONTIER Version 4.1: A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation, Working Papers in Econometrics and Applied Statistic, No. 96/07, Department of Econometrics, University of New England, Armidale, pp. 31.
3. Lerman, Z., Cimpoies, D. (2005): Land Consolidation as a Factor for Successful Development of Agriculture in Moldova. Discussion Paper No. 10.05. The Hebrew University of Jerusalem. The Center for Agricultural Economic Research.
4. Pankov B. P., Malahova V. Ja. Regional differentiation of rural poverty and ways to reduce it.
Social'no-trudovaja sfera rossijskogo sela: problemy iputi ih reshenija. Moscow. 2012. pp.101-112.
5. Patlasov O. Yu. Der Einfluss der Arbeit als Produktionsfaktor auf die Wettbewerbstatigkeit von landwirtschaftlichen Unternehmen verschiedener Organisationsform. Competitiveness of Agricultural Enterprises and Farm Activities in Transition Countries. Collection of papers. Halle/Saale, 1998. - S. 102-118.
6. Davidova, S., Cuddy, M., Bauer, K. (2006): Integrates Develompment of Agriculture and Rural Areas in Central European Countries. Lexington Books, 248 pp.
7. Farrell, M.J. (1957): The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society , Series A, Vol. 120, p. 253-281.
8. Lerman, Z. (2000): Agriculture in transition economies: from common heritage to divergence. Agricultural Economics. Vol. 1481, pp. 1-20.
© Е. А. Семёнова, 2017
Автор статьи: Елена Александровна Семёнова, аспирант, Государственный аграрный университет Молдовы.
Рецензенты:
Е. Гырлэ, доктор экономических наук, зав. департаментом науки, Молдавская экономическая академия.
А. Литвин, доктор хабилитат, зав. кафедрой бизнеса и управления, Государственный аграрный университет
Молдовы.
