CC BY
42
УДК 338.22 Код ВАК 08.00.05 DOI: 10.32417/1997-4868-2022-218-03-95-104
Методические подходы к рейтинговой оценке
сельского хозяйства регионов России 0
0
М. С. Оборин1, 2, ^
1 Пермский институт (филиал) Российского экономического университета ^ имени Г. В. Плеханова, Пермь, Россия
2 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
3 Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д. Н. Прянишникова, Пермь, Россия
*E-mail: recreachin@rambler.ru
Аннотация. Ситуационные макроэкономические условия актуализировали новые походы к стратегическому планированию и оценке развития сельского хозяйства. Реализация национальных проектов в сфере повышения конкурентоспособности и импортозамещения на уровне субъектов РФ способствовала формированию рейтинга регионов, который позволяет при помощи интегрального показателя отразить уровень отрасли для инвесторов, органов власти и бизнеса. Разработка методик рейтинговой оценки сельского хозяйства регионов позволяет учитывать цели и задачи инициаторов проведения, способствует комплексной характеристике ключевых параметров лидирующих предприятий, а также отраслевых и территориальных эффектов. Предлагаемый подход направлен на оценку тенденций рыночной интеграции, существенно влияющей на темпы и направления развития сельскохозяйственного производства. Цель исследования - анализ, систематизация и дополнение методических подходов, применяемых для формирования рейтинговой оценки агропромышленного комплекса регионов страны. Задачи исследования: 1) охарактеризовать методические основы рейтинговой оценки сельского хозяйства регионов России; 2) привести данные экономико-статистического анализа эффективности сельского хозяйства в регионах России на основе рейтинговых позиций. Основными методами исследования являются: 1) системный анализ, общелогические методы исследования (сравнение, обобщение); 2) рейтинговый метод оценки сельского хозяйства в регионах России; 3) экономико-статистический анализ данных о состоянии сельского хозяйства в регионах России. Результаты. Представлена оценка существующих методов анализа позиции региональных агропромышленных комплексов. Определены ограничения и положительные аспекты рассмотренных методик и подходов. Охарактеризованы основные группы показателей состояния агропромышленного комплекса в субъектах РФ. Представлены рейтинговые позиции отрасли по регионам. Научная новизна исследования заключается в формировании уровневого подхода к оценке рейтинговой позиции агропромышленного комплекса регионов РФ.
Ключевые слова: агропромышленный комплекс, агробизнес, методические подходы, эффективность, рыночная интеграция.
Для цитирования: Оборин М. С. Методические подходы к рейтинговой оценке сельского хозяйства регионов России // Аграрный вестник Урала. 2022. № 03 (218). С. 95-104. DOI: 10.32417/1997-4868-2022-21803-95-104.
Дата поступления статьи: 17.01.2022, дата рецензирования: 04.02.2022, дата принятия: 10.02.2022.
Постановка проблемы (Introduction)
Разработка и реализация стратегического подхода к развитию агропромышленного комплекса регионов предполагают глубокий анализ и оценку ситуационного состояния профильных предприятий, определение ограничений и уязвимостей, формирование перечня первоочередных задач, требующих оперативного решения. Потребность в качественном инструментарии и методологии со-
провождения качественных, научно обоснованных
управленческих решений остается актуальной в ус- О
ловиях системных затяжных кризисов. о
Анализ научной литературы позволяет выявить 2.
достаточное количество методических подходов к ^
формированию интегральных и рейтинговых оце- • нок агропромышленного комплекса (АПК), которые
можно классифицировать по следующим группам: о
ct
w
S S о К
о «
СО
(N (N О (N
U
I s а о ю О
1) социально-экономическое состояние АПК, оцениваемое стандартными показателями и коэффициентами [3; 15];
2) рейтинговые и долевые коэффициенты, характеризующие в сравнении состояние АПК субъекта РФ [4];
3) факторный анализ, адаптированный для отрасли [11; 17];
4) интервальное ранжирование [7; 16];
5) рейтинговая оценка экономических и производственных возможностей АПК региона в структуре экономической системы региона и территорий [12; 13];
6) рейтинговая оценка продовольственной безопасности АПК [1; 2; 10; 12];
7) методики рейтинговой оценки, разработанные министерствами, институтами, например, Институтом комплексных стратегических исследований [16];
8) рейтинг инновационной деятельности (уровень глобальной конкурентоспособности; уровень образования населения; степень модернизации и производительности труда; уровень реализации исследований и разработок (НИОКР); уровень патентования;
9) рейтинговая и интегральная оценка конкурентоспособности, которая может включать такие критерии, как «качество институтов», «инфраструктура», «эффективность рынка товаров и услуг», «рынок труда», «технологический уровень», «размер внутреннего рынка», «конкурентоспособность компаний» и «инновационный потенциал».
Таким образом, каждая выделенная группа подходов и методик направлена на определение рейтинга агропромышленного комплекса в зависимости от целей и задач исследования. Методология и методы исследования (Methods)
Системный анализ агропромышленного комплекса базируется на группе показателей, которые обработаны на основе аналитических и статистических методов исследования.
Результаты (Results)
В настоящее время большинство развитых стран, включая Российскую Федерацию, испытывает влияние глобальных кризисных явлений, негативно влияющих на продовольственную безопасность и устойчивость сельского хозяйства. Восстановление стабильных темпов роста и положительных финансово-экономических показателей является одной из задач управления на уровне субъектов РФ. Однако на сегодняшний день регионы страны показывают разную динамику развития данной отрасли. Для оценки и мониторинга динамики развития АПК в регионах России, анализа динамики абсолютных и относительных показателей функционирования сельскохозяйственных предприятий используются
различные методические подходы, включая специально разработанный рейтинг Института комплексных стратегических исследований (ИКСИ). Рейтинг помогает отслеживать состояние деятельности сельскохозяйственного предприятия в реальном времени в каждом регионе и определять, насколько отличаются показатели развития в каждом отдельном регионе. Данный анализ проводится посредством интегрального показателя, учитывающего разные факторы как внешнего, так и внутреннего характера, оказывающие влияние на уровень производительности и результативности производственной деятельности АПК регионов страны.
Благодаря использованию рейтинга ИКСИ оценивается эффективность непосредственно сельскохозяйственной деятельности, в отличие от индикаторов, которые определяют валовые показатели, связанные с влиянием региональных природно-климатических факторов. Формирование рейтинга осуществляется в рамках официальных статистически данных, обновляемых ежеквартально.
Классификация рейтинга основана на интеграции групп показателей, определяющих всестороннее развитие отрасли сельского хозяйства, включая производственную сферу, финансирование, страхование сельскохозяйственных рисков, уровень занятости населения в данной сфере, привлекательность отрасли с точки зрения занятости и ведения бизнеса, международный обмен товарами. При определении региона, занимающего текущие лидирующие позиции, проводится ситуационная оценка состояния и динамики развития сельскохозяйственной отрасли, учитываются финансово-экономические и производственные темпы роста. Таким образом, рейтинг основан на следующих группах показателей:
Производство:
- индекс сельскохозяйственного производства (%);
- отгружены товары собственного производства, реализованы сельскохозяйственные работы и услуги, а также продукты пищевой промышленности (тыс. руб.);
- все данные получены из официальных источников данных Росстата и ЕМИСС.
Финансирование:
- сумма кредитов, предоставленных юридическим лицам-резидентам и индивидуальным предпринимателям, в следующих сферах: пищевая промышленность и сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство (млн руб.);
- доля неоплаченных требований по кредитам, предоставленным юридическим лицам-резидентам и индивидуальным предпринимателям, в следующих сферах: пищевая промышленность, сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство (%);
- привлечение средств государственной поддержки в регион (%) от освоенных средств федерального бюджета.
Все данные получены из официальных источников данных Банка России и Министерства сельского хозяйства.
Страхование сельскохозяйственных рисков:
- премиальный объем (тыс. рублей);
- количество контрактов, ед.
Все данные получены из официальных источников данных Банка России.
Привлекательность отрасли:
- среднемесячная номинальная заработная плата сельскохозяйственных работников (тыс. рублей);
- уровень рентабельности проданных товаров, продукции, работ, услуг в сельскохозяйственном и пищевом секторах (%);
- количество зарегистрированных крестьянских хозяйств на 1 апреля 2020 г., а также рост регистра-ций крестьянских хозяйств (количество вновь зарегистрированных крестьянских хозяйств, за исключением тех, которые прекратили свою деятельность в первом квартале 2020 года) (ед.).
Все данные получены из официальных источников данных Росстат, ЕМИСС и ФНС.
Внешняя торговля:
- объем экспорта сельскохозяйственного сырья и продуктов питания в регионе (млн долларов);
- количество стран, импортирующих сельскохозяйственное сырье и продукты питания в регионе;
- экспортная номенклатура (количество категорий товаров, экспортируемых областью; рассмотрены 24 категории сельскохозяйственной продукции согласно кодам ТН ВЭД 01-24);
- доля продуктов переработки в экспорте (доля экспорта продукции мукомольной и зерновой промышленности, готовых мясных продуктов, рыбы и др., в общем экспорте сельскохозяйственного сырья и продуктов питания из региона) (%).
Все данные получены из официальных источников данных ФТС.
Последняя группа показателей, определяющих уровень экспорта в регионах, на первый взгляд может выглядеть неактуально для некоторых областей Российской Федерации, показывающих низкий уровень производительности сельскохозяйственной продукции и неразвитость транспортно-логи-стической инфраструктуры. Однако, несмотря на данную ситуацию, федеральный проект «Экспорт сельхозпродукции», нацеленный на увеличение отечественного экспорта сельскохозяйственной продукции до 45 млрд долларов к 2024 г. (двойной рост в сравнении с 2017 г.), требует активности всех регионов. Перед каждым субъектом России поставлена цель достичь к 2024 г. объем экспорта сельскохозяйственной продукции в 1,5-4 раза [1; 2; 3].
Данная стратегическая задача касается также тех областей, которые никогда не экспортировали сельскохозяйственную продукцию либо отправляли товары на экспорт в малом объеме, а именно: Чукотский автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, республики Саха, Коми, Хакасия, Ингушетия, Чечня, Костромская область и другие.
В соответствии с рейтингом ИКСИ лидирующие позиции рейтинга занимают Краснодарский край, Москва и Воронежская область. Анализ показателей свидетельствует о негативной тенденции: ряд регионов, имеющих высокий аграрный потенциал (например, Ставропольский край), не попали даже в первую десятку лидеров (рис. 1).
Благодаря рейтингу появляется возможность оценки масштаба несоответствия показателей в регионах, между ними, анализ степени неравномерности уровня развития сектора АПК в национальном масштабе. Данная оценка производится в качестве блочных диаграмм, сформированных по отдельности для каждой группы показателей (рис. 2).
В рамках представленной блочной диаграммы:
- медианные показатели (выделенная черта блока) довольно невысокие;
- высокий разрыв наблюдается между показателями верхней и нижней граней блока;
- выбросы представляют регионы, резко контрастирующие по показателям основной группы.
Ввиду того, что регионы Российской Федерации сильно отличаются по природно-климатическим характеристикам, показатели существенно дифференцированы. При этом, согласно рейтингу, высокие критерии характерны только для трех регионов по уровню производительности, восемь в рамках агропромышленного страхования и один по финансированию, остальные субъекты в настоящее время находятся на отстающих позициях. Например, Тульская область была бесспорным лидером в группе показателей «Финансирование» в I квартале 2020 г. в основном за счет более высоких объемов кредитования и темпов роста в пищевой промышленности, а также относительно невысокого уровня непогашенного кредита и его значительного снижения по сравнению с 2019 г.
Методический подход, представленный выше, заключается в двойном учете каждого показателя по абсолютным и относительным значениям, поэтому ценность рейтинга состоит не только в ситуационной оценке, но и в возможности прогнозирования тенденций развития сельского хозяйства, анализе территориальных результатов и эффектов. Таким образом, было сформировано несколько условных групп регионов РФ в зависимости от уровня развития кластерных образований агропромышленного комплекса.
И о о ¡3 о
У
Кластеры включают [5; 6; 8; 9]:
- группу субъектов с устойчивыми параметрами агропромышленных кластеров и интенсивными темпами роста;
- группу субъектов, которые имеют потенциал для улучшения показателей сельского хозяйства;
- группу субъектов с невысокими параметрами относительно лидеров и динамикой, близкой к рецессии;
- группу субъектов с низкими параметрами состояния сельского хозяйства и стагнацией.
Следовательно, регионы со средними показателями и низкой динамикой отличаются подверженности высокому риску, а регионы с низкими показателями и низкой динамикой требуют особого участия государства в развитии агропромышленного комплекса.
Обсуждение и выводы (Discussion and Conclusion)
Положительные результаты политики импорто-замещения и стратегического планирование в сельском хозяйстве, осуществляемые с учетом геопо-
литических и макроэкономических факторов, способствовали развитию институциональной среды. Регионами РФ стали разрабатываться программы цифровизации и повышения конкурентоспособности отрасли, влияющие на продовольственную безопасность и устойчивость ключевых субъектов агробизнеса.
В настоящее время эффективность управления агропромышленным комплексом требует разработки новых методов регулирования, основанных на системном анализе, поиске инструментов, которые, помимо определения первоочередных проблем, также целесообразны в планировании тактики и стратегии действий отраслевых предприятий на рынках присутствия. Технология мониторинга способствует проведению оценки рациональности действий, направленных на развитие сельского хозяйства, качественных изменений в отрасли в результате данных действий, формированию характеристик экономических показателей развития региона.
Курская область (10 Калининградская область (9 Московская область (8 Самарская область (7 Ростовская область (6 Белгородская область (5 Республика Татарстан (4 Воронежская область (3 Москва (2 Краснодарский край (1
66.86 | 68 J
■ 69.83
■ 70.? ™ 73.18 — 73.6?
77.66 84
89.06
100
0
20
40
60
80
100
120
Рис. 1. Рейтинг эффективности деятельности агропромышленного комплекса регионов РФ в I квартале 2020 г.,
баллы (составлено по данным [14])
Kursk region (10) 66.86
Kaliningrad region (9) 68.3
Moscow region (8) 69.83
Samara region (7) 70.5
Rostov region (6) 73.18
Belgorod region (5) 73.65
Republic of Tatarstan (4) 77.66
Voronezh region (3) 84
Moscow (2) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 89.06 Krasnodar Krai (1) 700
0 20 40 60 80 100 120
Fig. 1. The rating of the efficiency of the agro-industrial complex of the regions of the Russian Federation in the first quarter of
2020, points (compiled according to [14])
Пр ивл e кат ель но сть отр ас ли Агр о стр ахов ан и е Финансирование Внешняя торговля Производство
43
41
40
0
20
31
40
60
80
100
120
Рис. 2. Блочные диаграммы в рамках распределения интегральных оценок регионов по группам показателей
(составлено по данным (14))
Attractiveness of the industry Agricultural insurance Financing Foreign trade Production
43
10
41
40
31
И о О ¡3
0
1
20
40
60
80
100
120
Fig. 2. Block diagrams within the distribution of integral estimates of regions by groups of indicators (compiled according to (14))
Рейтинговые показатели начинают широко использоваться при разработке инвестиционных планов в сельском хозяйстве и проектно-кластерном развитии территорий. Многофакторная оценка существенно повышает эффективность принимаемых управленческих решений на уровне муниципалитетов, которые могут иметь различную сельскохозяйственную специализацию. Детализация критериев рейтинга способствует качественной интерпретации тенденций развития отраслевых предприятий, позволяя делать прогнозы относительно конкурентоспособности и роста экспортно-импортных продаж.
Прогнозирование в пределах определенных трендов детализируется по временным критериям и этапам на ближайшие годы, разрабатываются варианты реализации целей и достижения запланированных показателей. Неблагоприятные результаты, полученные в результате отслеживания внутренних индикаторов и макроэкономических рисков, способствуют коррекции реализуемых инструментов и мер поддержки, определяют достижимые параметры отрасли. Могут быть произведены изменения в системах управления, например, за счет включения в более развитые кластерные структуры, позволяющие координировать действия сельскохозяйственных производителей в рамках проекта или общих задач.
Необходимо учитывать, что рейтинговая оценка сельскохозяйственного производства связана со специфическими природно-ресурсными и климатическими факторами, которые могут существенно нивелировать меры экономической поддержки при ошибках в стратегии развития подотраслей и направлений деятельности. Алгоритм управления развитием сельского хозяйства на основе рейтинговых моделей оценки основан на последовательно сменяющихся этапах данных о производственной, рыночной и финансово-экономической ситуации в отрасли, в результате которых формируется ситуационный анализ сопровождения управленческих решений.
Основные показатели, описывающие состояние отрасли, традиционно связаны с группировкой количественных индикаторов производства, финансов, ресурсного потенциала, которые складываются на территории субъекта. Данные статистики сельского хозяйства являются базой проведения рас-четно-аналитического обоснования ее рейтинговой позиции, прогнозирования темпов изменения наиболее значимых показателей.
Значение рейтинга на макроэкономическом уровне состоит в определении позиции относительно других субъектов РФ по уровню развития отрасли, на которую будут ориентироваться субъекты власти, отрасли, инвесторы и другие предприятия, объединенные сетевыми взаимосвязями.
ct
w
S S о К
о «
СО
Рис. 3. Уровневая модель рейтинговой оценки развития агропромышленного комплекса (составлено автором)
Fig. 3. The level model of the rating assessment of the development of the agro-industrial complex (compiled by the author)
В результате проведенного анализа можно проследить динамику развития регионов, где на примере Центрального федерального округа, в субъектах наблюдается вполне стабильная ситуация, наиболее высокие показатели отмечены в сфере финансирования, если сравнивать статистику с Южным или Северокавказским федеральным округом. При этом Центральный федеральный округ не отличается стабильной динамикой, по показателям развития сельскохозяйственной деятельности регионы округа показывают средние рейтинговые показатели.
Низкие показатели агропромышленного страхования по темпам роста экспортируемой продукции и уровню продаж отмечены в Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Орловской и Тверской областях. Благодаря выгодным инфраструктурным характеристикам логистики, большому количеству зарегистрированных юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в регионе Москва показала высокие сельскохозяйственные показатели и проявила себя лидером экспорта аграрной продукции.
Наиболее отстающими по уровню финансирования регионами стали Еврейский и Чукотский автономные округа, Республика Карачаево-Черкессия. В рамках показателей внешней торговли низкие показатели у Республики Саха, которая в I квартале 2020 г. не экспортировала сельскохозяйствен-
ную продукцию, при том что в 2019 г. республика реализовывала экспорт алкогольной продукции в Латвию.
В области страхования агропромышленных рисков лидирующие позиции заняли Москва, Краснодарский край (максимальное количество премий), Республика Чувашия (максимальный объем контрактов), Самарская и Иркутская области (максимальный прирост контрактов и премий).
По производству сельхозпродукции лидерами являются Краснодарский край, Чеченская Республика, Курск и Москва.
Несмотря на ряд преимуществ используемых подходов, следует констатировать, что необходимо учитывать ситуационные факторы, обусловленные процессами рыночной интеграции:
1) потенциал развития агробизнеса субъекта;
2) динамика развития крупного сетевого бизнеса на территории субъекта страны, его вклад в общие показатели;
3) состояние рынка, транспортно-логистической инфраструктуры.
В связи с этим модель формирования рейтинга АПК будет иметь три ключевых уровня анализа, в зависимости от которых будут разрабатываться мониторинговый и инструментальный блоки (рис. 3).
В условиях динамичного развития крупного агробизнеса его присутствие на региональном рынке является одним из ключевых факторов, определяющих тенденции и динамику состояния отрасли субъекта РФ. Целесообразно предложить группу
показателей ситуационной оценки крупного сетевого бизнеса: альянсов, агрохолдингов и других образований, которые соответствуют второму уровню (таблица 1).
Таблица 1
Система показателей оценки кластерного развития
Группа показателей Содержание
1. Показатели оценки системности инновационного процесса агрокластера 1. Темп модернизации инфраструктуры Т„ . = N / N _ - отношение количества новых объектов к выбывшим в период. Минф нов выо А 2. Доля инноваций в сельскохозяйственных продуктах и услугах ЯНИннКл = N / - отношение количества внедренных инноваций к объему реализованной продукции в регионе на определенный период
2. Динамика развития агрокласте-ра на территории субъекта РФ 1. Доля предприятий кластера ЯНА1роКл = ^^^ / ^^ - отношение количества предприятий агропромышленной специализации в регионе на определенный период времени ко всему количеству предприятий в регионе в том же периоде. 2. Доля продукции/услуг предприятий агрокластера в общем объеме реализации ЯНАК = V / V . Агро Кл кластер регион 3. Доля инвестиций в основной капитал, направленных на развитие предприятий кластера ЯНИнвОС = ^ / ^гаРег - отношение объема инвестиций в основной капитал, направленные на развитие предприятий агрокластера к показателю по региону. 4. Доля численности лиц, работающих на предприятиях агрокластера ЯНЧР = Кл / Рег - отношение численности лиц, работающих на предприятиях кластера к общему числу показателя по региону
3. Развитие кластерного взаимодействия предприятий 1. Коэффициент территориальной кластеризации ЯНТеррКл = N АгроДР / ^=АгроРЕГ - отношение количества предприятий из других регионов к количеству предприятий аналогичной специализации региона, входящих в кластер. 2. Доля кластера в проектном сотрудничестве региона ЯНКл = VЮIАгро / Агро - отношение количества проектов агрокластера к общему объему проектов в отрасли
Источник: составлено автором. Table 1 The system of indicators for assessing cluster development
Group of indicators Content
1. Indicators for assessing the consistency of the innovation process of the agro cluster 1. The pace of infrastructure modernization P„- , = N / N - the ratio of the number of new objects to those that were retired during Minf new out j j j o the period. 2. The share of innovations in agricultural products and services SN = N, / N.. . ,, - the ratio of the number of innovations introduced to the InnCl Inn V products sold J J volume of products sold in the region for a certain period
2. Dynamics of agrocluster development on the territory of the subject of the Russian Federation 1. The share of cluster enterprises SH. „, = N „,/ N. - the ratio of the number of agro-industrial enterprises in the AgroCl AgroCl Agro J J ° r region for a certain period of time to the total number of enterprises in the region in the same period. 2. The share of products/ services of agrocluster enterprises in the total sales volume SH ro , = Vclust / Veegion. 3. The share ofinvestments in fixed assets aimed at the development of cluster enterprises SNI. , = V J V „ - the ratio of the volume of investments in fixed assets aimed at inv fix ass InvCl Inv Reg J y /°t the development of agrocluster enterprises to the indicator for the region. 4. The share of the number ofpersons working at the enterprises of the agro cluster SN namber emp = Nm cl/NneReg - the ratio of the number of people working at cluster enterprises to the total number of indicators for the region
3. Development of cluster interaction of enterprises 1. Coefficient of territorial clustering SH , = N , , / N, - the ratio of the number of enterprises from other regions ferr cl Agro oper reg Agm reg . J, J r . , , to the number of enterprises of similar specialization of the region included in the cluster. 2. The share of the cluster in the project cooperation of the region SN„, = V „,A , / N A , - the ratio of the number of projects of the agro cluster to the Cl Cl Agro proj Agro proj J J r J J ° total volume of projects in the industry
Source: compiled by the author.
л «
о К
о «
СО
Приведенные формулы основаны на практиче- цию пространственно-территориальной структуры
ском опыте рыночной интеграции, свидетельству- производства, но и на социально-экономические
ющей о высоком потенциале внутреннего развития показатели.
агрохолдингов и других сетей. Более того, преобла- Применение данных критериев позволяет кон-
дание крупного сетевого бизнеса в субъекте оказы- кретизировать ближайшую зону отраслевого раз-
вает значительное влияние не только на оптимиза- вития агропромышленного комплекса в субъекте
страны, рассчитать уточненный прогноз.
Библиографический список
1. Агибалов А. В., Запорожцева Л. А., Ткачева Ю. В., Радованович Л. Методология обеспечения развития сельских территорий в современных условиях // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. 2019. Т. 16. № 12. С. 5-11.
2. Власенко Е. А., Чернявская С. А., Гончарова Н. В. Отдельные аспекты анализа доходов и расходов сельскохозяйственных организаций Краснодарского края // Финансовая экономика. 2019. № 6. С. 82-88.
3. Голубева А. И. Сущность, значение и показатели оценки экономической устойчивости субъектов аграрной сферы региона // Вестник АПК Верхневолжья. 2019. № 2. С. 47-57.
4. Горбаткова Г. А., Куликова Г. А. Модель интеграции бухгалтерского и управленческого учета в рамках системы контроллинга агрохолдинга // Международный научный журнал. 2019. № 5. С. 82-87.
5. Дудникова Е. Б., Ткачев С. И., Волощук Л. А. Тенденция показателей устойчивого развития сельскохозяйственного производства // Вестник Академии знаний. 2019. № 2 (31). С. 101-106.
6. Есембекова А. У, Палий Д. В., Павлуцких М. В. Авторская методика оценки производственной безопасности как составляющей экономической безопасности субъекта хозяйствования АПК // Финансовое право и управление. 2017. № 1. С. 11-17.
7. Закупнев С. Л., Лубков В. А., Воробьев С. В. Социально-экономическое состояние и тенденции функционирования сельских территорий // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. 2019. Т. 16. № 12. С. 53-56.
8. Ильинская Е. В. Взаимодействие сельского населения и органов местного самоуправления: проблемы и перспективы // Региональные агросистемы: экономика и социология. 2019. № 3. С. 207-211.
9. Кадомцева М. Е. Влияние несовершенства нормативно-правового поля на эффективность агрострахова-ния с государственной поддержкой // Факторы успеха. 2019. № 1 (12). С. 10-15.
10. Мансуров Р. Е. Рейтинг продовольственной самообеспеченности районов Омской области в региональном управлении АПК // Экономический журнал. 2017. № 4. С. 25-39.
11. Мельников А. Б., Сидоренко В. В., Михайлушкин П. В., Макаревич О. А. Формирование концепции системы государственного регулирования АПК // Международный сельскохозяйственный журнал. 2017. № 4. С. 37-40.
12. Пахомова Т. В., Волощук Л. А., Шибайкин В. А. Факторы повышения межотраслевой сбалансированности в молочно-продуктовом подкомплексе // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 1. С. 134-140.
13. Пшенцова А. И., Минеева Л. Н., Казакова Л. В., Волощук Л. А. Стратегия развития сельхозпроизвод-ства с учетом увеличения экспортного потенциала Саратовской области // Экономика и предпринимательство. 2018. № 3 (92). С. 304-308.
14. Пыжев И. С., Горячев В. П. Реализация теоретического подхода к оценке эффективности институциональных изменений на отраслевом рынке // Тегга Есопоткш. 2018. Т. 16. № 2. С. 99-113.
15. Сухарев О. С. Экономическая теория институционального моделирования: принципы и возможности // Журнал экономической теории. 2017. № 1. С. 102-116.
16. Чернявская С. А., Власенко Е. А., Бондаренко Е., Гаврилов А. Учет и анализ финансовых результатов // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. № 1 (27). С. 310-315.
17. Юркова М. С., Сердобинцев Д. В., Лиховцова Е. А., Котар О. К. Перспективы инвестиционного развития аграрного сектора Поволжья // Аграрный научный журнал. 2017. № 2. С. 94-100.
Об авторах:
Матвей Сергеевич Оборин1, 2 3, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономического анализа и статистики1; профессор кафедры мировой и региональной экономики, экономической теории2; профессор кафедры менеджмента3, ORCID 0000-0002-4281-8615, АиШогГО 747778; +7 902 640-23-28, recreachin@rambler.ru
1 Пермский институт (филиал) Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, Пермь, Россия
2 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия 102
3 Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д. Н. Прянишникова, Пермь, Россия
Methodical approaches to the rating assessment of agriculture in the regions of Russia
M. S. Oborin1, 2, 3*
1 Perm Institute (Branch) of the Plekhanov Russian University of Economics, Perm, Russia
2 Perm State National Research University, Perm, Russia
3 Perm State Agrarian and Technological University named after academician D. N. Pryanishnikov, Perm, Russia
* E-mail: recreachin@rambler.ru
Abstract. Situational macroeconomic conditions actualized new approaches to strategic planning and assessment of agricultural development. The implementation of national projects in the field of increasing competitiveness and import substitution at the level of the subjects of the Russian Federation contributed to the formation of a rating of regions, which allows using an integral indicator to reflect the level of the industry for investors, authorities and business. The development of methods for rating the agriculture of the regions allows us to take into account the goals and objectives of the initiators, contributes to the comprehensive characterization of key parameters of leading enterprises, as well as sectoral and territorial effects. The proposed approach is aimed at assessing the trends of market integration, which significantly affects the pace and direction of development of agricultural production. The purpose of the study is to analyze, systematize and supplement methodological approaches used to form a rating assessment of the agro-industrial complex of the country's regions. Research objectives: 1) to characterize the methodological foundations of the rating assessment of agriculture in the regions of Russia; 2) to provide data on the economic and statistical analysis of the efficiency of agriculture in the regions of Russia on the basis of rating positions. The main research methods are 1) system analysis, general logical research methods (comparison, generalization); 2) rating method for assessing agriculture in the regions of Russia; 3) economic and statistical analysis of data on the state of agriculture in the regions of Russia. Results. An assessment of the existing methods of analyzing the position of regional agro-industrial complexes is presented. The limitations and positive aspects of the considered methods and approaches are determined. The main groups of indicators of the state of the agro-industrial complex in the subjects of the Russian Federation are characterized. The rating positions of the industry by region are presented. The scientific novelty of the research lies in the formation of a level-based approach to assessing the rating position of the agro-industrial complex of the regions of the Russian Federation. Keywords: agro-industrial complex, agribusiness, methodological approaches, efficiency, market integration.
For citation: Oborin M. S. Methodical approaches to the rating assessment of agriculture in the regions of Russia // Agrarian Bulletin of the Urals. 2022. No. 03 (218). Pp. 95-104. DOI: 10.32417/1997-4868-2022-218-03-95104. (In Russian.)
Date of paper submission: 17.01.20212, date of review: 04.02.2022, date of acceptance: 10.02.2022.
References
1. Agibalov A. V., Zaporozhtseva L. A., Tkacheva Yu. V., Radovanovich L. Metodologiya obespecheniya razviti-ya sel'skikh territoriy v sovremennykh usloviyakh [Methodology of ensuring the development of rural territories in modern conditions] // FES: Finance. Economy. Strategy. 2019. Vl. 16. No. 12. Pp. 5-11. (In Russian.)
2. Vlasenko E. A., Chernyavskaya S. A., Goncharova N. V. Otdel'nyye aspekty analiza dokhodov i raskhodov sel'skokhozyaystvennykh organizatsiy Krasnodarskogo kraya [Some aspects of the analysis of income and expenses of agricultural organizations of the Krasnodar Territory] // Financial Economy. 2019. No. 6. Pp. 82-88. (In Russian.)
3. Golubeva A. I. Sushchnost', znacheniye i pokazateli otsenki ekonomicheskoy ustoychivosti sub"yektov agrar-noy sfery regiona [The essence, significance and indicators of assessing the economic sustainability of the subjects of the agrarian sphere of the region] // Agroindustrial Complex of Upper Volga Region Herald. 2019. No. 2. Pp. 47-57. (In Russian.)
И о о ¡3
0
1
et «
s s
о к
о «
СО
4. Gorbatkova G. A., Kulikova G. A. Model' integratsii bukhgalterskogo i upravlencheskogo ucheta v ramkakh sistemy kontrollinga agrokholdinga [The model of integration of accounting and management accounting within the framework of the agroholding controlling system] // The Interntational scientific journal. 2019. No. 5. Pp. 8287. (In Russian.)
5. Dudnikova E. B., Tkachev S. I., Voloshchuk L. A. Tendentsiya pokazateley ustoychivogo razvitiya sel'skokhozyaystvennogo proizvodstva [Trend of indicators of sustainable development of agricultural production] // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2019. No. 2 (31). Pp. 101-106. (In Russian.)
6. Esembekova A. U., Paliy D. V., Pavlutskikh M. V. Avtorskaya metodika otsenki proizvodstvennoy bezopasnosti kak sostavlyayushchey ekonomicheskoy bezopasnosti sub"yekta khozyaystvovaniya APK [The author's methodology for assessing industrial safety as a component of the economic security of an agricultural business entity] // Financial Law and Management. 2017. No. 1. Pp. 11-17. (In Russian.)
7. Zakupnev S. L., Lubkov V. A., Vorob'yev S. V. Sotsial'no-ekonomicheskoye sostoyaniye i tendentsii funkt-sionirovaniya sel'skikh territoriy [Socio-economic state and trends in the functioning of rural territories] // FES: Finance. Economy. Strategy. 2019. Vol. 16. No. 12. Pp. 53-56. (In Russian.)
8. Il'inskaya E. V. Vzaimodeystviye sel'skogo naseleniya i organov mestnogo samoupravleniya: problemy i pers-pektivy [Interaction of rural population and local self-government bodies: problems and prospects] // Regional'nyye agrosistemy: ekonomika i sotsiologiya. 2019. No. 3. Pp. 207-211. (In Russian.)
9. Kadomtseva M. E. Vliyaniye nesovershenstva normativno-pravovogo polya na effektivnost' agrostrakhovaniya s gosudarstvennoy podderzhkoy [The impact of the imperfection of the regulatory framework on the effectiveness of agricultural insurance with state support] // Faktory uspekha. 2019. No. 1 (12). Pp. 10-15. (In Russian.)
10. Mansurov R. E. Reyting prodovol'stvennoy samoobespechennosti rayonov Omskoy oblasti v regional'nom upravlenii APK [Rating of food self-sufficiency of Omsk region districts in the regional agribusiness management] // Economic journal. 2017. No. 4. Pp. 25-39. (In Russian.)
11. Mel'nikov A. B., Sidorenko V. V., Mikhaylushkin P. V., Makarevich O. A. Formirovaniye kontseptsii sistemy gosudarstvennogo regulirovaniya APK [Formation of the concept of the system of state regulation of agriculture] // International Agricultural Journal. 2017. No. 4. Pp. 37-40. (In Russian.)
12. Pakhomova T. V., Voloshchuk L. A., Shibaykin V A. Faktory povysheniya mezhotraslevoy sbalansirovannosti v molochno-produktovom podkomplekse [Factors of increasing intersectoral balance in the dairy subcomplex] // Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki i prava. 2019. No. 1. Pp. 134-140. (In Russian.)
13. Pshentsova A. I., Mineyeva L. N., Kazakova L. V., Voloshchuk L. A. Strategiya razvitiya sel'khozproizvodstva s uchetom uvelicheniya eksportnogo potentsiala Saratovskoy oblasti [Strategy for the development of agricultural production, taking into account the increase in the export potential of the Saratov region] // Journal of Economy and entrepreneurship. 2018. No. 3 (92). Pp. 304-308. (In Russian.)
14. Pyzhev I. S., Goryachev V. P. Realizatsiya teoreticheskogo podkhoda k otsenke effektivnosti institutsional'nykh izmeneniy na otraslevom rynke [Implementation of a theoretical approach to assessing the effectiveness of institutional changes in the industry marke] // Terra Economicus. 2018. Vol. 16. No. 2. Pp. 99-113. (In Russian.)
15. Sukharev O. S. Ekonomicheskaya teoriya institutsional'nogo modelirovaniya: printsipy i vozmozhnosti [Economic theory of institutional modeling: principles and possibilities] // Journal of Economic Theory. 2017. No. 1. Pp. 102-116. (In Russian.)
16. Chernyavskaya S. A., Vlasenko E. A., Bondarenko E., Gavrilov A. Uchet i analiz finansovykh rezul'tatov [Accounting and analysis of financial results] // Natural humanitarian studies. 2020. No. 1 (27). Pp. 310-315. (In Russian.)
17. Yurkova M. S., Serdobintsev D. V, Likhovtsova E. A., Kotar O. K. Perspektivy investitsionnogo razvitiya agrarnogo sektora Povolzh'ya [Prospects for investment development of the agricultural sector of the Volga region] // The Agrarian Scientific Journal. 2017. No. 2. Pp. 94-100. (In Russian.)
Authors' information:
Matvey S. Oborin1, 2 3, doctor of economic sciences, associate professor, professor of the department of economic analysis and statistics1; professor of the department of world and regional economics, economic theory2; professor of the department of management3, ORCID 0000-0002-4281-8615, AuthorID 747778; +7 902 640-23-28, recreachin@rambler.ru
1 Perm Institute (Branch) of the Plekhanov Russian University of Economics, Perm, Russia
2 Perm State National Research University, Perm, Russia
3 Perm State Agrarian and Technological University named after academician D. N. Pryanishnikov, Perm, Russia
