CC BY
76
ЭКОНОМИКА АПК ECONOMY OF AGRARIAN-INDUSTRIAL COMPLEX
УДК 338.43 ББК 65.32-18 Б 52 Ю.И. Бершицкий
Доктор технических наук, кандидат экономических наук, профессор, заведующий кафедрой организации производства и инновационной деятельности Кубанского государственного аграрного университета, г. Краснодар. Тел.: (861) 221 56 64, email: [email protected].
К.Э. Тюпаков
Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и внешнеэкономической деятельности Кубанского государственного аграрного университета, г. Краснодар. E-mail: [email protected].
Н.Р. Сайфетдинова
Кандидат экономических наук, доцент кафедры организации производства и инновационной деятельности Кубанского государственного аграрного университета, г. Краснодар. Тел.: (861) 221 59 90, e-mail:[email protected].
Методика оценки трансфертной эффективности мер государственной поддержки агропроизводителей
(Рецензирована)
Аннотация. В статье приводится обоснование методического подхода к оценке эффективности отдельных мер государственной поддержки агропроизводителей с учетом их влияния на аллокативные решения относительно структуры и объемов задействованных в производстве ресурсов. В качестве инструментария использовались положения стандартной микроэкономической модели минимизации фирмой затрат, ориентированной на затраты функция расстояния, функции спроса на факторы производства. Влияние определенного вида субсидий на результативность производственной деятельности рассматривалось через воздействие цен на ресурсы при условии, что последние определены с учетом величины предоставляемой предприятию государственной поддержки. Дан авторский взгляд по поводу определения величины цен на ресурсы аграрных производителей.
Ключевые слова: государственная поддержка агропроизводителей, оценка
трансфертной эффективности, стохастическая функция расстояния, функции спроса на факторы производства.
Yu.I. Bershitsky
Doctor of Engineering, Candidate of Economic Sciences, Professor, Head of Department of the Organization of Production and Innovative Activity, Kuban State Agrarian University, Krasnodar. Ph.: (861) 221 56 64, e-mail:[email protected].
K.E. Tyupakov
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Department of Economy and Foreign Economic Activity, Kuban State Agrarian University, Krasnodar. E-mail:
N.R. Sayfetdinova
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Department of the Organization of
Production and Innovative Activity, Kuban State Agrarian University, Krasnodar. Ph.: (861)
221 59 90, e-mail:[email protected].
Technique of an assessment of transfer efficiency of measures to support agrarians by the state
Abstract. The paper explains the rationale of the methodical approach to evaluate the effectiveness of individual measures of the state support of agricultural producers with regard to their impact on the allocative decisions about the structure and volume of resources involved in the production. The provisions of the standard microeconomic model to minimize costs by cost-oriented distance function and the demand function for factors of production were used as a tool. The influence of certain types of subsidies on the effectiveness of industrial activity was determined through the impact of resource prices, provided that the latter are defined taking into account the amount of the state support provided to the company. The authors give their opinion on the determination of the prices for raw of agricultural producers.
Keywords: the state support of agricultural producers, a transfer efficiency rating, stochastic distance function, the demand function for factors of production.
Результативность инструментов государственного регулирования сельского хозяйства должна оцениваться по их воздействию на эффективность размещения и использования производственных ресурсов. Субсидии являются трансфертом, предоставляемым экономическому субъекту в целях софинансирования его расходных обязательств [1]. Субсидии как источник капитала в своем обороте в сфере производства принимают форму тех средств и факторов производства, на финансирование которых они были предоставлены. Так как отдельные факторы производства имеют различную трансформационную способность к выпуску аграрной продукции, то эффективность государственной поддержки необходимо отслеживать по вкладу инициированных таким воздействием структурных изменений в производственных ресурсах в рост выпуска аграрной продукции. Структура предоставляемых субсидий среди аграрных производителей существенно разнится, поэтому отслеживать, как влияют субсидии на рост производства, агрегируя их в одну величину, на наш взгляд, некорректно. Отдача субсидий определяется их ресурсной направленностью, технологическими и производственными возможностями сельскохозяйственных предприятий.
Нами разработана методика оценки влияния отдельных мер государственной поддержки на уровень производительности общих факторов производства посредством инициированных бюджетными трансфертами структурных изменений в производственных ресурсах [2]. Такой подход на основе аппарата производственных функций предоставляет возможность определения инструментов государственной поддержки, обеспечивающих максимальную трансфертную эффективность, под которой понимается отношение чистого прироста дохода сельскохозяйственных производителей к приросту общественных затрат, возлагаемых на налогоплательщиков и потребителей.
Вместе с тем заметим, что сложившиеся подходы [2, 3, 4] и др. рассматривают количество ресурсов и общие суммы получаемых субсидий в качестве экзогенных переменных, регрессоров, не принимая во внимание эндогенность этих переменных. Методики оставляют за границами своего рассмотрения формирование механизма влияния субсидий на аллокационные решения относительно ресурсов и видов производимой продукции. Например, субсидирование долгосрочного кредитования позволяет высвободить значительное количество затрат труда из отрасли и перенаправить денежные ресурсы на
использование материалов и основного капитала,поэтому оценочные результаты, полученные с помощью обсуждаемых методик, вероятнее всего, окажутся неточными.
К тому же использование производственной функции как инструмента разложения общей продуктивности факторов производства на составляющие требует агрегации валовой продукции по подотраслям сельского хозяйства в один выпуск. Это может послужить причиной смещения оценок влияния интересующих нас факторов на изменения производственной результативности, так как аграрные подотрасли существенно отличаются в технологическом аспекте.
Преодолеть вышеуказанные затруднения возможно, используя положения стандартной микроэкономической модели минимизации фирмой затрат, концепция которой рассматривалась во многих исследованиях [5, 6, 7].
Представим разложение общей продуктивности факторов производства для технологии, множественной по видам выпусков [7], впервые осуществленное П. Бауэром, экономистом Федерального резервного банка в США, с использованием затратной граничной функцией, как
й* = ^ гкУк - £ Щ = 1-У е?(у, и’, І) X У ^;Г| X у\ - С (у, и’, о + г(V. х. о + А(у, н', х, 0 + £ [
к=1 ;-1 *с=1 к=1 к=1 к 7-1
Н
ГРР: ^ к=1
0) . где С(у.и?,Й - строго определенная затратная граничная функция; 1 = ....х„) ей: _
вектор ресурсов, используемый для производства продукции У=СУі................
мт = ей!; _ вектор цен на используемые ресурсы; Гк П - удельный вес * -го
_ ™іхі
выпуска в общем доходе (Л) производителя; 5,1 С - удельный вес / -го вида затрат в
*№*.0 =
общих издержках (О производителя; ^]пук _ эластичной затратной
а1пС (у.иг.Г)
5; {У, и-', £) =--ту—---
функции по к-шу выпуску, _ эластичность затратной функции по 1 -
. ,ч Л1пС(уги?Л)
С Су. I) ------—------ ,
го виду затрат, *1г — уровень сокращения в общих затратах посредствам
технологического развития; ^(у* х, О. А ( у, и', х, О изменение между периодами в уровне технической и аллокативной эффективности соответственно.
Первый терм в правой части уравнения оценивает вклад в общее развитие экономии ресурсов от изменения в масштабных характеристиках отрасли, второй терм отражает влияние технического прогресса, выраженного через сокращение в издержках благодаря технологическому развитию. Следующие две составляющие разложения нацелены на определение изменения во времени уровня аллокативной и технической эффективности. Последний терм отражает эффект изменения в уровне цен на ресурсы между периодами и присутствия нерациональности в аллокации ресурсов в производственной программе. В случае же аллокативной эффективности этот терм будет равен нулю. В обратном случае наблюдаемый удельный вес определенного вида ресурса в общих затратах не равен эффективной доле затрат, следовательно, в агрегированном индексе изменения затрат
; = 1 в качестве весов будут использованы доли факторов, отличные от тех, что
минимизируют общие издержки. Последний терм в уравнении (1) как раз направлен на корректировку любого сдвига по вышеуказанной причине при оценке ТЕР на основе Дивизиа-индекса. Так, вследствие недоиспользования ресурса (~зи (У-^О) и роста
цены между периодами н;' ■> 0 оцененный вклад роста объемов использования ресурсов (экстенсивный фактор) будет занижен, а рост производительности факторов производства переоценён. При снижении цены у-го ресурса, например, через интересующий нас механизм
субсидирования производства продукции и снижения стоимости привлечения заемного капитала путем возмещения части процентной ставки по кредиту в условиях
недоиспользования этого фактора производства рост оцененного TFP будет ниже действительного.
Форму государственной поддержки можно считать эффективной, только если ее применение ведет к повышению общей продуктивности факторов производства, то есть рубль, переданный в производство, трансформируется в большую величину чистого дохода производителя. Поэтому нашей задачей является оценка влияния изменений в объемах субсидий на величину роста общей продуктивности факторов производства посредствам различных эффектов, представленных в разложении (1).
Для построения затратной граничной функции исследователю необходимо знать цены на ресурсы каждого производителя, а в сельском хозяйстве такая информация обычно доступна только на региональном, страновом уровнях агрегации. Преодолеть указанное ограничение и осуществить представленное уравнением (1) разложение общей продуктивности факторов производства можно с использованием прямого представления производственной технологии на основе ориентированной на затраты функция расстояния, строящейся с учетом допущения, что производитель фокусируется на сокращении затрат при производстве определенных видов выпусков. Такая возможность обеспечена свойством двойственности между двумя вышеуказанными функциональными представлениями отраслевой технологии. Значение функции расстояния отражает величину скаляра, на который возможно радиально уменьшить все ресурсы в производственном процессе, сохранив при этом способность производства достигнутых уровней выпусков. Сокращения затрат позволит производителю «оперировать» на технологической отраслевой границе.
Определим стохастическую граничную функцию расстояния как
№п, Угп, г) — тпох ^ е L(y)j, ^2^
где Uyi представляет множество всех векторов затрат, х «= *+, которое может произвести вектору е , то есть £СуЭ = Ьг:£Су),хможегпраизвестиу}
Функция (2) является однородной в затратах, а именно,
Ут> r)Vff > О ДЛЯЕС&ХЛ" £ М_,} E St_ ^ ПОЭТОМу Выберем
произвольно один вид затрат и примем величину, обратную количеству этого вида затрат, в качестве дефляционного вектора а . Реконфигурируя (2) получим:
— In
Величина, обратная функции расстояния может быть рассмотрена как
коэффициент использования ресурсов по Дебре [8]. Таким образом, ненаблюдаемый терм
расстояния представляет собой случайную величину//^'~~ (7': ,l7ii'[1L2) ,
которую можно интерпретировать в духе традиционного стохастического граничного анализа как возмущающий член u:, равный - 1пТЕ,тдеТЕ — уровень технической эффективности.
В качестве одной из наиболее часто используемых форм функции расстояния используют трацендентно-логарифмическую функцию:
(4)
Принятие допущения об осуществлении производителями выбора структуры ресурсов
по критерию минимизации затрат имеет последствием возможность вариации наблюдаемого выпуска по мере изменений цен на факторы. Заметим, что цены на ресурсы производства должны включать в себя не только цену производителя, маркетинговую наценку, но и затраты на привлечение денежных ресурсов в производственный процесс, адресные бюджетные трансферты. Субсидии изменяют соотношения цен на факторы производства, влияя тем самым на принимаемые организацией решения. В такой постановке причинно-следственных связей функционирования экономических систем размеры и структура факторов производства, а также валовой выпуск являются величинами эндогенными, определенными целевыми установками производителя, технологическими ограничениями и внешними ценовыми условиями.
Мы покажем влияние субсидий на производственные результаты через воздействие ценовых условий на решения аграриев. Влияние субсидий будет тождественно воздействию цен на ресурсы при условии, что последние определены с учетом величины предоставляемой государственной поддержки. Такая спецификация имеет преимущество, так как прогнозный эффект влияния бюджетных трансфертов может быть подсчитан даже в случае отсутствия субсидирования по определенному ресурсному направлению [9].
Задача производителя заключается в распределении ограниченных денежных средств среди переменных факторов производства таким образом, чтобы минимизировать общие издержки:
при условии Т(х,2,у, £) = 0 (5)
В качестве ограничения задачи в неявном виде выступает функция, характеризующая отраслевые производственные возможности. В многопродуктовом сельскохозяйственном производстве функция расстояния Т(х,г.у,£) = О позволяет функционально выразить технологические отраслевые особенности.
Предположим, что в краткосрочном периоде земельные угодья, находящиеся в распоряжении хозяйства, фиксированы на определенном уровне. Далее, представим аккумулированный производителем в текущем году капитал как величину, определяемую капиталом и1 периода, амортизационной политикой и валовыми инвестициями этого периода:
(6)
Очевидно, что капитал прошлого периода является фиксированным производственным фактором, а объектом внутриорганизационного регулирования в краткосрочный период является величина инвестиций во внеоборотные активы, зависящая от цен на ресурсы, а также от величины постоянных факторов производства.
Применяя метод множителей Лангранжа к задаче минимизации издержек, выраженной системой (5), можно записать спрос на факторы производства как систему следующих одновременных уравнений [7, 10, 11, 12]:
У — хр + £
(7)
где/ - количество ресурсов в производственном процессе, равное количеству уравнений системы, ^ - число сельскохозяйственных производителей в выборке; - временной период
исследования, ” - набор зависимых векторов всех уравнений; X - набор матриц независимых переменных всех уравнений; £ - набор векторов ошибок всех уравнений; Р — набор векторов параметров всех уравнений.
:і№
ИЕ
|Ш
СОЬІ Є;,
Исходные допущения модели: отсутствие автокорреляции
Е(е^пЕ]зп1х11..х15- - 'хп1' — х!,5 ) — 0 для Любого I И I, И ДЛЯ ^ ^ 5
отсутствие временной гетероскедастичности
^(Е1Сп Е];п Iх 11* ■■■ ■ х1г хг1--хгЛ- Е(ецп ■ Е) 5П ) — °| | ДЛЯ Любого 1,1 И I.
допускается присутствие в модели ненулевой ковариации между ошибками для определенного наблюдения / среди уравнений /’ и кв период 1 т.е.
чип' е]!гп ) = з полагая при этом, что для 11 * 11 С°1 (е*п- ) — 0
Подобные системы уравнений называются внешне несвязанными регрессионными моделями ^ЦК). Нахождение эффективных коэффициентов системы уравнений возможно с использованием обобщенного метода наименьших квадратов, итерационного обобщенного метода наименьших квадратов, метода максимального правдоподобия [9]. Такие процедуры встроены в большинство современных эконометрических программных продуктов.
Если использовать в качестве функциональной формы функции расстояния трацендентно-логарифмическую производственную функцию, то выведенные из оптимизационной задачи (6) функции спроса на факторы производства будут нелинейными по оцениваемым параметрам. Тем не менее, выведенная из трацендентно-логарифмической затратной функции система уравнений, описывающая зависимости размера долей затрат на отдельные ресурсы от их цен и объемов производства, является линейной по оцениваемым параметрам. Логарифмированная форма требует, чтобы факторы в модели были выражены положительным действительным числом, что не всегда выполняется. Интерпретировать и использовать для наших целей исследования линейную зависимость между фактическими объемами ресурсов и ценами на них проще, чем между долями затрат на ресурсы и ценами их привлечения. Учитывая вышесказанное, мы считаем целесообразным в качестве функциональной формы производственных возможностей выбрать крадратическую функцию. При таком допущении выведенная из оптимизационной задачи (6) система функций спроса на факторы производства предстанет как
, (8)
где г - фиксированные факторы производства (в нашем представлении земля (Б) и капитал
* — 1 периода (К 1(Р ~ I),-1) , - цена на 1-ый вид ресурсов и — го производителя в * — и
период.
Рассчитаем эластичность факторов производства по видам предоставляемых производителю субсидий от выборочных средних значений:
а1 й>, а! й>| йМ
(9)
= в —
I , а(зт,зк) 1 м м .
Стохастическая функция расстояния (4) полностью описывает производственные возможности, поэтому прогнозное увеличение в выпусках, вызванное стимулированием производственной деятельности путем государственной поддержки, можно оценить исходя из условия
1пП^у,х.^) + и = 0 (10)
Представим полный дифференциал функции (10) как (11) и перепишем результат как
(12):
■ а1пР;0уп,д>и,£п)л ' ау
сипота.х_ а 1пП&п,Хп.г9) ,ш_п
- Хдл Т - І 1 . О
ах аі аі
ХаІпРі ОУа'^ггД'^о) _ ау ^
. (11)
-((12)
Предполагая ценообразование на основе предельных издержек, выраженное
следующим условием представим общее изменение в выпусках как
/
.А'ПД;ОУд.ГГС|.Гп)
-Х +
ах <И
.13)
Так как нас интересует потенциальное влияние государственной поддержки на рост эффективности и конкурентоспособности аграрных производителей через различные одновременно действующие эффекты, переформулируем вышеуказанные зависимости следующим способом.
С учетом выявленного воздействия субсидий на структуру и объем производственных ресурсов (9) первый терм правой стороны уравнения (13) представим как V'1 &х
ах
а(зт,5к)
Изменение уровня научно-технического прогресса в рамках представленного в работе подхода раскладывается на две составляющие: нейтральный общеотраслевой компонент и компонент, связанный с изменением структуры ресурсов и выпусков. Мы неявно предположили, что композиция выпусков имеет нейтральный эффект на технологический
т
^ 1пукиг
прогресс, следовательно, терм ь=1 уравнения (4) может быть опущен. В нашем случае
ДгиР-ОУп, Гд)
терм dt покажет влияние на сдвиг производственных возможностей изменение
структуры факторов производства, индуцированного государственной поддержкой. А именно
ггг+^упг2 +Е5=1[0*1и(хЗ лшщ 0,хгМ_ 2 ' } \
^т’5^ УЛ + ^У^Ь- + ЫТ;
Результат влияния программ государственной поддержки на эффективность технологической практики можно выявить путем построения зависимости величины иг , равной - ]п(7£")5 ох совокупности факторов х , среди которых рассмотрены группы субсидий:
Учитывая спецификацию нашей модели по влиянию субсидий через изменение цен, получим:
(14)
а ц
= я
ГГ (15)
С учетом представленных разложений влияние субсидирования на рост выпуска предстанет как:
Субсидии мотивируют организацию, получающую поддержку, к изменению соотношений факторов производства в технологическом процессе, что может привести к аллокативной несбалансированности и снижению общей отдачи от используемых ресурсов, так как для одного и того же объема выпуска потребуется большая по совокупной стоимости величина ресурсов.
Расчет аллокативной эффективности предполагает, что исследователю известны, кроме значения функции расстояния, также величины граничной затратной функции '' Преодолеть эту трудность можно с помощью свойства двойственности между вышеуказанными функциями [6], которое можно выразить следующим образом:
ШІП
,.гч-
(17)
тогда и только тогда, когда
®:(хп>Ут, О
іігї
ігТ,
■і ^ і
і—111 гиїт^ і)
!' п-)’пг 0 . (18)
Вышеуказанное свойство ориентированной на затратьі функции расстояния позволяет нам определить нормированную по общим издержкам скрытую цену 71 ~ го вида ресурсов как
и_/ - нормированная скрытая цена 71 ~ 10 вида ресурсов, искомый в задаче (18) вектор этих величин делает наблюдаемый технически неэффективный вектор ресурсов аллокативно эффективным, - абсолютная скрытая цена на-й ресурс.
Уравнение (19) наиболее часто выражают через логарифмированную производную от функции расстояния:
аЫ01{хп,у7Г1Л')
аіпх-і
С(У, и', £) **
В~ Ш ■
действительности цены не совпадают со скрытыми ценами на ресурсы ;, величина такого отклонения определяет уровень неэффективности в распределении ресурсов. Оценить уровень неэффективности в аллокации отдельных ресурсов и подсчитать минимальные общие издержки возможно, принимая допущения, что один из видов затрат, скажем п , используется экономически эффективно, и = №п. В таком случае уровень алокативной неэффективности предстанет как
Изменение в уровне эффективности в формировании ресурсной базы, вызванное влиянием государственной поддержки, выразим как
, (21)
где - уровень аллокативной эффективности среднего по совокупности вектора затрат и выпусков в сложившихся технологических и ценовых условиях, уровень аллокативной
эффективности среднеотраслевой производственной системы с прогнозными ресурсными характеристиками, определенными с учетом воздействия отдельных мер государственной поддержки.
Наконец, структура затрат, минимизирующая общие издержки и необходимая для учета последнего составляющего разложения общей продуктивности факторов производства (1), может быть найдена из следующего соотношения:
Л1пОг0Г.х,Ъ _
Кумулятивное влияние отдельной меры государственного воздействия на общую
аТРР
продуктивность факторов производства оценим, подставляя отдельные количественно
выраженные эффекты (16), (21), (22) в уравнение (1). Так как оценку эффективности воздействия государственной поддержки на аграрное производство мы предлагаем оценивать с использованием среднеотраслевых характеристик затраты - выпуски и других
атрр
производственно-экономических показателей, ТО полученную величину ВОЗМОЖНО
рассмотреть как средний показатель эластичности изменения общей продуктивности факторов производства по увеличению ~ ™ группы субсидий на 1% от средней цены финансируемого вида ресурсов, то есть на величину 0,01 х *к х .
Прирост чистого дохода производителя от государственного трансферта обеспечен одновременным воздействием возросшей отдачи общих затрат в производственном процессе и увеличением объема производства благодаря росту потребленных ресурсов. Добавление в числитель величины, равной 0,01 х хк хюк указывает, что каждая дополнительная денежная единица, переданная производителю, трансформируется в денежную единицу его дохода.
В целом оценку трансфертной эффективности отдельного направления государственной поддержки, полученную с помощью представленной выше методики, выразим следующем уравнением:
(23)
Приведем свои мысли по поводу определения величины цен на ресурсы аграрных производителей. Заметим, что индексы цен могут быть использованы наравне со стандартными данными о ценах в эконометрических исследованиях затратных и прибыльных функций агропроизводителей.
Цена привлечения инвестиций во внеоборотные активы должна учитывать стоимость используемых при этом инвестиционных ресурсов. Каждый вид капитала организации имеет свою цену, поскольку использование его для каких-либо целей означает или необходимость учесть реальные затраты, с которыми будет связано это использование, или учесть, что при этом происходит отвлечение от других направлений приложения этого капитала, приносящих определенный альтернативный доход.
В современной практике аграрные производители используют ограниченный диапазон возможных источников инвестирования капиталовложений, среди которых основными являются нераспределенная прибыль, амортизационные отчисления, кредиты банков, заемные средства других организаций и бюджетные средства.
Такую форму собственного капитала, как нераспределенная прибыль и амортизационные отчисления, сельскохозяйственный производитель обычно инвестирует в финансовые инструменты. Планируемые проценты к получению от финансовых вложений необходимо рассмотреть как цену использования собственных средств при помещении их в внеоборотные средства основной деятельности. Таким образом, цена собственных ресурсов финансирования будет определена как
, (24)
где - размер доходности альтернативного вложения, рассчитанный как отношение поступлений процентов по долговым финансовым вложениям и аналогичных поступлений от долевого участия в других организация к величине долгосрочных и краткосрочных
финансовых вложений организации; Н-п - ставка налога на прибыль (ЕСХН).
Для определения цены амортизационного фонда могут использоваться аналогичные подходы. Однако в этом случае следует учитывать влияние налога на прибыль, поскольку начисление сумм амортизации проводится в учете как издержки предприятия и тем самым уменьшается налогооблагаемая база прибыли.
Цена займов и кредитов как возмещаемых средств в составе капитала предприятия определяется величиной процентов, которые устанавливаются кредитором. При определении окончательной цены кредитных средств необходимо учесть возникающее при этом уменьшение налога на прибыль как налогового кредита [13]. Необходимо включить в оценку и аспект, связанный с возможностью получения субсидий на уплату части процентов по кредитам. Расходы, осуществленные организациями-бюджетополучателями за счет целевых субсидий, не учитываются в целях налогообложения, в таком случае определение цены займов и кредитов примет следующий вид:
.(25)
Цену привлечения капиталовложений во внеоборотные активы следует выразить как средневзвешенную величину, где в качестве весов выступят доли определенных средств в структуре финансирования долгосрочных инвестиций, а взвешиваемых величин -определенные нами цены на используемые ресурсы:
где аи - удельный вес 1 — го вида средств в структуре финансирования долгосрочных инвестиций.
Поддержка аграриев по текущей деятельности осуществляется по двум принципиальным направлениям: субсидии на приобретение средств производства и субсидии на возмещение части затрат на уплату процентов по краткосрочным кредитам. Учитывая вышесказанное, выразим эффективную цену материальных ресурсов по основному виду деятельности следующим уравнением:
№|МТ*= Iх (1 - (субсидии по операционной деятельности)/!'материальные издержки)) х (1 + (ст4тс
’ ’ (27) ' ' ' ’
Материальные затраты за определенный период мы выразили в денежной форме путем дефлирования номинальной их величины на агрегированный индекс цен. При таком подходе последний показатель можно рассмотреть как цену Щк на материальные ресурсы, рассчитать его можно с помощью Торнквист-индекса:
I \
где - индекс цен на материальные затраты производителя в 1-й период; и'п - индекс цен на п-й вид материальных затрат производителя, - стоимость п-го вида материальных затрат, * , Б - текущий и предшествующие ему периоды времени соответственно.
Каждый вложенный в производство рубль имеет свою цену, величина которой отражена вторым множителем уравнения (27). В качестве цены собственных ресурсов рассмотрим доходность по применяемым видам финансовых вложений. Цена заемного капитала выступит как отношение величины обслуживания краткосрочных кредитов и займов к объему привлеченных в операционную деятельность ресурсов, скорректированное на величину налогового шита и субсидий по выплате процентов за пользование займами.
В качестве цены труда целесообразно рассмотреть заработную плату за 1 отработанный человеко-час в основном производстве.
Уточненная нами методика оценки эффективности мер государственной поддержки в отличие от существующих не идет в разрез с основными положениями микроэкономической
\ 1
....... , (28)
теории. Мы также смогли учесть критериальный аспект категории «экономическая эффективность мер государственной поддержки».
Примечания:
1. Нечаев В.И., Бершицкий Ю.И., Резниченко С.М. Региональные аспекты государственного регулирования агропромышленного производства: монография. СПб.: Лань, 2009. 336 с.
2. Тюпаков К.Э., Сайфетдинова Н.Р. , Папахчан И.А. Методические особенности оценки эффективности государственной поддержки аграрного производства в регионе // Труды Кубанского государственного аграрного университета. № 1 (40). 2013. С. 39-45.
3. Эпштейн Д. Определение эффективности субсидий на основе базовых уравнений выхода продукции // АПК: экономика, управление. 2012. № 5. С. 40-46.
4. Жуков Б.М., Дианова В.А. Идентификация ресурсного потенциала развития региона // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. Экономика. 2012. Вып. 2. С. 68-77.
5. Bauer P.W. Decomposing TFP growth in the presence of cost inefficiency, nonconstant returns on scale, and technological progress // Working paper of the Federal Reserve Bank of Cleveland, 1988. 21 p.
6. Brummer B., Glauben T., Lu W. Productivity and efficiency in Chinese agriculture: a distance function approach // 25th IAAE, Durban, South Africa, 2003. P. 941-955.
7. Fare R.A distance function approach to price efficiency // Journal of public economics. 1990. № 43. P. 123-126.
8. Fare R. Measuring the technical efficiency of production // Journal of Economic Theory. 1978. № 19. P. 150-162.
9. Henningsen A., Kumbhakar S., Lien G. Econometric analysis of the effects of subsidies on farm production in case of endogenous input quantities // AAEA & ACCI Joint Annual Meeting, Milwaukee, Wisconsin, July 26-29, 2009. 16 p.
10. Beasley T.M. Seemingly unrelated regression (SUR) models as a solution to path analytic models with correlated errors // Multiple linear regression viewpoints, 2008. Vol. 34 (1). P. 1-7.
11. Alaba O.O., Olubusoye E.O., Ojo S.O. Efficiency of seemingly unrelated regressions estimator over the ordinary least squares // Eroupean Journal of Scientific Research. 2010. Vol. 39, № 1. P. 153-160.
12. Zellner A. An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias // Journal of American Statistical Association. Vol. 57, № 298. P. 348-368.
13. Бершицкий Ю.И. Анализ эффективности различных способов приобретения сельскохозяйственной техники // Вестник Российской Академии сельскохозяйственных наук. 2003. № 3.
References:
1. Nechaev V.I., Bershitsky Yu.I., Reznichenko S.M. Regional aspects of state regulation of agro-industrial production: monograph. SPb. : Lan, 2009. 336 pp.
2. Tyupakov K.E., Sayfetdinova N.R., Papakhchan I.A. Methodical features of an assessment of efficiency of the state support of agrarian production in the region // Proc. the Kuban State Agrarian University. No. 1(40). 2013. P. 39-45.
3. Epstein D. Determination of efficiency of subsidies on the basis of the basic equations of production issue // Aagrarian and Industrial Complex: Economy and Management. 2012. No. 5. P. 40-46.
4. Zhukov B.M., Dianova V.A. Identification of resource potential of development of the region // Bull. of Adyghe State University. Economics, 2012 . No. 2. P. 68-77.
5. Bauer P.W. Decomposing TFP growth in the presence of cost inefficiency, nonconstant
returns on scale, and technological progress // Working paper of the Federal Reserve Bank of Cleveland, 1988. 21 pp.
6. Brummer B. Glauben T. Lu W. Productivity and efficiency in Chinese agriculture: distance function approach//25th IAAE, Durban, South Africa, 2003. P. 941-955 .
7. Fare R.A distance function approach to price efficiency/Journal of public economics. 1990 . No. 43. P. 123-126 .
8. Fare R. Measuring the technical efficiency of production//Journal of Economic Theory. 1978 . No. 19. P. 150-162 .
9. Henningsen A. Kumbhakar S. Lien G. Econometric analysis of the effects of subsidies on farm production in case of endogenous input quantities//AAEA & ACCI Joint Annual Meeting, Milwaukee, Wisconsin, July 26-29, 2009. 16 p.
10. Beasley T.M. Seemingly unrelated regression (SUR) models as a solution to path analytic models with correlated errors//Multiple linear regression viewpoints, 2008. Vol. 34(1). P. 17 .
11. Alaba O.O. Olubusoye E.O. Ojo S.O. Efficiency of seemingly unrelated regressions estimator over the ordinary least squares//Eroupean Journal of Scientific Research. 2010 . Vol. 39, No. 1. P. 153-160 .
12. Zellner A. An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias//Journal of American Statistical Association. Vol. 57, No. 298. P. 348-368 .
13. Bershitsky Yu.I. An analysis of efficiency of various ways of acquisition of agricultural machinery // Bull. of the Russian Academy of Agricultural Sciences. 2003. No. 3.
