CC BY
30
553^»— Аграрный вестник Урала № 3 (95), 2012 г.
определение величины государственной поддержки на основе прогнозирования основных параметров
развития сельского хозяйства
Д. А. ЗЮКин, аспирант, н. а. пожидаева, аспирант, Курская государственная
305044, г. Курск, ул. Парижской коммуны, д. 71, кв. 130;
сельскохозяйственная академия им. и. и. иванова тел. 89066923828; e-mail: nightingale46@rambler.ru
Положительная рецензия представлена И. П. Салтыком, доктором экономических наук, профессором, Курская государственная сельскохозяйственная академия им. И. И. Иванова.
Ключевые слова: государственная поддержка, сельское хозяйство, валовая товарная продукция, Курская область.
Keywords: state support, agriculture, gross commodity output, Kursk region.
цель и методика исследований.
Стратегическое значение сельского хозяйства в обеспечении продовольственной безопасности страны и необходимость его перехода на расширенное воспроизводство обуславливает важность изучения и анализа оптимальной величины государственной поддержки, рассматриваемой как условие перехода отрасли на инновационный путь развития.
Методика определения объема государственной поддержки адекватного потребностям перспективного развития сельского хозяйства региона базируется на применении нелинейной регрессионной модели. Для ее построения, исходя из принципов системного подхода, использованы такие параметры функционирования сельского хозяйства, которые наилучшим образом характеризуют эффективность использования факторов производства. В соответствии с прогнозом на основе рассчитанной модели, учитывая степень участия государства в поддержке сельского хозяйства, определяется дополнительная потребность в субсидиях.
результаты исследований.
Отсутствие в период рыночных реформ должного уровня государственной поддержки негативно сказалось на состоянии аграрной отрасли страны. Тем не менее, меры, принятые в последнее десятилетие Министерством сельского хозяйства России, позволили изменить катастрофический вектор развития отечественного сельского хозяйства. В частности, величина субсидий сельскохозяйственным организациям Курской области на 1 га пашни за последние 5 лет возросла в 7,7 раза (с 132 руб. до 1015 руб.), а в стоимости сельскохозяйственной продукции — в 5 раз (с 0,8 % до 3,9 %). Однако это следует расценивать лишь как первый шаг в создании эффективной системы государственной поддержки сельского хозяйства.
Следует признать тот факт, что уровень государственной поддержки в России все же значительно ниже, чем в развитых странах. Более того, в кризисные годы величина прямых субсидий на развитие животноводства и растениеводства, а также на проведение Федеральной программы восстановления плодородия земель сократились (табл. 1). Конечно, это можно объяснить кризисными явлениями в экономике и дефицитом бюджета. Однако, например, в США правительство страны не пошло на сокращение аграрного бюджета, а наоборот, увеличило его (за 2008-2010 гг. его сумма возросла с 92,9 до 134,2 млрд долл.) [1].
Основным элементом в системе государственной поддержке сельскохозяйственных организаций Курской области в последние годы стало субсидирование процентных ставок по кредиту (в 2009 г. — 70,9 %, а в 2010 г. — 69,7 %). Однако в Национальных докладах о ходе выполнения Госпрограммы развития сельского хозяйства на 2008-2012 гг., в выступлениях ответственных работников аграрного ведомства, Россельхозбанка, Росагролизинга ничего не говорится об эффективности и финансово-экономических последствиях этих мер, на которые расходуются средства. К отрицательным моментам следует отнести и ограниченный доступ к этой программе. В условиях, когда значительное большинство сельскохозяйственных организаций имеют низкий рейтинг кредитополучателей, выделение льготных государственных кредитов и субсидирование процентной ставки, к сожалению, ставятся в зависимость от нерыночных факторов.
Механизм государственной поддержки в развитых странах также не лишен проблемы нерационального распределения субсидий между сельскими товаропроизводителями. Тем не менее, это не мешает эффективно
таблица 1
размеры государственной поддержки сельскохозяйственных организаций курской области
за период 2005-2010 гг., млн руб.
Виды государственной поддержки Годы
2010 2009 2008 2007 2006 2005
Государственная программа по развитию растениеводства 68,8 33,1 69,2 72,7 65,8 29,1
Государственная программа по развитию животноводства 16,5 72,0 157,6 5,1 5,9 6,2
Субсидии на уплату процентов по кредитам:
— инвестиционным 871,2 772,1 464,9 274,8 84,9 29,0
— краткосрочным 166,5 100,8 80,8 16,6 37,6 54,1
Возмещение убытков по чрезвычайным ситуациям 74,9 - - 1,1 60,3 12,2
Федеральная программа восстановления плодородия земель 292,2 246,2 349,0 - - 82,5
Субсидии на минеральные удобрения 259,2 238,4 346,2 8,2 0,2 75,7
Субсидии на топливо - - 159,1 90,2 60,1 -
Прочие субсидии 1,6 - 0,8 - 0,4 -
Итого субсидий 1491,6 1229,7 1257,2 518,5 315,2 213,1
64
www. m-avu. narod. ru
Аграрный вестник Урала № 3 (95), 2012 г.
Экономика ^ЫтГ/
таблица 2
Величина государственной поддержки сельскому хозяйству и потребность в ее дополнительном выделении (млн руб.)
Годы Стоимость валовой товарной сельскохозяйственной продукции, млн руб. Величина государственной поддержки, млн руб.
1-й 11-й Ш-й М-й
2010 37738 1491,6 1886,9 3773,8 7547,6
2011 46527 1814,5 2326,4 4652,7 9305,4
2012 51431 2005,8 2571,6 5143,1 10286,2
Потребность в дополнительном выделении государственных средств:
2010 - - 395,3 2282,2 6056,0
2011 - - 511,8 2838,1 7490,8
2012 - - 565,7 3137,3 8280,4
проводить реализацию целевых программ и успешно содействовать развитию приоритетных направлений сельскохозяйственного производства и экспорту продукции. Залогом этого является выделение адекватной потребностям сельскохозяйственной отрасли государственной поддержки [2].
В сложившейся ситуации необходимо не только совершенствование организации проведения имеющихся государственных программ поддержки, но и увеличение объемов их финансирования из бюджета в соответствии с потребностями и перспективами развития сельского хозяйства. В ряде развитых стран величина этого показателя рассчитывается в виде доли от общего объема товарной сельскохозяйственной продукции.
В связи с этим возникает потребность в обоснованном прогнозе величины товарной сельскохозяйственной продукции. Нам представляется наиболее целесообразным в такой ситуации использование корреляционно-регрессионного метода. Таким образом, мы получаем возможность выявить зависимость результативного признака (величина товарной продукции, млн руб.) от предложенных нами параметров и получить адекватную модель для прогноза.
В перечень факторов вошли следующие показатели: х1 — среднемесячная заработная плата, руб.; х2 — инвестиции на 100 сельхозугодий, млн руб.; х3 — валовая прибыль на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.; х4 — рентабельность сельскохозяйственной продукции с учетом государственных субсидий, %; х5 — доля прибыльных сельскохозяйственных организаций, %; х6 — число работников, занятых в сельхозпроизвод-стве, на 100 на сельхозугодий, чел.; х7 — фондовооруженность труда, тыс. руб. на одного работника; х8 — величина кредитов и займов на 1 га сельхозугодий, тыс. руб.
Одним из условий регрессионной модели является предположение о линейной независимости объясняющих переменных. Для экономических показателей это условие выполняется не всегда. Линейная или близкая к ней связь между факторами называется мультиколлинеарностью и приводит к линейной зависимости нормальных уравнений, что либо делает вычисление параметров невозможным, либо затрудняет содержательную интерпретацию параметров модели. Считают явление мультиколлинеарности в исходных данных установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше 0,8. Чтобы избавиться от мультиколлинеарности, в модель включают лишь один из линейно связанных между собой факторов, причем тот, который в большей степени связан с зависимой переменной. В результате анализа матрицы
парных коэффициентов корреляции для построения нелинейной регрессионной модели для прогноза величины результативного признака использовано три фактора: х^ х5, х7.
Для такого исследования нами была использована программа «Statgraf». В результате полученное уравнение имеет вид:
у = —428,8х2 + 1274,4х5 + 14,9х2 ■ х5 + 3,1х2 ■ х7 — 18,8х5 ■ х7 — 5,8x2 + 14,9x5 + 1,9х7
Значение совокупного коэффициента множественной детерминации ^ 2 ) отразило, что вариация результативного признака на 99,6 % обуславливается тремя анализируемыми факторами. Стандартная ошибка оценки составила 1134, в свою очередь средняя абсолютная ошибка — 411. Значение критерия Дарбина-Уотсона (1,70148) свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков. Значения коэффициентов регрессии подтверждены на 80 %-ном уровне значимости. В связи с этим, считаем целесообразным использовать данную модель для прогнозирования результативного признака, на основе которого получим возможность определить и величину государственной поддержки.
При этом стоит иметь в виду различные варианты степени участия государства в поддержке сельского хозяйства региона в ближайшей перспективе (табл. 2). Так, первый вариант — доля государственной поддержи в стоимости продукции останется на уровне 2010 г. (3,9 %); второй — продолжится тенденция последних лет увеличения доли государственной поддержки (5 %); третий — будет соответствовать среднему за последнее десятилетие значению диспаритета в ценах на промышленную и сельскохозяйственную продукцию (10 %); четвертый — ориентироваться на показатели развитых стран (не менее 20 %).
выводы. рекомендации.
Сельскохозяйственное производство находится в значительном монопольном окружении (производителей средств производства для села, переработчиков, посредников и т. д.), что является одним из генераторов увеличения ценового диспаритета. Следует отметить и тот факт, что в России природно-климатический потенциал 2,5-3 раза ниже, чем в США, Канаде и ЕС. Поэтому мы абсолютно поддерживаем мнение И. Буздалова [1] о том, что необходимость государственной поддержки аграрного сектора России на современном этапе значительно выше, чем в развитых странах. Однако только чтобы достигнуть показателей зарубежных стран потребуется дополнительно в 2011 и 2012 гг. 7,5 млрд руб. и 8,3 млрд руб. соответственно. На текущий момент практически ни один региональный бюджет не в состоянии самостоятельно обеспечить такой объем субсидий для сельского хозяйства.
литература
1. Буздалов И. Социальные последствия монопольного окружения и классовой «второсортности» российского крестьянства // Международный сельскохозяйственный журнал. 2011. № 1. С. 3-11.
2. Овчинников О. Г. Государственное регулирование аграрного сектора США. М. : ДеЛи, 1999. 663 с.
ммм.т-эчи. пэгоб. ги
65
