CC BY
1УДК 330. 4, 519. 86
Теммоева С. А. Temmoeva S. A.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ АГРАРНОГО КОМПЛЕКСА КБР
ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OF THE AGRARIAN COMPLEX
DEVELOPMENT OF KBR
В данной статье автором анализируются накопившиеся за многие годы проблемы, возникающие в региональных аграрных комплексах. В качестве объекта исследования выбрана Кабардино-Балкарская республика. Своевременность данного исследования определяется не только необходимостью преодоления той сложной ситуации, которая имеет быть в сельском хозяйстве республики в последние годы, но и значимостью реализации актуальной сейчас задачи устойчивого развития региона, как в социальном, так и в экономическом плане. Стимулом к проведению исследований в этой области служит актуальность решения вопросов, назревших в экономиках северокавказских республик и Юга России.
В качестве инструмента грамотного решения этих задач и инновационного развития отрасли предлагается использование методов прогнозирования на основе экстраполяции временных рядов с целью прогнозирования дальнейшего развития агрокомплекса республики. Для реализации этих целей был разработан теоретический аппарат, давший возможность сформировать методику моделирования, позволившую не только осуществлять анализ существующего состояния экономики, но и комплексную оценку последствий определенных воздействий на неё. При этом определены как показатели, определяющие основную тенденцию развития отрасли региона, так и случайные факторы, действующие периодически, в течение определенного периода времени.
Взаимосвязи между показателями эффективности аграрного комплекса построены на следующей предпосылке: те закономерности, которые постоянно наблюдались в прошлом в течение определенного периода, с определенной вероятностью сохранят свое влияние и в будущем Учитывая основные факторы экономического развития отрасли, была разработана модель, проведены практические расчеты, спрогнозированы основные отраслевые показатели, проанализированы возможные негативные и позитивные воздействия на сельское хозяйство региона.
In this article, author analyzes the problems which were accumulated and arisen in regional agrarian complexes over many years. Kabardino-Balkarian Republic was chosen as an object of research. Timeliness of this study is determined not only by the need to overcome the difficult situation that has been in the agriculture of the republic in recent years, but also the importance of realizing the urgent task of sustainable development of the region, both socially and economically. The impetus for carrying out research in this area is the urgency of resolving the issues that have arisen in the economies of the North Caucasian republics and the South of Russia.
As a tool for the competent solution of these problems and innovative development of the industry, it is proposed to use forecasting methods based on extrapolation of time series with the aim of predicting the further development of the republic's agro-complex. To realize these goals, a theoretical apparatus was developed that made it possible to formulate a modeling methodology that allowed not only an analysis of the existing state of the economy, but also a comprehensive assessment of the consequences of certain impacts on it. At the same time, both the indicators determining the main development trend in the region's industry and the random factors are defined that operate periodically for a certain period of time.
The interrelationships between the indicators of the efficiency of the agrarian complex are based on the following premises: those patterns that were constantly observed in the past during a certain period, with a certain probability, will retain their influence in future. Taking into consideration the main factors of economic development of industry, a model was developed, practical calculations were made, the main industry indicators were forecasted, possible negative and positive impacts on the agriculture of the region were analyzed.
Реализация данной модели способствует сбалансированному развитию аграрного комплекса региона, является инструментом анализа, планирования и дальнейшего прогнозирования эффективных направлений развития сельского хозяйства, инновационнъш способом преодоления той кризисной ситуации, в которой находится важнейшая отрасль отрасль экономики. Проведенные по модели расчеты позволят обеспечить высокий уровень экономической эффективности отрасли на долго- и среднесрочный период.
Ключевые слова: аграрный комплекс, инновационное развитие, прогнозирование, системный анализ, эмпирическая база, схема взаимосвязей, экстраполяция, эконометрическая модель, оптимальное решение, статистический прогноз.
The implementation of this model is contributed the balanced development of the agricultural complex in the region, is an instrument for analyzing, planning and further forecasting the effective directions of agricultural development, an innovative way to overcome the crisis situation in which the most important branch of the economy is located. The calculations carried out on the model will ensure a high level of economic efficiency of the industry for the long and medium term.
Key words: agrarian complex, innovative development, forecasting, systematic analysis, empirical basis, scheme of relationships, extrapolation, econometric model, optimal solution, statistical forecasting.
Теммоева Светлана Анатольевна -
кандидат экономических наук, доцент кафедры высшей математики, ФГБОУ ВО Кабардино-Балкарский ГАУ, г. Нальчик Тел.: 8 960 430 45 52 E-mail: Maiya_temmoeva@mail.ru
Temmoeva Svetlana Anatolevna -
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the department of High Mathematics, FSBEI HE Kabardino-Balkarian SAU, Nalchik Tel.: 8 960 430 45 52 E-mail: Maiya_temmoeva@mail.ru
Введение. Сегодня в России, в ответ на введённые санкции, формируется новая аграрная политика, направленная на всё более интенсивное внедрение в отрасль наукоемких технологий и продукций. Было принято Постановление Правительства от 7 августа 2014 г. № 778 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 6 августа 2014 г. № 560 «О применении отдельных специальных экономических мер в целях обеспечения безопасности Российской Федерации» [7, 2]. Пристального внимания при этом заслуживают регионы Южного Федерального округа. Объясняется это тем, что эти районы всегда считались сельскохозяйственными. Для этого были все условия: и земельные, и климатические, и ресурсные. Однако необдуманная эксплуатация богатейших природных ресурсов привела к глубочайшему кризису в аграрной отрасли, практическому отсутствию собственного производства в республике.
Социально-экономическое положение, ситуация в агропромышленном комплексе Ка-бардино- Балкарии на данный момент оставляют удручающее впечатление. Аграрный
сектор КБР на сегодняшний день неконкурентоспособен. С целью преодоления обозначенных проблем правительством предложена концепция развития агропромышленного комплекса до 2020 года [7, 8]. «Поэтому на данном этапе развития одним из выходов из сложившейся ситуации для каждого региона является переход к оптимальным методам руководства с применением инновации на всех уровнях. Для региональной экономики принципиально важно наличие эффективно работающих базовых отраслей, так как они обеспечивают поступление первичного дохода в регион. Для Кабардино-Балкарии таковыми являются: машиностроение, промышленность строительных материалов, пищевая, легкая, перерабатывающая промышленность, сельское хозяйство, курортная сфера. Разумное использование элементов национального богатства, которые дарованы природой или сформированы в результате всей предшествующей деятельности, является одним из целесообразных способов вывода экономики республики из депрессии. Необходима эффективная долгосрочная региональная экономическая политика. А это невозможно без
грамотного анализа существующей ситуации современного состояния региональной экономики, и дальнейшего прогнозирования возможных вариантов её развития» [3].
Методология проведения работ. В сложившейся ситуации для реализации задачи сбалансированного развития отрасли разумно использование методологии системного подхода, позволяющей строить прогнозы, способствующие улучшению экономического состояния. «Актуальность именно этой проблемы объясняется тем, что в регионах, в частности в Кабардино-Балкарии, отсутствуют теоретико-методические, системные и модельно-прогнозные исследования в области прогнозирования развития экономик. А так же анализ влияния внедрения инновационных проектов на экономику. В тоже время, с внедрением инновационных проектов и использование комплекса экономико-математических моделей прогнозирования позволило бы, обеспечить процесс планирования информацией для обоснования темпов и пропорций развития экономик регионов, исходя из анализа современного состояния и сложившихся тенденций развития народного хозяйства. В последующем, имеется возможность проведения прогнозно-имитационных расчетов по различным сценариям в заранее определенных условиях функционирования экономик регионов» [4, с. 1].
На данный момент наиболее разработанным и эффективным методом реализации поставленных задач считаются методы эконо-метрического моделирования. «Неполнота информации об изучаемой системе, наличие большого количества взаимосвязанных факторов, структура функциональных связей между параметрами системы, в большей части своей неизвестных или слишком сложных для непосредственного анализа - все эти факторы свидетельствуют в пользу применения аппарата эконометрического моделирования для определения главных направлений развития экономики республики» [5, с. 404].
Аграрный комплекс республики рассматривается как сложная экономическая система. В результате анализа деятельности отрасли выявлены основные показатели, характеризующие её эффективность, установлены взаимосвязи между ними. На основе экстраполяции рассчитаны параметры модели, по которой, в дальнейшем, будут осуществляться прогнозы.
Введены следующие обозначения:
VSH - валовое производство сельского хозяйства (всего), млн. рублей;
VSHOS - валовое производство сельского хозяйства (общественный сектор, всего), млн. рублей;
VSHOSPD - валовое производство сельского хозяйства (общественный сектор,
предложение), млн. рублей;
VSHOSSP - валовое производство сельского хозяйства (общественный сектор, спрос), млн. рублей;
VSHCHS - валовое производство сельского хозяйства (частный сектор), млн. рублей;
PRSH - прибыль сельского хозяйства, млн. рублей;
SBSSH - себестоимость реализованной сельскохозяйственной продукции, млн. рублей;
VVFSH и VBFSH - соответственно ввод и выбытие основных фондов сельскохозяйственного назначения, млн. рублей;
PTSH - производительность труда в отрасли, тыс. руб./чел;
NSL - численность сельского населения, тыс. человек;
WSH - годовой фонд заработной платы работников сельского хозяйства (всего), млн. рублей;
FSH - среднегодовая стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения, млн. рублей;
FVSH - фондовооруженность труда в сельском хозяйстве, тыс. руб./чел.;
FOSH - фондоотдача основных производственных фондов отрасли, б/р;
DHN - денежные доходы населения, млн. рублей;
TGPRD - товарооборот продовольственных товаров, млн. рублей;
TBTG - товарооборот республики (всего), млн. рублей;
GROB - грузооборот перевозок, млн. т-км;
L1- модельный коэффициент для сельского хозяйства, отражающий уровень развития рыночных отношений в отрасли, безразмерная величина;
F - фиктивная переменная, являющаяся безразмерной величиной.
Экспериментальная база. Для проведения исследования собиралась необходимая информация из статистических сборников Кабардино-Балкарского комитета государст-
венной статистики, документов бухгалтерской отчетности. По собранным данным были построены вариационные ряды по используемым в модели показателям.
Ход исследования. Для количественного определения параметров регрессионных уравнений в процессе их генерации был использован классический метод наименьших квадратов, методы автокорреляции остатков первого порядка и робастной регрессии. Как известно, «очень часто положительный результат достигается тогда, когда одна и та же взаимосвязь описывается не одной, а несколькими формами моделей. Наиболее распространенными в практике разработки прогнозов являются уравнения прямой линии, параболы, показательной и логарифмической функций, параметры которых рассчитываются на основе метода наименьших квадратов. Поэтому для получения наилучшего вида взаимосвязи по каждому из результативных факторов, включенных в модель, генерировались все возможные виды, а затем из них выбирается та, которая обладает наилучшими точностными характеристиками. Естественно, что основной акцент при этом делался на то, что все рассчитанные параметры уравнений не должны противоречить экономическому смыслу выстраиваемых отношений» [3]. При этом сравнивались выводы, сделанные по
разным типам моделей. Если при этом оказывалось, что полученные выводы хотя бы приблизительно соответствуют друг другу, то это существенное доказательство правильности проводимых расчетов. Значит, выдвинутые нами изначально гипотезы о возможной взаимосвязи показателей верны, разработанная модель соответствует объекту моделирования, и рекомендации, выдаваемые на её основе, являются объективными и приемлемыми на практике.
Результаты исследования. Результатом работы является эконометрическая модель, основанная на сложившихся взаимосвязях и предположениях о возможных изменениях в развитии аграрного комплекса региона в соответствии со сложившейся на момент исследования экономической ситуацией. Она состоит из 21 соотношения, из них 13 стохастических регрессионных уравнений и 8 детерминированных соотношений (тождеств). Взаимосвязи модели описываются 21 эндогенной переменной и 15 предопределенными. На её основе проведен ex - post прогноз. Он показал высокую точность прогнозов, рассчитанных по модели.
Приведем некоторые из сгенерированных уравнений с их качественными характеристиками.
1) VSHOSPD = 6,9069 х FVSH + 46,6498 х FOSH + 0,4775 х VSHOSFD [1] + 72,8579,
(1,0978) (17,0315) (0,1372) (39,6657)
R2 = 0,825; F = 18,2558; D. W. = 1,52 ; S. E. =3,5501.
2) VSHOSSP = 0,4379 х VPMB + 1,4794 х TGPRD/ TBTG х 100 + 9,3579 х (N - N [1])
(0,0038) (0,0582) (0,2907)
R2 = 1,000; D.W. = 2,10; F = ю; S.E = 2,3005.
3) VSHOS = (L1 х VSHOSPD + (2-L1) х VSHOSSP)/2.
4) VSH = VSHOS + VSHCHS,
5) Ln VSHCHS = 0, 4811 х ln NSL + 0,223ln DHN + 0,1661 ln VSHCHS [1],
(0,0546) (0,0357) (0,1035)
R2 = 1,000; D. W. = 2,25; F = ю; S.E. = 0,1929.
6) VSHCHS = NSL0, 481 х DHN0, 223 х VSHCHS [1f 1661
7) PRBSH = 8,6307 FVSH + 66,2289 х FOSH - 27,1495 х F-0,1447 х SBSSH-69,3 (1,6206) (9, 3966) (2, 7482) (0, 0889) (14, 7409)
R2 = 0,965; D.W. = 2,03; F = 77,7717; S.E. = 4,4344, где
8) FSH = FSH [1] +VVFSH-VBFSH
9) ln SBSSH = 1,05 х ln VSHOS + 1,18 х ln WSH + 0,39 х ln GROB - 1,04 ln PTSH-6,22, (0, 3397) (0,1674) (0,0721) (0,3189) (1,3894)
R2 = 0,978; D.W. = 1,51; F = 113,1667; S.E. = 0,2427.
10) SBSSH = VSHOS1,0515 х WSH1,1753 х GROB0,3907 х PTSH-10417 х e-6,2175
В скобках под каждым коэффициентом уравнения приведены стандартные ошибки соответствующих параметров этого уравнения. Они будут использоваться в дальнейшем при оценке статистической значимости каждого фактора, включенного в уравнение регрессии. Кроме того, для каждого уравнения рассчитаны значения коэффициентов детерминации R2 , коэффициента Дарбина - Уот-сона, критерия Фишера и среднеквадратиче-ской нормированной ошибки прогноза S.E.. По каждой модели составлен ряд остатков E(t). Для подтверждения нормальности распределения использовался R/S-критерий. Надежность расчетов составляла 0,95. Анализ показал, что по каждому критерию выдержаны допустимые пределы.
Область применения результатов. Предложена методика, приемлемая для анализа и расчета прогнозных значений основных факторов, характеризующих результаты деятельности развития любой отрасли или региона. «Такие разработки позволят повысить научную обоснованность прогнозов, сократить затраты
Литература
1. Буценко Л.С. Математический анализ и методы прогнозирования как инструменты развития отраслевой экономики // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2006. №3. URL: http://www.uecs.ru.
2. Иванова В.Н. Антироссийские санкции и импортозамещение: новые возможности роста производства продукции АПК России // Известия Международной академии аграрного образования. 2015. №23. С. 5-10.
3. Хачев М.М., Теммоева С.А. Системный анализ как инструмент инновационного развития экономики (на примере субъекта РФ) // Успехи современной науки и образования. 2016. №11. Т. 3. С. 207-215.
4. Хачев М.М., Теммоева С.А., Трамова А.М. Применение инновационных методов в прогнозировании развития экономики региона [Электронный ресурс] // Науковедение. 2014. №3(22). http://naukovedenie.ru/PDF/18EVN314. pdf (дата обращения: 20.02.17).
5. Хачев М.М., Теммоева С.А., Трамова А.М. Совершенствование методов анализа и планирования региональной экономики // Развитие местного самоуправления в условиях переходной экономики: Международная научно-практическая конференция (Душанбе, 2223 11. 2013г.). Душанбе, 2013. С. 401-407.
на разработку, а также обеспечить процесс планирования информацией для обоснования темпов и пропорций развития народного хозяйства исследуемого субъекта. Особенно важное значение они приобретают именно в условиях свободной, рыночной экономики, при которой совершенствование управления состоит из применения различных альтернативных вариантов развития, позволяющих выбрать наиболее оптимальный в данной ситуации» [3].
Выводы. Организация экономической и производственной деятельности в различных отраслях экономики на базе математических моделей дало бы возможность предупредить многие проблемы, способствовало бы повышению конкурентоспособности, повлияло бы на экономический рост республики. Помимо этого, руководителям дается в руки инструментарий, позволяющий рассмотреть и проанализировать разнообразные сценарии перспективного развития отрасли, отобрать из них тот, на основе которого будут приняты решения, способствующие прогрессу в отрасли.
References
1. Butsenko L.S. Matematicheskij analiz i me-tody prognozirovaniya kak instrumenty razvitiya otraslevoj ehkonomiki // Upravlenie ehkonomi-cheskimi sistemami: ehlektronnyj nauchnyj zhurnal. 2006. № 3.URL:http://www. uecs. ru.
2. Ivanova V.N. Antirossijskie sankcii i im-portozameshchenie: novye vozmozhnosti rosta proizvodstva produkcii APK Rossii // Izvestiya Mezhdunarodnoj akademii agrarnogo obrazova-niya. 2015. №23. S. 5-10.
3. Hachev M.M., Temmoeva S.A. Sistemnyj analiz kak instrument innovacionnogo raz-vitiya ehkonomiki (na primere sub"ekta RF) // Uspekhi sovremennoj nauki i obrazovaniya. 2016. №11. T. 3. S. 207-215.
4. KhachevM.M., Temmoeva S.A., Tramo-va A.M. Ispolzovanie innovacionih metodov v prognozirovanii razvitija regionalnih ekonomi-cheskih resursov. 2014. №3 (22). http:// nauko-vedenie. ru/PDF/18EVN314.pdf (date accessed: 20.02.17).
5. Khachev M.M., Temmoeva S.A., Tramo-va A.M. Uluchshenie metodov analiza I planiro-vanija regionalnoi economiki // Razvitie mestnih pravitelstv v period perehodnoi ekonomiki: mezhdunarodnii nauchno-practicheskaja konfe-rencia (Dushanbe, 22-23 11. 2013). Dushanbe, 2013. P. 401-407.
6. О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 6 августа 2014 г. № 560 «О применении отдельных специальных экономических мер в целях обеспечения безопасности Российской Федерации»: постановление Правительства РФ от 7 августа 2014 г. № 778. // Собрание законодательства. 2014. № 778.
7. О Государственной Программе Кабардино-Балкарской Республики «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в Кабардино-Балкарской республике» на 2014 - 2020 годы: Постановление Правительства Кабардино-Балкарской Республики от 17 июля 2014 Г. №154-Пп // Закон Кабардино-Балкарской Республики от 17 июля 2014 Г. N 52-Рз «О внесении изменений в отдельные республиканские законы». 2014. №154-Пп.
8. Нанивская В.Г., Пленкина В.В., Тоныше-ва Л. Л. и др. Планирование в сложных хозяйственных системах: учебное пособие; под ред. В.Г. Нанивской. Тюмень: Изд-во ТюмГНГУ, 1998. 80 с.
6. O merah primenennia Ukaza Presidenta Rossiiskoi Federacii 6 Avgusta 2014 № 560 «O primenenii specialnih ekonomicheskih mer dlja obespechenija zashiti Rossiiskoi Federacii»: Ukaz pravitelstva 7 Avgusta 2014 № 778 // Svod zakonov. 2014. № 778.
7. O Gosudarstvennoj Programme Kabar-dino-Balkarskoj Respubliki «Razvitie sel'skogo hozyajstva i regulirovanie rynkov sel'skoho-zyajstvennoj produkcii, syr'ya i prodovol'stviya v Kabardino-Balkarskoj respublike» na 2014 -2020 gody: Postanovlenie Pravitel'stva Kabardi-no-Balkarskoj Respubliki ot 17 iyulya 2014 G. №154-Pp // Zakon Kabardino-Balkarskoj Respubliki ot 17 iyulya 2014 G. N 52-Rz «O vnese-nii izmenenij v otdel'nye respublikanskie zako-ny». 2014. №154-Pp.
8. Nanivskaya V.G., Plenkina V.V., Tonyshe-va L.L. i dr. Planirovanie v slozhnyh ho-zyajstvennyh sistemah: uchebnoe posobie; pod red. V.G. Nanivskoj. Tyumen': Izd-vo Tyum GNGU, 1998. 80 s.
