CC BY
55
ISSN 2311-875X (Online) Продовольственная безопасность
ISSN 2073-2872 (Print)
ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА АГРАРНОГО СЕКТОРА КАК ИНСТРУМЕНТА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА
Наталья Георгиевна ФИЛИМОНОВА3^, Мария Георгиевна ОЗЕРОВА"
а доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой организации производства, управления и предпринимательства на предприятиях АПК, Институт экономики и финансов, Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск, Российская Федерация natali_fD8@mail.ru
ь кандидат экономических наук, доцент кафедры организации производства, управления и предпринимательства на предприятиях АПК, Институт экономики и финансов, Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск, Российская Федерация ozerova_m71@mail.ru
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 14.1D.2D15 Принята в доработанном виде D2.11.2D15 Одобрена 12.11.2D15
УДК 332Ю55.2 JEL: Q18
Ключевые слова:
продовольственная безопасность, экономический механизм, факторный анализ, кластерный анализ, ранжирование регионов
Аннотация
Предмет. Устойчивое развитие аграрного сектора, призванного обеспечить продовольственную безопасность и независимость страны, определяется экономическим механизмом. Последний представляет собой сложную систему, состоящую из большого числа взаимосвязанных и взаимодополняющих элементов, формирующихся под действием факторов рыночного и государственного управления. Оценка его эффективности позволяет не только определить результативность перемен, происходящих в аграрном секторе, но выработать основные направления совершенствования аграрной политики. Цели. Разработка методологического подхода к оценке эффективности экономического механизма аграрного сектора и его реализация на примере субъектов Сибирского федерального округа.
Методология. Оценка эффективности экономического механизма аграрного сектора осуществлялась на основе методов многомерного статистического анализа. В частности, интегральная оценка экономического механизма проводилась с использованием факторного анализа, классификация регионов по уровню эффективности экономического механизма выполнялась с помощью кластерного анализа.
Результаты. Произведена оценка экономического механизма аграрного сектора регионов СФО и осуществлено их ранжирование по уровню эффективности с выделением трех кластеров: эффективного, средней эффективности и низкой эффективности. На основе полученных результатов сделан вывод о том, что регионам при формировании экономического механизма следует учитывать климатические, национальные и организационные особенности ведения сельскохозяйственного производства. Выводы. Полученные результаты не только дают понимание, насколько велика региональная дифференциация развития аграрного сектора СФО, но и могут послужить основанием к формированию программ по ее преодолению в рамках общей аграрной политики.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Решение вопроса продовольственной
безопасности входит в приоритет основных задач государства. Стратегической целью
продовольственной безопасности является надежное обеспечение население страны безопасной и качественной сельскохозяйственной и рыбной продукцией, сырьем и продовольствием1. Вместе с тем несмотря на особую роль продовольственной безопасности в социально-экономическом смысле при ее оценке учитывается только уровень самообеспеченности региона продуктами питания. Анализ не учитывает ряд показателей, отражающих экономические и социальные предпосылки
1 Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации: Указ Президента РФ от 30.01.2010 № 120. URL: http://mcx.ru>documents/document/show/14857
проведения продовольственной политики. Здесь необходимо отметить, что потенциал агропродовольственного комплекса для решения проблемы продовольственной безопасности используется не в полной мере. Этому способствуют и рост цен на ресурсы, недоступность инвестиций, закредитованность сельскохозяйственных товаропроизводителей, отсутствие нормальных социальных условий в сельской местности. Таким образом, решение проблемы продовольственной безопасности носит системный подход, состоящий не только в оценке достаточности производства сельскохозяйственной продукции для населения конкретного региона, но и в оценке эффективности применяемого экономического механизма, способствующего устойчивому росту аграрного производства.
С методологической точки зрения, оценку эффективности экономического механизма можно проводить, используя два направления исследования. Первое состоит в расчете интегрального показателя, с помощью которого можно дать общую оценку состояния системы. Второе направление заключается в проведении кластеризации, позволяющей дифференцировать объекты исследования по уровню состояния системы. С этой точки зрения построение методологической схемы проведения анализа эффективности экономического механизма в общем виде будет выглядеть так, как представлено на рис. 1. В нашем случае анализ был проведен на основе сравнения региональных показателей субъектов Сибирского федерального округа (СФО), что позволило дифференцировать территории по степени разработанности применения инструментов экономического механизма.
Первый этап исследования заключается в выборе показателей эффективности экономического механизма. Для решения этой задачи обратимся к категорийному аппарату. Эффективность в общем смысле обозначает соотношение результатов и затрат. Исходя из этого эффективность применения инструментов экономического механизма может проявляться через результативность
функционирования аграрного сектора,
представленную показателями, отражающими отношение достигнутых результатов к использованным ресурсам различного рода.
Выбор критериев оценки экономического механизма должен основываться на следующих принципах:
1) комплексности и системности, в рамках которого результативность аграрного сектора строится на использовании показателей, дающих общую характеристику системы с учетом теории ее многофункциональности и вследствие этого определяющей существование подсистемности экономического механизма. Таким образом, обобщающим критерием эффективности экономического механизма следует считать систему показателей, характеризующих результативность аграрного сектора в рамках следующих подсистем: организационной, экономической и социальной;
2) целеполагания, в соответствии с которым цель экономического механизма состоит в организации эффективной работы сферы сельского хозяйства, что приводит к выбору индикаторов, которые определяют прежде всего
состояние отрасли сельскохозяйственного производства;
3) информативности, обеспечивающем
построение системы показателей
эффективности с точки зрения информационной наполненности, позволяющей рассчитать величину интегрального критерия.
Критерии, определяющие эффективность подсистем экономического механизма,
определяются в зависимости от их характерных особенностей. Так, показатели организационной подсистемы в целом призваны отразить организационную структуру экономического механизма аграрного сектора, поэтому справедливо наличие в них критериев, способных отразить демографию сельскохозяйственных организаций, деятельность малого
предпринимательства.
Показатели экономической подсистемы демонстрируют конечный эффект деятельности аграрного сектора через оценку рентабельности, прибыли, стоимости валового продукта и должны характеризовать эффективность применения отдельных элементов экономического механизма, таких как налогообложение, кредитование, инвестирование. Показатели социальной подсистемы определяют уровень состояния социальной среды в сельских территориях, при этом используются такие критерии, как прирост сельского населения, уровень оплаты труда и жилищного строительства [1-7].
Окончательное обоснование выбора показателей эффективности экономического механизма аграрного сектора представлено в табл. 1.
На втором этапе нашего исследования выбранные показатели приводятся к сопоставимому виду или стандартизируются, что необходимо для сравнения показателей, имеющих разные единицы измерения. Прибегают к стандартизации способом г-преобразований значений.
При пересчете всех элементов матрицы в стандартизированный вид используется формула следующего вида:
z = x- - x, о x,
(1)
где Xij - i-й элемент j-го наблюдения;
х- - среднее значение 1-х элементов у-го наблюдения;
oXj - среднее отклонение 1-х элементов у-го наблюдения [8, 9].
Использование метода главных компонент факторного анализа (второй этап исследований) позволило сформировать новые показатели -обобщенные переменные. Это стало возможным вследствие того, что математическая модель главных компонент базируется на допущении того, что значение множества взаимосвязанных признаков порождает некий общий результат2. Использование данного метода позволило в каждом из трех блоков показателей, характеризующих подсистемы экономического механизма, выделить главные компоненты путем «сжатия» переменных. Весовые коэффициенты главных компонент определились программой STAГПSГПKA автоматически. Данные показатели являются определяющими для характеристики представленных подсистем.
Исходя из уравнения линейной функции F = хЬ, где Ь - весовые коэффициенты, характеризующие силы связи между переменными и главной компонентой, обобщающие показатели представлены в табл. 2 [Ю-12].
Решением уравнения главных компонент является матрица значений факторов, которая, в свою очередь, служит основанием для проведения кластерного анализа в целях дифференциации регионов по уровню экономического механизма.
Был выбран неиерархический алгоритм кластеризации с использованием одного из интеративных методов кластерного анализа -^-средних [13-15]. Его принципиальное отличие от других методов состоит в том, что число кластеров задается заранее, а значит, имеет место вероятность того, что в кластеры попадут наблюдения со схожими характеристиками. Из проведенного первоначального анализа оптимальным является разбиение регионов на два кластера в 2й11 и 2Э12 гг. и на три кластера в 2СЮ и 2й13 гг. При разбивке наблюдений на три группы в 2й11 и 2Э12 гг. сформировался кластер, содержащий одно-единственное наблюдение, что является вырожденным случаем и не имеет смысла с экономической точки зрения (рис. 2).
Принадлежность регионов к кластеру определяется расстояниями между ними, а также между кластерными объектами внутри них. Чем ближе сходство кластерных объектов, тем меньше
2 Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н. Многомерный статистический анализ в экономике: учеб. пособие для вузов М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.
между ними расстояние, и оно не превышает расстояние между кластерами.
Для меры измерения было выбрано евклидово
3
расстояние
= Ё( xik - x]k)2
(2)
k=1
где d.. - расстояние между 1-м иу-м объектами;
У
- значения переменной k у 1 и у объектов соответственно.
x., Jk
Представленная группировка кластеров является надежной и обоснованной в связи с тем, что кластерные расстояния между объектами минимальны и не превышают расстояние между центрами кластеров.
В целях определения значимости главных компонент, обусловливающих кластеризацию, используется F-критерий [13]. Чем больше его значение, тем больший вклад вносит главная компонента в кластеризацию (табл. 3).
Основными переменными, определяющими группировку, явились те, что относятся к экономическому блоку. Также на кластеризацию влияют результаты переменных социального блока главной компоненты. Это отражает и проводимую государством политику развития сельских территорий как главенствующего фактора стабильности аграрного производства.
Таким образом, на основании полученных расчетов были сформированы следующие кластеры. Первый кластер можно охарактеризовать как «эффективный
экономический механизм». К лидирующей группе регионов, имеющих эффективный экономический механизм, относятся Алтайский и Красноярский края, Иркутская область. Остальные регионы переходят из лидеров в другую группу. Нет постоянных лидеров и в кластере экономического механизма средней эффективности. Он является промежуточным этапом для перехода либо в кластер эффективного либо неэффективного экономического механизмов. Стабильными регионами в кластере низкоэффективного экономического механизма стали Республики Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия и Забайкальский край.
«Портрет» кластеров можно составить, представив средние значения, включенных в анализ
3 Там же.
показателей (табл. 4), при этом особая роль отводится тем, которые включены в значимое подмножество [16-18]. В кластер «эффективного экономического механизма» вошли регионы, характеризующиеся средней долей уровня производства в малых формах хозяйствования, высокой прибыльностью, наибольшим удельным весом инвестиций в сельское хозяйство, невысоким коэффициентом налоговой нагрузки и уровнем закредитованности. При значительных ассигнованиях данных регионов из бюджетов всех уровней на сельское хозяйство на 1 руб. произведенной продукции доля расхода бюджета низка. Регионы кластера проводят серьезную социальную политику: растет уровень оплаты труда работников сельскохозяйственного производства, площадь жилых помещений на 1 жителя сельской местности. Кластер «экономического механизма средней
эффективности» представлен предприятиями, ведущими сельское хозяйство на устойчивой основе. Он характеризуется соответственно более низкими показателями по отношению к первому кластеру, однако в отдельных случаях значения из незначимого подмножества превышают показатели третьего кластера, не случайно отдельные регионы в рассматриваемом периоде переходят из второго кластера в третий.
Кластер «низкоэффективного экономического механизма» представлен регионами, где доля сельского населения составляет больше половины жителей, проживающих на данной территории. Сельское хозяйство осуществляется в основном малыми формами хозяйствования, их доля в валовом производстве близка к 90%. Объемы валового производства, получаемая прибыль от реализации продукции, инвестиционная и кредитная составляющие имеют низкие значения. Данное положение территорий в кластере определено своеобразными климатическими условиями и национальными традициями ведения сельскохозяйственного производства. Так, для Республики Тыва, Республики Алтай, Республики Бурятия традиционным является ведение отгонного животноводства. Большая часть сельскохозяйственных угодий приходится на пастбища, распаханность составляет
примерно 2%.
В целях уточнения позиций регионов по уровню развития экономического механизма
целесообразным является проведение
ранжирования [19]. В основу формирования рейтинга регионов легла также матрица значений
84 №р://йп-^гЛ.г
факторов. Для определения рейтинга регионов была предложена следующая формула:
п
I ^
R , (3)
I ьт]
7=1
где Rj - интегральный показатель уровня развития экономического механизма 7-го региона;
Е.. - значениеу-го фактора 7-го региона;
Ь . - весовой коэффициент т показателя у-го фактора 7-го региона.
Получаемые в ходе расчета интегральные показатели ранжируются от наивысшего значения к наименьшему. Высокий балл рейтинга свидетельствует о наиболее успешной политике реализации экономического механизма в регионе, позволяющей увеличить результативность сельскохозяйственного производства, обеспечить продовольственную безопасность (табл. 5).
Как следует из данных табл. 5, позиции регионов по годам меняются, но чаще всего в тройку лидеров Сибирского федерального округа попадали Красноярский край, Новосибирская и Омская области. Такое положение обусловлено высоким значением переменных, включенных в статистическую обработку, среди которых большинство входит в значимое подмножество весовых коэффициентов главных компонент, что свидетельствуют о том, что предлагаемый регионами экономический механизм эффективен.
Так, Омская область всегда считалась аграрным регионом, имеющим богатый опыт проведения эффективной экономической политики в области сельского хозяйства. Регион входит в десятку крупнейших производителей зерна, картофеля, молока и мяса в РФ. На его территории сосредоточено значительное количество перерабатывающих предприятий; среди известных такие, как ООО «ЛенОм» (переработка льна), ЗАО «МПК Компур», ООО «Сибирский разгуляй», ЗАО «Сибирские колбасы», ОАО «Омский бекон» (переработка мяса), ООО «Омский завод плавленых сыров», ОАО «МанросМ», ЗАО «Любинский молочно-консервный комбинат», ООО «Молочная река», ООО «Сибирский колос», ОАО «Сибирский хлеб», ОАО «Омская макаронная фабрика». Благодаря политике низких цен на сельскохозяйственную продукцию среди регионов СФО, Омская область создает
благоприятные условия для развития регионального аграрного бизнеса.
Красноярский край и Новосибирская область по темпам развития сельскохозяйственного производства не уступают Омской области. Так, Новосибирская область находится на первом месте среди производителей льна. В Красноярском крае государственная поддержка охватывает почти все основные направления развития сельского хозяйства. Субсидирование по программам кадровой политики - одно из инициативных мероприятий края, поддержанное другими регионами, - стало одним из главных курсов проводимой аграрной политики в стране.
Самые низкие позиции рейтинга у таких регионов, как Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Хакасия, Республика Тыва, замыкает рейтинг Забайкальский край. Данные регионы и стали представителями третьего кластера. Как уже отмечалось, это обусловлено тем, что значения большинства важнейших показателей
эффективности экономического механизма ниже, чем у других регионов, из-за особенностей климатического, национального и
организационного характера ведения
сельскохозяйственного производства.
Таким образом, несмотря на то что все исследованные регионы используют единые инструменты экономического механизма, немногие из них сумели отрегулировать эти инструменты под свои особенности. Некоторые ведущие производители продукции сельского
хозяйства, например Алтайский край, не смогли сделать свое производство по-настоящему эффективным.
В связи с этим важно обратить внимание на сформированные в ходе анализа ключевые критерии эффективности экономического механизма, а именно: увеличение доходности сельскохозяйственного производства, уменьшение налоговой нагрузки и закредитованности аграрных предприятий, повышение результативности использования бюджетных ресурсов, рост оплаты труда и метража жилья для сельчан. В то же время опыт показывает, что рост доходности сельскохозяйственных товаропроизводителей обеспечивает применение эффективных логистических схем распределения продукции, и здесь важную роль может сыграть строительство в регионах оптово-розничных центров. В целях грамотного подхода в использовании бюджетных средств региональные власти должны исходить из принципа адресности и формирования равной конкурентной среды, что возможно при формировании территориально-экономической типологии муниципальных образований. Только поиск новых форм реализации экономического механизма позволит регионам достичь устойчивого функционирования аграрного сектора. Подводя итог, отметим, что подобная оценка эффективности экономического механизма крайне актуальна для совершенствования региональной аграрной политики,
способствующей решению задач
продовольственной безопасности.
Таблица 1
Показатели эффективности экономического механизма
Показатель Экономическая суть показателя
Организационная подсистема
1. Прирост сельскохозяйственных организаций Х1, % Характеризует благоприятность предпринимательской среды в аграрном бизнесе, отражает насколько прибавилось (или убавилось) число сельскохозяйственных организаций
2. Доля валового производства малых форм хозяйствования в сельском хозяйстве в общем объеме *2, % Определяет роль малого бизнеса в агропродовольственном секторе
Экономическая подсистема
3. Прибыль, полученная на одного сельскохозяйственного товаропроизводителя х3, тыс. ру<5- Отражает финансовую результативность сельскохозяйственного производства с точки зрения вклада каждого работника
4. Рентабельность (+) либо убыточность (-) проданных товаров, продукции (работ, услуг) по всей деятельности сельскохозяйственных организаций с учетом субсидий х4, % Показатель, определенный для рейтинга субъектов РФ по эффективности сельскохозяйственного производства. Является индикатором эффективности производства
5. Валовая продукция сельского хозяйства в расчете на одного занятого Х5, тыс. руб. Показатель, определенный для рейтинга субъектов РФ по эффективности сельскохозяйственного производства. Определяет уровень производства сельского хозяйства
6. Удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций Хб, % Дает представление о состоянии экономики предприятий отрасли
7. Индексы производства продукции сельского хозяйства х7, % к предыдущему году Определяет темп роста сельскохозяйственного производства
8. Удельный вес капитальных вложений в сельское хозяйство в общем объеме инвестиций Х8, % Дает оценку состояния инвестиционного климата в сельском хозяйстве
9. Коэффициент налоговой нагрузки сельскохозяйственных товаропроизводителей Х9 Показывает состояние налогового обременения экономического субъекта аграрного бизнеса
10. Доля кредитных ресурсов, выделенных сельскохозяйственными товаропроизводителями в общем объеме кредитования хю, % Определяет размер кредитных ресурсов, направляемых в отрасль
11. Прибыль на 1 руб. кредитных ресурсов х11, руб. Представляет показатель эффективности использования кредитных ресурсов
12. Инвестиции на 100 руб. балансовой стоимости основных фондов Х12, руб. Определяет состояния инвестиционного потенциала сельскохозяйственных организаций
13. Прибыль на 1 руб. инвестиций в сельское хозяйство Х13, руб. Оценивает эффективность использования инвестиционного потенциала предприятий отрасли
14. Расходы консолидированного бюджета на сельское хозяйство в расчете на 1 руб. произведенной сельскохозяйственной продукции хм, руб. Характеризует эффективность освоения бюджетных средств в сельскохозяйственном производстве
15. Прибыль на 1 руб. расходов консолидированного бюджета на сельское хозяйство Х15, руб. Дает оценку эффективности использования бюджета всех уровней в сельском хозяйстве
16. Закредитованность сельскохозяйственных товаропроизводителей х1б, % Дает представление о кредитном обременении сельскохозяйственных товаропроизводителей
17. Коэффициент относительной финансовой устойчивости х17 Показатель, определенный для рейтинга субъектов РФ по эффективности сельскохозяйственного производства. Дает представление о финансовом положении предприятий АПС
18. Уровень экономической активности сельского населения Х18 Показатель, отражающий долю сельского населения, занятого общественно полезным трудом, приносящим доход
Социальная подсистема
19. Уровень оплаты труда работников сельскохозяйственного производства Х19, % Показатель, определенный для рейтинга субъектов РФ по эффективности сельскохозяйственного производства. Характеризует уровень жизни сельского населения
20. Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на 1 жителя сельской 2 местности Х20, м Определяет степень социального развития сельских территорий
21. Доля сельского населения в общей численности населения Х21, % Дает оценку типизации территории по социальному статусу
22. Прирост сельского населения х22 Характеризует социальное благополучие в сельской местности
23. Прирост ввода жилья в сельской местности Х23 Дает представление о развитии социального климата сельских территорий
Таблица 2
Уравнения главных компонент
Блок переменных Год Уравнение главных компонент
Организационный 2010 Fl = 0,728949x1 - 0,728949x2
2011 Fl = 0,841204x1 + 0,841204x2
2012 Fl = 0,739754x1 - 0,739754x2
2013 Fl = 0,730838x1 + 0,730838x2
Экономический 2010 F2= -0,820332x3 - 0,881064x15 + 0,794522x16 - 0,816423x18
2011 F2 = -0,805719x3 - 0,892001x15 + 0,925903x16 - 0,812260x118
2012 F2 = 0,714776x3 - 0,906971x9 + 0,803082x15 - 0,851379x16 + 0,714681x18
2013 F2 = 0,748154x3 + 0,772346x15 - 0,780076x16
Социальный 2010 Fз = -0,822094x19 - 0,911573x20 - 0,732128x23
2011 Fз = 0,752858x19 + 0,890632x20 - 0,725833x21
2012 Fз = 0,863660x20
2013 Fз = 0,723330x19 + 0,822537x20 - 0,733864x21
Таблица 3
Значение ^-критерия главных компонент
Главная компонента 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Организационная Е 0,72343 16,61518 20,58803 0,58048
Экономическая 17,02181 8,68329 17,84656 21,93076
Социальная Е 14,28164 45,97673 5,73993 19,06578
Таблица 4
Среднее значение основных показателей по кластерам
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
1* 2* 3* 1 2 1 2 1 2 3
1. Прирост сельскохозяйственных -0,03 -0,02 -0,01 0,03 -0,03 -0,06 -0,02 -0,05 -0,05 -0,01
организаций хь %
2. Доля валового производства малых 83,1 64,0 54,9 76,48 54,47 78,88 54,17 84,95 57,56 51,63
форм хозяйствования в сельском
хозяйстве в общем объеме х2, %
3. Прибыль, полученная на одного 1 433,1 4 645,0 7 136,2 1 398,2 8 779,6 1 330,1 8 548,4 129,6 3 858,5 10 144,2
сельскохозяйственного
товаропроизводителя хэ, тыс. руб.
4. Рентабельность (+) либо 13,03 14,34 14,3 15,44 15,93 9,23 12,75 6,05 7,64 14,6
убыточность (-) проданных товаров, продукции (работ, услуг) по всей
деятельности сельскохозяйственных
организаций с учетом субсидий х4, %
5. Валовая продукция сельского 318,97 431,79 548,22 373,55 551,88 475,88 513,71 526,5 605,95 608,95
хозяйства в расчете на одного занятого
х5, тыс. руб.
6. Удельный вес убыточных 20,3 15,58 16,8 20,03 14,73 20,0 23,77 18,23 20,02 14,2
сельскохозяйственных организаций хб, %
7. Индексы производства продукции 99,75 94,6 96,87 105,4 104,59 99,07 90,3 100,85 114,08 105,0
сельского хозяйства х7, % к
предыдущему году
8. Удельный вес капитальных вложений 3,77 4,96 9,06 2,58 6,95 2,01 6,48 1,63 6,78 4,33
в сельское хозяйство в общем объеме
инвестиций х8, %
9. Коэффициент налоговой нагрузки 18,60 8,3 5,56 23,14 4,48 18,88 3,45 385,6 4,32 4,37
сельскохозяйственных
товаропроизводителей х
10. Доля кредитных ресурсов, 3,03 2,62 5,43 3,91 4,55 3,50 4,43 3,46 3,36 2,55
выделенных сельскохозяйственными
товаропроизводителями в общем
объеме кредитования хш, %
11. Прибыль на 1 руб. кредитных 0,07 0,07 0,06 0,04 0,06 0,04 0,05 0,03 0,03 0,06
ресурсов хц, руб.
12. Инвестиции на 100 руб. балансовой 4,04 5,61 5,55 6,46 8,20 4,73 8,99 2,21 6,71 9,03
стоимости основных фондов Х12, руб.
13. Прибыль на 1 руб. инвестиций 0,35 0,66 0,57 0,59 0,63 0,45 0,52 0,65 0,26 0,57
в сельское хозяйство х№ руб.
14. Расходы консолидированного 0,04 0,03 0,04 0,04 0,04 0,03 0,04 0,03 0,04 0,04
бюджета на сельское хозяйство
в расчете на 1 руб. произведенной
сельскохозяйственной продукции х14,
руб.
15. Прибыль на 1 руб. расходов 0,37 1,74 1,49 0,42 1,63 0,39 1,21 0,18 0,61 1,18
консолидированного бюджета на
сельское хозяйство х15, руб.
16. Закредитованность 56,41 20,11 26,22 48,21 21,29 61,97 24,72 4,20 39,04 17,99
сельскохозяйственных
товаропроизводителей хм, %
17. Коэффициент относительной -0,29 0,44 -0,34 0,31 -0,22 0,17 -0,18 0,63 -0,39 -0,08
финансовой устойчивости х17
18. Уровень экономической активности 59,18 65,4 67,23 53,98 59,63 61,87 65,53 83,45 63,08 64,43
сельского населения х18
19. Уровень оплаты труда работников 33,11 50,45 60,01 37,33 59,24 40,47 59,16 39,64 58,53 56,62
сельскохозяйственного производства
х19, %
20. Общая площадь жилых помещений, 16,96 20,59 23,18 17,52 22,2 18,7 22,38 17,13 22,98 21,37
приходящаяся в среднем на 1 жителя 2 сельской местности Х20, м
21. Доля сельского населения в общей численности населения Х21, % 38,75 33,5 29,43 45,0 26,12 39,7 27,92 45,45 31,26 22,0
22. Прирост сельского населения Х22 -0,03 -0,04 -0,03 -0,01 -0,005 -0,006 -0,004 -0,004 -0,005 0,098
23. Прирост ввода жилья в сельской местности Х23 -0,25 0,09 0,76 0,7 -0,16 -0,07 0,07 0,41 1,07 1,52
* Тип кластера, см. рис. 2.
Таблица 5
Ранжирование регионов СФО по уровню экономического механизма
Регионы СФО 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
R. 1 Рейтинг R. 1 Рейтинг R. 1 Рейтинг R. 1 Рейтинг
Республика Алтай 0,17 6 -4,15 10 -0,67 9 -1,02 11
Республика Бурятия -0,47 9 -0,39 8 -0,45 8 0,12 8
Республика Тыва -1,11 12 -6,60 12 -3,56 12 -1,74 12
Республика Хакасия -1,02 11 -5,39 11 -1,07 10 -0,94 10
Алтайский край 0,85 1 1,16 4 0,99 6 0,34 6
Забайкальский край -0,51 10 -2,43 9 -1,56 11 -0,20 9
Красноярский край 0,21 5 2,09 2 1,41 1 0,55 3
Иркутская область 0,03 8 -0,05 7 1,28 4 1,25 1
Кемеровская область 0,69 3 0,94 5 0,40 7 0,43 5
Новосибирская область 0,21 4 7,33 1 1,37 2 0,57 2
Омская область 0,11 7 1,78 3 1,34 3 0,53 4
Томская область 0,82 2 0,81 6 1,04 5 0,12 7
Рисунок 1
Модель оценки эффективности экономического механизма аграрного сектора
в я
= г = =
о = р. я
^ и
в I
В г
О ©
и £
0 ¡-
§
¡а в
Б
1
Я
3
е-¡-
5
В ы б ор показ ател ей для оценки эффективности экономнч еского механизма
Цель анализа
Оценка эффективности экономического механизма субъектов СФО
Станд артиз алия показателен
Проведение кластерного анализа
Задачи анализа
Разработать систему показателей оценки эффективности экономич еского механизма Дать оценку состояния экономич еского механизма аграрного сектора субъектов СФО Провести ранжирование н кластеризацию субъектов СФО по интегральной оценки экономической эффектна но стн экономического механизма аграрного сектора
Формирование кластеров по
уровню эффективности экономического механизма
Дифференциация субъектов СФО по уровню эко номич еского механизма на
основе кластеризации
т
Подсистемы Характеристика системы показателей
Организационная Показатели, характеризируюшие организационную структуру аграрного сектора
Экономнч еская Производственно-экономические и финансовые показатели, характеризующие эффективность функционирования аграрного сектора
Социальная Показатели, характеризующие уровень социального развития аграрного сектора
+
Результат анализа
Дифференциация субъектов СФО по кластерам и уровню эффективности экономического механизма
В ы б ор показ ател ей
для оценки
эффективности я
экономнч еского Д П
механизма Я
1 £
Станд артнз ация о
показателей и* с
м
1 ы
Проведение 1
факторного с X
анализа, расчет О И
весовых н
коэффициентов Р и
V X
Расчет 1
интегральной в
о
оценки каждой -е-
подсистемы я
экономического
механизма э
с
+ Б
Определение а
интегральной л
оценки Ч Ъ
экономич еского Ё
механизма и его К
уровня среди
субъектов СФО
00 со
ТЗ 03
I*
сг сг — I
^ Е
а>
ф ^
ю
ю о
а>
00
Г
со со
Т1
о'
г
1—ь 03
ф' (—ь
(Л о'
03
о. _
со 1—ь
ф ф
о с ф (Л 1—ь
1—ь СЛ
Рисунок 2
Состав кластеров и изменение кластерной принадлежности в 2010-2013 гг.
Кластер 2010 г. 2011г. 2012 г. 2013 г.
Алтайский край Алтайский край Алтайский край Красноярский край
Кемеровская область Красноярский край Красноярский край Иркутская область
Эффективный экономический механизм Томская область Иркутская область Иркутская область Новосибирская область
Кемеровская область Новосибирская область
Новосибирская область Омская область
Омская область Томская область
Томская область
Республика Алтай Республика Бурятия
Экономический механизм средней эффективности Красноярский край Алтайский край
Иркутская область Кемеровская область
Новосибирская область Омская область
Омская область Томская область
Республика Бурятия Республика Алтай Республика Алтай Республика Алтай
Низкоэффективный экономический механизм Республика Тыва Республика Бурятия Республика Бурятия Республика Тыва
Республика Хакассия Республика Тыва Республика Тыва Республика Хакассия
Забайкальский кран Республика Хакассия Республика Хакассия Забайкальский край
Забайкальский край Забайкальский край
Кемеровская область
Список литературы
1. Зарова Е.В., Проживин Р.А. Сбалансированная система показателей развития региона: статистическое обоснование и эконометрическое моделирование // Вопросы статистики. 2008. № 8. С.59-66.
2. Ягудин С.Ю., Орехов С.А., Бебрис А.О. Формирование механизмов оценки конкурентного потенциала венчурных фирм в рамках стратегии инновационного развития // Вопросы статистики.
2011. № 4. С. 10-14.
3. Лаврухина Е.А. Качество жизни сельского населения: подходы к измерению // Вопросы статистики.
2012. № 1. С. 29-33.
4. Серков А., Виноградова В., Чекалин В. Рейтинг субъектов Российской Федерации по эффективности сельскохозяйственного производства // АПК: экономика, управление. 2008. № 4. С. 46-49.
5. Макаренко Н.М., Казакова Н.А., Безруков А.В., Наседкина Т.И. Проблемы статистического анализа и прогнозирования развития агропромышленного комплекса Белгородской области // Вопросы статистики. 2010. № 6. С. 28-34.
6. Петриков А.В., Нефедова Т.Г., Овчинцева Л.А. Устойчивое развитие сельских территорий: региональный аспект. М.: ВИАПИ им. А.А. Никонова, 2009. 204 с.
7. Узун В.Я., Сарайкин В.А., Гатаулина Е.А. Классификация сельскохозяйственных товаропроизводителей на основе данных Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года. М.: ВИАПИ им. А.А. Никонова, 2010. 171 с.
8. Богаткова Л.В., Пройдакова Е.А. Математические методы в исследовании экономического развития регионов Приволжского федерального округа // Вопросы статистики. 2008. № 8. С. 45-52.
9. Романцева Ю.Н. Размещение сельскохозяйственного производства по территории и категориям хозяйств в Российской Федерации (экономико-статистический анализ). М.: РГАУ-МСХА, 2010.
10. Гусманов У.Г. Агропромышленный комплекс региона (состояние, проблемы и решения). М.: Россельхозакадемия, 2006. 564 с.
11. Альмухаметов В. АПК региона: оптимизация и управление (на примере Пермского края). Пермь: Изд-во ПГСХА, 2007. 265 с.
12. Мхитарян В.С., Хохлова О.А. Статистическое исследование развития экономики региона // Вопросы статистики. 2008. № 8. С. 53-59.
13. Илышев А.М., Шубат О.М. Многомерный статистический анализ предпринимательской активности в региональной сфере микробизнеса // Вопросы статистики. 2008. № 4. С. 42-51.
14. Громыко Г.Л., Боноев П.С. Использование кластерного анализа в классификации сельскохозяйственных предприятий по показателям эффективности их деятельности // Вопросы статистики. 2008. № 4. С. 51-54.
15. Статистический анализ продовольственной безопасности субъектов Российской Федерации (по материалам Оренбургстата) // Вопросы статистики. 2008. № 12. С. 36-43.
16. Чудилин Г.И., Полянскова Н.В., Сиваков И.Ф. Кластерный анализ устойчивости функционирования специализированных садоводческих предприятий в Самарской области // Вопросы статистики. 2008. № 6. С. 65-69.
17. Гаджиев Ю.А., Колечкин Л.В. Межрегиональные различия в экономическом развитии зоны Севера // Вопросы статистики. 2008. № 10. С. 8-14.
18. Соломко Т.В., Богословская С.С. Основные идеи мейнстрима в оценке устойчивости развития региональной экономики // Вопросы статистики. 2010. № 11. С. 56-60.
19. Лобова С. Методические основы построения рейтинга территорий по уровню эффективности сельскохозяйственного производства // Международный сельскохозяйственный журнал. 2006. № 2.
С.12-17.
Национальные интересы: National Interests:
приоритеты и безопасность 2 (2016) 81-93 Priorities and Security
ISSN 2311-875X (Online) Food Security
ISSN 2073-2872 (Print)
EVALUATING THE ECONOMIC MECHANISM OF THE AGRICULTURAL SECTOR AS A TOOL TO ENSURE THE FOOD SECURITY OF THE REGION
Natal'ya G. FILIMONOVAa% Mariya G. OZEROVAb
a Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russian Federation natali_fD8@mail.ru
b Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russian Federation ozerova_m71@mail.ru
• Corresponding author
Article history:
Received 14 October 2D15 Received in revised form 2 November 2D15 Accepted 12 November 2D15
JEL classification: Q18
Keywords: food security, economic mechanism, factor analysis, cluster analysis, regions, ranking
Abstract
Importance Sustainable development of the agricultural sector depends on the economic mechanism. Its efficiency evaluation helps determine the effectiveness of changes in agriculture and elaborate the main areas for improving agricultural policies.
Objectives The research devises a methodological approach to evaluating the economic mechanism efficiency in the agricultural sector and its implementation, illustrating the regions of the Siberian Federal District.
Methods The efficiency of the economic mechanism was evaluated through methods of multivariate statistical analysis. We applied a factor analysis to make an integral evaluation of the economic mechanism and a cluster analysis to classify regions in terms of the economic mechanism efficiency. Results We evaluated the economic mechanism in the agricultural sector of the Siberian Federal District, ranked the regions per efficiency and identify three clusters, i.e. the effective, moderately effective, and ineffective ones. When forming the economic mechanism, regions should consider climatic, national and organizational specifics of agriculture.
Conclusions and Relevance The outcome not only reflect the extent of regional differentiation in agricultural development of the Siberian Federal District, but also lay the basis for initiative to tackle it as part of the general agricultural policy.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Zarova E.V., Prozhivin R.A. Sbalansirovannaya sistema pokazatelei razvitiya regiona: statisticheskoe obosnovanie i ekonometricheskoe modelirovanie [Balanced scorecard of the region's development indicators: statistical rationale and econometric modeling]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 8, pp. 59-66.
2. Yagudin S.Yu., Orekhov S.A., Bebris A.O. Formirovanie mekhanizmov otsenki konkurentnogo potentsiala venchurnykh firm v ramkakh strategii innovatsionnogo razvitiya [Setting up mechanisms to evaluate the competitive capabilities of venture firms as part of the innovative development strategy]. Voprosy Statistiki, 2011, no. 4, pp. 10-14.
3. Lavrukhina E.A. Kachestvo zhizni sel'skogo naseleniya: podkhody k izmereniyu [Rural population's living standards: measurement approaches]. Voprosy Statistiki, 2012, no. 1, pp. 29-33.
4. Serkov A., Vinogradova V., Chekalin V. Reiting sub"ektov Rossiiskoi Federatsii po effektivnosti sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva [Rating of the Russian regions per efficiency of their agricultural production]. APK: ekonomika, upravlenie = AIC: Economy, Management, 2008, no. 4, pp. 46-49.
5. Makarenko N.M., Kazakova N.A., Bezrukov A.V., Nasedkina N.I. Problemy statisticheskogo analiza i prognozirovaniya razvitiya agropromyshlennogo kompleksa Belgorodskoi oblasti [Issues of statistical analysis and forecast of the agricultural sector development in the Belgorod oblast]. Voprosy Statistiki, 2010, no. 6, pp. 28-34.
6. Petrikov A.V., Nefedova T.G., Ovchintseva L.A. et al. Ustoichivoe razvitie sel'skikh territorii: regional'nyi aspekt: kollektivnaya monografiya [Sustainable development of rural territories: regional perspectives: a collective monograph]. Moscow, Nikonov All-Russian Institute of Agricultural Issues and Informatics Publ., 2009, 204 p.
7. Uzun V.Ya., Saraikin V.A., Gataulina E.A. Klassifikatsiya sel'skokhozyaistvennykh tovaroproizvoditelei na osnove dannykh Vserossiiskoi sel'skokhozyaistvennoi perepisi 2006 goda [Classification of agricultural producers on the basis of the All-Russian Agricultural Census 2006]. Moscow, Nikonov All-Russian Institute of Agricultural Issues and Informatics Publ., 2010, 171 p.
8. Bogatkova L.V., Proidakova E.V. Matematicheskie metody v issledovanii ekonomicheskogo razvitiya regionov Privolzhskogo federal'nogo okruga [Mathematical methods for studying the economic development of the regions in the Volga Federal District]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 8, pp. 45-52.
9. Romantseva Yu.N. Razmeshchenie sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva po territorii i kategoriyam khozyaistv v Rossiiskoi Federatsii (ekonomiko-statisticheskii analiz): monografiya [Allocation of agricultural production throughout the territory and farms of the Russian Federation: a monograph]. Moscow, RT SAU Publ., 2010.
10. Gusmanov U.G. Agropromyshlennyi kompleks regiona (sostoyanie, problemy i resheniya) [Agricultural-industrial complex of the region: the current condition, challenges and solutions]. Moscow, Russian Academy of Agricultural Sciences Publ., 2006, 564 p.
11. Al'mukhametov V. APK regiona: optimizatsiya i upravlenie (na primere Permskogo kraya) [AIC of the region: optimization and management: Evidence from the Perm Krai]. Perm, Perm State Agricultural Academy Publ., 2007, 265 p.
12. Mkhitaryan V.S., Khokhlova O.A. Statisticheskoe issledovanie razvitiya ekonomiki regiona [Statistical research into the region's economic development]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 8, pp. 53-59.
13. Ilyshev A.M., Shubat O.M. Mnogomernyi statisticheskii analiz predprinimatel'skoi aktivnosti v regional'noi sfere mikrobiznesa [A multivariate statistical analysis of business activity in the regional micro-business].
Voprosy Statistiki, 2008, no. 4, pp. 42-51.
14. Gromyko G.L., Bonoev P.S. Ispol'zovanie klasternogo analiza v klassifikatsii sel'skokhozyaistvennykh predpriyatii po pokazatelyam effektivnosti ikh deyatel'nosti [A cluster analysis to classify agricultural entities per their performance indicators]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 4, pp. 51-54.
15. Statisticheskii analiz prodovol'stvennoi bezopasnosti sub"ektov Rossiiskoi Federatsii (po materialam Orenburgstat) [Statistical analysis of food safety in the regions of the Russian Federation: based on statistical data of the Orenburg Statistics Service]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 12, pp. 36-43.
16. Chudilin G.I., Polyanskova N.V., Sivakov I.F. Klasternyi analiz ustoichivosti funktsionirovaniya spetsializirovannykh sadovodcheskikh predpriyatii v Samarskoi oblasti [A cluster analysis of sustainability of specialized horticultural entities' operations in the Samara oblast]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 6, pp. 65-69.
17. Gadzhiev Yu.A., Kolechkov D.V. Mezhregional'nye razlichiya v ekonomicheskom razvitii zony Severa [Interregional differences in the economic development of the Northern zone]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 10, pp. 8-14.
18. Solomko T.V., Bogoslovskaya S.S. Osnovnye idei meinstrima v otsenke ustoichivosti razvitiya regional'noi ekonomiki [Basic mainstream ideas as part of evaluating the sustainability of the regional economy's development]. Voprosy Statistiki, 2010, no. 11, pp. 56-60.
19. Lobova S. Metodicheskie osnovy postroeniya reitinga territorii po urovnyu effektivnosti sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva [Methodological fundamentals for territorial ranking per efficiency of agricultural production]. Mezhdunarodnyi sel'skokhozyaistvennyi zhurnal = International Agricultural Journal, 2006, no. 2, pp. 12-17.
