CC BY
13
почвенного плодородия n осуществлением природоохранных и противоэрозионных мероприятий.
Поэтому необходимо актуализировать природно-сельскохозяйственное районирование и производить землеустроительное зонирование наряду с функциональным и градостроительным для земель, составляющих межселенные территории в рамках территориального планирования.
Литература
1. Дубровская С.А. Экологическое зонирование территории города Оренбурга // Известия Самарского научного центра РАН. - 2014. - №5. - Т.16. - С.22-25.
2. Дедю И.И. Экологический энциклопедический словарь. - Кишинев: Гл.ред. Молдавской советской энциклопедии, 1989. - 406с.
3. Гапанович A.B. Рекреационное зонирование территории Калининградской области // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. - 2014. - №1. - С.148-158.
4. Алаев Э.Б. Социально-экономическая география: Понятийно-терминологический словарь. -М.: Мысль, 1983.
УДК 338:631.115
Канд. экон. наук С.Н. КОСНИКОВ (КубГАУ, snkosnikovi@gmail.com) Соискатель A.M. САФРОНОВ (КубГАУ, a.m.safronov 1984@gmail.com)
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ КАК ИНСТРУМЕНТ РЕАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В ПОЛИТИКЕ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ
Экономическая эффективность, производственный потенциал, оценка земель, земельные ресурсы, кластерный анализ, производственная функция
Развитие мировой капиталистической системы закономерно привело к разрастанию кризисных явлений в мировой экономике. Геополитическая турбулентность, возникшая в результате попытки преодолеть экономические трудности со стороны развитых западных стран, проявилась в нарастании международной напряженности. В этих условиях попытки России сохранить политическую и экономическую субъектность не могли не вызвать резкую реакцию: на данный момент наша страна находится в экономическом, политическом, геополитическом и даже культурном противостоянии с ведущими западными державами.
Экономический аспект этого набирающего силу конфликта организационно оформляется в виде так называемой «политики санкций», когда развитию экономики России пытаются помешать через блокирование торговых отношений. При этом у каждой из противоборствующих сторон есть свои преимущества. К преимуществам США и стран Западной Европы относится развитая экономика, высокая производительность труда и организационное единство, а к преимуществам экономики России можно отнести сильный ВПК и наличие больших запасов природных ресурсов.
Но для того, чтобы мы действительно могли сказать о наличии природных ресурсов нашего государства как о конкурентном преимуществе на глобальном рынке, эти ресурсы необходимо не просто использовать, а использовать эффективно. Если говорить о Краснодарском крае, то его аграрная специфика позволяет активно включиться в политику импортозамещения, объявленного Президентом Российской Федерации В. В. Путиным как ответ на западные санкции, а главным природным ресурсом выступает земля. И в этом
аспекте необходимо понять, оценить, насколько эффективно земля используется и есть ли резервы повышения такой эффективности в Краснодарском крае.
В связи с вышесказанным проблемы эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения являются основной частью государственной земельной политики как РФ, так и в Краснодарском крае. Повышение эффективности использования земельных ресурсов возможно только путем создания целого ряда социальных, организационных и экономических условий, что будет способствовать рациональной организации землепользования и сохранения почвенного плодородия. Именно поэтому в условиях санкций и в рамках политики импортозамещения определение методов и показателей повышения эффективности использования земель приобретает особую значимость.
В систему оценки земли включаются два понятия: бонитировка почвы и экономическая оценка земли. Бонитировка почв - это сравнительная оценка почв по их плодородию, проводимая при сопоставимых уровнях агротехники и интенсивности земледелия. Экономическая оценка земли характеризует ее ценность как средства производства в сельском хозяйстве. В отличие от бонитировки земля в данном случае оценивается не как природное тело, а как средство производства в неразрывной связи с экономическими условиями хозяйствования [1].
В современной литературе встречаются следующие основные показатели экономической оценки земли: урожайность сельскохозяйственных культур; стоимость валовой и товарной продукции, валового и чистого дохода, прибыль в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий или пашни; окупаемость затрат в земельные ресурсы; дифференциальный доход и рентабельность производства продукции. К дополнительным показателям эффективности использования земли относятся: производство продукции растениеводства (зерна, сахарной свёклы, подсолнечника и др.), свиноводства в натуральном выражении в расчете на 100 га пашни; производство молока, мяса КРС в расчете на 100 га сельхозугодий или на 100 га посевов зерновых культур [2].
Экономическую оценку эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения целесообразней проводить по совокупности специализированных организаций, предварительно объединив их в однородные группы (кластеры).
Основным требованием к исходным данным при кластерном анализе является отсутствие или низкая степень корреляции показателей между собой [3]. На основе корреляционного анализа организаций, специализирующихся на производстве зерна, выделены следующие кластерообразующие показатели: урожайность зерновых, стоимость валовой продукции на 1 га сельскохозяйственных угодий, окупаемость затрат в земельные ресурсы, дифференциальный доход и балл бонитета.
Для исключения сезонных колебаний урожайности использованы средние значения за период с 2011 по 2013 гг. Совокупность предприятий была подвергнута анализу на предмет «выбросов». Предприятия, значительно отличающиеся от всех, были исключены (ОАО «Агрообъединение "Кубань"» Усть-Лабинского района, ОАО «Кавказ» Староминского района, ЗАО «Агрофирма "Полтавская"» Красноармейского района, ГП «Правобережный» Темрюкского района, ЗАО «Тимашевец» Тимашевского района и другие).
В качестве метода кластеризации выбран метод к-средних. Проведенный анализ позволил разделить всю совокупность организаций на пять кластеров.
Полученные кластеры существенно отличаются по эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения. В первый кластер вошли 26 организаций, в которых балл бонитета и урожайность имеют наибольшие значения в расчете на одну организацию (табл. 1).
Таблица 1. Технологическая эффективность использования земель сельскохозяйственного
назначения в среднем на организацию, 2013 г.
Наименование Кластер №1 Кластер №2 Кластер №3 Кластер №4 Кластер №5
Количество организаций, ед. 26 106 42 39 91
Средний балл бонитета 79,2 78.5 78,4 77,6 77.1
Площадь сельскохозяйственных угодий, тыс. га 11,9 5,6 2,9 3,6 3,8
Посевная площадь, га зерновых 5489,0 2858,7 1481,1 1947,4 1866,1
сахарной свеклы 682,7 211,5 73,5 — 44,7
подсолнечника 1114.4 608,2 372,2 274,8 526,2
Урожайность, ц/га зерна 61,0 55.4 51.4 46,4 39,5
сахарной свеклы 544.1 494,4 472,9 — 415,0
подсолнечника 33,7 28.4 25,5 21,7 23,2
Валовой сбор, тыс. т зерна 32,9 15.9 7,4 9,4 7,5
сахарной свеклы 36,9 10.8 3,2 — 2,0
подсолнечника 3,7 1,7 0,9 0,6 1,2
Поголовье, гол. крупного рогатого скота 3177,0 653,0 38,0 201,0 276,0
коров 1185.0 266,0 7,0 71.0 100.0
свиней 213,0 210,0 — — 77,0
овец и коз 19,0 16.0 — — 0,0
Произведено, т молока 75311,2 15362,6 489,4 2998,6 5303.1
мясо свиней 302,3 321,9 — — 104.6
мяса КРС 5,8 16.1 0,7 53,0 -
Валовая продукция, приходящаяся на 1 га сельскохозяйственных угодий, в первом кластере больше на 19,5 тыс. руб., чем в организациях второго кластера, и в 2 раза больше, чем в организациях пятого кластера. Уровень рентабельности в организациях первого кластера на 10 - 20% выше, чем в организациях, вошедших в другие кластеры (табл. 2).
Проведенный анализ показал, что в первый кластер вошли организации, использующие земельные ресурсы сельскохозяйственного назначения с максимальной эффективностью.
При проведении экономической оценки эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения особый интерес вызывает анализ организаций, вошедших в каждый кластер, целью которого является определение зависимости между результатом производственной деятельности и основными ресурсами. В качестве результирующего показателя в данном исследовании выбран валовой доход. Следует отметить, что в зависимости от цели исследования результирующий показатель может быть изменен на стоимость валовой продукции, чистый доход, стоимость товарной продукции или прибыль.
Данную задачу можно осуществить путем расчета производственной функции. Наиболее распространенной является производственная функция Кобба-Дугласа. Данная функция хорошо описывает производственно-технологические зависимости в самых различных областях производственной деятельности. Поэтому естественно предположить, что логические предпосылки, лежащие в основе ее построения, адекватно отражают производственно-технологические особенности производства продукции [4].
Таблица 2. Экономическая эффективность использования земель сельскохозяйственного назначения в специализированных организациях Краснодарского края, 2013 г.
Наименование Кластер №1 Кластер №2 Кластер №3 Кластер №4 Кластер №1
Приходится на 1 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.: валовой продукции 59,5 40.0 32,9 32,5 25,4
валового дохода 27,4 17.4 16,3 12,7 8,9
чистого дохода 14,8 8,7 8,4 6,5 4,2
товарной продукции 54,3 38,1 32,7 32,8 24,6
прибыли 12,0 8,7 8,2 5,9 4,8
Приходится на 1 га пашни, тыс. руб.: валовой продукции 60,8 41.2 33,0 33,1 26,9
валового дохода 28,0 17.8 16,6 13,0 9,4
чистого дохода 15,1 8.7 8,6 6,6 4,4
товарной продукции 55,5 39,3 33,4 33.4 26,0
прибыли 12,1 8,3 7,3 6,0 4,9
Получено на 100 га пашни, ц: зерна 2937,0 2811,6 2602,1 2781,0 2112,4
сахарной свеклы 3186,3 1966,4 1135,1 — 554,3
подсолнечника 321.8 312,6 334,1 177,6 345,4
мяса свиней 2,6 5,9 — — 3,0
Получено на 100 га с/х угодий, ц: молока 631,4 272,5 16,9 83,9 139,1
мяса КРС — 0,3 - 1,5 —
Приходится валового дохода, тыс. руб.: на 1 работника 768,9 696,4 684,2 681,6 521,3
на 1 руб. основных производственных фондов 0,80 0,86 1.71 0,75 1,12
на 1 руб. производственных оборотных фондов 0.55 0,56 1,06 0,49 0,50
Уровень рентабельности, %: по чистому доходу 35,5 26.4 26,3 25,0 16.1
по прибыли 39,3 28,2 27,6 24,6 17.4
Таким образом, используя теорию производственных функций, можно объективно оценить эффективность производства, которая зависит от обеспеченности производства различными ресурсами и от степени влияния каждого ресурса на результат производства (1).
V = а0 ■ V1 " " " V4. (1)
где У -валовой доход, млн. руб.;
XI- площадь пашни, га;
х2 - среднегодовая численность работников, чел.;
хз - среднегодовая стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения, тыс. руб.;
Х4 - среднегодовая стоимость производственных оборотных фондов, тыс. руб.
Определить степень влияния ресурса на валовой доход можно как среднюю эффективность использования данного ресурса. Этот показатель не является постоянной величиной, а зависит от уровня обеспеченности организаций ресурсами, так как объем валового дохода обусловлен совместным влиянием всех производственных ресурсов и характером их влияния на результативный показатель, что отражается величиной показателя степени при каждой переменной. Коэффициентом эластичности ресурса для производственной функции Кобба-Дугласа является показатель степени при переменной.
Построенные производственные функции объясняют изменение факторов в более 91% случаях, что говорит о высокой степени корреляции (табл. 3).
Таблица 3. Оценка влияния факторов на валовой доход в специализированных сельскохозяйственных организациях Краснодарского края, 2013 г.
Наименование Производственные функции Коэффициент детерминации (Я2) Сумма коэффициентов эластичности (Е)
Кластер 1 У = 53,5 ■ хл 0,477 ■ х-70,191 ■ х?0,213 0,925 0,881
Кластер 2 У = 38,3 ■ х-|0,589 ■ л-)0,196 ■ Хз0,115 0,944 0,900
Кластер 3 У = 36,8 ■ хл 0,480 ■ х70,189 ■ х,0,053 ■ х4°Д93 0,965 0,915
Кластер 4 У = 16,9 ■ х,0,311 ■ х,'0,138 ■ х,0,070 ■ хл 0,284 0,913 0,803
Кластер 5 у _ со о . V 0,411 . V 0,168 . V 0,039 . „ 0,170 I — Эо,о л^ Л2 л-} лд 0,933 0,788
Анализ производственных функций позволяет сделать вывод, что кластеры характеризуются различной эффективностью ресурсов. Так, для организаций первого кластера увеличение площади пашни на 1% приводит к росту валового дохода на 0,477%, численности работников - 0,191%, а основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения - 0,213%. Фактор «производственные оборотные фонды» в первом кластере является статистически незначим. Однако по мере снижения эффективности использования земельных ресурсов степень влияния данного фактора увеличивается. В организациях четвертого кластера увеличение производственных оборотных фондов на 1% приводит к росту валового дохода на 0,284%.
Таким образом, при оценке эффективности использования ресурсов необходимо учитывать степень влияния каждого фактора на эффективность производства. Это можно достичь путем определения доли влияния затрат данного ресурса на валовой доход (2).
Э£=!'ВД. (2)
где Э^ - эффективность использования/-го ресурса, тыс. руб.;
а,- - коэффициентов эластичности /-го ресурса;
Е - сумма коэффициентов эластичности;
ВД^ - валовой доход на единицу /-го ресурса, тыс. руб.
Данный методический подход позволяет определять эффективность использования ресурса в случае, если увеличение затрат любого ресурса сопровождается некоторым ростом объема валового производства.
Оценка эффективности использования ресурсов в специализированных организациях АПК Краснодарского края представлена в табл. 4.
Таблица 4. Эффективность использования ресурсов в специализированных организациях
Краснодарского края по кластерам, 2013 г.
Наименование Кластер №1 Кластер №2 Кластер №3 Кластер №4 Кластер №1
Приходится валового дохода, тыс. руб.: на 1 га пашни 15,16 11,65 8,71 5,03 4,90
на 1 работника 166,69 151,66 141,33 117,14 111,15
на 1 руб. основных производственных фондов 0,19 0,11 0,10 0,07 0,06
на 1 руб. производственных оборотных фондов 0,22 0,17 0,11
Расчеты позволяют сделать выводы, что организации первого кластера используют производственные ресурсы с максимальной эффективностью. Валовой доход на 1 га пашни составил 15,16 тыс. руб., а степень влияния пашни на валовой доход составляет 54%. Производительность труда в организациях первого кластера выше на 10-33%, чем в организациях других кластеров, а фондоотдача - 1,5 и более раз.
Таким образом, применение методов кластерного анализа совместно с построением производственных функций позволяет не только оценить эффективность использования земель сельскохозяйственного назначения, но и выявить степень влияния ресурсов на эффективность производства, определить упущенные возможности, всесторонне изучить их причины и на этой основе выработать меры, направленные на максимальное использование земельных ресурсов, в частности, и ресурсного потенциала в целом.
Это поможет повысить эффективность политики импортозамещения, так как позволит повысить эффективность использования ресурсов в целом всеми специализированными сельскохозяйственными предприятиями. Кроме того, в рамках политики импортозамещения государственные институты имеют возможность и должны помогать сельскохозяйственным производителям, но помощь должна быть адресной и поступать тем, кто доказывает эффективность в реальном производстве. В условиях геополитической турбулентности, политики санкций и политического давления наша экономика может выстоять только укрепляясь, путем проведения реальных преобразований, в основе которых лежит эффективность использования ресурсов и самого производственного процесса.
Литература
1. Минаков И.А., Куликов Н.И., Соколов О.В. и др. Экономика отраслей АПК. - М.: КолосС, 2004. - 464 с.
2. Мухина И.А. Экономика организации (предприятия). - М.: Флинта, 2010. - 322 с.
3. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Некоторые проблемы классического кластерного анализа // Вестник Адыгейского государственного университета. - 2011. - №2.
4. Смагин Б.И. Экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства. Монография. - Мичуринск: МичГАУ, 2007. - 153 с.
УДК 332.1
Аспирант В.М. МИХАЙЛОВ
(СПбГАУ, mikliaylov@ecfac-spbgau.ra)
РЕНТНЫЙ ПОДХОД КАК СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЛОГОВЫХ ПОТЕРЬ ОТ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУБЪЕКТОВ АГРОБИЗНЕСА
Государственное регулирование, налоговая политика, региональное развитие, агробизнес, рента
Разные условия развития агробизнеса образуют дифференциальную ренту, которая приводит к усилению противоречий между аграрным потенциалом и производственными отношениями в агробизнесе [ 1, 2]. К примеру, небольшое расстояние земельных участков до больших городов существенно повышает их привлекательность для жилищного строительства. Очевидно, что данный вид деятельности более доходный, что и является основным фактором вывода земель из категории земель сельскохозяйственного назначения. В результате это приводит к подавлению конкуренции на аграрном рынке. В свою очередь данные процессы вызывают рост дифференциации межотраслевых доходов, которые в соответствии с рентной теорией должны подлежать выравниванию [1].
