Научная статья на тему 'Применение кластерного анализа при определении приоритетных направлений развития малых форм хозяйствования в аграрном секторе экономики (на примере Орловской области)'

Применение кластерного анализа при определении приоритетных направлений развития малых форм хозяйствования в аграрном секторе экономики (на примере Орловской области) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
164
32
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ / ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ / КРЕСТЬЯНСКОЕ (ФЕРМЕРСКОЕ) ХОЗЯЙСТВО / ЛИЧНОЕ ПОДСОБНОЕ ХОЗЯЙСТВО / АГРАРНЫЙ СЕКТОР / НАПРАВЛЕНИЕ / РАЗВИТИЕ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Власова Т. А., Волобуева Т. А.

В статье посредством кластерного анализа проведена дифференциация муниципальных районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) и личных подсобных хозяйств. С учетом характерных особенностей каждой типической группы обозначены приоритетные направления дальнейшего развития хозяйствующих субъектов в аграрном секторе экономики, направленные на их устойчивое функционирование.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Применение кластерного анализа при определении приоритетных направлений развития малых форм хозяйствования в аграрном секторе экономики (на примере Орловской области)»

Развитие АПК

УДК 631.1.017:005.71-022.51:303.722(470.319)

ПРИМЕНЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ МАЛЫХ ФОРМ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ (на примере Орловской области)

Т.А. ВЛАСОВА,

кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и экономического анализа деятельности предприятий E-mail: [email protected] Т.А. ВОЛОБУЕВА, старший преподаватель кафедры математики E-mail: [email protected] Орловский государственный аграрный университет

В статье посредством кластерного анализа проведена дифференциация муниципальных районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) и личных подсобных хозяйств. С учетом характерных особенностей каждой типической группы обозначены приоритетные направления дальнейшего развития хозяйствующих субъектов в аграрном секторе экономики, направленные на их устойчивое функционирование.

Ключевые слова: кластерный анализ, дифференциация, крестьянское (фермерское) хозяйство, личное подсобное хозяйство, аграрный сектор, направление, развитие

На современном этапе развития малые формы хозяйствования в аграрном секторе экономики играют существенную роль не только в обеспечении продовольственной безопасности страны, но и в формировании занятости и доходов сельского населения, развитии инфраструктуры села, следова-

тельно, и в целом в развитии сельских территорий. Динамичное и поступательное развитие малых форм хозяйствования, их способность выдерживать конкуренцию с крупным сельскохозяйственным производством во многом определяют уровень экономического развития регионов и его социальной составляющей — уровень и качество жизни сельского населения.

В связи с этим повышение эффективности и устойчивости развития малых форм хозяйствования является одной из важнейших задач, стоящих перед государством. В недавнем прошлом в отношении данной категории хозяйств отсутствовала последовательная государственная политика, что во многом сказалось на результативности их хозяйственной деятельности.

В последние годы осуществление системы мер государственной поддержки развития АПК в целом и малых форм хозяйствования в частности перешло

на новый качественный уровень. В государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 гг. предусмотрена подпрограмма «Поддержка малых форм хозяйствования». Основными целями этой подпрограммы являются поддержание и дальнейшее развитие сельскохозяйственной и несельскохозяйственной деятельности малых форм хозяйствования и улучшение качества жизни в сельской местности [2].

Для того чтобы воспользоваться средствами из федерального бюджета, каждый из субъектов РФ должен составить свою региональную программу развития с учетом имеющихся у него условий и конкурентных преимуществ. Региональные программы должны быть не только научно обоснованы, но и утверждены представительными органами власти, а также включены в законы о региональном бюджете на предстоящий период. Директор Всероссийского НИИ организации производства, труда и управления в сельском хозяйстве РАСХН А.С. Миндрин констатирует, что для развития малых форм хозяйствования недостаточно тех мер, которые предусмотрены государственной программой. В связи с этим требуются научные исследования и разработка предложений, касающиеся направлений развитий малых форм хозяйствования [1].

По мнению авторов, система мер государственной поддержки должна охватывать как федеральный, так и региональный уровни, а также учитывать дифференциацию малых форм хозяйствования.

Орловская область представлена 24 муниципальными районами, каждому из которых присущи не только свои конкретные социально-экономические и производственные характеристики, но и природно-географические и почвенные условия. Выработка стратегии развития малых хозяйствующих субъектов, определение приоритетов в их производственно-хозяйственной деятельности в новых условиях функционирования сельхозтоваропроизводителей являются основой для сохранения конкурентных преимуществ малых форм хозяйствования.

Выявить различия в уровнях развития малых форм хозяйствования в разрезе административных районов Орловской области можно посредством проведения кластерного анализа. Он позволяет дать объективную оценку изучаемых субъектов или объектов по выбранным в процессе исследования показателям, сделать ее интерпретацию наглядной и понятной.

Как известно, кластерный анализ является методом, позволяющим дифференцировать большое количество объектов на однородные группы. Преимуществом данного метода является то, что в ходе проведения кластерного анализа можно провести классификацию объектов по целому набору признаков.

При проведении кластерного анализа на рассматриваемые показатели не накладываются ограничения, что позволяет использовать большой объем различных признаков классификации. Однако в результате кластеризации в силу различий единиц измерения признаков могут проявиться искажения, связанные с несоразмерностью отдельных переменных. Для устранения подобной ситуации возникает необходимость перед проведением кластеризации стандартизировать исходные данные путем вычитания среднего и деления на стандартное отклонение. В итоге все показатели становятся равноценными с позиции выяснения сходства рассматриваемых объектов. В исследовании было учтено данное обстоятельство, и была проведена процедура стандартизации исходных данных.

Дифференциация районов Орловской области по уровню развития малых форм хозяйствования осуществлялась с использованием пакета прикладных программ <^а^йса 6.0». При этом авторами была проведена кластеризация районов, как по уровню развития личных подсобных хозяйств, так и по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств. Для получения объективной оценки при кластеризации использовались средние значения клас-терообразующих показателей за 2006-2011 гг. [3].

Для получения надежной и объективной дифференциации кластеризация проводилась с помощью метода иерархической классификации и метода ^-средних.

В качестве признаков для кластеризации районов по уровню развития личных подсобных хозяйств выбраны следующие средние значения факторов:

—Х1 — число личных подсобных хозяйств, ед.;

—Х2—уровень концентрации личных подсобных хозяйств, ед./км2;

— Х3 — удельный вес численности сельского населения в общей численности населения, %;

— Х4 — плотность населения, чел./ км2;

— Х5 — удельный вес личных подсобных хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции от общего объема производства, %;

— Х6 — размер земельной площади в расчете на одно хозяйство, га;

—Х7 — количество тракторов в расчете на 100 хозяйств, ед.;

— Х8 — размер посевной площади сельскохозяйственных культур на одно хозяйство, га;

— Х9 — средний размер посевной площади картофеля в расчете на одно хозяйство, га;

— Х10 — урожайность картофеля, ц/га;

— Х11 — производство картофеля в расчете на одного сельского жителя, кг;

— Х12 — размер посевной площади овощей в расчете на одно хозяйство, га;

— Х13 — урожайность овощей, ц/га;

— Х14 — производство овощей открытого и защищенного грунта в расчете на одного сельского жителя, кг;

—Х15 — поголовье крупного рогатого скота на 100 хозяйств населения, гол.;

— X,, — поголовье свиней на 100 хозяйств

16

населения, гол.;

— Х17 — производство скота и птицы на убой (в живом весе) на одного сельского жителя, кг;

—Х18 — производство молока на одного сельского жителя, кг.

Признаками для кластеризации районов по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств являлись следующие средние значения факторов:

— У1 -число крестьянских (фермерских) хозяйств, ед.;

— У2 — уровень концентрации крестьянских (фермерских) хозяйств, ед./км2;

— У3 — удельный вес крестьянских (фермерских) хозяйств в общем объеме производства сельскохозяйственной продукции, %;

— У4 — размер земельной площади, га;

— У5 — численность работников, чел.;

— У6 — количество тракторов, ед.;

— У7 — размер посевной площади зерновых культур, га;

— У8 — урожайность зерновых культур, ц/га;

— У9 — поголовье крупного рогатого скота на одно крестьянское (фермерское) хозяйство, гол.;

— У10 — удой молока от одной коровы, т;

— У11 — стоимость валовой продукции в расчете на одного работника, тыс. руб./чел.;

— У12 — стоимость валовой продукции в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб./га.

Ввиду специфики исследования для проведения иерархической кластеризации использовался метод Варда. Сущность и его преимущество среди других методов заключаются в том, что в процессе объединения группируются такие два кластера, которые дают минимальное увеличение внутригрупповой суммы квадратов отклонений.

В общем случае группировка объектов иерархическим методом может осуществляться посредством различных функций расстояний. В представленной работе использовалась функция «Евклидово расстояние» как наиболее используемая мера для вычисления расстояния на плоскости между точками.

В ходе иерархической кластеризации были получены дендограммы, которые позволили объективно определить число кластеров для дифференциации районов (рис. 1, 2).

Результаты иерархической кластеризации свидетельствуют о том, что при дифференциации районов по уровню развития личных подсобных хозяйств

Расстояние объединения

25

20

15

10

1 I 1 I 1- —1

__с л ......................- .......I..............

10 11 16 15 14 9 19 17 3 22 21 12 8 13 5 2 24 23 18 20 7 4 6 1

Евклидово расстояние

Рис. 1. Дендрограмма распределения муниципальных районов Орловской области по уровню развития личных подсобных хозяйств за 2006-2011гг.: 1 — Знаменский; 2 — Болховский; 3 — Мценский; 4 — Корсаковский; 5 — Хотынецкий; 6 — Урицкий; 7 — Орловский; 8 — Залегощенский; 9 — Новосильский; 10 — Новодеревеньковский; 11 — Шаблыкинский; 12 — Сосковский; 13 — Кромс-кой; 14 — Свердловский; 15 — Покровский; 16 — Верховский; 17 — Краснозоренский; 18 — Дмитровский; 19 — Троснянс-кий; 20 — Глазуновский; 21 — Малоархангельский; 22 — Колпнянский; 23 — Ливенский; 24 — Должанский

5

0

Расстояние объединения 16

^............Р1

ГЬ г^ ГП

14 10 9 19 15 5 17 13 12 3 24 22 18 20 16 7 21 11 23 6 8 2 4 1

Евклидово расстояние

Рис. 2. Дендрограмма распределения муниципальных районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств за 2006-2011 гг.: 1 — Знаменский; 2 — Болховский; 3 — Мценский; 4 — Корсаковский; 5 — Хотынецкий; 6 — Урицкий; 7 — Орловский; 8 — Залегощенский; 9 — Новосильский; 10 — Новодеревеньковский; 11 — Шаблыкинский; 12 — Сосковский; 13 — Кромс-кой; 14 — Свердловский; 15 — Покровский; 16 — Верховский; 17 — Краснозоренский; 18 — Дмитровский; 19 — Троснянс-кий; 20 — Глазуновский; 21 — Малоархангельский; 22 — Колпнянский; 23 — Ливенский; 24 — Должанский

и по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств можно выделить от 2 до 6 кластеров.

Для первой совокупности целесообразно выделить три, а для второй — четыре кластерные группы районов.

Определив число кластеров, переходим к методу ^-средних, позволяющему установить степень различия между образовавшимися кластерами и тесноту сближения внутри групп. Проверка осуществляется посредством дисперсионного анализа (Р-критерий). Согласно теории, чем больше

значение межгрупповой дисперсии и чем меньше соответственно значение внутригрупповой дисперсии, тем точнее попадание объекта в ту или иную типическую группу по выбранному признаку, т.е. в рассматриваемом случае можно сказать, что группа показателей выбрана оптимально и все значения Р-критерия значимы. Результаты дисперсионного анализа приведены в табл. 1, 2.

Распределение средних значений кластерооб-разующих показателей в полученных кластерах представлено на рис. 3, 4.

Таблица 1

Дисперсионный анализ кластеризации районов Орловской области по уровню развития личных подсобных хозяйств за 2006-2011гг.

Показатель Межгрупповая дисперсия Число степеней свободы Внутригрупповая дисперсия Число степеней свободы Значимость Р Уровень значимости р

Х1 16,68933 2 6,31067 21 27,76849 0,000001

Х2 11,30157 2 11,69843 21 10,14380 0,000826

Х3 9,60426 2 13,39574 21 7,52812 0,003428

Х4 5,41394 2 17,58606 21 3,23247 0,059721

Х5 5,28384 2 17,71616 21 3,13162 0,054527

Х6 10,26991 2 12,73009 21 8,47080 0,002007

Х7 9,73354 2 13,26646 21 7,70380 0,003096

Х8 12,87231 2 10,12769 21 13,34551 0,000182

Х9 12,59916 2 10,40084 21 12,71929 0,000240

Х10 5,45298 2 17,54702 21 3,26302 0,058343

Х11 12,18878 2 10,81122 21 11,83790 0,000361

Х12 9,43485 2 13,56515 21 7,30297 0,003911

Х13 1,84314 2 21,15686 21 0,91474 0,051600

Х14 7,81556 2 15,18444 21 5,40444 0,012780

Х15 7,45093 2 15,54907 21 5,03148 0,016397

Х16 7,19980 2 15,80020 21 4,78462 0,019401

Х17 13,80730 2 9,19270 21 15,77085 0,000066

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Х18 9,53606 2 13,46394 21 7,43680 0,003615

Таблица 2

Дисперсионный анализ кластеризации районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств за 2006-2011гг.

Показатель Межгрупповая дисперсия Число степеней свободы Внутригрупповая дисперсия Число степеней свободы Значимость Е Уровень значимости р

У1 9,02477 3 13,97523 20 4,30512 0,016957

У2 12,34730 3 10,65270 20 7,72719 0,001278

У3 14,97103 3 8,02897 20 12,43084 0,000082

У4 18,46506 3 4,53494 20 27,14490 0,000000

У5 9,48845 3 13,51155 20 4,68165 0,012348

У6 9,51787 3 13,48213 20 4,70641 0,012097

У7 18,42112 3 4,57888 20 26,82041 0,000000

У8 15,11393 3 7,88607 20 12,77691 0,000069

У9 1,12451 3 21,87549 20 0,34270 0,054719

УЮ 4,62341 3 18,37659 20 1,67728 0,043871

У„ 12,61699 3 10,38301 20 8,10105 0,000998

У12 19,76672 3 3,23328 20 40,75682 0,000000

3,5 3 2,5 2

1,5 1

0,5 0

-0,5 -1 -1,5 -2 -2,5 -3

2 4 6 8 10 12

Кластер 1 — О — Кластер 2 •••{>• •• Кластер 3

Рис. 3. Распределение средних

значений показателей по уровню развития личных

подсобных хозяйств при разбиении на три кластера с использованием метода ^-средних

14 16 18

Кластерообразующие

показатели

6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4

л

I ч ч л / \

1 1 х> \ \ / \ / \

1 _^ / \ / \ < ^.......................... / -А. *

О-' " х>\

□^■•'•нг .......□./ < Г— *.....^ * \ )

< > -

Рис. 4. Распределение средних значений показателей по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств при разбиении на четыре кластера с использованием метода ^-средних

2

Кластер 1

4

6

— — Кластер 2

8

Кластер 3

10

12

Кластер 4

Кластерообразующие показатели

О

о о

Состав выделенных кластеров и средние показатели по каждому из них для личных подсобных хозяйств населения Орловской области представлены в табл. 3.

Наглядное отражение на территории Орловской области полученных кластеров по уровню развития личных подсобных хозяйств представлено на картограмме (рис. 5).

Проанализируем кластеры, полученные в ходе дифференциации районов Орловской области по уровню развития личных хозяйств населения.

В первый кластер вош -ло 8 районов Орловской области: Болховский, Дмитровский, Должанский, Колпнянский, Н.Деревеньковский, Покровский, Урицкий и Шаблыкинский. Этот кластер можно охарактеризовать как кластер с высоким уровнем развития личных подсобных хозяйств. Среднее число хозяйств населения и их уровень концентрации в данном кластере ниже, чем в двух других, но при этом в указанных районах наблюдается и самая низкая плотность населения. В районах данного кластера в личных подсобных хозяйствах производится 43,2% сельскохозяйственной продукции. Главным отличием районов данного кластера является большой размер земельной площади и сравнительно большое поголовье животных, в связи с чем в районах кластера производятся большие объемы продукции в расчете на одного жителя. Отметим, что урожайность картофеля и овощей незначительно выше по сравнению с районами двух других кластеров.

Приоритетными направлениями развития данного кластера являются:

— углубленная интеграция личных подсобных хозяйств с сельскохозяйственными организациями по выращиванию молодняка скота;

— инвестиции в развитие животноводческой отрасли и стимулирование сельскохозяйственных организаций к покупке и продаже молодняка хозяйствам населения по льготным ценам;

Кластер 1 - высокие показатели производства при низкой концентрации личных подсобных хозяйств

Кластер 2 - средние показатели производства при среднем уровне концентрации личных подсобных хозяйств

Кластер 3 - низкие показатели производства при высоком уровне концентрации личных подсобных хозяйств

Рис. 5. Картограмма распределения районов Орловской области по уровню развития личных подсобных хозяйств за 2006-2011 гг.: 1 — Знаменский; 2 — Болховский; 3 — Мценский; 4 — Корсаковский; 5 — Хоты-нецкий; 6 — Урицкий; 7 — Орловский; 8 — Залегощенский; 9 — Новосильский; 10 — Новодеревеньковский; 11 — Шаблыкинский; 12 — Сосковский; 13 — Кром-ской; 14 — Свердловский; 15 — Покровский; 16 — Верховский; 17 — Краснозо-ренский; 18 — Дмитровский; 19 — Троснянский; 20 — Глазуновский; 21 — Малоархангельский; 22 — Колпнянский; 23 — Ливенский; 24 — Должанский

— содействие в организации центров приема и переработки сельскохозяйственной продукции.

Второй кластер объединяет большую часть районов Орловской области (см. табл. 3). Доля сельского населения в районах кластера составляет 76,9%, при этом в хозяйствах населения производится 44% сельскохозяйственной продукции. Однако показатели размеров производства в районах данного кластера на порядок уступают показателям первого кластера.

Личные подсобные хозяйства второго кластера можно охарактеризовать как «середняки». Это самый большой кластер, поэтому по уровню его развития можно судить о развитии хозяйств населения в области. В связи с этим необходима всесторонняя поддержка районов данного кластера в развитии сельского хозяйства, содействие в реализации мероприятий по развитию социальной и инженерной инфраструктур.

жшЫи и ткш :етлжу иижзэьикюноие

95

О ^

^ к

а и

о ^

со К

о о

« «

Я к «с

« о о

й К И

ас к к

» »

Н О о

Е о со

ш 8 о

I § §

•а ° а

§ к 5

" , к

73

§ п

У м

« м

к £>

«с

о

я Е2

•я §

У м

2 «

3 К

О " Кс

1« 3 2

м Со

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В о Й «

к к «

КС к 1-1

кс а

и

О ьн § О ¡с §

тз

К -

о к

с: О

ТЗ й % °

к 2 ч к

о о

а 1

т

Й И о 9

2 « 5 а

КС

§ I

Номер кластера

Количество районов

О о

в -

Среднее число личных подсобных хозяйств,

ед.

Уровень концентрации личных подсобных хозяйств, ед./км2

Удельный вес численности сельского населения в общей численности населения, %

Плотность населения, чел./

Удельный вес личных подсобных хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции от общего объема производства, %

Средний размер земельной площади в расчете на одно хозяйство, га

Среднее количество тракторов в расчете на 100 хозяйств, ед.

Средний размер посевной площади сельскохозяйственных культур на одно хозяйство, га

Средний размер посевной площади картофеля на одно хозяйство, га

Урожайность картофеля, ц/га

Производство картофеля в расчете на одного сельского жителя, кг

Средний размер посевной площади овощей в расчета на одно хозяйство, га

Урожайность овощей, ц/га

Производство овощей открытого и защищенного грунта на одного сельского жителя, кг

Поголовье крупного рогатого скота на 100 личных подсобных хозяйств, гол

Поголовье свиней на 100 личных подсобных хозяйств, гол

Производство скота и птицы на убой (в живом весе) на одного жителя, кг

Производство молока на одного сельского жителя, кг

п

ш ^

ег

н »

н сг

»

о н п "О

Я Я

И с а я О Я

Б ъ о

0\ Яс

я °

СГ *

И о

и ^

Яс о н

03

X

о 03

о

и

о 03 о

я

о

Яс

о

?

»

о н я

£

я -к с

ш

о

о о

Третий кластер представлен тремя районами области, в его состав вошли Ливенский, Мценский и Орловский районы. Его можно характеризовать как кластер с низкими показателями производства при высоком уровне концентрации личных подсобных хозяйств. Отличительной чертой этих районов является то, что они расположены в близости от крупных городов области, соответственно в них наблюдается самая высокая плотность населения. Удельный вес хозяйств населения в производстве сельскохозяйственной продукции составляет 29,8% и является самым низким среди кластеров. При этом в районах кластера выделяются показатели производства овощей, которые по совокупности являются самыми высокими. В Орловском и Ливенском районах в достаточной степени развито крупное товарное производство.

Развитие производства сельскохозяйственной продукции (молоко, картофель, плоды и ягоды) должно стать приоритетом в направлении развития хозяйств населения, входящих в третий кластер, в силу приближенности к рынкам сбыта. Необходима выработка мероприятий по организации кооперативных связей личных подсобных хозяйств с местными рынками для взаимовыгодного сотрудничества и реализации выращенной продукции, или с сельскохозяйственными организациями, покупающими сельхозпродукцию оптовыми партиями. Также необходима организация пунктов приема готовой продукции.

Рассмотрим кластеры, полученные при дифференциации районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств, и определим для них приоритетные направления дальнейшего функционирования. В ходе кластеризации было выделено 4 кластера. Состав выделенных кластеров и средние показатели по каждому из них представлены в табл. 4.

Кластер 1 - высокий уровень концентрации, высокие показатели производства сельскохозяйственной продукции Кластер 2 - низкий уровень концентрации, хорошая обеспеченность трудовыми и земельными ресурсами, средние показатели производства Кластер 3 - высокая концентрация, низкие производственные показатели

Кластер 4 - высокие производственные показатели при невысоком уровне обеспеченности ресурсами

Рис. 6. Картограмма распределения районов Орловской области по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств за 2006-2011гг.: 1 — Знаменский; 2 — Болховский; 3 — Мценский; 4 — Корсаковский; 5 — Хоты-нецкий; 6 — Урицкий; 7 — Орловский; 8 — Залегощенский; 9 — Новосильский; 10 — Новодеревеньковский; 11 — Шаблыкинский; 12 — Сосковский; 13 — Кромс-кой; 14 — Свердловский; 15 — Покровский; 16 — Верховский; 17 — Краснозорен-ский; 18 — Дмитровский; 19 — Троснянский; 20 — Глазуновский; 21 — Малоархангельский; 22 — Колпнянский; 23 — Ливенский; 24 — Должанский

Наглядное отражение полученных кластеров по уровню развития крестьянских (фермерских) хозяйств на территории Орловской области представлено на картограмме (рис. 6).

В первый кластер вошло 7 районов (см. табл.4). В этом кластере установлен самый высокий уровень концентрации крестьянских (фермерских) хозяйств. В районах кластера крестьянскими (фермерскими) хозяйствами производится самая большая среди всех кластеров доля сельскохозяйственной продукции, удельный вес которой составляет 18,1%. Сравнительно высокими в данном кластере являются и показатели производства продукции. Инвестиционная привлекательность районов высокая, поэтому приоритетным направлением в развитии крестьянских (фермерских) хозяйств является создание бла-

к.|/'»)лЧ1 -Э1чх '|||ИЧ)1л хин

-НЭЯХЭИИЕОХОЯЭЧ1ГЭЭ ВХ X вн эхэьэвс! Я ||||||МЛ°) ()(||| И0Я01ГВЯ чхэоютохд

•|'Л1|/'9\Ч1 -Э1чх 'вминходвс! охонСо вн эхэьэвс! я

||||||МЛ°) ()(||| И0Я01ГВЯ чхэоютохд

х 'Iчяodo;>^ шнПО хо вяотгом ио!/£

'1*0.1 'ОЯХЭИИЕОХ (Л0МЛ(|Л|\(|ЛФ)

ЭОМЭНИЧХЭЭС1М онСо вн вхояэ охох

-вхос! ОХОНН^Мм ЭЧЯ01Т0Х0Н ээн1/эс1э

ВХ/П '|1ХхЧ1гА>1 Х1ЧЯОНс1эЕ чхэонивжос!^

ВХ '|1ХхЧ1гА>1 XIЧЯOHdЭE нСйлои-н ионяээои (1лкя;(1 |;||и)л(1з

•Сэ 'яос1ох:>гес1х

ОЯХЭЭНИ1ГОЯ ээн1/эс1э

•1гэь 'яоминходвс!

ЧХЭОННЭ1ГЭИН иинСэс1э

ВХ 'И1/В1П01ГП ИОНЧ1ГЭМЭЕ (|лКП!(| иин1/эс1э

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

0/0 '||||)|МЛ) ()(||| ион

-НЭЯХЭИИЕОХОЯЭЧ1ГЭЭ BЯXЭl/OЯEИOdп

эмэч,<)о кл)||цо я ЯХЭИИЕОХ (хиж^эи ^эф) химэничх;^:»! ээя щчнчсэЕ^

гкн/,И9 'яхэииеох (хим;^э1Мэф) хия -эничх;^:>1 шИинГшлПиом чнэяod^

•Сэ 'ЯХЭИИЕОХ (хиж^эм ^эф) химэничх;^:»! осэиь ээнЕ^д

й &

о

с

Т.

а

с

о

и

;|оио1п:(1 ояхээьинчгд

^эхэеттм dэwoJJ

о й

л «

«

В а

В я

5 о

^ «

„ л

Ж о

К Я

а О о

И «

^ Б

N а

ч я

£ 8 « к

К о а я

и Ж ер ^

а о

о м

я 5

8 ^

й о

Ч СО

о о

■■д к

« о

а «

а ®

12 а о о

^ Я

« §

13 § § "

Я «

о к

й а

Й о

о я Л о

о & Й

„ о

к

а «

й к

д а

о 3

§ 5

к 3

со о

„ о

« Я

¡3 к

К 5Я

в я

0 а

2 §

о о

Ч Я й

СО ^

гоприятного инвестиционного климата в этих районах области для дальнейшего эффективного развития сельскохозяйственного бизнеса в регионе.

Второй кластер представлен одним Дмитровским районом, который существенно отличается от других районов средними показателями, а именно, при достаточно больших значениях размера земельной площади и численности работников стоимостные показатели эффективности производства низкие. В данном районе зафиксировано и самое низкое значение уровня концентрации крестьянских (фермерских) хозяйств. Эффективное использование имеющихся земельных и трудовых ресурсов на основе новейших технологий должно стать приоритетным направлением развития хозяйств, расположенных в этом районе.

Третий кластер включает ровно половину районов области (см. табл. 4). Большая часть показателей данного кластера по совокупности являются низкими. Концентрация в данном кластере большего числа крестьянских (фермерских) хозяйств требует от региональных властей повышенного внимания к этим районам. Необходима реализация в полной мере и в полном объеме мероприятий по поддержке данной категории хозяйств, предусмотренных Государственной программой.

В четвертый кластер вошло четыре района. При сравнительно невысоких значениях обеспеченности земельными и трудовыми ресурсами в крестьянских хозяйствах данного кластера наблюдаются самые высокие показатели урожайности зерновых и молочной продуктивности коров, а также стоимостные показатели эффективности в расчете на одного работника и на 1 га сельскохозяйственных угодий. Развитие кооперации между крестьянскими (фермерскими) хозяйствами перечисленных районов позволит им решить проблему нехватки имеющихся ресурсов и в большей степени использовать имеющийся потенциал в производстве и реализации сельскохозяйственной продукции.

Таким образом, проведенное исследование позволило достаточно полно охарактеризовать уровень производственного развития малых форм хозяйствования в регионе, определить основные приоритетные направления их дальнейшего развития, что является необходимым условием построения целенаправленной политики по отношению к названным хозяйствующим субъектам и выработки мероприятий по ее реализации.

Список литературы

1. МиндринА.С. Научное обеспечение развития малых форм хозяйствования на селе // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2013. № 5. С. 7-14.

2. О Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы: постановление Правительства Российской Федерации от 14.07.2012 № 717 (ред. от 15.07.2013).

3. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Орловской области. http://orel.gks.ru.

Development of agricultural sector

A CLUSTER ANALYSIS APPLICATION WHEN DETERMINING PRIORITY DIRECTIONS OF SMALL-BUSINESS DEVELOPMENT IN THE AGRARIAN SECTOR (an Orel region case study)

Tat'iana A. VLASOVA, Tat'iana A. VOLOBUEVA

Abstract

The authors carry out a cluster analysis to differentiate the metropolitan regions of the Orel area by levels of development of farm enterprises and personal subsidiary farms . Taking into account the particularities of each typical group, the authors determine priority directions of the further development of managing subjects in the agrarian sector aimed at steady functioning

Keywords: cluster analysis, differentiation, farm enterprise, personal subsidiary plot, agrarian sector, direction, development

References

1. Mindrin A.S. Nauchnoe obespechenie razvitiia malykh form khoziaistvovaniia na sele [Science-based support of development of small business in rural areas] . Ekonomika sel 'skokhoziaistvennykh ipererabaty-vaiushchikh predpriiatii — Economy of agricultural and processing enterprises, 2013, no. 5, pp. 7-14.

2. Resolution of the Government of the Russian Federation "On State program of development of agriculture and regulation of the markets of agricultural products, raw materials and foods for 2013-2020" of July 14, 2012, № 717. (In Russ.)

3. The territorial body of the Federal State Statistics Service in the Orel region. Available at http://orel.gks. ru. (In Russ.)

Tat'iana A. VLASOVA

Orel State Agrarian University, Orel, Russian Federation vlasova-84@inbox . ru Tat'iana A. VOLOBUEVA Orel State Agrarian University, Orel, Russian Federation [email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.