CC BY
33УДК 336.64
рейтинговый анализ эффективности
воспроизводства основных фондов
агропромышленного комплекса
(на примере тюменской области)
А. А. ГОРОХОВ,
кандидат экономических наук, докторант E-mail: [email protected] Уральский государственный экономический университет
Статья посвящена анализу территориальной специфики процессов воспроизводства основных фондов агропромышленного комплекса Тюменской области. Автором предложена модель рейтингового анализа муниципальных районов по эффективности финансово-экономического механизма воспроизводства. С помощью этой модели построен рейтинг, отражающий территориальную специфику воспроизводства в АПК Тюменской области.
Ключевые слова: рейтинг, воспроизводство, основные фонды, АПК, сельское хозяйство, эффективность, региональная политика.
В условиях вступления России во Всемирную торговую организацию отечественное сельское хозяйство оказывается перед серьезным вызовом. Отмена заградительных пошлин, снижение разрешенного уровня государственной поддержки ставят отечественного сельскохозяйственного товаропроизводителя в заведомо менее выгодные условия по сравнению с иностранными конкурентами. Одним из основных направлений решения данной проблемы должно стать ускорение модернизации отрасли -кардинальное обновление технологий и материально-технической базы аграрных предприятий, внедрение высокопродуктивных сортов растений и пород животных, повышение качества кадрового состава и т. д.
Такая модернизация возможна только при условии высокой эффективности процессов расширенного воспроизводства основных фондов агропромышленного комплекса.
В отличие от промышленных предприятий, которые, как правило, концентрируются в немногочисленных промышленных узлах, сельскохозяйственная деятельность осуществляется на обширной территории и охватывает большую часть пригодного пространства. Поэтому при анализе процессов воспроизводства основных фондов в региональном АПК возникает вопрос о различиях, которые существуют между административно-территориальными единицами, составляющими регион. Данные различия не могут не оказывать влияния на эффективность воспроизводственных процессов в АПК, следовательно, они должны учитываться при разработке региональной аграрной политики.
Все это определяет актуальность выбранной темы исследования. Цель исследования - разработать модель оценки дифференциации территорий региона по эффективности воспроизводственных процессов в аграрном секторе экономики.
В качестве объекта исследования выбрана Тюменская область, в состав которой входят 22 муниципальных района, существенно отличающихся друг от друга по условиям хозяйственной деятельности и уровню развития АПК [3, с. 54-55].
Обобщенный анализ эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства в АПК по районам можно выполнить с помощью рейтинга. Рейтинговый анализ предполагает комплексную оценку объектов по важнейшим аспектам их деятельности и последующее ранжирование всей выборки по убыванию обобщенного интегрального критерия.
Рейтинговый анализ активно используется в разных областях экономики и управления, прежде всего в области финансов, для сравнительного анализа ценных бумаг, банков и страховых компаний. Известны также рейтинги стран мира и регионов [10, с. 70]. Рейтинговый анализ эффективен, когда объекты анализа сопоставимы, а выборка достаточно велика. В мировой практике рейтинговый анализ используется специализированными аналитическими агентствами для классификации ценных бумаг, независимыми исследователями для анализа субъектов экономической деятельности [13, с. 16].
В агропромышленном комплексе рейтинговый анализ может с успехом применяться для оценки сельскохозяйственных товаропроизводителей, сравнения муниципальных районов [2, с. 17]. Рейтинг может быть использован для разработки управленческих решений на муниципальном и региональном уровнях управления.
Несмотря на широкое применение рейтингов для исследования социально-экономических объектов, в настоящее время отсутствует единое понимание сущности и особенностей рейтингового анализа, а также специфики его практического использования. Так, Я. П. Демидов справедливо указывает, что, с одной стороны, отсутствует общепризнанная научная теория рейтингов, с другой стороны, практическая деятельность по составлению рейтингов представляет собой противоречивую смесь из разнообразных подходов [5, с. 15]. Безусловно, эти проблемы снижают практическую ценность рейтинговых методик и подрывают доверие к методу рейтингового анализа. Международные рейтинговые агентства не смогли предсказать финансовые кризисы в странах Юго-Восточной Азии и России в 1997-1998 гг., мировой финансовый кризис 2008 г. Вместе с тем нельзя согласиться с утверждением о практической бесполезности рейтингов в управленческой деятельности [5, с. 15], поскольку этот тезис опровергается мировой практикой, которая насчитывает свыше 150 лет применения рейтингов для принятия решений, отечественным опытом использования рейтингового анализа. Такая ошибка, очевидно, связана с переоценкой места рейтинга, объявлением его единственным инструментом анализа и принятия решений. Рейтинг является только одним из многих аналитических инструментов, используемых в процессе выработки управленческих решений, со своими специфическими особенностями и задачами.
По мнению автора, проблемы, указанные Я. П. Демидовым, объясняются тем, что под рейтинговым анализом в настоящее время понимаются два различных процесса:
- процедура анализа состояния исследуемого объекта (страна, регион, финансовый институт, ценная бумага) и последующего присвоения оценки, которая осуществляется независимой экспертно-аналитической компанией - рейтинговым агентством;
- аналитическая методика исследования состояния совокупности объектов по набору показателей, которая позволяет проранжировать данную совокупность по некоторому обобщенному признаку.
Очевидно, что первый вид деятельности носит субъективный характер, поскольку рейтинговые агентства используют закрытые методики анализа, а их суждения оказываются предвзятыми в силу тех или иных конъюнктурных соображений. Второй вид деятельности претендует на объективный характер исследования, так как предполагается, что любой исследователь, располагая исходными данными, способен произвести расчеты и получить результат - рейтинг оцениваемых объектов. По мнению автора, термин «рейтинговый анализ» в большей степени применим ко второму процессу, что же касается первого, то для него больше подходит термин «рейтингование», предложенный Я. П. Демидовым [5, с. 15].
По мнению автора, можно указать следующие специфические особенности рейтингового анализа:
- рейтинговая оценка носит комплексный характер, охватывает все существенные стороны объекта исследования;
рейтинговый анализ предназначен для исследования совокупности объектов, при этом объекты должны быть сопоставимы, а выборка -иметь достаточную величину; результатом рейтингового анализа является ранжированный список исследуемых объектов по убыванию/возрастанию комплексного рейтингового показателя.
Как правило, построение ранжированного списка сопровождается классификацией однородных групп объектов, отличающихся сходством существенных признаков.
Из этих особенностей вытекают практические задачи, для решения которых может быть использован рейтинговый анализ.
Предварительная оценка альтернативных вариантов решения для отбора наиболее перспективных вариантов в последующем углубленном исследовании. Примером такой задачи может быть выбор объекта для инвестирования - страны, региона, финансовой организации, предприятия или проекта. Рейтинговая методика позволяет по набору исходных показателей рассчитать сравнительную инвестиционную привлекательность и выбрать наиболее интересные объекты. Однако, как правило, окончательное решение об инвестировании будет приниматься после дополнительного углубленного исследования отобранных вариантов. Примером такой методики может быть методика сравнительной рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности предприятия, разработанная Л. А. Адамайтисом и Е. А. Агапитовой [1].
Оценка сравнительного состояния группы однородных объектов, их классификация и принятие управленческих решений для групп и отдельных объектов. Примером такого подхода являются различные задачи государственного управления развитием территорий. Министерство сельского хозяйства РФ предлагает использовать рейтинговую методику для определения регионов, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства, что необходимо для выработки политики государственной поддержки АПК в условиях ограничений, налагаемых Всемирной торговой организацией [9]. Близкая к рассматриваемой в этом исследовании задача рейтингового анализа муниципальных районов Рязанской области по критериям риска и доходности агробизнеса решается М. В. Куприяновой [8].
В данном случае мы имеем дело со второй задачей, поскольку необходимо провести сравнительную оценку муниципальных районов области по комплексному показателю.
Помимо рейтингов, которые предполагают обязательное вычисление интегрального показателя, отражающего все существенные стороны исследуемых объектов, широко применяются также рэнкинги, которые представляют собой простое ранжирование сравниваемых объектов по единственному показателю (объем продаж, прибыль, капитализация, ВРП и т. д.) [12, с. 21-23].
Нередко допускается смешение понятий рэн-кинга и рейтинга. Так, в целом в весьма интересном исследовании Е. Е. Козловой и других, описывается метод выделения главного критерия, который, в сущности, является рэнкингом [7, с. 42].
Можно встретить утверждения о практической бесполезности рэнкингов [10, с. 73]. Сравнение большой группы объектов по одному критерию является эффективным методом оперативной оценки, оно позволяет понять степень дифференцирован-ности объектов, а также наличие в совокупности однородных групп (кластеров) и оценить их границы (визуально или посредством статистического анализа).
Интегральный рейтинговый критерий рассчитывается на основании системы частных показателей. В качестве таких показателей обычно используются различные коэффициенты, реже абсолютные показатели и/или экспертные оценки.
В общем виде процедура сведения набора частных показателей к интегральному критерию является некоторой функцией вида I = }(Х-^, х2хпX где I - интегральный критерий;
x., ^,• • •, x - частные показатели.
1' 2' ' п
На практике используются различные методы расчета интегрального критерия. Широкое распространение получил аддитивный метод свертки критериев, согласно которому интегральный критерий рассчитывают как сумму частных показателей. При этом зачастую вводят весовые коэффициенты, призванные отражать сравнительную значимость отдельных частных показателей
I = a1x1 + a2 x2 +... + anxn
или
ъ
I =
1=1
а,.
где I - интегральный критерий;
x - частные показатели;
1 '
a. - весовые коэффициенты.
Для сведения частных показателей к интегральному используют также мультипликативный метод, представляющий собой перемножение частных показателей, и метод вычисления расстояний (векторный метод), в котором рейтинговый показатель рассчитывается как расстояние оцениваемого объекта от некоторого эталона и/или начала координат [4, с. 16].
Вопрос о том, какой из перечисленных методов является более точным, носит дискуссионный характер. Так, Е. В. Горюнов утверждает, что аддитивный метод свертки критериев неприменим для задач с большим количеством оцениваемых
1=1
объектов и большим количеством частных показателей, в то время как метод вычисления расстояний обеспечивает большую точность [4, с. 16]. Однако не вполне ясно, на чем основано такое заключение, поскольку приводимые автором изменения позиций отдельных регионов России в рейтинге развития при использовании разных методик свертки сами по себе еще не свидетельствуют об ошибочности того или иного подхода [4, с. 17].
В то же время нельзя не согласиться с утверждением Е. В. Горюнова о том, что аддитивный метод свертки критериев в наибольшей степени подходит для тех случаев, когда число частных показателей невелико. Именно поэтому в авторском исследовании используется такой подход к расчету интегрального критерия.
Весовые коэффициенты характеризуют сравнительную важность критерия и определяются, как правило, экспертным путем. В большинстве аналитических методик рейтингового анализа используется такой подход [4, 10]. По мнению автора, использование экспертных оценок для определения весовых коэффициентов далеко не всегда оправдано и не может считаться стандартным приемом рейтингового анализа. В таком случае происходит своего рода смешение аналитического и экспертного подходов к построению рейтинга, что неизбежно привносит элемент субъективизма в итоговые результаты. Между тем сильной стороной аналитических методов является их независимость от субъективных оценок, возможность получения объективного результата только на основании количественных исходных данных.
Кроме того, сама процедура экспертных оценок требует немалых затрат времени, а нередко и денежных средств (оплата труда экспертов). Следовательно, теряются такие существенные преимущества аналитических методов, как оперативность расчетов, возможность использования вычислительной техники, низкая стоимость.
Разумеется, рейтинги, использующие совместно аналитические и экспертные методы, имеют право на существование. Но, по мнению автора, корректней, когда аналитические методики выступают в качестве вспомогательных, а окончательные оценки выставляются экспертами, чем обратный вариант, который, по сути, предлагается при экспертном определении весовых коэффициентов. Ведь если мы используем экспертные оценки на начальном этапе расчетов (как и происходит в
случае с весовыми коэффициентами), то самые незначительные колебания мнений экспертов ведут к серьезному изменению конечных результатов. В известной степени это нередко обесценивает методики рейтингового анализа, в которых, по замыслу авторов, сложность расчетов и использование большого объема исходных данных должно обеспечить высокую точность конечных результатов.
Нередко для повышения точности весовых коэффициентов применяют метод попарных сравнений или матричный метод, когда экспертам предлагается оценить сравнительную значимость критериев, заполняя таблицу (матрицу), в заголовках строк и столбцов которой находятся критерии. После этого рассчитывается собственный вектор данной матрицы, который и дает удельные веса. Этот метод был разработан Т. Саати как элемент метода анализа иерархий и основан на том, что человеку легче сделать оценку в случае сопоставления всего двух объектов, чем пытаться сразу оценить большое число объектов [11]. Матричный метод демонстрирует неплохие результаты, однако он не избавлен от субъективизма, поскольку опирается на экспертные оценки.
Аналитические методики построения рейтингов должны быть по возможности избавлены от субъективных элементов, неизбежно возникающих при введении в процедуру экспертных оценок. Интересное решение этой проблемы предлагается в работе Е. Е. Козловой и других, посвященной построению рейтинга субъектов Приволжского федерального округа [7]. Для выбора значимых факторов и определения весовых коэффициентов для них используются методы корреляционно-регрессионного анализа, когда из первоначального набора исходных данных (28 показателей) отбираются те, которые в наибольшей степени влияют на интегральный показатель. Тем самым полностью устраняется элемент субъективизма при отборе критериев и при определении их удельных весов [4, с. 48].
Предлагаемое решение не бесспорно, так как не исключает возможности ложных корреляций, поскольку высокое значение коэффициента корреляции еще не свидетельствует о большой значимости показателя. Так, Г. Кимбл в работе, посвященной проблемам прикладного использования методов статистического анализа в научном исследовании, приводит значительное количество примеров ложных корреляций и предостерегает от поспешных выводов [6, с. 193-197].
Чтобы избежать подобных ошибок, следует расширять эмпирическую базу анализа, построить рейтинги не только, скажем, для субъектов Приволжского федерального округа, но и для других федеральных округов, а также для Российской Федерации в целом. Но в целом путь совершенствования аналитических методик рейтингового анализа, показанный Е. Е. Козловой и другими, является правильным.
Еще одной проблемой, возникающей при расчете интегрального критерия, является приведение частных показателей к сопоставимому масштабу, так как диапазоны их значений могут существенно различаться. Простое сложение разных по масштабу показателей приведет к тому, что одни из них сохранят свое значение в интегральном критерии, другие же совершенно его утратят. В результате смысл интегрального критерия будет потерян, так как он будет отражать не все значимые стороны оцениваемого объекта, а только некоторые из них. Процедура приведения показателей к одному масштабу называется нормировкой или стандартизацией. На практике для нормировки чаще всего используется метод максимального элемента, в соответствии с которым каждое значение соответствующего показателя делится на максимальное значение данного показателя. В результате все показатели оказываются распределенными в диапазоне [0;1].
По мнению автора, более эффективным решением проблемы разного масштаба показателей является замена значений частных показателей на порядковые номера объектов в рэнкингах, построенных по данным показателям. Интегральный рейтинговый балл может быть рассчитан как простая сумма мест в рэнкингах, если исходить из предположения, что все частные показатели равнозначны. Если же полагать, что их удельный вклад в общий рейтинг различается, необходимо использовать при суммировании весовые коэффициенты.
Таким образом, наиболее существенные вопросы при построении рейтингов вызывают следующие моменты:
- применение экспертных оценок для определения весовых коэффициентов критериев;
- приведение показателей к одному масштабу (нормировка или стандартизация);
- выбор метода расчета интегрального критерия.
Для решения первой проблемы существует интересное предложение Е. Е. Козловой и других, кото-
рое, однако, нуждается в дальнейшем обосновании. Еще одним решением данного вопроса может быть отказ от использования весовых коэффициентов и признания всех частных показателей равнозначными. Вполне возможно, что потеря точности от такого допущения ниже, чем ошибка, возникающая при неправильном выборе весов. Если частные показатели, отобранные для характеристики объекта исследования, действительно являются существенными, то предположение об их равнозначности представляется вполне логичным. Поэтому в данном исследовании будем исходить из предположения о равнозначности частных показателей.
Приведение показателей к одному масштабу чаще всего производится методом максимального элемента, путем расчета матрицы стандартизованных значений. Однако на практике нередко встречаются ситуации, когда какой-либо объект имеет аномально большое значение того или иного показателя, что может быть как результатом ошибки в сборе и обработке данных, так и следствием тех или иных проблем объекта. Скажем, высокое значение коэффициента фондоотдачи предприятия может объясняться тем, что в отчетности не отражены все используемые предприятием производственные фонды в целях ухода от налогов. Между тем при использовании такого аномального значения в качестве максимального элемента будет получена картина, когда большая часть значений стандартизованных показателей окажется близкой к нулю, что исказит итоговый рейтинг. Поэтому для приведения показателей к сопоставимому масштабу предлагается использовать не значения показателей, а порядковые номера в рэнкингах, построенных по данным показателям.
Вопрос выбора метода расчета интегрального критерия является дискуссионным. По мнению автора, наиболее эффективными являются аддитивный метод (сложение показателей) и метод вычисления расстояний (векторный метод). Однако первый метод существенно проще и не требует введения эталона. Он лучше подходит для рейтингов с небольшим количеством частных показателей.
Одним из важных граничных условий использования рейтингового анализа являются достаточный объем выборки и сопоставимость объектов в исследуемой совокупности. Большинство исследователей просто игнорируют эти вопросы или ограничиваются самыми общими качественными суждениями. Минимальное число объектов, оце-
ниваемых с помощью рейтинга, должно составлять 15 - 20 ед. Только в таком случае можно выявить закономерности распределения объектов в проран-жированном списке и определить распределение объектов по однородным группам.
Поскольку данный рейтинг строится для 22 муниципальных районов, то требование достаточного объема выборки выполняется. Однако районы Тюменской области существенно различаются по основным показателям деятельности сельскохозяйственных предприятий, в том числе и по совокупной стоимости основных фондов. Следовательно, нельзя говорить об их сопоставимости (табл. 1).
Целесообразно разделить районы на несколько однородных групп, отличающихся сходной стоимостью основных фондов, а затем производить рейтинговую оценку районов внутри данных групп.
Такой подход отличается от традиционно принятого в рейтинговом анализе, когда классификация оцениваемых объектов происходит на заключительном этапе после построения итогового рейтингового списка [8, с. 45]. В работе М. В. Куприяновой, посвященной анализу риска и доходности сельскохозяйственного производства в Рязанской области, выделение групп после построения рейтинга оправдано, поскольку территория сравни-
тельно однородна и районы сопоставимы друг с другом по природно-климатическим условиям и по уровню развития аграрной сферы. Применительно к Тюменской области, отличающейся существенной неравномерностью природных условий и различным уровнем развития сельскохозяйственного производства, такой подход будет ошибочным.
Районы Тюменской области по стоимости основных производственных фондов предприятий АПК можно разделить на следующие группы:
- 1-я группа - стоимость основных фондов превышает 3 млн руб.;
- 2-я группа - от 1 млн до 3 млн руб.;
- 3-я группа - от 100 тыс. до 1 млн руб.;
- 4-я группа - менее 100 тыс. руб.
Границы выделения однородных групп выбраны таким образом, чтобы в одну группу входило не менее трех и не более десяти районов.
Построим обобщенный рейтинг муниципальных районов Тюменской области по эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства АПК. Для построения используем следующий набор показателей:
- динамика прироста стоимости основных фондов АПК;
- фондоотдача;
Район 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Абатский 196 343 218 544 244 053 307 947 372 027 341 931 370 203 505 703
Армизонский 39 542 37 693 39 744 41 829 54 872 54 503 53 612 75 378
Аромашевский 95 701 87 280 50 184 82 058 91 216 89 414 79 532 76 812
Бердюжский 132 639 186 295 172 114 208 512 201 221 120 393 133 023 167 736
Вагайский 74 708 72 775 37 844 53 033 53 863 66 712 85 206 179 951
Викуловский 145 028 178 982 124 190 283 751 390 101 425 676 419 118 458 264
Голышмановский 204 554 260 777 273 685 432 503 728 309 876 821 1 051 813 1 109 152
Заводоуковский 461 650 729 163 876 877 1 032 870 1 513 286 1 627 869 1 508 397 1 898 256
Исетский 232 796 250 954 462 487 508 128 1 134 537 1 331 892 2 033 147 3 475 729
Ишимский 958 336 1 126 036 1 317 896 2 251 946 2 833 650 2 994 444 3 578 445 3 951 610
Казанский 446 821 593 691 947 553 1 168 201 1 365 030 1 572 754 1 676 669 1 761 081
Нижнетавдинский 105 585 101 977 143 036 191 802 396 313 787 121 1 090 184 1 544 227
Омутинский 154 829 193 968 203 781 237 415 268 511 302 873 331 456 380 552
Сладковский 110 263 133 647 181 914 260 630 392 818 517 410 946 092 1 105 006
Сорокинский 63 347 73 808 98 048 135 568 137 852 117 488 123 193 159 892
Тобольский 21 432 22 724 15 798 12 005 14 078 94 284 133 954 144 657
Тюменский 3 606 834 3 895 028 4 080 748 4 569 908 4 790 740 6 533 976 7 617 420 8 264 868
Уватский 43 515 40 677 6 167 5 665 5 846 11 007 8 073 7 637
Упоровский 681 435 845 188 1 046 712 1 523 454 2 090 940 2 492 716 2 965 202 3 358 190
Юргинский 126 956 139 742 113 989 156 119 197 935 363 816 183 826 197 559
Ялуторовский 223 506 268 014 227 150 312 976 387 348 431 137 469 956 578 385
Ярковский 44 644 78 604 120 177 174 094 326 900 352 782 404 731 641 435
Таблица 1
Стоимость основных фондов сельскохозяйственных предприятий Тюменской области
в 2004-2011 гг., тыс. руб.
- инвестиции на 1 руб. стоимости основных фондов АПК;
- сбалансированность собственных и привлеченных источников инвестиций. Выбор показателей обусловлен тем, что они являются наиболее универсальными характеристиками процессов воспроизводства основных фондов предприятий АПК, а также тем, что по ним имеются наиболее полные и достоверные статистические данные.
При оценке сбалансированности исходим из предположения, что доля собственных средств в источниках инвестиций не должна быть меньше 50 % (для мировой практики характерен показатель 60-70 %, однако следует учитывать тяжелое экономическое положение аграрной сферы России).
Последовательность этапов построения рейтинга показана на рис. 1.
На первом этапе строятся рэнкинги по отдельным показателям внутри однородных групп районов. На втором этапе для каждого района рассчитывается сумма мест по данным рэнкингам. На третьем этапе определяется рейтинг районов для каждой группы, ранжирование происходит по возрастанию суммы мест. Так как среди показателей, используемых для построения рейтинга, имеется динамика стоимости основных фондов, анализируемый период охватывает 2008-2011 гг.
Главными преимуществами предлагаемой методики является ее простота и возможность использовать для построения рейтинга ограниченный набор исходных данных. Учитывая практическое назначение данного рейтинга - оперативный анализ общего развития воспроизводственных процессов в регионе и выделение укрупненных однородных групп районов, для последующего углубленного анализа и изучения обеспечиваемой методикой точности анализа достаточно. Алгоритм расчета рейтинга прозрачен и нагляден, что позволяет легко определить, какие показатели обусловили текущую позицию того или иного района в рейтинге.
Разумеется, предлагаемая методика не претендует на полноту и окончательность. Использование
1=>
Рейтинг районов по сумме мест
Рис. 1. Алгоритм построения рейтинга районов Тюменской области
дополнительных частных показателей, таких как динамика инвестиций в основные фонды, структура инвестиций по направлениям вложения, будет способствовать повышению точности. Однако здесь важно отделять существенные показатели от несущественных, поскольку всегда есть риск включения в расчет показателей, слабо связанных с интересующей итоговой характеристикой. Излишнее усложнение методик рейтингового анализа, в том числе за счет увеличения числа показателей, оправдано далеко не всегда. Такой подход справедлив при индивидуальном анализе отдельных предприятий или территорий, когда важна любая дополнительная информация. Но в рейтинговом анализе объектом исследования является вся совокупность предприятий или территорий; результатом анализа будет сравнительная характеристика этой совокупности и выделение однородных групп по принципу наибольшего сходства. Такой анализ будет точным только в случае использования существенных показателей. Следует также помнить, что при практическом использовании рейтинговой методики мы имеем дело с неидеальными исходными данными, которые далеко не всегда удовлетворяют требованиям полноты и объективности. Погрешность исходных данных может уничтожить любой выигрыш в точности за счет усложнения методики.
Итоговый рейтинг районов области по эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства АПК представлен в табл. 2.
Таблица 2
Рейтинг районов Тюменской области по эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства АПК за 2008-2011 гг.
Район Сумма мест в рэнкингах Среднее место Итоговый рейтинг Средний рейтинг
2008 2009 2010 2011 2008 2009 2010 2011
1-я группа
Исетский 8 10 8 10 9 1 2 1 2 1
Ишимский 12 11 11 10 11 4 3 3 3 4
Тюменский 10 8 10 12 10 2 1 2 4 2
Упоровский 10 11 11 8 10 3 4 4 1 3
2-я группа
Голышмановский 13 14 14 15 14 4 4 4 4 4
Заводоуковский 12 10 11 7 10 3 2 2 2 2
Казанский 16 16 14 15 15,25 5 2 5 5 5
Нижнетавдинский 8 9 10 10 9,25 1 1 1 1 1
Сладковский 11 11 11 13 11,5 2 3 3 3 3
3-я группа
Абатский 12 22 29 22 21,25 1 6 8 6 5
Бердюжский 32 30 10 17 22,25 10 9 1 4 6
Вагайский 29 20 17 18 21 8 4 4 5 4
Викуловский 18 23 26 27 23,5 3 7 7 8 7
Омутинский 19 17 15 15 16,5 5 2 2 2 1
Сорокинский 31 24 20 23 24,5 9 8 5 7 8
Тобольский 24 18 30 36 27 6 3 9 10 10
Юргинский 18 20 34 33 26,25 4 5 10 9 9
Ялуторовский 24 16 16 15 17,75 7 1 3 3 2
Ярковский 13 30 23 14 20 2 10 6 1 3
4-я группа
Армизонский 8 8 7 5 7 1 2 1 1 1
Аромашевский 9 10 11 11 10,25 2 3 3 3 3
Уватский 10 6 9 8 8,25 3 1 2 2 2
В результате получены рейтинги районов за 2008-2011 гг., на основании которых строится итоговый рейтинг, учитывающий динамику показателей по районам.
Для удобства результаты данного рейтингового анализа можно отобразить с помощью буквенно-цифровых индексов - рейтинговых баллов. Группы обозначим буквами A, B, С и D. Цифровые индексы будут равны 1, 2 или 3. В каждой группе, таким образом, будет выделяться не более трех подгрупп. Распределение районов по подгруппам произведено пропорционально общему количеству районов в соответствующей группе (табл. 3).
Представление рейтинговой оценки районов с помощью буквенно-цифрового индекса упрощает анализ и делает его более наглядным.
Проранжированный список районов Тюменской области по убыванию рейтинговой оценки представлен в табл. 4. Здесь также приведены некоторые характеристики сельскохозяйственного производства в данных районах по состоянию на 2011 г.
Как следует из представленных данных, районы с высокой рейтинговой оценкой отличаются большей эффективностью основных отраслей сельского хозяйства. Так, в районах, получивших рейтинговый балл А, средняя урожайность составила 31,49 ц/га, а средний надой от одной коровы в год - 6 047 кг. В районах, получивших балл В, - 25,05 ц/га и 5 225 кг, в районах с баллом С - 20,10 ц/га и 3 879 кг, а в районах с баллом D - 19,1 ц/га и 1 557 кг соответственно.
Учитывая, что при построении рейтинга показатели производительности не использовались, можно сделать вывод о том, что эффективность воспроизводственных процессов напрямую влияет на эффективность сельского хозяйства территории.
Наиболее развиты финансово-экономические механизмы расширенного воспроизводства в Исет-ском, Тюменском, Ишимском, Упоровском, Нижне-тавдинском и Заводоуковском районах.
Самые низкие рейтинговые баллы демонстрируют Аромашевский, Уватский, Армизонский, Тобольский, Юргинский и Сорокинский районы.
Таблица 3
Рейтинговый анализ районов Тюменской области
Район Группа по стоимости основных фондов Место в группе по рейтингу Рейтинговый балл
Абатский 3 5 С2
Армизонский 4 1 D1
Аромашевский 4 3 D3
Бердюжский 3 6 С2
Вагайский 3 4 С2
Викуловский 3 7 С2
Голышмановский 2 4 В3
Заводоуковский 2 2 В2
Исетский 1 1 А1
Ишимский 1 4 А3
Казанский 2 5 В3
Нижнетавдинский 2 1 В1
Омутинский 3 1 С1
Сладковский 2 3 В2
Сорокинский 3 8 С3
Тобольский 3 10 С3
Тюменский 1 2 А2
Уватский 4 2 D2
Упоровский 1 3 А2
Юргинский 3 9 С3
Ялуторовский 3 2 С1
Ярковский 3 3 С1
Таблица 4
Рейтинг районов и основные показатели АПК по состоянию на 2011 г.
Район Рейтинговый балл Посевная площадь, га Валовый сбор зерна, т Поголовье крупного рогатого скота, гол. Производство молока, т Производство мяса крупного рогатого скота, т Урожайность зерновых, ц/га Надой молока от одной коровы, кг/г
Исетский А1 78 532 168,5 16 771 27 580 1 078,20 31,77 7 372
Тюменский А2 51 234 67,6 25 005 52 841 3 136,70 29,95 6 449
Упоровский А2 91 363 226,9 18 289 28 479 1 130,30 33,3 6 008
Ишимский А3 111 999 246,1 21 780 17 243 1 042,20 30,92 4 359
Нижнетавдинский В1 43 737 62,6 12 852 14 760 529,4 25,02 5 809
Заводоуковский В2 78 320 211,3 15 730 27 700 1 569,40 38,44 6 583
Сладковский В2 46 056 43,8 13 436 8 523 449,4 14,83 5 055
Голышмановский В3 91 719 162,8 12 624 6 325 377,7 23,94 4 161
Казанский В3 84 979 133,4 18 352 24 765 1 044,70 23,02 4 517
Омутинский С1 45 101 83 7 631 4 984 236,7 25,27 4 065
Ялуторовский С1 31 564 40 13 102 18 128 623,1 26,22 5 535
Ярковский С1 22 557 28 9 506 9 287 1 002,30 22,88 5 444
Абатский С2 68 307 60,5 14 134 13 847 468,4 15,76 3 911
Бердюжский С2 46 177 109,5 4 865 2 730 78,1 22,62 3 796
Вагайский С2 14 604 12,8 9 611 2 776 284,4 15,79 3 119
Викуловский С2 52 912 69,6 11 225 9 030 719,6 20,91 4 300
Сорокинский С3 28 939 42,9 9 864 4 303 324,5 16,85 3 470
Тобольский С3 11 172 8,7 6 243 1 270 68,6 10,9 2 629
Юргинский С3 30 552 49,8 4 617 1 241 148,1 23,75 2 518
Армизонский D1 29 461 58,6 4 187 0 22,3 26,04 0
Уватский D2 3 590 0,5 1 131 371 45,2 17,44 2 134
Аромашевский D3 29 256 32,6 5 466 1 294 115,1 13,68 2 536
Районы с высокоэффективным механизмом расширенного воспроизводства концентрируются в юго-западной части области, а также частично в юго-восточной. Районы с низкой эффективностью воспроизводственного механизма находятся в северной части области, а также частично в центральной, южной и восточной. Можно предположить следующие причины данного распределения:
- процессы расширенного воспроизводства в АПК интенсивней протекают в районах с лучшими природно-климатическими условиями;
- благоприятным фактором является близость крупных городов и/или транспортных коммуникаций;
- развитая материально-техническая база и инфраструктура АПК.
Можно выделить макрорайоны, в которых эффективность финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства превышает средний уровень:
- Тюменский макрорайон (Тюменский, Исетский, Нижнетавдинский, Упоровский, Заводоуковс-кий районы) - максимальная эффективность механизма расширенного воспроизводства, естественный центр тяготения - Тюмень;
- Ишимский макрорайон (Ишимский, Казанский, Сладковский, Голышмановский районы) - высокая эффективность механизма расширенного
Рис. 2. Макрорайоны Тюменской области с высокой эффективностью воспроизводственных процессов
воспроизводства, естественный центр тяготения - Ишим.
Наглядно макрорайоны представлены на рис. 2. Рейтинговый балл позволяет оперативно оценивать муниципальные районы по сравнительной эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства в АПК. Такое сравнение позволяет разработать дифференцированную политику региональных властей, направленную на развитие и модернизацию материально-технической базы аграрной сферы. Дифференцированный подход на уровне муниципальных районов повышает эффективность использования бюджетных средств. Кроме того, становится возможным проводить комплексную политику развития села, решающую социально-экономические задачи сельского населения.
Дифференцированная политика основана не на пренебрежении интересами отсталых территорий, а на выявлении точек роста, обладающих значительным инвестиционным потенциалом. Вложения в такие районы оказывают в конечном счете больший суммарный эффект, чем равномерное распределение инвестиций по территории.
Для районов с низкой эффективностью финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства целесообразно пересмотреть политику государственной поддержки. Следует провести подробный анализ агропотенциала этих территорий, чтобы определить, какие виды сельскохозяйственного производства целесообразно в них развивать и поддерживать.
Таким образом, можно сделать следующие выводы.
Во-первых, процессы воспроизводства основных фондов АПК в разных районах региона протекают с различной эффективностью, что обусловлено природно-климатическими условиями, уровнем развития отрасли и приоритетами региональной аграрной политики.
Во-вторых, эффективным инструментом сравнительного анализа воспроизводственных процессов является рейтинг. Рейтинговый анализ широко используется для комплексной оценки и классификации больших групп однородных объектов. Широкое распространение получили рейтинги банков, ценных бумаг, государств и территорий.
В-третьих, несмотря на широкое практическое использование, единой теории рейтингового анализа в настоящее время не существует. Наиболее серьезные проблемы в разработке и использовании рейтингов связаны с определением весовых коэффициентов частных показателей, приведением значений показателей к одному масштабу, выбором методов расчета интегрального показателя.
В-четвертых, для анализа эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства в АПК Тюменской области по районам был построен комплексный рейтинг по существенным показателям, характеризующим эффективность воспроизводственных процессов в АПК, с учетом классификации районов по суммарной стоимости основных фондов.
В-пятых, этот рейтинг позволил произвести районирование Тюменской области по сравнительной эффективности финансово-экономического механизма расширенного воспроизводства и выделить два макрорайона, отличающихся наибольшей эффективностью. Результаты рейтингового анализа могут быть использованы для разработки дифференцированной региональной политики, направленной на развитие и модернизацию материально-технической базы аграрной сферы, комплексное решение задачи социально-экономического развития села и эффективного использования бюджетных средств.
Список литературы
1. Адамайтис Л. А., Агапитова Е. А. Применение сравнительной рейтинговой оценки в анализе инвестиционной привлекательности предприятия // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 41.
2. Горохов А. А. Рейтинговый анализ в управлении социально-экономическим развитием региона (на примере департамента АПК Тюменской области) // Вестник Московского государственного областного университета. 2010. № 3.
3. Горохов А. А. Территориальные особенности распределения и использования основных фондов предприятий агропромышленного комплекса Тюменской области // Экономический анализ: теория и практика. 2013.№ 18.
4. Горюнов Е. В. Векторный метод рейтинговой оценки // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 16.
5. Демидов Я. П. Теория и практика современного рейтингования: критические заметки // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 8.
6. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982.
7. Козлова Е. Е., Черкасова О. Г., Ионова Е. С., Толькова О. С. Анализ уровня конкурентоспособности региона // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 27.
8. Куприянова М. В. Рейтингование районов области по критериям риска и доходности агробизнеса // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 40.
9. Об утверждении порядка и критериев отнесения территорий к неблагоприятным для ведения сельского хозяйства регионам: проект постановления Правительства Российской Федерации // Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. URL: http://www. mcx. ru/documents/ document/v7_show/21142.133.htm.
10. Свиридова Н. В. Система рейтингового анализа финансового состояния организаций: под ред. В. И. Бариленко. М.: Альфа-М, 2007.
11. Саати Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.
12. Everling O. Crédit rating durch internationale Agenturen: eine Untersuchung zu den Komponenten und instrumentalen Funktionen des rating. Wiesbaden: Gabier, 1991.
13. Kniese W. Die Bedeutung der Rating-Analyse fer deutsche Unternehmen. Wiesbaden: Gabier, 1996.
