CC BY
22
08.00.05 УДК 338.3
ЗАВИСИМОСТЬ УБЫТОЧНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ОТ УСТОЙЧИВОСТИ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНА
© 2020
Иван Георгиевич Генералов, к.э.н., доцент кафедры «Сервис» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация
Введение: экономическая эффективность и устойчивость производства сельскохозяйственной продукции являются основополагающим фактором преодоления отрицательных тенденций в отечественном АПК, обеспечения роста качества жизни населения. Поэтому целью исследования является оценка связи и зависимости убыточности предприятия от устойчивости урожайности в регионах Приволжского федерального округа. Материалы и методы: объектом исследования являются регионы Приволжского федерального округа. Материалами для исследования послужили статистические данные об урожайности зерновых культур Федерального органа государственной статистики за период 2000-2019 гг. Автором использовался парный регрессионный анализ, корреляционный анализ, а также был проведен трендовый анализ.
Результаты: урожайность зерновых культур в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг. в равной степени отклоняется от среднего значения, как в сторону возрастания, так и в сторону снижения, и общий разброс значений составляет 82,5 %. Самые высокие значения разброса данных прослеживаются в Пензенской, Саратовской и Ульяновской областях. Исследуя разброс данных об удельном весе убыточных организаций, автором установлено, что в большей степени максимальные и минимальные отклонения находятся в отрицательной зоне, т. е. подтверждается тенденция о снижении удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций.
Обсуждение: в ходе исследования определена зависимость устойчивости снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций от устойчивости урожайности зерновых культур и установлено, что субъекты, образующие Приволжский федеральный округ, условно можно разделить на 3 группы: результаты исследования в которых достоверны на более чем 10 % уровне значимости; результаты исследования в которых достоверны на 5-10 % уровне значимости; результаты исследования в которых достоверны на 5 % уровне значимости.
Заключение: для Республики Мордовия, Пермского края, Кировской, Нижегородской и Самарской области особое значения имеют те факторы, которые способствуют обеспечению устойчивости зернового производства. Перспективы дальнейшего исследования заключаются в системном изучении факторов, влияющих на устойчивое производство зерна, а также разработку механизма по повышению его уровня в сельском хозяйстве. Ключевые слова: аграрная политика, зерно, зерновое хозяйство, районирование, регион, производство зерна, сельское хозяйство, сельскохозяйственная организация, тенденция, тренд, урожайность, устойчивость.
Для цитирования: Генералов И. Г. Зависимость убыточности сельскохозяйственных организаций от устойчивости урожайности зерна // Вестник НГИЭИ. 2020. № 5 (108). С. 50-62.
DEPENDENCE OF LOSS OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS ON GRAIN YIELD STABILITY
© 2020
Ivan Georgievich Generalov, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Service» Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, Knyaginino (Russia)
Abstract
Introduction: the efficiency and sustainability of agricultural production is essential for overcoming the existing negative trends in the agricultural sector, ensuring a high standard of living and quality of life not only for the rural but also for the urban population. Therefore, the purpose of the study is to assess the connection and dependence of the loss of the enterprise on the stability of yield in the regions of the Volga Federal District.
Materials and methods: the object of the study is the regions of the Volga Federal District. The materials for the study were statistical data on grain yield of the Federal Body of State Statistics for the period 2000-2019. The authors used pair regression analysis, correlation analysis, as well as trend analysis.
Results: The yield of cereals in the Volga Federal District for the period 2000-2019 differs equally from the average value, both in the upward and downward direction and the total variation of values is 82.5 %. The highest values of data spread are observed in the Penza, Saratov, and Ulyanovsk regions. Examining the variation of data on the specific weight of loss-making organizations, the author found that to a greater extent the maximum and minimum deviations are in the negative zone, that is, the tendency to decrease the specific weight of loss-making agricultural organizations is confirmed.
Discussion: the study determined the dependence of the stability of the reduction of the specific weight of loss-making agricultural organizations on the stability of the yield of cereals and found that the subjects forming the Volga Federal District can be conditionally divided into 3 groups: the results of the study in which are reliable at more than 10 % of the level of importance; The results of the study are reliable at 5-10 % level of significance; The results of the study are reliable at a 5 % level of significance.
Conclusion: for the Republic of Mordovia, Perm region, Kirov, Nizhny Novgorod and Samara region, those factors that contribute to ensuring the stability of grain production are of particular importance. Prospects for further research include a systematic study of the factors affecting sustainable grain production, as well as the development of a mechanism to improve its level in agriculture.
Keywords: agrarian policy, grain, grain farm, division into districts, region, production of grain, agriculture, agricultural organization, trend, trend, productivity, stability.
For citation: Generalov I. G. Dependence of loss of agricultural organizations on grain yield stability // Bulletin NGIEI. 2020. № 5 (108). P. 50-62.
Введение
На современном этапе развития экономики обеспечение роста экономической эффективности и устойчивости производства сельскохозяйственной продукции обладает первостепенным характером, являясь одним из важных факторов преодоления отрицательных тенденций в АПК, формирования основы для роста качества жизни населения [1, с. 49].
Известный российский ученый-аграрник отмечает, что при улучшении ситуации в отечественном АПК по-прежнему остаются нерешёнными вопросы, связанные с низкой доходностью производителей сельскохозяйственной продукции и резким снижением их экономических возможностей [2, с. 188; 3].
Предлагаются разнообразные пути решения проблемы - совершенствование подходов в кредитовании сельского хозяйства, реформирование налоговой политики в данной сфере, изменение походов государственной поддержки и др. [4; 5; 13]. Тем не менее, любое позитивное изменение должно также касаться и непосредственно производства и должно учитывать технологические особенности аграрной сферы, т. к. есть необходимость формирования условий бесперебойности создания готового продукта, что будет отражаться на финансовом состоянии.
Устойчивость производства сельскохозяйственной продукции в первую очередь формируется при устойчивом уровне производства продукции отрасли растениеводства, поскольку они в наибольшей степени зависят от сложных, периодически изменяющихся условий. В свою очередь, от
формирования устойчивого производства в отрасли растениеводства зависит обеспечение финансовой устойчивости аграриев, а также перспективы дальнейшей деятельности в сложных экономических условиях и более сложных экономических систем высшего уровня [6; 12; 14].
Многие экономисты-аграрники единодушны, что первостепенно следует решать проблему с производителями зерна ввиду его стратегического характера для укрепления продовольственной безопасности страны и отдельных ее территорий. Будучи слабоустойчивыми, производители зерна несут серьезные финансовые потери по различным внешним и внутренним причинам.
Целью нашего исследования является оценка связи и зависимости убыточности предприятия от устойчивости урожайности в регионах Приволжского федерального округа.
Материалы и методы
Материалами для исследования послужили статистические данные о динамике урожайности зерновых культур Федерального органа государственной статистики за 20-летний период 2000-2019 гг. по Приволжскому федеральному округу в разрезе субъектов федерации (Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Кировская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область).
При исследовании устойчивости урожайности автором использовался парный регрессионный анализ и корреляционный анализ. Для выделения тенденций в динамике урожайности зерновых культур в регионах был проведен трендовый анализ.
Результаты Отмечается также, что наивысшей формой устойчивости производства является его способность развиваться при влиянии как внешних, так и внутренних сил. Внешняя устойчивость достигается благодаря созданию в экономической среде стабильности. Унаследованная устойчивость формируется в случае создания запаса прочности, который позволяет бесперебойно осуществлять производственный процесс при отрицательном воздействии факторов. Общая устойчивость приводит к свободному и эффективному использованию денежных средств, что позволяет решать социально-экономические проблемы [7; 15; 16].
В таком понимании устойчивость производства обладает тесной связью с продовольственной безопасностью.
Ведущая роль при решении вопросов, связанных с достижением приемлемого уровня продовольственного обеспечения, сейчас отводится субъектам федерации, так как через сформированные ими системы повышения уровня обеспеченности продовольствием складывается продовольственная безопасность государства. Однако решение данной проблемы на уровне отдельно взятых регионов осуществляется при влиянии особенностей, носящих специфический характер, связанный с их разделением на производящие (вывозящие) и потребляющие (ввозящие) продовольствие [8; 17; 18].
Формирование системы устойчивого производства зерна и разработка комплекса мероприятий для достижения этой цели должно осуществляться во взаимодействии со всеми элементами системы продовольственной безопасности на региональном уровне.
Основным производственным показателем в зерновом хозяйстве является урожайность, которая отражает выход зерна в расчёте на 1 га посевных площадей.
Урожайность зерновых культур, ц/га / Crop yield
25 23 21 19 17 15 13 11 9 7 5
y = 0,175x + 15,131 R2 = 0,1301
<г> Q ,<г> ,<г> <г> ^ л >> vb А Л
Годы / Years
ПФО / Volga federal district
-Линейная (ПФО / Volga federal district)
Рис. 1. Динамика урожайности зерновых культур в Приволжском федеральном округе
за период 2000-2019 гг., ц/га Fig. 1. Grain crop yield dynamics in Volga federal district during 2000-2019, c/ha
Динамика изменения урожайности зерновых культур в Приволжском федеральном округе за последние 20 лет описывается уравнением у = 0,175х + 15,131 (у - урожайность зерновых культур, ц/га, х - порядковый номер временного периода в 20 лет), который свидетельствует о том,
что за последние 20 лет урожайность зерновых культур в округе увеличивалась в среднем на 0,175 ц/га. Уровень достоверности в 13,1 % подтверждает слабый уровень устойчивости зернового производства в федеральном округе и вызван аномальными погодными условиями 2010 г.
Временной ряд урожайности зерновых культур для наиболее наглядного представления был разбит на четыре пятилетки - 2000-2004 гг., 2005-2009 г., 2010-2014 гг., 2015-2019 гг. В табли-
це 1 отражены данные о динамике урожайности по пятилеткам и в разрезе регионов, образующих Приволжский федеральный округ.
Таблица 1. Урожайность зерновых культур в Приволжском федеральном округе по пятилеткам за период 2000-2019 гг.
Table 1. Grain crop yield in the Volga Federal District under the five-year plans for the period 2000-2019
2000- 2005- 2010- 2015-
Территория / Territory 2004 гг. / 2000- 2009 гг. / 2005- 2014 гг. / 2010- 2019 гг. /2015- Темп роста, % / Growth rate, %
2004 2009 2014 2019
ПФО / Volga federal district 16,0 17,6 15,0 19,2 119,9
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan 21,5 23,4 14,0 19,4 90,1
Республика Марий Эл / Republic of Mari El 13,9 13,3 13,9 17,5 125,7
Республика Мордовия / Republic of Mordovia 19,0 24,1 20,6 27,2 143,1
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan 30,8 29,8 21,1 26,5 86,1
Удмуртская Республика / Udmurt Republic 13,7 14,3 13,9 17,8 130,1
Чувашская Республика / Chuvash Republic 19,2 20,2 18,6 23,7 123,6
Пермский край / Perm Krai 11,8 12,4 14,1 14,3 120,4
Кировская область / Kirov region 13,9 14,8 17,9 19,2 138,0
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region 17,0 21,2 18,6 21,6 127,1
Оренбургская область / Orenburg region 9,7 10,5 9,3 11,1 115,3
Пензенская область / Penza region 14,1 17,1 17,9 27,1 192,3
Самарская область / Samara region 14,1 13,8 15,6 19,0 134,5
Саратовская область / Saratov region 14,3 14,7 13,0 17,9 125,6
Ульяновская область / Ulyanovsk region 16,1 18,2 17,2 20,9 129,5
* Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
Рост урожайности зерновых культур в разрезе пятилеток в Приволжском федеральном округе составил 19,9 % и в последнем периоде составил 19,2 ц/га. Самые высокие темпы роста производственного показателя отмечаются в Пензенской области - почти в 2 раза. Также положительная динамика отмечается в республиках Марий Эл (+25,7 %), Мордовия (+43,1 %), Удмуртия (+30,1 %), Чувашия (+23,6 %), Пермском крае (+20,4 %), а также Кировской (+38 %), Нижегородской (+27,1 %), Самарской (+34,5 %), Саратовской (+25,6 %) и Ульяновской (+29,5 %) областях. Также положительная тенденция, но меньшая относительно общего роста отмечается в Оренбургской области. В двух регионах Приволжского федерального округа - республиках Башкортостан и Татарстан урожайность зерновых культур сократилась на 9,9 и 13,9 % соответственно.
Неустойчивый характер урожайности зерновых культур проявляется в значительных отклоне-
ниях от среднего уровня, установленного тенденцией, как в положительную сторону, так и в отрицательную, что представлено в таблице 2.
В целом по Приволжскому федеральному округу можно отметить, что урожайность зерновых культур в равной степени отклоняется от среднего значения как в сторону возрастания, так и в сторону снижения, и общий разброс значений составляет 82,5 %. Самые высокие значения разброса данных прослеживаются в Пензенской, Саратовской и Ульяновской областях. Максимальное положительное отклонение, свидетельствующее о динамике роста производства, отмечено также в Пензенской, Саратовской и Ульяновской областях. Самые высокие отклонения от среднего значения в негативную сторону наблюдаются в Республике Татарстан (-61,6 %), Республике Башкортостан (-51,5 %), Чувашской Республике (-45,1 %).
Таблица 2. Разброс данных об урожайности зерновых культур в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг.
Table 2. Variation of grain yield data in the Volga Federal District for the period 2000-2019
Территория / Territory Минимум / Minimum Максимум / Maximum Разброс / Dispersion
ПФО / Volga federal district -41,1 41,5 82,5
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan -51,5 41,0 92,5
Республика Марий Эл / Republic of Mari El -29,1 35,7 64,8
Республика Мордовия / Republic of Mordovia -30,5 38,6 69,1
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan -61,6 34,2 95,7
Удмуртская Республика / Udmurt Republic -32,4 42,7 75,0
Чувашская Республика / Chuvash Republic -45,1 32,3 77,4
Пермский край / Perm Krai -25,6 23,8 49,4
Кировская область / Kirov region -28,2 32,0 60,2
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region -30,6 24,6 55,1
Оренбургская область / Orenburg region -38,0 55,5 93,5
Пензенская область / Penza region -44,9 81,6 126,5
Самарская область / Samara region -33,0 66,0 99,0
Саратовская область / Saratov region -43,9 73,8 117,6
Ульяновская область / Ulyanovsk region -50,8 51,4 102,2
Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
Возрастание отклонений в сторону роста формирует положительную тенденцию всего временного ряда, что позволяет судить об общем направлении развития экономического явления.
Низкий уровень устойчивости производства зерна приводит к недополучению прибыли от его реализации, что способствует убыточности этой отрасли и в конечном итоге уходу зернопроизводи-теля с зернового рынка.
В словаре-справочнике «Экономика и право» убыточность определена как «финансовое состояние, финансовые результаты хозяйственной деятельности предприятия, фирмы, характеризуемые тем, что в течение определенного времени денежные поступления не компенсируют расходы, не образуется прибыль, увеличивается долг» [9].
Установлено, что сейчас около трети всех российских организаций страдают хронической убыточностью, что мешает расширению производства. Значимость снижения удельного веса убыточных селхозтоваропроизводителей связана с тем, что оно позволяет государству решить многие задачи, так как финансовая стабильность российского агробизнеса способствует развитию остальных субъектов народного хозяйства [10; 19; 20].
Исследуя сельскохозяйственные организации Приволжского федерального округа, можно проследить аналогичную тенденцию. К 2019 г. убыточность сельскохозяйственных организаций округа зафиксирована на среднем уровне в 17,7 % за счет показателей Республики Мордовия, Республики Та-
тарстан, Республики Удмуртия, а также Кировской и Самарской областей. Обращает на себя внимание высокий уровень убыточности сельскохозяйственных организаций в Республике Марий Эл, Оренбургской и Пензенской областях, где значения показателей значительно выше среднего уровня по Приволжскому федеральному округу. На рисунке 2 представлена динамика убыточности сельскохозяйственных организаций в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг.
Динамика изменения убыточности сельскохозяйственных организаций в Приволжском федеральном округе за последние 20 лет описывается уравнением у = -1,719х + 46,436 (у - убыточность сельскохозяйственных организаций, %, х - порядковый номер временного периода в 20 лет), который свидетельствует о том, что за последние 20 лет убыточность сельскохозяйственных организаций в округе сократилась в среднем на 1,719 %.
Уровень достоверности в 69,4 % свидетельствует об устойчивой тенденции постепенного финансового оздоровления сельскохозяйственного производства, однако значение среднегодового прироста в 1,719 % характеризуют недостаточную эффективность государственной поддержки и необходимость введения дополнительных мер.
Далее автором сгруппировано изменение удельного веса убыточных организаций в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг. по пятилеткам и в разрезе регионов, образующих его.
*
Удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций, % / Share of loss-making agricultural organizations
Годы / Years
• ПФО / Volga federal district -Линейная (ПФО / Volga federal district)
Рис. 2. Динамика убыточности сельскохозяйственных организаций в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг., % Fig. 2. Dynamics of loss of agricultural organizations in the Volga Federal District for the period 2000-2019, %
Таблица 3. Удельный вес убыточных организаций в Приволжском федеральном округе за период
2000-2019 rr.
Table 3. Share of loss-making organizations in the Volga Federal District for the period 2000-2019
2000- 2005- 2010- 2015-
Территория / Territory 2004 гг. / 2000- 2009 гг. / 2005- 2014 гг. / 2010- 2019 гг. /2015- Темп роста, % / Growth rate, %
2004 2009 2014 2019
1 2 3 4 5 6
ПФО / Volga federal district 46,8 26,2 21,3 19,2 41,0
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan 30,4 17,8 18,1 20,3 66,9
Республика Марий Эл / Republic of Mari El 63,1 37,2 20,4 34,0 53,9
Республика Мордовия / Republic of Mordovia 35,8 37,5 17,9 14,3 40,0
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan 33,2 19,8 19,2 16,1 48,4
Удмуртская Республика / Udmurt Republic 47,5 21,6 15,6 9,3 19,6
Чувашская Республика / Chuvash Republic 48,0 22,4 24,4 25,2 52,4
Пермский край / Perm Krai 65,3 39,9 12,6 18,4 28,2
Кировская область / Kirov region 55,8 35,1 12,7 9,8 17,6
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region 60,3 25,7 18,8 19,9 32,9
Оренбургская область / Orenburg region 49,7 43,1 31,1 31,0 62,3
Окончание таблицы 3 / End of table 3
1 2 3 4 5 6
Пензенская область / Penza region 57,5 25,0 43,8 33,8 58,9
Самарская область / Samara region 53,2 47,2 25,7 16,3 30,5
Саратовская область / Saratov region 43,8 26,9 22,7 14,5 33,2
Ульяновская область / Ulyanovsk region 74,9 47,2 27,1 35,4 47,3
*Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
Сокращение удельного веса убыточных организаций за исследуемый период времени составило 59 %, что является весьма позитивной тенденцией. Наиболее эффективными мерами по финансовому оздоровлению сельскохозяйственного производства оказались в Кировской области и Удмуртской Республике, где удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций сократился до 17,6 и 19,6 % относительно среднего уровня в периоде 2000-2004 гг. Наименьшее сокращение наблюдается в Республике Башкортостан (66,9 % по отноше-
нию к среднему уровню 2000-2004 гг.) и Оренбургской области (62,3 % по отношению к среднему уровню 2000-2004 гг.). По остальным регионам Приволжского федерального округа сокращение колеблется в пределах 50-70 %.
Отмеченный неустойчивый характер динамики урожайности зерновых культур, который прослеживается при изучении разброса данных, наблюдается и при изучении разброса данных об удельном весе убыточных организаций (таблица 4).
Таблица 4. Разброс данных об удельном весе убыточных организаций в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг.
Table 4. Variation of data on the specific weight of loss-making organizations in the Volga Federal District for the period 2000-2019
Территория / Territory
Минимум / Максимум / Разброс /
Minimum Maximum Dispersion
-46,3 65,4 111,6
-63,7 23,2 86,8
-50,7 109,0 159,7
-94,6 -63,8 30,8
-94,4 -76,1 18,3
-97,0 -68,9 28,0
-90,6 -67,0 23,5
-94,4 -53,1 41,3
-97,0 -60,3 36,7
-91,9 -57,9 34,0
-94,3 -52,7 41,7
-90,5 -48,4 42,1
-92,2 -44,4 47,8
-91,5 -50,2 41,4
-82,5 -23,5 59,0
ПФО / Volga federal district Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan Республика Марий Эл / Republic of Mari El Республика Мордовия / Republic of Mordovia Республика Татарстан / Republic of Tatarstan Удмуртская Республика / Udmurt Republic Чувашская Республика / Chuvash Republic Пермский край / Perm Krai Кировская область / Kirov region Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region Оренбургская область / Orenburg region Пензенская область / Penza region Самарская область / Samara region Саратовская область / Saratov region Ульяновская область / Ulyanovsk region *Разработано автором на основании данных Федерального органа государственной статистики РФ
Исследуя разброс данных об удельном весе убыточных организаций в Приволжском федеральном округе за период 2000-2019 гг., можно отметить, что в большей степени максимальные и минимальные отклонения находятся в отрицательной зоне, т. е. подтверждается тенденция о снижении удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций. Исключениями являются Республика
Башкортостан и Республика Марий Эл, где в изучаемом временном периоде были резкие всплески возрастания убыточности в сельском хозяйстве.
Дальнейшее исследование заключается в оценке влияния устойчивости урожайности зерновых культур на устойчивость снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций в аграрной сфере.
Обсуждение
В ходе исследования авторами была определена зависимость устойчивости снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций от устойчивости урожайности зерновых культур и было установлено, что субъекты, образующие Приволжский федеральный округ, условно можно разделить на 3 группы:
1) регионы, результаты исследования в которых достоверны на более чем 10 % уровне значимости;
2) регионы, результаты исследования в которых достоверны на 5-10 % уровне значимости;
3) регионы, результаты исследования в которых достоверны на 5 % уровне значимости.
Далее изучим полученные результаты парного регрессионного анализа в разрезе каждой группы.
Таблица 5. Регионы Приволжского федерального округа, результаты исследования в которых достоверны на более чем 10 % уровне значимости
Table 5. Regions of Volga Federal District, the results of the study in which are reliable at more than 10 % level of importance
Республика Республика Республика Чувашская Оренбургская
Показатель / Башкортостан / Марий Эл / Татарстан / Республика область/
Indicator Republic of Republic Republic / Chuvash Orenburg
Bashkortostan of Mari El of Tatarstan Republic region
Коэффициент корреляции / Correlation factor 0,025 0,156 0,041 0,286 0,343
Коэффициент детерминации / Determination coefficient 0,001 0,024 0,002 0,082 0,117
F-критерий Фишера / Fischer's F-criterion 0,011 0,451 0,029 1,600 2,395
Уровень значимости / Significance value 0,916 0,511 0,865 0,222 0,139
Коэффициент a / Correlation a 21,637 38,685 22,056 30 38,734
Коэффициент b / Correlation b -0,007 -0,137 0,019 -0,200 -0,249
t-критерий Стьюдента параметра a / t-criterion Student of parameter a 13,364 9,686 9,223 11,062 11,483
t-критерий Стьюдента параметра b / t-criterion Student of parameter b -0,107 -0,671 0,172 -1,265 -1,548
* Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
По результатам парного регрессионного анализа в группу регионов, результаты исследования в которых достоверны на более чем 10 % уровне значимости, вошли Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Татарстан, Чувашская Республика, Оренбургская область. Появление данной группы и вхождение в нее этих регионов объясняется большим разбросом данных по обоим факторам и, как следствие, низким уровнем устойчивости снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций, а также устойчивости урожайности зерновых культур.
К регионам ПФО, результаты исследования в которых достоверны на 5-10 % уровне значимости, относятся Удмуртская Республика, Пензенская, Саратовская и Ульяновская области, где в целом разброс данных однороден, но присутствуют отдельные аномальные значения в обоих факторах.
Влияние аномалий в Удмуртской Республике, Пензенской и Саратовской областях оказывают незначительное влияние, что подтверждается уровнем значимости, который не достигает допустимого барьера лишь на 0,3-0,11 %.
Третья группа в Приволжском федеральном округе образована регионами, результаты исследования в которых достоверны на 5 % уровне значимости - Республика Мордовия, Пермский край, Кировская, Нижегородская и Самарская области (таблица 7). В представленных регионах прослеживается четкая зависимость между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозтова-ропроизводителей и колебаниями устойчивости урожайности зерновых культур, т. к. уровень значимости не превышает барьера в 5 %.
Таблица 6. Регионы Приволжского федерального округа, результаты исследования в которых достоверны на 5-10 % уровне значимости
Table 6. Regions of Volga Federal District, the results of the study in which are reliable at 5-10 % level of importance
Показатель / Indicator Удмуртская Республика/ Udmurt Republic Пензенская область/ Penza region Саратовская область/ Saratov region Ульяновская область / Ulyanovsk region
Коэффициент корреляции / Correlation factor 0,438 0,426 0,428 0,378
Коэффициент детерминации / Determination coefficient 0,192 0,182 0,183 0,143
F-критерий Фишера / Fischer's F-criterion 4,287 3,992 4,032 2,998
Уровень значимости / Significance value 0,053 0,061 0,059 0,100
Коэффициент a / Correlation a 23,512 40,018 26,979 46,133
Коэффициент b / Correlation b -0,359 -0,188 -0,245 -0,378
t-критерий Стьюдента параметра a / t-criterion Student of parameter a 6,924 13,444 9,399 10,146
t-критерий Стьюдента параметра b / t-criterion Student of parameter b -2,071 -1,998 -2,008 -1,732
Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
*
Таблица 7. Регионы Приволжского федерального округа, результаты исследования в которых достоверны на 5 % уровне значимости
Table 7. Regions of Volga Federal District, the results of the study in which are reliable at more than 5 % level of importance
Показатель / Indicator Республика Мордовия / Republic of Mordovia Пермский край / Perm Krai Кировская область/ Kirov region Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region Самарская область/ Samara region
Коэффициент корреляции / Correlation factor 0,471 0,552 0,769 0,599 0,562
Коэффициент детерминации / Determination coefficient 0,222 0,305 0,592 0,359 0,316
F-критерий Фишера / Fischer's F-criterion 5,129 7,894 26,162 10,062 8,328
Уровень значимости / Significance value 0,036 0,012 0,0001 0,005 0,009
Коэффициент a / Correlation a 26,411 34,045 28,357 31,174 35,596
Коэффициент b / Correlation b -0,393 -0,981 -0,864 -0,792 -0,442
t-критерий Стьюдента параметра a / t-criterion Student of parameter a 7,957 7,097 9,026 8,989 10,222
t-критерий Стьюдента параметра b / t-criterion Student of parameter b -2,265 -2,809 -5,115 -3,172 -2,886
Разработано автором по данным Федерального органа государственной статистики РФ
*
1. Республика Мордовия.
Связь между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций и устойчивостью урожайности зерновых культур прямая и умеренная. Вариация удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций на 22,2 % объясняется вариацией устойчивости уро-
жайности зерновых культур, а оставшиеся 77,8 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель. При нулевом значении устойчивости урожайности зерновых культур удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций составит в среднем 26,411 %. При увеличении устойчивости урожайности зерновых культур на 1 % убыточность сельскохозяйствен-
ных организаций в регионе будет снижаться в среднем на 0,393 %. Полученные значения t-критерия Стьюдента свидетельствуют о статистической значимости параметров уравнения регрессии.
2. Пермский край.
Связь между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций и устойчивостью урожайности зерновых культур прямая и заметная. Вариация удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций на 30,5 % объясняется вариацией устойчивости урожайности зерновых культур, а оставшиеся 69,5 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель. При нулевом значении устойчивости урожайности зерновых культур удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций составит в среднем 34,045 %. При увеличении устойчивости урожайности зерновых культур на 1 % убыточность сельскохозяйственных организаций в регионе будет снижаться в среднем на 0,981 %. Полученные значения t-критерия Стьюдента также свидетельствуют о статистической значимости параметров уравнения регрессии.
3. Кировская область.
Связь между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций и устойчивостью урожайности зерновых культур прямая и высокая. Вариация удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций на 59,2 % объясняется вариацией устойчивости урожайности зерновых культур, а оставшиеся 40,8 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель. При нулевом значении устойчивости урожайности зерновых культур удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций составит в среднем 28,357 %. При увеличении устойчивости урожайности зерновых культур на 1 % убыточность сельскохозяйственных организаций в регионе будет снижаться в среднем на 0,864 %. Полученные значения t-критерия Стьюдента также свидетельствуют о статистической значимости параметров уравнения регрессии.
4. Нижегородская область.
Связь между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций и устойчивостью урожайности зерновых культур прямая и заметная. Вариация удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций на 35,9 % объясняется вариацией устойчивости урожайности зерновых культур, а оставшиеся 64,1 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель. При нулевом значении устойчивости урожайности зерновых культур удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций составит в
среднем 31,174 %. При увеличении устойчивости урожайности зерновых культур на 1 % убыточность сельскохозяйственных организаций в регионе будет снижаться в среднем на 0,792 %. Полученные значения t-критерия Стьюдента также свидетельствуют о статистической значимости параметров уравнения регрессии.
5. Самарская область.
Связь между устойчивостью снижения удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций и устойчивостью урожайности зерновых культур прямая и заметная. Вариация удельного веса убыточных сельскохозяйственных организаций на 31,6 % объясняется вариацией устойчивости урожайности зерновых культур, а оставшиеся 68,4 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель. При нулевом значении устойчивости урожайности зерновых культур удельный вес убыточных сельскохозяйственных организаций составит в среднем 35,596 %. При увеличении устойчивости урожайности зерновых культур на 1 % убыточность сельскохозяйственных организаций в регионе будет снижаться в среднем на 0,442 %. Полученные значения t-критерия Стьюдента также свидетельствуют о статистической значимости параметров уравнения регрессии.
Заключение
Можно заключить, что на снижение убыточности сельскохозяйственного производства в регионах Приволжского федерального округа влияет многообразие факторов. Тем не менее есть ряд регионов - Республика Мордовия, Пермский край, Кировская, Нижегородская и Самарская области, где особое значение имеют факторы, способствующие обеспечению устойчивости производства зерна, что доказано в исследовании.
Ускоряющийся разрыв между затратами и доходами, слабая государственная поддержка зерно-производителей, малоэффективный организационно-экономический механизм управления зерновым хозяйством, опережающий темп роста цен на ресурсы для производства зерна относительно его реализации способствуют снижению уровня его устойчивости производства и непривлекательности ведения агробизнеса. Экономический парадокс заключается в том, что при уровне рентабельности в 26-35 % производители зерна не имеют возможности расширять своё производство. Это вызвано системными организационно-экономическими причинами [11, с. 4].
Перспективы дальнейшего проведения исследования должны включать системное изучение факторов, влияющих на устойчивое производство зерна, а также разработку механизма по повышению его уровня в сельском хозяйстве.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Васильева Н. К., Кривошлыков К. М., Лукомец А. В. Факторы, определяющие уровень устойчивости урожайности подсолнечника // Экономика сельского хозяйства России. 2013. № 1. С. 49-58.
2. Алтухов А. И. Стратегия развития АПК - главное условие реализации национальной агропродоволь-ственной политики // Экономика региона. 2008. № 3 (15). С. 188-198.
3. Алтухов А. И. Воспроизводство в зернопродуктовом подкомплексе - основа его устойчивого функционирования // Нива Поволжья. 2014. № 1 (30). С. 2-12.
4. Аварский Н. Д., Быков Г. Е., Федюшин Д. Ю. Конъюнктура мирового рынка зерна и аспекты его регулирования // Экономика сельского хозяйства России. 2014. № 8. С. 70-75.
5. Амирова Э. Ф. Государственное регулирование рынка зерна в условиях импортозамещения // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2015. Т. 10. № 3 (37). С. 15-17.
6. Шамина И. Л. Повышение экономической эффективности и устойчивости производства продукции растениеводства. Автореферат дис... канд. эк. наук. Курск. 2011. 16 с.
7. Филонова А. А. Классификация устойчивости производства в аграрной сфере // Вестник КрасГАУ. 2012. № 12 (75). С. 217-219.
8. Голубева А. И., Ковалева Е. В. Повышение эффективности и экономической устойчивости сельскохозяйственного производства как фактор продовольственного обеспечения населения региона // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2013. № 1 (99). С. 153-160.
9. Кураков Л. П., Кураков В. Л., Кураков А. Л. Экономика и право: словарь-справочник. М., Вуз и школа.
2004.
10. Балтина А. М., Комарова Е. И. Снижение убыточности российских организаций как государственная проблема // Фундаментальные исследования. 2018. № 12-2. С. 218-222.
11. Алтухов А. И. Устойчивость зернового хозяйства и рынка зерна - основа их развития // Хлебопродукты. 2013. № 9. С. 4-10.
12. Башашкина Г. Ю., Шмелев М. А. Стратегия национальной безопасности США как угроза экономической безопасности России // Вестник адъюнкта. 2018. № 2 (2). С. 12.
13. Махамаджалилов А. А., Таточенко А. Л., Чернегов Н. Ю. Особенности реализации проектов в сфере производства и переработки технической конопли в современном российском АПК // Modern Science. 2019. № 6-2. С. 75-85.
14. Аничкина О. А., Левитская И. А., Пашкевич Е. С. Повышение социальной ответственности агробизнеса в современных условиях // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-2 (41). С. 934-936.
15. Левитская И. А., Александрова М. В., Аничкина О. А. Направления совершенствования системы управления и экономического развития предприятий зернопродуктового комплекса // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-2 (41). С. 764-768.
16. Яни А. В. Возрождение виноделия на Кубани необходимо // АПК: Экономика, управление. 2012. № 2. С.89-93.
17. Ярыгина Л. В. Статистический анализ потребления продуктов питания населением России // Социальные и экономические системы. 2019. № 6 (12). С. 123-136.
18. Аничкина О. А., Капустина Н. В., Маслюкова Е. А. Ассортиментная политика агробизнеса и возможность её оптимизации // Экономика и предпринимательство. 2014. № 1-3 (42). С. 479-482.
19. Задимидченко А. М. Система финансирования инвестиционных проектов на территории Ханты-мансийского автономного округа - Югры // Экономика и предпринимательство. 2015. № 3-2 (56). С. 170-173.
20. Жильцов С. А., Антонова А. Е., Пономарева Е. А., Романов А. А., Украинцев С. Д. Роль управления проектами в цифровой экономике // Экономика и предпринимательство. 2019. № 7 (108). С. 688-693.
Дата поступления статьи в редакцию 26.02.2020, принята к публикации 30.03.2020.
Информация об авторах: Генералов Иван Георгиевич, к.э.н., доцент кафедры «Сервис»
Адрес: Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, 606340, Россия, Княгинино,
ул. Октябрьская, 22а
E-mail: ivan.generalov.91@bk.ru
Spin-код: 3763-1273
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
60
REFERENCES
1. Vasil'eva N. K., Krivoshlykov K. M., Lukomec A. V. Faktory, opredeljajushhie uroven' ustojchivosti urozhajnosti podsolnechnika [Factors determining the level of stability of sunflower yield], Jekonomika sel'skogo hozjajstva Rossii [Economics of agriculture of Russia], 2013, No. 1, pp. 49-58.
2. Altuhov A. I. Strategija razvitija APK - glavnoe uslovie realizacii nacional'noj agroprodovol'stvennoj politiki [Strategy of development of agro-industrial complex is the main condition of implementation of national agro-food policy], Jekonomika regiona [Economy of the region], 2008, No. 3 (15), pp. 188-198.
3. Altuhov A. I. Vosproizvodstvo v zernoproduktovom podkomplekse - osnova ego ustojchivogo funkcion-irovaniya [Reproduction in a zernoproduktovy subcomplex - a basis of its steady functioning], NivaPovolzh'ya [Field of the Volga region], 2014, No. 1 (30), pp. 2-12.
4. Avarskij N. D., Bykov G. E., Fedjushin D. Ju. Konjunktura mirovogo rynka zerna i aspekty ego regulirovani-ja [Conditions of the world grain market and aspects of its regulation], Jekonomika sel'skogo hozjajstva Rossii [Economics of agriculture of Russia], 2014, No. 8, pp. 70-75.
5. Amirova Je. F. Gosudarstvennoe regulirovanie rynka zerna v uslovijah importozameshhenija [State regulation of grain market in conditions of import substitution], Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Journal of Kazan State Agrarian University], 2015, Vol. 10, No. 3 (37), pp. 15-17.
6. Shamina I. L. Povyshenie jekonomicheskoj jeffektivnosti i ustojchivosti proizvodstva produkcii rasten-ievodstva [Improving economic efficiency and sustainability of crop production. Ph. D. (Economy) thesis], Kursk, 2011, 16 p.
7. Filonova A. A. Klassifikacija ustojchivosti proizvodstva v agrarnoj sfere [Classification of production stability in the agrarian sphere], VestnikKrasGAU [Journal of KrasGAU], 2012, No. 12 (75), pp. 217-219.
8. Golubeva A. I., Kovaleva E. V. Povyshenie jeffektivnosti i jekonomicheskoj ustojchivosti sel'skohozjajst-vennogo proizvodstva kak faktor prodovol'stvennogo obespechenija naselenija regiona [Increasing efficiency and economic stability of agricultural production as a factor of food supply to the population of the region], Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Journal of the Altay State Agrarian University], 2013, No. 1 (99), pp. 153-160.
9. Kurakov L. P., Kurakov V. L., Kurakov A. L. Jekonomika i parvo [Economics and Law], slovar'-spravochnik, Moscow, Vuz i shkola, 2004.
10. Baltina A. M., Komarova E. I. Snizhenie ubytochnosti rossijskih organizacij kak gosudarstvennaja problema [Reducing loss-making of Russian organizations as a state problem], Fundamental'nye issledovanija [Fundamental research], 2018, No. 12-2, pp. 218-222.
11. Altuhov A. I. Ustojchivost' zernovogo hozjajstva i rynka zerna - osnova ih razvitija [Stability of grain economy and grain market is the basis of their development], Hleboprodukty [Breadproducts], 2013, No. 9. pp. 4-10.
12. Bashashkina G. Yu., Shmelev M. A. Strategiya nacional'noj bezopasnosti SSHA kak ugroza ekonomich-eskoj bezopasnosti Rossii [US national security strategy as a threat to Russia's economic security], Vestnik ad"yunkta [Bulletin of the adjunct], 2018, No. 2 (2), pp. 12.
13. Mahamadzhalilov A. A., Tatochenko A. L., Chernegov N. Yu. Osobennosti realizacii proektov v sfere proizvodstva i pererabotki tekhnicheskoj konopli v sovremennom rossijskom APK [Features of implementation of projects in the field of production and processing of technical hemp in the modern Russian agro-industrial complex], Modern Science, 2019, No. 6-2, pp. 75-85.
14. Anichkina O. A., Levitskaya I. A., Pashkevich E. S. Povyshenie social'noj otvetstvennosti agrobiznesa v sovremennyh usloviyah [Increasing social responsibility of agribusiness in modern conditions], Ekonomika i predprin-imatel'stvo [Economy and entrepreneurship], 2013, No. 12-2 (41), pp. 934-936.
15. Levitskaya I. A., Aleksandrova M. V., Anichkina O. A. Napravleniya sovershenstvovaniya sistemy uprav-leniya i ekonomicheskogo razvitiya predpriyatij zernoproduktovogo kompleksa [Directions for improving the management system and economic development of grain production enterprises], Ekonomika ipredprinimatel'stvo [Economy and entrepreneurship], 2013, No. 12-2 (41), pp. 764-768.
16. Yani A. V. Vozrozhdenie vinodeliya na Kubani neobhodimo [Revival of wine-making in Kuban is necessary], APK: Ekonomika, upravlenie [Agro-industrial complex: Economy, management], 2012, No. 2, pp. 89-93.
17. Yarygina L. V. Statisticheskij analiz potrebleniya produktov pitaniya naseleniem Rossii [Statistical analysis of food consumption by the Russian population], Social'nye i ekonomicheskie sistemy [Social and economic systems], 2019, No. 6 (12), pp. 123-136.
18. Anichkina O. A., Kapustina N. V., Maslyukova E. A. Assortimentnaya politika agrobiznesa i vozmozhnost' eyo optimizacii [Assortment policy of agribusiness and the possibility of its optimization], Ekonomika i predprini-matel'stvo [Economy and entrepreneurship], 2014, No. 1-3 (42), pp. 479-482.
19. Zadimidchenko A. M. Sistema finansirovaniya investicionnyh proektov na territorii Hanty-mansijskogo avtonomnogo okruga - Yugry [The system for financing investment projects in the Khanty-Mansi Autonomous Okrug-Yugra], Ekonomika ipredprinimatel'stvo [Economy and entrepreneurship], 2015, No. 3-2 (56), pp. 170-173.
20. Zhil'cov S. A., Antonova A. E., Ponomareva E. A., Romanov A. A., Ukraincev S. D. Rol' upravleniya proektami v cifrovoj ekonomike [The role of project management in the digital economy], Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and entrepreneurship], 2019, No. 7 (108), pp. 688-693.
Submitted 26.02.2020; revised 30.03.2020.
About the authors:
Ivan G. Generalov, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Service»
Address: Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, 606340, Russia, Knyaginino,
Oktyabrskaya str., 22a
E-mail: ivan.generalov.91@bk.ru
Spin-code: 3763-1273
Contribution of the authors: Ivan G. Generalov: collection and processing of materials, writing of the draft.
