Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №3 (39), 2014

Моделирование эффективной аграрной структуры региона и прогнозирование результатов структурной политики: прикладные аспекты

Modeling of effective agrarian structure region and forecasting the results of structural policies: applied aspects

Авторы


кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики
Дальневосточный федеральный университет, филиал в г. Уссурийск
z.irinavik@mail.ru

Аннотация

Представлена авторская методика анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства региона; выполнено моделирование показателей, характеризующих эффективность агросферы в разрезе сельскохозяйственных предприятий различных организационно-правовых форм и с учетом масштаба деятельности; построены факторные модели темпов роста продукции сельского хозяйства (на примере Приморского края).

Ключевые слова

моделирование, сельское хозяйство, аграрная структура, сельскохозяйственные предприятия, факторная модель, методика анализа структуры товаропроизводителей.

Рекомендуемая ссылка
Жуплей Ирина Викторовна
Моделирование эффективной аграрной структуры региона и прогнозирование результатов структурной политики: прикладные аспекты// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. - №3 (39). Номер статьи: 3904. Дата публикации: . Режим доступа: http://eee-region.ru/article/3904/
Authors

Zhuplei Irina Viktorovna
PhD, Associate Professor of Economics
Far Eastern Federal University, a branch in Ussuriysk
z.irinavik@mail.ru

Abstract

Presents the author's method of analyzing the effects of structure on the efficiency of agriculture producers in the region; simulating agrosphere effectiveness indicators in the agricultural enterprises of various organizational-legal forms, taking into account the scope of the activities of the; built in factor model of growth of agricultural products (for example the Primorsky Krai).

Keywords

modelling, agriculture, agrarian structure, agricultural enterprises, factor model, a method of analyzing the structure of commodity producers.

Suggested Citation
Zhuplei Irina Viktorovna
Modeling of effective agrarian structure region and forecasting the results of structural policies: applied aspects. Regional economy and management: electronic scientific journal. №3 (39). Art. #3904. Date issued: 2014-07-25. Available at: http://eee-region.ru/article/3904/

Print Friendly, PDF & Email

Российский опыт рыночных преобразований свидетельствует о том, что структурная перестройка агросферы является наиболее сложной задачей. Обусловлено это как наличием широкого спектра «структурных перекосов» в сельскохозяйственной составляющей продовольственного комплекса страны (доставшихся отечественной экономике «в наследство» от ее «шокового» реформирования последнего десятилетия ХХ века и не локализованных к настоящему моменту), так и политико-географическими особенностями Российской Федерации [1, с. 48].

Решение данной проблемы  лежит в плоскости корректного, научно обоснованного формирования приоритетов структурной политики. Действительно, надеяться на существенное улучшение продовольственной картины России только вследствие рыночного саморегулирования, по меньшей мере, наивно: рыночные механизмы необходимо комбинировать с механизмами государственного регулирования структурных изменений на базе методологии перспективного планирования [2, с. 182].

В связи с чем  актуальны исследования,  направленные на построение моделей, отражающих важнейшие структурные характеристики предприятий и отраслей. В рамках данного исследования построена методика анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства региона, представляющая собой совокупность логически выстроенных для достижения поставленной задачи последовательности эконометрических моделей (рис. 1).

Принципиальная схема методики анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства

Рис. 1.  Принципиальная схема методики анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства

Структурно Методика состоит из двух блоков (рис. 1).
Первый блок – моделирование показателей, отражающих эффективность сельского хозяйства по всем категориям хозяйств региона:

  1. модель темпа роста продукции сельского хозяйства в зависимости от темпов роста продукции растениеводства и животноводства;
  2. модель темпа роста продукции растениеводства в зависимости от темпов роста урожайности зерновых, картофеля и овощей;
  3. модель темпа роста продукции животноводства  в зависимости от темпов роста среднегодового надоя молока в сельхозпредприятиях (в расчете на одну корову)  и  объема производства мяса скота и птицы.

Второй блок – моделирование показателей, характеризующих эффективность агросферы в разрезе сельскохозяйственных предприятий различных организационно-правовых форм и с учетом масштаба деятельности:

  1.  модели производства зерновых и сои в крупных (малых) сельскохозяйственных производственных кооперативов (СХПК);
  2. модели производства молока и мяса в крупных (малых) СХПК
  3. модели производства зерновых и сои в крупных (малых) обществ с ограниченной ответственностью (ООО);
  4. модели производства молока и мяса в крупных (малых) ООО:
  5. модели производства зерновых и сои в крупных (малых) закрытых акционерных обществ (ЗАО);
  6. модели производства молока и мяса в крупных (малых) ЗАО.
  7. модели выручки от реализации сельскохозяйственной продукции для крупных (малых) СХПК, ООО, ЗАО, ОАО.

Отметим, что исследование комплекса показателей для оценки структурных сдвигов (на основе экономико-математических моделей) делает возможным определение степени изменения преимуществ или угроз в аграрных структурах экономики. Результаты такой оценки могут быть использованы для оптимизации аграрной структуры с целью создания новых конкурентных преимуществ сельскохозяйственной продукции,  аграрных товаропроизводителей, сельских территорий [3, с. 193].

Реализация первого блока Методики (на примере сельскохозяйственных предприятий Приморского края Дальневосточного федерального округа РФ в период 2010 – 2012 гг.), позволила построить три модели зависимости темпов роста продукции сельского хозяйства, растениеводства и животноводства  от показателей технологической эффективности отраслей (а именно урожайности  зерновых культур, картофеля и овощей открытого грунта для всех категорий хозяйств – для растениеводства; среднегодового надоя молока в расчете на одну корову в сельскохозяйственных организациях и объёма  произведенного мяса скота и птицы на убой в убойном весе - для отрасли животноводства)  (табл. 1).

Реализация второго блока методики анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства региона направлена на решение проблемы учета как отраслевых особенностей, присущих аграрному производству (и в растениеводстве, и в животноводстве), так и типа организационно-правовой формы хозяйствования.

Поэтому в рамках апробации Методики нами построены эконометрические модели, в которых связаны два наиболее коррелирующих между собой фактора:

а) в растениеводстве - объём валовой продукции отдельной сельскохозяйственной культуры и соответствующую площадь;

б) в животноводстве - объём выпуска определённого вида животноводческой продукции и наличное поголовье скота (табл. 2-3).

Таблица 1 - Модели темпов роста продукции сельского хозяйства Приморского края

Модель

Коэффициент корреляции

Коэффициент детерминации

Средняя ошибка аппроксимации, %

Модель 1: 7_clip_image002,
где у - темп роста продукции сельского хозяйства  (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году);
х1- темп роста продукции растениеводства  (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году);
х2- темп роста продукции животноводства  (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году)
0,996 0,992 0,6
Модель 2: 7_clip_image003 ,
где у - темп роста продукции растениеводства  (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году);
х1- темп роста урожайности зерновых  (в хозяйствах всех категорий; ц с 1 га посевной площади);
х2- темп роста урожайности картофеля  (в хозяйствах всех категорий; ц с 1 га посевной площади);
х3- темп роста урожайности овощей открытого грунта  (в хозяйствах всех категорий; ц с 1 га посевной площади)
0,907 0,823 4,0
Модель 3: 7_clip_image004,
где у - темп роста продукции животноводства  (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году);
х1- темп роста среднегодового надоя молока в сельхозпредприятиях (в расчете на 1 корову);
х2-  темп роста объема производства мяса скота и птицы на убой в убойном весе (в хозяйствах вех категорий)
0,776 0,602 2,4

Таблица 2 - Модели производства основных видов сельскохозяйственной продукции для крупных СХПК Приморского края

Отрасль

Модель

Коэффициент корреляции

Средняя ошибка аппроксимации, %
Растениеводство Модель 47_clip_image005где 7_clip_image006 - валовой сбор зерновых (в массе после доработки)  в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;7_clip_image007 - посевная площадь зерновых в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), га.Модель 5 7_clip_image008,

где 7_clip_image009 - валовой сбор сои в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;

7_clip_image010 - посевная площадь сои в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), га.

0,997

 

0,815

10,2

 

16,6

Животноводство Модель 67_clip_image011,где 7_clip_image012- количество произведенного молока за год в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;7_clip_image013- среднегодовое поголовье коров молочного стада в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов.Модель 77_clip_image014

где 7_clip_image015 - прирост живой массы крупного рогатого скота год в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;

7_clip_image016 - среднегодовое поголовье телят на выращивании и откорме в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов

0,948

 

0,872

15,2

 

14,4

Таблица 3 - Модели производства основных видов сельскохозяйственной продукции для малых СХПК Приморского края

Отрасль

Модель

Коэффициент корреляции

Средняя ошибка аппроксимации, %
Растениеводство Модель 87_clip_image017
где 7_clip_image018- валовой сбор зерновых (в массе после доработки)  в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;
7_clip_image019 - посевная площадь зерновых в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), гаМодель 9 7_clip_image020где 7_clip_image021- валовой сбор сои в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;
7_clip_image022- посевная площадь сои в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), га
0,946

0,978

10,1

4,6

Животноводство Модель 10
7_clip_image023
где 7_clip_image024- количество произведенного молока за год в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;
7_clip_image025- среднегодовое поголовье коров молочного стада в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов.Модель 11 7_clip_image026
где 7_clip_image027- прирост живой массы крупного рогатого скота год в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;
7_clip_image028- среднегодовое поголовье телят на выращивании и откорме в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов
0,995

0,998

5,0

2,0

Полученные модели отражают характерную для рассматриваемого интервала времени зависимость объёма выпуска продукции от объёма введённых в производство ресурсов для крупных и малых сельскохозяйственных предприятий различных организационно-правовых форм Приморского края.

Массив исходной информации  построен на основании  данных бухгалтерской отчетности и годовых отчетов выборочных совокупностей сельхозпредприятий  Приморского края.

Коэффициенты корреляции R полученных моделей содержатся в интервале [0,8;0,9], что свидетельствует о сильной связи между выбранными признаками.
Таким образом, найденные корреляционные зависимости довольно точно отражают реальные данные, т.е. их дальнейшее использование в методике анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства позволит получить адекватное отражение процесса производственно-хозяйственной деятельности большинства хозяйств, относящихся к аграрному сектору Приморского края.

Что позволит не только дать объективную оценку состояния хозяйства на момент исследования, но и   проанализировать пути его возможного развития в предположении принятия некоторой новой структурной  стратегии или корректировки старой.

Модели выручки от реализации сельскохозяйственной продукции для предприятий различных организационно-правовых форм региона построим в форме мультипликативных моделей вида:

7_clip_image029                                       (1)

гдеK- среднегодовая стоимость основных фондов, тыс. руб.;
L- среднегодовая численность работников, чел.;
S- площадь пашни, га.

Используя  Пакет анализа MS Excel, получим оценки неизвестных параметров для моделей вида (1). Результаты всех вычислений для удобства сведем в общую таблицу (табл. 4). Также в таблице 4 для всех моделей показаны значения коэффициентов корреляции и детерминации, а также величины средней ошибки аппроксимации.

Таблица  4 – Сводная по мультипликативным моделям выручки от реализации сельскохозяйственной продукции в разрезе организационно-правовых форм и размера сельхозпредприятий Приморского края

Организационно-правовая форма предприятия/ размер предприятия

Параметры модели 7_clip_image029

Коэффициент корреляции Коэффициентдетерминации Средняя ошибка аппроксимации, %

а0

а1

а2

а3

СХПК/ крупные (модель 12)

2,567

0,870

0,446

-0,475

0,869

0,755

1,882

СХПК/ малые (модель 13)

44358

0,383

0,261

-0,802

0,756

0,571

1,867

ООО / крупные (модель 14)

763,062

0,428

-0,431

0,170

0,730

0,533

1,607

ООО /малые (модель 15)

42,72

0,443

0,575

-0,016

0,794

0,630

5,298

ЗАО / крупные (модель 16)

0,097

-0,016

0,408

1,229

0,825

0,681

2,664

ЗАО / малые (модель 17)

239909

-1,062

-0,807

1,243

0,937

0,877

2,287

ОАО / крупные (модель 18)

191,149

0,152

-0,066

0,516

0,967

0,935

0,232

ОАО / малые (модель 19)

0,00002

-0,745

-1,652

4,139

0,942

0,887

1,166

Таким образом, выручку агропредприятий Приморского края различных организационно-правовых форм в зависимости от их основных средств, трудовых ресурсов и площади пашни, можно представить посредством следующей системы одновременных эконометрических уравнений:

7_clip_image030

Тогда в целом для сельского хозяйства региона зависимость выручки (от реализации сельскохозяйственной продукции) от капитала, трудовых ресурсов и площади пашни, используемых различными группами аграрных товаропроизводителей региона и с учетом масштаба производства можно представить выражением:

7_clip_image031

где i – идентификатор организационно-правовой формы сельхозпредприятия (i=1 – СХПК; i=2 – ООО; i=3 – ЗАО; i=4 – ОАО; i=5 – колхозы).

Таким образом, во-первых, нами сформирована совокупность моделей, адекватно отражающих значимые результирующие показатели производственно-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий различных организационно-правовых форм Приморского края, и, следовательно, пригодная  для прогнозирования и оценки развития аграрной структуры в зависимости от варьирования входных параметров построенных моделей.

И, во-вторых, предложенная методика анализа влияния структуры товаропроизводителей на эффективность сельского хозяйства региона позволяет оценить их потенциальные и реальные возможности в контексте решения проблемы роста результативности регионального аграрного сектора, и, следовательно, может быть использована как один из инструментов формирования целей, задач и приоритетных направлений аграрной структурной политики на мезоуровне.

Список литературы:

  1. Жуплей И.В. К вопросу территориального регулирования агросферы региона в условиях рыночных форм хозяйствования // Региональная экономика: теория и практика. - 2012. - № 33 (264).- С. 48-53.
  2. Жуплей И.В. Моделирование структурных сдвигов продовольственного комплекса в контексте построения системы планирования на мезоуровне // Вестник ИНЖЭКОНА. 2012. №1 (52). – С. 182-186.
  3. Шмидт Ю.И. Показатели оценки структурных сдвигов в аграрном секторе экономики // Альманах современной науки и образования. - 2013. - № 6 (73). – C. 190-193.

References:

  1. Zhuplei I.V. Тo the point of territorial regulation of agricultural field of the region under the condition of market forms of management [K voprosu territorialnogo regulirovaniia agrosfery regiona v usloviiakh rynochnykh form khoziaistvovaniia]. Regional economy: theory and practice. 2012. № 33 (264). pp. 48-53.
  2. Zhuplei I.V. Modelling of structural changes of food complex in the context of construction of planning system on mesolevel [Modelirovanie strukturnykh sdvigov prodovolstvennogo kompleksa v kontekste postroeniia sistemy planirovaniia na mezourovne]. Vestnik INZECONA. 2012. №1 (52).  pp. 182-186.
  3. Shmidt Iu.I. Indicators for assessing structural changes in the agricultural sector of the economy [Pokazateli otcenki strukturnykh sdvigov v agrarnom sektore ekonomiki]. Almanac of modern science and education. 2013. № 6 (73). pp. 190-193.

АПК и сельское хозяйство региона