Эффективность отдельных направлений бюджетной поддержки сельскохозяйственного производства в регионе

Под эффективностью направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует понимать результат, который был получен отраслью от оказанного со стороны государства воздействия в виде субсидий, субвенций, дотаций и т. п. Необходимость оценки эффективности предопределена тем, что реально полученный результат нередко оказывается прямо противоположным. Так, в частности, если рассматривать государственную поддержку, то вместо предполагавшейся стабилизации можно наблюдать продолжающийся спад, вместо поощрения реального сектора экономики — его

ПЕТРУШКИН Николай Владимирович, первый заместитель Председателя Правительства — министр финансов Республики Мордовия, кандидат экономических наук.

РУСЯЕВ Яков Васильевич, аспирант кафедры менеджмента Мордовского государственного университета.

свертывание, вместо защиты отечественных производителей с помощью таможенных мер — неумеренный ввоз сырья и т. д.

Чтобы оценить эффективность отдельных направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует использовать арсенал методов эконометрики. Результатом такого исследования выступают экономические модели, описывающие реальные, объективно существующие между социально-экономическими явлениями причинно-следственные зависимости, возникающие под действием множества внешних и внутренних факторов.

Первым, пожалуй, наиболее важным этапом построения модели связи является отбор факторных признаков. Задача построения модели регрессии заключается не только в том, чтобы правильно определить совокупность факторов, влияющих на моделируемый показатель, но и чтобы включить в уравнение, насколько это возможно, не связанные между собой факторные признаки. Далее определяется вид причинно-следственных связей между показателем и факторами. Затем необходимо оценить значимости коэффициентов регрессии с помощью критерия Стьюдента. Если все коэффициенты регрессии значимы, то уравнение регрессии признается окончательным и принимается в качестве модели исследуемого признака для последующего анализа. Если среди коэффициентов регрессии имеются незначимые, то соответствующие объясняющие переменные следует исключить из уравнения.

Необходимо определить характер связи между факторами и показателем с использованием таблицы Чеддока через коэффициенты тесноты связи. Затем следует проверка на условие гомоскедастичности. В случае непостоянства дисперсий по остаткам (разницы между фактическими и теоретическими уровнями, ошибки) необходимо произвести корректировку модели для приведения ее к гомоскедастичности (постоянству дисперсий по остаткам). Далее необходимо оценить достоверность коэффициента тесноты связи (критерий Стьюдента), осуществить расчет средней относительной ошибки аппроксимации, оценить на достоверность в целом уравнение регрессии (критерий Фишера).

Необходима также оценка коэффициентов регрессии по степени значимости с помощью системы показателей: коэф- фициент эластичности, бета-коэффициент. Под значимостью мы понимаем меру уверенности в истинности полученного коэффициента регрессии. После получения окончательной регрессионной модели исследуются коэффициенты регрессии. Так, с изменением каждого фактора на одну единицу собственного измерения (при постоянном значении остальных факторов, вошедших в модель) зависимая переменная изменяется на соответствующий коэффициент регрессии. Интерпретируемый таким образом коэффициент регрессии используется в экономико-статистическом анализе как средняя оценка эффективности влияния фактора на результативный показатель.

С учетом вышеизложенного логически правильно в качестве факторов, необходимых для построения модели, взять отдельные направления бюджетной поддержки сельского хозяйства, а в качестве результативного — тот объем продукции, который получили сельскохозяйственные товаропроизводители. В качестве моделируемого значения примем показатель прироста продукции сельского хозяйства от государственной поддержки, рассчитываемый по методике, разработанной совместными исследованиями ученых Уральской государственной сельскохозяйственной академии и Всероссийского научно-исследовательского института экономики, труда и управления в сельском хозяйстве1.

Прирост продукции сельского хозяйства от государственной поддержки определяется по формуле:

/Ш =

ОП

X тп,

г ^тп где ОП — объем государственной поддержки, Стп — себестоимость товарной продукции, ТП — товарная продукция.

В результате составленная модель будет обладать большей степенью достоверности. Учитывая изложенный алгоритм, осуществим оценку эффективности направлений поддержки сельского хозяйства местными и региональным бюджетами Республики Мордовия. В результате получим две экономические модели.

В качестве первого результативного показателя (у^ будет выступать прирост продукции сельского хозяйства от поддержки местными бюджетами. Факторами, влияющими на него, будут ж, — субсидии за реализацию КРС на мясо весом от 400 до 450 кг, тыс. руб.; х2 — субсидии за реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг, тыс. руб.; х3 — субсидии за реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг (мясное направление), тыс. руб.; х4 — субсидии за реализацию свиней на мясо, тыс. руб.; х5 — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 5 до 15 %), тыс. руб.; х6 — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 15 %), тыс. руб.; х7 — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %), тыс. руб.; xg — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 10 %), тыс. руб.; хд— субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %), тыс. руб.; я: — субсидии за реализацию молока в летний период (при условии сохранения продуктивности), тыс. руб.; хп — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности от 5 до 15 %), тыс. руб.; х12 — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 15 %), тыс. руб.; х13 — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %), тыс. руб.; жи — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 10 %), тыс. руб.; к — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %), тыс. руб.; к16 — субсидии за реализацию молока в зимний период (при условии сохранения продуктивности), тыс. руб.; х17 — субсидии за реализацию рыбы прудовой, тыс. руб.; к18— субсидии за реализацию КРС весом не менее 280 кг на откорм откормочным хозяйствам, тыс. руб.; я: — субсидии за ввод не менее 25 % первотелок в основное стадо в год, тыс. руб.; х20 — субсидии на компенсацию части затрат на увеличение маточного поголовья КРС при средней продуктивности свыше 2 500 кг/год, тыс. руб.; х21 — субсидии на комбикорма для свиней, тыс. руб.; х22 — субсидии на комбикорма для КРС, тыс. руб.; х23 — субсидии за приобретение семян зерновых культур 1 репродукции, тыс. руб.; х24 — субсидии за приобретение семян зерновых культур 2 репродукции, тыс. руб.; х25 — субсидии за реализацию семян картофеля 1—3 репродукции, тыс. руб.

В качестве исходной информации были взяты данные Министерства финансов и Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Мордовия по муниципальным районам с 2005 по 2008 г. В результате была получена следующая регрессионная модель:

у, = 1,46х, + 1,41х₄ + 3,65х, + 4,64х„ + 1,70х„ + 1,40х„ + 1,59х.,+ 1,11х.„ + 1,35х,„+ ^а 1 ’ 2 ’ 4 ’ 7 ’ 9 ’ 12 ’ 14 ’ 1Ь ’ 19 ’ 23

+ 0,76х₂₄ + 1,20х,₅ + 29,57.

Это уравнение регрессии подходит по всем параметрам для исследования, так как все они в норме. В табл. 1 приведена оценка значимости полученных коэффициентов регрессии.

Таблица 1

Сравнительный анализ влияния факторов на показатель у

Коэффициент регрессии	Бета-коэффициент		Коэффициент эластичности		Сумма мест	Значимость
	значение	№ ранга	значение	№ ранга
а, = 1,45709	0,12166	4	0,09778	4	8	4
а4 = 1,40628	0,55855	1	0,25878	2	3	1—2
а, = 3,65465	0,03223	И	0,00763	И	22	И
ад = 4,64232	0,18121	3	0,10895	3	6	3
а12 = 1,69847	0,04241	10	0,01514	9	19	10
ам = 1,39536	0,07426	7	0,03543	7	14	7
а16 = 1,58993	0,46193	2	0,33706	1	3	1—2
а„ = 1,10794	0,06914	8	0,05466	5	13	6
а,3 = 1,35131	0,08834	5	0,04129	6	И	5
а24 = 0,75830	0,05708	9	0,02244	8	17	9
а25 = 1,19694	0,08373	6	0,01503	10	16	8

Из анализа регрессионной модели следует, что включенные в модель направления поддержки сельского хозяйства на местном уровне положительно влияют на прирост продукции сельского хозяйства от местной поддержки. Наиболее эффективными, согласно табл. 1, можно считать субсидии за реализацию свиней на мясо, за реализацию молока в зимний период (при условии сохранения продуктивности), за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %), за реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг, за приобретение семян зерновых культур 1 репродукции, за ввод не менее 25 % первотелок в основное стадо в год. Так, при их росте на 1 тыс. руб. прирост продукции от поддержки местными бюджетами в среднем повысился на 1,41, 1,59, 4,64, 1,46, 1,35 и 1,11 тыс. руб.

соответственно. Что касается коэффициента корреляции по направлению субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %), то, обладая большим значением (3,65), он занимает последнее место по значимости, т. е. он имеет самую низкую меру уверенности в истинности своего значения.

В качестве второго результативного показателя (у₂) будет выступать прирост продукции сельского хозяйства от поддержки региональным бюджетом. В качестве факторов, которые влияют на него, возьмем x_t — субсидии на поддержку племенного животноводства, тыс. руб.; х₂ — на поддержку первичного и элитного семеноводства, тыс. руб.; х₃ — на компенсацию части затрат по закладке и уходу за многолетними насаждениями, тыс. руб.; х₄ — на производство и реализацию конопли, тыс. руб.; х₅ — на комбикорма для производства мяса свинины и птицы, тыс. руб.; х₆ — на приобретение средств химизации, тыс. руб.; х_? — на приобретение средств химической защиты, тыс. руб.; х₈ — на экономическое выравнивание, тыс. руб.; х_д — на компенсацию части затрат по приобретению дизельного топлива, тыс. руб.; х₁₀ — на страхование сельскохозяйственных культур, тыс. руб.; х_п — на частичное возмещение уплаченных процентов за пользование кредитами (до 1 года), тыс. руб.; к — на частичное возмещение уплаченных процентов за пользование кредитами (до 2 лет), тыс. руб.

В качестве исходной информации были также взяты данные Министерства финансов и Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Мордовия по районам с 2007 по 2008 г. На основе исходной информации была получена регрессионная модель:

у, = 1,19х, + 1,48х, + 1,04х. + 1,54х„ + 1,32х+1,11х + 1,54х,„ + 1,26х„ - 86,70. ^и 2 ’ 1 ’2 ’ 5 ’ 6 ’ 8 ’ 9 ’10 ’11 ’

Из анализа параметров следует, что это уравнение регрессии подходит по всем параметрам для нашего исследования, так как все они в норме. Оценка влияния этих факторов представлена в табл. 2.

Из анализа этой модели следует, что выбранные направления поддержки сельского хозяйства в регионе положительно влияют на прирост продукции сельского хозяйства от региональной поддержки. Наиболее эффективными можно считать субсидии на частичное возмещение уплаченных процентов за пользование кредитами (до 1 года), приобретение средств химизации, компенсацию части затрат по приобретению дизельного топлива, поддержку первичного и элитного семеноводства. Так, при их росте на 1 тыс. руб. прирост продукции от поддержки региональным бюджетом в среднем повысится на 1,26, 1,54, 1,11 и 1,48 тыс. руб. соответственно.

Таблица 2

Сравнительный анализ влияния факторов на показатель у ₂

Коэффициент a		Бета-коэффициент		Коэффициент эластичности		Сумма мест	Значимость
		значение	№ ранга	значение	№ ранга
а.	= 1,19100	0,09677	6	0,13015	4	10	5
а?	= 1,47768	0,22650	3	0,05843	5	8	4
а5	= 1,03859	0,11158	5	0,03039	7	12	6
аб	= 1,53945	0,28851	2	0,27152	2	4	2
а8	= 1,31774	0,03942	7	0,02668	8	15	8
а9	= 1,11367	0,15437	4	0,13550	3	7	3
а10	= 1,53933	0,03773	8	0,03129	6	14	7
aii	= 1,26267	0,57465	1	0,32630	1	2	1

Полученные модели можно использовать для прогнозирования объемов направляемых средств по отдельным направлениям государственной поддержки сельского хозяйства с учетом оценки их эффективности. Для этого нам необходимо дать прогноз прироста продукции сельского хозяйства от поддержки местными и региональным бюджетами. Доля прироста продукции от поддержки в ВРП республики за 2006—2008 гг. местными бюджетами была постоянна и в среднем составила 0,1 %, а региональным бюджетом — 0,2 %2.

Таким образом, допуская, что сложившаяся тенденция сохранится, для прогноза результативных показателей следует использовать прогноз ВРП региона. Затем, используя полученные регрессионные модели и коэффициенты эластичности, осуществим поиск оптимальных значений объемов средств, направляемых для поддержки сельского хозяйства. Сам поиск сводится к решению задачи оптимизации методом Ньютона.

Прогноз объемов средств по направлениям поддержки сельского хозяйства представлен в табл. 3.

Таблица 3

Прогноз объема средств по направлениям государственной финансовой поддержки сельского хозяйства РМ бюджетами на 2009—2012 гг., тыс. руб. ³

Субсидии	2007 г.	2008 г.	2009 г.	Прогноз
				2010 г.	2011 г.	2012 г.
Местные бюджеты
За реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг	6709,2	6461,2	7484,8	8620,8	9965,0	11263,1
За реализацию свиней на мясо	15190,0	18149,5	20480,1	22896,9	25845,6	29205,7
За реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %)	129,1	631,3	232,4	259,8	293,2	331,4
За реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %)	2832,3	2233,4	2612,0	2920,2	3296,3	3724,8
За реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 15 %)	511,9	613,4	992,1	1109,1	1252,0	1414,7
За реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 10 %)	2749,1	2878,0	2825,9	3159,4	3566,3	4029,9
За реализацию молока в зимний период (при условии сохранения продуктивности)	18444,5	24287,5	23594,0	26378,3	29775,4	33646,4
За ввод не менее 25 % первотелок в основное стадо в год	6880,5	6482,0	5490,7	6138,6	6929,2	7830,0
За приобретение семян зерновых культур 1 репродукции	2631,5	3200,1	3400,7	3802,0	4291,6	4849,5
За приобретение семян зерновых культур 2 репродукции	2311,1	4578,9	4076,0	4076,0	4156,3	4696,7
За реализацию семян картофеля 1—3 репродукции	956,2	—	1397,5	1562,4	1763,7	1992,9
Региональный бюджет
Субсидии на поддержку племенного животноводства	21250,0	21250,0	30423,7	34005,3	41580,3	46986,1

Субсидии	2007 г.	2008 г.	2009 г.	Прогноз
				2010 г.	2011 г.	2012 г.
Субсидии на поддержку первичного и элитного семеноводства	8995,9	6383,2	11922,2	13329,1	15045,6	15184,3
Субсидии на комбикорма для производства мяса свинины и птицы	0,0	11379,2	8822,4	9863,5	11133,8	12402,9
Субсидии на приобретение средств химизации	4199,6	64398,7	53178,6	59454,1	67110,7	74903,8
Субсидии на экономическое выравнивание	5850,5	2023,0	6104,6	6825,0	7703,9	8690,6
Субсидии на компенсацию части затрат по приобретению дизельного топлива	27093,0	20228,6	36684,6	41013,6	42867,8	52314,2
Субсидии на страхование сельскохозяйственных культур	807,2	7099,5	6128,8	6852,0	7734,4	8740,0
Субсидии на частичное возмещение уплаченных процентов за пользование кредитами (до 1 года)	7148,3	93358,9	77916,2	87110,9	98329,2	111112,8

По мере того как происходит корректировка прогноза ВРП, необходимо производить корректировку значений объемов средств, идущих на поддержку сельского хозяйства.

Таким образом, составленные экономические модели по предложенной методике можно будет использовать в практической деятельности органа, осуществляющего оценку эффективности отдельных направлений государственной поддержки сельского хозяйства и прогнозирование их объемов финансирования с учетом этой оценки.