Региональные особенности развития жилищно-строительного комплекса в Республике Башкортостан

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 sientific journal. 2014 год , №3 (39) . Art.

Government administration , Государственное управление

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).

j J Расчет прогнозных показателей функционирования агросферы региона

| Оценка влияния структуры товаропроизводителей на развитие агросферы

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 экономикоматематических 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: , > = -0,128 + 0,615 ^ + 0368- х2 где у — темп роста продукции сельского хозяйства (в хозяйствах всех категорий; в сопоставимых ценах; в % к предыдущему году); х 1 — 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: ,       0,907

0,823

0,602

4,0

2,4

у = 0,783 + 0,304 - Xj + 0,341 х2 + 0335 х3 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);

• х 2 — 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)

Модель 3: ,                  0,776

у = 39,43 + 0,074 - xt + 0,526 - х2   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)

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

Отрасль		Модель	Коэффициент корреляции	Средняя ошибка аппроксимации, %
Растениеводство	Модель 4где —	валовой сбор зерновых (в массе после	0,997	10,2
	Сбор^™"™1 = 20,027-5^2"™* -2141,724 доработки) в крупных СХПК (в С«злпкр>га1ыеС1Ш К   расчете на одно хозяйство), ц; — ^^Рзерновых       посевная площадь зерновых в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), га.Модель 5 , ^круталеСХП К зерновых       где — валовой сбор сои в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц; Сбор ^7^™ = 11J47 • s^T^™ + 2271,646		0,815	16,6
	л-1^ л хЕп.пиыеСХТК Сбор™	— посевная площадь сои в крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), га.
	г, крхпныеСХПК ^сои

Животноводство

Модель 6 ,где — количество произведенного молока за год в 0,948

Производство⁴™ ^ = 41,316 Р⁴™^ -2169,47

0,872

15,2

14,4

крупных СХПК (в расчете на

Производство"0™ одно хозяйство), ц;— среднегодовое поголовье коров молочного стада в

крупных СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов.Модель 7

где — прирост живой массы крупного

Прирост™^™ = 0.889 ■ Р^^^ +33.081

рогатого скота год в крупных

Прирост ^Т” ^сж СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;

— среднегодовое поголовье телят на р круммыеСХПК выращивании и откорме в крупных СХПК телят          (в расчете на одно хозяйство), голов

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

Отрасль	Модель	Коэффициент корреляции	Средняя ошибка аппроксимации, %
Растениеводство	Модель 8	0,946	10,1
	Сбор™™' = 20,854 ■ 5^™к - 4276,34,	0,978	4,6
	где — валовой сбор зерновых (в массе Сбор^™ после доработки) в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц; — посевная площадь зерновых в малых ^ малые СХПК СХПК (в расчете на одно хозяйство), зерноеых      гаМодель 9 где — валовой сбор сои в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц; Сбор ™™ = 6.807 • Sc™™ + 950.582 , — X vvU                *          vVU                    *
	посевная площадь сои в малых СХПК (в Сбор-^™11 расчете на одно хозяйство), га
	сг малые СХПК ^сои

Животноводство

Модель 10

0,995

Производство ^^™к

= 45.603 • р^1^^' _ 521.593

-           КОрОб                   •       »

0,998

5,0

2,0

Производство^^

где — количество произведенного молока за год в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;

— среднегодовое поголовье коров молочного стада в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов.Модель 11

_? .мятые СХПК коров

где — прирост живой массы крупного рогатого скота год в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), ц;

— среднегодовое поголовье телят на

Приросту

схпк

= 1,201 -Р"    - 3,379 ;

Прирост^™"™

выращивании и откорме в малых СХПК (в расчете на одно хозяйство), голов

).ма1ыеСХПК телят

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 организационноправовых форм региона построим в форме мультипликативных моделей вида:

где K — 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

Организационноправовая форма предприятия/ размер предприятия

Параметры модели В =ай -К^ -Lai -5аз

Коэффициент корреляции

Коэффициентдетерминации

Средняя ошибка аппроксимации, %

СХПК/ крупные (модель 12)	а 0 2,567	а 1 0,870	а 2 0,446	а 3 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:

' т) кр.пные 15 схпк		= 2,567 -К™ -               UU1A. .кр.	г 0.446        ~ -0.475 ■ L СХПК . кр. ' ^ СХПК .кр ’
в	малые СХПК	= 44358	7-0,261          ~ -0,802 ■ L СХПК ,мал . ' ° СХПК ..иол	3
в	крупные ООО	_ П<^ г- 0.428      Г-0.431     о 0,17 - /0.5 ■ А ооо кр - L.QQ0 ,кр. " ^ООО ,кр ’
в	малые ООО	= 42,72 -A’^_ -	тО,575        г» -0.016 ООО ,ЛМ1. " ° ООО ,мт . ’
в	крупные ЗАО	= 0,097 -К^.--	т 0.408      ~ 1.229 L3A0 ,кр. ■ ЗАО лр. ’
в	малые ЗАО	= 239909 -К3^	у -0.807       ГУ 1.243 " ^ ЗАО ,.мт . " ^ ЗАО ,мт . ’
в	крупные ОАО	= 191,149 -Кйо2,кр	г-0.066       0.516 . " L ОАО .кр - ' ОАО ЛР ■
в	малые ОАО	= 0,00002 -К^_	г -1,652       ~ 4.139 . " L ОАО .мал . " ^ ОАО ,жп .
в	кол .хоз	= 122592605 -К "^	,739 . г0,549     . «2,211 .хоз .   ^кол .хоз ..   *^ кол .хоз .

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:

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.