Статистическое исследование эффективности развития зернового хозяйства региона (на примере Республики Башкортостан)

Введение . Необходимо констатировать, что в настоящее время зерновое хозяйство является одной из ключевых составляющих аграрного сектора нашей страны и его развитие представляет стратегическое и результирующее значение для эффективного функционирования отечественной экономики. В данном концептуальном аспекте зерновое хозяйство реализует ключевую функцию по обеспечению продовольственной безопасности на национальном уровне (уровне федеральных субъектов) и непосредственно обеспечивает устойчивость развития агро-продовольственного рынка Российской Федерации и ее отдельных регионов. В то же время эффективность функционирования зернового хозяйства детерминирована, прежде всего, воздействием трансформирующихся институциональных, экологических, природных, климатических, социальных и экономических факторов.

В развитых странах проблематика изучения процессов эффективности функционирования зернового хозяйства на региональном (территориальном) уровне является предметом активных научных исследований. Зарубежные ученые активно применяют современные статистические методы и цифровые технологии для комплексной оценки отдельных параметров развития зернового хозяйства, в частности, фактических и прогнозных уровней урожайности и динамики посевов зерновых культур, объемов производства и реализации зерна.

В практическом отношении научное сообщество при выработке перспективной оценки и прогнозировании уровня урожайности зерновых культур акцентирует особое внимание на учете климатической детерминанты и непосредственном влиянии природных условий, а также на специфических региональных (местных) различиях рассматриваемой сельской местности. Также при осуществлении статистического анализа функционирования зернового хозяйства все больше специалистов использует цифровые платформы мониторинга и планирования объемов производства, реализации и экспорта (импорта) торговых поставок зерна в другие регионы и страны.

Актуальность настоящего исследования определяется ключевым значением зернового хозяйства и его результирующей ролью при обеспечении экспортной составляющей агропродукции и необходимостью обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации. В свою очередь, зерновое хозяйство Башкортостана представляет собой стратегическую отрасль, которая отражает существенную долю региональной занятости сельского населения, а ее эффективное функционирование непосредственно определяет доходы сельскохозяйственных работников, и обеспечивает определенную часть внутреннего продовольственного спроса в регионе.

В современных условиях высокой ценовой волатильности и неустойчивости агропроизводства, активного внедрения цифровых технологий в отраслях сельского хозяйства объективно необходимым является осуществление комплексной статистической оценки динамики развития отдельных параметров зернового хозяйства на региональном уровне. Также, на наш взгляд, стратегическое значение имеет проведение контент-анализа управленческих, институциональных факторов, непосредственно определяющих эффективное функционирование данной отрасли.

Безусловно, в настоящих условиях появления и развития актуальных вызовов для российской экономики, таких как санкционные торговые ограничения, наблюдаемые климатические изменения, проблематика изучения процессов устойчивости и повышения уровня эффективности зернового производства отражает важное направление развития экономической науки.

Материал и источники . Исследование в данной статье коснулось только зерновых и зернобобовых культур, в том числе в разрезе сельскохозяйственных зон, которые составляют основу экономики практически во всех организациях аграрного профиля региона, за исключением нескольких узкоспециализированных птицеводческих и свиноводческих хозяйств Республики Башкортостан.

Эмпирическую базу настоящего исследования составили информационные материалы Башкортостанстата, годовые отчеты сельскохозяйственных организаций (СХО), подотчетных отраслевому министерству Республики Башкортостан. Осуществление контент-анализа основывалось на систематизации научных источников, стратегических документов и программных материалов, статистических данных отраслевых ассоциаций и отдельных результатов деятельности зерновых агрохолдингов.

В рамках исследования использованы данные республиканских статистических сборников за два временных периода, а именно: до и после перехода к рыночной экономике (первый период – 1958–1990 гг.; второй – 1991–2023 гг.). При оценке эффективности производства зерна по сельскохозяйственным зонам республики использовались сводные годовые отчеты сельскохозяйственных организаций за 2023 г. Мы считаем, что использованные данные имеют достаточную степень ве-рифицируемости.

В основу определения тенденций развития исследуемых параметров положены результаты проведения корреляционно-регрессионного анализа связей с использованием пакета прикладных программ (ППП) «STADIA 6.0». При решении вопроса о выборе формы кривой для данных рядов была признана наилучшей прямая.

Результаты и обсуждение . В качестве показателей времени в рядах динамики могут указываться либо определенные моменты (моментные ряды), либо отдельные периоды (интервальные ряды) ¹ (Четыркин, 1977). Представленная ниже динамика валовых сборов зерна в Республике Башкортостан приведена в виде интервальных рядов, то есть уровни рядов динамики характеризуют абсолютное значение показателей за определенные интервалы времени, в данном случае – за год (табл. 1).

Таблица 1 – Динамика валового сбора зерна до перехода к «рынку» («урожай») в Республике Башкортостан, тыс. т ²

Table 1 – Dynamics of Gross Grain Harvest Before the Transition to the “Market” (“Harvest”) in the Republic of Bashkortostan, Thousand Tons

При этом интервальные ряды образованы «до и после перехода к рыночной экономике» с учетом произошедших изменений как в формах собственности, так и в законодательстве в сфере аграрной экономики.

Следует подчеркнуть, что для определения возможностей принятия каких-либо прогнозных решений на будущее требуется проанализировать динамику выбранных показателей в сопоставлении с предшествующими периодами. Для этого применяются отдельные параметры, в основе расчета которых используется сравнение значений признака с учетом порядка наблюдений. К ним относятся абсолютные приросты, темп роста и прироста, определяемые, в свою очередь, цепным и базисным способами. Так, если текущее наблюдение сравнивается с предыдущим, то показатель называют цепным, а если же все последующие наблюдения сравнивается с одним и тем же значением начального уровня временного ряда, принимаемого за базу, то показатель называют базисным.

Как известно, темп изменения как роста, так и прироста по определению всегда является положительной величиной. В нашем случае абсолютные разности уровней временного ряда динамики («Урожай») принимают и положительные (+) и отрицательные (–) значения. В данном аспекте вычисление показателей «темп роста» и «темп прироста» теряют смысл и не имеют экономической интерпретации. Сохраняют смысл только абсолютные показатели динамики.

В связи с этим нам пришлось отказаться от необходимости табличного представления выбранных показателей динамики развития зернового хозяйства Башкортостана. Поэтому для большей наглядности динамики исследуемых показателей ниже представлены их графики, полученные с использованием статистических данных за указанные годы (рис. 1).

Оценка адекватности модели реальному объекту дается по близости результатов расчетов экспериментальным данным. Один из методов – по дисперсиям отклонений откликов модели от среднего значения откликов систем. Сравнение дисперсии проводят с помощью критерия Фишера (F) (проверяют гипотезы о согласованности).

В данном случае выводы об адекватности/неадекватности полученных моделей (линейных уравнений регрессии) сделаны «самим» ППП «STADIA 6.0» – если F расч > F табл при соответствующем числе измерений (в данном случае – число лет в выборке = 16), то модель (уравнение) адекватна (для данного уровня значимости p = 0,05/0,10).

1991–2023 гг.

1958–1990 гг.

Y2 = 3349 – 9,013*t; R = 0,0922; F = 0,28.

Y 1 = 3212 + 38,26*t; R = 0,34; F = 4,15.