Экономико-статистический анализ использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Егорова, Елизавета Владимировна |
| Место защиты | Мичуринск |
| Год | 2010 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.12 |
Автореферат диссертации по теме "Экономико-статистический анализ использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов"
Егорова Елизавета Владимировна
ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ КРЕСТЬЯНСКИМИ (ФЕРМЕРСКИМИ) ХОЗЯЙСТВАМИ МУНИЦИПАЛЬНЫХ РАЙОНОВ (на материалах Тверской области)
Специальность 08.00.12- Бухгатерский учёт, статистика
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук
1 8 НОЯ 2010
па права^рукописи
Мичуринск-наукоград РФ, 2010
004613331
Диссертационная работа выпонена на кафедре финансов, статистики и анализа экономической деятельности в ФГОУ ВПО Тверская государственная сельскохозяйственная академия
Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор
Гришин Александр Федорович
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Смагин Борис Игнатьевич
кандидат экономических наук, доцент Войлошникова Елена Германовна
Ведущая организация ФГОУ ВПО Тверской государственный
университет
Защита состоится л18 ноября 2010г. в 10 - 00 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 220.041.02 в Мичуринском государственном аграрном университете по адресу: 393760, Тамбовская область, г. Мичуринск, ул. Интернациональная, д. 101, диссертационный зал.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Мичуринского государственного аграрного университета, а с авторефератом - допонительно на официальном сайте университета: Ссыка на домен более не работаетp>
Автореферат разослан л Ж октября 2010 г.
Ученый секретарь
объединенного диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент
О.В. Соколов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Реформирование аграрного сектора экономики современной России в 90-е годы привело к коренным изменениям его структуры, формированию многообразных типов хозяйствующих субъектов, в том числе крестьянских (фермерских) хозяйств - К(Ф)Х, основанных на частной собственности и принципах экономической самостоятельности.
Оценивая развитие современных фермерских хозяйств, можно сделать вывод о том, что доля их в производстве сельскохозяйственной продукции невелика. Это обусловлено целой группой как внешних, так и внутренних факторов, главным из которых является низкая эффективность использования земельных ресурсов. Имеющийся производственный потенциал земельных ресурсов в большинстве фермерских хозяйств, использован далеко не поностью. Так, например, в Тверской области на долю К(Ф)Х приходится порядка 10% от общей посевной площади, а удельный вес фермерских хозяйств, в общем объёме валовой сельскохозяйственной продукции, составляет 3,5%.
Создание системы условий для повышения эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов и, как следствие, увеличения доли объема выпускаемой ими продукции, дожно опираться на экономико-статистический анализ эффективности использования имеющихся ресурсов.
Поэтому актуальность экономико-статистического анализа имеющегося потенциала крестьянских (фермерских) хозяйств в муниципальных районах и построение моделей эффективности использования ими ресурсов в существующих условиях является очевидной.
Степень научной разработанности проблемы. Вопросам организации крестьянских хозяйств, эволюции и повышению эффективности их функционирования посвящены исследования: Башмачникова В.Ф., Буздалова И.Н., Вой-лошниковой Е.Г., Каблукова H.A., Козыря М.И., Коныгина A.A., Серовой Е.В., Терновых К .С., Устюковой В.В.,. Хицкова И.Ф., Чаянова A.B., Т. Шанина, Шишкина А.Ф., Шишкиной H.H., Югая A.M. и др.
Разработка методов прикладной статистики и эконометрического моделирования, в том числе в сельскохозяйственной отрасли, находит отражение в трудах многих отечественных ученых: Агаповой Т.Н., Айвазяна С.А., Герасимова Б.И., Гранберга А.Г., Гришина А.Ф., Дуброва A.M., Дубровой Т.А., Елисеевой И.И., Кильдишева Г.С., Кузнецова В.И., Лукашина Ю.П., Мандел И.Д., Мхитаряна B.C., Нестерова Л.И., Орлова А.И., Рябушкина Б.Т., Смагина Б.И., Фомина Я.А., Черемисиной Н.В., Чобану К.Г. и др.
Методы статистического анализа входят в область научных интересов многих зарубежных учёных Н. Дрейпера, М. Кендала, Ф. Мостелера, В. Плю-ты, Г. Смита, Д. Тьюки, Э. Хеди и др.
Число работ, посвященных изучению эффективности фермерского типа сельскохозяйственного производства, из года в год увеличивается, что свидетельствует о научно-практическом интересе к данной теме диссертационного исследования. В то же время, анализ имеющихся источников показал, что ста-
тистические модели эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами на региональном уровне разрабатываются недостаточно активно, что препятствует развитию стратегии развития фермерских хозяйств.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методических положений и практических рекомендаций по оценке эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами, на основе экономико-статистического анализа.
Для достижения данной цели в диссертационном исследовании поставлены следующие задачи:
- обосновать применение экономико-статистических методов при исследовании эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами в муниципальных районах;
- провести статистический анализ и прогнозирование перспектив увеличения вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в валовом объеме сельскохозяйственной продукции;
- классифицировать муниципальные районы по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
- разработать типологию муниципальных районов по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
- построить статистические модели, отражающие взаимосвязь между имеющимися ресурсами и объемами валовой продукции крестьянских (фермерских) хозяйств однородных групп;
- выпонить количественную оценку связей между имеющимися ресурсами и объемами валовой продукции крестьянских (фермерских) хозяйств однородных групп муниципальных районов.
Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования является экономический анализ эффективности использования сельскохозяйственных земель. Объектом исследования являются крестьянские (фермерские) хозяйства Тверской области.
Область исследования соответствует пункту 4.11 Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов Паспорта специальности 08.00.12 - Бухгатерский учёт, статистика ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации (экономические науки).
Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной
статистике и эконометрике, региональной экономике, компьютерной обработке данных.
Основным статистическим инструментарием исследования являются многомерные методы исследования зависимостей, методы снижения размерности и классификации, аппарат теории нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования, а также методы анализа и прогнозирования временных рядов. Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ: лStatistica, лMATLAB, лMS Excel.
Информационную базу диссертационного исследования составили официальные данные Росстата, региональных служб государственной статистики, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.
Научная новизна исследования заключается в разработке теоретических положений и методических рекомендаций экономико-статистического анализа эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами.
В работе получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:
- логически обосновано использование полиномиальных трендовых зависимостей, при прогнозировании доли фермерских хозяйств в сельскохозяйственном производстве на среднесрочный период, что способствует принятию оперативных управленческих решений на региональном уровне, направленных на повышение эффективности функционирования фермерских хозяйств;
- разработаны методические подходы к анализу эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов, основанные на использовании процедур редукции данных и нечеткого кластерного анализа. Это обеспечивает возможность визуализации распределения районов в осях латентных факторов использования земельных ресурсов; упрощает определение оптимального числа кластеров при формировании однородных групп районов; позволяет определить районы образующие ядро (типичные для данного кластера районы) и периферийные районы каждого кластера;
- предложен методический подход к построению интегральных (латентных) показателей интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов, позволяющий, в отличие от существующей практики, выявить закономерности функционирования выделенных кластеров районов региона и провести их типологию. Это дает возможность в рамках реализации территориального принципа управления отраслью проводить комплексную, базирующуюся на многокритериальном подходе, рейтинговую оценку однородных муниципальных районов и на этой основе осуществлять дифференцированный подход при принятии управленческих решений направленных на повышение эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
- обосновано применение при построении производственных функций в период переходной экономики нетрадиционных факторов производства - земельных ресурсов и инвестиций в основной капитал, позволяющее избежать трудностей возникающих при использовании традиционных факторов, используемых в рыночной экономике и адекватно описать производственные процессы в экономике крестьянских (фермерских) хозяйств районов;
- разработана методика оценки эффективности использования производственных ресурсов, основанная на аппарате производственных функций, что позволяет дать объективную оценку качества работы крестьянских (фермерских) хозяйств каждого района и определить размер реально возможного прироста выпуска сельскохозяйственной продукции в однородных группах К(Ф)Х;
- уточнена методика оценки синергетического эффекта возникающего в результате интеграции факторов земельных ресурсов и инвестиций в основной капитал, позволяющая посредством регулирования соотношений между ними определять их оптимальные пропорции, что позволяет повышать эффективность производства сельскохозяйственной продукции в крестьянских (фермерских) хозяйствах.
Практическая значимость исследования заключается в возможности использования основных положений диссертации для прогнозирования вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в сельскохозяйственную отрасль области; использования результатов исследования в качестве информационного и методического обеспечения при статистическом анализе эффективности использования ресурсов К(Ф)Х муниципальных районов области.
Положения диссертационной работы могут быть применены в учебном процессе при изучении статистики, эконометрики и экономического анализа.
Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались на международных научно-практических и межвузовских научно-методических конференциях:
VII Международной научно-практической конференции Современные сложные системы управления. - Тверь, 2008; Международной научно-практической конференции Проблемы аграрной науки и образования. -Тверь, 2008; 21-й межвузовской научно-методической конференции Актуальные проблемы аграрного образования современной России и на постсоветском пространстве. - Тверь, 2008; V всероссийской школе-семинаре молодых ученых Управление большими системами. - Липецк, 2008; Международной научно-практической конференции Инновационные технологии как основа развития аграрного образования и АПК региона - Тверь, 2010.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ общим объемом 2,3 п.л. (авторских - 2,3 п.л.), в том числе 1 статья в научном журнале, рекомендованном ВАК.
Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, выводов и предложений, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 145 страницах компьютерного текста, содержит 24 таблицы, 17 рисунков и 10 приложений.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект, предмет и методы исследования, отражены положения научной новизны и практической значимости работы.
В первой главе Крестьянские (фермерские) хозяйства как объект экономико-статистического исследования ретроспективно рассмотрены этапы развития крестьянских хозяйств в России, выпонен экономико-статистический анализ роли фермерских хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции, показаны особенности проведения статистических наблюдений за деятельностью крестьянских (фермерских) хозяйств.
Во второй главе Экономико-статистический анализ развития крестьянских (фермерских) хозяйств Тверской области разработаны экономико-статистические модели развития фермерских хозяйств области в постсоветский период, проведено прогнозирование вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в производство сельскохозяйственной продукции области, показана зависимость между динамическими рядами вклада в производство сельскохозяйственной продукции области К(Ф)Х.
В третьей главе Многомерный статистический анализ использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х Тверской области обоснован выбор факторов и разработана структурная схема анализа экономической эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами области, определены главные компоненты, характеризующие уровень использования сельскохозяйственных земель фермерскими хозяйствами области, проведена классификация районов области, их ранжирование и типология выделенных групп по уровню использования ими сельскохозяйственных земель, выпонено статистическое моделирование эффективности производства К(Ф)Х в однородных группах муниципальных районов области.
В выводах и предложениях изложены основные результаты исследования.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Принято считать, что крестьянские (фермерские) хозяйства в России ведут свое начало со Столыпинских аграрных реформ, началу которых положил царский указ от 9 ноября 1906 года. В это время (с 1905 по 1913 гг.) объем ежегодных закупок сельскохозяйственной техники вырос в 2-3 раза. Производство зерна в России в 1913 г. превышало на треть объем производства зерновых в США, Канаде, Аргентине вместе взятых. Российский экспорт зерна достиг в 1912 г. 15 мн. тонн в год. В Англию масла вывозилось на сумму, вдвое большую, чем стоимость всей ежегодной добычи золота в Сибири. Избыток хлеба в 1916г. составлял 1 мрд. пудов. В ходе реформы произошло увеличение товарности продукции в крестьянских хозяйствах. Капитализация крестьянского хозяйства вызвала бурное развитие кооперации, которая затрагивала финансирование, снабжение, переработку и сбыт продукции.
Произошедшие позже события 1917 года привели к тому, что зарождавшийся слой фермерских хозяйств в России был поностью уничтожен, да и о передаче земли в собственность крестьян пришлось забыть на многие годы.
Реформы 1918, 1922, 1930 годов приводили к снижению независимости крестьян. Административные и административно-репрессивные методы управления сельским хозяйством, несмотря на рост уровня механизации, ухудшали положение дел в сельской экономике.
Основные решения, положившие начало современному этапу аграрной реформы, были приняты в 1990-1992 годах. В ходе современных рыночных реформ, сохранившийся усеченный вариант крестьянского хозяйства, в виде личных подсобных хозяйств сельского населения, позволил возродиться крестьянскому (фермерскому) хозяйству.
Несмотря на все субъективные и объективные трудности, фермеры нашли в ходе современных реформ свою экономическую нишу в аграрном секторе экономики России. На долю крестьянских (фермерских) хозяйств России в 2008 году приходилось 9,1% общего объема валовой сельскохозяйственной продукции, 13,6% продукции растениеводства и 3,5% продукции животноводства. Производство фермерской продукции за 2006 - 2008 годы по сравнению с 2005 годом в сопоставимой оценке возросло на 58%. К 2008 году, по сравнению с 2000 годом, объем фермерского производства зерна, сахарной свеклы и семян подсонечника возрос в 4,1; .4,1 и 3,8 раза соответственно. Производство продукции животноводства за тот же период увеличилось в 2,4 раза.
В настоящее время фермерский сектор составляют в основном довольно мекие хозяйства. Так, на начало 2007 года 18,3% общего числа К(Ф)Х имели до 3 га земли, 22,8% - от 4 до 10 га, 33,1% - от 11 до 50 га. Вместе эти хозяйства составляют 74,2% крестьянских (фермерских) хозяйств.
По итогам Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года в Тверской области числилось 3,6 тыс. крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей, или всего 9,6 хозяйств на 1000 сельских жителей. По данным той же переписи, только 603 хозяйства или 16,7% осуществляли сельскохозяйственную деятельность, в том числе 525 - крестьянских (фермерских) хозяйств и 78 - индивидуальных предпринимателей. Численность работающих в К(Ф)Х составляет 2,9% от сельского населения региона.
Фермеры области к 2008 году, по сравнению с 1995, годом увеличили валовой выпуск сельскохозяйственной продукции на 17,4%, в том числе более чем удвоили выпуск продукции растениеводства. В общем объеме производимой фермерами продукции основное место занимает продукция животноводства, доля которой в 2008 году составляла более 57%. Несмотря на заметный рост производства, доля сельскохозяйственной продукции производимой К(Ф)Х остается незначительной. Так в 2008 году она составила всего 3,5% от общего регионального объема.
На крестьянские (фермерские) хозяйства области по состоянию на 1 января 2008 года приходится 4,6% поголовья крупного рогатого скота, 1,2% -свиней, 6,1% - овец и коз. Удельный вес произведенной продукции животноводства в крестьянских (фермерских) хозяйствах в объемах производства региона составил: скот и птица в убойном весе - 4,3%, молоко - 3,2%, яйца -0,3%. Под посевами различных сельскохозяйственных культур в крестьянских (фермерских) хозяйствах в 2008 году было занято 27,7 тыс. гектаров. С этой
площади получено зерна 7,3 % от общего сбора в хозяйствах всех категорий, картофеля - 9,7%, овощей - 2,0%.
Средний размер участка тверского фермера в настоящее время - около 31 га. Подавляющее большинство фермеров имеет участки площадью менее 20 га, то есть являются малоземельными. Примерно от трети до половины меких фермеров региона, имеющих только свои земельные доли, постепенно разоряются и отказываются от фермерства. Около трети кое-как выживают, но все равно постепенно объединяются с такими же фермерами или переходят со своими паями к более сильным фермерам. И только четвертая-пятая часть фермерских хозяйств активно развивается.
Несмотря на низкий вклад крестьянских (фермерских) хозяйств в экономику региона их роль для современной деревни Тверской области велика.
Прежде всего, фермеры - это новые работодатели и, следовательно, допонительные рабочие места. Фермеры являются наглядным примером иных возможностей хозяйствования, чем кохозы и совхозы. Они способствуют развитию несельскохозяйственных видов деятельности и вовлечению в хозяйственный оборот неиспользуемых производственных объектов. Крестьянские (фермерские) хозяйства сохраняют жизнеспособность сельских населенных пунктов и обеспечивают традиционный образ жизни в сельской местности Тверской области.
Сельское хозяйство является стохастической системой. Значительное влияние на функционирование таких систем оказывают неуправляемые, а зачастую и неконтролируемые факторы. Объективный анализ производственно-экономических взаимосвязей в таких системах возможен лишь в рамках вероятностных категорий. Таким образом, объекты крестьянских (фермерских) хозяйств, являющиеся частью сельскохозяйственного производства, объективно могут быть описаны только с помощью статистических закономерностей.
Существовавшая до настоящего времени система статистических наблюдений за крестьянскими (фермерскими) хозяйствами основывалась на проведении ежегодных выборочных обследованиях с распространением полученных сведений на генеральную (изучаемую) совокупность. Из этого следует, что статистический учет результатов хозяйственной деятельности К(Ф)Х веся косвенно и не отличася большим объемом и достоверностью данных.
Начиная с января 2010 года, приказом Росстата утвержден статистический инструментарий для организации федерального статистического наблюдения за сельским хозяйством и окружающей средой.
Для фермерских хозяйств утверждены следующие формы отчетности:
- форма №1-фермер - Сведения об итогах сева под урожай;
- форма №2-фермер - Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур;
- форма № 3-фермер - Сведения о производстве продукции животноводства и поголовье скота.
Вводимая с 2010 года сплошная отчетность для крестьянских (фермерских) хозяйств не дает возможности проанализировать реальное положение дел
без изучения допонительной информации. Следовательно, допонительным методом наблюдения за их деятельностью дожна быть выборка.
Правила проведения выборочных статистических наблюдений за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства утверждены постановлением Правительства РФ № 79 от 16 февраля 2008 г.
Для формирования статистической информации о деятельности фермерских хозяйств, кроме мониторинга на базе выборочных обследований и сплошной выборки, Тверским областным комитетом государственной статистики привлекаются информационные данные комитета по земельным ресурсам и землеустройству в части использования пашни, причин неиспользования пашни и формам организации труда. Органы налоговых служб являются источником информации по вопросам финансового состояния фермерских хозяйств.
Огромные различия в экономических, природно-географических и других условиях в различных регионах России исключают унифицированный подход к проведению экономико-статистических исследований в сельском хозяйстве, ориентированных на средние условия.
Учитывая возрастающую роль крестьянских (фермерских) хозяйств в аграрной отрасли экономики области, а так же рост их социального значения, практический интерес представляет построение экономико-статистических моделей, позволяющих анализировать и прогнозировать динамику данного типа сельскохозяйственного производства. Построение таких моделей возможно, в том числе, на основе анализа одномерных рядов динамики.
Графическое представление и аналитические данные динамики уровней вклада фермерских хозяйств в валовой объем сельскохозяйственной продукции Тверской области за период 1994-2008 г.г. позволяют говорить о положительной тенденции удельного веса продукции К(Ф)Х в общем объеме сельскохозяйственного производства области.
Проведенные нами расчеты показали, что за указанный период доля К(Ф)Х в региональном выпуске сельскохозяйственной продукции возросла на 1,7 пункта. При этом в последние годы удельный вес продукции, произведенной К(Ф)Х, увеличивася более быстрыми темпами, чем в начале исследуемого периода.
При общей положительной тенденции роста валовой продукции растениеводства К(Ф)Х области, период 1994-1999 гг. характеризуется отрицательным ускорением их вклада в региональное производство. За этот период вклад К(Ф)Х в растениеводство увеличися всего на 0,13 процентных пункта. Начиная с 1999 года, доля продукции, произведенной К(Ф)Х в этой отрасли начала увеличиваться более быстрыми темпами. За последние десять лет (с 1999 года по 2008 год) удельный вес продукции растениеводства, произведенной фермерскими хозяйствами, увеличися на 2,9 процентных пункта. Всего же за анализируемый период (15 лет), удельный вес данной продукции, произведенной К(Ф)Х, в объеме продукции Тверской области увеличися с 0,64% до 3,66%, т.е. почти в шесть раз.
Динамика доли животноводческой продукции, производимой фермерскими хозяйствами, имела, как и в растениеводстве, положительную тенден-
цию, но рост доли этой продукции происходил заметно медленнее. Доля животноводческой продукции, произведенной фермерами, за исследуемый период увеличилась всего на 0,3 процентных пунктов с 2,7% в 1994 до 3,0% в 2008 году.
Важнейшей проблемой анализа и моделирования тенденций вклада фермеров в производство сельскохозяйственной продукции региона методом аналитического выравнивания, является выбор математических функций, наилучшим образом описывающих реально существующие закономерности изменения показателей.
Построенные нами экономико-статистические модели в виде полиномов третьей степени = ba + b t + b2 i + bt3 представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Моделирование рядов динамики доли К(Ф)Х в производстве сельскохозяйственной продукции Тверской области
Показатель Уравнение тренда
Доля К(Ф)Х в производстве валовой сельскохозяйственной продукции, % Yi = 1,3394 + 0,1397< - 0,023 8/2 + 0,0015623
Доля К(Ф)Х в производстве продукции растениеводства, % Y2 = 0,2409 + 0.3622Г - 0,067982 + 0,0038853
Доля К(Ф)Х в производстве продукции животноводства, % У3 = 2,2532 - 0,02971 t + 0,01674/2 + 0,00078/3
Возможность использования трендовой модели для анализа и прогнозирования может быть определена только после установления ее адекватности.
Проверку адекватности построенных моделей трендов осуществляли на основе -критерия Стьюдента. При этом проверялось равенство математического ожидания остаточной компоненты нулю при предположении, что она распределена по нормальному закону.
Количественно оценку ошибки прогноза (точность прогноза) оценивали по формуле:
1 " 1V. Ч V. I П ы У,
Средние абсолютные процентные ошибки трендов равняются: доли К(Ф)Х в валовом производстве сельскохозяйственной продукции - 9,0% (высокая точность); доли К(Ф)Х в производстве продукции растениеводства - 10,1% (хорошая точность); доли К(Ф)Х в производстве продукции животноводства -8,4% (высокая точность).
Результаты расчетов по вторым производным уравнений линий трендов Г" =-Ь2 /ЗЬ, показали, что доля фермеров в валовом региональном производстве сельскохозяйственной продукции начала увеличиваться более быстрыми темпами с 1998 года, а доля в производстве растениеводческой продукции с 1999 года. Начиная с 2000 началось замедление темпа роста вклада фермерских хозяйств в производство продукции животноводства. Это соответствует реально протекавшим в этот период изменениям в процессе производства сельскохозяйственной продукции.
Для качественной и количественной оценки динамики доли вклада К(Ф)Х в валовое производство сельскохозяйственной продукции региона, необходимо было разделить два элемента имеющихся динамических рядов - тенденции и колеблемости.
Результаты расчетов основных показателей колеблемости представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Основные показатели колеблемости уровней
Показатель Доля К(Ф)Х в производстве
сельскохозяйственной продукции продукции растениеводства продукции животноводства
Амплитуда колебаний 0,69 0,51 1.14
Среднее линейное отклонение по модулю 0,21 0,10 0,26
Среднее квадратическое отклонение уровня от тренда 0,19 0,13 0,28
Коэффициент колеблемости, % 11,44 12,51 12,38
Рассчитанные среднеквадратические отклонения, по доле К(Ф)Х в производстве сельскохозяйственной продукции региона и долям К(Ф)Х в производстве продукции по отраслям, практически равняются средним линейным отклонениям, что указывает на отсутствие среди этих отклонений резко выделяющихся значений по абсолютной величине.
По данным тенденций и колеблемости динамических рядов нами были рассчитаны точечные и интервальные оценки положения линий трендов.
Для определения интервальных оценок были вычислены средние ошибки прогнозного положения тренда на год прогноза по формуле:
Д I, '*2 , +Н, (*,' - 23>,Ч2 НЪМ
v()i 2>2 NZtf-dtff 2tf2tf-<I>4)2
где tk - номер года прогноза;
' - сумма номеров каждого года по всей длине ряда N;
N- длина ряда.
Верхние и нижние границы прогнозного положения тренда мы определяли по формуле:
где tmaS. - критерий Стьюдента при принятой вероятности р - 0,90 и при числе степеней свободы к, равном N -п. (N Ч число уровней данных, п - число членов уравнения линии тренда).
По прогнозу в 2010 году наиболее вероятная доля К(Ф)Х в сельском хозяйстве Тверской области составит 4,7% (2009 год - 4,0%). В том числе в растениеводстве - 5,9% и в животноводстве 2,6 % (2009 год соответственно 4,6% и 2,8%). В 2013 году наиболее вероятный вклад К(Ф)Х в сельское хозяйство ре-
гиона будет 7,4%. При этом доля растениеводства увеличится до 11,5%, а доля животноводства снизится до 1,9%.
Ошибку прогноза уровней конкретного года вычислили по правилу сложения независимых дисперсий
Доверительные интервалы значений уровней ряда определяли по формуле:
а = ту>
С вероятностью р = 0,90 доля фермеров в производстве сельскохозяйственной продукции Тверской области в 2010 году составит от 3,6 до 5,7 процента, в том числе в производстве растениеводческой продукции - от 4,7 до 7,1 процента. В 2013 по прогнозу вклад фермеров в региональное сельское хозяйство будет находиться в интервале от 5,9 до 8,9 процента.
Верификация модели изменения вклада фермеров в сельское хозяйство региона на статистических данных 2009 года показала, что фактическое значение доли К(Ф)Х в общем объеме валового производства сельскохозяйственной продукции региона (3,9%) находится в доверительном интервале колебаний уровней рядов. Фактические значения долей фермеров в производстве продукции растениеводства (5,1%) и продукции животноводства (3,2%) так же находятся в предсказанных доверительных интервалах.
Проведенный нами анализ показал, что доля фермеров Тверской области в производстве региональной сельскохозяйственной продукции остается низкой. Такой она останется и в ближайшие годы.
Выпоненный парный корреляционный анализ показал наличие сильной корреляционной связи между рядами динамики вклада фермеров в животноводческую продукцию и вклада в общее сельскохозяйственное производство, а так же корреляционную связь средней силы между рядами динамики вклада фермеров в продукцию растениеводства и вклада в производство общей сельскохозяйственной продукции.
В результате регрессионного анализа нами было получено линейное уравнение, описывающее взаимосвязь доли продукции животноводства, произведенной фермерами, с их вкладом в общее производство сельскохозяйственной продукции области:
Полученное уравнение регрессии значимо по ^-критерию Фишера на 5%-ти уровне значимости (Грасч. = 41,68 > РкрД = 4,60). Коэффициент при У3 статистически значим по -критерию Стьюдента. (гЬх = 6,46 > 1кр = 2,16).
Коэффициент детерминации Я2 = 0,762, говорит о том, что 76,2% изменения доли произведенной фермерами сельскохозяйственной продукции зависит от доли произведенной ими продукции животноводства.
У, = 0,596* У3. Я = 0,873; 41,6813.
Линейное уравнение, описывающее взаимосвязь доли продукции растениеводства, произведенной фермерами, с их вкладом в общее производство сельскохозяйственной продукции получило вид:
У, = 0,8502* У2.
Я - 0,5918; .Г = 7,0058.
Полученное уравнение регрессии значимо на 5%-ном уровне значимости (Р'расч. = 7,01 > Ркр = 4,67). Коэффициент при У2 статистически значим = 2,65 >^ = 2,16).
Коэффициент детерминации Я2 = 0,35, говорит о том, что только 35,0% изменения доли произведенной фермерами сельскохозяйственной продукции зависит от доли произведенной ими продукции растениеводства.
Таким образом, для увеличения доли крестьянских (фермерских) хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции области, приоритетное внимание следует уделять развитию их животноводческой отрасли. Коэффициенты детерминации зависимости доли вклада в общее производство сельскохозяйственной продукции животноводства и растениеводства соответственно равняются - 0,762 и 0,350. В условиях Тверской области растениеводство крестьянских (фермерских) хозяйств, тесно связанное с животноводством, целесообразно развивать не как товарную отрасль, а как кормовую базу животноводства.
Возникшие в последнее время новые объекты наблюдения - предприятия малого аграрного предпринимательства, являются качественно неоднородными. В этих условиях корректная статистическая оценка изменения и развития фермерских хозяйств районов возможна только при условии предварительного их разбиения на однородные группы на основе адекватного использования методов кластерного анализа и типологии. Кластерный анализ и типология дожны предшествовать построению многофакторных вероятностно-статистических моделей.
При использовании метода типологии особое значение приобретает проблема выбора исходных факторов, структурированных в единую систему.
Для оценки использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами на уровне муниципальных районов нами применялись показатели количества крупного рогатого скота и производства молочно-мясной продукции в расчете на единицу площади сельскохозяйственных угодий. А также удельный вес используемых угодий, доля в угодьях, приходящаяся на пахотные земли и показатель доли залежи в угодьях. Выбор показателей осуществляся исходя из специализации крестьянских (фермерских) хозяйств области и конкретных задач, поставленных в данной работе.
Используемые факторы дожны быть однородными, т.е. увеличение каждого из показателей дожно положительно влиять на интенсивность и эффективность использования сельскохозяйственных земель. Чтобы соблюсти данное условие, мы заменили показатель доли залежи в угодьях на его обратную величину.
Задача сокращения факторного пространства без существенной потери при этом информации является всегда актуальной. Для снижения размерности факторного пространства нами был выбран метод главных компонент.
После снижения размерности факторного пространства, следует этап объединения муниципальных районов области в однородные группы - кластеры по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами. В своей работе нами для этой цели использовалась функция л/cm кластеризации агоритмом нечетких -средних пакета Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MATLAB. После разбиения районов на однородные группы (кластеры) проведено ранжирование районов по уровню использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х и дано определение типа каждого кластера, т.е. выпонена типология районов области по указанному показателю.
Заключительным этапом многомерного статистического анализа использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х явилось построение статистических моделей и анализ зависимостей объема производства валовой сельскохозяйственной продукции К(Ф)Х от имеющихся ресурсов.
Чтобы иметь возможность сопоставить факторы интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х и устранить влияние размерности, разнородные по своей физической природе признаки приведены нами к одному основанию, имеющему одну и ту же условную единицу измерения. Переход к нормированным значениям показателей выпонен по формуле:
При данном способе нормирования математическое ожидание каждого фактора становится равным нулю, а дисперсия - единице.
Выпоненный парный корреляционный анализ выявил между рядом принятых нами нормированных факторов наличие сильной взаимосвязи. Такая сильная взаимосвязь между отдельными показателями внутри групп указывает на их избыточность и возможность снижения размерности факторного пространства.
Задача снижения размерности факторного пространства, выпонена нами методом главных компонент (МГК) с последовательным вращением осей методом УагЬпах. Руководствуясь критерием, предложенным Кэттельем, для дальнейшего исследования мы оставили две главные компоненты.
Полученная факторная структура и факторные нагрузки представлены в осях латентных факторов в виде диаграммы рассеяния (рис. 1).
где х, = Ч Yj xij ~ оценка математического ожидания г-ого фактора;
- стандартное отклонение г-ого фактора.
з I 0,6
0,6 0,7 0,8
Интенсивность использования земель (Factor 1)
1 - Доля фактически используемых угодий в общей площади сельскохозяйственных
угодий, %;
2 - Доля пашни в сельскохозяйственных угодьях, %;
3 - Обратная величина доли залежи в сельскохозяйственных угодьях, %;
4 - Плотность КРС, тыс. голов на 100 га сельскохозяйственных угодий;
5 - Валовое производство молока, ц на 100 га угодий
6 - Валовое производство мяса КРС, ц на 100 га угодий
Рис.1. Диаграмма рассеяния факторных нагрузок
Первый латентный фактор отмечен высокими нагрузками на переменные, связанные с показателями интенсивности использования сельскохозяйственных земель. Второй латентный фактор отмечен высокими нагрузками, в основном, на переменные связанные с показателями эффективности использования земель. Отсюда Factor 1, объясняющий 45,02% общей дисперсии элементарных признаков назван нами как фактор интенсивности использования земель; а Factor 2 объясняющий 45,01% общей дисперсии признаков, назван как фактор эффективности использования земель. Два латентных фактора суммарно объясняют 90,03% общей дисперсии элементарных признаков.
Проверка выдвинутой гипотезы о независимости латентных факторов
осуществлялась по критерию согласия Пирсона - % . Для этого были построены интервальные вариационные ряды латентных факторов и таблица их сопря-
женности. После чего была найдена сумма Пирсона X по формуле:
/=1 ]=1 ntnj
где п - число объектов (районов);
/и/ - число строк в матрице сопряженности; т2 - число стобцов в матрице сопряженности;
- количество объектов (районов), отвечающих то-
му или иному уровню признаков.
Число степеней свободы к в предельном распределении для сумм Пирсона (согласно теореме Пирсона) равно т\т2 - 1 - (mi + т2 - 2), где (т/ + т2- 2)- число существенно неизвестных параметров.
В нашем случае к = (mi - l)*(rri2 -1) = (4 - 1)*(5 - 1) = 12.
Подсчет суммы Пирсона дал значение 13,3. Критическим значением для Zk,a ~ распределения с к = 12 степенями свободы и принятом уровне значимости а = 0,05 является значение 21,0. Расчетное значение суммы Пирсона много меньше критического значения %1а, и выдвинутая гипотеза о независимости
латентных факторов принимается.
Таким образом, мы приходим к выводу о том, что построить единую статистически значимую модель, отражающую связь между латентными факторами эффективности и интенсивности использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х муниципальных районов области, не представляется возможным.
Альтернативный подход построению единой статистической модели заключается в разделении районов на отдельные однородные группы методом кластерного анализа и проведение последующего качественного и количественного анализа внутри каждой из полученных однородных групп.
Руководствуясь данными визуализации (рис. 2.), число кластеров (к) приняли равным четырем.
Расстояния между объектами при кластеризации определяли с помощью наиболее доступного для восприятия и понимания Евклидова расстояния или Евклидовой метрики (Euclidean distance).
Для проверки правильности выбранного числа кластеров было проведено сравнение качества разбиения объектов на 3, 4 и 5 кластеров с использованием функционала качества - энтропии разбиения:
п - число объектов; к- число кластеров.
При разбиении объектов на три кластера энтропия равняется 0,238, при разбиении на четыре кластера - 0,285 и при разбиении на пять кластеров -0,258. Таким образом, наиболее высокое значение энтропии и, следовательно, качество разбиения, имеем при четырех кластерах.
у-1 м п
где W(J e[0;l] - некоторая степень принадлежности /'-го объекта j-uy кла-
-а гч ^ w
3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 -1,5
-2,0 -2,0
3 Х
Х
; Х
4 А 17 -"22-;--- Ч 1 * 1 А -21---- Х
А * 31' 8
192 -V ; 9 32 л 26 я
230 "2? % : 1
; 28 16 12
1
-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0
Интенсивность использования земель (Factor 1)
Районы
1 - Андреапольский 13- Кесовогорский 25- Пеновский
2- Бежецкий 14- Кимрский 26- Рамешковский
3-. Вельский 15- Конаковский 27- Ржевский
4- Бологовский 16- Краснохомский 28- Сандовский
5- Весьегонский 17- Кувшиновский 29- Селижаровский
6- Вышневолоцкий 18- Лесной 30- Сонковский
7- Жарковский 19- Лихославльский 31- Спировский
8- Западнодвинский 20- Максатихинский 32- Старицкий
9- Зубцовский 21- Молоковский 33- Торжокский
10- Калининский 22- Нелидовский 34- Торопецкий
11- Калязинский 23- Оленинский 35- Удомельский
12- Кашинский 24- Осташковский 36- Фировский
А- первый кластер - третий кластер + - центр кластера
Х - второй кластер четвертый кластер
Рис.2. Распределение районов Тверской области в осях латентных факторов
по кластерам
Для проверки устойчивости разбиения муниципальных районов области на кластеры, нами была проведена их кластеризация методом ^-средних четкого кластерного анализа. При этом начальные центры кластеров задавались двумя способами.
Совпадение результатов четкой кластеризации с результатами кластеризации методом ^-средних нечеткой кластеризации составило 88,9%. На этом основании полученное разбиение на кластеры можно считать устойчивым.
Для сравнительной оценки районов по уровню использования сельскохозяйственных земель выпонено их ранжирование по предлагаемой нами методике.
Ранг района определяся согласно величине соответствующего латентного фактора, что позволило не только определить место занимаемое районом в классификации, но и дало возможность увидеть удаленность между районами в выпоненной классификации.
Для ранжирования по интегральному показателю нами определялись Евклидовы расстояния районов в двумерном пространстве латентных факторов до виртуального лэталонного района. При этом как по показателю интенсивности, так и по показателю эффективности использования сельскохозяйственных земель, ни один район области не может иметь более высокий уровень, чем соответствующий показатель лэталона.
При ранжировании районов по интегральному показателю, фактору лэффективность использования сельскохозяйственных земель был присвоен коэффициент значимости 1,0, а фактору линтенсивность использования земель -0,33.
По числу кластеров было выделено четыре типа муниципальных районов области.
Первый тип, который включает в себя шесть районов Тверской области, характеризуется низким уровнем интенсивности и высоким уровнем эффективности использования сельскохозяйственных земель. Типичным представителем данного кластера является Нелидовский район (уровень принадлежности района к данному кластеру наибольший - 0,9981). Муниципальные районы второго типа отличаются высоким уровнем использования сельскохозяйственных земель, как по показателям эффективности, так и по уровню интенсивности. Ко второму типу относятся всего четыре района Тверской области. Типичный представитель - Андреапольский район (уровень принадлежности - 0,9997). К третьему и четвертому типу относится большинство районов области (26 районов) с низкими показателями уровней эффективности использования земель и отличающиеся друг от друга степенью интенсивности их использования. Третий тип объединяет одиннадцать районов. Типичный представитель - Весье-гонский район (уровень принадлежности - 0,9994). Районы данного типа используют земли достаточно интенсивно, но с низкой эффективностью. Самым многочисленным является четвертый тип. Он включает в себя пятнадцать районов. Типичный представитель - Ржевский район (уровень принадлежности -0,9997). Этот тип районов характеризуется низкими показателями уровня использования сельскохозяйственных земель. Земли районов, относящихся к четвертому типу, используются неинтенсивно и малоэффективно.
Задача определения зависимости объемов производства фермерскими хозяйствами муниципальных районов животноводческой продукции от величины затраченных ресурсов решалась нами с помощью построения экономико-статистических моделей.
Экономико-статистические модели строились для двух групп, однородных совокупностей районов. В первую группу вошли районы первого и второго кластеров (10 районов) с относительно высоким уровнем эффективности использования сельскохозяйственных земель, а во вторую - районы третьего и
четвертого кластеров (26 районов) с низким уровнем эффективности использования сельскохозяйственных земель.
В районах первой группы на фермерские хозяйства в среднем приходится по 2977 га земельных угодий и среднегодовая численность занятых в них работников в среднем равняется 70. Во второй группе районов значения соответствующих показателей следующие - 2494 га и 57 работников. На 100 га сельскохозяйственных угодий в первой группе районов приходится по 2,4 работающего, а во второй по 2,3. Как видим, показатели по обеспеченности районов земельными и трудовыми ресурсами примерно одинаковые. Что касается производственных показателей районов, то они сильно различаются.
В первой группе районов в расчете на 100 га производится 74, ц мяса и 289,9 ц молока, а во второй группе районов соответственно 25,8 ц и 89,2 д. Выработка на одного работающего в первой группе районов составляет 31,5 ц мяса и 123,3 ц молока, а во второй группе районов 11,3 ц и 39,0 ц соответственно.
В 10 районах, с относительно эффективным использованием сельскохозяйственных земель, крестьянскими хозяйствами производится мяса в 1,3 и молока в 1,5 раза больше, чем в остальных 26 районах области.
Неоднородность сформированных нами групп разбиения районов подтвердилась проверкой по Г-критерию Крамера-Уэча.
При определении для каждой группы районов влияния на эффективность производства фермерскими хозяйствами животноводческой продукции каждого из рассматриваемых ресурсов, необходимо исключить влияние эффективности других ресурсов
Учесть, в однородных группах районов, степень вклада каждого ресурса в полученном эффекте и сформировать агоритм экономико-статистической оценки частных показателей эффективности аграрного производства позволяет подход, основанный на применении аппарата производственных функций (ПФ) - вероятностно-статистических моделях, связывающих переменные величины ресурсов с величинами выпуска продукции.
В своей работе мы использовали наиболее широко распространенную мультипликативно-степенную форму представления производственной функции. В канонической форме эта функция записывается так:
Р = Ах?х?...х? или Р = АП*Г, / = !,...,л.
Приближенный процентный прирост функции (повышение или понижение), соответствующий приращению независимой переменной на 1%, принято называть эластичностью функции относительно переменной. Ее обозначают -Ех (у) и она рассчитывается по формуле:
Ех(у) = х/ У/(х)~Ч*~--У их
Для развитых рыночных экономик к настоящему времени аппарат производственных функций достаточно хорошо разработан, этой теме посвящена обширная литература. Однако вопрос о том, насколько этот теоретический базис адекватен более общему случаю переходной экономики, остается дискуссионным.
На наш взгляд, в отличие от рыночных экономик, затратные оценки производственных фондов при не впоне рыночных условиях, в которых находятся в настоящее время в период своего становления фермерские хозяйства, не годятся на роль факторов, способных адекватно объяснять динамику производства. В этих условиях использование фактора инвестиций в основной капитал вместо фактора капитала, как показали исследования, позволяет получить при построении производственных функций статистически значимые оценки.
Среди затратных факторов, по которым имеются приемлемые статистические данные, кроме инвестиций в основной капитал, следует выделить земельные ресурсы.
Производственная функция принципиально может включать в себя сколько угодно факторов, однако, реальную ценность, как правило, имеют не более 2-3, которые объясняют порядка 70-90% изменений результирующего фактора, в нашем случае - объем производства мяса и молока.
Исходя из сказанного, при исследовании производства мяса и молока (у,) фермерскими хозяйствами районов, нами использовались двухфакторные производственные функции, в которых в качестве затратных факторов были приняты сельскохозяйственные угодья (х/) и инвестиции (х?). В этом случае мультипликативно-степенная производственная функция принимает вид:
у = Ах{*'
Для моделирования производственных ситуаций, нами использовались производственные функции без введения каких-либо ограничений на показатели степени.
Построенные производственные функции, характеризующие влияние имеющихся ресурсов на производство мяса, для первой и второй групп районов, в результате выпоненных расчетов получили вид:
У1Х= 0,02485 х,0'727^413;
(5,52) (3,92);
Ррасч. = 92,05 > Ркр = 4,74; Л = 9815; Л2 = 0,9634;
У12 = 0,2194 х
(5,49) (4,04);
Ррасч. - 37,35 > Ркр = 3,42; Я = 0,8744; Л2 =0,7646;
где У\\ и У]2 - производство мяса в первой и второй группах районов соответственно, т.
Производственные функции, характеризующие влияние исследуемых ресурсов на производство молока, для первой и второй групп районов имеют вид:
у21 =0,1131 хГ3 *20,731;
(2,40) (4,89);
^ = 51,3 8 > Р = 4,74; Я = 0,9676; Я2 = 0,9362;
У22 =0,1.533 я,0,705 яо'268;
(9,74) (5,75);
рРасч. =100>61 > ркр. = 3,42; Я = 0,9473; Я2 = 0,8974;
где Уп и Угг - производство молока в первой и второй группах районов соответственно, т.
Все коэффициенты полученных уравнений производственных функций значимы. При числе степеней свободы остатка к\ = 7 и выбранном уровне значимости а = 0,05, критическое значение -критерия Стьюдента равное 2,36 (для первой группы районов) и при к2 = 23 равное = 2,07 (для второй группы районов) меньше эмпирических значений -критериев, приведенных в скобках под соответствующими коэффициентами уравнений.
Оценки построенных уравнений производственных функций по ^-критерию Фишера показали статистическую значимость и надежность полученных моделей, так как расчетные значения /'-критериев оказались больше критических.
Критическое значение Р-критерия (р^) определялось (для первой группы районов) при числе степеней свободы регрессии кп = п- 1= 2и числе степеней свободы остатков к2\ - (п -1) -1 = 7 и (для второй группы районов) при к2\ = 3 и кп = 23, При выбранном уровне значимости а = 0.05, критические значения критерия Фишера соответственно равняются: Т7/ КЛ = 4,74 и = 3,42.
Полученные теоретические корреляционные отношения находятся в границах 0,9815 - 0,8744, что указывает на высокую тесноту зависимости объема производства валовой продукции (7) мяса и молока от факторов производства (*! и х2). Коэффициенты детерминации изменяются от 96,3% до 76,5%.
Точность аппроксимации прогнозируемых показателей определялась по относительным среднеквадратическим ошибкам.
Относительные среднеквадратические ошибки прогнозируемых показателей мяса и молока в первой группе соответственно равны - 0,20 и 0,27, а во второй группе - 0,47 и 0,37, что говорит об удовлетворительной точности построенных моделей.
Таким образом, построенные нами модели, по всем статистическим критериям, адекватно отражают реальные данные.
Коэффициенты эластичности производственных функций Е\ и ^.показывают, на сколько повышается объем производства валовой продукции в среднем при увеличении соответствующего фактора на 1%. Сумма коэффициентов эластичности показывает прирост валовой продукции при одновременном увеличении факторов (х) и х2) на 1%, По удельному весу соответствующих эластичностей оценивается степень влияния каждого из ресурсов на производство продукции в соответствующих группах районов.
Анализ коэффициентов эластичности говорит о том, что все показатели степеней полученных нами производственных функций меньше единицы. Это означает, что моделируемые процессы характеризуются проявлением закона убывающей ресурсоотдачи, когда производство является неэффективным и для
его улучшения необходимо, либо сокращать объем привлекаемого ресурса, либо использовать инновационные технологии.
При принятии управленческих решений необходимо учитывать, что в настоящее время наблюдается этап тенденции роста доли крестьянских (фермерских) хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции области. В период становления фермерских предприятий и прохождения ими названного этапа, инвестиции в основной капитал дожны расти опережающими темпами по сравнению с темпами роста производства продукции. Так для увеличения производства мяса и молока на 1% нужно увеличивать инвестиции в основной капитал, в среднем, фермерским хозяйствам первой группы муниципальных районов соответственно на 2,4% и 1,4%, а хозяйствам второй группы районов, соответственно на 4,1% и 3,8%.
На основе построенных производственных функций нами был решен ряд задач экономического анализа.
Производственные функции позволили определить районы в однородных группах, в которых крестьянские (фермерские) хозяйства используют имеющиеся ресурсы с большей эффективностью и те, в которых они работают неэффективно.
Разность между фактическим объемом валового производства и его теоретическим уровнем, рассчитанным по производственным функциям, является показателем умелого или неумелого использования объективных возможностей. Эту разность правильнее рассматривать как показатель качества работы фермерских хозяйств района.
Отношение фактического объема валового производства продукции к теоретическому уровню, является показателем относительной эффективности использования имеющихся ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами в однородных группах районов.
Улучшение использования имеющихся производственных ресурсов в районах, где показатели эффективности применения ресурсов фермерскими хозяйствами ниже среднего по совокупности уровня является одним из важнейших резервов роста производства продукции.
Выпоненные, на основе производственных функций расчеты показывают, что повышение в первой группе, районами имеющими показатели эффективности применения ресурсов ниже среднего по совокупности уровня выпуска, до расчетного (среднего) значения позволит увеличить производство мяса в этой группе районов на 10,2% и производство молока на 6,2%.
Повышение во второй группе, районами имеющими показатели эффективности применения ресурсов ниже среднего по совокупности уровня выпуска, до расчетного значения даст возможность увеличить производство мяса в этой группе районов на 9,4% и производство молока на 10,3%.
В целом это позволит производить допонительно 362,7 тонн мяса и 1114,0 тонн молока в год, т.е. увеличить производство мяса на 9,9% и производство молока на 7,8%.
Если фактическую эффективность (Э,у) отдельных ресурсов (х,) при производстве каждого вида продукции (/у) можно получить путем прямого расче-
та, то перспективную (ожидаемую) среднюю эффективность можно планировать на основе построенных производственных функций преобразовав их для этих целей к следующему виду:
э,7 = ЖП(х,.д^ г
Для примера, с использованием данной формулы нами рассчитаны матрицы средних перспективных эффективностей земельных угодий и инвестиций в основной капитал при производстве мяса и молока крестьянскими (фермерскими) хозяйствами первой группой муниципальных районов.
Выпоненные расчеты показывают, что учет синергического эффекта возникающего в результате интеграции фактора инвестиций в основной капитал и фактора земельных ресурсов, позволяет повышать эффективность производства крестьянских (фермерских) хозяйств через регулирование соотношения факторов.
С использованием производственных функций можно решать и другие экономические задачи.
Анализ статистических моделей в однородных совокупностях муниципальных районов области, выявил в них различную степень влияния на эффективность производства крестьянских (фермерских) хозяйств отдельных видов ресурсов. Что обуславливает необходимость дифференцированного подхода при разработке мероприятий направленных на развитие К(Ф)Х в разных группах муниципальных районов и производстве отдельных видов животноводческой продукции.
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
Проведенные нами исследования позволяют сделать следующие выводы:
1. Возникновение и эволюция крестьянских хозяйств показала их жизнеспособность и устойчивость. Несмотря на все субъективные и объективные трудности, фермеры нашли свою экономическую нишу в аграрном секторе экономики современной России. Фермерский уклад ведения сельскохозяйственного производства продожает постепенно наращивать свой потенциал в системе многоукладной экономики аграрного сектора.
2. Анализ трендов временных рядов доли вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в сельскохозяйственную отрасль области, а так же в сектор растениеводства и животноводства показал, что воздействия внешних событий, таких как экономический кризис 1998 года, существенно влияют на последующий характер трендов. Указанные события привели к ускорению роста доли фермерских хозяйств в сельскохозяйственной отрасли области и в секторе растениеводства и замедлению роста доли фермерских хозяйств в животноводческом секторе.
3. Анализ временных рядов и построенных производственных функций показал, что, несмотря на сохраняющуюся тенденцию роста доли крестьянских (фермерских) хозяйств в региональном производстве сельскохозяйственной продукции, существенное ускорение роста возможно лишь в результате приме-
нения инновационных технологий и увеличения инвестиций в основной капитал.
4. Типология муниципальных районов области показала, что в подавляющем большинстве районов (26 из 36) сельскохозяйственные земли крестьянскими фермерскими хозяйствами используются малоэффективно. Очевидно, что именно фермерские хозяйства данных районов как по текущему положению, так и по своему потенциалу нуждаются в наибольшей поддержке. Крестьянские (фермерские) хозяйства данных районов необходимо рассматривать отдельно и анализировать специальным образом.
5. Проведенный анализ показал, что построение статистически значимых производственных функций отражающих связь производства сельскохозяйственной продукции крестьянскими (фермерскими) хозяйствами с затраченными ресурсами в условиях становления фермерских хозяйств, в принципе возможно. Использование показателей наличия земельных ресурсов фермерских хозяйств и инвестиций в основной капитал в реальном выражении в качестве затратных факторов, позволяет получить статистически значимые оценки зависимости: лобъем производства продукции - ресурсы.
6. Все оценки эластичности выпуска продукции крестьянскими (фермерскими) хозяйствами по земельным ресурсам и по инвестициям, полученные на построенных производственных функциях, значимо меньше единицы. Это означает, что на этапе становления крестьянских (фермерских) хозяйств темп роста производства продукции значительно отстает от темпа роста земельных ресурсов и инвестиций. Увеличение затратных факторов приводит к снижению их эффективности.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
1. Егорова, Е.В. Статистический анализ роли крестьянских (фермерских) хозяйств в сельскохозяйственном производстве Тверского региона / Е.В. Егорова // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2010. №3 С. 64 -66,- 0,4 пл.
Публикации в других изданиях
2. Егорова, Е.В. Кластеризация регионов по эффективности использования сельскохозяйственных земель / Е.В. Егорова // Вестник ТГТУ: научный журнал. Вып. 13 / ред. кол. Б.В. Палюх [и др.]. Тверской государственный технический университет. Тверь: ТГТУ, 2008- С. 53 - 57. - 0,3 п.л.
3. Егорова, Е.В. Совершенствование методики ранжирования предприятий по уровню экономических показателей / Е.В. Егорова / Актуальные проблемы аграрного образования современной России и на постсоветском пространстве: сборник научно-методических трудов по материалам 21-й межвузовской научно-методической конференции, Тверь, 24-29 апреля 2008 г. Тверь: АГРОСФЕРА Тверской ГСХА, 2008. С. 166-168. - 0,1 п.л.
4. Егорова, Е.В. Блок-схема управления использованием сельскохозяйственных земель / Е.В. Егорова / Проблемы аграрной науки и образования: сбор-
ник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции, Тверь 3-5 июня 2008 г. Тверь: АГРОСФЕРА Тверской ГСХА, 2008. С. 153-155.-0,1 п.л.
5. Егорова, Е.В. Применение методов кластерного анализа в задачах управления интенсивностью использования сельскохозяйственных земель / Е.В. Егорова / V Всероссийская школа-семинар молодых ученых Управление большими системами: сборник трудов, Липецк, 21-24 октября 2008 г. В 2 т. Т.2. Липецк: ГТУ, 2008. С. 172 - 177. - 0,3 п.л.
6. Егорова, Е.В. Нечеткая многокритериальная кластеризация регионов по уровню эффективности использования сельскохозяйственных земель организациями / Е.В. Егорова // Повышение эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции, Пенза, под ред. В.Д. Коротнева. Пенза: РИО ПГСХА, 2009. С. 3 7 - 40. - 0,1 п.л.
7. Егорова, Е.В. Особенности методики применения производственных функций к моделированию эффективности производства продукции крестьянскими (фермерскими) хозяйствами / Е.В. Егорова // VII Всероссийская школа-конференция молодых ученых Управление большими системами: сборник трудов, Пермь, 27-29 мая 2010 г. В 2 т. Т.1. Пермь: ПГТУ С.242 -248. - 0,3 пл.
8. Егорова, Е.В. Производственные функции как инструмент оценки эффективности использования производственных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами / Е.В. Егорова // Региональные проблемы устойчивого развития сельской местности: сборник статей VII Всероссийской научно-практической конференции, Пенза 3-4 июня 2010г., под ред. А.И. Атухова [и др.]. Пенза: РИО ПГСХА, 2010. С.81 - 84. - 0,2 п.л.
9. Егорова, Е.В. Статистическое моделирование эффективности использования производственных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами Тверской области / Е.В. Егорова // Инновационные технологии как основа развития аграрного образования и АПК региона: сборник статей Международной научно-практической конференции, Тверь, 1-3 июня 2010 г. Тверь: ТГСХА, 2010. С. 156- 158.-0,1 п.л.
10. Егорова, Е.В. Использование нетрадиционных затратных факторов при построении производственных функций в сельскохозяйственном секторе экономики России / Е.В. Егорова // Опыт и проблемы социально-экономических преобразований в условиях трансформации общества: регион, город, предприятие. Сборник статей VII Международной научно-практической конференции, Пенза, август 2010г., под ред. Г.А. Резник. Пенза: РИО ПГСХА, 2010. С.86 - 89. - 0,2 пл.
11. Егорова, Е.В. Эволюция ценовых пропорций в процессе российских экономических реформ 90-х годов / Е.В. Егорова // Социально-экономические аспекты современного развития АПК: опыт, проблемы, перспективы. Сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции, Саратов, октябрь 2010г., в печати - 0,2 п.л.
Подписано в печать 14.10.10 Тираж 100 экз. Заказ № 69
Физ.печ.л. 1,75_Усл.печ.л. 1,62_Уч.изд.л. 1,52
Похожие диссертации
- Экономические взаимоотношения крестьянских (фермерских) хозяйств с финансово-кредитной системой
- Экономическое обеспечение повышения эффективности использования земель в личных подсобных и крестьянских (фермерских) хозяйствах
- Эффективность развития крестьянского (фермерского) хозяйства и эксполярных форм экономических отношений
- Развитие бухгатерского учета в крестьянских фермерских хозяйствах
- Экономико-статистический анализ использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов (на материалах Тверской области)