Направления повышения эффективности развития рынка зерна. Учебное пособие

сельскохозяйственных культур, количество внесенных удобрений, состояние основных фондов, то есть наличие соответствующей техники, оборудования, хранилищ и т. д., а также количество и качество занятых в производство, то есть трудовые ресурсы. Кроме того, немаловажную роль играют климатические условия.

Проведем анализ множественной корреляции и регрессии по субъектам Российской Федерации (РФ) за 2021 год. Результативным признаком выступает валовой сбор зерна, тыс. т (y), а в качестве факторных признаков были выбраны следующие факторы:

внесение минеральных удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур, кг (х1);

внесение органических удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур, т (х2);

посевные площади зерновых культур, тыс. га (х3);

инвестиции в основной капитал сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства, млн. руб. (х4);

обеспеченность сельскохозяйственных организаций тракторами, приходится на тыс. га пашни, штук (х5);

обеспеченность сельскохозяйственных организаций зерноуборочными комбайнами, приходится на тыс. га посевов зерновых культур, штук (х6);

энергообеспеченность сельскохозяйственных организаций, л. с. (х7);

среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве, охоте, лесном хозяйстве, тыс. чел, (х8).

Исходные данные приведены в приложении.

Проведем регрессионный анализ с помощью инструмента MS Excel «Регрессия». Регрессионная статистика приведена в таблице 3.

61

Множественный коэффициент корреляции (R) составил 0,924. Это означает, что между валовым сбором зерна и всеми выбранными факторами связь сильная.

Коэффициент линейной детерминации (R2) составил 0,853. То есть на изменение валового сбора зерна влияет изменение всех учтенных факторов в совокупности на 85,3 %.

Для проверки выбранных факторов на мультиколлинеарность (наличие линейной зависимости между факторами) был проведен корреляционный анализ с помощью инструмента MS Excel «Корреляция». Результаты данного анализа приведены в таблице 4.

Таблица 4 – Корреляционный анализ

Для определения, факторов, которые нужно убрать из модели, мы провели оценку статистической значимости параметров в уравнении регрессии.

62

Выдвинули нулевую гипотезу Н0 о том, что параметры а0, а1, – статистически не значимы. Для проверки гипотезы использовали t-критерий Стьюдента. Найденное фактическое значение сравнили с табличным значением, определяемым по таблице Стьюдента (уровень значимости =0,05). Результаты проверки приведены в таблице 5.

Таблица 5 - Оценка статистической значимости параметров в уравнении регрессии

Анализ статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии, показал, что из модели следует убрать следующие факторы, т.к. их t-статистика меньше табличного значения: х2, х4, х5, х6, х7.

В модели оставили следующие факторы:

внесение минеральных удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур, кг (х1);

посевные площади зерновых культур, тыс. га (х3);

среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве, охоте, лесном хозяйстве, тыс. чел, (х8).

В итоге, модель имеет следующий вид:

у= -1534,59 + 24,46 х1 + 1,71х3 + 13,43х8

63

Коэффициент «чистой» регрессии а1 при факторе х1 показывает, что при увеличении внесения минеральных удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур на 1 кг валовой сбор зерна в среднем увеличится на 24,46 тыс. т при фиксированном положении посевных площадей зерновых культур и среднегодовой численности занятых в сельском хозяйстве.

Коэффициент «чистой» регрессии а3 при факторе х3 показывает, что при увеличении посевных площадей зерновых культур на 1 тыс. га валовой сбор зерна в среднем увеличится на 1,71 тыс. т при фиксированном положении внесения минеральных удобрений и среднегодовой численности занятых в сельском хозяйстве.

Коэффициент «чистой» регрессии а8 при факторе х8 показывает, что при увеличении среднегодовой численности занятых в сельском хозяйстве на 1 тыс. человек валовой сбор зерна в среднем увеличится на 13,43 тыс. т при фиксированном положении внесения минеральных удобрений и посевных площадей зерновых культур.

Проведем анализ регрессионной статистики, который представлен в таблице 6.

Множественный коэффициент корреляции (R) составил 0,91. Это означает, что связь между валовым сбором зерна и такими факторами, как внесение минеральных удобрений, посевные площади зерновых культур и среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве в совокупности, сильная.

64

Коэффициент линейной детерминации (R2) составил 0,846. То есть, изменение валового сбора зерна обусловлено изменением внесения минеральных удобрений, посевных площадей зерновых культур и среднегодовой численности, занятых в сельском хозяйстве в совокупности на

84,6%.

Далее рассчитали частные коэффициенты эластичности.

Э означает, что при увеличении внесения минеральных удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур на 1% валовой сбор зерна в среднем увеличится на 0,602% при фиксированном положении других факторов модели.

Э означает, что при увеличении посевных площадей зерновых культур на 1% валовой сбор зерна в среднем увеличится на 0,696% при фиксированном положении других факторов модели.

Э означает, что при увеличении среднегодовой численности занятых в сельском хозяйстве на 1% валовой сбор зерна в среднем увеличится на 0,599% при фиксированном положении других факторов модели.

Рассчитаем прогнозное значение валового сбора зерна, если прогнозное значение факторных признаков увеличивается на 10% от их среднего уровня.

у = -1534,59 + 24,46х1+1,71х3+13,43х8

Для начала найдем прогнозные значения факторов при увеличении на 10% от их среднего уровня (интенсивный прогноз):

65

хпр1 = 1,1 * х = 1,1 * 42,03 = 46,233 (кг) хпр1 = 1,1 * х = 1,1 * 695,82 = 765,402 (тыс. га) хпр1 = 1,1 * х = 1,1 * 76,16 = 83,776 (тыс. чел.)

Т.е. величину валового сбора зерна, если:

внесение минеральных удобрений составит 46,233 кг;

посевные площади зерновых культур составят 765,402 тыс. га;

среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве составит

83,776 тыс. чел.

упр = -1534,6 + 24,5 * 46,2 + 1,7*765,4 + 13,43*83,8 = 2030,22 (тыс. т)

Если внесение минеральных удобрений составит 46,233 кг, посевные площади зерновых культур – 765,402 тыс. га, а среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве – 83,776 тыс. чел., то валовой сбор зерна будет

2030,22 тыс. т.

Теперь найдем прогнозные значения факторов при уменьшении на 10% от их среднего уровня (инерционный прогноз):

хпр1 = 1,1 * х = 42,03 – (42,03 * 0,1)= 37,827 (кг)

хпр1 = 1,1 * х = 695,82 – (695,82 * 0,1) = 626,238 (тыс. га) хпр1 = 1,1 * х = 76,16 – (76,16 * 0,1) = 68,5 (тыс. чел.)

Т.е. величину валового сбора зерна, если:

внесение минеральных удобрений составит 37,827 кг;

посевные площади зерновых культур составят 626,328 тыс. га;

среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве составит 68,5 тыс. чел.

упр = -1534,6 + 24,5 * 37,827 + 1,7*626,238 + 13,43*68,5 = 1376,72 (тыс.т).

Если внесение минеральных удобрений составит 37,827 кг, посевные площади зерновых культур – 626,238 тыс. га, а среднегодовая численность занятых в сельском хозяйстве – 68,5 тыс. чел., то валовой сбор зерна будет

1376,72 тыс. т.

66

На основании значимости влияния расчетных показателей и предложенных прогнозных сценариев представлен расчет экономической эффективности производства зерновых культур (таблица 7).

Таблица 7 – Фактическая и прогнозная эффективность производства зерновых культур в России

Анализ множественной корреляции и регрессии доказал, что валовой сбор зерна во многом зависит от внесения минеральных удобрений, размеров посевных площадей и среднегодовой численности работников. При соблюдении данных рекомендаций при интенсивном сценарии развития валовой сбор и урожайность зерновых культур в России в значительной мере увеличится, что будет обеспечивать хозяйства и предприятия сырьем для дальнейшей переработки и комбикормом для животных. Также откроются новые рабочие места, что, в свою очередь, будет способствовать росту занятости населения, увеличению численности населения в сельских местностях и т. д.

67

Список использованной литературы

1.Долгосрочная стратегия развития зернового комплекса Российской Федерации до 2035 года: утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 10.08.2019 № 1796-р.

2.Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13.02.2019 г. № 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года». – URL: http://government.ru/docs/35733. – Текст: электронный.

3.Федеральная научно-техническая программа развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы. – URL: http://static.government.ru/media/files/ eiqtiyxiorgxotk7a497tyylamnIrs.pdf. – Текст: электронный.

4.Аварский Н.Д. Организационно-экономические предпосылки развития производства и реализации зерна кукурузы в странах БРИКС / Н.Д. Аварский // Экономика сельского хозяйства России. – 2017. - № 1. – С. 92-99.

5.Алтухов А.И. Размещение и специализация сельского хозяйства в контексте его пространственного развития / А.И. Алтухов // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2019. - № 12. – С. 2-7.

6.Алтухов А.И. Методологические положения моделирования пространственного развития сельского хозяйства России: незаслуженно забытые, но попрежнему востребованные / А.И. Алтухов // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2020. - № 7. – С. 2- 8.

7.Алпатов А.В. Проблемы управления размещением и специализацией сельскохозяйственного производства в аспекте реализации стратегии пространственного развития России / А.В. Алпатов // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2019. – № 4 (49). – С. 51-58.

8.Алпатов А.В. Оптимизация системы управления пространственным

размещением и специализацией сельскохозяйственных производств на основе

68

оценки государственных программ развития сельского хозяйства / А.В. Алпатов // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2019. – № 6(51). – С. 40-53.

9.Бирман А.М. Проблемы специализации сельского хозяйства / А.М. Бирман, Д.Ф. Вермель // АПК: экономика, управление. – 2018. - № 5.

10.Богатырев А. Математическое и вероятностное моделирование развития российского АПК / А. Богатырев, В. Литуев// АПК: экономика,

управление. – 2018. – №.8. – С. 20-30.

11.. Васютин И.М. Российский АПК – от импорта сельскохозяйственной продукции к экспортноориентированному развитию /

И.М. Васютин, Б.А. Лысенкова, Я.В. Воронина // Аграрный вестник Урала. - 2017. - № 3 (157). - С.12.

12.Жидков С.А. Агропромышленная интеграция как модель эффективной организации производственного сектора рынка зерна / С.А. Жидков // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. – 2019. – № 4. – С. 168-171.

13.Заворотин Е.Ф. Влияние цифровых технологий на развитие системы земельных отношений в сельском хозяйстве / Е.Ф. Заворотин, А.А. Гордополова, Н.С. Тюрина // Научное обозрение: теория и практика. – 2020. –

Т. 10, вып. 7. - С. 1305

14.Закшевская Е.В. Развитие инфраструктуры как фактор оптимизации товародвижения на агропродовольственном рынке / Е.В. Закшевская // Агропромышленная интеграция и ее роль в региональном АПК: материалы Международной НПК. – Ростов-на Дону: ВНИИЭиН, 2019 – Т. 1. - кн. 1. – С. 25-28.

15.. Иванова В.Н. Новые ориентиры развития АПК России на период до 2030 года / В.Н. Иванова, С.Н. Серегин // Пищевая промышленность. - 2018.

-№ 8. – С. 44-48..

69

16.Инновационное развитие аграрного сектора экономики России в условиях ЕАЭС / А.Г. Папцов, И.С. Санду, И.Г. Ушачев, Г.А. Полунин [и др.]. – Москва: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 176 с.

17.Кузьменкова В.Д. Развитие размещения и специализации сельского хозяйства Российской Федерации (теория, методология, практика) / В.Д. Кузьменкова. – Москва: Издательство ИП Насирддинова В.В., 2018. – 259 с.

18.Маслова В.В. Вопросы экономического регулирования в АПК: вчера, сегодня, завтра / В.В. Маслова, Н.Ф. Зарук, М.В. Авдеев // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2020. - № 12 (69). – С. 38-45.

19.Матвеева Е. Размещение и специализация сельскохозяйственного производства / Е. Матвеева, Ж. Кульчикова // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2018. - № 2. – С. 25

20.Научные основы схемы размещения и специализации сельскохозяйственного производства: монография / А.И. Алтухов, Л.Б. Винничек, Л.П. Силаева [и др.]. – Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х. акад., 2019. – 165 с.

21.Оболенский К.П. Экономическая эффективность сельскохозяйственного производства / К.П. Оболенский. – Москва: Экономика, 1974. – 136 с.

22.Основные направления размещения и специализации сельского хозяйства России: монография / А.И. Алтухов, А.Г. Папцов, А.А. Шутьков, А.Г. Семкин [и др.]. – Москва: Сам Полиграфист, 2020. – 348 с.

23.Пандемия 2020. Экономический кризис в России. Что надо делать / Р.И. Нигматулин, Б.И. Нигматулин, А.Г. Аганбегян, М.Д. Абрамов, В.А. Кашин. – Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2020. – С. 17,18.

24.Папцов А.Г. Планирование отраслевой структуры и размещения сельского хозяйства США / А.Г. Папцов // Экономика аграрного сектора в России и за рубежом. – Москва, 2018. – Т. 1. – С. 53-64.

70