Эконометрический Анализ взаимосвязи между размером общей площади сельскохозяйственных культур и количеством сельскохозяйственной техники по РФ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.432

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ РАЗМЕРОМ ОБЩЕЙ ПЛОЩАДИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР И КОЛИЧЕСТВОМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ

ПО РФ

Иванилова В.Е.,студентка, Научный руководитель: Богомолов А.И., к.т.н., доцент Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва

Аннотация: Анализ причины спада объемов производства в сельском хозяйстве путем выявления зависимости объема посевных площадей с/х культур от размера парка с/х техники по РФ.

Ключевые слова: площадь с/х культур по РФ, парк с/х техники по РФ, взаимосвязь, тест Фишера, дроби Стьюдента, Тест Голдфелда-Квандта, критерий Дарбина-Уотсона.

ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE INTERACTION BETWEEN THE SIZE OF THE TOTAL AREA OF AGRICULTURAL CULTURES AND THE QUANTITY OF AGRICULTURAL MACHINERY IN THE RUSSIAN

FEDERATION

Ivanilova V.E.

Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow

Absract. Analysis of the reason for the decline in production in agriculture by identifying the interaction between the size of the total area of agricultural cultures and the quantity of agricultural machinery in the Russian Federation.

Keywords: Agricultural area in the Russian Federation, fleet of agricultural equipment in the Russian Federation, interrelation, Fisher test, Student's fraction, Goldfeld-Quandt test, Darbin-Watson criterion.

направления определяется его высокой долей в валовом выпуске продукции аграрного сектора, которая составляет почти половину от общего объема производства. Важно заметить, что экономика сельского хозяйства, а также уровень обеспечения населения важными продуктами питания напрямую зависят от развития растениеводства. Возникает явная

необходимость поддерживать, развивать и совершенствовать данный вид деятельности [1].

Однако на сегодняшний день отрасль сельского хозяйства в РФ является отстающей и недостаточно инвестируемой ни со стороны государства, ни со стороны частных инвесторов.

Инновационная деятельность

преимущественно реализуется за счет собственных средств предприятий,

составляющих 59.3% в общей структуре затрат на технологические инновации (рис. 1) [2].

1. Постановка задачи

На сегодняшний день аграрный сектор играет важную роль в экономике многих стран. Вопрос продовольственной безопасности для каждого государства, в том числе и для России, является всегда значимым и актуальным. Под продовольственной безопасностью понимается гарантия стабильного удовлетворения потребностей населения в продуктах питания, которые производится в аграрном секторе. Важно отметить, что сельское хозяйство также создает сырье для различных отраслей промышленности. От того, насколько эффективно будет работать данная отрасль, зависит уровень экономического развития всей страны.

Сельское хозяйство подразделяется на два основных направления: животноводство и растениеводство. Значимость второго

Второе место среди источников финансирования занимают кредиты и займы (39%), поскольку сельскохозяйственные предприятия зачастую не имеют достаточных финансовых ресурсов для осуществления долгосрочных инвестиций. Вклад других источников минимален: бюджетная поддержка суммарно обеспечивает лишь 1.1% затрат на технологические инновации (в том числе, 0.5% - за счет средств федерального бюджета; 0.6% - за счет средств бюджетов субъектов РФ и местных бюджетов); иностранные инвестиции - 0.5%.

Затраты на технологические

инновации по источникам

финансирования Собствен ные

средства

организации

■ Федеральный бюджет

Рис. 1. Структура затрат на технологические инновации сельскохозяйственных организаций по источникам финансирования, 2016 г.

Инвестирование в аграрный сектор связано с высоким уровнем риска, именно поэтому в данную отрасль экономики финансовые вложения осуществляются крайне редко со стороны частных инвесторов. Государственное финансирование является недостаточным. У самих же производителей нет средств закупать новую усовершенствованную дорогостоящую технику, поэтому используются устаревшие модели. Таким образом, низкая механизация труда - особенность аграрного сектора. Следовательно, существуют и большие расходы на рабочий персонал.

Для решения данной проблемы необходимо разработать государственные программы, которые бы повысили инвестиционную привлекательность сельскохозяйственной

отрасли, что позволило бы обновить устаревшую технику, повысить производительность труда и сократить численность персонала.

Нехватка инвестиций сказывается на технической оснащенности: наблюдается спад количества используемой с/х техники по РФ

(рис. 2) [3].

Наличие сельскохозяйственной техники по РФ на конец года, тыс.

2500 -шт

2000 1500 1000 500

00000000000000000 22222222222222222

Год

Рис. 2. Динамика показателя «Наличие сельскохозяйственной техники по РФ на конец года» Как результат сокращения технического обеспечения мы видим отрицательную тенденцию объема посевных площадей с/х культур (рис. 3) [3].

Рис. 3. Динамика показателя «Общая посевная

площадь с/х культур по РФ» Именно поэтому вопрос, связанный с увеличением технической базы организаций, занятых в растениеводстве, актуален на сегодняшний день в РФ. Решив данную проблему, производители смогут переходить на новые технологические уровни в производстве, сокращая издержки. Следовательно,

отечественные компании будут иметь возможность повысить объемы производства, снизить цены и создать более качественную продукцию, тем самым повышая свою конкурентоспособность на мировом рынке, что сегодня является необходимым.

0

«Хроноэкономика» № 1 (14). Январь 2019 www.hronoeconomics.ru

50

Целью данной работы является проверить действительно ли объем посевных площадей с/х культур по РФ находится в прямой зависимости от размера парка сельскохозяйственной техники. 2. Оценка зависимости выбранных показателей

Визуально графики посевной площади (рис. 3) и количества с/х техники по РФ (рис. 2) имеют общую отрицательную тенденцию в период с 2001 по 2017 гг. Чтобы доказать зависимость этих двух величин стоит провести ряд тестов. Итак, исходные данные взяты из базы Федеральной службы государственной статистики для анализа и приведены в табл. 1: Таблица 1. Исходные данные

Общая

Наличие посевная

Год сельскохозяйственной площадь с/х

техники по РФ на конец культур по

года, тыс. шт РФ, млн га

(X) (V)

2001 2130 83,8

2002 1967 83,5

2003 1786,8 78,3

2004 1623,9 77,3

2005 1464,9 75,8

2006 1339 75,3

2007 1228 74,8

2008 1104 72,9

2009 1001 70,8

2010 939,8 71,2

2011 888,9 72,1

2012 840,7 64,2

2013 791,6 70,2

2014 732,1 69,9

2015 715,7 68,5

2016 788,4 72,6

2017 708,1 67,9

Анализ любой модели начинается с ее оценки. Используем для этого функцию ЛИНЕИН (табл. 2).

а1 а0

8а2 0,010515 61,07459

8а1 0,001047 1,321186

Я2 0,870591 1,939879

р 100,9116 15

379,7436 56,44697

Спецификация модели имеет вид:

Уг = 61,0746 + 0,0105 *х + £{

1. Используем тест Фишера для проверки качества данной модели. Из Таблицы 2 - Б =100,9116. Найденное F критич. = 4,5431. Можно заметить явное различие этих коэффициентов: число Фишера больше критического примерно в 22 раза, что говорит о качестве модели. Итак, тест пройден - полученная модель качественная.

2. Следующим тестом для определения взаимосвязи размера общей посевной площади сельхоз культур и размера парка основных видов техники в сельскохозяйственных организациях по РФ является проверка статистической значимости коэффициентов. В результате этой проверки были найдены следующие дроби Стьюдента: tao=46,2271, 1а1=10,0455. Так как данные показатели выше найденного t критического (2,1314), оценка статистически значима.

3. Тест Голдфелда-Квандта стал следующим шагом исследования. Расчеты представлены в Таблице 3.

Таблица 3. Тест Голдфелда-Квандта

У X

83,8 708,1 -0,06398 127,8022

83,5 715,7 0,016259 12,42628

78,3 732,1 0,794709 1,903518

77,3 788,4 15,48457 4

75,8 791,6 56,10648 14,49352

75,3 840,7

74,8 888,9

72,9 939,8 0,450739

70,8 1001 Fкр= 7,708647

71,2 1104

72,1 1228

64,2 1339

70,2 1464,9 0,004062 61,90316

69,9 1623,9 0,004212 7,331392

68,5 1786,8 0,188584 2,835271

72,6 1967 0,929657 4

67,9 2130 7,473289 32,15504

В результате проведения тест Голдфелда-Квандта не была обнаружена

гетероскедастичность:

• ОО = 0,450739, Бкр = 7,70865 - т.к. Бкр > ОО, не обнаружена гетероскедастичность.

Следовательно, можно продолжить изучение показателей, так как они однородны.

4. Следующий этап данной работы связан с проведением теста на автокорреляцию Дарбина-Уотсона. Показатель DW по расчетам равен

2,54839. Далее определяем значащие точки dL и dU для 5% уровня значимости. Для k = 1 и п = 17: dL = 1,13; dU = 1,38.

Результаты теста отображены на рис. 4.

Пол.авт.

0

DW = 2,54839

Зона неопр.

!токор. Зона неог

Отриц

dl=1,13 du=1,38 4-du = 2,62 4-dl =2,87

Рис. 4. Тест на автокорреляцию Дарбина-Уотсона

Вывод по тесту Дарбина-Уотсона: не обнаружена автокорреляция. Это является одним из подтверждений высокого качества модели. Отсутствие связи между соседними случайными остатками доказывает, что модель действительно полная и все регрессоры были учтены.

Таким образом, можно приступить к заключительной проверки, а именно вычислить корреляцию между показателями: размер посевной площади с/х культур и количество с/х техники по РФ. С помощью функции КОРРЕЛ Microsoft Office Excel найдем ее значение. Коэффициент корреляции = 0,933055, что составляет почти 93%. Это, безусловно, является подтверждением гипотезы о том, что размер общей посевной площади с/х культур по РФ напрямую зависит от уровня технического обеспечения сельскохозяйственной отрасли.

Вывод

Ежегодный рост потребностей населения РФ в продуктах питания, легкой и пищевой промышленности в сырье требует развития сельского хозяйства, в том числе такого направления, как растениеводство. На сегодняшний день крайне актуален вопрос, связанный с повышением объемов производств организаций, занятых в сельском хозяйстве.

Данное исследование установило, что размер посевных площадей сельскохозяйственных

культур напрямую зависит от количества техники, используемой производителями. Следовательно, чтобы удовлетворить ежегодно растущий спрос на продукцию, необходимо увеличить размер парка сельскохозяйственной техники по РФ, направив дополнительные инвестиции в аграрный сектор.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

[1]. Родионова О.А. Устойчивость развития и эффективность господдержки сельского хозяйства: методический аспект // Агропродовольственная политика России. 2016. № 12. С. 11-14.

[2]. Дитковский К.А. Инновационная деятельность организаций сельского хозяйства, - URL: https://issek.hse .rn/data/2017/09/21/1172999292 /NTI_N_66_21092017.pdf. (Дата обращения: 15.12.2018)

[3]. Федеральная Служба Государственной Статистики - URL: http://www.gks.ru/ (Дата обращения: 15.12.2018).

[4] Ершов В.Ф. БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА РОССИИ В КОНТЕКСТЕ ПРОЦЕССОВ ГЛОБАЛИЗАЦИИ / Вестник Московского университета. Серия 27: Глобалистика и геополитика. 2015. № 3-4. С. 48-59.

4

V V