CC BY
26
Generalov Ivan Georgiyevich FACTORS OF ECONOMIC .
economic sceinces
УДК 338.3
ФАКТОРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНА В РЕГИОНЕ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ АГРОКЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ
© 2018
Генералов Иван Георгиевич, старший преподаватель кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет (606340, Россия, Княгинино, ул. Октябрьская, 22, e-mail: [email protected])
Аннотация. Оценка зависимости экономической эффективности производства зерна от интенсивных и экстенсивных факторов является важным направлением в исследовании. Ее значимость возрастает всё больше, поэтому возникает необходимость поиска путей повышения устойчивости сельскохозяйственного производства к неблагоприятным погодным условиям в регионе. В статье автором дана оценка зависимости экономической эффективности от интенсивных и экстенсивных факторов при производстве зерна в различных агроклиматических условиях региона с помощью двухфакторной линейной регрессионной модели по семи агроклиматическим районам Нижегородской области. Цель работы заключалась в выявлении наиболее существенных факторов в отдельно взятых агроклиматических районах региона. Практическая составляющая проведенного нами исследования заключается в том, что мы установили, что в регионе интенсивные факторы в большинстве агроклиматических районов Нижегородской области существеннее влияют на экономическую эффективность производства зерна, а в Центральном левобережном (II) агроклиматическом районе наибольшее влияние оказывает экстенсивный фактор. Автор установил также, что отрицательное влияние экстенсивного фактора в целом на экономическую эффективность производства зерна в Нижегородской области вызвана проблемой выведения полезных земельных угодий из производства.
Ключевые слова: агроклиматический район, зерно, зерновое хозяйство, интенсивные факторы, множественный регрессионный анализ, сельское хозяйство, урожайность, устойчивость, экономическая эффективность, экстенсивные факторы.
FACTORS OF ECONOMIC EFFICIENCY OF PRODUCTION OF GRAIN IN THE REGION UNDER VARIOUS AGROCLIMATIC CONDITIONS
© 2018
Generalov Ivan Georgiyevich, senior teacher of «Economy and Automation of Business Processes» department Nizhny Novgorod state engineering and economic university (606340, Russia, Knyaginino, Oktyabrskaya St., 22, e-mail: [email protected])
Abstract. Assessment of dependence of economic efficiency of production of grain on intensive and extensive factors is the important direction in a research. Its importance increases more and more therefore there is a need of search of ways of increase in resistance of agricultural production to adverse weather conditions for the region. In article the author gave an assessment of dependence of economic efficiency on intensive and extensive factors by production of grain in various agroclimatic conditions of the region by means of two-factor linear regression model on seven agroclimatic areas of the Nizhny Novgorod Region. The purpose of work consisted in identification of the most essential factors in separately taken agroclimatic areas of the region. The practical component of the research conducted by us is that we established that in the region intensive factors in the majority of agroclimatic areas of the Nizhny Novgorod Region influence economic efficiency of production of grain more essentially, and in the Central Levoberezhny (II) agroclimatic district the greatest impact is exerted by an extensive factor. The author established also that she in general on economic efficiency of production of grain in the Nizhny Novgorod Region is called negative influence of an extensive factor by a problem of removal of useful land grounds from production.
Keywords: agroclimatic area, grain, grain farm, intensive factors, multiple regression analysis, agricultural industry, productivity, stability, economic efficiency, extensive factors.
Исторически сложилось, что для жителей Российской Федерации хлебные злаки формируют 45 % продовольственного рынка, дают 60 % белка, 70 % углеводов. Зерно остаётся единственным сельскохозяйственным экспортным товаром [1, с. 3; 2; 3]. Вместе с тем на развитие сельскохозяйственного производства все более сказывается снижение его производственного потенциала, ухудшение финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей, возрастающие диспропорции в ценовых соотношениях на сельскохозяйственную и промышленную продукцию. Все это отражается на эффективности ведения отраслей сельского хозяйства [4, с. 24; 5].
Одним из важных показателей, отражающих экономическую эффективность производства является рентабельность произведенной продукции. Показатель рентабельности выступает индикатором эффективности воспроизводственного процесса, возможностей и потенциала развития производства. Он характерен для всех сфер экономической деятельности, но применительно к рыночной среде производства сельскохозяйственной продукции требует детального исследования, результаты которого представлены в данной работе [6, с. 215; 7].
Агроэкологические особенности Нижегородской области накладывают серьезный отпечаток на развитие регионального зернового хозяйства. Проблема повышения устойчивости сельскохозяйственного производства
к неблагоприятным погодным воздействиям (засухам, суховеям, заморозкам, низким отрицательным или высоким положительным температурам, избыточному увлажнению и т.п.) в последние годы в условиях глобальных и региональных изменений климата существенно обострилась [8, с. 66; 9]. Агроклиматические различия создают в каждом отдельно взятом агрорайоне Нижегородской области уникальные производственные особенности.
Сегодня агроклиматическое районирование является важным направлением исследования. Со времен Советского Союза существует много различных доказательств необходимости изучения этого вопроса с апробацией на различных территориях страны. Особый вклад в развитие данного направления сделала такие видные советские ученые, как А. И. Войеков, П. И. Броунов, А. В. Колоссовский, Г. Т. Селянинов, П. И. Колосков, Р. Э. Давид, А. М. Шульгин, А. В. Федорова и ряд других исследователей [10-15]
Формирование целей статьи (постановка задания). Для оценки зависимости экономической эффективности от интенсивных и экстенсивных факторов при производстве зерна в различных агроклиматических условиях региона нами была использована двухфакторная линейная регрессионная модель по семи агроклиматическим районам Нижегородской области [16-18]. В качестве результативного показателя нами был взята рента-
экономические науки
Генералов Иван Георгиевич ФАКТОРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ...
бельность производства зерна (%). Экстенсивный путь развития зернового хозяйства подразумевает наращивание отведенных посевных площадей под сельскохозяйственные культуры данного типа, поэтому в качестве фактора, отражающего экстенсивный путь развития нами была взята доля посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни (Х1), выраженная в процентах. Для отражения интенсивных факторов производства мы использовали урожайность зерновых и зернобобовых культур (Х2) в Нижегородской области, так она отражает использование качественных технологий в производстве, степень химизации и эффективность использования удобрений и машинно-тракторного парка.
Исследование зависимости экономической эффективности производства зерна в Нижегородской области от интенсивных и экстенсивных факторов проводилось по сельскохозяйственным организациям Нижегородской области Северо-Восточного (I) (обследовано 43 организации), Центрального левобережного (II) (обследовано 38 организаций), Приречного почвозащитного (III) (обследовано 29 организаций), Пригородного (IV) (обследовано 64 организации), Центрального правобережного
(V) (обследована 61 29 организация), Юго-Западного
(VI) (обследовано 18 организаций), Юго-Восточного
(VII) (обследовано 94 организации) агроклиматических районов. В статистическую выборку нами не были включены крупные производители зерна в регионе, так как полученные значения регрессии из-за низкой степени однородности данных были бы незначимы, а значит, результаты исследования оказались неточными. Полученные уравнения множественной регрессии с двумя факторами сведены в таблице 1.
Таблица 1 - Уравнения регрессии
Агрорайон Ъ равнение регрессии 3Lyili2
I v = -11,04 7 - 0 3 8Xi + 3,734X2 0357 0,123
II у = -25,139 - 0,546X1 + 0,755X2 0,409 0.16S
III у = -18,497 - 0.216X1 +2,063X2 0,626 0392
EV v = -7 2 5 7 + 0,094Xi + 0,89 5X2 0,24 0,053
V v =-11345+0,035X1- 1.622X2 0,236 0.0S2
VI v = -3,791 - 0,53 5Xi - 2.726X2 0,561 0315
vn v = -17379 - 0,001X1 + 1,936X2 0302 0,061
1. В Северо-Восточном (I) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 11,047 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать снижению рентабельности производства зерна на 0,38 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 3,784 %. Связь между исследуемыми факторами умеренная. Вариация рентабельности производства зерна на 12,8 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 87,2 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
2. В Центральном левобережном (II) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 25,139 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать снижению рентабельности производства зерна на 0,546 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 0,755 %. Связь между исследуемыми факторами умеренная. Вариация рентабельности производства зерна на 16,8 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 83,2 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
3. В Приречном почвозащитном (III) агрорайоне при
нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 18,497 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать снижению рентабельности производства зерна на 0,216 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 2,063 %. Связь между исследуемыми факторами заметная. Вариация рентабельности производства зерна на 39,2 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 60,8 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
4. В Пригородном (IV) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 7,257 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать увеличению рентабельности производства зерна на 0,094 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 0,895 %. Связь между исследуемыми факторами слабая. Вариация рентабельности производства зерна на 5,8 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 94,2 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
5. В Центральном правобережном (V) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 11,345 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать увеличению рентабельности производства зерна на 0,035 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 1,622 %. Связь между исследуемыми факторами слабая. Вариация рентабельности производства зерна на 8,2 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 91,8 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
6. В Юго-Западном (VI) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 3,791 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать снижению рентабельности производства зерна на 0,535 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 2,726 %. Связь между исследуемыми факторами заметная. Вариация рентабельности производства зерна на 31,5 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 68,5 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
7. В Юго-Восточном (VII) агрорайоне при нулевых значениях доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна убыточность его производства составит 17,379 %. Увеличение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 % и неизменной урожайности зерна будет способствовать снижению рентабельности производства зерна на 0,001 %. Увеличение урожайности на 1 ц/га при неизменной доле посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни приведет к росту рентабельности производства зерна в среднем на 1,963 %. Связь между
Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018. Т. 7. № 2(23)
115
Generalov Ivan Georgiyevich FACTORS OF ECONOMIC .
economic sceinces
исследуемыми факторами умеренная. Вариация рентабельности производства зерна на 6,1 % объясняется вариациями доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни и урожайности зерна, а оставшиеся 93,9 % приходятся на факторы, не вошедшие в модель.
Для ранжирования факторов по тесноте связи с результативным показателем необходимо оценить частные коэффициенты корреляции полученных моделей множественной регрессии (таблица 2).
Таблица 2 - Частные коэффициенты корреляции в моделях
Агрорайон ryx1 ryx2
I -0,051 0,333
II 0,373 0,321
III -0,149 0,611
IV 0,073 0,235
V 0,033 0,286
VI -0,258 0,461
VII -0,034 0,295
Связь рентабельности производства зерна с его урожайностью по всем агроклиматическим районам Нижегородской области прямая, а частные коэффициенты корреляции варьируются от 0,235 до 0,611. Оценка связи рентабельности производства зерна с долей посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни показала, что в Северо-Восточном (I), Приречном почвозащитном (III), Юго-Западном (VI) и Юго-Восточном (VII) она обратная, а в Центральном левобережном (II), Пригородном (IV) и Центральном правобережном (V) прямая, причем в Центральном левобережном (II) она характеризуется самой высокой связью по всему региону - умеренной.
Немаловажным в исследовании является определения факторов, которые оказывают наибольшее влияние на результативный показатель.
Таблица 3 - Стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности
Ахрорайои Стандартизированные коэффициенты регрессии Коэффициенты эластичности
ft ft Э; Э;
I -0,131 0.3 63 -0.723 2 360
II -0,287 0,189 -2,401 1.188
III -0,139 0,608 -0,786 3.289
IV 0,052 0.230 0.270 1.140
V 0,018 0,285 0,059 1,050
VI -0.322 0,502 -2,944 4343
vn -0.090 0302 -0.228 2396
В целом можно отметить, что во всех агроклиматических районах на рентабельность производства оказывает большее влияние урожайность зерновых культур за исключением Центрального левобережного (II) агроклиматического района, где изменение доли посевов зерновых и зернобобовых культур в структуре пашни на 1 процентный пункт способствует снижению рентабельности производства зерна 2,401 процентных пункта.
Полученные результаты исследования показывают, что в различных агроклиматических районах Нижегородской области экстенсивные и интенсивные факторы оказывают неодинаковое влияние [19; 20]. Тем не менее, в регионе интенсивные факторы в большинстве намного существеннее для экономической эффективности производства зерна, что подтверждает необходимость дальнейшего технического перевооружения сельского хозяйства Нижегородской области во всех ее муниципальных районах вне зависимости от агроклиматических особенностей. В Центральном левобережном (II) агроклиматическом районе наибольшее влияние оказал экстенсивный фактор, что объясняется низким интересом к данным культурам у сельскохозяйственных организаций этого агрорайона из-за сложных природно-климатических условий. Однако нельзя не отметить отрицательное влияние экстенсивного фактора в целом на экономическую эффективность производства зерна.
Решение данной экономической проблемы для регионального зернового хозяйства заключается в необходимости остановить выведение полезных земельных угодий из производства.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Монастырский О. А., Селезнева М. П. Зерновое хозяйство - основа продовольственной безопасности страны // АГРО XXI. 2008. № 4-6. С. 3-6.
2. Шамин А. Е. Государственное регулирование аграрного сектора экономики за рубежом // Вестник НГИЭИ. 2010. Т. 1. № 1. С. 4-15.
3. Мартышенко С. Н., Мартышенко Н. С., Гусев Е. Г. Оптимизация календарного плана реализации программ на основе синергетического подхода // Проблемы теории и практики управления. 2008. № 6. С. 90-97.
4. Силаева Л. П. Эффективность производства и реализации сельскохозяйственной продукции в стране // Агропродовольственная политика России. 2014. № 1 (25). С. 24-28.
5. Васильев К. А., Шамин А. Е. Методические подходы к оценке потенциала кластеризации аграрной сферы региона // Вестник НГИЭИ. 2016. № 5 (60). С. 7-18.
6. Боговиз А. В., Оскорбин Н. М., Роговский Е. И. Принципы формирования системы индикативного планирования производства зерна в Алтайском крае // Известия Алтайского государственного университета. 2010. № 2-1. С. 215-218.
7. Корнилов Д. А., Моряшова Ю. А., Соколова Д. А. Экономическое прогнозирование в регионах // Иннов: электронный научный журнал. 2011. № 3 (8). С. 3.
8. Белолюбцев А. И., Асауляк И. Ф. Агроклиматическое обеспечение продукционных процессов сельскохозяйственных культур в условиях центрального района нечерноземной зоны // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2013. № 4. С. 66-84.
9. Рзун И. Г., Старкова Н. О. Управление конкурентоспособностью региона // Вестник НГИЭИ. 2016. № 11 (66). С. 89-99.
10. Мищенко З. А. Агроклиматология. Одесса, 2006. 540 с.
11. Колосовский Н. Н. К вопросу об экономическом районировании // Пространственная экономика. 2009. № 1. с. 102-123.
12. Экономическое районирование России: Доклад Госплана III сессии вцик. Изд-во ВЦИК. 1922.
13. Заикин В. П., Лисина А. Ю., Румянцев Ф. П., Шамин А. Е., Борисова Е. Е. Эффективность зеленых удобрений в севооборотах на суглинистых почвах Волго-Вятского региона. Монография / Княгинино. 2015. 386 с.
14. Закирова О.В., Смирнова П.Д. Стратегическое управление в АПК в современных условиях // Актуальные проблемы экономики современной России. 2017. № 4. С. 78-82.
15. Мичурина Ф. З., Теньковская Л. И. Экономико-статистическое исследование влияния внешней среды на сельское хозяйство региона // Вестник НГИЭИ. 2017. № 3 (70). С. 111-122.
16. Мартышенко Н. С. Формирование Ивент-стратегии развития въездного туризма в Приморском крае // Event-маркетинг. 2012. № 3. С. 178-197.
17. Martyshenko S. N., Egorov E. A., 2011. Information Technology for Increasing Qualitative Journal of Modern Applied Statistical Methods. 2011. Т. 10. № 1. С. 207-213.
18. Мартышенко С. Н., Мартышенко Н. С. Современные методы обработки маркетинговой информации: Монография: Издательство ВГУЭС, 2014. 148 с.
19. Козырь Н. С. Подходы к определению глобальной конкурентоспособности // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 26 (311). С. 39-52.
20. Старкова О. Я. Анализ земельных ресурсов малого бизнеса в сельском хозяйстве // Аэкономика: экономика и сельское хозяйство. 2017. № 6 (18). С. 5.
Статья поступила в редакцию 16.03.2018
Статья принята к публикации 25.06.2018
