CC BY
60
ство которых в муниципальном образовании недостаточно или отсутствует.
Параметры пессимистического сценария отражают жесткие ограничения и смещение экономики аграрного сектора в более неблагоприятные условия по сравнению с фактическим состоянием. При пессимистическом сценарии сохранится неблагоприятное соотношение цен на промышленную и сельскохозяйственную продукцию. Значительное сокращение государственной поддержки и финансирования отраслей сельского хозяйства обусловливает последовательное ухудшение финансового состояния сельхозпредприятий. Медленный рост доходов населения предполагает, соответственно, низкий спрос на продукцию, производимую сельскими товаропроизводителями.
Рассмотрение сценария безопасного развития предполагает функционирование агропродовольствен-ного сектора при существующих тенденциях экономического развития и предусматривает инерционное усиление сложившихся позитивных тенденций, в том числе тех, которые ведут к прекращению спада сельскохозяйственного производства в агропредприятиях. Данный сценарий, ориентированный на медленный выход экономики аграрного сектора из кризисного положения и сохранение напряженного финансового состояния сельхозпредприятий, рассчитан на сохранение умеренной государственной поддержки аграрного сектора экономики. Доходы населения возрастут незначительно,
что позволит сохранить умеренные темпы роста спроса на сельскохозяйственную продукцию.
Сценарий устойчивого развития включает в себя экономическое регулирование и осуществление широкомасштабной государственной поддержки сельхозтоваропроизводителей на федеральном, республиканском и муниципальном уровнях управления, что, в свою очередь, обуславливает создание благоприятной рыночной конъюнктуры для развития производства. Проводимая правительством агропродовольствен-ная политика позволит принять антикризисные меры, способствующие устранению межотраслевого диспаритета цен и установлению оптимального соотношения цен на средства производства для сельского хозяйства. Рост реальных доходов, повышение жизненного уровня и качества жизни населения обусловят повышенный спрос на производимую продукцию.
Предложенные сценарии развития позволяют конструировать различные модели производства и использования сельскохозяйственной продукции на муниципальном уровне (табл. 1).
Таким образом, проведенные расчеты показывают потенциальные возможности вывоза за пределы муниципального образования зерна, картофеля, молока, которые превышают потребности населения. По остальным продуктам уровень самообеспеченности населения базового муниципального образования составляет менее 100%, что предполагает их ввоз из других муниципальных образований.
Таблица 1. Объемы потребления и производства основных видов сельскохозяйственной продукции ___________________________в Бирском районе РБ на перспективу, тонн________________________
Продукция Потребление Производство *
Прожиточный минимум Нормы ИП РАМН Сценарии развития **
РФ РБ 1 2 3
Зерно 8040 8032 7230 29100 44045 66800
Подсолнечник 2136 2214 2562 105 709 2110
Картофель 7265 7072 6375 13570 17293 20500
Овощи 6448 6651 9596 3843 6123 7730
Мясо (в убойном весе) 1812 1786 5390 2800 3915 5453
Молоко 15463 14755 18995 16948 24365 33027
Яйцо, тыс. шт. 9355 9320 18403 7301 8858 9786
В расчетах учитываются объемы производства продукции хозяйств всех категорий района.
* Сценарии развития: 1 - пессимистический, 2 - безопасного развития, 3 - устойчивого развития.
Итак, использование результатов проведенного нами сценарного прогнозирования агропродо-вольственного сектора на муниципальном уровне позволяет сделать вывод о применении данного перспективного направления для разработки прак-
тических рекомендации в направлении совершенствования механизмов управления в других муниципальных образованиях Республики Башкортостан и Российской Федерации с аналогичными экономическими условиями производства.
СЦЕНАРНЫЕ ПРОГНОЗЫ ЧИСЛЕННОСТИ ЗАНЯТЫХ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ РОССИИ
Т.В. Блинова, д.э.н., зав. лаб., С.Г. Былина, науч. сотр. Института аграрных проблем РАН
Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 20082012 гг. определила основные направления развития отрасли, а также механизмы реализации предусматриваемых мероприятий и показатели их результативности. Одним из приоритетных направлений развития сельского хозяйства является расширение использования интенсивных технологий, совершенствование организации производства, что приведет к повышению производительности труда. В связи с этим необходимо оценить, как изменится численность занятых в отрасли, если указанные программные задачи будут реализованы и каким будет отклик структуры занятости на изменения, связанные с новой инвестиционной и тех-
нологической политикой. Статья представляет собой один из этапов исследования и прогнозирования влияния мер экономической политики на изменение параметров занятости. Целью данного исследования является разработка сценарных прогнозов динамики численности занятых в сельском хозяйстве РФ до 2020 г. в зависимости от изменения спроса на труд и факторов его определяющих.
Экономический анализ спроса труд является фундаментальным инструментом исследования особенностей поведения отраслевых и региональных рынков труда. Равновесие спроса и предложения детерминирует рыночную цену услуг труда (заработную плату), а также объем труда, который определяется, во-первых, численностью занятых, во-вторых, количе-
ством отработанного времени, в-третьих, уровнем производительности труда. Поведение кривой спроса на рынке труда в аграрном секторе экономики имеет свои особенности, обусловленные как поведением цен на услуги труда, производимые товары, используемые ресурсы, так и динамикой производительности труда, колебаниями объема применяемого капитала, используемыми технологиями, степенью развития конкуренции, характером рыночной власти, пропорциями между сегментами сельскохозяйственной и несельскохозяйственной экономической активности. Поскольку спрос на труд носит производный характер и определяется спросом на производимые товары, была также выполнена эконометрическая оценка модификации функции Кобба-Дугласа.
В экономической литературе известно использование производственной функции в отраслевых задачах путем включения дополнительных переменных, способных повысить точность модели [1, 2]. Нами дополнительно выполнена оценка влияния роста объема инвестиций, предусмотренного Программой развития сельского хозяйства, а также отношения средней начисленной заработной платы в сельском хозяйстве к среднему значению в экономике РФ. Рост инвестиций, сопровождаемый внедрением трудосберегающих технологий, уменьшает спрос на труд. Отношение заработной платы в сельском хозяйстве к оплате труда в экономике РФ отражает не только трудовые предпочтения работников, но и монопсоническую структуру аграрного рынка труда.
Оцениваемую зависимость можно представить в следующем виде:
1_п и = Yo + Y1 -п Кг + Y2 -п Хг + Y4 -п !г + Y5 -п Wr (1),
где X - значение валовой добавленной стоимости (ВДС), К - стоимость основных фондов, - - численность занятых в сельском и лесном хозяйстве, ! - объем инвестиций в отрасль (с лагом в один год), W -отношение заработной платы в сельском и лесном хозяйстве к средней по российской экономике.
Рассматривался временной интервал 1999-2007 гг., характеризующийся ростом производства сельского хозяйства, инвестиций и объемов валовой добавленной стоимости на фоне снижения стоимости основных фондов и сокращения численности занятых в отрасли. В 1998-2007 гг. численность занятых в сельском и лесном хозяйстве РФ сократилась на 22,7%, с 8963 до 6925 тыс. чел., а выпуск продукции при этом вырос на 58% (в ценах 2007 г.), инвестиции в отрасль увеличились почти в 2 раза (198,7%), при этом доля оплаты труда в сельском хозяйстве от экономики в целом снизилась от 0,45 (1999 г.) до 0,43 (2007 г.). Источником данных послужил «Российский статистический ежегодник» [3]. В процессе исследования были выполнены преобразования переменных, связанные с изменением классификаторов Росстата (переход от ОКОНХ к ОКВЭД с 2005 г.) и учетом инфляционных процессов при анализе стоимостных показателей. Так, в соответствии с новым классификатором в состав численности занятых в сельском хозяйстве включены и занятые в лесном хозяйстве (1,52,6% от общей численности). Также произведена переоценка показателей, измеряемых в денежном выражении (валовой добавленной стоимости, инвестиций, основных фондов), с использованием метода прямого дефлятирования.
Анализ матрицы корреляций между исследуемыми показателями обнаружил высокую степень взаимосвязи. Для того, чтобы избежать мультиколлинеарности при построении регрессионных урав-
нений, показатели валовой добавленной стоимости, стоимости основных фондов и объема инвестиций объединены в один фактор с помощью метода главных компонент. В результате получен фактор N1, удовлетворяющий следующему уравнению:
N = 0,341 *1п ! + 0,371 1п X - 0,370 1п С, (2)
Фактор N объясняет 85,3% суммарной дисперсии объединяемых параметров, а переменные нормированы стандартным образом. С использованием полученного фактора и параметра, отражающего отношение заработной платы в отрасли к средней по экономике построена следующая модель:
1п - = 8,696 - 0,348*1п W - 0,099* N. (3)
Модель (3) и ее коэффициенты статистически значимы с доверительной вероятностью 95%, максимальная относительная погрешность составляет 2,5%.
Полученная модель достаточно точно описывает ретроспективный ряд показателя численности занятых в сельском и лесном хозяйстве РФ. Можно предположить, что при сохранении существующих тенденций изменения показателей, входящих в уравнения (2) и (3), модель может быть использована для прогнозных оценок потребности сельского хозяйства РФ в рабочей силе. В качестве информационной базы для разработки сценарных прогнозов нами использованы целевые ориентиры Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг., а также инерционного и инновационного вариантов Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ до 2020 г. [4, 5]. Темпы роста производства сельскохозяйственной продукции до 2012 г. по Государственной программе предполагаются около 4% в год, что несколько выше, чем к началу прогнозного периода (102,7%). После 2012 г. прогнозируется снижение темпов роста с выходом к 2020 г. на уровень 2-3%. Рост производства будет осуществляться за счёт повышения производительности труда со среднегодовыми темпами, составляющими от 4 до 5%.
Инвестиции в сельское хозяйство будут увеличиваться в соответствии с мерами, предусмотренными Государственной программой (до 115% в год). Инерционный вариант развития сельского хозяйства, рассмотренный в «Концепции 2020», характеризуется недостаточно высокими темпами роста инвестиций, что будет сдерживать технологическое обновление сельскохозяйственного производства и внедрение трудосберегающих технологий.
Инновационный вариант Концепции предусматривает реализацию в полном объёме мер, определённых Государственной программой развития сельского хозяйства на 2008-2012 годы. В последующий период предусматривается дальнейшее стимулирование роста инвестиций в сельское хозяйство из всех источников финансирования с целью увеличения объёмов основных фондов в 5 раз (2007-2020 гг.). Кроме того, предполагается реализация крупных инвестиционных проектов на принципах проектного финансирования. В результате предложенных мер степень обновления основных фондов сельского хозяйства в соответствии с Государственной программой вырастет с 3,9% (2008 г.) до 7,4% (2012 г.). Таким образом, если по инерционному варианту Концепции степень обновления
составит в среднем 6,3% в год (2012-2020 гг.), то по инновационному варианту - примерно 7,4%.
Ретроспективный анализ данных показал, что, несмотря на рост инвестиций в сельское хозяйство, их объем не был достаточным. В результате стоимость основных фондов уменьшалась, коэффициент выбытия превысил коэффициент обновления, отражая, в том числе, высокую степень износа (46,6%), основных фондов.
Результаты сценарного прогнозирования численности занятых в сельском и лесном хозяйстве РФ до 2020 г. представлены на рис. 1. Численность занятых, как показали расчеты, наиболее чувствительна к изменению коэффициента выбытия основных фондов. Так, выравнивание коэффициентов обновления и выбытия приводит к снижению численности занятых на 1,5%. Увеличение коэффициента выбытия на 1% при значении коэффициента обновления на уровне 2007 г. снижает численность занятых на 2,1%, аналогичное увеличение коэффициента обновления ведет к снижению численности занятых на 1,5%. Подобная реакция спроса на труд объясняется разными темпами роста производительности труда.
1998 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019
—•—Занятые фактически —0—Прогноз по Госпрограмме —Д—Прогноз по инерционному варианту —Ж—Прогноз по инновационному варианту
Рисунок 1. Динамика численности занятых в сельском и лесном хозяйстве РФ по различным вариантам прогноза
Согласно полученным данным к 2012 г. численность занятых в сельском и лесном хозяйстве РФ снизится на 13-15,4% в зависимости от сценария прогноза и достигнет 5869-6028 тыс. чел. К 2020 г. потребность в работниках уменьшится по сравнению с 2007 г. на 22,4-29,7% и составит 4880-
5375 тыс. чел., что может увеличить уровень сельской безработицы, который уже в настоящее время выше, чем в городе. Сложившаяся к настоящему времени отраслевая структура занятости сельского населения обусловливает низкую эффективность использования труда и нуждается в радикальных изменениях за счет расширения несельскохозяйственных видов деятельности и диверсификации аграрной экономики [7]. Развитие несельскохозяйственной занятости и источников доходов выступает одним из важнейших направлений повышения устойчивости развития сельских территорий.
Во-первых, указанная стратегия увеличивает спрос на услуги труда, способствуя росту занятости сельского населения и сокращению численности безработных. Во-вторых, развитие несельскохозяйственной активности позволяет преодолеть сезонность спроса в сельском хозяйстве и повысить уровень доходов сельского населения. В-третьих, изменение структуры спроса в сельской местности за счет сегмента несельскохозяйственной активности формирует сферу приложения труда, привлекательную для квалифицированных работников, молодежи, женщин. Поэтому процесс технологической модернизации в АПК должен сопровождаться диверсификацией структуры занятости и источников доходов сельского населения, что обеспечит устойчивость развития сельских территорий.
Источники
1. Коровкин А.Г. Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. -М.: МАКСПресс, 2001.
2. Богдановский В. Проблемы занятости в сельскохозяйственных организациях / АПК: экономика и управление. -2010. - № 1.- С. 27-34.
3. Российский статистический ежегодник. 2006: Стат.сб./Росстат. М., 2006.
4. Российский статистический ежегодник. 2008: Стат.сб./ Росстат. М., 2008.
5. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы, утверждена Пост. Правительства РФ от 14 июля 2007г., № 446. URL: http: //www.gov.ru
6. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 г., утверждена 17 ноября 2008 г распоряжением № 1662-р // Российская газета. 2008. 25 ноября.
7. Блинова Т.В. Экономические приоритеты власти и безработица в сельскохозяйственных регионах России /Власть, бизнес и крестьянство: механизмы эффективного взаимодействия. Никоновские чтения 2002. М., 2002. - С. 450-452.
СТАНДАРТИЗАЦИЯ УРАВНЕНИЙ НАЦИОНАЛЬНОГО МОДУЛЯ РОССИИ В РАМКАХ СИСТЕМЫ
МОДЕЛЕЙ А0иМК-СОБ!МО
И.А. Романенко, д.э.н., зам. рук. отд., С.Н. Строков, к.э.н., зам. дир., А.А. Абрамов, науч. сотр. Всероссийского института аграрных проблем и информатики им. А.А.Никонова
Стандартизация уравнений в рамках системы моделей АдНпк-Сс^то дает множество преимуществ: позволяет добиться более высокого уровня транспарентности, дает возможность более эффективного проведения расчетов и предоставляет более широкие возможности по ее дальнейшему совершенствованию. При этом была с самого начала поставлена задача, что стандартизация не должна снизить качественные характеристики модели, с точки зрения
детальной репрезентации рынков и учета специфических характеристик государственных мер регулирования. Также принималось во внимание, что высокая степень стандартизации требует применения программного обеспечения, способного работать с системой уравнений, основанных на индексах.
В частности необходимо отметить, что программное обеспечение TROLL, которое используется для работы с моделью, располагает такими возможно-
