Оценка факторов развития сельского хозяйства Казахстана

Цель исследования – провести анализ влияния ряда агроклиматических условий и социально-экономических детерминант развития сельского хозяйства областей Республики Казахстан и определить направления совершенствования территориальной организации аграрного сектора.

Методология – использован системно-структурный подход и математические методы исследования взаимоотношений аграрного сектора и территории.

Оригинальность / ценность – с помощью корреляционно-регрессионной модели выделены факторы, детерминирующие развитие аграрного сектора страны.

Выводы – территориальное развитие аграрного производства регионов страны обусловлено спецификой условий и факторов его формирования, которые имеют четко выделенный зональный характер. Сильное влияние на производство сельскохозяйственной продукции в расчете на одного занятого в сельском хозяйстве оказывают безработица, обеспеченность основными фондами на 100 га сельхозугодий, урожайность зерновых культур. Учет выявленных факторов позволит оптимизировать территориальное развитие аграрного производства. 

Введение

Одна из главных задач современного Казахстана – обеспечение продовольственной независимости. Обеспечение продовольственной независимости – это основная деятельность любого государства, которая обеспечивает доступность продовольственных ресурсов за счет внутренних источников национальной экономики, необходимую для обеспечения жизненно важных интересов личности, общества и государства в соответствии с растущими потребностями в продовольствии, при котором обеспечивается нормальная жизнедеятельность граждан.

Решение проблемы продовольственного обеспечения страны и ее регионов напрямую зависит от функционирования аграрного сектора, что вызывает необходимость всестороннего анализа сельского хозяйства и отдельных звеньев его структуры. Сельское хозяйство страны с многообразием форм хозяйствования, организационно-экономических, производственных и социальных связей является открытой экономической системой, которая развивается под воздействием разнообразных факторов. Эффективность функционирования сельскохозяйственного производства предлагается рассматривать исходя из целостности социально-экономической системы страны и специфических особенностей решения политических, финансово-экономических, социальных и экологических задач регионов.

Сельское хозяйство Республики Казахстан развивается в пределах нескольких природно-экономических зон и детерминируется комплексом факторов, дифференциация которых влияет на территориальное развитие аграрного сектора экономики, эффективность производства сельскохозяйственной продукции. Сильная дифференциация факторов развития сельского хозяйства отражается на отраслевой структуре и участии в межрайонном обмене. Повышение эффективности сельскохозяйственного производства невозможно без учета всей совокупности природных и экономических факторов как конкурентных преимуществ страны и ее регионов.

Влияние комплекса природно-климатических и социально-экономических факторов на развитие сельского хозяйства исследованы многими учеными [3,4,5,7,10, 11,12,15].

Основной текст статьи.

При анализе основных закономерностей развития экономики, количественной оценки тесноты связи между показателями, характеризующими социально-экономические процессы, применяются статистические методы исследования, которые при прогнозировании позволяют формировать различные варианты развития. Современная наука признает, что управлять явлениями, прогнозировать их развитие без изучения характера, особенностей и силы связи между явлениями невозможно. По мнению В. Шепеля [8] «наиболее приемлемым способом принятия решений» является не интуиция, не метод проб и ошибок, а «моделирование» процессов. Одним из эффективных инструментов стратегического планирования является вариантное прогнозирование (прогнозирование по детерминантам). Под детерминантой мы понимаем фактор, обусловливающий то или иное явление. Терминология введена для отличия от экономических факторов, сгруппированных исключительно по негативному воздействию на развитие сельского хозяйства.

Результативность сельскохозяйственного производства зависит от многих детерминант, все эти детерминанты можно разделить на две группы: природные и экономические. Валовые сборы сельхозяйственных культур зависят от детерминант первого порядка – размера посевной площади и урожайности. Вместе с тем, каждая из этих детерминант находится в связи с детерминантами второго порядка уровнем использования пашни, характером прав собственности на землю, размерами гибели посевов от неблагоприятных условий, плодородием почвы, обеспеченностью материально-техническими условиями и многими другими. Урожайность определяется уровнем агротехники, который при прочих равных условиях зависит от качества работы специалистов, отдельных работников и их коллективов, от уровня организации труда и управления.

Производство продукции животноводства зависит от двух детерминант первого порядка – поголовья скота и его продуктивности. Но каждая из этих детерминант находится в определенной связи с другими – уровнем кормления, сбалансированностью кормового рациона, условиями содержания животных и птицы, уровнем ветеринарного обслуживания, квалификацией работников, заинтересованностью их в конечных результатах и другими. Учеными Саратовского госагроуниверситета [1] при экономическом моделировании аграрного производства учитываются даже такие составляющие эффективного производства, как «техническое обслуживание, системы оплаты туда, уровень управления трудовыми процессами … оптимальные нормы выработки, система материального поощрения» и другие. Общее число детерминант, влияющих на объем производства продукции сельского хозяйства может быть бесконечно большим, часть из этих детерминант не поддается учету и формализации.

Основные управляемые детерминанты, воздействующие на сельхозпроизводство, целесообразно выявлять корреляционно-регрессионным методом. Корреляционная связь может быть установлена в среднем, при прочих равных условиях путем элиминирования влияния детерминант, не являющихся предметом конкретного исследования. Корреляции измеряют степень статистической связанности. Поскольку корреляционная зависимость является статистической, то для применения корреляционнорегрессионного анализа необходимо соблюдение ряда ограничений.

При статистическом исследовании зависимостей решается как известно 2 основные задачи. Первая состоит в установлении самого факта наличия или отсутствия статистической зависимости между Y и X. Задача оценки степени тесноты взаимозависимости между признаками решается методами корреляционного анализа. Вторая сводится к прогнозу средних значений результативного фактора по заданным значениям факторных переменных и решается методами регрессионного анализа [13,14].

Оценка существенности связи оценивается по t-критерию Стьюдента (1):

Оценками статистической закономерности являются показатели корреляционной связи, для определения силы связи между показателями целесообразно рассчитывать коэффициенты корреляции Спирмена, не требующие нормальности распределения исходных данных [2,9].

Таким образом, экономический мониторинг является универсальным инструментов управления развитием сельского хозяйства региона и муниципалитетов. Предложенная модификация экономического мониторинга как совокупность методов и процессов, преобразующих исходные данные, позволяет наиболее полно использовать имеющиеся информационные ресурсы в целях повышения эффективности регулирующих воздействий, направленных на развитие аграрной экономики.

Показатель Производство продукции сельского хозяйства на 1 чел., занятого в сельском хозяйстве, тыс. тг. (производительность труда) представляет собой обобщающую характеристику валового производства всех видов продукции сельского хозяйства в областях страны. Динамика его за период с 2000 по 2014 гг. [6] представлена на рисунке 1.

Диаграмма свидетельствует, что в хозяйствах страны с 2007 г. наблюдается поступательное развитие сельского хозяйства, характеризующееся ростом производительности труда. Наибольшие значения показывают следующие регионы: Атырауская, мангистауская, северо-Казахстанская и Актюбинская области – от 36,3 до 66,4 тыс. тг/чел. Наименьшие – Южно-Казахстанская (5,3 тыс. тг), Жамбыльская (11,5 тыс. тг), Восточно-Казахстанская области (11,5 тыс. тг).

На изменение рассматриваемого показателя оказывают влияние как природно-климатические, так и социально-экономические факторы, которые будут рассмотрены далее.

Для выявления этих закономерностей использовался метод корреляционно-регрессионого анализа. Нами была сформирована выборка по 14 областям Республики Казахстан за период с 2000 по 2014 годы.

В качестве результативного признака предложено использовать Производство продукции сельского хозяйства на 1 чел., занятого в сельском хозяйстве, тыс. тг (производительность труда). Этот показатель является показателем эффективности размещения сельскохозяйственного производства.

Рисунок 1 – Динамика производства продукции сельского хозяйства на 1 чел., занятого в сельском хозяйстве, тыс. тг.

Фактор-аргументами были выбраны:

UR – Урожайность зерновых культур, ц / га; NAS – Плотность населения, чел. / 1 кв.км.;

KRS – Плотность поголовья скота (голов КРС на 100га сельхозугодий); PASH – Удельный вес пашни в площади сельхозугодий, %;

OF – Обеспеченность основными фондами (в расчете на 100 га сельхозугодий), тыс. тг.; UB – Уровень безработицы, %.

Вначале был проведен тест на мультиколлинеарность (зависимость факторов друг от друга). Одно из необходимых условий уравнения множественной регрессии – независимость действия факторов. Если факторы модели коллинеарны это означает, что они дублируют друг друга и один из них рекомендуется исключить из регрессии. Данный тест проверяет, нарушается ли условие независимости факторов. В модели по каждой исследуемой области наблюдалась сильная межфакторная связь между 1-2-3 факторами.

Для измерения тесноты связи факторов и результативного показателя и между собой рассчитаны матрицы парных коэффициентов корреляции для моделируемой многофакторной системы по исследуемым областям Республики Казахстан. Значения коэффициентов парной корреляции указывают на достаточно сильную связь каждого факторов с результатом, но и также высокую межфакторную зависимость, то есть мультиколлинеарность, когда значения их коэффициентов парной корреляции больше 0,7). При такой сильной межфакторной зависимости рекомендуется один из факторов исключить из рассмотрения. Исключению подлежит фактор, имеющий более слабую связь с результативным признаком.

После обработки эмпирических данных по оставшимся экономическим показателям, получаем модель, представленную уравнениями множественной регрессии.

Далее каждое уравнение было проверено на статистическую значимость каждого фактора по t-критерию Стьюдента. Несущественные факторы были исключены из модели.

В таблице 1 представлены объединенные результаты по общей модели. Уровень значимости равен 5%.

Модель является адекватной по критерию Фишера, так как Fрасч > Fтабл. Коэффициент детерминации 0,909 показывает, что от 76 до 93% вариации наблюдаемых значений зависимой переменной Y объясняется построенной моделью. Что касается значимости коэффициентов модели, то все оставшиеся в модели коэффициенты при независимых переменных являются значимыми, так как расчетные значения критерия Стьюдента превышают критическое значение t крит для 5% уровня значимости.

Полученные коэффициенты показывают, какой вклад вносит каждая из объясняющих переменных

х в объяснение поведения отклика Y. Проведем интерпретацию каждого уравнения.

В каждой из анализируемых 13 областей существенным фактором, влияющим на производство продукции сельского хозяйства на 1 чел., занятого в сельском хозяйстве, является уровень безработицы. Он дает обратный эффект в каждом уравнении. Так, его повышение на 1% дает снижение производительности труда на значение от 0,67 (Алматинская область) до 10,01 (Северо-Казахстанская область) тыс. тг. на человека.

Вторым по значимости фактором уровня развития сельского хозяйства является техническмя вооруженность. Показатель «Обеспеченность основными фондами (в расчете на 100 га сельхозугодий), тыс. тг.» присутстует в уравнениях по Атырауской, Восточно-Казахстанской, Мангистауской, Павлодарской, Северо-Казахстанской, Кызылординской областях.

Следующим по значимости фактором, имеющим место в 5 уравнениях (Акмолинская, Карагандинская, Костанайская, Павлодарская, Северо-Казахстанская области) является урожайность зерновых культур. Повышение значения этого фактора на единицу ц/га дает прирост проризводительности труда от 0,09 до 1,23 тыс. тг. 

Таблица 1 – Результаты регрессионного анализа 

Также часто встречающимся в модели значимым фактором является плотность населения. Его изменение на единицу дает прирост производства продукции сельского хозяйства на 1 чел., занятого в с/х на величину от 1,9 до 7,59 тыс. тг., Этот фактор присутствует как значимый в уравнениях по Актюбинская, Западно-Казахстанской, Жамбылской, Карагандинской областям.

Остальные, не включенные в уравнения факторы не дают сколько-либо существенного влияния на результат. Южно-Казахстанская область не присутствует в общей модели, так как нам не удалсь добиться соответсвующего уровня надежности уравнения.

Выводы

Изучение факторов размещения сельского хозяйства Республики Казахстан свидетельствует о том, что в стране имеются необходимые предпосылки для развития аграрного сектора экономики. Дифференцирующее влияние всей совокупности агроклиматических условий и социально-экономических детерминант в их конкретном проявлении определяют особенности территориального развития, стркутуры сельского хозяйства страны и ее регионов и степень его участия в территориальном и международном разделении труда. Научно обоснованное использование резервов, заложенных в природном и социально-экономическом потенциалах регионов страны, позволит повысить концентрацию аграрного производства, углубить специализацию хозяйств и повысить их экономическую эффективность.

Реализация принципов оптимизации территориальной организации аграрного производства способствует взаимоприспособлению территории и хозяйства, созданию благоприятных пространственных условий эффективного хозяйствоваания путем рационального размещения чтркутурных элементов организации сельскохозяйственного производства и использования факторов его ведения.

Список литературы 

1. Голубев А. Экономическое моделирование эффективного агропроизводства // Экономика сельского хозяйства России. – 2005. – № 10. – С. 14-17.
2. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика: учебник для студентов вузов. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 328 с.
3. Крючков В. Г. Территориальная организация сельского хозяйства. – М.: Мысль, 1978. – 268 с.
4. Манелля А. И. Статистические методы анализа развития сельскохозяйственного производства // Вопросы статистики. – 1999. – № 4. – с. 3-6.
5. Носонов А. М. Территориальные системы сельского хозяйства (экономико-географические аспекты исследования). – М.: Янус-К, 2011. – 324 с.
6. Регионы Казахстана: стат. сб. – Астана, 2014. – 420 с.
7. Таршилова Л. С., Ибыжанова А. Д. Факторный анализ территориальной организации сельского хозяйства Западно-Казахстанской области // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 9 (3). – С. 639-643.
8. Шепель В. Обоснование управленческих решений в агропредприятиях // Экономика сельского хозяйства России. – 2004. – № 10. – С. 16-20.
9. Baltagi Badi Н. Econometric Analysis of Panel Data. – 2nd – Wiley, 2005. – 196 p.
10. Basil Manos, Parthena Chatzinikolaou, Fedra Kiomourtzi Sustainable Optimization of Agricultural Production // APCBEE Procedia. – 2013. – № 5. – Р. 410-415.
11. Berger Agent-based spatial models applied to agriculture: a simulation tool for technology diffusion, resource use changes and policy analysis // Agricultural Economics. – 2001. – № 25 (2-3). – Р. 245-260. 12 Bierens H. J. Testing the Unit Root with Drift Hypothesis Against Nonlinear Trend Stationarity, with an Application to the US Price Level and Interest Rate // Journal of Econometrics. – 1997. – № 81. – P. 29-64. 13 Hendry D., Clements М. Economic Forecasting: Some Lessons from Recent Research [Electronic source]. – URL: http://www.ecb.int/pub/wp/ecbwp082.pdf (accessed: 06.09.2016)
12. Hyndman , Koehler A. B., Ord J. K., Snyder R. D. Forecasting with Exponential Smoothing: A State Space Approach. – Berlin: Springer, 2008. – 162 p.
13. Sandy Dall’erba, Francina Domínguez The Impact of Climate Change on Agriculture in the Southwestern United States // The Ricardian Approach Revisited, Spatial Economic – 2015. – URL: http:// dx.doi.org/10.1080/17421772.2015.1076574 (accessed: 12.10.2016)