Анализ использования земель сельскохозяйственного назначения в Тульской области

УДК 332.3:631.14:664.1

КОВАЛЕВ В.М., Анализ использования земель ЖУРАВЛЕВ С.Д. сельскохозяйственного назначения

в Тульской области

В статье представлены основные результаты корреляционно-регрессионного анализа деятельности сельскохозяйственных организаций субъекта Российской Федерации. На основе научно обоснованного подхода построены модели оценки эффективности использования земельных ресурсов Тульской области. Полученные результаты корреляционно-регрессионного анализа могут быть использованы органами государственного управления при планировании объема валовой продукции, определении резервов сельскохозяйственной продукции, обеспечении населения необходимыми продуктами питания, а также получении налогов в местный и федеральный бюджеты.

Ключевые слова: земельные ресурсы, землепользование, корреляционно-регрессионный анализ, кадастровая стоимость земли.

Обеспечение продовольствием населения страны для поддержания его жизненно важных функций всегда являлось одним из приоритетных направлений стратегического развития государства. Особенно это характерно для стран, таких как Россия, богатых земельными и водными ресурсами.

Занимая одну шестую часть суши, наша держава хранит в себе огромный потенциал, который при умелом и эффективном использовании можно обратить на благо гражданам различных слоев. Выполнение такой задачи национального масштаба зависит от многих факторов, среди которых немаловажную роль играет земля. Ее эффективное использование, а также экономическая оценка до сих пор являются предметом споров ученых и практиков.

Для обоснованного анализа использования земельных ресурсов с учетом динамики и уровня развития сельскохозяйственных организаций, различающихся по объективным условиям рассматриваемых зон, необходимо применять совокупность методов экономико-математического моделирования. Ни один из этих методов, взятых по отдельности, не может дать объективный ответ на вопрос о степени влияния отобранных факторов на конечный результат производства, а также оценить эффективность использования земельных ресурсов.

Методы корреляционно-регрессионного анализа позволяют с достаточной достоверностью решить поставленную задачу.

Результаты деятельности предприятий различных организационно-правовых форм подвержены влиянию множества разнообразных факторов. Их количественное измерение лежит в основе обоснованной оценки эффективной работы и научного управления хозяйствующих субъектов.

Основными первичными факторами экономического роста в сельском хозяйстве являются производственные фонды, рабочая сила и в первую очередь земля. Немаловажным фактором является и уровень управления организацией на всех уровнях, который может привести к повышению или снижению эффективности их использования.

Хотя вышеназванные факторы неоднородны по своему составу и неравнозначны по степени влияния на конечные результаты производства, их количественная оценка позволяет выявить резервы и ресурсный потенциал конкретных хозяйств. Как нам думается, это возможно при сравнении результата производства с обобщенным нормативом, отражающим реальные условия деятельности отдельной организации, а именно выход продукции с единицы площади земли.

Л.М. Рабиновичем обосновывается такой подход к оценке эффективного использования земельных ресурсов в соче-

тании с методами корреляционно-регрессионного анализа и экспертизой показателей типичных хозяйств.

С 60-х годов ведутся дискуссии о необходимости и достаточности таких методов для анализа экономической деятельности предприятий (Р.Г. Кравченко, Н.А. Попов). Вопросы многофакторного моделирования с использованием производственных (целевых) функций рассматриваются в работах Л.М. Рабиновича, М.Г. Ратгауза, В.Н. Сулицкого и многих других.

Производственная функция представляет собой зависимость между результативным признаком и факторными признаками, представляющими собой условия деятельности хозяйств.

Данное выражение позволяет более углубленно изучить и проанализировать степень влияния каждого из факторов, входящих в модель, что в сочетании с другими традиционными подходами дает объективную картину производства и оценку эффективного использования земельных ресурсов.

Полученные в ходе решения параметры уравнений с определенным уровнем значимости позволяют оценить степень использования производственного потенциала, а также установить обобщенные нормативы для конкретного предприятия, обладающего своими специфическими условиями деятельности, характером труда, производственными мощностями, качеством земли и т.д.

Для получения корреляционных моделей бывает достаточным использовать 5-7 факторов, которые оказываются наиболее существенными, то есть оказывают наибольшее влияние на результативный признак. Однако такой отбор требует глубокого экономико-математического анализа и является довольно сложной задачей.

Для построения корреляционной модели в работе были использованы предприятия, занятые в сельскохозяйственном производстве и расположенные в разных районах.

Факториальные и результативные показатели регрессионного уравнения рассчитывались как относительные - на 100 га сельскохозяйственных угодий. В качестве результативного показателя был выбран объем (стоимость) валовой продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий, т.е.

один из главных показателей уровня использования земли.

Для оценки эффективности использования необходимо применять обоснованные показатели. Однако, как указывалось выше, их выбор до сих пор остается спорным.

Каждый руководитель и специалист на каждом уровне должен знать и руководствоваться системой объективных показателей с целью эффективного управления и использования земельных ресурсов.

При практических расчетах главным показателем уровня использования земли считается урожайность. Однако такой подход не отражает в полной мере объективные условия хозяйствования, поскольку даже при прочих равных условиях урожайность различных продуктов растениеводства оказывается неодинаковой, и это приводит к несопоставимости оценок эффективного землепользования. При этом одни и те же свойства земли по-разному влияют на конкретные культуры. Также если в отдельных хозяйствах одна и та же культура дает одинаковую урожайность, то это еще не значит, что эффективность работы сельскохозяйственных организаций сопоставима, поскольку в данном показателе не учитывается уровень затрат на производство, который является важнейшим составляющим выпускаемого продукта. И тем более затраты на производство необходимо учитывать при оценке уровня использования земли.

Иногда для анализа деятельности сельскохозяйственных организаций применяют показатель выхода конкретного вида продукции на 100 га земли, выраженного в натуральной форме и соотнесенного с конкретным видом сельскохозяйственных угодий.

В растениеводстве выход рассчитывается как отношение объема валовой продукции к площади пашни, в животноводстве - к площади всех сельскохозяйственных угодий, включая сенокосы и пастбища.

Данный показатель также не может быть объективным, поскольку не учитывает неоднородный состав сельхозугодий, применяемых в различных целях. Если рассматривать животноводство, то потребляемые различными видами скота корма также неодинаковы. Так, крупный рогатый скот использует корма, выращенные на сенокосах и пастбищах, а свиньи и птицы потреб-

ляют концентраты, производимые на пашне. В результате оказывается невозможным сравнить уровень эффективности землепользования организаций, занятых различными видами деятельности.

Для решения проблемы сопоставимости таких предприятий необходимо учитывать структуру сельскохозяйственных угодий, их качество, а также большое разнообразие продуктов растениеводства и животноводства, что обеспечивается введением в модель соответствующих коэффициентов перевода различных видов угодий в условную пашню. Однако их использование не учитывает качество пашни.

Для решения этой проблемы обычно используют земельный кадастр.

Для сравнения продукции различных видов применяют их стоимостную оценку, а именно стоимость валовой продукции сельского хозяйства на 100 га условной пашни, выраженной в тыс. руб. При этом необходимо принимать во внимание, что цены на отдельные виды продукции колеблются в зависимости от влияния множества внешних факторов, к тому же доля затрат на их производство в общей стоимости товара неодинакова.

Некоторые авторы применяют вместо закупочных или сопоставимых цен условно-расчетные, которые обеспечивают одинаковый уровень рентабельности для всех выпускаемых продуктов.

Другие ученые предлагают переводить различные виды продукции в кормовые единицы с помощью специальных коэффициентов и определяют объем валовой продукции в центнерах кормовых единиц на 100 га условной пашни.

В начале 70-х годов использовались зерновые единицы, определяемые отношением урожайности продукта и нормативной урожайности конкретной культуры, принимаемой за единицу с требуемой для производства земельной площади.

Очевидно, такой показатель также не может быть полностью обоснованным, поскольку для оценки уровня использования земельных ресурсов необходимо брать во внимание не только землю, но и действительные затраты на производство, производственные фонды и рабочую силу.

Ранее было доказано, что для объективной оценки эффективности использо-

вания земельных ресурсов необходимо использовать систему обобщающих показателей. Поэтому к вышеперечисленным критериям, по нашему мнению, необходимо добавить следующие:

- объем товарной продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га условной пашни в центнерах кормовых или зерновых единиц;

- стоимость товарной продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га условной пашни в тыс. руб.;

- сумма денежной выручки от реализации сельскохозяйственной продукции в расчете на 100 га условной пашни в тыс. руб.

Предлагаемые показатели уровня использования земли являются общепринятыми и используются для анализа деятельности сельскохозяйственных организаций. Однако на практике применяют и другие, называемые показателями экономической эффективности использования земли. К ним относят:

- сумму валового дохода (ВД) в расчете на 100 га условной пашни, тыс. руб.;

- сумму чистого дохода (ЧД) в расчете на 100 га условной пашни, тыс. руб.;

- сумму прибыли (П) от реализации продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га условной пашни, тыс. руб.

Валовой доход вычисляется по формуле: ВД = СВП - МИ,

где СВП - стоимость валовой продукции сельского хозяйства, МИ - величина материально денежных затрат.

Если вместо стоимости валовой продукции использовать денежную выручку от реализации, то можно получить выражение для определения валового дохода от реализации: ВДТ = ДВ - МИТ,

где ВДТ - валовой доход от реализации, ДВ - денежная выручка, МИТ - материально-денежные затраты на реализованную продукцию.

С другой стороны, валовой доход от реализации определяется по формуле ВДТ = ПР + ФОТ,

где ПР - прибыль, ФОТ - фонд оплаты труда.

Прибыль представляет собой разность между денежной выручкой от реализации продукции и издержками производства на нее (полной себестоимостью реализованной продукции).

ПР = ДВ-ИП,

где ДВ - денежная выручка от реализации сельскохозяйственной продукции, ИП - издержки производства на реализованную продукцию.

Представленные показатели описывают как экономическую эффективность использования земли, так и уровень хозяйствования в целом. Однако в них не учтены качество и хозяйственная ценность земли, а также ресурсный потенциал и резервы сельскохозяйственных организаций. Для решения такой задачи необходимо разработать нормативы по каждому показателю, которые позволят оценить уровень эффективного использования земельных ресурсов. С этой точки зрения наиболее приемлемым подходом является применение экономико-математического моделирования на базе построения корреляционно-регрессионных моделей.

На практике помимо основных или прямых показателей уровня использования земли используют и косвенные, которые характеризуют наличие условий для высокопроизводительного труда. К ним можно отнести: процент распаханности; удельный вес пашни в площади пахотных земель; удельный вес общей посевной площади в площади пашни; структуру использования пашни.

Анализ деятельности сельскохозяйственных организаций в Тульской области В табл. 1 представлены динамика и уровень использования земли в сельскохозяйственных предприятиях Тульской области1 .

Из таблицы видно, что за период с 2002 по 2006 г. стоимость валовой продукции возросла и составила почти 54,8%, то есть по этому показателю уровень использования земли повышается.

Рост денежной выручки обусловлен, прежде всего изменением цен на продукцию сельского хозяйства, и по этому показателю уровень использования земли повышается и подходит к уровню 2004 г.

Если рассматривать прибыль, полученную со 100 га соизмеримой пашни, то за последние два года она уменьшилась и продолжает уменьшаться, что говорит о негативной тенденции и в целом снижает уровень использования земельных ресурсов.

За последние годы число убыточных предприятий возросло, однако за счет эффективной работы прибыльных сельскохозяйственных организаций рентабельность оказалась положительной и составила 5,2% в 2005 г. и 7,9% в 2006 г.

Немаловажную роль здесь играют субсидии из бюджетов разных уровней, поскольку без них прибыль за последние годы оказалась бы отрицательной. То есть государственное регулирование является одним из основных факторов, оказывающих существенное влияние на развитие АПК.

Чтобы объективно оценить эффективность использования земельных ресурсов и заложенного производственного потенциала, необходимо сравнить фактические значения показателей с нормативными или расчетными, которые характеризуют средний по району или по зоне требуемый выпуск продукции при заданных объективных условиях.

Таблица 1.

Динамика основных показателей эффективности использования земли _в Тульской области*_

Показатели Годы

2002 2003 2004 2005 2006

1. Стоимость валовой продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах 2000 г в расчете на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб. 134,4 144,3 119,7 118,6 124,9

2.Сумма денежной выручки от реализации сельскохозяйственной продукции в расчете на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб. 1950,5 2638,4 3696,0 3016,2 3463,4

3. Сумма прибыли (убытка) от реализации сельскохозяйственной продукции в расчете на 100 га соизмеримой пашни, с учетом субсидий из бюджетов, тыс. руб. 38,1 34,8 54,9 24,7 22,6

* Рассчитано авторами на основе "Балансовой отчетности организации агропромышленного комплекса" Министерства сельского хозяйства Российской Федерации.

В качестве результативного показателя финансово-экономической деятельности организаций сельского хозяйства была выбрана стоимость валовой продук-

ции (в сопоставимых ценах 2000 г.) В корреляционно-регрессионную модель были включены следующие факторы:

XI - кадастровая стоимость земель с/х назначения руб./га;

Х2 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %;

Х3 - количество среднегодовых работников в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, чел.;

Х4 - годовой фонд оплаты труда одного среднегодового работника, руб.

Х5 - стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.;

Х6 - стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения в расчете на одного среднегодового работника, тыс. руб.;

Х7 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук;

Х8 - издержки производства в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.;

Х9 - доля зерновых культур в площади пашни, %;

Х10 - доля зернобобовых культур в площади пашни, %;

XII - доля многолетних трав в площади пашни, %;

Х12 - доля чистых паров в площади пашни, %;

Х13 - поголовье КРС в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, гол.;

Х14 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в.

При проведении корреляционно-регрессионного анализа рассчитано, что коэффициент множественной корреляции К равен 0,940, что характеризует высокую связь между отобранными факторами, а коэффициент множественной детерминации Я2 составил 0,884, то есть 88,4% совокупного влияния отобранных факторов влияет на валовую стоимость в сопоставимых ценах на 100 га условной пашни.

При повторном пересчете вместо кадастровой стоимости земли был включен балл бонитета. В первом случае парный коэффициент корреляции составил соответственно 0,147, а во втором - 0,133, что говорит о незначительном влиянии стоимости и качества земли на результативный признак. Од-

нако высокая степень корреляции между этими показателями - 0,976 потребовало исключения одного из них из модели.

При построении модели необходимо, чтобы экзогенные переменные были слабо зависимы друг от друга, то есть парный коэффициент корреляции должен быть меньше 0,7 (170). При этом отбор производился с помощью ^критерия Стьюдента для 5%-го уровня значимости (1=1,96), а также сравнением знаков между коэффициентами парной корреляции и стандартизованными (бета) коэффициентами. Фактор считается корректным, если знаки коэффициентов одинаковые (185). В результате были отобраны следующие факторы, оказывающие наибольшее воздействие на результативный признак.

X - кадастровая стоимость земель с/х назначения, руб/га;

Х2 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %;

Х3 - количество среднегодовых работников в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, чел.;

Х7 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук;

Х8 - издержки производства в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.;

Х13- поголовье КРС в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, гол.;

Х14 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в.;

В результате получилась производственная функция следующего вида: У=2999,302 + 0,024Х1 - 39,415Х2 - 437,839Х3 - 10,043Х7 + 1,886Х8+ 63,598Х12 - 3,622Х14.

Коэффициент множественной корреляции составил 0,915, а коэффициент детерминации - 0,837. Результаты представлены в таблице 2.

Анализ уровня связи отобранных факторов с результативными показателями позволяет сделать вывод о том, что наиболее сильное влияние на стоимость валовой продукции оказывают сумма издержек производства, поголовье КРС, количество среднегодовых работников в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий.

Наиболее прибыльными предприятиями в Тульской области являются предприятия, занимающиеся растениеводством, причем доля стоимости валовой продукции

Таблица 2 Параметры модели стоимости валовой продукции (в сопоставимых ценах 2000 п) в расчете на 100 га условной пашни, тыс. руб.

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1

В Стд. ошибка Бета

постоянная 2999,302 766,719 3,912

Х1 0,024 0,007 0,753 3,649

Х2 -39,415 10,228 -0,799 -3,853

Х3 -437,839 155,989 -1,105 -2,807

Х7 -10,043 3,832 -0,591 -2,621

Х8 1,886 0,376 1,811 5,020

Х13 63,598 16,490 0,942 3,857

Х14 -3,622 1,293 -0,453 -2,801

в общем объеме для зерновых и зернобобовых культур составляет 71,9%, сахарной свеклы - 15,5%, картофеля - 12,0%, овощей - 2,5%, плодов и ягод - 2,5%.

Поэтому был проведен анализ урожайности и стоимости валовой продукции зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни.

В результате были получены следующие регрессионные модели: Y = -1198,5-16,5Х1 + 11,5Х2+30,7Х3+53,9Х4 Здесь Y - урожайность зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни, центнеров; Х1 - доля чистых паров в площади пашни, %; Х2 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в.; Х3- балл бонитета; Х4 -доля многолетних трав в площади пашни, %. Результаты расчета представлены в табл. 3.

Из таблицы видно, что наибольшей значимостью обладает коэффициент, связывающий результативный признак с внесением минеральных удобрений.

Таблица 3

Параметры модели урожайности зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни, центнеров

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1

В Стд. ошибка Бета

постоянная -1198,5 1161,1 1,032

Х1 -16,5 13,9 -0,212 -1,188

Х2 11,5 2,9 0,643 3,971

Х3 30,7 14,6 0,560 2,107

Х4 53,9 21,5 0,572 2,501

Производственная функция стоимости валовой продукции зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни была получена в следующем виде: Y=-322,061+0,001Х1+3,787Х2+0,877Х3+0,187Х4 Здесь Y - стоимость валовой продукции зерновых и зернобобовых культур в расчете на 100 га пашни (в сопоставимых ценах 2000 г.), тыс. руб.; Х1 - кадастровая стоимость земель с/х назначения, руб./ га; Х2 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %; Х3 - количество физических тракторов на 100 га пашни, штук; Х4 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в. Результаты расчета представлены в табл. 4.

Из таблицы видно, что наибольшее влияние на результативный признак оказывает процент распаханности сельскохозяйственных угодий. При этом из модели был исключен показатель материальных затрат на производство продукции, поскольку он слабо коррелировал с эндогенной переменной и коэффициент корреляции составил 0,178. Множественный коэффициент корреляции оказался равным 0,874, а Я2 -0,764, то есть 76,4% совокупного влияния отобранных факторов влияют на валовую стоимость зерновых и зернобобовых культур в сопоставимых ценах на 100 га пашни.

Таблица 4 Параметры модели стоимости валовой продукции зерновых и зернобобовых культур (в сопоставимых ценах 2000 г.) на 100 га пашни, тыс. руб.

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1

В Стд. ошибка Бета

постоянная -322,061 114,247 -2,819

Х1 0,001 0,001 0,265 1,320

Х2 3,787 1,524 0,482 2,484

Х3 0,877 0,426 0,324 2,060

Х4 0,187 0,190 0,147 0,984

При анализе стоимости валовой продукции растениеводства на 100 га условной пашни была получена следующая производственная функция: Y = -275,976+3,184Х1-0,044Х2+1,763Х3+ +3,822Х4-2,201Х5+ +1,791Х6

' 4 ' 5 ' 6

где У - стоимость валовой продукции растениеводства (в сопоставимых ценах 2000 г). на 100 га условной пашни, тыс. руб.; Х1 - процент распаханности сельскохозяйственных угодий, %; Х2 - стоимость основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения в расчете на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.; Х3 -количество физических тракторов на 100 га пашни - штук; Х4 - затраты на покупку семян, тыс. руб./100 га; Х5 - затраты на нефтепродукты, тыс. руб./100 га; Х6 -затраты на запчасти и ремонт, тыс. руб./ 100 га. Коэффициент множественной корреляции составил Я=0,945, а Я2=0,894. При анализе из первоначальной модели были исключены следующие факторы: Х7 - доля зерновых культур в площади пашни, %; Х8 - затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды в расчете на 100 га; Х9 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни, кг п.в.; Х10 - субсидии из бюджетов всех уровней в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.; Х11 - кадастровая стоимость земель с/х назначения, руб./га; Х12 - затраты на электроэнергию в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.

Результаты представлены в табл. 5.

Таблица 5 Параметры модели стоимости валовой продукции растениеводства (в сопоставимых ценах 2000 г.) на 100 га условной пашни, тыс. руб.

Известно, что даже в одном административном районе существуют различия между отдельными предприятиями и организациям по формам и условиям хозяйствования, что приводит к разным финансовым результатам. При этом государство должно критически подходить к оценке деятельности конкретных хозяйствующих субъектов и включать рычаги для стимулирования успешных производителей, а также осуществлять управление, вплоть до кадровых перестановок, в рамках правового регулирования производственных отношений в АПК. Это особенно необходимо, когда целью является повышение эффективности использования земельных ресурсов.

Полученные результаты корреляционно-регрессионного анализа могут быть использованы органами государственного управления при планировании объема валовой продукции, определении резервов сельскохозяйственной продукции, обеспечении населения необходимыми продуктами питания, а также получении налогов в местный и федеральный бюджеты. Также эта информация может быть использована руководителями отдельных хозяйств при организации производственной деятельности и сравнении ее результатов с нормативными показателями.

1 Тульская область в ХХ1 веке. Доклад. Тула,

2007. 131 с.

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1

В Стд. ошибка Бета

постоянная -275,976 113,673 2,428

Х1 3,184 1,397 ,281 2,279

Х2 -,044 ,018 -,362 -2,408

Х3 1,763 ,697 ,451 2,530

Х4 3,822 1,019 ,937 3,749

Х5 -2,201 ,794 -,636 -2,774

Х6 1,791 ,998 ,346 1,795

Из таблицы видно, что наибольшее влияние на результативный показатель оказывают затраты на покупку семян и затраты на нефтепродукты.