Исследование аграрного производства в типологических группах региона в динамике

Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 6 (221).

Экономика. Вып. 31. С. 72-74.

Е. А. Чулкова

ИССЛЕДОВАНИЕ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА В ТИПОЛОГИЧЕСКИХ ГРУППАХ РЕГИОНА В ДИНАМИКЕ

Построены типологии муниципальных районов региона по уровню развития в них сельскохозяйственного производства. В группах со средним и низким уровнем развития проведены корреляционно-регрес-сионный анализ и исследование динамики взаимосвязей валового объема сельскохозяйственной продукции и основных определяющих его факторов.

Ключевые слова: регион, сельскохозяйственное производство, типологические группы, регрессионный анализ, динамика.

Создание предпосылок для устойчивого экономического развития сельских территорий является в настоящее время одним из актуальных направлений региональной политики для российских аграрных регионов. В данной работе нами проведено исследование влияния основных значимых факторов на производство сельскохозяйственной продукции в выделенных по уровню развития сельскохозяйственного производства группах муниципальных районов региона в динамике на примере Оренбургской области. В качестве информационной базы исследования использованы официальные статистические данные [1].

Оренбургская область является одним из крупнейших агропромышленных регионов Российской Федерации, она входит в состав Приволжского федерального округа. Ее территория составляет 123,7 тыс. км2, на ней находятся 5,5 % всех сельхозугодий страны. Климат континентальный, с высокими годовыми амплитудами температуры и недостаточностью атмосферных осадков. В шести природно-климатических зонах области расположены 35 муниципальных районов, имеющих различные климатические условия и сельскохозяйственную специализацию. Сельскохозяйственное производство региона характеризуется высокой степенью неравно -мерности.

На первом этапе исследования построены типологические группировки муниципальных районов Оренбургской области по уровню развития аграрного производства на основе кластерного анализа по четырем показателям, характеризующим используемые ресурсы в растениеводстве и животноводстве (общая посевная площадь, поголовье крупного рогатого скота, свиней, овец и коз). На втором этапе проведен в динамике корреляционно-регрессионный анализ в группах со средним и низким уровнем раз-

вития сельскохозяйственного производства. На третьем этапе осуществлялось сравнение полученных моделей и определились основные значимые факторы для этих групп районов.

Для повышения объективности оценки конечных результатов хозяйственной деятельности в аграрном производстве региона необходимо определить наиболее важные факторы, отражающие основные присущие ему виды деятельности. В этой связи в качестве факторов нами рассматриваются показатели, отражающие наиболее важные стороны сельскохозяйственного производства в муниципальных районах, за результативный показатель принят валовой объем продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий в муниципальных районах.

Целью нашего исследования является определение количественного выражения связи каждого из рассматриваемых факторов с результирующим показателем в выделенных типах муниципальных районов в определенный временной период. Такой анализ целесообразно провести в динамике на основе построения регрессионных моделей [2], поскольку применение множественной регрессии не только позволяет формировать модели, включающие большое количество независимых факторов, но и определить степень воздействия на зависимый показатель как совокупности этих факторов, так и каждого из них в отдельности.

Влияние выявленных основных факторов сельскохозяйственного производства на валовой объем продукции сельского хозяйства рассмотрим на примере типологических групп сельских муниципальных со средним и низким уровнями развития СХП. Построение регрессионных моделей осуществлялось за период 2004-2008 гг.

В регрессионных моделях используются следующие обозначения: х1 — валовой сбор зерна, тыс. ц; х2 — валовой сбор семян подсолнеч-

ника, тыс. ц; х3 — валовой сбор картофеля, ц; х4 — валовой сбор овощей, ц; х5 — производство скота и птицы на убой в живом весе, тыс. ц; х6 — производство молока, тыс. ц; 2 — продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, млн р.

Для районов со средним уровнем развития аграрного производства построены следующие регрессионные модели (последовательно отражают 2004-2008 гг.):

2 п = -44,739 + 0,497х - 5,318х + 0,002х -

с 04 ’ ’ 1’2’ 3

- 0,121х4+ 22,924х5+ 8,118х6;

2 = 332,863 4- 0,325х, + 1,351х- 0,055х_ +

с 05 1 2 3

+ 0,1х4 + 22,238х5 + 0,04х6;

2 = 196,625) + 0,6х, + 0,349х - 0,046х_ +

с 06 1 2 3

+ 0,121х4 + 28,26х5 + 0,195х6;

2 = 268,311 + 0,672х, + 2,995х,- 0,086х+

ср 07 ’ ’ 1 ’ 2’ 3

+ 0,23х4+ 30,221х5 - 3,716х6;

2 = 353,827 - 0,941х - 1,111 х, - 0,15х,+

с 08 ’ ’ 1’2’3

+ 0,31х4+ 108,34х5 + 7,332х6.

Для районов с низким уровнем развития аграрного производства за тот же период модели имеют вид:

2 = 209,91 + 40,771х, + 1,598х - 0,017х,+

н 04 ’ ’ 1 ’ 2 ’ 3

+ 0,048х4+ 15,34х5 - 1,432х6;

2 = 575,677 - 1,119х + 2,244х> 0,121х+

н 05 ’ ’1’2’3

+ 0,817х4 - 4,482х5+ 1,096х6;

2 Пй = 442,346 + 0,435х,+ 1,244х- 0,121х+

н 06 1 2 3

+ 0,053х4+ 4,815х5+ 1,699х6;

2 = 570,037 + 0,263х + 2,516х, - 1,925х -

н 07 1 2 3

- 0,085х4 + 9,18х5+ 2,537х6;

2 = 572,908 + 0,751х,+ 0,575х,,+ 3,904х -

н 08 1 2 3

- 0,89х4+ 29,597х5+ 1,531х6 .

В этих моделях доля вариации результатив-

ного показателя 2, которая объясняется за счет включенных в них факторов, изменяется от 81,25 до 98,79 %. Исключение составляет модель (10), для которой коэффициент детерминации составил 0,4797. Результаты проверки существенности уравнений множественной регрессии по ^-критерию Фишера подтверждают адекватность построенных моделей и значимость полученных результатов.

Рассмотрим взаимосвязи в регрессионных моделях для районов со средним уровнем развития сельскохозяйственного производства.

В модели (1), построенной нами для 2004 г.. факторы х х х и х6 имеют положительные коэффициенты регрессии, поэтому их увеличение ведет к росту результирующего показателя. В то же время второй и четвертый факторы входят в уравнение с отрицательными коэффициента-

ми. Это говорит о том, что их рост ведет к снижению значения 2. Анализ Р-коэффициентов модели показывает, что наиболее значительное влияние на вариацию 2 оказывают следующие факторы (по убыванию): производство молока, валовой сбор семян подсолнечника, производство скота и птицы на убой в живом весе и валовой сбор зерна.

В 2005 г. (модель (2)) наиболее значимым является фактор х Он положительно коррелирован с результирующим показателем, поэтому его рост вызывает возрастание значения 2. На втором месте по значимости находится фактор х3 — единственный из всех включенных в уравнение факторов, имеющий отрицательную корреляцию с результирующим показателем. Третье место, как и в модели для 2004 г., принадлежит фактору х2. Прочие факторы оказывают существенно меньшее влияние.

В регрессионном уравнении (3) для 2006 г. наиболее значимыми факторами являются валовой сбор зерна, производство скота и птицы на убой в живом весе и валовой сбор овощей. В 2007 г. (модель (4)) высокую степень влияния на объем сельскохозяйственной продукции имеют: валовой сбор овощей, валовой сбор зерна, валовой сбор картофеля и производство скота и птицы на убой.

Для 2008 г. из шести включенных в модель факторов первые три (х1, х2, х3) имеют отрицательную корреляцию с результирующим показателем, в то время как следующие три (х х х6) — коррелированны с 2 положительно. Наибольшее влияние на результирующий показатель 2 в этом году принадлежит фактору х существенное воздействие оказывают также факторы х4 и х3.

Рассматривая динамику одноименных регрессионных коэффициентов, следует отметить, что для группы сельских районов со средним уровнем развития сельскохозяйственного производства в период 2004-2008 гг. неизменно наблюдается положительная корреляция с 2 фактора х Этот фактор имеет высокую значимость весь период. Фактор х напротив, имеет с 2 отрицательную корреляцию (за исключением 2004 г.). Остальные три из включенных в модели (1)-(5) факторов (х1, х4, х6) коррелированны с результирующим показателем в основном положительно за исключением: х, —2008г., х. — 2004г., х, —

1 ’4 ’6

2007 г. Фактор х2 — единственный из факторов, у которого знак регрессионного коэффициента в рассматриваемые пять лет изменялся дважды:

в 2005-2007 гг. связь была положительной, в 2004 и 2008 гг. — отрицательной.

Итак, в аграрном производстве данной группы районов наиболее перспективными видами деятельности являются производство скота и птицы на убой, производство овощей и производство зерна. В то же время производство картофеля было и остается нерентабельным видом деятельности, а производство подсолнечника — наименее стабильным.

Охарактеризуем модели, построенные для группы районов с низким уровнем развития СХП. Анализ уравнения (6) для 2004 г. показал, что наибольший вклад в вариацию результирующего показателя 2 вносит вариация фактора х1. Фактор х5 является вторым по значимости, на третьем месте — фактор х В моделях (7)-(9) для 2005-2007 гг. наибольшее значение имеет вариация фактора х5, воздействие всех прочих факторов существенно ниже. Однако в 2008 г. (модель (10)) наибольшую значимость приобретает третий фактор, при этом пятый фактор занимает второе место, а первый — третье.

Исследование знаков коэффициентов факторов, входящих в регрессионные уравнения (6)-(10) показывает, что в период 2004-2008 гг. факторы х2 и х5 всегда коррелированны с 2 положительно, факторы х1 и х6 имеют преимущественно положительную корреляцию (за исключением 2005 г. и 2004 г. соответственно). В то же время фактор х4 имеет положительную корреляцию в 2004-2006 гг. и отрицательную — в 2007-

2008 гг., а фактор х3 трижды изменял направление вхождения в исследуемые годы.

Рост второго и пятого факторов неизменно направлен на увеличение объема сельскохозяйственной продукции; увеличение первого и шестого факторов ведет к возрастанию результирующего показателя в 80 % случаев; воздействие третьего и четвертого факторов имеет противоречивый характер.

Таким образом, в период 2004-2008 гг. для сельских муниципальных районов, отнесенных к группе с низким уровнем развития СХП, главным фактором повышения валового объема про-

изводства сельскохозяйственной продукции являлось увеличение производства скота и птицы на убой (исключение лишь 2008 г.). При этом существенный рост объема продукции также отмечался при возрастании валовых сборов зерна и подсолнечника. Сложившаяся ситуация объясняется, прежде всего, достаточно высоким уровнем рентабельности этих видов сельскохозяйственной продукции.

Снижение валового объема производства сельскохозяйственной продукции в этой группе районов так же, как и в группе районов со средним уровнем развития СХП, обусловлено в основном влиянием следующих факторов: валовой сбор зерна (исключение — 2008 г.) и в последние два года валовой сбор овощей.

Таким образом, построение эконометрических моделей для сельских районов в выделенных по уровню развития СХП типологических группах за ряд лет дает возможность выявления ключевых динамических взаимосвязей между валовым объемом продукции сельского хозяйства и основными обусловливающими его факторами в этих группах. Регрессионный анализ исследуемых показателей в динамике позволяет установить не только наиболее значимые факторы, но и наиболее характерные для рассматриваемого периода зависимости, при этом полученные результаты могут быть использованы как при осуществлении комплексной оценки состояния сельскохозяйственного производства в муниципальных районах, так и для краткосрочного и среднесрочного планирования экономического развития сельских территорий региона.

Список литературы

1. Города и районы Оренбургской области : стат. сб. / Террит. орган Федер. службы гос. статистики по Оренбург. обл. Оренбург, 2009.

2. Елисеева, И. И. Общая теория статистики / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев ; под ред. И. И. Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2001. 480 с.