Оценка влияния зональности и уровня специализации сельхозпредприятий на результативность зернового производства

- качество регионального государственного менеджмента.

Следовательно, можно сказать, что уровень развития малых и средних предприятий в регионе можно повысить за счёт решения проблем, характерных для аналогичных общероссийских предприятий. Но самое главное — необходимо определить собственную модель развития малого и среднего предпринимательства в Амурской области, которая в полной мере будет учитывать все особенности и возможности, характерные для данного региона.

Библиографический список

1. Иванов В.В. Система управления развитием малого бизнеса территории / В.В. Иванов, А.И. Михальченков / / Менеджмент в России и за рубежом. — 2004. — № 2. — С. 128-140.

2.Лялин В.Е. Развитие малого предпринимательства / В.Е. Лялин, В.И. Ляшенко, К.В. Павлов, В.В. Хахулин. — М.: Эконо-мистъ, 2006. — 254 с.

3. Малое и среднее предпринимательство Амурской области в 2008 году: стат. сб. — Благовещенск, 2009. — 83 с.

+ + +

УДК 64.011.328.003.13:338.33 И.В. Ишанкулова

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ЗОНАЛЬНОСТИ И УРОВНЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ СЕЛЬХОЗПРЕДПРИЯТИЙ НА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА

Ключевые слова: Челябинская область, кластеризация сельскохозяйственных предприятий, результативность зернового производства по природно-климатическим зонам, ресурсообеспе-ченность, эффективность зернового производства.

Введение

Традиционно Челябинскую область относят к промышленным регионам нашей страны. Благодаря территориальному расположению на землях Восточноевропейской равнины и ЗападноСибирской низменности Челябинская область занимает три природно-климатические зоны: горную лесостепную, лесостепную, степную, что позволяет населению заниматься и сельским хозяйством. Область обеспечивает свое население продукцией животноводства и зерном. Анализ результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий за 2003-2008 гг. показал, что основным направлением специализации аграрного сектора Челябинской области является производство зерновых культур. В выручке от реализации сельскохозяйственной продук-

ции наблюдается следующее соотношение: доля реализованных зерновых культур в общей выручке составляет 61,4%; доля реализованного молока — 17,1%; остаток (21,5%) распределяется между прочими видами сельскохозяйственной продукции. Таким образом, основное производственное направление Челябинской области — производство зерна с высоким уровнем специализации (коэффициент специализации в среднем за шесть исследуемых лет равен 0,4).

Вопросы размещения и специализации в сельском хозяйстве широко освещены в трудах многих отечественных ученых, среди которых следует выделить: Н.П. Александрова, А.И. Барбашина, Н.В. Васильева, Д.Ф. Вермеля, Л.М. Зальцмана, К.П. Оболенского; среди современных — С.А. Муромцева, И.Н. Са-фиуллина, Э.Т. Алиева, Ю.В. Пануса, А.М. Зигангирову, Е.А. Захарову, С.В. Черепухину и др. Вклад И.Н. Сафи-уллина состоит в том, что он обосновал необходимость размещения производства товарной с.-х. продукции по административным районам и природно-экономи-ческим зонам [1, с. 20]. С. А. Муромцев

установил, что зональная спецификация с.-х. производства, предложенная им в качестве условной, определяет состав, структуру и эффективность использования машинно-тракторного парка [2, с. 84, 152]. Заслуживают внимания две работы. Согласно одной из них, эффективность с.-х. производства в районах, зонах обусловлена величиной производственного потенциала [3, с. 13]. Согласно другой, конечные результаты хозяйственной деятельности определяются отношением использованных в производственном процессе затрат ресурсов [4, с. 42]. Все перечисленные исследователи анализировали результаты хозяйственной деятельности региона в целом либо отраслей с.-х. производства. В известных работах не нашло отражения анализа эффективности предприятий зерновой специализации с учетом зональных особенностей. Это обстоятельство определило объект исследования — сельскохозяйственные предприятия зерновой специализации Челябинской области всех природно-климатических зон.

Актуальность, цель и задачи исследования

Цель исследования — выделить зерновой пояс Челябинской области, вклад которого в обеспечение продовольственной безопасности области является наибольшим, и дать ему экономическую оценку. Задачи: выделение групп с.-х. предприятий Челябинской области по виду специализации и определение результативности их деятельности. Выделение групп предприятий осуществлялось на основе кластерного анализа. Для стандартизации исходных данных использовался индексный метод. Приведены методы группировки, сравнительный анализ групп предприятий по направлению специализации в соответствии с зональностью.

Исследование состоит из трех этапов.

1-й этап — проведение кластерного анализа с.-х. предприятий всех районов Челябинской области.

2-й этап — сравнительная оценка кластеров.

3-й этап — определение зерновых предприятий и экономическая оценка их производственно-хозяйственной деятельности.

Результаты и обсуждения

Объем выборки включил в себя 173 предприятия всех сельскохозяйственных районов Челябинской области, дейст-

вующих в сфере производства и отчитавшихся по результатам своей деятельности за каждый из анализируемых лет перед Министерством сельского хозяйства Челябинской области, что составляет 30,7% от количества всех сельскохозяйственных предприятий области. В выборку не вошли предприятия прямого подчинения и предприятия, расположенные в черте городских округов. Их доля в общем количестве сельскохозяйственных предприятий составляет 8,6%. Анализируемые предприятия представляют собой некую социально-экономическую систему, в которой действуют предприятия различных направлений специализации: 72,3% — предприятия, производящие исключительно зерно; 19,1% — предприятия, производство зерна в которых не является отраслью специализации или отсутствует; 8,7% — предприятия промежуточного направления, в которых зерновая отрасль имеет место в сочетании с другой и не является единственной.

Для проведения кластерного анализа были использованы следующие показатели: 1) выручка от реализации; 2) валовой сбор в первоначально оприходованной массе; 3) глубина коэффициента специализации; 4) доля произведенного зерна в общей продукции; 5) прибыль от реализации продукции растениеводства;

6) фактически посеянная площадь;

7) объем реализации зерновых культур;

8) полная себестоимость зерновых за 1 ц;

9) численность трактористов-машинистов;

10) количество тракторов; 11) количество зерноуборочных комбайнов. Это показатели, которые определяют или являются результатом зернового производства. С целью сопоставления исходной информации была проведена индексация показателей на максимальное значение в каждой группе показателей как частное значения показателя по конкретному предприятию

и максимального значения в группе (xmax). Расчеты были проведены в программе STATISTICA 6.0 с целью объединения (древовидной кластеризации) объектов выборочной совокупности по степени сходства/различия. Был выбран тип расстояния — Евклидово, применен тип связи по методу Варда, в основе которого заложен метод дисперсионного анализа оценки расстояний между кластерами. Этот метод достаточно эффективен и позволяет создавать группы небольшого размера.

Результат проведения кластерного анализа сельскохозяйственных предприятий по исследуемым показателям приведен на рисунке 1.

Выделено три кластера: второй кластер содержит в себе наименьшее число предприятий (31), третий — наибольшее (102). В таблице 1 представлена подробная ин-

я и н е н

и д

е ъ б о

е и н я о т с с а Р

Рис. 1. Группировка сельскохозяйственных предприятий Челябинской области с применением ПО STATISTICA 6.0

Таблица 1

Состав кластеров

Зона Район Число (А, ед.) и доля (В, %) с.-х. предприятий

1-й кластер 2-й кластер 3-й кластер

А В А В А В

С Агаповский 7 17,5 1 3,2 3 2,9

ЛС Аргаяшский 2 5,0 1 3,2 0 0,0

С Брединский 0 0,0 0 0,0 10 9,8

С Варненский 0 0,0 0 0,0 7 6,9

С Верхнеуральский 1 2,5 4 12,9 7 6,9

ЛС Еткульский 0 0,0 3 9,7 3 2,9

С Карталинский 0 0,0 1 3,2 4 3,9

ГЛ Каслинский 2 5,0 0 0,0 0 0,0

С Кизильский 0 0,0 3 9,7 11 10,8

ЛС Красноармейский 9 22,5 0 0,0 3 2,9

ЛС Кунашакский 1 2,5 2 6,5 5 4,9

С Нагайбакский 0 0,0 1 3,2 3 2,9

ГЛ Нязепетровский 6 15,0 0 0,0 0 0,0

ЛС Октябрьский 1 2,5 2 6,5 12 11,8

ЛС Сосновский 2 5,0 3 9,7 1 1,0

С Троицкий 1 2,5 2 6,5 11 10,8

ЛС Увельский 1 2,5 0 0,0 2 2,0

ЛС Уйский 2 5,0 3 9,7 6 5,9

ЛС Чебаркульский 5 12,5 1 3,2 3 2,9

С Чесменский 0 0,0 4 12,9 11 10,8

ИТОГО 40 100,0 31 100,0 102 100,0

формация о вхождении предприятий сельскохозяйственных районов Челябинской области в определенный кластер. В первой графе таблицы 1 указана природно-климатическая зона, к которой относится каждый район (С — степная, ЛС — лесостепная, ГЛС — горная лесостепная).

1  1 ..............т............... ....... 1 ^

¿ЛЕД ГГпн! 1тУп Лиикчидшида1яЕЬ| дАпцД дЕиаА|Т~1Тпп1Л|1и1  «У 1 2 3 к-*><«--И

Из анализа данных таблицы 1 следует, что в первый кластер вошли предприятия преимущественно Красноармейского

(картофеле-молочного направления), Ага-повского (зерно-молочного направления), Нязепетровского (молочного направления), Чебаркульского (молочного направления) районов; во второй — Верхнеуральского и Чесменского районов (оба района зернового направления); третий — Октябрьского, Кизильского, Троицкого, Чесменского и Брединского районов зернового направления.

В таблице 2 приведен сравнительный анализ кластеров по степени насыщения предприятиями районов Челябинской области в соответствии с отнесением их к природно-климатической зоне.

Сельскохозяйственные предприятия распределены по кластерам и зонам неравномерно. Выявлена четкая зависимость

Сравнительный анализ кластеров по

между составом кластеров и зональностью ведения сельскохозяйственного производства. В первый кластер вошли предприятия всех зон; во второй и третий — предприятия степной и лесостепной зон. Большая часть сельскохозяйственных предприятий всех районов степной зоны вошла в третий кластер; исключение составляет пригородный Агаповский район. Большинство сельскохозяйственных предприятий лесостепной зоны также были отнесены к третьему кластеру. Есть основание полагать, что первый кластер в значительной степени отличается от других кластеров: в него вошли все исследуемые сельскохозяйственные предприятия двух районов Челябинской области — Каслинского и Нязепетровского. Выявлена существенность отличий кластеров не только по зональному расположению, но и по специализации предприятий (рис. 2).

Таблица 2 природно-климатическим зонам

Район 1-й кластер 2-й кластер 3-й кластер ВСЕГО

СТЕПНАЯ ЗОНА

Агаповский 7 1 3 11

Брединский 0 0 10 10

Варненский 0 0 7 7

Верхнеуральский 1 4 7 12

Карталинский 0 1 4 5

Кизильский 0 3 11 14

Нагайбакский 0 1 3 4

Троицкий 1 2 11 14

Чесменский 0 4 11 15

Кол-во предприятий в кластере, ед. 9 16 67 92

Уд. вес предприятий в кластере, % 9,8 17,4 72,8 100,0

% к итогу 22,5 51,6 65,7 53,2

ЛЕСОСТЕПНАЯ ЗОНА

Аргаяшский 2 1 0 3

Еткульский 0 3 3 6

Красноармейский 9 0 3 12

Кунашакский 1 2 5 8

Октябрьский 1 2 12 15

Сосновский 2 3 1 6

Увельский 1 0 2 3

Уйский 2 3 6 11

Чебаркульский 5 1 3 9

Кол-во предприятий в кластере, ед. 23 15 35 73

Уд. вес предприятий в кластере, % 31,5 20,5 47,9 100,0

% к итогу 57,5 48,4 34,3 42,2

ГОРНАЯ ЛЕСОСТЕПНАЯ ЗОНА

Каслинский 2 0 0 2

Нязепетровский 6 0 0 6

Кол-во предприятий в кластере, ед. 8 0 0 8

Уд. вес предприятий в кластере, % 100,0 0,0 0,0 100,0

% к итогу 20,0 0,0 0,0 4,6

ИТОГО, ед. 40 31 102 173

%

120 100 80 60 40 20 0

зерновые предприятия

99

83 71

18 23

0 6 1 1 0

1 кластер

2 кластер

3 кластер

"промежуточные" предприятия

незерновые предприятия

Рис. 2. Сравнительный анализ сельскохозяйственных предприятий по направлению специализации

В первый кластер вошли предприятия, в специализации которых производство зерновых не является основной отраслью или вовсе отсутствует как основное направление; во второй — предприятия зернового направления с высоким уровнем специализации (97% предприятий с уровнем специализации 0,4-0,6), а также промежуточного направления в виде сочетания разных отраслей; и, наконец, третий кластер представлен сельскохозяйственными предприятиями преимущественно с зерновой отраслью и с высоким уровнем специализации (коэффициент специализации равен 1,0). Подробнее результаты сопоставления предприятий с различным уровнем специализации (Кс) в определенном кластере представлены в таблице 3

(0,2 < Кс < 0,4 — средний уровень; 0,41 < Кс < 0,6 — высокий уровень; 0,61 < Кс < 1,0 — глубокий).

Другими словами, первый кластер предприятий не специализируется на производстве зерновых; второй занимает промежуточное положение между первым и третьим; третий представлен «сильными» предприятиями, специализирующимися исключительно на производстве зерна.

По доле производимого зерна первый и второй кластеры занимают 25,4% (в равной доле по 12,7% приходится на каждый кластер), третий — 74,6%. Таким образом, львиная доля в производстве зерновых принадлежит третьему кластеру.

Таблица 3

Удельный вес предприятий по уровню специализации в определенном кластере

Коэффициент специализации 1-й кластер 2-й кластер 3-й кластер

ед. % ед. % ед. %

ВСЕГО 40 100,0 31 100,0 102 100,0

ЗЕРНОВЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

Средний уровень 0 0,0 0 0,0 0 0,0

Высокий уровень 0 0,0 21 67,7 9 8,8

Глубокий уровень 0 0,0 1 3,2 92 90,2

«ПРОМЕЖУТОЧНЫЕ» ПРЕДПРИЯТИЯ

Средний уровень 6 15,0 0 0,0 0 0,0

Высокий уровень 1 2,5 7 22,6 1 1,0

Глубокий уровень 0 0,0 0 0,0 0 0,0

НЕЗЕРНОВЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

Средний уровень 7 17,5 0 0,0 0 0,0

Высокий уровень 13 32,5 2 6,5 0 0,0

Глубокий уровень 13 32,5 0 0,0 0 0,0

Следующим этапом выступает поиск сельскохозяйственных предприятий-

лидеров в производстве зерновых культур. Для этого из всей совокупности предприятий третьего кластера удалим те сельскохозяйственные предприятия, доля в производстве зерна которых составляет менее 1,0%. Обследование показало, что основное количество предприятий (61) производит 24,9% зерна с занимаемой долей в общем производстве зерновых в кластере 0,1-0,9%. Таким образом, методом исключения были выбраны «лидирующие» предприятия (41) с суммарной долей производимого зерна 75,1%: 40 предприятий относятся к исключительно зерновым предприятиям с глубоким уровнем специализации и одно «промежуточное» предприятие зерно-молочного направления, в структуре реализации которого зерновые составляют 49,4%. Необходимо отметить, что за три года своего функционирования (2005-2008 гг.) данное предприятие лишь однажды (в 2008 г.) сменило зерновое направление на зерно-молочное. К степной зоне относятся 63,4% зерновых предприятий, к лесостепной — 36,6% соответственно.

Применив формулу Стерджесса с целью определения оптимального числа групп к (к = 1 + 3,322 1д N где N — число единиц в совокупности), была осуществлена группировка сельскохозяйственных предприятий зернового направления третьего кластера по размеру фактически посеянной площади. Величина равного интервала И определяется как отношение размаха вариации £ (разности между максимальным и минимальным значением признака в совокупности (хтах — хт^)) на число групп (к): И = 2/к. Верхняя граница первого интервала равна хтЫ нижняя — (х™ + И), которая соответствует верх-

ней границе второго интервала и т.д. ^ = хи + кп*^ где кп — номер группы).

В таблице 4 приведена группировка предприятий зернового направления третьего кластера по размеру фактически посеянной площади.

Из анализа данных таблицы 4 следует, что зерновые с.-х. предприятия распределены по закону, близкому к нормальному: число предприятий с наибольшей степенью обеспеченности земельными площадями находится ближе к середине совокупности. Следующим этапом анализа являлось выявление существенности отличий между группами предприятий по размеру посевных площадей и финансовыми результатами деятельности, а также уровнем обеспеченности ресурсами (табл. 5).

Выявляется закономерность: при увеличении площади посевов первоначально растут показатели ресурсообеспеченно-сти, но до определенного предела, индивидуального для каждого из ресурсов. Дальнейшее увеличение площади посевов ведет к снижению как ресурсообеспечен-ности, так и финансовых показателей. На рисунке 3 представлена зависимость экономических результатов хозяйственной деятельности зерновых предприятий-лидеров по группам, исключая шестую группу, являющуюся нетипичной согласно выявленной закономерности.

Анализ зависимости показывает, что для результативных показателей и для каждого показателя ресурсообеспеченности существует некий оптимум, достигаемый при определенной площади посевов (рис. 3). Следовательно, требуется определение оптимального размера ресурсного потенциала для каждой из групп предприятий.

Таблица 4

Группировка предприятий, специализирующихся на производстве зерновых,

по размеру посеянной площади

№ группы Интервалы посевных площадей, тыс. га Середина интервала, тыс. га Число хозяйств в группе, ед. Уд. вес хозяйств в группе, % Фактически посеянная площадь в группе

тыс. га % к итогу

1 [2,03-4,69) 3,36 5 12,2 18,80 5,2

2 [4,69-7,34) 6,01 10 24,4 57,79 16,1

3 [7,34-9,99) 8,66 12 29,3 100,59 28,1

4 [9,99-12,64) 11,32 9 22,0 102,77 28,7

5 [12,64-15,29) 13,97 3 7,3 43,53 12,1

6 [15,29-17,95) 16,62 2 4,9 35,01 9,8

ИТОГО [2,03-17,95) 9,99 41 100 358,48 100,0

Таблица 5

Основные удельные экономические показатели по группам с.-х. предприятий зернового направления

№ группы Площадь посевов, тыс. га Урожайность, т/га Удельные показатели

на 1 га, тыс. руб. на 1000 га

выручка от реализации прибыль от реализации ТМ1, чел. тракторы2, ед. ЗУК3, ед.

1 18,80 1,77 4,30 1,26 3 3 2

2 57,79 1,47 5,20 2,22 6 6 3

3 100,59 1,28 4,82 1,30 7 7 3

4 102,77 1,20 4,72 1,11 6 6 2

5 43,53 1,01 3,88 0,12 5 4 2

6 35,01 1,38 8,61 3,80 6 4 2

Примечание.

1. Численность трактористов-машинистов.

2. Среднегодовое количество тракторов всех марок (без тракторов, на которые смонтированы машины).

3. Среднегодовое количество зерноуборочных комбайнов.

120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00

0,00 5 группа

Площадь посевов, тыс. га

Выручка от реализации с 1 га, тыс. руб.

Прибыль от реализации с 1 га, тыс. руб.

Урожайность, т/га

Трактористы-машинисты на 1000 га, чел.

Среднегодовое количество тракторов всех марок на 1000 га, ед.

Среднегодовое количество ЗУК на 1000 га, ед.

Рис. 3. Зависимость показателей ресурсообеспеченности и финансовых результатов хозяйственной деятельности с.-х. предприятий-лидеров в производстве зерна

Выводы

1. Осуществлена группировка сельскохозяйственных предприятий Челябинской области по направлению производственной деятельности и природно-климатическим зонам.

2. В результате проведения кластерного анализа была выявлена закономерность между с.-х. предприятиями отдельных кластеров по уровню специализации, при-

родно-климатическим зонам и конечными показателями хозяйственной деятельности.

3. Предложена классификация с.-х. предприятий согласно уровню специализации на зерновые, незерновые и «промежуточные».

4. Установлена закономерность в районировании с.-х. предприятий по природно-климатическим зонам в производстве зерна.

5. Выделены предприятия-лидеры по производству зерновых культур.

6. Выявлена существенность отличий между предприятиями-лидерами по размеру посевных площадей, финансовыми результатами деятельности и ресурсо-обеспеченностью.

7. Требует определения оптимум уровня обеспечения ресурсным потенциалом с.-х. предприятий с целью достижения эффективности зернопроизводства.

Библиографический список

1. Сафиуллин И.Н. Эффективность размещения и специализация сельскохозяйственного производства в новых условиях хозяйствования: автореф. на дис. ...

канд. экон. наук / И.Н. Сафиуллин. — Казань, 2005. — 24 с.

2. Муромцев С.А. Влияние зональных особенностей на эффективность использования сельскохозяйственной техники: дис. ... канд. экон. наук / С. А. Муромцев. — Челябинск, 2006. — 226 с.

3. Зигангирова А.М. Активизация факторов эффективного функционирования сельскохозяйственного производства: дис. ... канд. экон. наук / А.М. Зигангирова.

— Йошкар-Ола, 2006. — 268 с.

4. Захарова Е. Эффективность сельскохозяйственного производства в Челябинской области / Е. Захарова, С. Чере-пухина // АПК: экономика, управление.

— 2007. — № 1. — С. 42-45.

+ + +