Методология статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства"

005060636

С

На правах рукописи

Толмачев Михаил Николаевич

Методология статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства

08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени ^доктора экономических наук

3 О МАЙ 2013

Саратов - 2013

005060636

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Саратовский государственный социально-экономический университет»

Научный консультант - Носов Владимир Владимирович,

доктор экономических наук, доцент

Официальные оппоненты: Афанасьев Владимир Николаевич,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», заведующий кафедрой статистики и эконометрики

Карманов Михаил Владимирович,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)», заведующий кафедрой социально-экономической статистики

Чистик Ольга Филипповна,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный экономический университет», профессор кафедры статистики

Ведущая организация - ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный

университет имени Н.П. Огарева»

Защита состоится «18» июня 2013 г. в 9.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.181.08, созданного на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, д. 13, ауд. 170215.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» (ОГУ).

Автореферат диссертации размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии при Министерстве образования и науки Российской Федерации vak.ed.gov.ru и на сайте ОГУ www.osu.ru.

Автореферат разослан «15» мая 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Е.М. Крипак

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Проводимые в стране экономические реформы, изменение структуры производства и потребления сельскохозяйственной продукции, " формирование мирового

продовольственного рынка вызвали необходимость исследования ряда проблем, которым ранее не уделялось достаточного внимания. К ним относятся проблемы теории и практики концентрации сельскохозяйственного производства в субъектах РФ.

Сельское хозяйство традиционно занимает особое положение в экономике России. Это вызвано тем, что аграрный сектор является одним из важнейших в российской экономике, от его состояния во многом зависит экономическая, политическая и социальная ситуация в регионах страны.

В аграрном секторе РФ в результате формирования многоукладной экономики и с переходом на рыночные отношения появились новые принципиальные особенности в размещении сельскохозяйственного производства. Значительная часть сельскохозяйственного производства сконцентрирована в ограниченном числе субъектов РФ и в рыночных условиях степень его территориальной концентрации имеет тенденцию к дальнейшему росту. Вместе с изменением размещения сельскохозяйственного производства по территории меняется и его размещение по категориям хозяйств. Все это сказывается на объемах производства продукции сельского хозяйства по регионам, формировании добавленной стоимости и доходов сельского населения, развитии сельских территорий.

Рыночные механизмы породили теоретический и практический интерес к статистическому исследованию процессов концентрации

сельскохозяйственного производства. В тоже время ощущается нехватка комплексных и системных статистических исследований сущности, тенденций и последствий процесса концентрации сельскохозяйственного производства, что особенно актуально в условиях вступления страны во Всемирную торговую организацию (ВТО) и либерализации доступа на внутренний рынок импортной сельскохозяйственной продукции.

В связи с этим на первый план выступает статистическое исследование эффективности концентрации сельскохозяйственного производства, определение регионов-лидеров, являющихся локомотивом в развитии

отечественного сельского хозяйства и обеспечивающих конкурентоспособность отрасли на мировом рынке в связи с принятием правил ВТО.

С другой стороны, высокая концентрация сельскохозяйственного производства может привести к сильной продовольственной зависимости некоторых регионов федерации. Данная проблема обостряется при децентрализации власти на региональный уровень (как это было в 90-е годы XX века), когда местные власти ставят задачу по самообеспечению продовольственными ресурсами.

Аграрная политика нуждается в более детальной теоретической проработке вопросов концентрации сельскохозяйственного производства. Мониторинг количественных и качественных характеристик концентрации сельскохозяйственного производства позволит федеральной и региональной властям принимать более взвешенные решения при разработке аграрной политики и мер государственного регулирования сельскохозяйственного производства, развития сельских территорий, обеспечения продовольственной безопасности и независимости страны и регионов.

Назревшая необходимость решения проблем управления органами власти процессом концентрации регионализированного аграрного сектора РФ, нацеленного на повышение эффективности сельскохозяйственного производства, продовольственной безопасности страны и модернизацию сельского хозяйства, определила актуальность разработки статистической методологии исследования концентрации сельскохозяйственного производства.

Степень разработанности темы исследования. Исследование процессов концентрации производства привлекает внимание как отечественных, так и зарубежных ученых. Впервые задача изучения концентрации была поставлена в работах классиков экономической теории -А. Смита, Д. Рикардо, К. Маркса. В дальнейшем значительный вклад в решение отдельных вопросов теории концентрации внесли Дж.А. Гобсон, Дж. Кейнс, Р. Коуз, А. Маршал, В. Парето, М. Портер, Й. Шумпетер и др.

В отечественной науке проблемами исследования концентрации производства занимались Л.И. Абалкин, С.Б. Авдашева, P.A. Бурганов, И.И. Веретенникова, С.Г. Гродский, М.Н. Ильичев, И.Л. Казинец, P.C. Лившиц, A.C. Пелих, Н.М. Розанова, И.И. Сергеев, P.A. Фатхутдинов, A.M. Цигельник.

В их трудах особое внимание уделялось методологическим подходам к исследованию процессов концентрации в промышленности.

Изучение различных аспектов процесса концентрации в сельском хозяйстве нашли свое отражение в работах В.Н. Афанасьева, A.B. Голубева,

A.П. Зинченко, Н.Я. Коваленко, В.В. Милосердова, В.В. Носова, Б.И. Пасхавера, A.A. Черняева, В .Я. Узуна, Д.Б. Эпштейна, М.М. Юзбашева и др., а также зарубежных ученых, таких как Д. Гелбрейт, Р. Кемпбелл, Д. Кларк, Д. Перри. Их работы содержат важные теоретические и практические положения, являющиеся основой для дальнейшего развития исследований, методологических и прикладных разработок концентрации сельскохозяйственного производства.

Значительный вклад в разработку методологических вопросов исследования декомпозиции неравенства, имевших важное значение для целей диссертационного исследования, внесли труды А. Дитона, С. Дженкинса,

B. Рао, Г. Филдса, Э. Шоррокса, C.B. Арженовского, А.Я. Кируты, O.A. Кислицыной, АЛ. Лукьяновой, Л.И. Ниворожкиной, А.Ю. Шевякова.

При проведении исследования автор также опирался на труды в области экономико-статистического моделирования таких ученых, как В.А. Балаш, A.M. Дубров, И.И. Елисеева, Е.В. Зарова, М.В. Карманов, B.C. Мхитарян, Ю.В. Сажин, Е.М. Четыркин, О.Ф. Чистик и др.

Несмотря на широкое освещение в литературе многих экономических проблем концентрации, методология изучения этого процесса в сельском хозяйстве разработана недостаточно. Наиболее полно изучены вопросы влияния размеров хозяйств и их подразделений на эффективность производства и проблемы обоснования оптимального уровня хозяйственной и внутрихозяйственной концентрации производства. Однако, такие важные для практики вопросы, как количественная оценка уровня и динамики концентрации сельскохозяйственного производства, разграничение совокупности производителей как на микро-, так и на мезоуровне на однородные типичные группы по нескольким признакам одновременно, особенности деятельности каждой группы и ряд других, не привлекли должного внимания и до сих пор не решены. В мировой и отечественной практике не выработан интегральный показатель, учитывающий все стороны концентрации сельскохозяйственного производства и факторов, его обуславливающих. Проведение декомпозиционного анализа неравенства

сельскохозяйственного производства не вошло в российские традиции исследования. Применение методов декомпозиции неравенства даст возможность понять структуру неравенства в сельском хозяйстве, определить его основные причины, оценить вклад в общее неравенство сельскохозяйственного производства по группам территорий, например между аграрными и промышленными регионами.

Следовательно, не все аспекты данной проблемы изучены в полной мере, многие вопросы продолжают оставаться дискуссионными и не находят однозначного решения.

Актуальность, недостаточная научная разработанность, теоретическая и практическая значимость обусловили выбор темы, постановку цели и задач диссертации.

Научная гипотеза диссертации состоит в предположении, что выявление и решение теоретических и методологических проблем статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства с учетом накопленного научного и практического потенциала позволят повысить эффективность аграрного производства, конкурентоспособность отечественных сельхозпроизводителей.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является развитие теории и методологии комплексного статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства.

Для ее достижения в работе были поставлены и решались следующие задачи:

-систематизировать и обобщить теоретико-методологические подходы к определению понятия концентрации сельскохозяйственного производства в условиях многообразия типов сельхозпроизводителей, либерализации рынка сельскохозяйственной продукции в рамках норм и правил ВТО;

-построить систему статистических показателей, всесторонне характеризующую концентрацию сельскохозяйственного производства и включающую показатели аккумуляции, дифференциации и среднего размера единиц изучаемой совокупности;

-разработать методику статистического формирования интегрального показателя концентрации сельскохозяйственного производства, включающего динамическую составляющую и позволяющего одновременно оценивать

изучаемое явление с нескольких сторон (аккумуляция, дифференциация и средние размеры единиц совокупности);

-провести многомерную классификацию регионов РФ с учетом динамической составляющей и оценить их межрегиональные различия по уровню эффективности сельскохозяйственного производства;

-сформировать методологию структурно-динамического анализа неравенства производства продукции сельского хозяйства и определения степени влияния различных типов сельхозпроизводителей на уровень ее дифференциации;

-сформулировать методологические положения оценки вклада и направления влияния результатов сельскохозяйственного производства на социально-экономическую дифференциацию регионов РФ;

- выявить наличие процессов конвергенции (дивергенции) для мониторинга изменения неоднородности сельскохозяйственного производства по субъектам РФ во времени;

-усовершенствовать методологию статистического исследования экономического роста в сельском хозяйстве, позволяющую разложить темп прироста продукции сельского хозяйства по факторам производства и устранить влияние погодных условий на его изменение;

-оценить влияние концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность в условиях возрастающей глобализации и связанной с этим процессом либерализации рынка.

Объектом исследования является процесс развития концентрации сельскохозяйственного производства в РФ.

Предметом исследования выступает комплекс теоретических, методологических и практических аспектов экономико-статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства.

Теоретической и методологической основой исследования явились научные труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по тематике исследования; научные публикации в отечественной и зарубежной печати, монографии, рефераты, диссертации, отражающие различные аспекты количественной оценки и анализа концентрации сельскохозяйственного производства. В качестве статистического инструментария использованы методы регрессионного, корреляционного, кластерного анализа,

таксономический метод, методы факторного анализа, вариационного, индексного анализа, аналитической группировки, методы анализа и прогнозирования рядов динамики, а также табличный и графический методы представления результатов исследования. Обработка исходной информации проводилась автором с использованием пакетов прикладных программ: «Statistica», «Microsoft Excel».

Информационную базу исследования составили официальные статистические издания и информационные ресурсы Федеральной службы государственной статистики РФ, территориальных органов Росстата, Министерства сельского хозяйства РФ, Департамента сельского хозяйства США, а также данные периодических изданий, научных публикаций по исследуемой проблеме и официальных сайтов сети Интернет.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.12 — Бухгалтерский учет, статистика Паспорта специальностей ВАК Минобрнауки РФ (экономические науки), п. 4.10 «Методология построения статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности; построения демографических таблиц; измерения уровня жизни населения; состояния окружающей среды», п. 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов», п. 4.12 «Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований».

Вклад автора в проведенное исследование. Автор внес определяющий вклад в постановку задач исследования, разработку теоретических положений, научно-практических рекомендаций и выводов. Фамилии соавторов, принимавших участие в отдельных направлениях исследований, указаны в списке основных публикаций по теме диссертации. Все результаты, составляющие научную новизну диссертации и выносимые на защиту, получены автором лично.

Научная новизна диссертации состоит в развитии методологии комплексного статистического исследования концентрации

сельскохозяйственного производства, оценке ее тенденций, закономерностей и влияния на эффективность сельскохозяйственного производства.

Получены следующие конкретные результаты исследования, обладающие научной новизной:

-сформулированы авторские определения понятия «концентрация сельскохозяйственного производства» на микро- и мезоуровнях, исходя из особенностей отрасли как сложной социально-экономической системы, и систематизированы признаки концентрации сельскохозяйственного производства;

-предложена система статистических показателей, характеризующая уровень и динамику концентрации сельскохозяйственного производства и включающая совокупность индикаторов, отражающих все стороны исследуемого явления (аккумуляцию, дифференциацию и средние размеры единиц совокупности), для которых разработаны количественные критерии уровня концентрации сельскохозяйственного производства;

-разработана методология статистического агрегирования частных признаков концентрации сельскохозяйственного производства в интегральный показатель, учитывающая неравнозначность частных признаков и тенденции их изменения во времени;

-предложена методика рейтинговой оценки регионов РФ по степени концентрации и эффективности сельскохозяйственного производства, позволяющая учесть тенденции изменения показателей во времени;

-разработаны методологические аспекты многомерной классификации регионов для выявления территориальных диспропорций сельскохозяйственного производства, реализация которых позволила получить шесть групп регионов, характеризующихся однородным состоянием и развитием сельского хозяйства;

-впервые проведена декомпозиция индекса Тейла по компонентам продукции сельского хозяйства, позволяющая определить вклад компонент и их влияние на общую дифференциацию, как одну из сторон концентрации сельскохозяйственного производства;

-впервые выполнено разложение общего неравенства продукции сельского хозяйства (как в целом, так и на одного жителя, по категориям

хозяйств) на внутри- и межгрупповую компоненты с целью оценки доли неравенства, возникающей между группами регионов;

-выявлено, что неоднородность российских регионов увеличивалась во времени как в целом по показателю производства продукции сельского хозяйства на одного жителя, так и по категориям хозяйств, что ведет к формированию более эффективных с точки зрения аграрного производства регионов;

-предложен авторский подход к определению доли оплаты труда в валовых смешанных доходах сектора «Домашние хозяйства» с целью усовершенствования методологии декомпозиции среднегодового прироста и эффективности сельскохозяйственного производства;

-разработан подход к устранению влияния погодных условий при разложении роста сельскохозяйственного производства;

-доказано прямое влияние уровня концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность, что способствует повышению конкурентоспособности аграрного сектора России в условиях либерализации отечественного продовольственного рынка в связи с вступлением в ВТО.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость диссертации состоит в разработке новых концептуальных подходов, методик к исследованию и оценке концентрации сельскохозяйственного производства. Использование полученных результатов будет способствовать совершенствованию методологии и практики статистического исследования сельского хозяйства как вида экономической деятельности, повышению обоснованности мер государственной поддержки различных сельхозпроизводителей, направленных в конечном счете на устойчивое развитие сельских территорий и улучшение качества жизни сельского населения.

Практическая значимость диссертации состоит в том, что основные выводы и результаты могут быть использованы в аналитической работе органами государственной статистики, положены в основу разработки и принятия управленческих решений при формировании стратегии размещения сельскохозяйственного производства по территориям и категориям сельхозпроизводителей в рыночной среде.

Полученные результаты диссертационного исследования одобрены и приняты к практическому использованию Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. Теоретический и эмпирический материал диссертации используется в учебном процессе Саратовского государственного социально-экономического университета при чтении курсов «Статистика», «Макроэкономическая статистика», «Региональная статистика», «Статистика сельского хозяйства».

Апробация результатов исследования. Основные теоретические и практические положения диссертации были представлены в форме докладов и выступлений на международных, всероссийских научно-практических конференциях и в научных трудах автора, в том числе: VIII Международной научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика» (Самара, 2009); IV Международной научно-практической конференции «Воспроизводственный потенциал региона» (Уфа, 2009); IX Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества» (Москва, 2010); Международных конференциях, проходивших в рамках Никоновских (Москва, 2010, 2011) и Островских чтений (Саратов, 2010, 2011); XIX Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук» (Новосибирск, 2011); Международной научно-практической конференции «Анализ современных экономических процессов и информационные технологии» (Днепропетровск, 2011); IV Международной научно-практической конференции «Проблемы современной экономики» (Новосибирск, 2011); IX Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики современной Госсии» (Йошкар-Ола, 2012); II научно-практической интернет-конференции «Актуальные проблемы и перспективы развития государственной статистики в современных условиях» (Саратов, 2009); научно-практических конференциях Саратовского государственного социально-экономического университета 2009-2012 годов.

Публикации. Основные положения диссертации нашли отражение в 41 научной и учебно-методической работе общим объемом 85,16 п.л. (авторский вклад соискателя 49,94 п.л.), в том числе в двух коллективных и двух индивидуальных монографиях, учебном пособии с грифом УМО по образованию в области статистики, 14 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка использованных источников, приложений.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, определены цель, задачи и методы исследования, отражены положения научной новизны и практической значимости полученных результатов.

В первой главе «Теоретико-методологические подходы в исследовании концентрации производства в сельском хозяйстве» изучены теоретические аспекты концентрации производства в аграрном секторе, разработаны концептуальные подходы к исследованию концентрации сельскохозяйственного производства.

Во второй главе «Методология статистической оценки уровня и динамики концентрации сельскохозяйственного производства в регионах РФ» сформирована система показателей, отражающая все стороны концентрации сельскохозяйственного производства. Разработана методология статистического агрегирования частных признаков концентрации сельскохозяйственного производства в интегральный показатель, который, учитывая многообразие признаков концентрации, позволил одновременно оценивать изучаемое явление с нескольких сторон.

Третья глава «Совершенствование и разработка статистической методологии типологизации регионов РФ по степени концентрации и эффективности сельскохозяйственного производства» посвящена развитию методов типологизации в прикладных исследованиях. Предложены методики рейтинговой оценки регионов по уровню и эффективности сельскохозяйственного производства, многомерной классификации регионов по состоянию и развитию сельского хозяйства.

В четвертой главе «Методологические подходы к исследованию структуры неравенства производства в сельском хозяйстве» рассмотрена и впервые апробирована методика декомпозиции неравенства продукции сельского хозяйства по данным российских регионов. Выявлен вклад различных категорий сельхозпроизводителей в неравенство производства продукции сельского хозяйства.

В пятой главе «Экономико-статистический анализ межрегиональных различий производства продукции сельского хозяйства на одного жителя» рассмотрена методика статистического исследования концентрации производства продукции сельского хозяйства на одного жителя региона, выполнено моделирование регрессий конвергенции и анализ показателей а-конвергенции по регионам РФ.

Шестая глава «Статистический анализ эффективности концентрации сельскохозяйственного производства» посвящена развитию методов исследования эффективности аграрного производства, выявлению взаимосвязи и оценке влияния концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность.

В заключении обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы.

ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Сформулированные авторские определения понятия «концентрация сельскохозяйственного производства» на микро- и мезоуровнях исходя из особенностей отрасли как сложной социально-экономической системы, а также систематизированные признаки концентрации сельскохозяйственного производства

В диссертации обосновано, что по причине суровых климатических условий, низкой плотности населения, неразвитости дорожной сети, высокой энергоемкости продукции российское сельское хозяйство находится заведомо в неравных условиях со странами Европы. Только высококонцентрированное сельскохозяйственное производство в России конкурентоспособно на внутреннем и внешнем продовольственных рынках.

Несмотря на то что вопросы концентрации сельскохозяйственного производства исследуются на протяжении весьма продолжительного времени, до сих пор нет для всех авторов единого определения данного понятия, что обуславливает необходимость уточнения его содержания. Обзор научных публикаций позволяет выделить три подхода к определению сущности понятия «концентрация производства».

Первый подход отождествляет увеличение размеров хозяйствующих субъектов с увеличением производства и характеризует концентрацию

производства как сосредоточение производства в одном месте, на отдельных хозяйствующих субъектах.

Второй подход рассматривает концентрацию производства в этом же контексте — процесс все большего производства на крупных и крупнейших хозяйствующих субъектах. В данном подходе выделяются две стороны процесса концентрации. Первая характеризует укрупнение хозяйствующих субъектов, вторая — повышение доли крупных хозяйствующих субъектов в сельском хозяйстве, т.е. аккумуляцию производства продукции.

Более глубокий анализ концентрации производства приводит к выводу, что не только односторонний, но и двухсторонний подход является недостаточным для характеристики этого процесса. Третий подход рассматривает концентрацию как дифференциацию хозяйствующих субъектов по размеру, как неравномерность распределения признака между единицами совокупности.

С авторской точки зрения следует отдать предпочтение третьему подходу и при исследовании концентрации учитывать три ее стороны:

-аккумуляцию рассматриваемого признака у единиц совокупности; -дифференциацию единиц совокупности по размеру признака; —увеличение среднего размера признака единиц совокупности. Установлено, что в силу специфических черт сельскохозяйственного производства, значительной территории, большого числа сельскохозяйственных организаций (59,2 тыс.) нет смысла в целом исследовать концентрацию сельскохозяйственных организаций в РФ. В рамках всей страны целесообразно изучать территориальную концентрацию сельскохозяйственного производства регионов РФ.

В зависимости от уровня исследуемой системы были предложены авторские определения концентрации сельскохозяйственного производства на микро- и мезоуровнях.

На микроуровне под концентрацией сельскохозяйственного производства следует понимать процесс укрупнения выпуска продукции, сосредоточения факторов производства на предприятиях в рамках отдельного региона.

На мезоуровне концентрация сельскохозяйственного производства — это процесс сосредоточения и распределения факторов производства и выпуска продукции в субъектах РФ.

Существенным отличием изучения концентрации в сельском хозяйстве является то, что на микроуровне в анализе участвуют только показатели сельскохозяйственных организаций, в то время как на региональном уровне -сводные показатели, характеризующие деятельность всех сельхозпроизводителей. Это связано с тем, что значительная часть сельхозпродукции производится в хозяйствах населения, как для собственного потребления, так и для продажи.

Анализ ресурсной базы сельского хозяйства позволил определить и систематизировать признаки концентрации сельскохозяйственного производства, среди которых следует выделить продукцию сельского хозяйства, земельные ресурсы, поголовье скота, трудовые ресурсы и средства труда. Размеры сельхозпроизводителей при изучении концентрации производства можно определять по каждому из приведенных признаков. Однако верное решение поставленных задач возможно лишь в том случае, если в основу группировки положены правильно избранные группировочные признаки. При изучении концентрации в основу распределения единиц изучаемой совокупности по размерам следует брать признак, прямо соответствующий изучаемому виду концентрации.

2. Предложенная система статистических показателей, характеризующая уровень и динамику концентрации

сельскохозяйственного производства и включающая совокупность индикаторов, отражающих все стороны исследуемого явления (аккумуляцию, дифференциацию и средние размеры единиц совокупности), для которых разработаны количественные критерии уровня концентрации сельскохозяйственного производства

Для оценки уровня и динамики концентрации производства в сельском хозяйстве была сформирована система показателей, состоящая в соответствии с выделенными тремя сторонами концентрации из трех групп:

1) показатели, характеризующие степень аккумуляции изучаемого признака крупнейшими единицами изучаемой совокупности;

2) показатели, характеризующие степень дифференциации единиц изучаемой совокупности по размеру;

3) показатели, характеризующие средний размер единиц изучаемой совокупности.

В диссертации указывается, что только одновременный учет всех трех сторон концентрации сельскохозяйственного производства позволит получить полное и всестороннее представление об уровне и динамике этого процесса.

При характеристике первой группы показателей рассчитывают коэффициент концентрации, как правило, для трех, четырех, шести или восьми крупнейших единиц совокупности.

Вторая группа является наиболее представительной и может включать различные показатели неравенства, которых насчитывается около пятидесяти, но из них активно используются на практике не более десяти. Самыми известными из них являются индекс Херфиндаля-Хиршмана и индекс Джини.

Для выбора показателей, наиболее полно описывающих данную сторону концентрации, необходимо использовать ряд принципов, характеризующих свойства, которыми должны обладать показатели неравенства: перераспределения; независимости от масштаба; дублирования наблюдений; анонимности; аддитивности.

Всем перечисленным принципам удовлетворяет только один класс показателей — энтропийные меры неравенства:

где с - параметр, принимающий любое значение от -да до +«;

п — объем совокупности;

Уi - 1-е значение признака;

У — средняя величина изучаемого признака.

Параметр с определяет тот вес, который придается различиям в изучаемом признаке на разных участках распределения. В эмпирических исследованиях чаще всего ограничиваются тремя значениями с : О, 1 и 2, которые дают показатели с удобными свойствами.

Меры Ес с параметрами 0 и 1 называют среднее логарифмическое отклонение (£0) и индекс Тейла ( Е,).

Среднее логарифмическое отклонение придает больший вес различиям изучаемого признака в нижней части распределения:

(1)

Индекс Тейла придает одинаковые веса наблюдениям по всей шкале распределения:

В случае, если с = 2, индекс общей энтропии будет равен половине квадрата коэффициента вариации ( V):

Е2 сильнее всего реагирует на изменения в верхней части распределения.

Другие распространенные меры неравенства не отвечают всем требованиям, по меньшей мере, одного из принципов. Однако, несмотря на некоторую ограниченность, они несут полезную информацию о форме распределения и активно используются в аналитике.

К третьей группе показателей концентрации относится отношение

выражена концентрация регионов по размеру, тем больше средняя антигармоническая отличается от средней арифметической. И если сравнение средних арифметических и антигармонических различных признаков лишено всякого смысла, то с помощью отношения средней антигармонической к арифметической можно выявить более или менее концентрированный признак.

На основе индекса Херфиндаля-Хиршмана нами предложена шкала значений степени концентрации регионов РФ по уровню сельскохозяйственного производства для отношения средней антигармонической к средней арифметической: рынок считается

неконцентрированным, если %_<7,8, умеренно концентрированным при

Яар

7 8 < < 15 6, высококонцентрированным при > 15,6.

Чар 1°?

В диссертации отмечается, что если речь идет о всестороннем исследовании дифференциации, как одной из сторон концентрации, сельскохозяйственного производства, включающего и разложение неравенства на группы регионов, то следует воспользоваться энтропийными показателями, в частности индексом Тейла, придающим одинаковые веса наблюдениям по

(3)

средней антигармонической к средней арифметической . Чем сильнее

распределению исследуемого признака. Если же стоит задача оценить степень дифференциации сельскохозяйственного производства, то лучше воспользоваться индексом Херфиндаля-Хиршмана и коэффициентом Джини, как наиболее известными и широко применяемыми в международной практике показателями. Наравне с ними можно воспользоваться и отношением среднего квадратического отклонения (или коэффициента вариации) к максимально возможному, по которому автором предложена шкала оценки уровня концентрации.

Проведенные в исследовании расчеты (таблица 1) показывают, что за 2000-2010 гг. наблюдался рост уровня концентрации как продукции сельского хозяйства, так и факторов производства.

Таблица 1 — Показатели концентрации сельскохозяйственного производства по регионам России в 2000-2010 годах

Показатели СИ, НН1 в Еа Е, Ег Чаг Чар

2000 г.

Продукция сельского хозяйства 29,7 0,0224 0,4374 0,4206 0,3210 0,3623 1,725

Численность занятых 29,8 0,0222 0,4396 0,4227 0,3226 0,3564 1,713

Стоимость основных фондов 28,5 0,0214 0,4152 0,3607 0,2894 0,3253 1,651

Посевная площадь 36,5 0,0278 0,5426 0,7989 0,5006 0,5707 2,141

Условное поголовье скота 29,2 0,0218 0,4337 0,4859 0,3180 0,3504 1,701

2010 г.

Продукция сельского хозяйства 32,8 0,0246 0,4612 0,4252 0,3638 0,4592 1,918

Численность занятых 30,1 0,0215 0,4160 0,3492 0,2903 0,3378 1,676

Стоимость основных фондов 33,6 0,0250 0,4652 0,4650 0,3762 0,4739 1,948

Посевная площадь 39,6 0,0311 0,5871 0,9147 0,5948 0,7148 2,430

Условное поголовье скота 32,0 0,0234 0,4610 0,5279 0,3609 0,4122 1,824

Примечание: С^ — коэффициент концентрации для восьми крупнейших регионов; НН1 — индекс Херфиндаля-Хиршмана; С - индекс Джини.

Наибольший уровень концентрации в 2000 г. приходился на посевную площадь, далее с довольно близкими его значениями, следовали такие признаки концентрации, как численность занятых, продукция сельского хозяйства и условное поголовье скота, а распределение регионов по стоимости основных фондов имело наименьший уровень концентрации. В 2010 г. произошли существенные изменения: уровень концентрации регионов по стоимости основных фондов занял второе место, по продукции сельского хозяйства — третье, по условному поголовью скота — четвертое, по численности занятых — пятое.

Некоторое различие в динамике показателей концентрации объясняется их экономическим смыслом, а именно неодинаковым весом, придаваемым наблюдениям в разных частях распределения. Это значит, что все они дают достаточно объективную оценку процесса концентрации сельскохозяйственного производства.

Практически по всем признакам (за исключением численности занятых) наблюдается усиление концентрации за весь период исследования. Если рассматривать индекс Тейла, как меру дифференциации, придающего равный вес единицам из всех частей распределения, то наиболее быстрыми темпами росла дифференциация по стоимости основных фондов, уровень которой увеличился за этот период на 30,0%. Второе место занимает дифференциация по посевной площади. Ее уровень вырос на 18,8%. Третье и четвертое места занимают дифференциация по условному поголовью скота и продукции сельского хозяйства, уровни которых выросли на 13,5 и 13,3% соответственно. Дифференциация по численности занятых снизилась на 10,0% за счет резкого

снижения в 2006 году.

Наибольший уровень концентрации продукции сельского хозяйства (как и, впрочем, продукции растениеводства и животноводства в отдельности) по категориям хозяйств за весь период исследования наблюдается в крестьянских (фермерских) хозяйствах (К(Ф)Х), а наименьший - в хозяйствах населения, сельскохозяйственные организации занимают промежуточный уровень концентрации (таблица 2). В целом происходит сближение уровней дифференциации продукции сельского хозяйства по категориям хозяйств.

Таблица 2 - Показатели дифференциации продукции сельского хозяйства регионов России по категориям хозяйств в 2000-2010 годах

Категории хозяйств СЯ, НН1 в Я. Чаг Я ар

2000

Все категории хозяйств 29,7 0,0224 0,4374 0,4206 0,3210 0,3623 1,725

С.-х. организации 35,9 0,0285 0,5174 0,5892 0,4636 0,5979 2,196

Хозяйства населения 25,0 0,0191 0,3803 0,3767 0,2427 0,2359 1,472

КГФ)Х 49,3 0,0413 0,5805 0,6898 0,6526 1,0884 3,17

2010 г.

Все категории хозяйств 32,8 0,0246 0,4612 0,4252 0,3638 0,4592 1,918

С.-х. организации 40,3 0,0325 0,5444 0,6586 0,5337 0,7679 2,536

Хозяйства населения 30,1 0,0221 0,4337 0,4481 0,3163 0,3604 1,721

К(Ф)Х 46,7 0,0425 0,6043 0,7529 0,6849 1,1558 3,312

В растениеводстве наблюдается более высокий уровень концентрации продукции, чем в животноводстве, и разрыв продолжает увеличиваться. Если в сельхозорганизациях и К(Ф)Х концентрация продукции растениеводства выше, чем продукции животноводства, то в хозяйствах населения наблюдается обратная ситуация, что можно объяснить значительно меньшей механизацией растениеводства в хозяйствах населения.

3. Разработанная методология статистического агрегирования частных признаков концентрации сельскохозяйственного производства в интегральный показатель с учетом неравнозначности частных признаков и тенденций их изменения во времени

Наряду с характеристикой концентрации по частным признакам возникает необходимость получения комплексной оценки концентрации сельскохозяйственного производства. Для этого в исследовании построен единый интегральный показатель, который, учитывая многообразие признаков концентрации, позволил одновременно оценивать изучаемое явление с нескольких сторон. Данный показатель заменяет собой целую систему признаков концентрации. Его можно сопоставлять как в пространстве, так и во времени, что позволяет получить сравнительную характеристику сложного явления, судить о его динамике, делает более наглядными и однозначными конечные выводы.

Построение интегрального показателя производилось с учетом коэффициентов весомости, которые разделяют признаки по их важности. Их использование является необходимостью, поскольку они способствуют возрастанию значения некоторых признаков при одновременном уменьшении влияния остальных.

Для построения интегрального показателя концентрации сельскохозяйственного производства использовались следующие частные признаки за 2000, 2002, 2004, 2006, 2008 и 2010 гг.: продукция сельского хозяйства, численность занятых в сельском хозяйстве, стоимость основных фондов, посевная площадь и численность условного поголовья скота.

Рассчитанные веса для каждого года исследуемого периода отличаются значениями по одинаковым частным признакам. Таким образом, за разные годы одни и те же признаки учтены в интегральном показателе с различной значимостью, что существенно затрудняет проведение сравнительного анализа концентрации сельскохозяйственного производства.

Для построения единых коэффициентов весомости, учитывающих динамический аспект, мы предлагаем метод, сущность которого заключается в следующем: построить для каждого частного признака обобщающий, учитывающий все периоды исследования, а затем на основе обобщающих признаков таксономическим методом определить коэффициенты весомости.

Построение обобщающих признаков осуществлено методом построения таксономического показателя. Для дифференциации периодов по их важности были рассчитаны коэффициенты весомости.

Сформулируем требования к построению коэффициентов весомости:

1. Сумма всех коэффициентов весомости равна единице (100%), т.е.

¿>,=1, (5)

|«|

где и>, - коэффициент весомости для периода Г (г = 1,2,..., Г ).

2. Более поздним периодам присваивается больший вес с целью повышения их значимости:

> . (6)

3. Различие между весами двух соседних периодов постоянно в относительном выражении:

= I (7)

И1,-!

Таким образом соотношение —— 0*1) показывает, во сколько раз

К-,

И1Г

период I значимее предыдущего периода, а, соответственно--во сколько

раз конечный период значимее первоначального.

Согласно этому требованию константа в (7) равна — и определяется как

и/,

(8)

у И-,

Тогда

111

У1 V. ) V К ^

«-1

(9)

4. Чем меньше периодов включено в исследование, тем больше различие между коэффициентами весомости, т.е.

V/. (V,

—если Тх <Т2, (10)

""<,-! »VI

где и^_| и и-,,, и',г_, характеризуют веса периодов двух выборок с

различным числом периодов Г, и Тг.

5. Чем больше периодов охвачено исследованием, тем более значимым должен быть последний период по сравнению с начальным, т.е.

иу. \УТ

_л>_^,если Г, <Тг. (11)

В качестве величины, характеризующей различие в значимости

W;

конечного и начального периодов —-, мы предлагаем использовать выражение

= Ы(Г + к), (12)

wi

где к — любое положительное число.

Чем больше к, тем больше будет — и тем больше будет различие в

wi

значимости периодов.

Поскольку min Г = 2, то теоретически к не должно быть меньше е-2и0,718. В этом случае 1п(Г + = 1 и периодам присваивается одинаковая значимость (коэффициенты весомости), и требования 2 и 4 не выполняются. Для выполнения требования 2 к должно быть больше е — 2 » 0,718 . Для выполнения требования 4 ¿должно быть больше 1,37. Нами получено оптимальное значение к = 1,6. Тогда (12) примет вид:

^ = 1п(Г + 1,6). (13)

Выбор этого значения объясняется тем, что при к < 1,6 значения — для

23

и>,

Т = 2 (иногда для Г = 3) лежат ниже линии регрессии, построенной по значениям р2 при различном числе периодов Т, а при к > 1,6 - выше этой линии.

Таким образом наблюдается непропорциональное изменение — при переходе

"'I

от двух периодов к трем и более. При к = 1,6 это несоответствие устраняется.

В таблице 3 приведены коэффициенты весомости, полученные предложенным выше методом.

Таблица 3 - Коэффициенты весомости

Число периодов Коэффициенты весомости, % "У

"э

2 43,8 56,2 _ - - - - - - - 1,281

3 26,6 32,8 40,6 _ - - - - - - 1,235

4 18,7 22,4 26,8 32,1 - - - - - - 1,199

5 14,2 16,6 19,5 22,9 26,8 - -_ - - - 1,172

6 11,4 13,1 15,1 17,4 20,0 23,0 - - - - J 1,152

7 9,4 10,7 12,2 13,8 15,7 17,9 20,3 - - - 1,136

8 8,0 9,0 10,1 11,4 12,8 14,4 16,2 18,1 - - 1,124

9 7,0 7,7 8,6 9,6 10,7 11,9 13,3 14,8 16,4 - 1,113

10 6,1 6,8 7,5 8,3 9,1 10,1 11,2 12,3 13,6 15,0 1,105

Следующим шагом было определение таксономическим методом коэффициентов весомости для построения интегрального показателя на основе полученных обобщающих. В результате наибольший вес присвоен численности занятых в сельском хозяйстве (0,3510), наименьший - численности условного поголовья скота (0,0989). Вес продукции сельского хозяйства (0,2187), посевной площади (0,1937) и стоимости основных фондов (0,1377) занимает промежуточное положение.

Интегральный показатель концентрации сельскохозяйственного производства был построен методом многомерной средней с использованием полученных весов. Оценки концентрации сельскохозяйственного производства по интегральному показателю согласуются и подтверждают выводы, сделанные по частным признакам концентрации.

В диссертации указывается на то, что в интегральном показателе отражаются неодинаковые, а порой и разнонаправленные изменения уровней концентрации по частным признакам, в результате его значения подвержены меньшим скачкам по сравнению с частными признаками. Если за весь период исследования изменение индекса Тейла составило от -10,0% по численности занятых до +30,0% по стоимости основных фондов, то уровень концентрации по интегральному показателю увеличился на 1,5%.

4. Предложенная методика рейтинговой оценки регионов РФ по степени концентрации и эффективности сельскохозяйственного производства, позволяющая учесть тенденции изменения показателей во времени

На базе интегрального показателя концентрации сельскохозяйственного производства был определен рейтинг регионов РФ по степени

сельскохозяйственного потенциала. Входящие в интегральный частные признаки концентрации являются основными элементами потенциала сельскохозяйственного производства. Продукция сельского хозяйства характеризует достигнутый уровень сельскохозяйственного производства. Остальные признаки (численность занятых в сельском хозяйстве, стоимость основных фондов, посевная площадь, численность условного поголовья скота) являются факторами, обеспечивающими сельскохозяйственное производство. Без их развития невозможен рост продукции сельского хозяйства.

В результате проведенных расчетов в рейтинг первых десяти регионов РФ по уровню сельскохозяйственного потенциала в 2000 г. вошли Краснодарский край, Республика Башкортостан, Алтайский край, Ростовская область, Республика Татарстан, Оренбургская, Саратовская области, Ставропольский край, Воронежская и Новосибирская области. К 2010 г. состав рейтинга первых десяти регионов изменился незначительно. На 12 и 15 места переместились Воронежская и Новосибирская области соответственно. В первой десятке оказались Волгоградская (9 место) и Белгородская (10 место) области.

Для того чтобы дать оценку устойчивости регионов в рейтинге, он определен также и в целом за 2000-2010 годы. Для учета значимости рейтинговых мест различных периодов мы предлагаем использовать полученные нами веса, представленные в таблице 3. Таким образом, значения показателя за 2000-2010 гг. рассчитывались исходя из предположения о неравнозначности периодов, как сумма произведений рейтингового места в периоде на вес этого периода. Полученные результаты вполне ожидаемые: восемь регионов из первой десятки были представлены в ней за каждый год анализируемого периода.

Для сравнительной оценки эффективности сельскохозяйственного производства в регионах РФ рейтинг составлялся по следующим показателям:

1) выпуск продукции сельского хозяйства на одного занятого — именно этот показатель должен являться основным измерителем эффективности сельскохозяйственного производства в условиях многообразия производителей в сельском хозяйстве, поскольку может быть определен по всем категориям сельхозпроизводителей;

2) отношение средней заработной платы в сельском хозяйстве к средней заработной плате на одного занятого - необходимый показатель при

характеристике социально-экономического положения занятых в сельском хозяйстве. Его величина непосредственно будет влиять на уровень сельскохозяйственного производства в хозяйствах населения;

3) рентабельность проданной продукции - это еще один критерий эффективности производства в сельхозорганизациях;

4) удельный вес прибыльных сельскохозяйственных организаций, характеризующий условия и состояние сельхозпроизводства в регионах РФ.

Рейтинг регионов определялся по интегральному показателю. При его построении были определены веса для четырех ранее названных показателей. Их расчет производился в предположении о неравнозначности различных периодов, с использованием коэффициентов весомости таблицы 3. В результате были получены следующие веса:

- выпуск продукции сельского хозяйства на одного занятого — 0,185;

- отношение заработной платы в сельском хозяйстве к средней заработной плате на одного занятого — 0,348;

- рентабельность проданной продукции —0,315;

- удельный вес прибыльных сельскохозяйственных организаций - 0,152.

Полученные нами рейтинги позволяют выявить наиболее сильные и

слабые стороны эффективности сельскохозяйственного производства в каждом регионе РФ, выработать меры по совершенствованию организационно-экономического механизма обеспечения ускоренного развития сельскохозяйственного производства.

5. Разработанные методологические аспекты многомерной классификации регионов для выявления территориальных диспропорций сельскохозяйственного производства, реализация которых позволила получить шесть групп регионов, характеризующихся однородным состоянием и развитием сельского хозяйства

При классификации регионов по типу сельскохозяйственного производства основным группировочным признаком должен являться показатель обеспеченности населения сельскохозяйственными угодьями. Анализ показывает, что уровень развития сельского хозяйства выше в тех регионах, где ниже данный показатель, поскольку ограниченность сельскохозяйственных угодий определяет уровень концентрации факторов

производства. В результате формируется экстенсивный или интенсивный тип аграрного производства.

Проведенный анализ региональных различий уровня и эффективности сельского хозяйства позволил выделить четыре группы регионов: промышленные, промышленно-аграрные, аграрно-промышленные и аграрные.

Первая группа - крупное сельскохозяйственное производство, характеризующееся большой долей животноводства, ограниченными сельскохозяйственными угодьями и ориентированное на крупные агломерации. Последняя группа — экстенсивное сельскохозяйственное производство, ориентированное на растениеводство и пастбищное скотоводство.

Важным результатом стало выделение с помощью кластерного анализа шести типов регионов РФ, характеризуемых однородным состоянием и развитием сельского хозяйства. В качестве группировочных признаков были использованы средние значения трех показателей за 2000-2009 гг.:

1) продукция сельского хозяйства на одного жителя в ценах 2000 г.;

2) среднегодовой индекс физического объема продукции сельского хозяйства на одного жителя;

3) удельный вес сельского хозяйства в ВДС региона.

При этом расчет средних величин производился по взвешенной средней, т.е. с учетом весовых коэффициентов по годам на основе таблицы 3. Результаты группировки представлены в таблице 4.

Кластер I — аграрные регионы с низким уровнем развития сельского хозяйства. Регионы кластера характеризуются сравнительно высокими темпами роста продукции сельского хозяйства на одного жителя, однако по величине стоимости произведенной продукции на одного жителя кластер находится только на третьем месте.

Кластер 2 — аграрные регионы, характеризующиеся наивысшими темпами роста производства продукции сельского хозяйства на одного жителя.

Кластер 3 — аграрно-промышленные регионы, характеризующиеся средними темпами роста и стоимостью продукции сельского хозяйства на одного жителя.

Кластер 4 - промышленно-аграрные регионы. Регионы данного кластера отличаются от предыдущего по стоимости произведенной продукции на одного жителя (55% от третьего кластера) и ее динамики (нулевые темпы прироста).

Таблица 4 - Состав кластеров регионов РФ за 2000-2009 годы

Кластер Количество регионов Регионы

1 7 Республика Адыгея, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Алтай

2 9 Белгородская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Тамбовская область, Краснодарский край, Ставропольский край, Республика Мордовия, Алтайский край

3 21 Брянская область, Воронежская область, Рязанская область, Тульская область, Ленинградская область, Волгоградская область, Ростовская область, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Оренбургская область. Пензенская область, Саратовская область, Курганская область, Красноярский край, Новосибирская область, Омская область, Амурская область, Еврейская автономная область

4 17 Владимирская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Смоленская область, Тверская область, Вологодская область, Новгородская область, Псковская область, Республика Ингушетия, Кировская область, Ульяновская область, Республика Бурятия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Забайкальский край, Иркутская область

5 10 Калининградская область, Астраханская область, Нижегородская область, Тюменская область, Челябинская область, Кемеровская область, Томская область, Приморский край, Магаданская область, Чукотский автономный округ

6 13 Московская область, Ярославская область, Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Мурманская область. Пермский край, Самарская область, Свердловская область, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Хабаровский край, Сахалинская область

Кластер 5 — промышленные регионы со средними темпами сельскохозяйственного производства. Вклад сельского хозяйства в ВДС регионов кластера достаточно мал — 4,2% в 2000-2009 гг. Однако за счет более высоких темпов роста продукции сельского хозяйства на одного жителя ее абсолютная в стоимостном выражении величина превысила показатели предыдущего кластера.

Кластер 6 — промышленные регионы со стагнирующим сельскохозяйственным производством. Основное отличие от кластера 5 заключается в меньшем производстве продукции сельского хозяйства на одного жителя и сокращении ее производства.

6. Проведенная декомпозиция индекса Тейла по компонентам продукции сельского хозяйства, позволяющая определить вклад компонент и их влияние на общую дифференциацию, как одну из сторон концентрации сельскохозяйственного производства

В качестве составляющих продукции сельского хозяйства были рассмотрены шесть компонент: продукция растениеводства и животноводства сельскохозяйственных организаций, хозяйств населения и К(Ф)Х. Результаты декомпозиции за 2010 г. представлены в таблице 5.

В результате декомпозиции неравенства производства продукции сельского хозяйства установлено, что среди различных категорий сельхозпроизводителей наибольший вклад в неравенство вносят сельскохозяйственные организации (56,6% в 2010 г.), наименьший - К(Ф)Х (8,1% в 2010 г.), что объясняется сравнительно небольшой их долей в выпуске сельхозпродукции. По мере увеличения доли К(Ф)Х в выпуске растет и их вклад в общее неравенство производства продукции сельского хозяйства. Несмотря на то что масштаб сельскохозяйственного производства в индивидуальных хозяйствах населения ограничен, совокупный их вклад в неравенство производства продукции сельского хозяйства достаточно велик -треть общего неравенства.

Таблица 5 — Декомпозиция индекса Тейла по компонентам продукции сельского хозяйства регионов РФ в 2010 году

Компоненты продукции сельского хозяйства Индекс Тейла Доля в общей продукции Абсолютны й вклад в неравенство Относитель ный вклад в неравенство Эластичное ть

Продукция сельского хозяйства: 0,3637

с.-х. организаций: 0,4623 0,4450 0,2057 0,5656 0,1206

растениеводства 0,6496 0,1824 0,1185 0,3257 0,1433

жи вотноводства 0,3322 0,2626 0,0872 0,2399 -0,0227

хозяйств населения 0,2658 0,4837 0,1286 0,3535 -0,1302

растениеводства 0,2222 0,2182 0,0485 0,1333 -0,0849

животноводства 0,3017 0,2655 0,0801 0,2202 -0,0453

К(Ф)Х 0,4127 0,0713 0,0294 0,0809 0,0096

растениеводства 0,5657 0,0500 0,0283 0,0778 0,0278

животноводства 0,0536 0,0213 0,0011 0,0031 -0,0182

Выявлено разнонаправленное влияние различных компонент продукции сельского хозяйства на общее неравенство производства. Рост производства продукции растениеводства сельскохозяйственных организаций и К(Ф)Х

увеличивает, а продукции животноводства этих категорий хозяйств уменьшает общее неравенство. Рост производства в хозяйствах населения как продукции растениеводства, так и животноводства сглаживает неравенство производства продукции сельского хозяйства. Полученный результат имеет важное значение для реализации мер, направленных на повышение продовольственной безопасности и независимости регионов или, наоборот, на специализацию регионального сельского хозяйства. Оказывая поддержку различным категориям сельхозпроизводителей, органы власти могут влиять на уровень региональной дифференциации сельскохозяйственного производства.

7. Впервые выполненное разложение общего неравенства продукции сельского хозяйства на внутри- и межгрупповую компоненты с целью оценки доли неравенства, возникающей между группами регионов

Различия в уровне сельскохозяйственного производства регионов значительны и выступают одной из причин неравенства выпуска продукции. Декомпозиция производства продукции сельского хозяйства по подгруппам регионов позволила определить федеральные округа с наибольшим уровнем неравенства: Южный, Приволжский и Сибирский. Получен вывод об увеличении вклада федерального округа в неравенство производства продукции сельского хозяйства с увеличением доли сельскохозяйственного производства в округе.

Декомпозиция по кластерам, полученным нами в таблице 4, показывает, что наиболее однородным является региональное производство продукции сельскохозяйственных организаций и К(Ф)Х, о чем свидетельствует наибольшая межгрупповая компонента общего неравенства. Но здесь выделяются два кластега с наибольшим внутригрупповым неравенством: аграрные регионы с высоким уровнем развития сельского хозяйства (кластер 2) и аграрно-промышленные регионы (кластер 3).

Декомпозиция неравенства региональной ВДС по видам экономической деятельности позволила получить выводы, что сельское хозяйство является фактором сглаживания неравенства: рост выпуска в сельском хозяйстве ведет к снижению неравенства распределения ВДС. При переходе к душевой ВДС сглаживающий эффект сельского хозяйства усиливается. В двух федеральных округах - Центральном и Северо-Западном - выявлено значительное неравенство душевой ВДС сельского хозяйства, что можно объяснить наличием в них мегаполисов Москва и Санкт-Петербург.

8. Полученные выводы, что неоднородность российских регионов росла во времени как в целом по показателю производства продукции сельского хозяйства на одного жителя, так и по категориям хозяйств, что ведет к формированию более эффективных с точки зрения аграрного производства регионов

Представленные выше результаты свидетельствуют об усилении концентрации производства продукции сельского хозяйства, в том числе и по отдельным категориям сельхозпроизводителей.

Исследование концентрации сельскохозяйственного производства по обобщающим региональным данным более актуально с точки зрения анализа масштабов, размещения сельскохозяйственного производства, определения экспортного потенциала регионов. Для разработки региональной политики продовольственной безопасности и независимости более актуально исследование неравномерности производства продукции сельского хозяйства на одного жителя региона.

В связи с этим особую актуальность приобретает исследование вопросов выравнивая сельскохозяйственного производства на одного жителя российских регионов, т.е. конвергенции, под которой понимается сближение подушевого производства продукции сельского хозяйства на одного жителя регионов во времени. Противоположный процесс называется дивергенцией.

сг-конвергенция определяется как уменьшение во времени вариации (неравенства, дифференциации) уровней экономического развития регионов.

^-конвергенция подразумевает, что бедные регионы (или страны) имеют более высокие темпы экономического роста, чем богатые.

На рисунке 1 приведена динамика индекса Тейла. На протяжении рассматриваемого периода происходит увеличение индекса Тейла продукции сельского хозяйства как в текущих, так и в постоянных ценах. Рост неравенства наблюдался и по основным сельхозпроизводителям - сельскохозяйственным организациям и хозяйствам населения. При этом в ценах 2000 г. неравенство росло более быстрыми темпами.

Неравенство продукции сельского хозяйства на одного жителя К(Ф)Х в целом увеличилось, но нельзя сделать однозначных выводов относительно отклонения гипотезы о наличии сг-конвергенции на всем периоде исследования. 2004 г. является годом смены роста неравенства снижением, а в 2010 г. наблюдается резкий рост индекса Тейла.

Рисунок 1 - Динамика индекса Тейла для регионов РФ по категориям хозяйств за 2000-2010 годы (по показателю продукции сельского хозяйства на одного

жителя региона)

Наибольший рост неравенства в текущих ценах наблюдался в сельхозорганизациях - на 68,7%, в хозяйствах населения неравенство выросло на 59,0%, а в К(Ф)Х - на 28,6%. Таким образом, можно сделать выводы, что концепция с-конвергенции производства продукции сельского хозяйства на одного жителя не получила подтверждения и наблюдается с-дивергенция.

Сравнение достигнутых результатов с выводами, полученными ранее, относительно дифференциации продукции сельского хозяйства в целом по регионам показывает, что уровень регионального неравенства продукции сельского хозяйства на одного жителя рос более высокими темпами. Если дифференциация (по показателю индекс Тейла) продукции сельского хозяйства регионов выросла на 13,3% за 2001-2010 гг., то на одного жителя региона рост составил 49,8%. Относительные темпы опережения индекса Тейла равны:

• для всех категорий хозяйств — 132,2%;

• сельскохозяйственных организаций — 146,6%;

• хозяйств населения - 122,1%;

• К(Ф)Х-122,6%.

По результатам проверки ^-конвергенции за 2000-2010 гг. невозможно сделать вывод как о том, что наблюдается абсолютная конвергенция, так и о том, что имеет место абсолютная дивергенция. Параметры регрессионных уравнений показывают, что для всего рассматриваемого периода не была выявлена связь между средним темпом роста как всей продукции сельского хозяйства на одного жителя, так и по категориям хозяйств и его первоначальным уровнем в 2000 г., так как полученные оценки незначимы. Проверка гипотезы ^-конвергенции по годам по сравнению с 2000 г. также не дала значимых оценок в целом по всем категориям хозяйств.

Для продукции сельскохозяйственных организаций значимые на 5%-ном уровне оценки были получены для 2001, 2002, 2006, 2007, 2008 и 2009 годов. При этом наблюдалась ^-дивергенция, т.е. регионы, характеризующиеся меньшим уровнем продукции сельскохозяйственных организаций на одного жителя в 2000 г., имели более низкие темпы роста продукции. Скорость дивергенции (расхождения) составляла за 2001-2009 гг. около 2,16% в год. Для продукции хозяйств населения значимые оценки были получены: -на 5%-ном уровне значимости для 2001, 2004 и 2009 гг.; -на 10%-ном уровне значимости для 2002 и 2003 годов. Если за 2001-2004 гг. по сравнению с 2000 г. наблюдалась абсолютная ^-конвергенция, то в 2009 г. - /^-дивергенции со скоростью 1,75% в год.

Для продукции К(Ф)Х не были получены значимые оценки коэффициента регрессии, что не позволяет сделать выводы о наличии абсолютной Д-конвергенции или дивергенции.

Оценки модели условной /?-конвергенции дали статистически значимые коэффициенты регрессии логарифма продукции сельского хозяйства на одного жителя в 2000 г. для всей продукции и продукции сельскохозяйственных организаций только за весь период исследования. Оценки по годам не дали значимых результатов. Значимой контрольной переменной выступает удельный вес продукции сельского хозяйства в ВРП. За 2001-2010 гг. наблюдается условная ^-конвергенция со скоростью 2,42% в год.

Для продукции сельскохозяйственных организаций в качестве контрольных переменных выступают удельный вес сельского населения (на 10%-ном уровне значимости) и удельный вес продукции сельскохозяйственных организаций в ВРП. Скорость конвергенции составила 3,38% в год.

Для продукции хозяйств населения значимые оценки коэффициентов регрессии были получены по 2008 г. включительно. Значимой контрольной переменной оказался удельный вес сельского населения. При этом за 20012008 гг. наблюдается условная ^-конвергенция продукции хозяйств населения. Скорость конвергенции составила 2,16% в год.

Контрольной переменной для продукции К(Ф)Х является удельный вес продукции К(Ф)Х в ВРП. В К(Ф)Х также наблюдается ^-конвергенция. Скорость конвергенции составила 4,83% в год.

9. Разработанный авторский подход определения доли оплаты труда в валовых смешанных доходах сектора «Домашние хозяйства» с целью усовершенствования методологии декомпозиции среднегодового прироста и эффективности продукции сельского хозяйства

В работах, посвященных моделированию экономического роста, указывается, что часть экономического роста не поддается объяснению с помощью факторов производства, таких как труд и капитал. Тем не менее это можно объяснить за счет роста производительности данных факторов, что отражается в форме остатка, который характеризует вклад в выпуск всех остальных факторов, не учитываемых непосредственно в качестве аргументов производственной функции. Этот остаток называют совокупной факторной производительностью (СФП), или «остатком Солоу».

Для построения оценок СФП необходимо знать оценки эластичностей выпуска по капиталу Ек и труду С/, (их также называют весовыми коэффициентами затрат капитала и труда). Наиболее часто для построения оценок СФП используют экспертные значения эластичностей Ек = 0,3 и =0,7. Помимо эксг.ртных значений экономисты используют два способа оценки коэффициентов эластичности: эконометрический и на основе долей факторов в выпуске.

Для оценки коэффициентов эластичности была выбрана модифицированная производственная функция Кобба-Дугласа:

Г = аер'Кь1}-ь, (14)

где У— индексы физического объема выпуска продукции; К — индексы затрат капитала; £ — индексы затрат труда; I — фактор времени;

Р — постоянный темп технического прогресса;

Ь и 1-6 - коэффициенты эластичности выпуска по капиталу и труду.

В результате оценивания производственная функция имеет вид:

У = 1,0147е°,0236,£0,4750 ¿0,5250 (15)

Коэффициенты эластичности по капиталу и труду равны соответственно Ек = 0,475 и Еь = 0,525.

Другой способ определения коэффициентов эластичности - на основе долей факторов в выпуске - основан на использовании данных системы национальных счетов. По данным национальных счетов коэффициенты весомости затрат труда равны Е1 = 0,483 для сектора «нефинансовые корпорации» и Е^ = 0,763 для всех сельхозпроизводителей, включая производство продукции сельского хозяйства для собственного потребления в личных подсобных хозяйствах. Тогда коэффициенты весомости затрат капитала равны соответственно Ек =0,517 и Ек =0,237.

Для всего сельского хозяйства Еь = 0,763 дает завышенную оценку доли затрат труда, поскольку валовые смешанные доходы (ВСД) сектора «Домашние хозяйства» учитываются целиком в доле затрат труда.

Анализ статистических данных показывает, что доля некоторых видов сельскохозяйственной техники сектора «Домашние хозяйства» довольно значительна, темпы ввода сельскохозяйственной техники данного сектора выше, чем у других сельхозпроизводителей. Все это приводит к выводу о необходимости учитывать долю затрат капитала сектора «Домашние хозяйства». Сделать это можно путем выделения в валовых смешанных доходах долей оплаты труда и валовой прибыли. Естественно полагать, что доля оплаты труда будет намного выш&, чем в сельскохозяйственных организациях ( = 0,483 ).

С помощью производственных функций и данных системы национальных счетов был предложен подход определения доли оплаты труда в валовых смешанных доходах сектора «Домашние хозяйства», что позволило вычислить коэффициенты эластичности выпуска по труду и капиталу.

На основе производственной функции (14), построенной только для сельскохозяйственных организаций, были определены коэффициенты эластичности выпуска по капиталу Ек = 0,727, а по труду - Е1 = 0,273.

Оплата труда в сельском хозяйстве должна включать оплату труда секторов «Нефинансовые корпорации» и «Домашние хозяйства». Таким образом, оплата труда в сельхозорганизациях будет равна

0,273 • ВДС орг , (16)

где ВДСс/хорг. - валовая добавленная стоимость сельхозорганизаций.

Оплата труда сектора «Домашние хозяйства» должна быть равна

*-ВДСда, (17)

где * - доля оплаты труда в ВСД сектора «Домашние хозяйства»;

ВДСда - валовая добавленная стоимость сектора «Домашние хозяйства».

Тогда доля оплаты труда в ВДС сельского хозяйства определяется как 0,273 • ВДСс/х орг + х ■ ВДСдх

ВДС ' ^

которая должна быть равна коэффициенту эластичности выпуска по труду Е, = 0,525, полученного по производственной функции для всего сельского хозяйства. На основе данных системы национальных счетов за 2005-2008 гг. полученная доля оплаты труда в ВДС сектора «Домашние хозяйства» составила 0,738. То есть 73,8% ВДС сектора «Домашние хозяйства» следует отнести к оплате труда, а 26,2% - к валовой прибыли.

На основе полученных результатов была определена доля затрат труда в ВДС сельского хозяйства за 2005-2008 гг., равная 0,621. Таким образом, для всех сельхозпроизводителей коэффициенты эластичности выпуска по труду и капиталу равньг соответственно £¿=0,621 и Ек = 0,379. Полученные значения коэффициентов эластичности использовались при оценке СФП и декомпозиции роста продукции сельского хозяйства.

Оценка СФП демонстрирует рост производительности после кризиса 1998 г. В последующие годы определенно можно говорить о существовании значительного остатка динамики продукции сельского хозяйства, не объясняемого динамикой факторов производства, причем этот остаток имеет положительный знак. В целом за 1996-2010 гг. СФП увеличилась на 37,0%.

Результаты декомпозиции прироста продукции сельского хозяйства приведены в таблице 6 по укрупненным периодам. Полученные оценки демонстрируют существенный, необъясненный факторами производства (трудом и капиталом) остаток (строка 5 таблицы 6), интерпретируемый как

СФП. Она включает в себя не только рост, обусловленный изменением производительности вследствие роста технологий, но и большое число неучтенных факторов, в числе которых и погодные условия.

Таблица 6 - Декомпозиция среднегодового темпа прироста продукции сельского хозяйства РФ за 1996-2010 годы

№ п/п Среднегодовой темп прироста продукции сельского хозяйства 1996-2010 1996-1998 1999-2009 2010

1 Всего, % 0,50 -6,29 3,55 -10,76

2 в том числе: Затраты факторов, проц. пунктов -1,60 -5,91 -0,38 -1,38

3 из них: труда -1,04 -1,74 -0,91 -0,30

4 капитала -0,56 -4,17 0,53 -1,08

5 СФП, проц. пунктов 2,10 -0,38 3,93 -9,38

6 из него: погодные условия -0,44 -2,50 1,22 -11,13

7 чистая СФП 2,54 2,12 | 2,71 1,75

В соответствии с полученными оценками за 1996-2010 гг. изменение затрат труда и капитала вызывает ежегодное снижение продукции сельского хозяйства в среднем на 1,60 проц. пункта. Если же рассматривать отдельные периоды, то в 1996-1998 гг. затратами труда и капитала объясняется 94% темпов снижения продукции сельского хозяйства. За 1999-2009 гг. при ежегодном росте физического объема производства продукции сельского хозяйства на 3,55% общее влияние факторов производства было негативным, что вызвало ежегодное снижение производства продукции на 0,38 проц. пункта. В 2010 г. при общем спаде производства продукции сельского хозяйства на 10,7% вклад факторов производства составил 1,38 проц. пункта.

В рассматриваемом периоде СФП является более значимым фактором, чем вклад труда и капитала. При отрицательных темпах роста факторов производства физический объем производства продукции сельского хозяйства увеличился на 7,8% за счет более быстрого роста СФП.

10. Разработанный подход устранения влияния погодных условий при разложении роста сельскохозяйственного производства

Сельскохозяйственное производство очень сильно подвержено влиянию погодных условий. Естественно ожидать, что темпы изменения продукции сельского хозяйства, вызванные погодными условиями, будут содержаться в полученном остатке (строка 5 таблицы 6).

Мы предлагаем рассчитывать индекс влияния погодных условий для каждого года, как отношение индекса производства продукции сельского хозяйства к средней геометрической взвешенной индекса производства продукции сельского хозяйства за пять лет (центром пятилетнего периода является рассматриваемый год).

Логика определения весов средней геометрической следующая: наибольший вес присваивается центральному году ('), периодам и

(¿ + 1) присваивается меньший вес, а крайним периодам ('-2) и (¿ + 2) -наименьший. Соотношение весов периодов I и (* -1) или (( +1), а также (Г — 1) и (Г — 2) (или (¿ + 1) и (' + 2 )) примем за постоянную величину. Тогда для определения весов средней геометрической можно воспользоваться результатами предложенного выше метода определения коэффициентов весомости. На основе таблицы 3 получаем веса средней геометрической (таблица 7, строка 1). Для двух первых и последних периодов веса среднего индекса будут пропущены. В этих случаях недостающие веса средних индексов примем равными нулю (строки 2-5 таблицы 7).

Таблица 7 - Веса пятилетних периодов индексов производства продукции сельского хозяйства

№ п/п Центральный год Год

/-2 /-1 / Г+ 1 1 + 2

1 3 < / < Г - 2 0,266 0,328 0,406 0,328 0,266

2 / = 1 0 0 0,406 0,328 0,266

3 * = 2 0 0,328 0,406 0,328 0,266

4 / = Г-1 0,328 0,406 0,328 0,266 0

5 1 = Т 0,266 0,328 0,406 0 0

Рассчитанный таким образом индекс влияния погодных условий позволил определить динамику продукции сельского хозяйства за счет изменения СФП, с учетом устранения влияния погодных условий (строка 7 таблицы 6), которую назовем чистой СФП. Полученные оценки отличаются от оценок СФП (строка 5 таблицы 6), рассмотренных ранее. Влияние погодных условий довольно существенно, а в 1998 и в 2010 гг. оно составляет основную часть снижения производства продукции сельского хозяйства. Выделение влияния погодных условий позволило установить, что за 1997-2010 гг. положительное влияние технического прогресса во многом сглаживало негативное влияние

факторов производства, и рост производства продукции сельского хозяйства происходил не за счет затрат труда и капитала, а, главным образом, за счет остальных факторов роста, входящих в СФГТ.

Полученные оценки чистой СФП представляют собой реально используемые технические достижения, невыделенные факторы и сумму всех ошибок оценок и измерений.

11. Выявленное прямое влияние уровня концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность, способствующее повышению конкурентоспособности отрасли в условиях либерализации отечественного продовольственного рынка в связи с вступлением России в ВТО

В работе исследовано влияние концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность. В качестве критерия эффективности рассмотрена производительность труда. Это связано с тем, что производительность труда может быть определена, в отличие от рентабельности, по всем категориям сельхозпроизводителей. Кроме того, моделирование зависимостей, в которых в качестве результативного показателя использовалась рентабельность, не дало значимых оценок.

Оценки параметров линейной регрессии зависимости производительности труда от интегрального показателя концентрации дали значимые на 5%-ном уровне коэффициенты регрессии только для 2006 и 2008 годов. Однако все уравнения характеризуются крайне низкими значениями коэффициента детерминации и не могут быть использованы в аналитических целях. В связи с этим дальнейший анализ производился по частным признакам концентрации сельскохозяйственного производства.

В таблице 8 представлены результаты оценивания параметров зависимости производительности труда от основных факторов сельскохозяйственного производства: стоимости основных фондов, посевной площади и условного поголовья на одного занятого в сельском хозяйстве.

В 2000 и 2002 гг. значимыми на 5%-ном уровне оказались все три фактора, а начиная с 2002 г. — только стоимость основных фондов и посевная площадь на одного занятого. Коэффициенты детерминации находятся в границах от 0,335 в 2010 г. до 0,584 в 2000 году. Все факторы оказывают положительное влияние на изменение уровня производительности труда.

Таблица 8 - Оценка параметров множественной регрессии У =

эффективности сельскохозяйственного производства за 2000-2010 годы

Коэффициент регрессии при переменной

Год Константа стоимость основных посевная площадь на одного занятого условное поголовье R2

фондов на одного скота на одного

занятого занятого

2000 3,800 0,550 0,077 0,209 0,584

(0,000) (0,000) (0,050) (0,001)

2002 3,792 0,620 0,082 0,144 0,496

(0,003) (0,000) (0,042) (0,016)

2004 15,226 0,436 0,101 0,388

(0,000) (0,000) (0,001)

2006 16,844 0,418 0,132 0,456

(0,000) (0,000) (0,000)

2008 28,818 0,369 0,162 0,514

(0,000) (0,000) (0,000)

2010 55,813 0,279 0,115 0,335

(0,000) (0,000) (0,001)

Примечание: зависимая переменная - производительность труда (тыс. руб.); независимые переменные - стоимость основных фондов на одного занятого (тыс. руб.), посевная площадь на одного занятого (га), численность условного поголовья скота на одного занятого (голов). В скобках приведены уровни значимости оценки параметров.

В течение анализируемого периода произошли существенные изменения в коэффициентах регрессии. Влияние изменения стоимости основных фондов на одного занятого устойчиво снижалось, а посевной площади на одного занятого увеличивалось, за исключением 2010 г., что можно объяснить неблагоприятными погодными условиями и неурожаем. К выводам касаемо 2010 г. следует относиться с осторожностью, с поправкой на неурожайный год, тем более что и коэффициент детерминации составил всего 0,335.

Коэффициент регрессии при численности поголовья скота на одного жителя с 2.004 г. является незначимым.

Анализ зависимости динамики производительности труда от динамики индекса Тейла интегрального показателя концентрации не дал значимых результатов, в связи с чем в качестве независимых переменных рассмотрена динамика индекса Тейла факторов сельскохозяйственного производства.

Нами оценивались различные спецификации, и окончательно была выбрана модель, включающая фактор времени (/):

у = аер']\хЬ/. (19)

У

В результате оценивания было получено следующее уравнение:

1пу = 0,022 + 0,052/- 2,6181гис4 + 2,6631пх5, Я2=0,981, (20)

(0,362) (0,002) (0,014) (0,002) где у — индекс производительности труда;

/-фактор времени;

х4 и х5 — темпы роста индекса Тейла посевной площади и условного поголовья скота соответственно.

Все коэффициенты при переменных значимы, как и вся модель в целом. Коэффициент детерминации показывает, что модель объясняет 98% дисперсии зависимой переменной. Средняя ошибка аппроксимации составляет 1,43%.

Результаты регрессии показывают, что увеличение индекса Тейла таких факторов, как условное поголовье скота на 1%, ведет к росту производительности труда на 2,663%, а рост концентрации посевной площади на 1% ведет к снижению уровня производительности труда на 2,618%.

Влияние динамики концентрации продукции сельского хозяйства, численности занятых и стоимости основных фондов в сельском хозяйстве оказалось незначимым. Однако стоимость основных фондов частично учтена в параметре р, который может рассматриваться как темп технического прогресса.

Рассмотрим в качестве показателя эффективности сельскохозяйственного производства СФП, оценки которой получены нами ранее. По нашему мнению, в отличие от производительности труда, СФП будет лучше характеризовать эффективность, поскольку она описывает рост сельскохозяйственного производства, не связанный с влиянием изменения затрат труда и капитала.

Построим уравнение регрессии зависимости эффективности от концентрации сельскохозяйственного производства. В качестве результативного показателя выступает СФП, а в качестве факторных — динамика индекса Тейла частных признаков концентрации сельскохозяйственного производства. Полученное уравнение имеет вид:

1п у = -0,008 + 0,043/-2,3931пх4 +1,7021пд:5, Д2 =0,878. (21) (0,801) (0,076) (0,057) (0,022)

Средняя ошибка аппроксимации составляет 2,19%.

Сравнение моделей (21) и (20) показывает, что значимыми оказались одни и те же признаки. И хотя оценки коэффициентов регрессии отличаются, направление влияния факторов на результативный показатель одинаково.

Моделирование зависимостей, в которых в качестве результативного фактора выступает чистая СФП, дало следующие результаты:

1п у = 0,054 + 0,015^ + 0,6541п*3 -0,4951пдг4, Я2 =0,987, (22)

(0,003) (0,094) (0,061) (0,038)

где хъ - темпы роста индекса Тейла стоимости основных фондов.

Средняя ошибка аппроксимации составляет 0,72%.

В модели (22), в отличие от (20) и (21), изменение концентрации по условному поголовью скота оказалось незначимым, и это объяснимо, поскольку погодные условия в большей степени влияют на эффективность растениеводства.

При исследовании эффективности от концентрации сельскохозяйственного производства не стоит противопоставлять модели (20) и (21)-(22) или выбирать лучшую из них. Модель (20) характеризует эффективность сельскохозяйственного производства с точки зрения роста производительности труда, а модели (21) и (22) - с точки зрения экономического роста в сельском хозяйстве.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате диссертационного исследования получила дальнейшее развитие методология комплексного статистического исследования концентрации сельскохозяйственного производства, а именно:

-сформулированы, уточнены и развиты теоретические и методологические концептуальные подходы к определению и оценке концентрации сельскохозяйственного производства;

-сформирована и апробирована система статистических показателей, всесторонне характеризующая степень концентрации сельскохозяйственного производства;

-дана авторская методология построения интегрального показателя, открывающая перспективные направления в области агрегирования показателей, классификации объектов исследования;

- разработана методика ранжирования регионов по уровню концентрации и эффективности сельскохозяйственного производства, учитывающая тенденции развития оценочных показателей;

-на основе разработанной методологии оценки значимости периодов исследования выработаны методологические аспекты многомерной классификации регионов по состоянию и развитию сельского хозяйства;

- проведен структурно-динамический анализ неравенства производства продукции сельского хозяйства, определена степень влияния различных типов сельхозпроизводителей на уровень ее неравенства;

-выявлено влияние сельскохозяйственного производства на дифференциацию регионов РФ по уровню экономического развития;

-сформулированы и конкретизированы принципы и методы статистического исследования неоднородности российских регионов по уровню производства продукции сельского хозяйства на одного жителя;

-усовершенствована методология декомпозиции экономического роста в сельском хозяйстве на основе авторского подхода определения доли оплаты труда в валовых смешанных доходах сектора «Домашние хозяйства»;

-предложен подход устранения влияния погодных условий для более точной оценки эффективности сельскохозяйственного производства;

-выявлено и измерено влияние концентрации сельскохозяйственного производства на его эффективность с помощью статистически значимых регрессионных моделей.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии:

1. Толмачев, М.Н. Статистические методы в исследовании сельскохозяйственной деятельности: монография / М.Н. Толмачев. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2010. -108 с.-6,1 п.л.

2. Толмачев, М.Н. Статистическое изучение концентрации сельскохозяйственного производства в субъектах Российской Федерации: вопросы методологии: монография / М.Н. Толмачев, В.В. Носов. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2011. -140 с. - 10,4 п.л. (авт. 6,4 п.л.).

3. Толмачев, М.Н. Факторы устойчивого развития регионов России: монография / O.A. Белоусов, Е.Е. Бичева, Е.В. Евстафьева и др. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - С. 200-216. - 18,2 п.л. (авт. 1,2 п.л.).

4. Толмачев, М.Н. Статистическое исследование межрегионального неравенства сельскохозяйственного производства: монография / М.Н. Толмачев. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2012. - 192 с. -14,4 п.л.

В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:

5. Толмачев, М.Н. Методологические аспекты концентрации производства в сельском хозяйстве / М.Н. Толмачев // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2010. - № 1 (30). -С. 136-138.-0,45 п.л.

6. Толмачев, М.Н. Методология расчета показателей концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2010.-№ 2. - С. 103-111.-1,0 п.л.

7. Толмачев, М.Н. Построение обобщающих показателей с учетом динамического фактора / М.Н. Толмачев // Экономика, статистика и информатика. Вестник У МО. - 2010. - № 2. - С. 117-121. - 0,7 п.л.

8. Толмачев, М.Н. Энтропийные меры неравенства в исследовании концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Вопросы современной науки и практики. Университет им.

B.И. Вернадского. - 2010. - № 7-9 (30). - С. 260-268. - 0,72 п.л. (авт. 0,36 п.л.).

9. Толмачев, М.Н. Обобщающая оценка концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2011. —№ 1. — С. 46-53. - 1,0 п.л.

Ю.Толмачев, М.Н. Дифференциация регионов по уровню экономического развития / М.Н. Толмачев // Вестник института дружбы народов Кавказа «Теория экономики и управления народным хозяйством». - 2011. - № 1 (17). -

C. 28-35.-0,8 п.л.

П.Толмачев, М.Н. Декомпозиция неравенства продукции сельского хозяйства / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2011. - № 4. - С. 100-104. - 0,6 п.л. (авт. 0,3 п.л.).

12.Толмачев, М.Н. Эмпирический анализ межрегиональной сигма-конвергенции продукции сельского хозяйства / М.Н. Толмачев // Вестник

Саратовского государственного социально-экономического университета. -2011.-№ 5.-С. 155-159.-0,45 п.л.

13.Толмачев, М.Н. Проблемы построения производственных функций в российском сельском хозяйстве / М.Н. Толмачев // Учет и статистика. — 2011.— № 4 (24). - С. 88-94. - 0,9 п.л.

14.Толмачев, М.Н. Определение коэффициентов эластичности выпуска по факторам сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. — 2012. - № I. — С. 158-162.-0,6 п.л.

15.Толмачев, М.Н. Концентрация и эффективность сельскохозяйственного производства: оценка и взаимосвязь / М.Н. Толмачев // Вестник института дружбы народов Кавказа «Теория экономики и управления народным хозяйством». - 2012. - № 1 (21). - С. 87-92. - 0,7 п.л.

16. Толмачев, М.Н. Типология регионов России по состоянию и развитию сельского хозяйства / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Научное обозрение. - 2012. — № 1. — С. 188-197.-0,84 п.л. (авт. 0,42 п.л.).

17. Толмачев, М.Н. Межрегиональная дифференциация сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И.Вернадского. - 2012. - № 1 (37). -С. 260-267.-0,7 п.л.

18.Толмачев, М.Н. Теоретические и эмпирические подходы к конвергенции сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3. Экономика. Экология.-2012.-№ 1 (20).-С. 193-199.-0,7 п.л.

В других изданиях:

19.Толмачев, М.Н. Экономическая сущность концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Проблемы развития предприятий: теория и практика: материалы 8-й Международной научно-практической конференции. - Самара: изд. СГЭУ, 2009. - Ч. 3. - С. 278-279. -0,17 п.л.

20.Толмачев, М.Н. Многомерный статистический анализ сельскохозяйственного потенциала и эффективности регионов Приволжского федерального округа / М.Н. Толмачев // Социально-экономическое развитие России: проблемы, поиски, решения: сборник научных трудов по итогам научно-исследовательской работы Саратовского государственного социально-

экономического университета в 2008 году. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2009. - Ч. 1. - С. 9496. - 0,3 п.л.

21.Толмачев, М.Н. Показатели вариации как мера характеристики концентрации производства / М.Н. Толмачев // Актуальные проблемы и перспективы развития государственной статистики в современных условиях: сборник материалов второй научно-практической интернет-конференции. -Саратов: СГСЭУ, 2009. - С. 139-142. - 0,28 п.л.

22.Толмачев, М.Н. Анализ концентрации производства в сельском хозяйстве России / М.Н. Толмачев // Психология и экономика. - 2010. - № I. -С. 114-119.-0,56 п.л.

23.Толмачев, М.Н. Статистический анализ региональных различий уровня и эффективности сельского хозяйства / М.Н. Толмачев // Воспроизводственный потенциал региона: материалы IV Международной научно-практической конференции. - Уфа: РИЦ БашГУ, 2010. - С. 176-185. -0,62 п.л.

24.Толмачев, М.Н. Признаки концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Научная перспектива. Научно-аналитический журнал. - 2010. - № 5. - С. 38-44. - 0,75 п.л.

25.Толмачев, М.Н. Оценка коэффициентов весомости динамических обобщающих показателей / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Труды IX Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». - Москва: ГУ - ВШЭ, 2010. - С. 163165. - 0,14 п.л. (авт. 0,07 п.л.).

26.Толмачев, М.Н. Многомерный статистический анализ регионов Приволжского федерального округа по уровню сельскохозяйственного потенциала / М.Н. Толмачев // Баланс: Альманах. - 2010. - Вып. 5. - С. 56-62..-0,76 п.л.

27.Толмачев, М.Н. К вопросу об определении общеэкономического рейтинга крупных сельскохозяйственных организаций / В.В. Носов, М.Н.Толмачев // Рыночная интеграция в агропродовольственном секторе: тенденции, проблемы, государственное регулирование: сборник трудов. -М.: ВИАПИ им. A.A. Никонова, 2010. - С. 11-12. - 0,24 п.л. (авт. 0,12 п.л.).

28.Толмачев, М.Н. Исследование процесса аккумуляции производства в сельском хозяйстве / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Рыночная интеграция в

агропродовольственном секторе: тенденции, проблемы, государственное регулирование: сборник трудов. - М.: ВИАПИ им. A.A. Никонова, 2010. -С. 15-17. - 0,3 п.л. (авт. 0,15 пл.).

29.Толмачев, М.Н. Статистический анализ аккумуляции сельскохозяйственного производства регионов России / М.Н. Толмачев // Социально-экономическое развитие России: ' проблемы, поиски, решения: сборник научных трудов по итогам научно-исследовательской работы Саратовского государственного социально-экономического университета в 2009 году. — Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2010. - Ч. 1. - С. 107-109. - 0,35 п.л.

30.Толмачев, М.Н. Анализ процесса аккумуляции производства в сельском хозяйстве на мезоуровне / В.В. Носов, М.Н. Толмачев // Глобальный кризис: вызовы и возможности для агропродовольственного комплекса России: материалы Островских чтений 2010. - Саратов: Изд-во ИАгП РАН, 2010. -С. 178-182. - 0,4 п.л. (авт. 0,2 п.л.).

31. Толмачев, М.Н. Исследование концентрации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Актуальные вопросы экономических наук: сборник материалов XIX Международной научно-практической конференции. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - С. 184-189. - 0,3 пл.

32. Толмачев, М.Н. Оценка концентрации российского сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Научный обозреватель. Научно-аналитический журнал. - 2011. - № 1. - С. 6-9. - 0,4 п.л.

33.Толмачев, М.Н. Типология российских регионов по состоянию и развитию сельского хозяйства / М.Н. Толмачев // Проблемы современной экономики: сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - Ч. 2. - С. 252-257. -0,28 пл.

34.Толмачев, М.Н. Анализ региональной дифференциации производства в сельском хозяйстве / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Теория и методология инновационного развития агропродовольственного комплекса в условиях глобализации: материалы Островских чтений 2011. - Саратов: Изд-во ИАгП РАН, 2011. - С. 273-276. - 0,46 п.л. (авт. 0,23 пл.).

35. Толмачев, М.Н. Моделирование роста сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Аналіз сучасних економічних процесів та

інформаційні технологій: матеріали Міжнародній науково-практичної конференції. - Дніпропетровськ: Біла К.О., 2011. - Т. 2. - С. 61-65. - 0,22 п.л.

36.Толмачев, М.Н. Оценка региональной дифференциации сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Модернизация экономики и общества: новое качество развития: сборник научных трудов по итогам научно-исследовательской работы Саратовского государственного социально-экономического университета в 2010 году. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2011. - Ч. 2. - С. 7779. - 0,3 п.л.

37.Толмачев, М.Н. Исследование региональной дифференциации производства в сельском хозяйстве / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Глобализация и аграрная экономика России: тенденции, возможные стратегии и риски: сборник трудов. - М.: ВИАПИ им. А.А Никонова, 2011. - С. 36-38. -0,24 пл. (авт. 0,12 пл.).

38.Толмачев, М.Н. Оценка конвергенции регионального сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Актуальные проблемы экономики современной России: материалы VIII Международной научно-практической конференции. - Йошкар-Ола: Коллоквиум, 2012. - Ч. 1. - С. 141-144. - 0,24 п.л. (авт. 0,12 пл.).

39.Толмачев, М.Н. Теоретические аспекты конвергенции / М.Н. Толмачев // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд: сборник материалов XIII Международной научно-практической конференции. -Новосибирск: Издательство НГТУ, 2012. - Ч. 1. - С. 117-122. - 0,28 пл.

40.Толмачев, М.Н. Классификация регионов Российской Федерации по уровню развития сельского хозяйства / М.Н. Толмачев, В.В. Носов // Актуальные проблемы экономики современной России: материалы IX Международной научно-практической конференции. - Йошкар-Ола: Коллоквиум, 2012. - С. 227-232. - 0,36 пл. (авт. 0,18 пл.).

Учебное пособие:

41. Толмачев, М.Н. Статистика сельского хозяйства: учебно-методическое пособие для студентов специальности «Статистика» / М.Н. Толмачев, Д.И. Милованов, И.М. Глухова. - Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2008. - 208 с. -13,35 п.л. (авт. 6 пл.).

Подписано в печать 14.05.13 г. Формат 60x84 '/, бумага офсетная, гарнитура «Тайме». Усл. печ. листов 2,0. Тираж 130 экз. Заказ 94.

Участок оперативной полиграфии ОГУ 460018, г. Оренбург, пр-т Победы 13, Оренбургский государственный университет