Исследование аграрного производства в типологических группах региона в динамике

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИССЛЕДОВАНИЕ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА В ТИПОЛОГИЧЕСКИХ ГРУППАХ РЕГИОНА В ДИНАМИКЕ

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

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

На первом этапе исследования построены типологические группировки муниципальных районов Оренбургской области по уровню развития аграрного производства на основе кластерного анализа по четырем показателям, характеризующим используемые ресурсы в растениеводстве и животноводстве (общая посевная площадь, поголовье крупного рогатого скота, свиней, овец и коз). На втором этапе проведен в динамике корреляционно-регрессионный анализ в группах со средним и низким уровнем развития сельскохозяйственного производства. На третьем этапе осуществлялось сравнение полученных моделей и определились основные значимые факторы для этих групп районов.

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

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

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

В регрессионных моделях используются следующие обозначения: X1 -- валовой сбор зерна, тыс. ц; X2 -- валовой сбор семян подсолнечника, тыс. ц; X3 -- валовой сбор картофеля, ц; X4 -- валовой сбор овощей, ц; X5 -- производство скота и птицы на убой в живом весе, тыс. ц; X6 -- производство молока, тыс. ц; Z -- продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий, млн р.

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

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

экономический сельский территория аграрный

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

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

В модели (1), построенной нами для 2004 г., факторы X1, x3, X5 и X6 имеют положительные коэффициенты регрессии, поэтому их увеличение ведет к росту результирующего показателя. В то же время второй и четвертый факторы входят в уравнение с отрицательными коэффициентами. Это говорит о том, что их рост ведет к снижению значения Z. Анализ Р-коэффициентов модели показывает, что наиболее значительное влияние на вариацию Z оказывают следующие факторы (по убыванию): производство молока, валовой сбор семян подсолнечника, производство скота и птицы на убой в живом весе и валовой сбор зерна.

В 2005 г. (модель (2)) наиболее значимым является фактор X,. Он положительно коррелирован с результирующим показателем, поэтому его рост вызывает возрастание значения Z. На втором месте по значимости находится фактор X3 -- единственный из всех включенных в уравнение факторов, имеющий отрицательную корреляцию с результирующим показателем. Третье место, как и в модели для 2004 г., принадлежит фактору X2. Прочие факторы оказывают существенно меньшее влияние.

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

Для 2008 г. из шести включенных в модель факторов первые три (X1, X2, X3) имеют отрицательную корреляцию с результирующим показателем, в то время как следующие три (х4, x5, x6) -- коррелированны с Z положительно. Наибольшее влияние на результирующий показатель Z в этом году принадлежит фактору X5, существенное воздействие оказывают также факторы X4 и X3.

Рассматривая динамику одноименных регрессионных коэффициентов, следует отметить, что для группы сельских районов со средним уровнем развития сельскохозяйственного производства в период 2004-2008 гг. неизменно наблюдается положительная корреляция с Z фактора X,. Этот фактор имеет высокую значимость весь период. Фактор X3, напротив, имеет с Z отрицательную корреляцию (за исключением 2004 г.). Остальные три из включенных в модели (1)-(5) факторов (X1, X4, X6) коррелированны с результирующим показателем в основном положительно за исключением: х, --2008г., х. -- 2004г., х, -- 1'4 '6 г. Фактор X2 -- единственный из факторов, у которого знак регрессионного коэффициента в рассматриваемые пять лет изменялся дважды: в 20 05 -20 07 гг. связь была положительной, в 2004 и 2008 гг. -- отрицательной.

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

Охарактеризуем модели, построенные для группы районов с низким уровнем развития СХП. Анализ уравнения (6) для 2004 г. показал, что наибольший вклад в вариацию результирующего показателя Z вносит вариация фактора X1. Фактор X5 является вторым по значимости, на третьем месте -- фактор х В моделях (7)-(9) для 2005-2007 гг. наибольшее значение имеет вариация фактора X5, воздействие всех прочих факторов существенно ниже. Однако в 2008 г. (модель (10)) наибольшую значимость приобретает третий фактор, при этом пятый фактор занимает второе место, а первый -- третье.

Исследование знаков коэффициентов факторов, входящих в регрессионные уравнения (6)-(10) показывает, что в период 2004-2008 гг. факторы X2 и X1 всегда коррелированны с Z положительно, факторы X1 и X6 имеют преимущественно положительную корреляцию (за исключением 2005 г. и 2004 г. соответственно). В то же время фактор X4 имеет положительную корреляцию в 2004-2006 гг. и отрицательную -- в 20072008 гг., а фактор X3 трижды изменял направление вхождения в исследуемые годы.

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

Таким образом, в период 2004-2008 гг. для сельских муниципальных районов, отнесенных к группе с низким уровнем развития СХП, главным фактором повышения валового объема производства сельскохозяйственной продукции являлось увеличение производства скота и птицы на убой (исключение лишь 2008 г.). При этом существенный рост объема продукции также отмечался при возрастании валовых сборов зерна и подсолнечника. Сложившаяся ситуация объясняется, прежде всего, достаточно высоким уровнем рентабельности этих видов сельскохозяйственной продукции.

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

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

Список литературы

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

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

Размещено на Allbest.ru