Н. В. ПЕТРУШКИН Я. В. РУСЯЕВ

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОТДЕЛЬНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ БЮДЖЕТНОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В РЕГИОНЕ

ПЕТРУШКИН Николай Владимирович, первый заместитель Председателя Правительства — министр финансов Республики Мордовия, кандидат экономических наук.

РУСЯЕВ Яков Васильевич, аспирант кафедры менеджмента Мордовского государственного университета.

Ключевые слова: сельское хозяйство; регрессионный анализ; эконометрика; бюджет; прогнозирование; эффективность; государственная поддержка; моделирование; субсидии; экономическая модель

Key words: agriculture; regressive analysis; econometrics; budget; forecasting; efficiency; state support; modelling; subsidies; economic model

Под эффективностью направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует понимать результат, который был получен отраслью от оказанного со стороны государства воздействия в виде субсидий, субвенций, дотаций и т. п. Необходимость оценки эффективности предопределена тем, что реально полученный результат нередко оказывается прямо противоположным. Так, в частности, если рассматривать государственную поддержку, то вместо предполагавшейся стабилизации можно наблюдать продолжающийся спад, вместо поощрения реального сектора экономики — его свертывание, вместо защиты отечественных производителей с помощью таможенных мер — неумеренный ввоз сырья и т. д.

Чтобы оценить эффективность отдельных направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует использовать арсенал методов эконометрики. Результатом такого исследования выступают экономические модели, описывающие реальные, объективно существующие между социально-экономическими явлениями причинно-следственные зависимости, возникающие под действием множества внешних и внутренних факторов.

Первым, пожалуй, наиболее важным этапом построения модели связи является отбор факторных признаков. Задача построения модели регрессии заключается не только в том, чтобы правильно определить совокупность факторов, влияющих на моделируемый показатель, но и чтобы включить в уравнение, насколько это возможно, не связанные между собой факторные признаки. Далее определяется вид причинно-следственных связей между показателем и факторами. Затем необходимо оценить значимости коэффициентов регрессии с помощью критерия Стьюдента. Если все коэффициенты регрессии значимы, то уравнение регрессии признается окончательным и принимается в качестве модели исследуемого признака для последующего анализа. Если среди коэффициентов регрессии имеются незначимые, то соответствующие объясняющие переменные следует исключить из уравнения.

Необходимо определить характер связи между факторами и показателем с использованием таблицы Чеддока через коэффициенты тесноты связи. Затем следует проверка на условие гомоскедастичности. В случае непостоянства дисперсий по остаткам (разницы между фактическими и теоретическими уровнями, ошибки) необходимо произвести корректировку модели для приведения ее к гомоскедастич-ности (постоянству дисперсий по остаткам). Далее необходимо оценить достоверность коэффициента тесноты связи (критерий Стьюдента), осуществить расчет средней относительной ошибки аппроксимации, оценить на достоверность в целом уравнение регрессии (критерий Фишера).

Необходима также оценка коэффициентов регрессии по степени значимости с помощью системы показателей: коэффициент эластичности, бета-коэффициент. Под значимостью мы понимаем меру уверенности в истинности полученного коэффициента регрессии. После получения окончательной регрессионной модели исследуются коэффициенты регрессии. Так, с изменением каждого фактора на одну единицу собственного измерения (при постоянном значении остальных факторов, вошедших в модель) зависимая переменная изменяется на соответствующий коэффициент регрессии. Интерпретируемый таким образом коэффициент регрессии используется в экономико-статистическом анализе как средняя оценка эффективности влияния фактора на результативный показатель.

С учетом вышеизложенного логически правильно в качестве факторов, необходимых для построения модели, взять отдельные направления бюджетной поддержки сельского хозяйства, а в качестве результативного — тот объем продукции, который получили сельскохозяйственные товаропроизводители. В качестве моделируемого значения примем показатель прироста продукции сельского хозяйства от государственной поддержки, рассчитываемый по методике, разработанной совместными исследованиями ученых Уральской государственной сельскохозяйственной академии и Всероссийского научно-исследовательского института экономики, труда и управления в сельском хозяйстве¹.

Формула  доступна в PDF версии журнала.

В результате составленная модель будет обладать большей степенью достоверности. Учитывая изложенный алгоритм, осуществим оценку эффективности направлений поддержки сельского хозяйства местными и региональным бюджетами Республики Мордовия. В результате получим две экономические модели.

В качестве первого результативного показателя (y_t) будет выступать прирост продукции сельского хозяйства от поддержки местными бюджетами. Факторами, влияющими на него, будут x₁ — субсидии за реализацию КРС на

мясо весом от 400 до 450 кг, тыс. руб.; x₂ — субсидии за реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг, тыс. руб.; x₃ — субсидии за реализацию КРС на мясо весом свыше 450 кг (мясное направление), тыс. руб.; x₄ — субсидии за реализацию свиней на мясо, тыс. руб.; x₅ — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 5 до 15 %), тыс. руб.; x₆ — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 15 %), тыс. руб.; x₇ — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %), тыс. руб.; x₈ — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 10 %), тыс. руб.; x₉ — субсидии за реализацию молока в летний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %), тыс. руб.; x₁₀ — субсидии за реализацию молока в летний период (при условии сохранения продуктивности), тыс. руб.; x_n — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности от 5 до 15 %), тыс. руб.; x₁₂ — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 15 %), тыс. руб.; x₁₃ — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности от 2,5 до 10 %), тыс. руб.; x₁₄ — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 10 %), тыс. руб.; x₁₅ — субсидии за реализацию молока в зимний период (рост продуктивности не ниже 2,5 %), тыс. руб.; x₁₆ — субсидии за реализацию молока в зимний период (при условии сохранения продуктивности), тыс. руб.; x₁₇ — субсидии за реализацию рыбы прудовой, тыс. руб.; x₁₈ — субсидии за реализацию КРС весом не менее 280 кг на откорм откормочным хозяйствам, тыс. руб.; x₁₉ — субсидии за ввод не менее 25 % первотелок в основное стадо в год, тыс. руб.; x₂₀ — субсидии на компенсацию части затрат на увеличение маточного поголовья КРС при средней продуктивности свыше 2 500 кг/год, тыс. руб.; x₂₁ — субсидии на комбикорма для свиней, тыс. руб.; x₂₂ — субсидии на комбикорма для КРС, тыс. руб.; x₂₃ — субсидии за приобретение семян зерновых культур 1 репродукции, тыс. руб.; x₂₄ — субсидии за приобретение семян зерновых культур 2 репродукции, тыс. руб.; x₂₅ — субсидии за реализацию семян картофеля 1—3 репродукции, тыс. руб.

В качестве исходной информации были взяты данные Министерства финансов и Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Мордовия по муниципальным районам с 2005 по 2008 г.