Развитие продовольственного сектора традиционно осуществляется при государственной поддержке. Реализация государственных программ развития агропромышленного комплекса Республики Казахстан оказала положительное влияние на его функционирование, способствовав значительному росту объемов производства продукции. Мясное животноводство является ведущей отраслью сельского хозяйства Западно-Казахстанской области, в нем занята большая часть экономически активного сельского населения, а объем выпускаемой продукции позволяет обеспечивать как собственные потребности, так и частично экспорт.
Данная отрасль аграрного сектора является в определенной степени инерционной и предполагает длительный подход в достижении поставленных задач, что вызывает необходимость разработки государством системы мер по привлечению в мясное животноводство средств поддержки с участием государственного, областного бюджетов и внебюджетных фондов. Определение степени влияния государственной поддержки и ее эффективности позволяет осуществлять мониторинг использования выделяемых средств, выявлять стратегические направления поддержки государством сельхозтоваропроизводителей, учитывая взаимные интересы. Все это определяет актуальность данного исследования.
Цель исследования: определить с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа степень влияния государственной поддержки на развитие мясного животноводства Западно-Казахстанской области, дать оценку ее эффективности.
Материалы и методы исследования
В процессе исследования влияния господдержки на функционирование мясного животноводства региона использовались статистические данные об экономическом развитии Западно-Казахстанской области за 2010–2019 гг. [1], разработана корреляционно-регрессионная модель. Расчеты производились в статистической программе Past 4.0. В ходе обработки были исследованы линейная и основные виды нелинейной регрессии – экспоненциальная, степенная, гиперболическая, показательная, логарифмическая. Нами был сделан вывод о наилучшей форме связи, выраженной через линейную функцию.
Эмпирическое уравнение регрессии имеет вид
y = bx + a + ε, (1)
где εi, a и b – это искомые оценки параметров регрессионного уравнения.
Значение ε – оценка случайной ошибки. Для определения параметров a и b используют классический метод наименьших квадратов [2].
Проведены оценка параметров уравнения регрессии и дисперсионный анализ.
Дисперсионный анализ предназначен для выявления зависимости нормально распределенной результативной случайной величины от нескольких факторов-признаков, а именно для определения причинно-следственной связи между зависимой и незаисимой случайными величинами.
Суть дисперсионного анализа заключается в разложении вариации результативного фактора на составляющие, обусловленные влиянием определенных факторов и проверке выдвигаемых гипотез о значимости их влияния.
Для дальнейшего исследования качества коэффициентов корреляции и регрессии был рассчитан коэффициент ранговой корреляции Спирмена Tkp [3].
Необходимо рассчитать значение критической точки (2), далее мы выдвигаем нулевую гипотезу о равенстве нулю коэффициента ранговой корреляции Спирмена, альтернативной гипотезой будет Hi. p ≠ 0.
, (2)
где n – объем выборки; p – выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена:
t(α, к) – критическая точка двусторонней критической области.
Эффективность использования государственных средств, выделяемых на развитие племенного животноводства, оценивалась с помощью методики, разработанной ВНИЭТУСХ и Уральской ГСХА [4–7], в соответствии с которой эффективность поддержки определялась на основе соотношения прироста продукции отрасли и объема господдержки. Эффективность господдержки определялась в разрезе трех природно-экономических зон, в пределах которых осуществляется развитие сельского хозяйства региона.
Результаты исследования и их обсуждение
Государственная поддержка развития мясного животноводства Западно-Казахстанской области осуществляется в рамках реализации комплексных государственных программ, основной целью которых является повышение конкурентоспособности отрасли и рост объемов производства. Ежегодные ассигнования на поддержку мясного животноводства и динамика производства мяса в регионе представлены в табл. 1. Данные свидетельствуют о значительном увеличении государственной поддержки и устойчивом росте производства мяса.
Таблица 1
Динамика изменения производства мяса и объемов государственной поддержки в Западно-Казахстанской области
|
Год |
Производство мяса в живом весе, тыс. т |
Поддержка развития мясного животноводства, млн. тенге |
|
2010 |
76,9 |
451,9 |
|
2011 |
77,5 |
660,7 |
|
2012 |
73,5 |
1233,0 |
|
2013 |
73,5 |
2026,8 |
|
2014 |
73,4 |
2175,3 |
|
2015 |
77,5 |
4624,6 |
|
2016 |
80,6 |
3999,7 |
|
2017 |
85,6 |
4373,2 |
|
2018 |
92,6 |
3428,3 |
|
2019 |
96,9 |
5415,9 |
Попытаемся определить наличие связи между рассматриваемыми признаками, определить влияние объемов государственной поддержки мясного животноводства (X) на результативный показатель – производство мяса в натуральном выражении (Y).
На основании диаграммы рассеяния (рисунок) была выдвинута гипотеза о том, что взаимосвязь между всеми возможными значениями X (объем государственной поддержки) и Y (объем производства мяса) носит линейный характер.
Диаграмма рассеяния и теоретическая функция
Эмпирическое уравнение регрессии:
y = 0,00317 x + 71,8021. (3)
Описательные статистики по исследованию влияния объема государственной поддержки на производство мяса, рассчитанные в Past 4.0, представлены в табл. 2.
Таблица 2
Описательные статистики по исследованию влияния объема государственной поддержки на производство мяса
|
Statistics |
|||
|
Ordinary Least Squares Regression: A-B |
|||
|
Slop a: |
0,0031695 |
Std.error a: |
0,0012295 |
|
t: |
2,5779 |
p (slope): |
0,032722 |
|
Intercept b: |
71,802 |
Std. error b: |
4,0516 |
|
95 % bootstrapped confidence intervals (N = 1999): |
|||
|
Slop a: |
(0,00089771, 0,005512) |
||
|
Intercept b: |
(67,061, 79,279) |
||
|
Correlation: |
|||
|
r: |
0,67362 |
||
|
r²: |
0,45376 |
||
|
t: |
2,5779 |
||
|
p (uncorr.): |
0,032722 |
||
|
Permutation p: |
0,0323 |
||
Линейный коэффициент корреляции rxy = 0,674. В нашей модели связь между признаком Y и фактором X, в соответствии со шкалой Чеддока, умеренная и прямая.
Коэффициентам уравнения линейной регрессии можно придать экономический смысл. Каждый дополнительный миллион объема государственной поддержки животноводства приводит к увеличению производства мяса на 3,17 тыс. т. Значение свободного члена – коэффициента a = 71,802 формально показывает прогнозируемый уровень производства мяса при нулевом значении государственного финансирования.
Коэффициент детерминации R2 = 0,454, свидетельствует о том, что 45,38 % дисперсии результативного признака объясняется дисперсией признака-фактора, т.е. можно говорить о том, что подобранная модель достаточно адекватно объясняет исследуемую зависимость. Оставшиеся 54,62 % вариации зависимой переменной признака происходят под воздействием не учтённых в модели факторов и ошибок спецификации.
Следующий этап – оценка надежности отдельных параметров уравнения регрессии.
Рассчитаем границы интервала, в котором будет сосредоточено 95 % возможных значений Y при неограниченно большом числе наблюдений и Xp = 3123.
tкрит(n – m – 1; α/2) = tкрит(8; 0,025) = 2,752,
y = (3123) = 0,00317*3123 + 71,802 = 81,7. (4)
Вычислим ошибку прогноза для уравнения y = bx + a
, (5)
(6)
или
, (7)
. (8)
Таким образом, при уровне значимости 0,95 можно утверждать, что значения Y при значительном числе наблюдений не выйдут за границы искомых интервалов.
Факторная дисперсия занимает значительную долю в общей вариации признака, что подтверждает коэффициент детерминации и F-тест (10).
. (9)
Фактическое значение F-критерия (11):
. (10)
Табличное значение критерия со степенями свободы k1 = 1 и k2 = 8, Fтабл = 5.32.
Фактическое значение F-критерия выше табличного, что подтверждает статистическую значимость коэффициента детерминации (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).
Для оценки достоверности и надежности регрессионной модели необходимо соблюсти условие некоррелированности ошибок. Наличие автокорреляции остатков снижает эффективность регрессионного уравнения.
Коэффициент автокорреляции первого порядка rei = 0,595. Так как его значение находится в пределах от -0,87 до 0,87, то условие независимости остатков выполняется, автокорреляция отсутствует.
Анализ относительных показателей интенсивности государственной поддержки в Западно-Казахстанской области за последние пять лет (табл. 3) показывает, что господдержка в расчете на одного работника увеличилась на 138 % или 136,8 тыс. тенге на человека, на 1 га сельхозугодий – увеличилась на 153 % или 5,7 тыс.тенге на гектар, на 1000 тенге выручки – увеличилась на 157 % или 264,4 тыс. тенге.
Таблица 3
Интенсивность государственной поддержки в Западно-Казахстанской области за 2015–2019 гг.
|
Показатели |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2019 г. в % к 2015 г. |
|
Господдержка на 1000 тенге выручки т/т |
459,7 |
550,8 |
639,5 |
557,1 |
724,1 |
157,5 |
|
Господдержка на одного работника т/чел |
356,6 |
499,2 |
409,3 |
358,8 |
493,4 |
138,4 |
|
Господдержка на 1 га сельхоз угодий |
10,6 |
10,8 |
15,1 |
14,2 |
16,3 |
153,8 |
При реализации государственного регулирования аграрной сферы немаловажное значение имеет эффективность государственной поддержки, что позволяет определять ее приоритеты. На примере племенного животноводства региона в разрезе природно-экономических зон была сделана оценка эффективности господдержки (табл. 4).
Таблица 4
Эффективность господдержки племенного животноводства Западно-Казахстанской области в среднем за 2015–2019 гг.
|
Природно- экономические зоны |
Объем поддержки тыс. тенге |
Себестоимость товарной продукции, тыс. тг |
Товарная продукция, тыс. тг |
Прирост продукции от поддержки, тыс. тг |
Эффективность поддержки |
|
Мясное скотоводство |
|||||
|
Северная |
1744, 14 |
607,2 |
1214,46 |
3488,5 |
2,0 |
|
Центральная |
2001,8 |
767,14 |
1523,18 |
3974,6 |
1,9 |
|
Южная |
1467,3 |
791,02 |
965, 83 |
1791,6 |
1,2 |
|
Овцеводство |
|||||
|
Северная |
1405,90 |
514,48 |
1258.34 |
3438,6 |
2,4 |
|
Центральная |
1604,10 |
599,8 |
1034,83 |
2767,5 |
1,7 |
|
Южная |
1804,56 |
707,2 |
1296,5 |
3308,2 |
1,8 |
|
Коневодство |
|||||
|
Северная |
214,33 |
150,56 |
178,12 |
253,56 |
1,2 |
|
Центральная |
163,12 |
133,10 |
162,19 |
198,77 |
1,2 |
|
Южная |
206,17 |
134,44 |
145,89 |
223,7 |
1,0 |
Проведённый нами анализ показывает высокую эффективность выделяемых государством финансовых средств (более единицы), что свидетельствует о целесообразности финансирования отрасли со стороны государства. Наибольшие показатели эффективности характерны для хозяйств, размещенных в северной зоне (коэффициенты 2,4 по овцеводству и 2,0 по мясному скотоводству соответственно), отличающейся лучшими условиями хозяйствования.
Заключение
Реорганизация аграрного сектора Западно-Казахстанской области на основе значительного государственного финансирования позволила активизировать развитие ее агропромышленного комплекса, решить часть проблем с продовольственным обеспечением населения. Проведенное исследование влияния государственной поддержки на функционирование мясного животноводства региона показало тесную зависимость между этими показателями. Рост объемов финансовых средств, выделяемых государством, способствует увеличению производства мяса. Методические подходы по использованию корреляционно-регрессионных моделей при анализе степени влияния финансовой поддержки государства и реакции на нее отдельных отраслей сельского хозяйства могут быть использованы для обоснования нормативов выделения бюджетных средств. Дальнейшие исследования будут направлены на определение интенсивности государственной поддержки развития мясной отрасли региона, с учетом значительной дифференциации природно-экономических условий хозяйствования, в которых развивается исследуемый регион.