Instrumental Models for Assessment of State Aid for Agriculture

8 лет назад агропромышленный комплекс был признан приоритетом национальной экономики. Благодаря активному воздействию государства на аграрную экономику, в последние годы в секторе АПК наметились позитивные социально-экономические преобразования, которые по замыслу органов государственной власти должны продолжиться в будущем и обеспечить рост и развитие сельского хозяйства во всех существенных аспектах.

Государственное и общественное признание отрасли позволило взглянуть на нее с положительной стороны. При любом государственном строе сельское хозяйство дает значительный мультипликационный эффект в других отраслях экономики, является безальтернативной сферой по производству пищевых продуктов питания, оказанию услуг по обеспечению населения продовольствием и промышленности сырьем, содействию устойчивому развитию сельских территорий. Сохраняя земли сельскохозяйственного назначения и сельские поселения, культурную самобытность страны, нравственные ценности и духовные истоки нации, оно по праву считается средой обитания сельского человека, укладом и способом жизнедеятельности российского крестьянина.

Однако, несмотря на усиленное субсидирование и поддержку аграрного производства и социальной инфраструктуры села, пока еще сохраняются проблемы их поступательного экономического развития.

Экономически сильное сельское хозяйство соответствует интересам развития государства и общества, обеспечивая их продовольственную безопасность, что является одним из главных направлений обеспечения национальной безопасности страны в среднесрочной перспективе, фактором сохранения ее государственности и суверенитета, важнейшей составляющей демографической политики, необходимым условием реализации стратегического национального приоритета – повышение качества жизни российских граждан путем гарантирования высоких стандартов жизнеобеспечения ^[1].

При реализации документов стратегического развития отрасли проявились их недостатки. Так в государственной программе на 2008-2012 годы не нашли решения вопросы развития наиболее значимых отраслей: производство зерна, сахарной свеклы, молочного и мясного скотоводства, свиноводства и птицеводства. Заложенные в программу механизмы регулирования и господдержки недостаточно дифференцированы по отраслям, территориям, по социальным секторам и группам хозяйств с разным уровнем финансового состояния. Эти недостатки частично удается преодолеть с помощью отраслевых целевых программ. Однако увязка отраслевых целевых программ с госпрограммой не всегда прослеживается ^[2].

Для решения этих задач назрела необходимость использования научно обоснованных подходов к государственной поддержке.

В настоящее время в научных трудах и публикациях рассматривают различные подходы к оценке уровня и эффективности государственной поддержки (таблица 1).

Таблица 1 - Обобщение и оценка существующих методов
планирования и оценки государственной поддержки сельского хозяйства

Каждая из представленных методик имеет свои сильные и слабые стороны, преследует достижение определённых целей. Универсального подхода, объективно обосновывающего объём поддержки, направленного на устранение всего спектра негативных явлений в сельском хозяйстве, не существует.

В последнее время стали появляться методики, основанные на экономико-математических моделях и методах.

Всероссийским НИИ экономики, труда и управления в сельском хозяйстве для проведения вариантных расчетов потребности в субсидиях сельскохозяйственного производства региона и оптимизации их распределения по хозяйствам предлагается использовать экономико-математическую модель, отличительная особенность которой состоит в способах описания сельскохозяйственного производства. В традиционных моделях переменные отражают объёмы производства отдельных видов сельскохозяйственной продукции, различные технологические и организационные способы производства ^[5].

Для поставленной цели авторами методики предполагается использовать, так называемый, аппроксимационный метод моделирования. Содержание метода аппроксимации состоит в том, что по каждому объекту формируются дискретные варианты развития. При этом в модели не отображена в явном виде структура объекта, ее заменяет в аппроксимационной форме производственные возможности каждого объекта по выпуску товарной продукции и затратам на ее производство.

В математической форме сущность метода аппроксимации заключается в записи воспроизводственных возможностей объекта в виде одного линейного ограничения.

Развитие любого объекта представляют как взвешенную сумму множества вариантов его развития.

Модель решается как задача линейного программирования. Исследуются возможности изменения потенциала сельскохозяйственных товаропроизводителей при разном уровне государственной поддержки и различных критериях распределения субсидий по объектам. Также рассчитываются варианты при различных площадях используемых угодий. В качестве целевой функцией будут рассматриваться: максимизация выхода товарной продукции, прибыли, минимизации производственных затрат ^[5].

По каждому варианту после проведения модельных расчетов проводится детализация показателей производства и реализации сельскохозяйственной продукции, определяется потребность в основных видах производственных ресурсов, рассчитываются показатели экономической эффективности сельскохозяйственного производства. Полученные показатели сравниваются с фактическими показателями по группам и подгруппам хозяйств, на основании чего оценивается адекватность полученных результатов, реальность их достижения. При необходимости проводится корректировка.

Модель может быть разработана с разной степенью агрегирования хозяйств в блоки.

Для повышения эффективности распределения финансовых средств по сельскохозяйственным предприятиям сельских административных районов Романовым Р.В. предлагается использовать следующий метод ^[6].

В качестве целевой функции рекомендуется взять объем валовой продукции, произведенный за счет получения государственных вложений. Решение поставленной задачи даёт возможность оценить максимальную долю общего объёма валовой продукции, полученного за счёт государственных вложений, а также оптимизирует размеры вложений в каждую из групп, соответственно, в каждый район.

В качестве коэффициентов целевой функции автор предлагает использовать коэффициенты, полученные в результате проведения регрессионного анализа.

Для проведения анализа используются следующие факторы: результативный признак – валовой объём продукции сельскохозяйственных предприятий, независимые величины – объём государственных вложений, посевные площади, среднегодовая стоимость основных производственных фондов, среднегодовая численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, затраты на производство продукции сельского хозяйства.

Система ограничений целевой функции, прежде всего, связана с технологическими соображениями (предел освоения конкретным районом выделенных финансовых ресурсов; поддержание экономической и социальной стабильности в менее развитых и непривлекательных для государственных вложений районах). Первоначальное распределение автор предлагает осуществлять между группами административных районов. Условное деление на группы производится исходя из парных коэффициентов корреляции, отображающих тесноту связи производства валовой продукции от уровня государственных вложений в сельское хозяйство.

Финансовые ресурсы среди групп распределяются на основе весовых коэффициентов, полученных методом аналитических иерархий.

Доли районов в объеме государственных вложений рассчитываются делением весового коэффициента района на суммарный весовой коэффициент соответствующей группы районов.

По данным модели Романова Р.В. можно не только оценивать изменение объемов производства продукции в зависимости от вариантов распределения государственных вложений, но и является инструментом для прогнозирования.

В трудах И.А. Мироновой предлагается изучать влияние бюджетной поддержки на расходы, доходы, цены, среднюю оплату труда, прибыль и т. п. Для этого рекомендуется использовать факторную модель прибыли, либо воспользоваться методом корреляционно-регрессионного анализа, преимущественно парной корреляции (один фактор в модели) ^[5].

Указанным автором предлагается провести сравнительный анализ в абсолютном или относительном изменении.

Эффективность государственной поддержки определяется также путём расчёта коэффициента соотношения сумм, уплаченных в бюджет, и сумм, полученных из бюджета.

На конечной стадии такого анализа проводится факторный анализ прибыли. При этом производится расчленение прибыли на прибыль от продажи и прибыль от прочей деятельности. Среди названных показателей выделяется сумма господдержки, как составляющая прибыли от прочей деятельности.

В работах Н.Г. Барышникова и Д.Ю. Самыгина предлагается исследовать влияние бюджетной поддержки на развитие сельского хозяйства с учетом природно-экономических факторов хозяйственной деятельности ^{[4, 7]}.

Предлагается изучить тесноту взаимосвязи и дать оценку количественной зависимости бюджетной поддержки с результатами производственной деятельности. В рамках выделенных групп по кадастровой стоимости сельхозугодий определяется количественная зависимость и теснота взаимосвязи полученного объёма товарной продукции с вложенными затратами, средствами поддержки и природно-экономическими условиями, для чего используется метод регрессионного анализа, результатом которого являются многофакторные модели.

Таблица 2 - Регрессионные модели зависимости объёма производства товарной продукции от уровня затрат и кадастровой стоимости сельскохозяйственных угодий

Средства прямой государственной поддержки в совокупности с другими ресурсами используются в производстве и на конечной его стадии воплощаются в определённый экономический эффект. Количество полученного эффекта на единицу израсходованного ресурса в экономической науке определяется как показатель эффективности. При этом не различается эффективность использования бюджетных, собственных, заёмных и других средств.

С помощью коэффициентов уравнения регрессии можно разделить эффект (объём товарной продукции) на две части, одна из которых формируется под влиянием природно-экономических условий, другая – за счёт вложенных ресурсов. Следовательно, показатель эффективности также можно представить как эффективность, сформированную за счёт вложенных средств и эффективность, сформированную за счёт природно-экономических факторов.

С использованием показателей, рассчитанных по приведённой методике, можно более объективно взглянуть на деятельность каждой сельскохозяйственной организации в отдельности, организовать распределение субсидий между хозяйствующими субъектами, повысить ответственность и контроль получателей государственной поддержки за использованием бюджетных средств.

Таким образом, математическое обеспечение играет важную роль для оценки развития экономики сельского хозяйства. На базе существующих научных положений эконометрического моделирования можно подойти к вопросам государственной поддержки отрасли наиболее обоснованно.

Проведение эконометрического анализа позволит сделать выводы о структуре и мерах поддержки с позиции их значимости для создания условий нормального функционирования отрасли. Здесь необходим анализ эффективности использования средств господдержки по их видам и по получателям, что даст возможность определить эффективность применяемых государством мер, если эти меры себя оправдывают, то их можно будет продолжить, усовершенствовать или отказаться вообще, а также поднять ответственность получателей субсидий, разработать мероприятия стимулирующие эффективность использования средств господдержки сельскохозяйственными товаропроизводителями ^[3].

Реализация данного научного подхода к оценке субсидий для сельскохозяйственных товаропроизводителей позволит выявить наиболее эффективные меры, особенно в условиях необходимости их сокращения по действующему законодательству ВТО.

Результаты научных исследований могут быть использованы органами управления АПК при распределении, оценке эффективности и контроле за использованием средств государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей.