Московский экономический журнал 6/2020

УДК 338.436.33

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10413

ВЛИЯНИЕ
МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ НА СОСТОЯНИЕ И ДИНАМИКУ ПИЩЕВОЙ И ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ РФ

INFLUENCE OF INTERREGIONAL
DIFFERENCES ON THE STATE AND DYNAMICS OF THE RUSSIAN FOOD AND PROCESSING
INDUSTRY

Трифонова Елена Николаевна, к.э.н., доцент, старший научный сотрудник, ФГБУН
Институт аграрных проблем РАН, г.Саратов

Trifonova Elena Nikolaevna, Ph.D., associate Professor, senior researcher, Institute of agrarian problems of RAS, Saratov

Аннотация.
В статье предложена методика исследования влияния межрегиональных различий в
развитии пищевой и перерабатывающей промышленности на состояние отрасли на
общероссийском уровне, с использованием инструментов статистического анализа. В
качестве показателя, характеризующего состояние пищевой и перерабатывающей
промышленности субъектов РФ, использован общий интегральный показатель,
разработанный автором. Дана оценка возможной динамики развития пищевой отрасли
на уровне федеральных округов РФ и отдельных регионов с учетом текущей ситуации
в стране до 2022 года. Разработаны рекомендации по формированию критериев
распределения государственной поддержки пищевой и перерабатывающей
промышленности в зависимости от состояния отрасли на уровне отдельных субъектов
РФ.

Summary. The article proposes a method of studying the impact
of interregional differences in the development of the food and processing
industry on the state of the industry at the all-Russian level, using
statistical analysis tools. As an indicator characterizing the state of food
and processing industry of subjects of the Russian Federation, the general
integral indicator developed by the author is used. The assessment of possible
dynamics of development of the food industry at the level of federal districts
of the Russian Federation and individual regions was given taking into account
the current situation in the country until 2022. Recommendations have been
developed on the formation of criteria for the distribution of state support to
the food and processing industry depending on the state of the industry at the
level of individual subjects of the Russian Federation.

Ключевые
слова: пищевая и перерабатывающая промышленность,
федеральные округа РФ, регионы РФ, статистический анализ, прогноз.

Keywords: food and processing industry, federal districts of
the Russian Federation, regions of the Russian Federation, statistical analysis,
forecast.

Поддержание
эффективного функционирования агропромышленного комплекса является
стратегически важным направлением развития экономики страны в условиях
реализации принципа обеспечения продовольственной безопасности России. В
настоящее время, взят курс на расширение экспортных возможностей РФ, в том
числе за счет продукции с высокой добавленной стоимостью, выпуск которой, в
основной своей массе, осуществляется в отраслях пищевой и перерабатывающей
промышленности. На протяжении последних лет предприятия пищевой и
перерабатывающей промышленности обеспечивают положительный темп роста
производства продукции, в частности, за первое полугодие 2019 года по сравнению
с аналогичным периодом прошлого года индекс производства пищевых продуктов
составил 104,3% [1], что свидетельствует о формировании в отрасли существенного
производственного потенциала, способного вывести задачи развития отечественного
агропрома за пределы целевой установки обеспечения внутреннего рынка продуктами
питания собственного производства на уровне, свидетельствующем о достижении
продовольственной безопасности.

Проект федерального
уровня «Экспорт продукции АПК» [2] в рамках национального проекта
«Международная кооперация и экспорт» [3] предусматривает разработку мер,
направленных на наращивание экспорта сельхозпродукции к 2024 году до 45 млрд.
долл. за счет создания новой товарной массы, в том числе с высокой добавленной
стоимостью. Таким образом, важно, чтобы в современных условиях постепенно
смещался фокус с сырьевой ориентации экспорта сельскохозяйственной продукции РФ
в сторону продукции, прошедшей глубокую промышленную переработку. Поскольку
пищевая и перерабатывающая промышленность России является крупной системой как
в межотраслевом, так и в межрегиональном разрезе, интересен анализ влияния
межрегиональных различий в состоянии отраслей переработки на общероссийский
уровень развития пищевой промышленности.

С целью анализа влияния межрегиональных различий на состояние и перспективы развития пищевой и перерабатывающей промышленности РФ нами предложен подход, в основе которого лежит авторская методика расчета общего интегрального показателя для каждого субъекта РФ. Новизна предлагаемого подхода к анализу межрегиональных различий и их влияния на общее состояние отрасли на федеральном уровне заключается в использовании стандартных методов статистического анализа, но применительно к совокупности значений специфического интегрального показателя. Интегральный показатель рассчитывается для каждого субъекта РФ и выражает совокупное влияние выделенных и обоснованных экспертным путем факторов. К основным факторам отнесены показатели, отражающие различные аспекты функционирования пищевой и перерабатывающей промышленности в каждом регионе, а именно, пропорции развития пищевой отрасли и смежных отраслей сельского хозяйства, уровень благосостояния населения, уровень цен, степень внедрения инновационных технологий в пищевые производства, инвестиционные вложения в отрасль. Таким образом, обобщающий интегральный показатель отражает общий уровень инновационного развития пищевой и перерабатывающей промышленности региона, а также потенциальную привлекательность субъекта для инновационных вложений. Подробно обоснование методики расчета общего интегрального показателя отражено в более ранних работах автора [4]. Исходя из методики расчета общего интегрального показателя, полученные значения показателя по регионам сравниваются с единицей, т.е. с общероссийским уровнем развития пищевой промышленности. Чем интегральный показатель больше единицы, тем состояние пищевой и перерабатывающей промышленности региона более выгодно по сравнению со средним уровнем по России, соответственно, чем меньше показатель единицы, тем большими проблема характеризуется отрасль в процессе своего функционирования.

На основе совокупности рассчитанных интегральных показателей по каждому региону в рамках одного года проведен статистический анализ на базе ряда показателей (табл.1) с использованием стандартных возможностей редактора Excel. В качестве основного показателя нами выбрано стандартное отклонение, поскольку оно дает возможность сравнивать между собой значения показателей различных групп. Стандартное отклонение (или среднеквадратическое отклонение) в статистике и в теории вероятностей – это наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания [5]. Другими словами, стандартное отклонение показывает насколько значения данных выборки отличается от среднего значения, т.е. насколько велик разброс в значениях данных. Чем больше значение стандартного отклонения, тем более неравномерна выборка показателей, а чем ближе значение показателя к нулю, тем больше степень группировки данных выборки в диапазоне среднего значения. Однако, несмотря на широкое, интуитивно понятное, использование среднего (арифметического) значения, у него есть существенный недостаток – искажение результата, если в выборке присутствуют, так называемые, выбросы, т.е. данные, существенно отличающиеся от общей выборки. Для того, чтобы исключить искажение полученных результатов из-за влияния на среднее значение выбросов, нами предприняты два направления дальнейшего исследования. Во-первых, в качестве контрольного значения средней величины мы дополнительно определили медиану, т.е. некоторое значение, которое делит совокупность данных на две равные части, одна половина выборки оказывается меньше этой величины, а другая – больше. В отличии от среднего арифметического значения, медиана характеризуется свойством робастности, предполагающим независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов. Во-вторых, для совокупностей данных по каждому федеральному округу, мы определили выбросы с помощью метода, основанного на определении межквартального диапазона с использованием стандартного коэффициента расширения со значением 1,5 для определения верхней и нижней границ диапазона, за пределами которого находятся «выбросы». После определения данного диапазона и исключения полученных выбросов из рассмотрения, мы еще раз определили стандартное отклонение, среднее значение и медиану по новым совокупностям. Подобный, «двойной контроль» был использован с целью определения, насколько существенным по факту оказывается влияние на результаты исследования статистически найденных «выбросов».

В данном исследовании
под разными группами совокупностей принимаются федеральные округа РФ, поскольку
одной из задач анализа является сравнение насколько велик разброс значений
интегрального показателя внутри каждого федерального округа. Поскольку
изменение общего интегрального показателя из года в год находится в достаточно
узком диапазоне, будем считать, что выводы, сделанные по статистическому
анализу в рамках одного года, правомерно экстраполировать на обобщенную
характеристику состояния пищевой и перерабатывающей промышленности России и
влияние на нее межрегиональных различий, сформированных путем образования в
каждом субъекте РФ своего уникального инновационно-инвестиционного климата,
установившихся связей отраслей переработки и сельского хозяйства, а также в
целом сложившихся экономических и социальных условий  жизнедеятельности региона.

В целом значение общего
интегрального показателя по России находится в диапазоне от 0,1 до 5,12. При
этом стандартное отклонение для всей совокупности регионов России составило
0,8, что свидетельствует об определенной неравномерности распределения значений
исследуемого показателя. Данный факт вполне объясним тем, что данная
совокупность объединяет большое количество объектов исследования с разными
природно-климатическими и социально-экономическими условиями хозяйствования.
Даже определив статистические выбросы по отношению к верхней границе диапазона,
а их всего 3 – это Калининградская, Мурманская области и Камчатский край,
стандартное отклонение составляет 0,6 от среднего значения 1,11 в большую и
меньшую сторону, что достаточно много, учитывая тот факт, что формальной
границей соответствия развития региона среднероссийскому уровню является
единица, которая, кстати, не соответствует ни среднему значению по совокупности
данных, ни значению медианы (ни до, ни после определения выбросов). Выделенные
из выборки субъекты занимают особое положение среди других регионов по уровню
развития пищевой и перерабатывающей промышленности в силу уникальных
природно-климатических факторов, где ведущими отраслями специализации является
добыча и переработка рыбы и рыбной продукции. Причем объемы производимой
продукции позволяют обеспечивать ею как внутренние рынки, так и внешние, что,
безусловно, необходимо учитывать при оценке возможностей расширения экспортного
потенциала России. Данный факт косвенно указывает на то, что обобщенный
результат состояния пищевой и перерабатывающей промышленности по России
является сложным системным образованием с безусловным синергетическим эффектом,
а не простой совокупностью результатов отдельных частей единой системы. В связи
с чем интересен аналогичный анализ, но на уровне более мелких структурных
элементов системы, а именно, федеральных округов, с целью выявления наиболее
неравномерных выборок данных для установления возможных предпосылок оказания
влияния отдельных элементов системы на ее генеральный уровень.

Как видно из данных
таблицы 1, степень концентрации значений интегрального показателя около среднего
значения отличается в зависимости от округа. Самым большим разбросом значений
исследуемого показателя характеризуются Северо-Западный и Дальневосточный
федеральные округа, со значениями стандартного отклонения до определения
выбросов 1,09 и 1,53 соответственно. При этом в Северо-Западном ФО метод
определения межквартального диапазона не выдал в качестве результата какое-либо
значение интегрального показателя в качестве выброса. В данном округе в
принципе большой разброс в значениях интегрального показателя, что
характеризует объединение регионов с различным уровнем развития пищевой
промышленности. Данный факт подтверждает и большая разница между средним
арифметическим значением показателя и медианой. Явно выделяются Калининградская
(3,48) и Мурманская (3,12) области со значением интегрального показателя больше
трех, благодаря высокому уровню развития и существенному экономическому
результату функционирования рыбной промышленности. Кроме того, выше всех
средних значений результата расчета интегрального индекса зафиксирован в
Псковской области (2,56). Несмотря на то, что Псковская область в целом не
относится к самым экономически развитым регионам, для развития пищевой и
перерабатывающей промышленности сложились достаточно благоприятные условия.
Хотя отраслью специализации области является добыча и переработка торфа,
уникальные природно-климатические условия позволили наладить производство
лечебной воды из природных источников, кроме того, существует большой потенциал
в развитии рыбной промышленности из-за богатых водных ресурсов и, самое
главное, на территории Псковской области в 2012 году создана особая
экономическая зона в виде индустриального парка «Моглино», что является
безусловным стимулом для реализации различного рода инвестиционных проектов
из-за ряда налоговых льгот и таможенных преференций, что обеспечивает
инвесторам снижение издержек при реализации проектов на 30-40% [6] по сравнению
с общероссийским уровнем. В частности, на территории «Моглино» в 2017 году
построен завод ПАО «Сибирский гостинец» по производству пищевых ингредиентов.
Регионами с самыми низкими значениями интегрального показателя в СЗФО оказались
Республика Коми и Архангельская области, где в силу разных причин, пищевая и
перерабатывающая промышленность не ориентирована на наращивание объемов
производства продукции. Что касается Дальневосточного федерального округа, то
первоначальная неравномерность в распределении интегрального показателя, судя
по величине стандартного отклонения, сглажена на втором этапе расчетов путем
исключения из выборки Камчатского края, характеризующегося развитой рыбной
промышленностью, результаты деятельности которой значимы на общероссийском
уровне. При этом значение медианы что на первом этапе расчетов, что на втором,
практически одинаковые, а стандартное отклонение оказалось одно из самых низких
по всем округам (за исключением ПФО после пересчета с учетом выбросов), что
свидетельствует о ровной ситуации в уровнях развития пищевой и перерабатывающей
промышленности остальных регионов. Однако, стоит уточнить, что этот уровень
развития пищевых производств ниже общероссийского.

Из таблицы 1 видно, что,
помимо уже рассмотренного Северо-Западного ФО, еще в трех федеральных округах
статистический анализ не зафиксировал наличие выбросов в выборке данных, а
именно, в Северо-Кавказском, Уральском и Сибирском федеральных округах. Причем
в Уральском и Сибирском федеральных округах величины среднего арифметического
значения и медианы практически совпадают, что свидетельствует об относительно
равномерном распределении значений общего интегрального показателя по всем
входящим в состав округов регионам. Однако, так же, как и в Дальневосточном ФО,
практически все значения показателя меньше единицы, что свидетельствует об
уровне развития пищевой промышленности ниже, чем в среднем по России. В обоих
федеральных округах лишь несколько исключений, где значение интегрального
показателя немного выше единицы – это Республика Алтай (1,07) и Алтайский край
(1,78), Новосибирская (1,53) и Омская (1,09) области в Сибирском регионе, а
также Курганская (1,4) и Челябинская (1,2) области в Уральском ФО. Что касается
Сибирского ФО, то он практически полностью (за исключением Алтайского края)
включен в список регионов, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства, что
влечет за собой проблемы в развитии пищевой промышленности, как основного
потребителя сельскохозяйственного сырья. В результате тенденций укрупнения
бизнеса в агропромышленном комплексе, в том числе в сфере переработки, в
Алтайском крае сформировались достаточно благоприятные условия для развития
различных отраслей пищевой и перерабатывающей промышленности, базирующейся на
переработке местного сельхозсырья, а в Новосибирской и Омской областях развитие
получили в большей степени производства, не связанные с переработкой
сельхозсырья, а именно, там размещены заводы по производству пива,
безалкогольных напитков и минеральных вод крупных федеральных и мировых
производителей [7]. Несмотря на то, что основной отраслью специализации
Курганской области является машиностроение, удовлетворение населения в
продуктах питания по большей части осуществляется за счет внутреннего
производства. Именно, благодаря достаточно обширному списку пищевых
производств, осуществляемых в регионе, оказалось возможным в определенной
степени создать вполне благоприятные условия для работы предприятий пищепрома. Пищевая
промышленность Челябинской области является одной из самых динамично
развивающихся на Урале. По словам замминистра сельского хозяйства Челябинской
области Александра Раевского, [8], 27% всех макаронных изделий России
производится в Челябинской области, 8% муки от общего производства РФ,
производители круп занимают по разным сегментам до 50% всей производимой крупы
в стране. Регион обладает хорошим потенциалом в наращивании ряда производств,
ориентируясь на экспорт, поскольку существует профицит производства по
некоторым товарным группам по сравнению с нормами потребления, в частности, по
хлебобулочным и макаронным изделиям — в 3,1 раза, по мясопереработке — в 1,7
раза, а по яйцам — в 1,8 раза. Во многом такая ситуация наблюдается благодаря
привлечению значительных инвестиций, в том числе, с использованием
государственных средств.

Несмотря на то, что в Северо-Кавказском
ФО величина стандартного отклонения при статистическом анализе совокупности
значений общего интегрального показателя примерна такая же, как и в двух
предыдущих случаях, величины среднего значения и медианы сильно отличаются
между собой, что свидетельствует о существовании неравномерности в
распределении значений интегрального показателя, однако, отсутствие выделенных
выбросов показывает, что все, так называемые, «всплески» в значениях не выходят
за пределы межквартильного диапазона. Самая неблагоприятная ситуация в пищевой
и перерабатывающей промышленности сложилась в Ингушетии (0,33) и Чеченской
республики (0,33), что повторяет ситуацию на уровне общего экономического
развития регионов. Самое высокое значение интегрального показателя зафиксировано
в Алании (1,84). Успех Северной Осетии (Алании) в развитии пищевой
промышленности является точечным и связан, кроме благоприятных
природно-климатических условий для функционирования сельского хозяйства, с тем,
что в Республике действует комплекс заводов ОАО «Исток», по производству
шампанских вин, который по производительности является вторым в Европе [9]. В
остальных регионах ситуация аналогичная, когда благоприятные
природно-климатические условия для ведения сельского хозяйства делают возможным
развитие отдельных отраслей переработки: винодельческой, консервной, мясной,
молочной.

Из оставшихся
федеральных округов самое большое значение стандартного отклонения
зафиксировано в Южном ФО, при этом, как и в большинстве округов (кроме
Уральского ФО и Сибирского ФО), среднее значение и медиана больше единицы, что
в целом положительно характеризует состояние пищевой промышленности в данной
группе, но с достаточно большим диапазоном значений общего интегрального показателя.
При определении границ допустимого диапазона значений показателей выборки
выявлен один выброс — это Республика Адыгея (2,62), в которой пищевая
промышленность является ведущей отраслью [10] и представлена выпуском мясной,
кондитерской, молочной, консервной и макаронной продукции, а также
винно-водочными изделиями. При пересчете статистических показателей после
исключения Адыгеи из выборки, величина стандартного отклонения значительно
снизилась, а величина медианы сохранилась на уровне среднероссийского значения
общего интегрального показателя. В Приволжском ФО и Центральном ФО значения
стандартного отклонения практически одинаковые. Однако, существенно различаются
средние значения величин среднеарифметического отклонения и медианы. В ЦФО, в
единственном из всех округов, все значения интегральных показателей, входящих в
выборку больше единицы, что свидетельствует о более благополучном экономическом
положении отраслей переработки, чем в том же ПФО. После исключения найденных
выбросов, а именно Белгородская область (2,72) в ЦФО, а также Республики Марий
Эл (2,07) и Мордовия (2) в ПФО, различия в стандартных отклонениях стали более
явными. В трех названных регионах пищевая промышленность отличается достаточно
высоким уровнем развития. В частности, успешность отраслей переработки в Марий
Эл связана с эффективной работой точечных концентрированных производств, в
первую очередь, по переработке мяса. Такие предприятия, как Агрохолдинг «Йола»,
ООО «Мясокомбинат «Звениговский» и т.п., являются крупнейшими в России и объединяют
все стадии производства: от выращивания кормовых и зерновых культур до выпуска различных
видов консервной, колбасной и другой мясной продукции [11]. В Республике
Мордовия развиты такие производства, как мясная, молочная, сыроваренная
промышленности, а также регион известен на всю страну своими брендами пива
(«Толстяк», «Клинское», «Т», «Сибирская корона», «Жигулевское», «Волжанин» и
др.), выпускаемыми на Саранском пивоваренном заводе. Белгородская же область славится
своим подсолнечным маслом (группа компаний «Эфко», с их брендами «Слобода» и «Altero»),
а также развитой отраслью по переработке мяса.

Анализ значений общего
интегрального показателя по округам, являющегося обобщенной характеристикой
состояния пищевой и перерабатывающей промышленности в ФО, характеризуется в
большей степени системными свойствами, а не является результатом простого
аддитивного эффекта от деятельности отраслей регионов, входящих в состав
соответствующего округа. При этом к наиболее благополучным федеральным округам
в плане уровня развития пищевой и перерабатывающей промышленности причислены
Центральный, Северо-Западный и Южный федеральные округа, со значением
интегрального показателя выше среднего по России, который равен единице. Ниже
среднего по РФ оказались интегральные показатели остальных федеральных округов,
причем самое низкое значение показателя в Уральском ФО (0,53). Данную
закономерность подтверждает и, в определенной степени, объясняет проведенный
статистический анализ по каждому федеральному округу.

На рисунке 1 представлена визуализация некоторых статистических показателей, рассчитанных для федеральных округов РФ за 2018 год. На представленной двухмерной модели отображена зависимость трех параметров для каждого округа: общего интегрального показателя (по оси Х), медианы (по оси Y) и стандартного отклонения (размер пузырька). Мы воспользовались методом визуализации неопределённых процессов, широко используемым американскими коллегами [12], для наглядного представления возможной тенденции в развитии изучаемых процессов. На рисунке 2 изображено оценочное значение анализируемых параметров для 2022 года, что в сравнении с рисунком 1 дает представление о возможных изменениях, которые произойдут с пищевой и перерабатывающей промышленностью России в разрезе федеральных округов, с учетом текущей экономико-политической и социальной ситуации в стране.

На ближайшую
перспективу на состояние пищевой и перерабатывающей промышленности на
общероссийском уровне, безусловно повлияет складывающаяся ситуация, связанная с
ограничениями, накладываемыми на производителей в связи с распространением
коронавирусной инфекции, а также в целом снижение экономической активности
большинства государств-партнеров России по внешнеторговым отношениям. По
официальной информации [13], в апреле 2020 года промышленное производство в
России снизилось на 6,6% по сравнению с соответствующим месяцем 2019 года и на
9,2% по сравнению с мартом текущего года. Однако, в текущей ситуации
производство продуктов питания оказалась одной из отраслей,
продемонстрировавших рост на 3,7% в январе-апреле 2020 года, по сравнению с
аналогичным периодом прошлого года. Это связано с тем, что, во-первых,
деятельность пищевых производств не была приостановлена, а во-вторых в апреле
зафиксирован ажиотажный спрос на продукты питания длительного хранения
(макароны, крупы, консервы и т.п.). Однако, в отдаленной перспективе, в связи
со снижением доходов населения, стоит ожидать не только снижения спроса на ряд
товаров пищевой промышленности, но и структурные сдвиги в потреблении некоторых
товарных групп. Например, с большой долей вероятности, структура потребления
мяса претерпит изменения. Стоит ожидать снижения спроса на более дорогие
говядину и свинину, на фоне компенсации в потреблении мясом птицы, а также в
целом снижения потребления мясных полуфабрикатов с
высокой степенью готовности продукта. По нашей оценке, данная ситуация скажется
и на параметрах функционирования пищевой промышленности на уровне регионов. Возможно
(рис.1 и рис.2), еще больше усилится дифференциация регионов по состоянию
пищевой отрасли. При этом сместятся значения медианы, а также изменится степень
рассеивания значений общего интегрального показателя вокруг среднего
арифметического значения внутри федеральных округов. В складывающихся условиях
зафиксированный в последние годы ежегодный прирост производства российской
пищевой отрасли порядка 4-5%, скорее всего, снизится до 3-4% за счет снижения
внутреннего спроса, а также существует риск уменьшения спроса на внешних
рынках. При этом для реализации федерального проекта «Экспорт продукции АПК», по
нашей оценке [14], минимально необходимый ежегодный прирост отрасли для
достижения заложенных в Проекте критериев, должен находится в диапазоне 10-12%.

По результатам
проведенного анализа можно сделать вывод, что не все регионы, зафиксированные в
качестве «выбросов» на уровне федеральных округов, имеют одинаковое влияние на
итоговую ситуацию в общероссийском масштабе. На уровне РФ наиболее нетипично
проявила себя ситуация в пищевой и перерабатывающей промышленности трех
субъектов: Калининградской, Мурманской областях и Камчатском крае. Как уже было
отмечено, данные регионы обладают исключительными преимуществами в развитии
рыбной отрасли не только на внутреннем, но и на внешнем рынках, однако,
учитывая соотношения в значениях интегральных показателей названных регионов в
сравнении со среднероссийским показателем и их незначительное
количество, вряд ли результат их деятельности критически сказывается на финансовых
показателях развития пищевой и перерабатывающей промышленности на уровне РФ. Результаты
анализа показывают, что в масштабах страны данные по отдельным регионам хоть и сглаживаются
и выборка из всех субъектов РФ представляется более равномерной, нежели в
системах более низкого уровня, таких, как федеральные округа, ситуация на
уровне субъекта, все же оказывает влияние на общероссийский уровень развития
отрасли. В подтверждении сказанного, из таблицы 1 видно, что значение медианы,
рассчитанной для общей выборки по РФ как до определения выбросов, так и после
их исключения из анализа, колеблется около единицы, что практически совпадает с
теоретически рассчитанным уровнем общего интегрального показателя для России,
однако, все же изменяет основные расчетные параметры модели. При этом
выявленные на уровне федеральных округов, так называемые, выбросы, предлагается
рассматривать в качестве «точек роста» пищевой и перерабатывающей
промышленности на общероссийском уровне, способных увеличить экспортные
возможности РФ по товарным группам, характеризующимся глубокой степенью
переработки сельхозсырья и, как следствие, высокой добавленной стоимостью.
Однако, стоит учитывать масштаб производства и потенциальные возможности роста
каждого региона. Например, исходя из рассчитанного нами оценочного
интегрального показателя, регион-лидер в Южном федеральном округе – Адыгея – является
перспективным для наращивания производства, однако, не может быть признан в
качестве ключевого агента на общероссийском уровне. Регионы, для пищевой и
перерабатывающей промышленности которых, значение общего интегрального
показателя стабильно из года в год больше единицы, целесообразно рассматривать,
как субъекты РФ, обладающие существенным потенциалом в наращивании
производственных возможностей по приоритетным товарам, что необходимо учитывать
при разработке поддерживающих мероприятий на федеральном и местных уровнях. Во
всех остальных случаях государственная помощь пищепрому должна осуществляться
исходя не только из соображений финансовой эффективности, но и социальной
поддержки местного населения, заключающейся в обеспечении жителей всеми
необходимыми продуктами питания, а также поддержания приемлемого уровня
занятости в экономике региона. Таким образом, необходимо выработать четкие
критерии в разнице подходов к помощи бизнесу со стороны государства, учитывая
межрегиональные различия и специфику функционирования отрасли переработки в
каждом конкретном субъекте РФ.

Список использованной литературы

1. Итоги работы
предприятий пищевой и перерабатывающей промышленности России за январь–май 2019
г. // Пищевая промышленность. 2019. №8. С.6.

2. Паспорт федерального
проекта «Экспорт продукции АПК» (утв. протоколом заседания проектного комитета
национального проекта «Международная кооперация и экспорт» от 14 декабря 2018
г. № 5) / Режим доступа:
http://mcx.ru/ministry/departments/departament-informatsionnoy-politiki-i-spetsialnykh-proektov/industry-information/info-federalnyi-proekt-eksport/

3. Паспорт
национального проекта (программы) «Международная кооперация и экспорт» (утв.
президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным
проектам, протокол от 24.12.2018 N 16) / Режим доступа:
http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=319212&fld=134&dst=1000000001,0&rnd=0.17069973844255604#016457529724494757

4. Трифонова Е.Н.
Методика компаративного (сравнительного) анализа уровней инновационного
развития пищевой промышленности российских регионов // Инновационная
деятельность, 2013, №3 (26), с.128-134.

5. Среднеквадратическое
отклонение // Википедия. Свободная энциклопедия / Режим доступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Среднеквадратическое_отклонение

6. Промышленное
производство // Комитет по экономическому развития и инвестиционной политике
Псковской области / Режим доступа:
http://economics.pskov.ru/normativnye-akty/promyshlennoe

7. Пищевая и
перерабатывающая отрасли промышленности // Официальный сайт Алтайского края /
Режим доступа: https://www.altairegion22.ru/territory/industry/food_ind/

8. В чем секрет бурного
развития пищевой промышленности на Южном Урале // Полит74.ru от 12.02.2020 /
Режим доступа:
https://polit74.ru/economics/v_chem_sekret_burnogo_razvitiya_pishchevoy_promyshlennosti_na_yuzhnom_urale/

9.   Республика Северная Осетия-Алания —
информация о промышленности Северной Осетии // Промышленный портал Метапром /
Режим доступа: https://metaprom.ru/regions/rso-a.html

10. Промышленность
республики // 01.реги0н.рф / Режим доступа:
http://01.реги0н.рф/promyshlennost-respubliki/

11. Эколого-географический
атлас Республики Марий Эл / Режим доступа:
https://гео12.рф/atlas/5-2-аграрно-промышленный-комплекс/

12. Халлман Д. Увидеть
неопределенность. Как с помощью методов визуализации данных изучать
неопределенные процессы // В мире науки. — 2019. — № 11. — С. 68–71.

13. Росстат представил
данные о промышленном производстве в апреле 2020 года // Федеральная служба
государственной статистики / Режим доступа: https://www.gks.ru/folder/313/document/86353

14. Трифонова Е.Н.
Оценка перспектив реализации федерального проекта «Экспорт продукции АПК» с
учетом существующих тенденций развития пищевой промышленности РФ //
Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник [Электронный
ресурс]. — Саратов: ИАгП РАН, №3, 2019, с.64-69 — URL: http://www.iagpran.ru