Московский экономический журнал 4/2022

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.143, 311.14, 311.16

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_4_199 

ЭКСПОРТ АГРАРНОЙ ПРОДУКЦИИ НИГЕРИИ: ВЛИЯНИЕ ВНУТРЕННИХ ФАКТОРОВ

NIGERIA’S AGRICULTURAL EXPORTS: IMPACT OF DOMESTIC FACTORS

Гаврилова Нина Германовна, младший научный сотрудник Центра изучения проблем переходной экономики ФГБУН Института Африки Российской академии наук, E-mail: ninagavrilova1976@gmail.com.

Gavrilova Nina Germanovna, Junior Research Fellow Centre for Transition Economy Studies, Institute for African Studies of the Russian Academy of Sciences, E-mail: ninagavrilova1976@gmail.com. 

Аннотация. В статье приводятся результаты исследования влияния внутристрановых факторов на размеры сельскохозяйственного экспорта Нигерии. В ней наблюдается высокая зависимость экономики от нефтедоходов, и правительство несколько десятилетий подряд проводит политику ее диверсификации за счет стабилизации аграрного сектора и увеличения его продуктивности. Представляется важным определить ряд факторов, влияющих на размеры экспорта сельскохозяйственных товаров. Среди них наибольшая доля приходится на какао, масличные культуры, фрукты и орехи и др. Для определения наиболее влиятельных факторов был выбран целый ряд показателей, характеризующих эффективность производства этих товаров. Исследование основывалось на анализе данных, почерпнутых в статистических базах Всемирного Банка, ЮНКТАД, ФАО ООН и др. Для анализа данных были применены статистические методы, а именно корреляционный и регрессионный анализ. В результате решения были получены 3 значимые модели (2 линейных и 1 логарифмическая). Коэффициенты регрессии показали, что значимыми факторами для размеров сельскохозяйственного экспорта являются площади выращивания фруктов и орехов, валовый сбор какао и масличных культур. Таким образом, для увеличения размеров экспорта сельскохозяйственной продукции можно рекомендовать правительству Нигерии скорректировать аграрную политику в конкретных подотраслях – выращивания фруктов и орехов, какао и масличных культур. Необходимо приложить усилия не только для расширения площадей их возделывания, но и для повышения продуктивности их производства. 

Abstract. The paper presents the results of a study of the influence of domestic factors on the volume of Nigeria’s agricultural exports. Nigeria’s economy is highly dependent on oil revenues, and for several decades the government has been pursuing the policy of diversifying it by stabilizing the agricultural sector and increasing its productivity. It seems imperative to identify a number of factors influencing the volume of agricultural exports. Products such as cocoa, oilseeds, fruits and nuts constitute the largest share of exports. To determine the most influential factors, a number of indicators were chosen that characterize the efficiency of the production of these goods. The study was based on the analysis of data obtained from the statistical databases of the World Bank, UNCTAD, UN FAO, etc. Statistical methods, namely correlation and regression analyses, were used to analyze the data.  As a result, 3 significant models were obtained (2 linear and 1 logarithmic). The regression coefficients have shown that the significant factors of the volume of agricultural exports are the area of cultivation of fruits and nuts and the gross yield of cocoa and oilseeds. Thus, in order to increase the volume of exports of agricultural products, it may be recommended that the government of Nigeria adjust the agricultural policy in specific sub-sectors such as in the cultivation of fruits and nuts, cocoa and oilseeds. Efforts must be made not only to expand the area of their cultivation, but also to increase its productivity.

Ключевые слова: Африка, Нигерия, экспорт, сельское хозяйство, корреляционно-регрессионный анализ, статистика

Key Words:  Africa, Nigeria, export, agriculture, correlation-regression analysis, statistics 

Зависимость экспорта страны от отдельных сырьевых товаров подвергает ее экономику риску. При этом определено, что диверсифицированная экспортная корзина может компенсировать колебания мировых рынков основных экспортных товаров и таким образом способствовать общему экономическому росту страны. В развивающихся странах экспорт аграрной продукции составляет значительную долю в общем объеме экспорта. В Нигерии на экспорт нефтепродуктов в 2020 г. приходилось 88%, хотя в стране уже долгое время проводится политика их «разбавления» сельскохозяйственными товарами [1]. Однако в 2020 г. на их долю приходилось лишь чуть более 3% [2]. Для определения факторов, оказывающих наиболее значимое влияние на размеры сельскохозяйственного экспорта Нигерии, был определен ряд показателей, по мнению автора, характеризующих уровень производства аграрной продукции в стране. Основой для проведенного исследования стал анализ статистических данных Всемирного Банка (World Bank), Конференции ООН по торговле и развитию (UNCTAD), Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO). Источниковой базой послужили также тематические статьи зарубежных ученых по сельскохозяйственному производству, в том числе нигерийскому.

При написании статьи автором была поставлена цель с помощью статистических методов выявить внутристрановые факторы, оказывающие наибольшее влияние на объем сельскохозяйственного экспорта Нигерии. Автор использовал общенаучные и специальные методы экономических исследований, и наиболее важным из них представляется корреляционно-регрессионный статистический анализ. Расчеты проводились с использованием встроенного пакета анализа программного средства MS Excel (MS Office 2019).

В экспорте сельскохозяйственной продукции за рассмотренный период с 2010 по 2020 гг. ведущая роль принадлежит какао, в среднем в показанные годы она составляла 37,2% (рис. 1).

В предшествующий период значимые позиции в экспорте Нигерии занимали кожа и шкуры животных (в первую очередь свиней, затем крупного рогатого скота, коз и овец). Пик продаж в этом сегменте составил 16,4% (3 млрд долл. США) – в 2010 г. Но впоследствии в стране расширилось собственное кожевенное производство, начался массовый пошив обуви и аксессуаров. Импорт обуви благодаря этому уменьшился с 127,7 млн долл. США в 2010 г. до 42,3 млн долл. США в 2020 г. [4, 3].

Еще ранее, в 1970-е гг., 15–20,0% общего объема экспорта Нигерии составляли плоды масличной пальмы. Впоследствии этот показатель ощутимо снизился, но сегодня снова начал расти (и уже достиг уровня в 23,1% всей экспортируемой сельскохозпродукции). В экспортных рейтингах учитываются как сами масличные плоды, так и продукты их переработки: Нигерия ежегодно выпускает порядка 1 млн т. пальмового масла и занимает четвертое-пятое место среди крупнейших его производителей – после Индонезии (41 млн т.), Малайзии (39,5 млн т.), Таиланда (2,9 млн т.) и Колумбии (1,5 млн т.) [5, 6].

Фрукты и орехи в структуре экспортной продукции также постепенно увеличивают свою значимость. Если в 2006 г. на их долю приходилось всего 3,9%, то к 2020 г. она составила уже 23% [3].

Нигерия ведет торговлю не только на мировом, но и на региональном уровне. Также значимыми для нее продуктами в рамках торговли среди стран ЭКОВАС (Экономического сообщества стран Западной Африки) являются молоко и молочные продукты, но экспорт в торговле с Экономическим сообществом нестабилен, спрос на молоко и молочную продукцию то падает, то растет [7].

Итак, в экспорте сельскохозяйственной продукции выделены следующие позиции для проведения анализа: какао, шкуры животных, молоко, масличные семена и плоды, фрукты и орехи, а также табак. Для определения наиболее значимых внутренних факторов, влияющих на размеры сельскохозяйственного экспорта, целесообразно проведение корреляционно-регрессионного анализа.

Размер экспорта сельхозпродукции был принят за результативную переменную. Для периода с 2010 по 2020 гг. были выделены следующие факторные переменные для анализа: 1. Стоимость экспорта с/х продукции, тыс. долл. США; 2. Площадь выращивания какао, га; 3. Площадь выращивания фруктов и орехов, га; 4. Площадь выращивания табака, га; 5. Площадь выращивания масличных плодов, га; 6. Валовый сбор какао, т.; 7. Валовый сбор фруктов и орехов, тонн; 8. Валовый сбор табака, тонн; 9. Валовый сбор масличных плодов, тонн; 10. Поголовье КРС, голов; 11. Поголовье коз, голов; 12. Поголовье свиней, голов; 13. Поголовье овец, голов; 14. Надой молока КРС, кг.

На основе представленных данных была построена модель регрессии, наиболее точно описывающая влияние указанных внутренних факторов на экспорт сельскохозяйственной продукции.

Для отбора значимых коэффициентов корреляции было определено пороговое значение:

n=11 – число наблюдений

tкр(a=0,05; n=11) – критическое значение распределения Стьюдента

То есть для 11 наблюдений значимой можно считать корреляцию между двумя показателями, если коэффициент (по модулю) не меньше 0,6.

Значимо экспорт сельскохозяйственной продукции коррелирует только с валовым сбором какао (коэффициент 0,6517 показывает, что связь заметная и положительная), прочие факторы значимого влияния на размер экспорта не оказывают. Для исключения мультиколлинеарности из модели были удалены коррелирующие между собой факторы, после этого она приобрела следующий вид (таблица 2).

Итак, в ходе корреляционного анализа были выделены наиболее значимые факторы, перечисленные в таблице 2, и на их основе следует построить модель линейной регрессии.

Коэффициенты уравнения регрессии показывают, что увеличение фактора на 1 приводит к росту результативного показателя; так, увеличение площади выращивания фруктов и орехов на 1 га увеличивает сельскохозяйственный экспорт на 4086 тыс. долл. Стандартная ошибка показывает погрешность данного коэффициента регрессии: чем больше ошибка, тем меньше доверия данному коэффициенту. На основании первых двух столбцов рассчитывается третий:

например, для площади выращивания фруктов и орехов значение статистики Стьюдента:

Данное значение необходимо для оценки значимости коэффициента регрессии. Оно сравнивается с критическим значением Стьюдента

Если расчетное значение t-статистики меньше критического (2,26) то данный коэффициент регрессии не значим.

4 столбец – Р-значение – определяет вероятность того, что коэффициент регрессии не значим. Допустимый уровень вероятности для данной модели составляет 5% или 0,05, то есть коэффициент регрессии будет признан значимым, если вероятность ошибки не превысит 0,05. В получившейся модели не значим ни один коэффициент регрессии, поэтому целесообразно исключать факторы по одному и строить модель заново. В процессе решения были последовательно исключены площади выращивания масличных культур, надои молока КРС, валовый сбор фруктов и орехов, валовый сбор какао и получена линейная модель (табл. 4).

В получившейся двухфакторной модели значимы все коэффициенты регрессии. Исходя из уже проведенных расчетов, которые показали, что валовый сбор какао имеет наибольшую корреляцию со стоимостью сельскохозяйственного экспорта, на данном этапе валовый сбор какао из модели был исключен. Чтобы проверить важность этого фактора, допустимо построить модель, содержащую только этот показатель, исключив другие. Модель была построена аналогично представленным выше. В ней коэффициент регрессии оказался значимым (Р-значение = 0,001, оно меньше 0,05).

Итак, были построены две значимые модели: 1 модель с факторами «Площадь фруктов и орехов» и «Поголовье свиней», 2 модель с одним фактором – «Валовый сбор какао». Для определения лучшей модели следует рассчитать коэффициент детерминации.

1 модель R2=0,814;

2 модель R2=0,685.

Выше коэффициент детерминации у модели 1, поэтому факторы, определенные в ней, имеют наибольшее влияние на результативную переменную.

Уравнение регрессии:

CX_экспорт = 7,657*Фрукты-4,428*Свиней

Оба коэффициента регрессии являются значимыми (Р-значения 0,012 и 0,019 меньше 0,05) и показывают: рост площади выращивания фруктов и орехов на 1 га увеличивает сельскохозяйственный экспорт на 7,657 тыс. долл. США; рост поголовья свиней на 1 тыс. голов снижает сельскохозяйственный экспорт на 4,428 тыс. долл. США.

Коэффициент детерминации R2=0,814 показывает, что стоимость экспорта сельхозтоваров на 81,4% зависит от площади выращивания фруктов и орехов и поголовья свиней, а на 18,6% – от прочих факторов, не учтенных в модели.

Оценим статистическую надежность результатов регрессионного анализа с помощью F-критерия Фишера при α = 0,05. Коэффициент детерминации: R2=0,814.

Расчетное значение критерия:

Фактическое значение критерия:

Поскольку расчетное значение 16,648 больше критического 4,46, коэффициент детерминации и регрессия в целом значимы на уровне 0,05.

Но можно было сравнить Значимость F = 0,001 с нашим уровнем 0,05.

Вычислим частные коэффициенты эластичности:

Коэффициент эластичности показывает: рост площади выращивания фруктов и орехов на 1% увеличивает стоимость экспорта сельхозтоваров на 10,78%; рост поголовья свиней на 1% снижает стоимость сельскохозяйственного экспорта на 9,79%. Таким образом, влияние показателя «Площадь выращивания фруктов и орехов» более сильное, чем влияние роста поголовья свиней.

Так как в процессе анализа получены спорные результаты, целесообразно построить еще одну модель – нелинейную модель регрессии на основе логарифмирования всех 14 принятых во внимание факторов. Последовательно для получения значимого результата из подсчета были исключены поголовья животных, надои молока, площадь посева табака, площадь посева масличных, валовый сбор фруктов, площадь выращивания какао. Получилась четырехфакторная модель, где все коэффициенты регрессии значимы (табл. 5).

Итак, получилось 3 значимые модели (2 линейных и 1 логарифмическая). Из линейных моделей лучшая – с факторами «Площадь выращивания фруктов и орехов», «Поголовье свиней»: R2=0,814. У логарифмической модели коэффициент детерминации R2=0,917. Выше коэффициент детерминации у логарифмической модели, поэтому выбираем ее в качестве лучшей.

По результатам пошагового исключения факторов была определена лучшая качественная модель, по которой целесообразно построить уравнение регрессии:

Исходя из данного уравнения, можно сделать вывод о наиболее сильном влиянии валового сбора масличных культур на экспорт сельскохозяйственной продукции. Коэффициент детерминации  показывает, что сельскохозяйственный экспорт на 91,7% зависит от площади выращивания фруктов и орехов, сбора какао, табака и масличных культур.

Выводы

В процессе анализа при построении нескольких моделей были определены значимые внутренние факторы, влияющие на стоимость экспорта сельскохозяйственных товаров. Часть факторов была исключена на этапе корреляционного, часть – на этапе регрессионного анализа. В результате было получено две модели: линейная и нелинейная, и нелинейная модель была признана лучшей. При построении линейной модели определено, что важными факторами для увеличения экспорта сельскохозяйственной продукции являются площади выращивания фруктов и орехов: рост площади под этими культурами на 1 га увеличивает сельскохозяйственный экспорт на 7,657 тыс. долл. США. Следует также учесть, что модель определила валовый сбор какао как значимый.

В результате решения уравнения нелинейной регрессии было выявлено, что величина сельскохозяйственного экспорта напрямую зависит от площадей выращивания фруктов и орехов, сбора какао и масличных культур. Правительству Нигерии можно рекомендовать коррекцию аграрной политики в данных подотраслях сельскохозяйственного производства в сторону увеличения площади данных культур, а также повышения продуктивности их возделывания.

Список источников

  1. World Bank. GDP (current US$), Nigeria, 2020. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=NG (Дата обращения: 22.02.2022).
  2. Мухаметзянов Р.Р. Валютная выручка стран мира от международной торговли плодово-ягодной продукцией // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2021. № 8. С. 45–56.
  3. International Trade Centre. Trade Structure. URL: https://www.trademap.org/ (дата обращения: 18.12.2021).
  4. Гаврилова Н.Г. Современное состояние экономики Нигерии // Евразийский юридический журнал. 2018. № 5 (120). С. 380–384.
  5. The Nigerian Oil Palm Sector Report 2018, 2020. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.proshareng.com/ (дата обращения 20.03.2022).
  6. Гаврилова Н.Г. Развитие экспорта продукции сельского хозяйства как стратегия диверсификации экономики Нигерии: проблемы и перспективы // Инновации и инвестиции. 2019. № 6. С. 57–63.
  7. Gavrilova N.G. Impediments to the Development of Nugeria’s Agricultural Export // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. III International Scientific Conference: AGRITECH-III-2020: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. 2020. С. 22085.
  8. Food and Agriculture Organization of the United Nations 2017 [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.fao.org/.

References

  1. World Bank. GDP (current US$), Nigeria, 2020. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=NG.
  2. Muxametzyanov R.R. Valyutnaya vy`ruchka stran mira ot mezhdunarodnoj torgovli plodovo-yagodnoj produkciej // E`konomika sel`skoxozyajstvenny`x i pererabaty`vayushhix predpriyatij. 2021. № 8. Pp. 45–56.
  3. International Trade Centre. Trade Structure. URL: https://www.trademap.org.
  4. Gavrilova N.G. Sovremennoe sostoyanie e`konomiki Nigerii // Evrazijskij yuridicheskij zhurnal. 2018. № 5 (120). Pp. 380–384.
  5. The Nigerian Oil Palm Sector Report 2018, 2020. URL: https://www.proshareng.com.
  6. Gavrilova N.G. Razvitie e`ksporta produkcii sel`skogo xozyajstva kak strategiya diversifikacii e`konomiki Nigerii: problemy` i perspektivy` // Innovacii i investicii. 2019. № 6. Pp. 57–63.
  7. Gavrilova N.G. Impediments to the Development of Nugeria’s Agricultural Export // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. III International Scientific Conference: AGRITECH-III-2020: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. 2020. P. 22085.
  8. Food and Agriculture Organization of the United Nations 2017 URL: http://www.fao.org/.

Для цитирования: Гаврилова Н.Г. Экспорт аграрной продукции Нигерии: влияние внутренних факторов // Московский экономический журнал. 2022. № 4. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-4-2022/

© Гаврилова Н.Г., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 4.