Московский экономический журнал 4/2023

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.43.2

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_4_163

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА ОТ ЗАКУПОЧНОЙ ЦЕНЫ НА КАРТОФЕЛЬ

MULTIPLE REGRESSION AND CORRELATION IN ECONOMIC CALCULATIONS OF AGRICULTURAL PRODUCTION EFFICIENCY

Баянова Ольга Викторовна, к.э.н., доцент, доцент кафедры экономической теории и мировой экономики, ФГБОУ ВО Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», E-mail: olga2673576@yandex.ru

Bayanova Olga Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Theory and World Economy, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Perm State Agro-Technological University named after academician D.N. Prianishnikov», E-mail: olga2673576@yandex.ru

Аннотация. Научная статья содержит методику и результаты регрессионного анализа объемов производства картофеля и уровня закупочной цены. В исследовании выявлена высокая теснота обратной связи между объемами производства картофеля и закупочной ценой. Слабая заинтересованность аграриев в обеспечении роста объемов производства картофеля обусловлена тем, что доля закупочной цены картофеля у аграриев в средней цене картофеля в торговой сети составляет половину. Таким образом, в средней цене картофеля половина принадлежит производителям, а вторая половина покрывает расходы на логистику и торговлю, а также обогащает торговую сеть.

Abstract. The scientific article contains the methodology and results of the regression analysis of potato production volumes and the level of the purchase price. The study revealed a high closeness of the feedback between potato production volumes and the purchase price. The weak interest of farmers in ensuring the growth of potato production is due to the fact that the share of the purchase price of potatoes from farmers in the average price of potatoes in the retail network is half. Thus, in the average price of potatoes, half belongs to producers, and the second half covers the costs of logistics and trade, as well as enriches the trading network.

Ключевые слова: аграрное производство; производство картофеля; закупочная цена; парная регрессия и корреляция

Keywords: agricultural production; potato production; purchase price; pair regression and correlation 

Картофель называют вторым хлебом, поэтому он занимает достойное место в потребительской корзине каждого жителя страны. Для обеспечения продовольственной безопасности нашей страны необходимо наращивать объемы производства картофеля. Заинтересовать аграриев в увеличении объемов производства можно лишь привлекательной закупочной ценой, так как им потребуются существенные вложения в увеличение посевных площадей и (или) улучшение сортности семенного картофеля. Проблемы обеспечения роста объемов производства и ценообразования являются актуальными в научной среде и дискутируются многими отечественными и зарубежными учеными-экономистами: влияние роста населения на объем производства сельскохозяйственной продукции в Нигерии выявили Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. [1]; оценку уязвимости сельскохозяйственных производителей Великобритании и Греции к скачкам цен на рынках сельскохозяйственной продукции сделали Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. [2]; оценили эффективность сельского хозяйства и аграрной политики в России американские ученые Rada N., Liefert W., Liefert O. [3]; эластичность цен на сельскохозяйственную продукцию в регионах Румынии исследовали Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. [4]; этапы моделирования процессов импортозамещения на рынке продовольствия раскрыла  Конкина В.С. [5]; особенности формирования аграрной кампусной системы в условиях обеспечения продовольственной безопасности сельскохозяйственного региона выявили Подковырова М.А., Иванова Н.С. [6]; экономико-математический метод определения производственного потенциала хозяйств (на примере сельскохозяйственных предприятий Башкортостана) презентовал Галиев Р.Р. [7]. Таким образом, тема исследования является актуальной.

Материалы и методы исследования

Статистические данные за 2020 год о реализации картофеля в Пермском крае, в сравнении с соседними регионами Российской Федерации, показаны на рисунке 1.

С целью получения максимального эффекта от сбыта картофеля необходимо обратить внимание на то, что уровень закупочной цены зависит от сорта картофеля. Качественные характеристики принимаемого покупателем продовольственного картофеля определяются лабораторными исследованиями, однако важную роль здесь играет ботанический сорт картофеля и срок созревания (ранний и поздний). Согласно ГОСТ 7176-2017  клубни продовольственного картофеля калибруют по размеру, определяемому прохождением через квадратные отверстия. В потребительских упаковкой массой не более 5 кг разница между размерами самого мелкого и самого крупного продовольственного картофеля не должна быть более 30 мм. Статистика цен на картофель в Российской Федерации приведена в таблице 1.

Отметим, что наблюдается рост цен на картофель в динамике с 2017 года, а в сравнении с индексом цен на продукты питания зачастую превышает его. Например, рост цен на продукты питания в 2021 году составил 12,2%, при этом рост закупочных цен на картофель наблюдался на 48,4%. Доля закупочной цены на картофель в средней цене этого продукта в торговой сети является важным показателем, характеризующим адекватность закупочной цены. Так, на протяжении периода исследования доля закупочной цены в средней цене на картофель варьируется от 40 до 50%. Можно утверждать, что в средней цене на продукт, представленный в торговой сети населению и предприятиям пищевой промышленности, около половины занимает стоимость закупленного у аграриев картофеля. А на долю затрат на упаковку, логистику и транспортировку приходится вторая половина средней цены.

Проведем эконометрическое исследование зависимости объемов производства продовольственного картофеля от закупочных цен с использованием статистических данных и метода корреляционного и регрессионного анализа. Статистические данные об объемах производства картофеля и закупочных ценах на него показаны в таблице 2.

Отечественные аграрии заинтересованы в увеличении объемов производства картофеля при условии увеличения закупочной цены. Выдвинем гипотезу о том, что аграриев действительно мотивирует высокая закупочная цена на продовольственный картофель. В этом случае в эконометрической модели результативным признаком является объем производства продовольственного картофеля, а фактором – закупочная цена на него. Модель парной регрессии имеет вид:

Значение параметра b определим, используя формулу:

Для расчета значения параметра b составим вспомогательную таблицу 3.

Полученное значение параметра  свидетельствует о том, что на изменение закупочной цены на 50 копеек объемы производства картофеля должны среагировать изменением на 1 млн. тонн.

Далее определим значение параметра  по формуле:

Теоретическое значение результативного признака в исследуемом периоде покажем в таблице 4.

Среднее значение ошибки аппроксимации, равное 3,7%, свидетельствует об отличном подборе вида модели к исходным данным.

После расчета параметров линейного уравнения регрессии определим коэффициент корреляции по формуле:

Составим вспомогательную таблицу для расчета среднеквадратического отклонения по результативному признаку и фактору (таблица 5).

Тогда коэффициент корреляции составит:

По шкале Чеддока значение коэффициента корреляции, равное (- 0,76), свидетельствует о наличии высокой тесноты связи между изменением закупочных цен и объемов производства продовольственного картофеля. Однако выдвинутся гипотеза, не подтверждает заинтересованность аграриев, так как выявлено наличие обратной связи между данными показателями: с ростом закупочных цен мы наблюдаем снижение объемов производства продовольственного картофеля. Несомненно, что на заинтересованность аграриев оказывают влияние совсем другие факторы. На рост объемов производства картофеля оказывает влияние не только мотивация аграриев в увеличении собственных доходов, тесно связанных с ростом закупочных цен, но и другие, неучтенные в модели факторы. Для того, чтобы показать влияние неучтенных в модели факторов определим коэффициент детерминации  как квадрат коэффициента корреляции:

Полученное значение коэффициента детерминации свидетельствует, что 58% результативного признака (объемов производства продовольственного картофеля) охватывает выбранный фактор (закупочная цена на картофель), а на долю неучтенных в модели факторов приходится 42% вариации результативного признака (1 – r2).

Результаты исследования

Завершим исследование точечным и интервальным прогнозированием. Точечный прогноз объема производства картофеля на 2023 год обоснуем тем, что закупочная цена на картофель к концу 2023 года составит 25 рублей за кг.

Составим линейное уравнение регрессии:

Таким образом, точка закупочной цены продовольственного картофеля на уровне 25 рублей за кг. прогнозирует объем производства картофеля в размере 14,7 млн. тонн, подтверждая влияние факторов, не учтенных в модели.

Интервальный прогноз построим на основе точечного прогнозирования. Для этого произведем расчет случайной ошибки уравнения регрессии по формуле:

При расчете случайной ошибки уравнения регрессии используется значение стандартной ошибки прогноза, которую определим по формуле:

Тогда случайная ошибка уравнения регрессии составит:

Предельная ошибка прогнозируемого объема производства картофеля определяется по формуле:

∆ yp = tтабл  · myp = 3,182 * 3,45 = 11,0 млн. тонн картофеля.

Доверительный интервал имеет вид:

yp  = 14,7 ± 11,0.

Таким образом, при уровне закупочной цены на картофель, равной 25 рублей за кг., объем производства картофеля будет не меньше, чем:

yp min  = 14,7 – 11,0 = 3,7 млн. тонн картофеля

и не больше, чем:

yp max  = 14,7 + 11,0 = 25,7 млн. тонн картофеля.

Заключение

По результатам проведенного эконометрического исследования проблем сбыта продовольственного картофеля в аграрном секторе экономики обнаружено:

  • качество продовольственного картофеля регулируется государственными стандартами; согласно государственному стандарту продовольственный картофель предназначен для реализации в свежем виде; государственные стандарты призваны обезопасить здоровье потребителя при употреблении в пищу продовольственного картофеля;
  • индекс средней цены на картофель продовольственный в торговой сети опережает индекс закупочных цен на него; индекс закупочных цен в периоде исследования опережает индекс потребительских цен на продукты питания; почти 50% в средней цене продовольственного картофеля занимает закупочная цена покупки картофеля у аграриев;
  • значение параметра  показало, что рост закупочной цены на 50 копеек не способен заинтересовать аграриев в увеличении объемов производства картофеля; коэффициент корреляции засвидетельствовал наличие обратной и высокой связи между закупочной ценой и объемами производства картофеля; вариация значений закупочной цены охватывает вариацию объема производства картофеля только на 58%, а на долю неучтенных в регрессионной модели факторов приходится 42%;
  • при установлении закупочной цены в размере 25 рублей за 1 кг. продовольственного картофеля спрогнозирован объем его производства на уровне 14,7 млн. тонн; интервальный прогноз показал нижнюю границу интервала объема производства картофеля на уровне 3,7 млн. тонн, верхняя граница интервала – 25,7 млн. тонн продовольственного картофеля.

Список источников

  1. The effect of population growth on the agricultural production in Nigeria (1961 – 2013) / Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. и др. // Croatian Journal of Food Science and Technology. – 2019. Vol. 11, № 2. – P. 230 – 236.
  2. Triantafyllou A. и др. Assessing the Vulnerability to Price Spikes in Agricultural Commodity Markets / Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. // Journal of Agricultural Economics. 2020. – Vol. 71, № 3. – P. 631 – 651.
  3. Rada N. и др. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia / Rada N., Liefert W., Liefert O. // Journal of Agricultural Economics. – 2020. – Vol. 71, № 1. – P. 96 – 117.
  4. Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. Price elasticity of production in Romania agriculture – a territorial approach by micro-region // Scientific Papers. Series “ Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”. – 2020. Vol. 20, № 1. – P. 489 – 504.
  5. Конкина В.С. Моделирование процессов импортозамещения на рынке продовольствия // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2019. — № 10. – С. 37 – 41.
  6. Подковырова М.А., Иванова Н.С. Особенности формирования аграрной кампусной системы в условиях обеспечения продовольственной безопасности сельскохозяйственного региона // Экономика сельского хозяйства России. – 2019. — № 11. – С. 80 – 86.
  7. Галиев Р.Р. Экономико-математический метод определения производственного потенциала хозяйств // Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий АПК / Саратовский государственный аграрный университет. – Саратов, 2019. – С. 74 – 78.

References

  1. The effect of population growth on the agricultural production in Nigeria (1961 – 2013) / Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. и др. // Croatian Journal of Food Science and Technology. – 2019. Vol. 11, № 2. – P. 230 – 236.
  2. Triantafyllou A. и др. Assessing the Vulnerability to Price Spikes in Agricultural Commodity Markets / Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. // Journal of Agricultural Economics. 2020. – Vol. 71, № 3. – P. 631 – 651.
  3. Rada N. и др. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia / Rada N., Liefert W., Liefert O. // Journal of Agricultural Economics. – 2020. – Vol. 71, № 1. – P. 96 – 117.
  4. Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. Price elasticity of production in Romania agriculture – a territorial approach by micro-region // Scientific Papers. Series “ Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”. – 2020. Vol. 20, № 1. – P. 489 – 504.
  5. Konkina V.S. Modelirovanie processov importozameshheniya na ry`nke prodovol`stviya // E`konomika sel`skoxozyajstvenny`x i pererabaty`vayushhix predpriyatij. – 2019. — № 10. – S. 37 – 41.
  6. Podkovy`rova M.A., Ivanova N.S. Osobennosti formirovaniya agrarnoj kampusnoj sistemy` v usloviyax obespecheniya prodovol`stvennoj bezopasnosti sel`skoxozyajstvennogo regiona // E`konomika sel`skogo xozyajstva Rossii. – 2019. — № 11. – S. 80 – 86.
  7. Galiev R.R. E`konomiko-matematicheskij metod opredeleniya proizvodstvennogo potenciala xozyajstv // E`konomiko-matematicheskie metody` analiza deyatel`nosti predpriyatij APK / Saratovskij gosudarstvenny`j agrarny`j universitet. – Saratov, 2019. – S. 74 – 78.

Для цитирования: Баянова О.В. Регрессионный анализ зависимости объемов производства от закупочной цены на картофель // Московский экономический журнал. 2023. № 4. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-4-2023-21/

© Баянова О.В, 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 4.