Московский экономический журнал 5/2020

УДК 657: 631. 162

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10312

ТЕНДЕНЦИИ ФОРМИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ
ФОНДОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ПЕРМСКОГО КРАЯ

TRENDS IN THE FORMATION OF FIXED ASSETS OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS IN THE PERM REGION

Шалаева Людмила Васильевна, кандидат экономических
наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО «Пермский
государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н.
Прянишникова» (ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ)

Shalaeva Lyudmila Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, associate professor of accounting and finance, FGBOU WAUGH «The Perm state agrarian and
technological university of a name of the academician D.N. Pryanishnikov»
(FGBOU WAUGH Perm to GHAT)

Аннотация. В статье
представлены результаты исследования тенденций формирования основных фондов
сельскохозяйственных организаций, проведенного по материалам официальной
статистики Российской Федерации и Пермского края за 2014-2018 года. В частности,
дана сравнительная оценка динамики основных фондов в Российской Федерации,
Приволжском федеральном округе и в Пермском крае, степени их изношенности,
обновления и выбытия; динамики, доли и технического состояния основных фондов в
сельском хозяйстве; динамики инвестиций в основной капитал отрасли и оценка
влияния данных процессов на уровень интенсификации деятельности
сельскохозяйственных организаций Пермского края. Выявлено, что для улучшения сложившейся
ситуации требуется более существенная
поддержка инвестиционных процессов в сельском хозяйстве со стороны государства,
в частности расширение программ бюджетного субсидирования и кредитования.

Summary. The article presents the results of a study of trends in the formation
of fixed assets of agricultural organizations, based on official statistics of
the Russian Federation and the Perm region for 2014-2018. In particular, a
comparative assessment of the dynamics of fixed assets in the Russian
Federation, the Volga Federal district and the Perm region, the degree of their
depreciation, renewal and disposal, the dynamics, share and technical condition
of fixed assets in agriculture is given; dynamics of investments in fixed
capital of the industry and assessment of the impact of these processes on the
level of intensification of agricultural organizations in the Perm region. It
is revealed that to improve the current situation, more substantial support for
investment processes in agriculture is required from the state, in particular,
the expansion of budget subsidies and lending programs.

Ключевые слова: тенденции, основные
фонды, сельское хозяйство, инвестиции в основной капитал.

Key words: trends,
fixed assets, agriculture, investment in fixed capital.

Введение

Обеспечение высокого уровня эффективности
деятельности организаций и их финансовой устойчивости предполагает создание
достаточной ресурсной базы, в том числе основных фондов. Основные фонды являются
фактором, обеспечивающим перспективы успешного стратегического развития
организации, особенно в сельском хозяйстве при высоком уровне трудоемкости
основных процессов.

Цель исследования – выявить основные тенденции процесса формирования основных фондов сельскохозяйственных организаций Пермского края для обоснования возможностей решения проблем роста интенсификации сельскохозяйственной деятельности и её эффективности.

Методология анализа
социально-экономического положения экономического субъекта, административного
образования, региона, страны, ориентированного на выявление существенных
тенденций, возможностей, рисков, а также на оценку конкурентных позиций раскрыта
в трудах многих зарубежных и отечественных ученых, таких как И.П. Данилов [1],
Н.Я. Калюжнова [2,3], Ю.К. Перский [3], М. Портер [4], Р.А.
Фатхутдинов [5], Шешукова Т.Г. [6] и др.

На основе сложившейся
классической методологии проведем анализ динамики и технического состояния
основных фондов сельскохозяйственных организаций Пермского края как субъекта
Приволжского федерального округа (ПФО) по официальным данным Федеральной службы
государственной статистики РФ и Пермского края [7,8] за 2014-2018 года с целью
выявления тенденций и обоснования возможностей роста интенсификации и
эффективности деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края.

Основная часть

Материалы и методы исследования

Основные фонды –
произведённые активы, подлежащие использованию неоднократно или постоянно в течение
длительного периода, но не менее одного года для производства товаров, оказания
рыночных и нерыночных услуг, для управленческих нужд, либо для предоставления
другим организациям за плату во временное владение и пользование или во
временное пользование.

К основным фондам
относятся здания, сооружения, машины и оборудование, транспортные средства,
рабочий и продуктивный скот, многолетние насаждения, другие виды основных
фондов.

Данные о наличии
основных фондов приводятся по полной учётной стоимости. Эта стоимость отражает
наличие основных фондов без учёта постепенной утраты их потребительских свойств
в процессе эксплуатации [7,8].

Анализ проведен по
следующим направлениям оценки процесса
формирования основных фондов сельскохозяйственных организаций Пермского края:

сравнительная оценка динамики формирования основных фондов организаций по материалам официальной статистики Российской Федерации, Приволжского федерального округа и Пермского края (таблица 1);
сравнительная оценка степени износа основных фондов организаций Российской Федерации, Приволжского федерального округа и Пермского края (таблица 2);
сравнительная оценка динамики обновления и выбытия основных фондов организаций Российской Федерации и Пермского края (таблица 3);
сравнительная оценка динамики и технического состояния основных фондов организаций РФ и Пермского края отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (таблица 4);
сравнительная оценка динамики инвестиции в основной капитал организаций Российской Федерации и Пермского края по отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (таблица 5);
оценка влияния тенденций формирования основных фондов на показатели интенсификации деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края (таблица 6).

Результаты исследования Проведем сравнительную оценку динамики основных фондов организаций Российской Федерации, Приволжского федерального округа, Пермского края (таблица 1).

За период исследования наблюдается положительная
динамика основных фондов организаций как в целом по Российской Федерации, так и
по Приволжскому федеральному округу (ПФО) и Пермскому краю. При этом темпы
роста основных фондов организаций ПФО к 2018 году замедлились и находятся ниже
среднего уровня по РФ на 1,38%. Данные тенденции имеют место и в Пермском крае.
Темпы роста основных фондов снижаются и в 2018 году находятся ниже среднего
уровня по РФ на 3,1%, среднего уровня ПФО – на 1,72%.

Значительная доля основных фондов приходится на организации ПФО (13-14% от общего объёма основных фондов РФ). Доля основных фондов организаций Пермского края составляет более 12% от общего объёма основных фондов ПФО. Причиной этого является сосредоточение на территории региона крупных промышленных объектов.

Для оценки технического состояния основных фондов проведем сравнительный анализ их износа (таблица 2).

Основные фонды организаций РФ по состоянию на конец
2018 года изношены в среднем на 46,6%, организаций ПФО – на 57,2%, организаций
Пермского края – на 63,5%. Положительным является факт снижения степени износа
основных фондов организаций Пермского края за 2018 год на 1,8%.

Решить проблему изношенности основных фондов позволят инвестиции в основной капитал организаций, основные тенденции которых отражают коэффициенты обновления и выбытия основных фондов (таблица 3).

Уровень обновления основных фондов в целом по РФ
составляет на конец 2018 года 4,7%, по Пермскому краю – 5,2%. При этом процесс
обновления основных фондов организаций Пермского края нестабилен и имеет
отрицательную динамику, но несмотря на это, происходит более активно, чем в
среднем по РФ. Организации Пермского края не спешат избавляться от старых
основных фондов, коэффициент выбытия составляет 0,5-0,7% и находится ниже
среднего уровня по РФ на 0,2-0,5%.

Далее перейдем к сравнительной оценке динамики и технического состояния основных фондов организаций РФ и Пермского края отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (таблица 4).

Доля основных фондов организаций отрасли «Сельское
хозяйство, охота и лесное хозяйство» составляет в среднем по РФ 2-3%, в
Пермском крае – чуть более 1% при наличии положительной динамики. Степень износа основных фондов сельскохозяйственных организаций на
конец 2018 года составляет в среднем по РФ 38,2%, Пермскому краю – 40,2%. При
этом имеет место положительная динамика снижения уровня изношенности основных
фондов отрасли на 5,3% по РФ, на 5,5% — по Пермскому краю. По данным Пермского
края отмечен достаточно высокий уровень обновления основных фондов отрасли
(10-12%) при уровне их выбытия 4-5%. Уровень обновления и выбытия основных
фондов отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» в Пермском крае
стабильно превышает отраслевой уровень по РФ в целом. Отрицательным фактом
является замедление процесса обновления основных фондов отрасли в Пермском крае
за 2018 год на 1,4%.

На состояние основных фондов оказывает существенное влияние процесс инвестирования средств в основной капитал организаций отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (таблица 5).

Инвестиции в основной капитал – совокупность затрат, направленных на строительство, реконструкцию (включая расширение и модернизацию) объектов, которые приводят к увеличению их первоначальной стоимости, приобретение машин, оборудования, транспортных средств, производственного и хозяйственного инвентаря, на формирование рабочего, продуктивного и племенного стада, насаждение и выращивание многолетних культур [7, 8].

В целом по Российской Федерации темпы роста инвестиций в основной капитал сельскохозяйственных организаций стабильно превышают средние по стране темпы роста инвестиций, за весь период исследования — на 21,65%. По Пермскому краю в основном имеют место отрицательные отклонения темпов роста инвестиций в основной капитал сельскохозяйственных организаций от средних темпов роста как по РФ, так и по Пермскому краю. Отрицательное отклонение от среднеотраслевого уровня по РФ за 2014-2018 года составило 29,17%. Доля инвестиций в основной капитал сельскохозяйственных организаций по Российской Федерации составляет в среднем 3-4%, по Пермскому краю – чуть более 1%. Данный факт подтверждает промышленную направленность развития региона.

Из множества факторов, ограничивающих инвестиционную деятельность, наиболее
существенными и распространенными являются недостаток собственных финансовых средств, инвестиционные риски и неопределенность
экономической ситуации в стране. В
Пермском крае имеет место высокий уровень процентов по коммерческим кредитам и сложный механизм их получения для
реализации инвестиционных проектов, что
соответствует общей практике по стране в целом.

В ходе исследования выявлены положительные и отрицательные тенденции, оказывающие существенное влияние на условия хозяйствования и эффективность деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края. Динамика показателей интенсификации деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края представлена в таблице 6.

Показатели интенсификации производства, технического и энергетического оснащения имеют колебания, в том числе отрицательные. Существенно
снизился
уровень
использования
энергетических
мощностей
–
на
115 тысяч
л.с.
(8,9%).

Выводы

В результате проведенного исследования выявлены
положительные тенденции процесса формирования основных фондов организаций
отрасли «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство», в частности снижение
уровня изношенности основных фондов сельскохозяйственных организаций Пермского
края на 5,5% при высоком уровне их обновления (10-12%) и уровне выбытия (4-5%).
Инвестиции в основной капитал организаций отрасли
за 2018 год в Пермском крае составили 2,94 млрд. руб., ввод в действие основных
фондов – 4,2 млрд. руб. При этом отставание темпов роста инвестиций в основной
капитал сельскохозяйственных организаций Пермского края от отраслевого уровня
по РФ в целом за 2014-2018 года составило 29,17%. Причиной явился рост
инвестиционного риска.

В результате показатели интенсификации деятельности
сельскохозяйственных организаций Пермского края нестабильны, имеют
отрицательные колебания. Отмечено существенное снижение уровня использования
энергетических мощностей.

Решение данных проблем требует более существенной
поддержки инвестиционных процессов со стороны государства, в частности
расширения программ бюджетного субсидирования и кредитования.

Список литературы

1. Данилов И.П. Конкурентоспособность
регионов России (теоретические основы и методология). М.: «Канон+» РООИ
«Реабилитация», 2007. 368 с.

2. Калюжнова Н. Я. Конкурентоспособность
регионов в условиях глобализации / Н. Я. Калюжнова. М.: ТЕИС, 2003. 526 с.

3. Конкурентоспособность регионов:
теорико-прикладные аспекты / Под ред. проф., д.э.н. Ю.К. Перского, доц., к.э.н.
Н.Я. Калюжновой. М.: ТЕИС, 2003. 472 с.

4. Портер М.
Конкурентная стратегия: Методика анализа отраслей и конкурентов / Пер. с англ.
М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 454 с.

5. Фатхутдинов P.A. Конкурентоспособность:
Россия и мир. М.: Экономика, 2005. 606
с.

6. Шешукова Т.Г., Шалаева
Л.В. Стратегический управленческий анализ внешней среды / Л.В. Шалаева. Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2015. 139 с.

7. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://permstat.gks.ru/

8. Федеральная служба
государственной статистики [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://gks.ru/

List of references

1. Danilov I. p. Competitiveness of Russian regions (theoretical
foundations and methodology). Moscow: «Canon+» ROOI
«Rehabilitation», 2007. 368 p.

2. Kalyuzhnova N. ya. Competitiveness of regions in the conditions of
globalization / N. Ya. Kalyuzhnova. Moscow: TEIs, 2003. 526 p.

3. Competitiveness of regions: theoretical and applied aspects / ed.
prof., doctor of Economics Yu. K. Persky, Assoc., candidate of Economics N. Ya.
Kalyuzhnova. M.: TEIs, 2003. 472 p.

4. porter M. Competitive strategy: Methods of analyzing industries and
competitors / Per. s Engl. M.: Alpina Business books, 2005. 454 p.

5. Fatkhutdinov P. A. Competitiveness: Russia and the world. Moscow:
Ekonomika, 2005. 606 p.

6. Sheshukova T. G., Shalaeva L. V. Strategic management analysis of the
external environment. Perm: CPI «Prokrost», 2015. 139 p.

7. Territorial body of the Federal state statistics service for the Perm
region [Electronic resource] / access Mode: http://permstat.gks.ru/

8. Federal state statistics service [Electronic resource] / access Mode:
http://gks.ru/

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 338

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10311

АНАЛИЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ НА РЫНКЕ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ УСЛУГ ДАЛЬНЕГО СЛЕДОВАНИЯ

ANALYSIS OF CONSUMER
PREFERENCES IN THE LAST FOLLOWING RAILWAY SERVICES MARKET

Булганина Светлана Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет
имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Лебедева Татьяна Евгеньевна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет
имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Каспаров Игорь Викторович, кандидат технических наук, профессор, заведующий кафедрой общеобразовательных и профессиональных дисциплин, Филиал
Самарского государственного университета путей сообщения в г. Нижнем Новгороде,
г. Нижний Новгород

Мявлина Нурзидя Жаферовна, кандидат экономических наук, доцент, Российский
университет транспорта, г. Москва

Киселева
Александра Юрьевна, Нижегородский государственный педагогический университет
имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Bulganina S.V., bulgsv@mail.ru

Lebedeva T.E., tatyana.lebedeva@bk.ru

Kasparov I.V., kiwik2008@mail.ru

Myavlina N.Z., nurzidy@mail.ru

Kiseleva A.U., kiseleva160807@gmail.com

Аннотация. В статье описаны результаты исследования потребительских предпочтений при выборе услуг на поезда дальнего следования. Исследование было проведено среди жителей Нижнего Новгорода. Изучению подверглись такие категории как гендерная принадлежность потребителей, уровень дохода, цели поездок и их частота, комфортность и дополнительные услуг, важность соотношения «цена-качество». Отсутствие достаточного количества компаний в данном сегменте обеспечивает высокий уровень оказываемых услуг. Выводы статьи соответствуют проведенному исследованию.

Summary. The
article describes the results of a study of consumer preferences when choosing
services for long-distance trains. The study was conducted among residents of
Nizhny Novgorod. Such categories as gender of consumers, income level, travel
goals and their frequency, comfort and additional services, the importance of
the price-quality ratio were studied. The lack of a sufficient number of
companies in this segment ensures a high level of services. The conclusions of
the article are consistent with the study.

Ключевые слова: услуги на поезда дальнего следования, дополнительные услуги, РЖД, факторы формирования спроса, опрос, исследование.

Keywords: services for long-distance trains, additional services, Russian
Railways, factors of demand formation, survey, research.

Введение. Необходимость изучения
потребительского поведения и определяющих его факторов применительно к
транспортному рынку обусловлена развитием конкуренции в сфере грузовых и
пассажирских перевозок, повышением клиентоориентированности организаций
транспорта [2].

Теория
изучения потребительского поведения в значительной мере основывается на понятии
«экономический человек» [1], для которого свойственны:

особенности изучения потребительского поведения на рынке железнодорожных перевозок — рациональное принятие решений на основе постановки целей, сравнения альтернатив и выбора наиболее эффективного варианта потребления;
обладание всей полнотой информации о рынке и товаре;
стремление к максимизации выгоды.

Очевидно,
что при индивидуальном потреблении данные характеристики являются идеальными,
редко встречающимися на практике.

Действительно,
индивидуальный потребитель часто совершает покупки, руководствуясь не
рациональными, а эмоциональными мотивами. Индивидуальный потребитель не может
быть профессионалом во всех сферах, где ему приходится делать покупки, и
обладать полной информацией обо всех покупаемых товарах (в том числе
специальной технической). Поэтому индивидуальный потребитель, даже если он
действительно стремится максимизировать выгоду при потреблении, на практике
достигает эту цель далеко не всегда [4].

Что
касается организационного потребителя, существующего на конкретном рынке, в том
числе транспортном, то он действует исключительно рационально, обладает если не
всей, то максимально полной информацией (собственная отчетность, данные
официальной статистики, заказные аналитические исследования), имеет достаточный
профессиональный уровень, чтобы правильно интерпретировать полученную
информацию, например, оценивать технические характеристики новой продукции или
эффективность способов перевозки [3].

Итогом
является рациональное потребительское поведение, максимизирующее выгоду,
декларируемое для индивидуального потребителя, но фактически присущее именно
потребителю организационному.

2.
Материалы и методы исследования. В течение января-февраля 2020 года авторами
было проведено исследование среди жителей Нижнего Новгорода и Нижегородской
области, предпочтений на рынке железнодорожных услуг дальнего следования. В
исследовании приняли участие 134 респондента, исследование проводилось
средствами google forms.

3. Результаты
исследования. В исследовании приняли участие как женщины, так и мужчины в
возрасте от 20 до 35 лет.

Анализ целей
использования железнодорожными услугами показал следующие результаты: большинство
респондентов 61% пользуются железнодорожными услугами дальнего следования
только для путешествий, 20% — чаще всего по работе, 19% — по семейным
обстоятельствам (ездят в гости к родственникам).

Выявляя
и анализируя цели использования железнодорожных услуг, можно отметить
определенную закономерность, так большинство респондентов совершает путешествия
на поездах только в пределах своей страны.

Для
того, чтобы изучить предпочтения потребителей в сфере железнодорожных услуг
дальнего следования участникам опроса был задан следующий вопрос: какой тип
поезда вы предпочитаете? Анализ предпочтений типов поездов показал, что
большинство опрошенный предпочитает пассажирский поезд (58,8%), меньше
количество потребителей предпочитают скоростной тип поезда (11,8%), и совсем
немногие предпочитают высокоскоростной (8,8%) и скорый (8,8%) тип поездов
(рисунок 1).

А
вопрос о предпочтениях типов вагонов выявил следующее: 11,8% опрошенных предпочитают
СВ, купе – 38,2%, плацкарт -41,2%, сидячий тип вагонов предпочитают лишь 8,8%
опрошенных.

Таким
образом, изучив эти два вопроса мы смогли выявить предпочтения покупателей
относительно типов поездов и вагонов.

Далее особо интересен вопрос о ценах. Итак, анализ цен на железнодорожные услуги дальнего следования (до Москвы) показал, что пассажиры считают цены на билеты до Москвы оптимальными и справедливыми. Опрошенным было заданно 2 вопроса: «по какой цене вы покупаете железнодорожные билеты до Москвы» и «какую цену вы считаете оптимальной». В открытых вариантах вопросов были приведены конкретные цены на железнодорожные билеты до Москвы. Большинство ответов по этим двум вопросам совпадает.

На
ценовой фактор также влияет материальное положение потребителя, которое у
большинства опрошенных – среднее, поэтому оптимальным средством передвижения
для лиц со средним или низким доходом является поезд.

Также
имеет огромное значение каким образом потребитель приобретает железнодорожные
билеты дальнего следования. Анализ этого показал, что 50% опрошенных покупают
железнодорожные билеты дальнего следования на вокзале, а остальные 50%-
используя официальный сайт РЖД, при этом 58,8% процентов опрошенных получают
бонусы при покупке.

73,5% опрошенных покупают железнодорожные билеты дальнего следования заранее, а 26,5% — по факту. Частота использования услуг дальнего следования представлена на рисунке 3.

Как видно из рисунка 3 — большинство
участников опроса путешествуют раз в год.

Для того чтобы выяснить, комфортно ли потребителю пользоваться железнодорожными услугами дальнего следования был задан ряд следующих вопросов.

При выявлении наиболее
ценных качеств железнодорожных услуг дальнего следования потребителям был
предложен следующий перечень достоинств железнодорожных услуг: безопасность,
цена, удобство, скорость. Большинство опрошенных (50%) сделали выбор в пользу удобства,
как причину выбора железнодорожных услуг. Данные эти так же подтверждаются в
следующих вопросах.

Так основными причинами
выбора услуг РЖД стали удобство – 52,9%, безопасность, цена и скорость по
44,1%.

Но при том, что большинству
опрошенных удобно передвигать именно с помощью железнодорожных услуг дальнего
следования, многие потребители испытывают дискомфорт, пользуясь
железнодорожными услугами, отражающийся на их здоровье — 58,8%.

Так же, чтобы выяснить комфорт потребителя, был введен вопрос относительно удобства туалетов разных типов вагонов. Так как наиболее популярными являются такие типы вагонов, как купе и плацкарт, то авторы предлагают обратить именно на эти результаты опроса. Относительно купе, большинство опрошенных считает удобным в его в вагоне, и абсолютно противоположную ситуацию мы можем наблюдать относительно туалетов вагона плацкартного типа (рисунок 5).

Далее
в исследовании, было установлена степень удовлетворения соотношения
«цена-качество», и им довольны в полной мере 73,5% опрошенных. А также 64,7% респондентов считают,
что на качество услуг железнодорожного транспорта оказывает влияние отсутствие
конкурентов.

Во
второй части исследования выло выяснено пользуются ли респонденты дополнительными
услугами в пути следования. 73,5% всегда посещают ресторан, 61% приобретают
снеки у проводников, 32% покупают сувениры РЖД и товары из каталога.

4. Обсуждение. На
основании проведенного исследования были определены существенные результаты — основные
критерии, которыми руководствуются потребители услуг поездов дальнего
следования РЖД, а также представлен ряд выводов:

1. Целевой аудиторией
данной услуги являются как мужчины, так и женщины в возрасте от 20-35 лет, которые
используют данную услугу для путешествий, а также в бизнес целях.

2. Удовлетворительное
качество услуг железнодорожного транспорта дальнего следования является
результатом отсутствия конкуренции у железнодорожного транспорта дальнего
следования.

5. Вывод. Результаты
опроса позволили установить, что используют железнодорожные услуги дальнего
следования чаще всего для путешествий люди со средним уровнем дохода.
Потребители считают цены на железнодорожные услуги дальнего следования справедливыми.
Кроме того, респонденты отмечают возможность получения РЖД бонусов. Поезд
является удобным средством передвижения, большинство респондентов положительно
относятся к дополнительным услугам в поезде и часто к ним обращаются.

В связи с этим, учитывая
результаты исследования, необходимо расширять и развивать железнодорожные
услуги на поездах дальнего следования.

Литература

Андронова О.А., Кабанов О.В., Панфилов С.А. Проблемы
при перевозке пассажиров в вагонах поездов на маршрутах дальнего следования В
сборнике: XLV Огарёвские чтения
Материалы научной конференции. В 3-х частях. Ответственный за выпуск П.В.
Сенин. 2017. С. 582-586.
Дюдякова С.В., Булганина С.В., Белоусова К.В.,
Лабазова А.В. Исследование рынка транспортных услуг//Наука Красноярья. 2019. Т.
8. № 4-4. С. 49-52.
Кулакова О.В. Внедрение прогрессивных методов работы
при реализации услуг по обслуживанию пассажиров в поездах дальнего следования В
сборнике: Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития
Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции.
Редколлегия: Б.К. Мейманов [и др.]. 2018. С. 187-190.
Мадяр О.Н. Моделирование спроса на транспортное
обслуживание в пригородной зоне тяготения пассажиропотоков для пассажирских
поездов дальнего следования В сборнике: Научные тенденции: Вопросы точных и
технических наук сборник научных трудов по материалам X международной научной конференции. Международная
Научно-Исследовательская Федерация «Общественная наука». 2017. С. 48-50.

Referents

1. Andronova
O.A., Kabanov O.V., Panfilov S.A. Problemy pri perevozke passazhirov v vagonah
poezdov na marshrutah dal’nego sledovaniya V sbornike: XLV Ogaryovskie chteniya
Materialy nauchnoj konferencii. V 3-h chastyah. Otvetstvennyj za vypusk P.V.
Senin. 2017. S. 582-586.

2. Dyudyakova
S.V., Bulganina S.V., Belousova K.V., Labazova A.V. Issledovanie rynka
transportnyh uslug//Nauka Krasnoyar’ya. 2019. T. 8. № 4-4. S. 49-52.

3. Kulakova
O.V. Vnedrenie progressivnyh metodov raboty pri realizacii uslug po
obsluzhivaniyu passazhirov v poezdah dal’nego sledovaniya V sbornike: Ekonomika
i upravlenie: problemy, tendencii, perspektivy razvitiya Sbornik materialov
VIII Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Redkollegiya: B.K.
Mejmanov [i dr.]. 2018. S. 187-190.

4. Madyar
O.N. Modelirovanie sprosa na transportnoe obsluzhivanie v prigorodnoj zone
tyagoteniya passazhiropotokov dlya passazhirskih poezdov dal’nego sledovaniya V
sbornike: Nauchnye tendencii: Voprosy tochnyh i tekhnicheskih nauk sbornik
nauchnyh trudov po materialam X mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii.
Mezhdunarodnaya Nauchno-Issledovatel’skaya Federaciya «Obshchestvennaya nauka».
2017. S. 48-50.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 331.44

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10310

РОЛЬ КОРПОРАТИВНОЙ
КУЛЬТУРЫ В УПРАВЛЕНИИ ПЕРСОНАЛОМ СЕЛЬХОЗПРЕДПРИЯТИЯ

THE ROLE OF CORPORATE CULTURE IN HUMAN RESOURCES
MANAGEMENT

Сафонов Алексей Юрьевич, к.э.н., доцент кафедры менеджмента,
Факультет экономики и информационных технологий, Пермский государственный
аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова, 614990,
Пермь, ул. Петропавловская, 23, E-mail: safonov_2003@list.ru

Safonov Aleksei
Yurevich, CSc, Management Department, Faculty of
Economics and Information Technologies, Perm State Agro-Technological
University named after Academician D.N. Pryanishnikov. 614990. Perm, st.
Petropavlovskaya, 23

Аннотация. В статье раскрыты особенности существующие в сельском хозяйстве, такие как тесная взаимосвязь экономических и демографических процессов, специфика процесса производства. Определен ряд функций которые выполняет Корпоративная (организационная) культура.

В материале
охарактеризован вклад корпоративной культуры в систему управления мотивационным
процессом.

Summary. The article reveals the features existing in agriculture, such as the close relationship of economic and demographic processes, the specifics of the production process. A number of functions that Corporate (organizational) culture performs are defined.
The material describes the contribution of corporate culture to the motivation process management system.

Ключевые
слова: корпоративная культура,
сельское хозяйство, человеческие
ресурсы, система управления.

Keywords: corporate
culture, agriculture, human resources, management system.

Введение. Общие теоретические принципы корпоративной культуры
применимы в управлении любым производственным предприятием. В то же время
практические механизмы реализации должны строиться с учетом специфики
конкретной отрасли экономики. В частности, известно, что в сельском хозяйстве
существуют несколько иные, чем в других отраслях, методы организации процесса
бизнеса.

Исследование. Процесс агробизнеса характеризуется территориальной рассредоточенностью,
природно-климатической и биологической обусловленностью. Это связано с тем, что
главным средством производства является земля, а в качестве предметов труда
выступают живые организмы и растения. Они развиваются на основе биологических,
а не экономических законов. Поэтому сельское хозяйство представляет собой
способ производства особого рода, так как к механическому и химическому
процессам здесь присоединяется органический процесс. [5].

В сельском хозяйстве существует тесная взаимосвязь
экономических и демографических процессов. Во-первых, в силу особых
потребительских свойств сельскохозяйственная продукция составляет материальную
основу человеческой жизни. Продовольствие и продукты переработки
сельскохозяйственного сырья занимают значительное место в фонде потребления
домохозяйств. «На этом базируется органичная связь сельского хозяйства с
процессом воспроизводства человека, а значит с домашним хозяйством и семьей –
первичными ячейками любой социальной организации» [4]. Во-вторых, «в силу
пространственной рассредоточенности сельскохозяйственного производства и
связанной с ней относительно мелкой системой расселения людей
сельскохозяйственные предприятия «вынуждены» выполнять часть функций по
социальному обслуживанию населения в целях обеспечения равного с городом уровня
удовлетворения потребностей в социальных услугах» [7].

В сельском хозяйстве свою
специфику имеет и процесс производства. Большое влияние на него оказывает
территориальная рассредоточенность. Она, как отмечает А. Чаянов, вызвана
отчасти тем, что «человек не может солнечные лучи, падающие на сто десятин,
собрать в одну» [10].

Следующей специфической особенностью сельхозпредприятия является сезонная загруженность. Процесс использования человеческих ресурсов во многом определяется сезонностью деятельности и разной степенью занятости работников в разные времена года. В отдельные периоды значительно возрастает напряженность труда работников предприятия и увеличивается продолжительность рабочего дня, в другие периоды нужно занять работников.

Грамотные руководители, учитывая эти особенности, в
подходах к управлению персоналом, пользуются таким эффективным инструментом как
корпоративная культура.

На предприятии с развитой корпоративной культурой у
работников происходит формирование сопричастности, личной ответственности за
успех предприятия и, как следствие, устойчивой лояльности работников к
предприятию. Культура помогает и быстрой адаптации новых работников.

Корпоративная культура включает не только глобальные нормы и правила, но и
текущий регламент деятельности. Ей органично присущи типовые особенности,
формирующиеся под прямым воздействием набора факторов внутреннего и внешнего
характера. Большое количество типологий говорит о факте многоаспектности ее
исследования; выбор того
или иного типа
с целью охарактеризовать действующую организацию
всецело зависит от восприятия данной проблемы конкретным менеджером
и, порой, приводит к
выработке собственной типологии, так
как идеального совпадения
характеристик на практике
не встречается.

Несмотря на методологические трудности, проблема развития корпоративной культуры является чрезвычайно актуальной в настоящее время. Формирование культуры выведет любое предприятие на новый уровень развития, характеризующийся максимально эффективным использованием как материальных, так и трудовых ресурсов.

Корпоративная культура – это формализованная (кодекс) или
неформализованная система ценностей, норм общения, стандартов, традиций,
существующих в организации. Корпоративная культура включает в себя не только
условия труда работников и уровень заработной платы, но и корпоративные
ценности предприятия, систему информирования работников, в том числе цепочку
обмена информацией между руководителем и работником, культурный досуг
работников предприятия.

Корпоративная
культура может быть формализована в виде свода ценностей или корпоративного
кодекса.

Корпоративная (организационная) культура выполняет целый ряд функций:

1. Охранная функция состоит в создании
барьера,ограждающегоорганизацию от нежелательных внешних
воздействий.

2. Интегрирующая функция–усиливает
систему социальнойстабильности в организации. Корпоративная культура –
своего рода социальный клей, который помогает сплачивать организацию,
обеспечивая присущие для нее стандарты поведения.

3. Регулирующая функция–является
средством,с помощью которогоформируются и контролируются формы
поведения и восприятия, целесообразные с точки зрения данной организации.

4. Ориентирующая функция культуры направляет
деятельностьорганизации и ее участников в необходимое русло.

5. Мотивационная функция–усиливает
вовлеченность в делаорганизации и преданность ей. выражается в чувстве
общности всех членов организации.

6. Функция имиджа организации,формирует определенный имиджорганизации, отличающий ее от любой
другой. [1]

Корпоративная культура создается не в один день, это затратный по времени и ресурсам процесс. Но это очень важный процесс, так как он вносит очень серьезный вклад в систему управления мотивационным процессом. Совершенствование которого может идти с различной степенью детализации. Расширенный набор элементов, входящих в систему управления мотивацией, приведен на рисунке 1.

Методология мотивации включает цели, законы и теории,
функции, методы, технологии мотивации и практику. Процесс мотивации
представляет систему коммуникаций, разработку и реализацию управленческих
решений, информационное обеспечение. Структура мотиваторов включает
функциональную и организационную структуру, схему организационных отношений,
факторные схемы мотиваторов и профессионализм персонала.

Техника управления включает компьютерную и
организационную технику, офисную мебель, сети связи (внутренние и внешние, типа
интернет), систему документооборота.

В свою очередь, методология и процесс управления
формируют управленческую деятельность, а структура и техника мотивации –
механизм управления; состояние элементов системы мотивации работников
непосредственно отражается на эффективности фунционирования организации в
целом.

Весьма «прибыльным» делом является создание комфортных условий
для производительного труда. Помимо эффекта, получаемого от уменьшения
текучести кадров, повышается среднегодовая производительность труда, а также
улучшается жизненный тонус в целом. Другой подкласс составляют факторы,
обеспечивающие позитивное отношение к труду и к его результатам. Среди них:
улучшение социально-психологического климата; совершенствование материального и
морального стимулирования; формирование ценностных ориентации, воспитание
бережливости к собственности, активности работников в трудовой сфере; повышение
престижности и привлекательности аграрного труда; обеспечение культурного
досуга.

О действенности этих факторов на мотивацию
свидетельствуют многие исследования. Достаточно сказать, что лишь позитивный
социально-психологический климат в коллективе повышает эффективность
производства на 15–18%. А формирование бережливого отношения к средствам
производства, повышение ответственности людей за результаты труда позволили бы
сберечь ежегодно в среднем 40 млн тонн зерна, 3–4 млн. тонн картофеля, 28–30
млн тонн кормов в кормовых единицах в год [3].

Следует отметить, что структура внешних мотиваторов труда
весьма динамична, каждый отдельный фактор имеет свой уровень проявления, а
соответственно, и управления. Социально-психологический климат, например,
формируется в основном в первичном коллективе, а повышение дисциплины –
слагаемые усилий не только трудового коллектива, но и предприятия, создание
социальных условий – государства. Поэтому для практического использования
факторов мотивации необходимы их более детальные группировки, которые должны
учитывать отраслевую специфику и уровень их использования, а также их
ситуационные комбинации.

Выводы. Почему это важно именно в сельхозпредприятии?

Персонал сельхозпредприятия состоит из работников разного уровня подготовки и образованности – от узких специалистов до рабочих
территориальная разрозненность подразделений сельхозпредприятия
сезонность труда

Корпоративная культура является объединяющим и
скрепляющим элементом для управления большим разрозненным предприятием.

ЛИТЕРАТУРА

1. Аксакова А. Н. Организационная культура корпоративных стандартов: понятие, структура, особенности. // Управление персоналом. 2009. № 13 (215) С. 53-56.

2. Гулимова А. Корпоративная культура: создать нельзя,
исправить // Управление персоналом. 2010. № 9.

3. Жидких Е.И. Роль руководителей и специалистов в
формировании корпоративной культуры сельскохозяйственных предприятий. //
Вестник Алтайского государственного аграрного университета №4 2004.

4. Лепке О. Б. Вопросы
формирования экономико-правового механизма регулирования земельных отношений.

5. Медведев Е., Свеженцев И.
Проблемы теории и практики управления// Повышение эффективности управления
предприятия за счет процессно-ориентированного подхода к управлению. 2014. № 5.
С. 103.

6. Моргунов Е. Организационная культура: единство и
множественность // Управление персоналом. 2010. № 6 (232) С. 26-30.

7. Петриков А. В. Специфика
сельского хозяйства и современная аграрная реформа в России.

8. Титов К.В. Оценка эффективности корпоративной культуры
в сельскохозяйственном предприятии. Научно-образовательный потенциал молодежи в
решении актуальных проблем 21 века. Ачинский филиал Красноярский
государственный аграрный университет.

9. Тихомирова О.
Г. Организационная культура: формирование, развитие и оценка: учебное
пособие для студентов вузов / О. Г. Тихомирова. — М.: ИНФРА-М, 2011. — 151 с.

10. Чаянов А. В. Основные идеи
и методы работы общественной агрономии. – М.: «Наука», 1991. – 451 с.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 368.51

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10309

АГРОСТРАХОВАНИЕ
В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: ПРОБЛЕМЫ, ОСОБЕННОСТИ, ПЕРСПЕКТИВЫ

AGRICULTURAL INSURANCE IN THE RUSSIAN FEDERATION:
PROBLEMS, FEATURES, PROSPECTS

Миронова Наталия Алексеевна,
к.э.н., доцент, доцент кафедры менеджмента Факультет экономики и информационных
технологий, Пермский государственный аграрно-технологический университет имени
академика Д.Н. Прянишникова, 614990, Пермь, ул. Петропавловская, 23, E-mail: natorm67@mail.ru

Mironova
Nataliia Alekseevna,
CSc, Management Department, Faculty of Economics and Information Technologies,
Perm State Agro-Technological University named after Academician D.N.
Pryanishnikov. 614990. Perm, st. Petropavlovskaya,
23

Аннотация. В статье рассматриваются теоретические основы страхования в сфере сельского хозяйства. Определены этапы становления и развития института агрострахования в РФ, его текущее состояние. Выделены основные проблемы страхования сельхозпроизводителей и меры государственной поддержки. Проведено сравнение отечественных подходов и зарубежного опыта. Намечены основные перспективы и тенденции развития агрострахования.

Summary. The article discusses the theoretical foundations of insurance in the field of agriculture. The stages of formation and development of the Institute of agricultural insurance in the Russian Federation, its current state is defined. The main problems of insurance of agricultural producers and measures of state support are highlighted. A comparison of domestic approaches and foreign experience is made. The main prospects and trends of agricultural insurance development are outlined.

Ключевые слова: агрострахование, страхование сельхозпроизводителей, модель
агрострахования.

Keywords: agricultural insurance,
agricultural producers ‘ insurance, agricultural insurance model

Введение

Продовольственная безопасность является важнейшей
составляющей сохранения суверенитета и обеспечения национальной безопасности
любой страны. Богатство природы России, её огромные территории предоставляют возможности
развития сельского хозяйства, стабильного обеспечения населения достаточным
количеством сельскохозяйственной продукции высокого качества. Однако сельское
хозяйство в силу своей специфики является одной из наиболее рискованных
отраслей экономики. Условия ведения сельскохозяйственной деятельности и его
конечный результат в значительной мере зависит от случайных,
природно-климатических факторов. Финансовая система государства предлагает
широкий набор инструментов для защиты общества и производителей от различных
рисков. Одним из важнейших механизмов компенсации непредвиденных финансовых
убытков от неблагоприятных ситуаций природного и техногенного характера,
является институт агрострахования. [1]

Методы исследования

В статье использован метод сравнительного анализа, на основе работы
Шестаковой М.В. [2] и
Богачева А.И. [3], проведено сравнение российского рынка агрострахования с лучшим
зарубежным опытом, выделены основные различия в подходах и методах развития
данной отрасли хозяйствования. Работа содержит наглядную модель агрострахования
с государственным участием, оформленную в виде схемы. Метод моделирования, примененный
для создания схемы видов сельскохозяйственного страхования, основан на работах
Эльдиевой Т.М. [1] и Шкарупы Е.А. [4]

Становление института страхования сельского хозяйства проходило в
несколько этапов. Первый этап развития сельскохозяйственного страхования в
России пришелся на конец 18 века и продлился вплоть до распада Российской
империи. После исторических событий, смены политического строя, последовал
развал института страхования. Его возрождение и развитие заняло длительное
время. С 1969 года стало применяться обязательное страхование имущества производителей
сельхозпродукции, представленных колхозами и совхозами. Около 60% размера
страховых взносов составляла государственная субсидия. В 1991 с распадом СССР
система страхования снова вошла в период упадка, страхование стало
добровольным, субсидии из бюджета отсутствовали, а страховые взносы резко
подорожали. Лишь к концу 90х годов начался период восстановления системы
агрострахования с участием государства.

К этому времени уже были сформированы основы финансово-кредитной
структуры экономики страны, стало ясно, что успешное и стабильное развитие
агропромышленного комплекса невозможно без финансовой инфраструктуры, которая
бы учитывала особенности сельскохозяйственного производства. Важнейшим
элементом финансово-кредитной инфраструктуры АПК стало страхование. В 1997 году
был принят закон об участии государства в регулировании производства в сфере
АПК. Данный акт положил начало новой модели агрострахования, которая находится
в стадии развития и сегодня. [4] Для наглядности представим её в виде схемы на
рисунке 1.

Модель агрострахования с участием государства сегодня предполагает компенсацию 50% стоимости страхового взноса за счет средств федерального бюджета при страховании урожая. На момент вступления в силу законодательного акта о субсидиях в конце 90х годов, федеральный бюджет испытывал серьезные затруднения, выделение средств было несвоевременным и недостаточным, потому аграрии разочаровались в данном виде страхования. Благодаря этому в РФ начал формироваться рынок страховых услуг, появились частные коммерческие структуры без государственного участия, которые в момент своего становления отличались низким качеством предоставляемых услуг, а период характеризовался появлением «серых схем» страхования. Для борьбы с подобными явлениями было принято передать регулирование страхования исполнительной власти, в частности обеспечить регулирование приказами Министерства сельского хозяйства РФ. [5]

Современная структура защиты сельхозпроизводителей от агропромышленных рисков
состоит из 5 уровней. Первый уровень защиты включает в себя варьируемое участие
страхователя в покрытии возникших агропромышленных убытков при страховании
с государственной поддержкой. Второй уровень представлен участием частных
страховых компаний и их ответственность по договору агрострахования. Третий
уровень представлен институтом объединения агростраховщиков. Специальная
структура создана при участии государства, основной её целью является поддержка
сельскохозяйственного производителя в случае банкротства страховщика. Четвертый
и пятый уровни представлены Федеральным сельскохозяйственным страховым резервом
и Резервным фондом РФ. Средства из данных резервов выделяются страховщикам лишь
в тех случаях, когда страхового возмещения недостаточно за ущерб от стихийных
бедствий. Кроме того, возможно выделение средств на проведение
предупредительных мероприятий, необходимых для сохранения урожая
сельскохозяйственных структур. [6]

Современная система агрострахования сформирована на основе концепции страхования сельхозпроизводителей с государственной поддержкой до 2020 года. Регулирование сектора происходит в соответствии с Федеральными законами о развитии сельского хозяйства и государственной поддержке АПК, принятыми в 2011 году. Несмотря на пристальное внимание властей к сельскохозяйственной отрасли, объем рынка агрострахования в РФ сегодня значительно меньше потенциального. [7] Стоит отметить, что агрострахование включает в себя не только коммерческое страхование и страхование с участием государства, но и заключение договоров по требованию банка. Когда сельскохозяйственный производитель обращается в банк за кредитом, в качества залога выступает его имущество, которое должно быть застраховано. По статистике залоговое страхование достигает 90% от всех страховых сумм в агростраховании. По многим показателям Россия отстает от развитых экономик мира. Например, господдержка страхования животных была запущена лишь в 2013 году. Производители сельхозпродукции утверждают, что российский рынок страхования развивается очень слабо. Сегодня основные виды сельскохозяйственного страхования в РФ в виде схемы, представлены на рисунке 2.

В сравнении с опытом зарубежных стран, размер государственной поддержки
в России очень невелик. Например, доля застрахованного КРС составляет 16,7% от
всего имеющегося поголовья в стране. [3] Существующие условия страхования
зачастую невыгодны, а государство не закладывает достаточный объем
финансирования в программы страхования. Например, в США застраховано две трети
всех засеянных площадей, при этом все риски четко регламентированы, а объем
выделяемых средств на субсидирование агрострахования превышает российский в 40
раз. В Израиле застрахованы все
агропроизводители, так как страхование является обязательным. Вторым рынком по
размеру агрострахования является Индия, в программе страхования при участии
государства участвуют более 25 млн. производителей. Помимо непосредственных
субсидий, активно используются инновационные технологии, например, зондирование
мест с низкой урожайностью. В ЮАР производится спутниковый мониторинг и расчет
рисковой составляющей. Все это помогает определить те районы, которые требуют
страховой помощи в первую очередь. [2]

Несмотря на планомерное развитие и реформирование системы
агрострахования в РФ, в ней накопилось достаточное количество проблем, которые
нужно решать в краткосрочной перспективе. Так, несмотря на прописанную
последовательность действий при агростраховании и активном развитии независимых
экспертных агентств, страховые компании так и не заслужили доверия у
сельхозпроизводителей, которые, к тому же, зачастую находятся в нестабильном финансовом
положении и неспособны оплатить даже половину начисленной страховой премии. [8]
Программы агрострахования, направленные на минимизацию финансовых убытков
сельхозпроизводителей, несмотря на предлагаемые законодательные изменения, не
дают ожидаемого эффекта. Государственная программа агрострахования затрагивает
в большей степени растениеводство и лишь несколько позиций в животноводстве и
аквакультурах. Кроме того, программа не затрагивает имущество
сельхозпроизводителей, что несет в себе дополнительные риски. При страховании
урожая накапливаются финансовые возможности, которые впоследствии могут быть
востребованы в неблагоприятный сезон, в случае с животноводством, ситуация неблагополучная.
Одним из наиболее существенных ограничений, которое отталкивает производителей
от страхования с государственным участием, это невозможность страхования части
посевной площади. Законодательство требует страховать все посевную площадь
производителя. [9]

Помимо недостаточности объемов субсидирования, вызывает вопросы
непрозрачность процесса, недостаточная его гибкость, несоблюдение баланса между
страховыми ставками и уровнем риска конкретного сельхозпроизводителя. В
агростраховании законодательно установлены сроки уплаты страховых взносов,
которые совпадают с периодом активных сельскохозяйственных работ. Подобная
ситуация ставит перед фермером выбор: страховать свою деятельность или
осуществлять её. Стоит отметить и значительные бюрократические сложности
получения субсидии, а также заключения договоров страхования. Проблема
заключается в отсутствии унифицированных форм документов, а также необходимости
подготовки целого пакета документов и выписок на получение субсидии. [10] Кроме
того, возникают сложности с получением страховки по программам страхования с
поддержкой государства. Производители часто получают средства с опозданием и
даже не в полном объеме.

В законодательной базе агрострахования отсутствуют механизмы
эффективной защиты интересов и прав сельхозпроизводителей в их отношениях со
страховыми компаниями. Нормативные акты сегодня содержать очень небольшой
перечень требований к надежности страховых компаний, обслуживающих
агропромышленный комплекс. Данная проблема может, в перспективе, привести к череде
банкротств, внушительному объему невыплат страхового возмещения в периоды
серьезных природных катаклизмов и утрат урожая. Некоторые агростраховщики и
вовсе не имеют официальных рейтингов надежности, на что необходимо обращать
внимание при выборе компании. [11]

После очередных изменений в системе государственной поддержки
агрострахования, произведенных в 2016 году, возникла новая серьезная проблема.
Господдержка сельского хозяйства теперь включена в «единую субсидию»,
направляемую в регионы. Региональные власти свою очередь уже самостоятельно
распределяют полученные средства на субсидии, в зависимости от видения ситуации
на рынке. В связи с чем возник пробел в нормативной базе агрострахования:
устоявшаяся система перестала функционировать, правила взаимодействия органов
АПК, фермеров и страховых компаний стали непонятны, как и принципы планирования
организации агрострахования.

Введение «единой субсидии» в господдержке сельхозпроизводителей несет в
себе серьезные последствия. Ведь регионы в первую очередь стремятся обеспечить
финансирование текущие задачи, а именно посевные и уборочные работы. В
особенности в условиях недостатка кредитных средств под льготный процент,
выделяемых для посевных работ. За первое полугодие после изменения правил
субсидирования, было заключено на 20% договоров страхования меньше, чем за
аналогичный период 2016 года. В денежном выражении, сборы по страхованию рисков
в сельском хозяйстве сократились на 52% относительно прошлого года. [12] Таким
образом, изменение условий субсидирования привело к негативным последствиям,
дестабилизировав всю систему агрострахования. Значительное количество хозяйств
не получат ожидаемой прибыли и помощи со стороны государства.

Заключение

Существующая система агрострахования в России накопила в себе
значительные проблемы, которые тормозят развитие отрасли, повышают рисковую
составляющую продовольственной и экономической безопасности регионов и страны в
целом. В этой связи возникает необходимость совершенствования данной сферы.[10]

Следует выделить несколько
основных подходов к агрострахованию, которые уже в краткосрочной перспективе
улучшат позиции сельхозпроизводителей:

выведение системы агрострахования из «единой субсидии» регионам;
снижение минимальных показателей потери урожая, при которых выделяются
страховые выплаты;
расширение перечня рисков для сельскохозяйственных культур;
упрощение процедуры страхования и получения выплат по агрострахованию с
участием государства;
введение гибких программ страхования и субсидий регионам с высоким
уровнем риска в сельском хозяйстве.

Список литературы

Эльдиева Т.М. Современное состояние системы страхования в сельском
хозяйстве России // МСХ. – 2018. – №1. – С. 20-22.
doi:10.24411/2587-6740-2018-11005
Шестакова М.В. Рынок сельскохозяйственного страхования в России и за
рубежом // Вестник КрасГАУ. – 2014. – №4. С. 27-30.
Богачев А.И. Развитие российского рынка агрострахования животных в
условиях действия единой субсидии // Вестник сельского развития и социальной
политики. – 2018. – №2 (18). – с. 34-36.
Шкарупа Е.А. Становление и развитие института страхования в сельском
хозяйстве // Региональная экономика: теория и практика. – 2012. – №40. – с.
33-38.
Ленковская Р.Р., Шиловская А.Л. Особенности страхования
сельскохозяйственных предпринимательских рисков // Пробелы в российском
законодательстве. – 2017. – №6. – с. 171-174.
Тлишева Н.А. Современная уровневая структура защиты
сельхозтоваропроизводителей от аграрных рисков // Научные записки молодых
исследователей. – 2018. – №1. – с. 31-36.
Ефимов О.Н., Тупиков О.А. Интересы страхового бизнеса и
сельхозтоваропроизводителя: метаморфозы агрострахования с государственной
поддержкой // Вестник ВолГУ. Серия 3: Экономика. Экология. – 2015. – №4. – с.
247-254.
Киндаев А.Ю. Модель страхования в сельском хозяйстве // Проблемы
экономики и юридической практики. – 2016. – №3. – с. 71-74.
Углицких О.Н., Клишина ЮЕ. Проблемы современной системы
сельскохозяйственного страхования и пути их решения // Kant. – 2017. – №2 (23). – с. 231-235.
Козырь Н.С., Бойко А.П. Основные тенденции развития агрострахования с
государственной поддержкой в России // Экономический анализ: теория и практика.
– 2018. – №7 (478). – с. 1240-1251.
Бадртдинова И.И. Агрострахование с государственной поддержкой в Российской
Федерации: состояние, проблемы, перспективы развития // Продовольственная
политика и безопасность. – 2016. – №1. – с. 41-60.
Сысоева С.П., Юдаева Н.Ю. Проблемы агрострахования с государственной
поддержкой в России // Аэкономика: экономика и сельское хозяйство. – 2017. – №9
(21). – с. 3.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10308

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ В АГРАРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА КАРТОФЕЛЯ

FORECASTING WAGES IN
AGRICULTURAL PRODUCTION DEPENDING ON THE VOLUME OF POTATO PRODUCTION

Баянова
Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department FSBEI
HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
Научная
статья содержит методику точечного и интервального прогнозирования, а также
результаты исследования зависимости заработной платы в аграрном производстве от
размера достигнутых производственных показателей на примере производства
картофеля. Цель исследования – апробация методики точечного и интервального
прогнозирование и выявление сопутствующих экономических расчетов при выявлении
зависимости заработной платы от объемов производства картофеля. Метод
проведения анализа – точечный и интервальный прогноз с сопутствующим
построением уравнения регрессии и проверки результатов исследования. Вывод:
построенная регрессионная модель хорошо подобрана к имеющимся исходным данным;
выбранная точка объема производства картофеля способна обеспечить уровень
заработной платы в размере 26872,3 рублей; построенный доверительный интервал
включил в себя результат точечного прогнозирования.

Summary. The scientific article contains the methodology of point and interval forecasting, as well as the results of the study of the dependence of wages in agricultural production on the size of the achieved production indicators on the example of potato production. The purpose of the study is to test the method of point and interval forecasting and identify related economic calculations when identifying the dependence of wages on the volume of potato production. The method of analysis is a point and interval forecast with the accompanying construction of the regression equation and verification of the results of the study. Conclusion: the built regression model is well matched to the available source data; the selected point of potato production is able to provide a salary level of 26872.3 rubles; the built confidence interval includes the result of point forecasting.

Ключевые
слова: сельское хозяйство; заработная плата; производство
картофеля; парная регрессия; точечный и интервальный прогноз.

Keyword: agriculture; wages; potato production; pair
regression; point and interval forecast.

Введение

В современных условиях
хозяйствования в аграрном производстве Россйтской Федерации активизировался
процесс импортозамещения, что наглядно подтверждают статистические данные.
Поэтому прогнозирование зависимости заработной платы от результатов
производства картофеля, как одного из важных показателей импортозамещения,
является актуальным.

Проблемы и перспективы
развития сельского хозяйства в России, процессы импортозамещения и обеспечения
продовольственной безопасности страны в Российской Федерации и за рубежом
является предметом исследования многих ученых-экономистов: Cermak M., Males K. и Maitah M. осуществили процесс моделирования
волатильности цен на сельскохозяйственную продукцию на Чикагской товарной бирже
с помощью эконометрических методов [5]; факторы, оказывающее влияние на экспорт
сельскохозяйственной продукции в Албании, выявили Brana K., Qineti A., Lazorcakova E. [4]; Vuckovic B. исследовал факторы, влияющие на
рентабельность сельскохозяйственных предприятий Сербии [6]; инвестиционную
привлекательность сельского хозяйства выявили Соловьева Т.Н. и Мусьял А.В. [1];
Шашкова И.Г. представила итоги развития АПК Рязанской области в период
реализации политики импортозамещения [3]; рычаги стимулирования развития
региональной аграрной экономики на основе импортозамещения озвучили Ткачев
С.И., Васильева Е.В., Петрова И.В. и Казакова Л.В. [2].

Таким образом, проблемы
импортозамещения и обеспечения продовольственной безопасности в аграрном
производстве являются актуальными в отечественной научной среде и на
международном уровне.

Материалы и методы исследования

По данным Росстата Российской Федерации, полученным на официальном сайте учреждения, к показателям импортозамещения продукции растениеводства в Российской Федерации относится производство картофеля. Произведем исследование заработной платы и показателя импортозамещения с использованием точечного и интервального прогнозирования. Для исследования поведения уровня заработной платы в качестве точки возьмем 26 млн. тонн картофеля. Для начала проанализируем статистические данные на предмет отсутствия в них выбранной точки (таблица 1).

Этап 1. Точечный
прогноз.

Точечный
прогноз среднемесячной номинальной начисленной
заработной платы работников организаций
при объеме производства картофеля, равном 26 млн. тонн,
определяется по формуле уравнения регрессии:

y=a+b*x

где
y
-среднемесячная
номинальная начисленная заработная плата работников организаций (результативный
признак);

a — свободный член уравнения регрессии;

b — параметр уравнения
регрессии, характеризующий изменение заработной платы при изменении объема
производства картофеля на единицу (1 млн. тонн);

x — производство картофеля (фактор).

Определим значение параметра b:

Для этого составим
вспомогательную таблицу (таблица 2).

Определим значение параметра a.

Произведем расчет
регрессионного значения результативного признака.

Произведем расчет ошибки аппроксимации по формуле:

Вспомогательная таблица по определению ошибки аппроксимации (таблица 3).

Данные таблицы
свидетельствуют о хорошем подборе модели к исходным данным, так как среднее
значение ошибки аппроксимации равно 11,5%.

Этап
2. Интервальный прогноз.

Интервальное
прогнозирование базируется на результатах точечного прогнозирования и
начинается с определения стандартной ошибки прогнозируемого значения заработной
платы. Стандартная ошибка определяется по формуле:

Вспомогательная
таблица по определению стандартной ошибки прогноза (таблица 4).

Предельная
ошибка прогноза заработной платы составит:

∆y_p = t_{табл ·}m_yp= 2,57
* 1362,7 = 3502,1 рублей.

Доверительный
интервал прогноза:

y_p = 26872,3 ± 3502,1.

Результаты исследования

При
производстве картофеля в точке, равной 26 млн. рублей, результативный признак
(размер заработной платы) определяется по формуле:

y_p = 46878,09 + (-769,455)
·
26 = 26872,3 рублей.

Доверительный
интервал заработной платы в точке производства, равной 26 млн. тонн картофеля,
имеет границы:

не меньше, чем y_p_min = 26872,3 – 3502,1 = 23370,2 рублей,

и не больше, чем y_p_max = 26872,3 + 3502,1 = 30374,4 рублей.

Выводы

Таким образом, точечный
и интервальный прогноз показателей импортозамещения
продукции растениеводства и заработной платы показал следующие результаты:

производство картофеля в точке, равной 26 млн. тонн, заработная плата составит 26872,3 рублей;
доверительный интервал, имеющий размах от 23370,2 рублей до 30374.4 рублей включает значение, полученное в результате точечного прогнозирования заработной платы в размере 26872,3 рублей.

Литература

1. Соловьева Т.Н.,
Мусьял А.В. Инвестиционная привлекательность
сельского хозяйства // Вестник Курской государственной
сельскохозяйственной академии. – 2016. — № 8. – С. 14 – 18.

2. Стимулирование
развития региональной аграрной экономики на основе импортозамещения/ Ткачев
С.И., Васильева Е.В., Петрова И.В., Казакова Л.В. // Аграрный научный журнал. –
2016. — № 7. – С. 93 – 100.

3. Шашкова И.Г. АПК
Рязанской области в период реализации политики импортозамещения // Материалы
Всероссийской научно-практической конференции «Аграрный потенциал в систем
продовольственного обеспечения: теория и практика», 21-22 июня 2016 г./
Ульяновская ГСХА. – Ульяновск, 2016. – Ч.1. – С. 161 – 166.

4. Determinants of Albanian agricultural export: the gravity model
approach / Braha K., Qineti A., Cupak A., Lazorcakova E. // Agris On-line Papers
in Economics and Informatics. – 2017. – № 2. – P.3 – 21.

5. Cermak M. и
др. Price volatility modeling – wheat: GARCH model
application/ Cermak M., Malec K., Maitah M. // Agris On-line Papers in
Economics and Informatics. – 2017. – № 4. – P.15 – 24.

6. Vuckovic B. Causes of different profitability of agricultural sector
// Economics of Agriculture . – 2016. – Vol. 63, № 1. – P.123 – 141.

Reference

1. Solov’eva T. N., Musial A. B. Investment attractiveness of
agriculture // Bulletin of the Kursk state agricultural Academy, 2016, no. 8,
Pp. 14-18.

2. Stimulating the development of the regional agricultural economy
based on import substitution/ Tkachev S. I., Vasileva E. V., Petrova I. V.,
Kazakova L. V. / / Agrarian scientific journal. — 2016. — № 7. — Pp. 93-100.

3. Shashkova I. G. agro-industrial complex of the Ryazan region during
the implementation of the import substitution policy // Materials of the
all-Russian scientific and practical conference «Agricultural potential in
food supply systems: theory and practice», June 21-22, 2016/ Ulyanovsk
state agricultural Academy – — Ulyanovsk, 2016. — Part 1. — P. 161-166.

4. Determinants of Albanian agricultural export: the gravity model
approach / Braha K., Qineti A., Cupak A., Lazorcakova E. // Agris On-line
Papers in Economics and Informatics. – 2017. – № 2. – P.3 – 21.

6. Vuckovic B. Causes of different profitability of agricultural sector
// Economics of Agriculture . – 2016. – Vol. 63, № 1. – P.123 – 141.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10307

ТОЧЕЧНЫЙ
И ИНТЕРВАЛЬНЫЙ ПРОГНОЗ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ В АГРАРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА

POINT AND INTERVAL FORECAST
OF WAGES IN AGRICULTURAL PRODUCTION IN THE RUSSIAN FEDERATION DEPENDING ON MILK
PRODUCTION

Bayanova Olga
Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor, associate
Professor of accounting and Finance Department FSBEI HE Perm
SATU, c. Perm

Аннотация.
Научная
статья содержит методику и результаты исследования методом парной регрессии и
точечным и интервальным прогнозированием заработной платы в зависимости от
объемов производства молока. Цель исследования – провести регрессионный анализ
и спрогнозировать заработную плату в аграрном производстве в конкретной точке и
интервале. Метод исследования – парная регрессия, точечное и интервальное
прогнозирование; верификация результатов исследования – расчет ошибки
аппроксимации, область применения результатов – сельское хозяйство. Вывод:
среднее значение ошибки аппроксимации свидетельствует о хорошем подборе модели
к исходным данным; объем производства молока в точке 31 млн. тонн способен
обеспечить заработную плату в размере 28941,7 рублей; доверительный интервал
подтвердил наличие в нем данной точки.

Summary. The scientific article contains the methodology and results of the study by the method of pair regression and point and interval forecasting of wages depending on the volume of milk production. The purpose of the study is to conduct a regression analysis and forecast wages in agricultural production at a specific point and interval. Research method-pair regression, point and interval forecasting; verification of research results-calculation of the approximation error, the scope of the results – agriculture. Conclusion: the average value of the approximation error indicates a good selection of the model to the original data; the volume of milk production at the point of 31 million tons can provide a salary of 28941.7 rubles; the confidence interval confirmed the presence of this point in it.

Ключевые
слова: аграрное производство; заработная плата; производство
молока; парная регрессия; точечный и интервальный прогноз.

Keyword: agricultural production; wages; milk production; pair
regression; point and interval forecast.

Введение

Зависимость заработной
платы от результатов деятельности аграрного производства очевидна и
подтверждается активным использованием сдельной формы оплаты труда. При этом,
точечное и интервальное прогнозирование способно обеспечить информационные
потребности менеджмента при формировании стратегии предприятия. это
подтверждает актуальность исследования.

Экономические
исследования процесса импортозамещения сельскохозяйственной продукции в
условиях санкциональной экономики являются предметом исследования многих
ученых-экономистов как в Российской Федерации, так и за рубежом: Jambor A., Toth A.T., Koroshegyi D. дали оценку экспортной конкурентоспособности
сельскохозяйственной продукции Венгрии [5]; проблемы международной торговли продукцией
сельского хозяйства и ее сравнительные преимущества в Сербии вскрыли Kuzman B., Stegic M. и Subic J [6]; Esquivias M.A. обратил внимание на преимущества международной
торговли продукцией сельского хозяйства в провинции Восточная Ява [4]; Фролова
О.А. представила пути оптимизации факторов эффективного сельскохозяйственного
производства в условиях многоукладной аграрной экономики [3]; Кравченко Е.С. и
Суровцева Е.С. назвали государственную поддержку важным фактором эффективного
развития крестьянских (фермерских) хозяйств [2]; Борхунов Н.А., Родионова О.А. проанализировали затратный механизм
сельского хозяйства и выявили влияние на него структурных сдвигов [1].

Таким образом, решение
проблем импортозамещения в аграрном производстве является актуальным в
отечественной и международной научной среде.

Материалы и методы исследования

Проведем точечное и
интервальное прогнозирование показателей импортозамещения в Российской
Федерации и уровня заработной платы. Для этого с 95% вероятностью определим
размер среднемесячной номинальной начисленной
заработной платы работников организаций, если объем производства молока
составит 31 млн. тонн.

Вначале следует убедиться, что такой точки нет в исходных наблюдениях (таблица 1).

Точечный прогноз.

Если
примем прогнозное значение объема производства молока x = 31,то точечный прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы
работников организаций определяется по формуле:

y=a+b*x

где
y
-результативный признак
(среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников
организаций);

a — свободный член уравнения;

b — параметр уравнения, который показывает
изменение результативного признака при изменении фактора на единицу;

x — фактор (производство молока).

Для решения уравнения регрессии следует рассчитать значение параметра b по формуле:

Определение значений числителя и знаменателя произведем в рабочей таблице (таблица 2).

Определим значение параметра a.

Произведем расчет
регрессионного значения результативного признака.

Расчет ошибки аппроксимации производится по формуле:

Для определения ошибки аппроксимации составим таблицу (таблица 3).

Среднее значение ошибки
аппроксимации, равное 13,5%, означает хороший подбор модели к исходным данным.

Интервальный
прогноз.

Для
интервального прогнозирования найдем стандартную ошибку предсказываемого
значения среднемесячной номинальной начисленной
заработной платы работников организаций:

Для определения стандартной ошибки составим рабочую таблицу (таблица 4).

Предельная
ошибка прогнозируемой среднемесячной номинальной
начисленной заработной платы работников организаций составит:

∆y_p = t_{табл ·}m_yp= 2,57
* 6589,942 = 16936,15 рублей.

Доверительный
интервал прогнозируемой среднемесячной номинальной
начисленной заработной платы работников организаций составит:

y_p = 28941,7 ± 16936,15.

Результаты исследования

В
точке x
= 31
результативный признак определяется по формуле:

y_p = 23291,95 + 182,25 * 31
= 28941,7 рублей.

При
производстве молока в объеме 31 млн. тонн, получим значение среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников
организаций:

не меньше, чем y_p_min = 28941,7 – 16936,15 = 12005,55 рублей,

и не больше, чем y_p_max = 28941,7 + 16936,15 = 45877,85 рублей.

Выводы

Таким образом, исследование показателей импортозамещения и заработной
платы с использованием точечного и интервального прогнозирования показало
следующие результаты:

при производстве молока в объеме, равном 31 млн. тонн, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций составит 28941,7 рублей;
построенный доверительный интервал (от 12005,55 рублей до 45877,85 рублей) подтвердил наличие результата точечного прогноза среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в размере 28941,7 рублей.

Литература

1. Борхунов Н.А.,
Родионова О.А. Структурные сдвиги и их влияние на затратный механизм сельского
хозяйства // АПК: экономика, управление. – 2017. — № 6. – С. 25 – 32.

2. Кравченко Т.С.,
Суровцева Е.С. Государственная поддержка как фактор эффективного развития крестьянских (фермерских) хозяйств // Вестник
Российского государственного аграрного заочного университета. – Москва, 2016. —
№ 22 (27). – С. 55 – 62.

3. Фролова О.А. Оптимизации
факторов эффективного сельскохозяйственного производства в условиях
многоукладной аграрной экономики // Материалы
Всероссийской научно-практической конференции «Аграрный потенциал в системе
продовольственного обеспечения: теория и практика», 21-22 июня 2016 г./
Ульяновская ГСХА. – Ульяновск , 2016. – Ч.1
– С. 272 – 276.

4. Esquivias M.A. The change of comparative advantage of agricultural
activities in East Java within the context of ASEAN economic integration // Agris On-line Papers in Economics and
Informatics. – 2017. – № 1. – P.33 – 47.

5. Jambor A. и др. The Export Competiveness of Global Cocoa Traders/ Jambor
A., Toth A.T., Koroshegyi D. // Agris On-line Papers in Economics and
Informatics. – 2017. – № 3. – P.27 – 37.

6. Kuzman B. и др. Market oriented approach of revealed comparative
advantage in international trade/ Kuzman B., Stegic M., Subic J. // Economics
of Agriculture. – 2016. Vol. 63, — № 1. – Р. 247-260.

Reference

1. Borkhunov N. A., Rodionova O. A. Structural shifts and their
influence on the cost mechanism of agriculture // agro – industrial complex:
Economics, management. — 2017. – № 6. – Pp. 25-32.

2. Kravchenko T. S., Surovtseva E. S. State support as a factor of
effective development of peasant (farm) farms // Bulletin of the Russian state
agrarian correspondence University. — Moscow, 2016. — № 22 (27). – Pp. 55-62.

3. Frolova O. A. Optimization of factors of effective agricultural
production in the conditions of multi-layered agrarian economy / / Materials of
the all-Russian scientific and practical conference «Agricultural
potential in the food supply system: theory and practice», June 21-22,
2016/ Ulyanovsk state agricultural Academy – — Ulyanovsk, 2016. — Part 1-P.
272-276.

5. Jambor A. и др. The Export Competiveness of Global Cocoa Traders/ Jambor
A., Toth A.T., Koroshegyi D. // Agris On-line Papers in Economics and
Informatics. – 2017. – № 3. – P.27 – 37.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10306

ПАРНАЯ
РЕГРЕССИЯ И НУЛЕВАЯ ГИПОТЕЗА В АНАЛИЗЕ ПРОИЗВОДСТВА ОВОЩЕЙ В РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ

PAIR REGRESSION AND NULL
HYPOTHESIS IN STUDIES OF VEGETABLE PRODUCTION IN THE RUSSIAN FEDERATION

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department FSBEI
HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
В
научной статье представлена методика и результаты исследования валового сбора
овощей в Российской Федерации методом парной регрессии и выдвижения нулевой
гипотезы. Цель исследования – построить уравнение регрессии, повести
верификацию расчетов регрессионного значения результативного признака и
подтвердить (опровергнуть) нулевую гипотезу. Метод проведения анализа –
регрессионный анализ (парная регрессия), для верификации результатов определена
ошибка аппроксимации, выдвинута нулевая гипотеза по параметрам управления
регрессии и коэффициенту корреляции. Вывод: построена регрессионная модель
производства овощей, значение ошибки аппроксимации подтвердило отличный подбор
модели к исходным данным, нулевая гипотеза подтвердилась по параметру b,
значения параметра a и коэффициента корреляции
статистически значимы.

Summary. The scientific article presents the methodology and results of the study of the gross harvest of vegetables in the Russian Federation by the method of pair regression and the null hypothesis. The purpose of the study is to construct a regression equation, verify the calculations of the regression value of the resultant attribute, and confirm (refute) the null hypothesis. The method of analysis is regression analysis (pair regression). to verify the results, an approximation error was determined, and a null hypothesis was put forward based on the regression control parameters and the correlation coefficient. Conclusion: a regression model of vegetable production was built, the value of the approximation error confirmed the excellent selection of the model to the original data, the null hypothesis was confirmed by parameter b, the values of parameter a and the correlation coefficient are statistically significant.

Ключевые
слова: сельское хозяйство; валовой сбор овощей; парная регрессия
и корреляция; нулевая гипотеза; доверительный интервал.

Keyword: agriculture; gross vegetable harvest; pair regression
and correlation; null hypothesis; confidence interval.

Введение

Наращивание объемов отечественного
производства овощей находится в
приоритете задач Правительства Российской Федерации, позволяющее ускорить
процесс импортозамещения сельскохозяйственной продукции. Поэтому, проведение
анализа методом парной регрессии и построение регрессионной модели валового
сбора овощей является актуальным экономическим исследованием.

Перспективы развития
отрасли сельского хозяйства и обеспечение его эффективности являются
актуальными и дискуссионными среди отечественных и зарубежных
ученых-экономистов: Savic
L.,
Boskovic
G.
и Micic
V.
отметили производственный персонал и перспективы развития АПК Сербии на фоне
АПК других стран ЕС [4]; Viet
Van
Hoang,
Khai
Tien
Tran
и Binh
Van
Tu
дали оценку конкурентоспособности сельского
хозяйства Вьетнама с использованием ряда индексов сравнительного преимущества [5];
Zaharsky
T.,
Pokrivcak
J.
сделали сравнение эффективности факторов производства в сельском хозяйстве
стран Центральной и Восточной Европы [6]; перспективы развития
сельскохозяйственного производства в современных условиях выявили Сивак Е.Е.,
Волкова С.Н. и Герасимова В.В. [2]; Смагин Б.И. провел анализ функционирования
сельскохозяйственного производства на основе теории систем [3]; Антамошкина
Е.Н. представила результаты анализа эффективности агропродовольственной
политики на основе экономико-математического моделирования [1].

Таким образом, проблемы
повышения эффективности аграрного производства являются актуальными в
отечественной научной среде и на международном уровне.

Материалы и методы исследования

Исследование показателей производства овощей с использованием приема регрессионного анализа проводится по статистическим данным, представленным на сайте Росстата Российской Федерации (таблица 1).

Далее определимся с
результативным признаком и фактором:

результативный признак (y) — производство овощей;
фактор (х) — посевная площадь.

Расчет регрессионного значения результативного признака (объема производства овощей) произведем в таблице 2.

Уравнение регрессии

Определим ошибку аппроксимации (таблица 3).

Значение ошибки
аппроксимации, равное 1,3%, означает отличный подбор модели к исходным данным.

Далее выдвинем гипотезу
H₀ о статистически
незначимыхотличиях от нуля значений
показателей:

a = b
= r_xy=
0.

t_табл=
2,57 для числа степеней свободы df
= n
– 2 = 7 — 2 = 5

и α = 0,05.

Вначале определим случайную ошибку параметра m_a:

Для
расчета ошибки параметра m_a произведем
дополнительные расчеты (таблица 4).

Для расчета среднеквадратического отклонения по фактору используем формулу:

Составим вспомогательную таблицу по определению среднеквадратического отклонения фактора (таблица 5).

Среднеквадратическое отклонение фактора равняется 21,1.

Далее
определим случайную ошибку параметра m_b:

Затем
определим случайную ошибку параметра m_r:

Для определения
числителя необходимо рассчитать коэффициент детерминации. Коэффициент
детерминации равен квадрату коэффициента корреляции. Для расчета коэффициента
детерминации необходимо определить значение среднеквадратического отклонения по
результативному признаку используем формулу:

Составим вспомогательную
таблицу по определению среднеквадратического отклонения результативного
признака (таблица 6).

По данным таблицы 6
среднеквадратическое отклонение по результативному признаку составит 385,4.

Напомним расчет коэффициента
корреляции:

Коэффициент
детерминации показывает вариацию результативного признака, объясняемую
фактором.

В завершение сделаем вычисление
значения t-
критерия Стьюдента:

Табличное значение на
пяти процентном уровне значимости (α = 0,05) при числе степеней свободы равное 5
(n
– 2) t_табл= 2,57.

По параметру a и коэффициенту корреляции фактические значенияt—статистики
превышают табличное значение. По параметруb фактические значенияt—статистики
меньше табличного значения, так как имеет отрицательное значение.

Результаты исследования

Определим предельную
ошибку для каждого параметра:

∆a = T табл · m_a=
2,57 · 2235,9 = 5746,26;

∆b
= T
табл · m_b=
2,57 * 4 = 10,28.

Доверительный интервал
по параметру а:

γ_a = a ± ∆a = ± 5746,26;

γ_a

min = 21981,73 – 5746,26 = 16235,47;

γ_a

max = 21981,73 + 5746,26 = 27727,99.

Доверительный интервал
по параметру b:

γ_b
= b
± ∆b = ± 10,28;

γ_b_min = — 15,885 – 10,28 = —
26,165;

γ_b_max = — 15,885 + 10,28 = — 5,605.

Нулевая гипотеза
подтверждается только по параметру b.
Значения параметра a и
коэффициента корреляции статистически значимы.

Выводы

Таким образом, рост объема производства овощей на 75,7 % сопряжен со
снижением посевных площадей, а на долю
неучтенных в модели факторов приходится (1 – 0,757) 24,3 %.

Анализ верхней и нижней
границ (γ_a_max иγ_a_min; γ_b_max и γ_b_min) доверительных
интервалов свидетельствует о том, что с вероятностью 0,95 (p = 1
– α):
параметрa и коэффициент
корреляции, находясь в указанных
границах, не принимают нулевых значений и существенно отличаются от нуля.

Литература

1. Антамошкина Е.Н.
Анализ эффективности агропродовольственной политики на основе
экономико-математического моделирования // Региональные проблемы преобразования
экономики. – 2016. — № 10. – С. 46 – 54.

2. Сивак Е.Е. и др. Перспективы
развития сельскохозяйственного производства в современных условиях/ Сивак Е.Е.,
Волкова С.Н., Герасимова В.В.. – Курск, 2017. – 190 с.

3. Смагин Б.И. Анализ
функционирования сельскохозяйственного производства на основе теории систем//
Развитие сельскохозяйственной кооперации/ Мичуринский государственный аграрный
университет. – г. Мичуринск, 2016. — № 10. – С. 104 – 108.

4. Savic L. и
др. Serbian agro-industry-potentials and perspectives/
Savic L., Boskovic G., Micic V. // Economics of Agriculture. – 2016. Vol. 63, —
№ 1. – Р. 107-122.

5. Viet Van Hoang и др. Assessing the Agricultural Competitive Advantage bu
the RTA index: A Case Study in Vietnam / Viet Van Hoand, Khai Tien Tran, Binh
Van Tu // Agris On-line Papers in Economics and Informatics. – 2017. — № 3. – Р. 15-26.

6. Zahorsky T., Pokrivcal J. Assessment of the agricultural performance
in Central and Eastern European countries // Agris On-line Papers in Economics
and Informatics. – 2017. – № 1. – P.113 – 123.

Reference

1. Antamoshkina E. N. Analysis of the effectiveness of agri-food policy
based on economic and mathematical modeling / / Regional problems of economic
transformation. — 2016. — no. 10. — Pp. 46-54.

2. Sivak E. E. et al. Prospects for the development of agricultural
production in modern conditions/ Sivak E. E., Volkova S. N., Gerasimova V.
V.-Kursk, 2017. — 190 p.

3. Smagin B. I. Analysis of agricultural production functioning on the
basis of systems theory// Development of agricultural cooperation / Michurinsk
state agrarian University. — Michurinsk, 2016. — № 10. — Pp. 104-108.

4. Savic L. и
др. Serbian agro-industry-potentials and perspectives/
Savic L., Boskovic G., Micic V. // Economics of Agriculture. – 2016. Vol. 63, —
№ 1. – Р. 107-122.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10305

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ОКАЗЫВАЮЩИХ ВЛИЯНИЕ НА ПРОИЗВОДСТВО ОВОЩЕЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ECONOMETRIC STUDY OF FACTORS
INFLUENCING VEGETABLE PRODUCTION IN THE RUSSIAN FEDERATION

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department FSBEI HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
Научная
статья содержит методику и результаты эконометрического исследования влияния
факторов на объемы производства овощей в Российской Федерации. Цель
исследования – выявить влияние факторов на изменение объемов производства
овощей для обеспечения информационных потребностей управления. Методом
проведения исследования является множественная регрессия и корреляция:
определены коэффициенты множественной корреляции, показана матрица
коэффициентов, построена двухфакторная модель, определено регрессионное
значение результативного признака, проведена верификация результатов
исследования с помощью ошибки аппроксимации. Вывод — выявлена тесная связь
между результативным признаком и факторами; рост урожайности овощей сгладил
негативное влияние сокращения посевных площадей на изменение объемов
производства овощей.

Summary. The scientific article contains the methodology and
results of an econometric study of the influence of factors on the volume of
vegetable production in the Russian Federation. The purpose of the study is to
identify the influence of factors on changes in the volume of vegetable
production to meet the information needs of management. Method
of the study is multiple regression and correlation: determination of the coefficient
of multiple correlation, shows a matrix of coefficients built two-factor model,
the regression determined value of the effective feature, the verification of
the research results with errors of approximation. Conclusion-a
close relationship between the effective feature and factors was revealed; the
increase in vegetable yield smoothed out the negative impact of the reduction
in acreage on the change in vegetable production volumes.

Ключевые
слова: аграрное производство; производство овощей; множественная
регрессия и корреляция; матрица коэффициентов.

Keyword: agricultural production; vegetable production;
multiple regression and correlation; coefficient matrix.

Введение

Производство овощей в
Российской Федерации является приоритетным направлением развития аграрного
производства, позволяющем обеспечить продовольственную безопасность страны.
Поэтому проведение эконометрического исследования факторов, оказывающих влияние
на валовой сбор овощей, является актуальным.

Эконометрические
исследования и моделирование процессов обеспечения роста производства
сельскохозяйственной продукции являются актуальными в научной среде. В активных
дискуссиях принимали участие многие отечественные и зарубежные
ученые-экономисты: результаты математического моделирования перспектив
устойчивого развития сельскохозяйственных регионов Украины представили Tymosenko M. и Golovach K. [6]; потенциал АПК и перспективы
его развития в Сербии выявили Milanovic
M.R., Stefanovic S. и Dimitrijevic B. [5]; обратили внимание на степень
доступности данных для проведения анализа состояния аграрного сектора Чехии Jarolimek J. и Martinec R. [4]; Зубарева И.Ю. выявила
приоритетные направления реализации государственной программы развития АПК в
Тюменской области [2]; результаты региональной практики разработки и реализации
стратегических программ представил Московский Н.В. [3]; Асриянц К.Г. и
Багавудинова К.Б. дали оценку эффективности реализации целевых программ
развития АПК региона [1].

Таким образом, исследование
инструментов повышения эффективности деятельности в аграрном производстве
являются актуальными среди отечественных и зарубежных ученых.

Материалы и методы исследования

Информационный этап построения эконометрической модели производства овощей в Российской Федерации представлен статистическими данными о производстве овощей, посевной площади и урожайности, заимствован на официальном сайте Росстата Российской Федерации. Данные информационного этапа представлены в таблице 1.

Представленные
статистические данные используем для определения результативного признака и
факторов:

y
– результативный
признак: производство овощей;

х₁ –фактор: посевная площадь;

х₂ –фактор: урожайность.

Рассчитаем коэффициент множественной корреляции. Для того, чтобы определить значения числителя и знаменателя в формулах расчета коэффициента множественной корреляции составим вспомогательную таблицу (таблица 2).

Произведем расчет коэффициента корреляции для выявления тесноты связи между результативным признаком и первым фактором:

Значение коэффициента
множественной корреляции между результативным признаком и первым фактором
показало тесную, но обратную связь между производством овощей и посевной
площадью.

На следующем этапе
рассчитаем коэффициент множественной корреляции для выявления тесноты связи
между результативным признаком и вторым фактором:

Значение коэффициента
множественной корреляции между результативным признаком и вторым фактором
показало прямую и тесную связь между производством овощей и урожайностью.

Далее следует
рассчитать коэффициент множественной корреляции по выяснению тесноты связи
между факторами, оказывающими влияние на результативный признак:

Полученное значение
коэффициента множественной корреляции показало обратную и при этом тесную связь
между посевной площадью и урожайностью.

Результаты исследования

Коэффициенты множественной корреляции следует сгруппировать в форме матрицы (таблица 3).

Завершим исследование
расчетом совокупного коэффициента корреляции по определению тесноты связи между
результативным признаком и факторами:

Далее проведем регрессионный анализ методом множественной регрессии и корреляции. Множественная регрессия с использованием двух факторов выражается моделью:

где а – свободный член
уравнения,

b₁
и b₂
– коэффициенты уравнения множественной регрессии (параметры уравнения
регрессии), показывающие, на сколько единиц в среднем изменится результативный
признак при изменении фактора на одну единицу.

Определение параметров уравнения множественной регрессии произведем с использованием системы уравнений:

Далее подставим в систему уравнений данные вспомогательной таблицы:

Для определения
параметров уравнения множественной регрессии используем метод Гаусса. По
результатам расчета получаем значения параметров:

Сделаем проверку по
каждому году исследования:

Произведем расчет ошибки аппроксимации (таблица 4).

Значение
ошибки аппроксимации, равное 0,5%, свидетельствует об отличном подборе модели к
исходным данным.

Выводы

Полученное значение
совокупного коэффициента множественной корреляции подтверждает наличие тесной
связи между производством овощей, посевной площадью и урожайностью.
Существенное влияние на значение совокупного коэффициента множественной
корреляции оказала обратная и тесная связь между производством овощей и посевной
площадью, а также обратная тесная связь между посевной площадью и урожайностью.

Полученные значения
параметров модели позволили определить регрессионное значение результативного
признака. Расчет ошибки аппроксимации показал, что регрессионные значения объема
производства овощей отличаются от фактических в среднем на 0,5%.

Литература

1. Асриянц К.Г.,
Багавудинова К.Б. Оценка эффективности реализации целевых программ развития АПК
региона // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2016. — № 12. – С.
39 – 48.

2. Зубарева Ю.В. Приоритетные
направления реализации государственной программы развития АПК в Тюменской
области // Агропродовольственная политика России. – 2016. — № 11. – С. 10 – 12.

3. Московский Н.В.
Региональная практика разработки и реализации стратегических программ // Агропродовольственная политика России. –
2016. — № 9. – С. 26 – 29.

4. Jarolimek J., Martinec R. Fnalysis of open data availability in Czech
Republic agrarian sector // Agris On-line Papers in Economics and Informatics.
– 2016. – № 3. – P.57 – 67.

5. Milanovic M.R. Agrarian potentials in the reindustrialization of
Serbia – import of inputs and the opportunity costs of development // Economics
of Agriculture. – 2016. Vol. 63, — № 1. – Р. 143-158.

6. Tymoseenko M., Golovach K. Modeling of the prospects for sustainable
development of agricultural territories by the Bayesian networks // Management
Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development. – 2018.
Vol. 40, — № 2. – Р. 263-273.

Reference

1. Asriyants K. G., K. B. Bagaudinova assessment of the effectiveness of
implementation of targeted programs of agricultural development of the region
// Regional problems of transformation of the economy. – 2016. — No. 12. – P.
39 – 48.

2. Zubareva Priority directions of implementing the state program of
agricultural development in Tyumen region // agricultural and food policy of
Russia. – 2016. — No. 11. – S. 10 – 12.

3. Moscow N. In. Regional practice development and implementation of
strategic programs // agricultural and food policy of Russia. – 2016. No. 9. –
S. 26 – 29.

4. Jarolimek J., Martinec R. Fnalysis of open data availability in Czech
Republic agrarian sector // Agris On-line Papers in Economics and Informatics.
– 2016. – № 3. – P.57 – 67.

Московский экономический журнал 5/2020

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10304

АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И УРОВНЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ РАБОТНИКОВ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА

ANALYSIS OF DEPENDENCE OF
ACTIVITY RESULTS AND LEVEL OF WAGES OF AGRICULTURAL WORKERS

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department FSBEI
HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
В
научной статье проведено эконометрическое исследование зависимости заработной
платы от результативности деятельности аграрного производства: представлены
методика анализа и результаты исследования. Цель исследования – представить
методику анализа и выявить наличие (отсутствие) зависимости показателей
заработной платы от прибыли. Метод проведения анализа – регрессионный и корреляционный
анализ (парная регрессия и корреляция), расчет ошибки аппроксимации, выдвижение
(опровержение) нулевой гипотезы, построение доверительного интервала; область
применения результатов – сельское хозяйство. Вывод – выявлена тесная связь
между экономическими показателями, свидетельствующая о том, что рост прибыли приводит к росту заработной платы;
влияние на результативный признак выбранного фактора подтверждает значение
коэффициента детерминации, свидетельствующее об охвате вариации фактором
результативного признака на 85,7%; отвергнута нулевая гипотеза.

Summary. The scientific article carried out an econometric study of the dependence of wages on the performance of agricultural production: the methodology of analysis and the results of the study are presented. The purpose of the study is to present the methodology of analysis and to identify the presence (absence) of dependence of wage indicators on profits. Analysis method — regression and correlation analysis (pair regression and correlation), calculation of approximation error, extension (refutation) of zero hypothesis, construction of confidence interval; The scope of the results is agriculture. Conclusion — A close link between economic indicators has been identified, indicating that rising profits lead to higher wages; Influence on the effective characteristic of the selected factor confirms the value of the determination coefficient, which indicates the coverage of variation of the effective characteristic factor by 85.7%; the null hypothesis is rejected.

Ключевые
слова: сельское хозяйство; заработная плата; прибыль
организаций; парная регрессия и корреляция; доверительный интервал.

Keyword: agriculture; salary; profit of the organizations; paired
regression and correlation; confidential interval.

Введение

Результаты деятельности
предприятий аграрного производства напрямую положительно влияют на размеры
материального стимулирования работников. Кроме того, стабильность работодателя
позволяет обеспечить сохранность рабочих мест. Поэтому, проведение исследования
зависимости заработной платы от изменения прибыли организаций является
актуальным.

Проблемы обеспечения
прибыльности и роста заработной платы являются дискуссионными среди многих
отечественных и зарубежных
ученых-экономистов: Zahorsky
T.
и Pokrivcak J. провели анализ влияния факторов,
оказывающих влияние на эффективность производства в сельском хозяйстве стран
Центральной и Восточной Европы [6]; Tymosenko M. и
Golovach
K.
с помощью инструментов математического моделировния выявили перспективы
устойчивого развития сельскохозяйственных регионов Украины [5]; Milanovic M.R. акцентировал внимание на огромном
потенциале АПК в деле реиндустриализации в Сербии [4]; Котомина М. провела
сравнительный анализ влияния развития сельскохозяйственной кооперации на
качество жизни сельского населения [1]; Смирных С.Н., Потапцева Е.В.,
Хмельницкая З.Б., Сарабский А.А. раскрыли региональную специфику создания
высокопроизводительных рабочих мест в сельском хозяйстве [2]; Семин А.Н. вскрыл
проблемы организации оплаты сельскохозяйственного труда в условиях низкой
доходности отрасли [3].

Таким образом, проблемы
повышения заинтересованности работников и повышения эффективности деятельности
в аграрном производстве являются актуальными в отечественной научной среде и на
международном уровне.

Материалы и методы исследования

Эконометрическое исследование зависимости показателей прибыли и заработной платы проводится на основании статистических показателей, полученных на сайте Росстата Российской Федерации (таблица 1).

Для начала определимся
с результативным признаком и фактором:

результативный признак – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций;
фактор — сумма прибыли.

Произведем расчет регрессионного значения результативного признака (таблица 2).

Уравнение регрессии

Определим ошибку аппроксимации (таблица 3).

Выдвигаем гипотезу H₀ о статистически
незначимыхотличиях от нуля значений
показателей:

a = b
= r_xy=
0.

t_табл=
2,57 для числа степеней свободы df
= n
– 2 = 7 — 2 = 5

и α = 0,05.

Шаг 1. Определим случайную ошибку параметра m_a:

Для определения ошибки параметра m_a составим рабочую таблицу (таблица 4).

В таблице 5 напомним расчет среднеквадратического отклонения фактора.

Шаг 2. Определим
случайную ошибку параметра m_b:

Шаг 3. Определим
случайную ошибку параметра m_r:

Для определения
числителя необходимо рассчитать коэффициент детерминации. Коэффициент
детерминации равен квадрату коэффициента корреляции. Напомним расчет
коэффициента корреляции:

Коэффициент
детерминации показывает вариацию результативного признака, объясняемую
фактором.

Шаг 3. Вычисление
значения t—
критерия Стьюдента:

По параметрам a иb
фактические значенияt—статистики
превышают табличное значение. По коэффициенту корреляции фактические значенияt—статистики превышают
табличное значение.

Результаты исследования

Определим предельную
ошибку для каждого параметра:

∆a = T табл · m_a=
2,57 · 3504,17 = 9005,72;

∆b
= T
табл · m_b=
2,57 * 271,7 = 698,27.

Доверительный интервал
по параметру а:

γ_a = a ± ∆a = 10011,82
± 9005,72;

γ_a

min = 10011,82 – 9005,72 = 1006,1;

γ_a

max = 10011,82 + 9005,72 = 19017,54.

Доверительный интервал
по параметру b:

γ_b
= b
± ∆b = 1490,8
± 698,27;

γ_b_min = 1490,8 – 698,27 = 792,53;

γ_b_max = 1490,8 + 698,27 = 2189,07.

Нулевая гипотеза: по параметру a отклоняется; по параметру b отклоняется; по коэффициенту корреляции отклоняется. Значения параметров a и b, а также коэффициента корреляции статистически значимы.

Выводы

Таким образом, рост среднемесячной номинальной начисленной заработной платы
работников организаций на 85,7 % сопряжен с ростом прибыли, а на долю неучтенных в модели факторов
приходится (1 – 0,857) 14,3 %.

Анализ верхней и нижней
границ (γ_a_max иγ_a_min; γ_b_max и γ_b_min) доверительных
интервалов свидетельствует о том, что с вероятностью 0,95 (p = 1
– α):
параметрыa и b, а
также коэффициент корреляции, находясь
в указанных границах, не принимают нулевых значений и существенно отличаются от
нуля.

Литература

1. Котомина М. Качество
жизни сельского населения в регионах России и его связь с уровнем развития
сельскохозяйственной кооперации // Международный сельскохозяйственный журнал. –
2017. — № 1. – С. 30 – 42.

2. Региональная
специфика создания высокопроизводительных рабочих мест в сельском хозяйстве /
Смирных С.Н., Потапцева Е.В., Хмельницкая З.Б., Сарабский А.А. // Аграрный
вестник Урала. – 2016. — № 10. – С. 109 – 118.

3. Семин А.Н. Проблемы
организации оплаты сельскохозяйственного труда в условиях низкой доходности
отрасли // Агропродовольственная политика России. – 2016. — № 9. – С. 76 – 79.

4. Milanovic M.R. Agrarian potentials in the reindustrialization of
Serbia – import of inputs and the opportunity costs of development // Economics
of Agriculture. – 2016. Vol. 63, — № 1. – Р. 143-158.

5. Tymoseenko M., Golovach K. Modeling of the prospects for sustainable
development of agricultural territories by the Bayesian networks // Management
Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development. – 2018.
Vol. 40, — № 2. – Р. 263-273.

Reference

1. Kotomina M. Quality of life of the rural population in the regions of
Russia and its connection with the level of development of agricultural
cooperation//International Agricultural Journal. — 2017. — № 1. — P 30 — 42.

2. Regional specifics of creation of high-productivity jobs in
agriculture/Smyrny S.N., Potaptseva E.V., Khmelnitskaya Z.B., Sarabsky
A.A.//Agrarian Gazette of the Ural. — 2016. — № 10. — P 109 — 118.

3. Semin A.N. Problems of organization of agricultural labor
remuneration in conditions of low profitability of the industry//Agri-food
policy of Russia. — 2016. — № 9. — S. 76 — 79.

Московский экономический журнал 5/2020

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10303

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ЦЕЛЕВАЯ
ПРОГРАММА УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ЛЕСНОГО ХОЗЯЙСТВА ВО ВЬЕТНАМЕ

CURRENT TRENDS AND TARGET
PROGRAM FOR SUSTAINABLE FORESTRY DEVELOPMENT IN VIETNAM

Чан Тхи Тхань Нга, аспирант кафедры экономики, учёта и анализа хозяйственной деятельности, Институт Лесного бизнеса и инноватики, Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета имени С.М. Кирова, e-mail: trannganv@gmail.com

Лабудин Александр Васильевич, д.э.н., профессор, кафедры экономики, учёта и анализа хозяйственной деятельности, Институт Лесного бизнеса и инноватики, Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета имени С.М. Кирова, e-mail: labudin59@mail.ru

Нгуен
Ван Туан, д.э.н, доцент,
преподаватель Национального университета лесоводства, г. Ханой (Вьетнам), e-mail: tuanvannguyen@mail.ru

Tran Thi Thanh Nga, Post-graduate student of the Department of Economics, Accounting
and Analysis of Economic Activities, Institute of Forest Business and
Innovation, of St. Petersburg State Forest Technical University named after
S.M. Kirov

Alexander Vasilievich
Labudin, Doctor of Economy
Sciences, Professor of the Department of Economics,
Accounting and Analysis of Economic Activities, Institute of Forest Business
and Innovation, of St. Petersburg State Forest Technical University named after
S.M. Kirov

Nguyen Van Tuan, Doctor of Economy, Associate Professor of Vietnam National
University of Forrestry, e-mail: tuanvannguyen@mail.ru

Аннотация. Одной из важнейших макроэкономических задач,
стоящих перед обществом на каждом этапе развития, является повышение
эффективности производственной деятельности народного хозяйства. В настоящее
время в русле развития рыночной экономики Вьетнама, все более интегрирующей в
мировую экономику, лесохозяйственные предприятия Вьетнама также предпринимают
активные меры для комплексного развития и обновления своей деятельности.
Несмотря на то, что Вьетнам находится в одной географической зоне, его климат
отличается разнообразием. Поэтому и лесные массивы на севере страны очень
отличаются по своей структуре от лесов южного Вьетнама. В этой статье я хотела
бы показать это разнообразие на примере рассмотрения деятельности двух лесопромышленных
зон, расположенных в разных частях Вьетнама, на севере и на юге страны,
необходимо принять меры для развития производства и повышения эффективности
производства и бизнеса лесохозяйственным предприятиям Вьетнама.

Summary. One of the most important macroeconomic tasks facing
society at every stage of development is to improve the efficiency of
production activities of the national economy. Currently, in line with the
development of the market economy of Vietnam, which is increasingly integrating
into the world economy, forestry enterprises in Vietnam are also taking active
measures for the comprehensive development and renewal of their activities.
Despite the fact that Vietnam is located in the same geographical area, its climate
is very diverse. Therefore, the forests in the North of the country are very
different in their structure from the forests of South Vietnam. In this
article, I would like to show this diversity by examining the activities of two
forestry zones located in different parts of Vietnam, in the North and in the
South of the country, it is necessary to take measures to develop production
and improve the efficiency of production and business of forestry enterprises
in Vietnam.

Ключевые слова: Лесное предприятие Вьетнама, эффективность деятельности предприятий, тенденции развития предприятий. эффективности, предприятие Вьетнама.

Key words: Vietnam Forest enterprise, enterprise performance,
enterprise development trends. efficiency, the enterprise of Vietnam.

В реальных условиях на этот процесс влияют многие факторы. Лесопромышленный
комплекс Вьетнама сейчас идёт по пути динамичного развития, но так было не
всегда. Ранее, во времена господства французских колонизаторов никто и не
задумывался о сохранении и преумножении природных богатств занятой ими
территории. Они безрассудно распоряжались как людскими ресурсами, так и лесами
– являющимися национальным богатством вьетнамского народа. Только в 1943 году
французский лесовод Моран произвёл учёт площадей Вьетнама и зафиксировал, что площади,
покрытые лесами включают 14359 тыс. га, что составляет 43,7% всей территории
страны. Не только французы, но и пришедшие после них американцы нанесли
огромный ущерб лесным богатствам Вьетнама.

На севере леса были сильно разрежены рудниками, в которых добывались
полезные ископаемые, а на юге страны очень многие лесные массивы были
подвержены бесконечным бомбардировкам американской авиации с применением
химических веществ типа дефолиант орандж. Всё это самым негативным образом
повлияло и до сих пор продолжает влиять на состояние лесов во Вьетнаме. После
освобождения севера страны и образования Демократическая Республика Вьетнам
(ДРВ) перед молодой республикой встал вопрос о всестороннем изучении и
рациональном использовании природных ресурсов.

В то время руководство молодой республики прекрасно понимало необходимость
проведения мер, содействующих естественному возобновлению лесного полога,
реконструкции насаждений. Одним из решающих факторов эффективного развития
экономики страны встал вопрос изучения и оценки природных ресурсов. Для этого
был разработан Генеральный план развития и размещения производительных сил,
опирающихся исключительно на свои собственные природные ресурсы. В связи с этим
было принято решение о применении исключительных мер для восстановления лесов и
создания стабильного фонда.

В настоящее время во Вьетнаме лесами занято 14 415 381 га всех площадей, из
которых естественные леса составляют 10 236 415 га; 4 178 966 га насаженного
леса. Национальный лесной покров достигает 41,45% всей территории страны. По
цели использования леса делятся на 3 типа:

производственные составляют 6 765 936 га (около 50,21%)
защитные составляют 4,567,106 га (около 33,89%)
специального назначения составляют 2141324 га (около 15,89%) [1].

По форме управления леса распределяются на 4 категории: Государственные
советы по управлению лесами (леса специального назначения и защитные леса) 37,33%;
лесохозяйственных предприятия 13,47%; домохозяйства — 21,83%; местные общины и
органы местного самоуправления 26,83%. Система лесохозяйственного производства
во Вьетнаме представлена различными типами предприятий: леспромхозы,
лесничества, кооперативы, лесные фермы, домашние хозяйства и т.д.

Историю развития вьетнамских лесохозяйственных
предприятий можно разделить на следующие этапы:

1. Леспромхозы периода войны за национальное
освобождение страны 1958 — 1975 год: в условиях военного времени основной
задачей, стоящей перед государственным лесохозяйственным предприятием было
реализовать план по использованию древесины и лесохозяйственной продукции для
удовлетворения потребностей армии и оборонной промышленности Вьетнама, а также
для обеспечения жизни населения. К 1975 году на севере страны уже насчитывалось
198 государственных лесохозяйственных предприятий, которые внесли весомый вклад
в борьбу сопротивления агрессорам за спасение страны, и поддержку тыла [3].

2. Период экономического восстановления после
войны 1976 — 2003 год: после воссоединения страны в 1975 году в южных
провинциях продолжали создаваться и развиваться государственные
лесохозяйственные предприятия, которые в этот период действуют в рамках механизма
централизованного планирования. В этот период в стране насчитывалось 413
государственных лесохозяйственных предприятий, появились новые формы
организации лесного хозяйства, такие как Союз промышленных лесных предприятий,
Союз лесных предприятий и т.д [3].

3. Инновационный этап 2003 — 2016 год: в этот
период государственные лесохозяйственные предприятия были преобразованы в
лесохозяйственные компании, чтобы они могли управлять своим бизнесом в рамках
рыночного механизма. В 2011 году во Вьетнаме был разработан новый план развития
и защиты лесов в сочетании с реструктуризацией лесного хозяйства. В
соответствии с ним к 2013 году в стране насчитывалось 139 лесохозяйственных
предприятий, которые были преобразованы в ООО (общества с ограниченной
ответственностью), а также 3 АО (акционерные общества). Оставшиеся
государственные лесохозяйственные предприятия были преобразованы в отделы
управления лесами (некоммерческие единицы) либо распущены [2];[6].

4. С 2016 года во Вьетнаме началось осуществление Целевой программы устойчивого развития лесного хозяйства на период с 2016 по 2020 годы. С учётом определённых проблем и трудностей, с которыми сталкивается лесная промышленность Вьетнама в последнее время, данная программа определяет цели, задачи и основные направления развития лесного хозяйства, а именно использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов, механизмы реализации мероприятий, намеченных на повышение эффективности их деятельности. Реализация Программы направлена на формирование условий социально-экономического развития Вьетнама в части обеспечения инновационного уровня использования и воспроизводства лесов при условии сохранения их глобальной значимости.

Лесохозяйственные предприятия в последние годы вносят весомый вклад в развитие лесохозяйственного производства и предпринимательскую деятельность, обеспечивая спрос на древесину и лесоматериалы, защищая и развивая лесные ресурсы, а также важный вклад в социально-экономическое развитие горных сельских районов, что содействует социальной стабильности и поддержанию национальной обороны и безопасности.

Несмотря на имеющиеся положительные стороны проведенных преобразований,
существуют также и отрицательные. Лесохозяйственные компании продолжают
сталкиваться с трудностями и недостатками в своей производственной и
коммерческой деятельности, включающими в себя низкую эффективность производства
и бизнеса. Деятельность многих лесохозяйственных компаний является убыточной,
что обуславливает низкий уровень заработной платы работников. Распространена
ситуация потери лесных ресурсов, особенно естественных лесов. Квалификация
управленческого и административного персонала лесохозяйственных компаний ещё не
соответствует требованиям. Наличные фонды и технические средства
лесохозяйственных программ не соответствуют современным требованиям ведения
хозяйства. В связи с чем имеют очень низкую инвестиционную привлекательность в
лесохозяйственном секторе. К наиболее существенным, сдерживающим эффективное
управление проблемам, относятся:

недостаточная точность оценки лесоресурсов потенциала
низкий уровень использования современных информационных технологий в лесном хозяйстве.

Необходимо отметить, что лесохозяйственные предприятия Вьетнама в разных
регионах имеют свои особенности производства и бизнеса. Основной особенностью лесохозяйственных
предприятий на севере страны является развитие небольших лесопосадок,
используемых в качестве сырья для бумажной промышленности и производства
искусственных плит. В настоящее время на этих лесохозяйственных предприятиях в
основном созданы стабильные лесные бизнес-циклы и реализуется относительно
стабильная производственная и хозяйственная деятельность.

Главной особенностью лесохозяйственных предприятий на юге Вьетнама является
внедрение в действие Целевой программы устойчивого развития, которая направлена
на формирование условий социально-экономического развития Вьетнама в части
обеспечения инновационного уровня использования и воспроизводства лесов при
условии сохранения их глобальной значимости, управление естественными
производственными лесными ресурсами многих районов.

Ниже приведены данные о производственной деятельности
в двух лесохозяйственных предприятий Вьетнама, расположенных в двух различных
регионах страны.

Первое предприятие – это Общество с ограниченной
ответственностью «Иен Лап» (провинция Фу Тхо) является типичным
лесопромышленным предприятием, расположенным в севере страны. Оно занимает
небольшую площадь (2497 га), со 100% посаженных лесов. Компания занимается
заготовкой мелкой древесины для обеспечения целлюлозной промышленности, в
основном с использованием 2 основных видов растений, акации и эвкалипта, с
7-летним циклом деловой активности. Средний объем заготавливаемой древесины
составляет около 120 куб.м. /га.

Второе предприятие — это Общество с ограниченной ответственностью «Конг Плонг» (провинция Зья Лай), которое тоже является типичным лесохозяйственным предприятием на юге страны. Оно занимает большую площадь (64 083 га) с 42 285 га естественных лесов и 2 508 га насаженных лесов. В настоящее время данная компания проводит политику сохранения защиты естественных лесов согласно современной Целевой программе государства (через фонд экологических услуг для лесов) и насаждения новых лесов. Информация, представленная в таблице является наглядным показателем того, как сильно отличаются результаты двух лесохозяйственных предприятий во всех сферах деятельности.

В последние годы вьетнамские лесохозяйственные предприятия сталкиваются со
следующими проблемами:

Трудности в привлечении инвестиций в развитие производства и бизнеса. Малым и средним лесохозяйственным предприятиям часто трудно мобилизовать капитал для расширения производства и инвестировать его в интенсивное воспроизводство лесного фонда и восстановления лесов, улучшение породного состава лесных насаждений, для повышения продуктивности посаженных лесов. В связи с чем лесохозяйственные предприятия вынуждены брать кредиты у банков по высоким процентным ставкам, на которые не распространяются льготы.
Трудности на рынке потребления лесохозяйственной продукции. Большинство лесохозяйственных предприятий, работающих на лесных плантациях во Вьетнаме, торгуют быстрорастущей мелкой древесиной для обеспечения нужд целлюлозной промышленности, а также занимаются экспортом древесной стружки и щепы. Из-за жёсткой конкуренции на рынке лесохозяйственной продукции цены на древесные материалы имеют тенденцию к снижению.
Текущая структура лесоматериалов во вьетнамских лесохозяйственных предприятиях не соответствует рыночному спросу. Большинство лесохозяйственных предприятий сосредоточено на выращивании небольших быстрорастущих деревьев с короткими циклами воспроизводства для быстрого извлечения капитала для относительно ограниченного внутреннего рынка. Между тем спрос на крупную древесину для мебели (отечественной и экспортной) очень высок. Согласно данным Главного Управления Лесного Хозяйства Вьетнама, каждый год Вьетнам вынужден импортировать около 2,5 млн. кубометров крупной древесины для обслуживания мебельной промышленности, в то время как внутренние источники удовлетворяют потребности только на 20%.
Естественные леса лесохозяйственных предприятий в настоящее время полностью закрыты, невозможность эксплуатации является большой трудностью для лесохозяйственных предприятий. Деятельность лесохозяйственных предприятий в естественных лесных массивах – это просто защита лесов без каких-либо доходов от деловой активности. Только те леса, которые находятся в водосборном бассейне гидроэнергетического водохранилища, имеют право на небольшую компенсацию для защиты лесов из Фонда оплаты лесных экологических услуг (от 13,043 до 19,565 долларов США/ га / год).
Поскольку большинство лесохозяйственных предприятий расположены в отдаленных горных районах, возникают ощутимые трудности в привлечении рабочей силы. Возникают дополнительные расходы на производство и жизнь (например, транспортные расходы, расходы на строительства лагерей, расходы на оснащение дорог для обслуживания производства) и т.д., кроме того проблема механизации производства в горных районах Вьетнама также очень сложна и затратна.
Низкий уровень оплаты труда специалистов и отсутствие жилья отрицательно сказывается на привлекательности профессии. Рабочие, занятые в лесохозяйственных предприятиях часто имеют низкий доход, культурная и духовная жизнь отсутствует, поэтому возникают большие трудности с привлечением рабочей силы.

Для развития производства и повышения эффективности производства и бизнеса
лесохозяйственным предприятиям необходимо предпринять следующие меры:

Необходимо скорректировать структуру лесохозяйственных культур, сместив акцент с выращивания быстро растущих небольших деревьев к выращиванию крупных древесных пород для удовлетворения как внутреннего спроса на древесину, так и для обеспечения возможности экспорта продукции мебельной промышленности. Постепенно сдвигая структуру лесопосадок в этом направлении, лесохозяйственные предприятия получат возможность расширить рынок, увеличить выручку и прибыль, на основе чего повысить эффективность производства и бизнеса.
Необходимо изучать и расширять применение научно-технических достижений в лесопереработке. Новые способы применения достижений науки и техники: исследование, разработка и внедрение новых сортов растений с высокой продуктивностью и хорошим качеством; исследование и применение специализированных систем машин и оборудования, подходящих для условий Вьетнама, в лесохозяйственном производстве для повышения производительности труда.
Необходим поиск новых внешних рынков для экспорта небольших лесоматериалов из посаженных лесов (включая необработанную древесину, щепу и древесную массу), чтобы иметь возможность потреблять всю избыточную древесину в стране, в каждый конкретный период, по приемлемым ценам лесохозяйственных предприятий.
Необходимо разработать и осуществлять государственную политику, стимулирующую деятельность лесохозяйственных предприятий, направленную на развитие лесного производства и бизнеса, а также рассмотреть возможность влияния государственной преференциальной политики на инвестиционную привлекательность развития лесного хозяйства. Определить политику в сфере оплаты экологических программ в лесах и т.д., чтобы поддержать лесохозяйственные предприятия.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Министерство сельского хозяйства и развития сельских районов. Решение об объявлении текущего состояния национальных лесов в 2017 году, Ханой- 2018. Документ № 1187/QD-BNN-TCL от 3 апреля 2018г. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://tongcuclamnghiep.gov.vn/LamNghiep/Index/cong-bo-hien-trang-rung-toan-quoc-nam-2017-van-ban-so-1187qd-bnn-tcln-ngay-0342018-3671

2. Министерство сельского хозяйства и развития сельских районов. Отчет о состоянии обновления агролесоводческих предприятий в 2015-2017 гг., Ханой-2018 г. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://baochinhphu.vn/Hoat-dong-Bo-nganh/Tinh-hinh-sap-xep-doi-moi-cac-cong-ty-nong-lam-nghiep-giai-doan-20152017/320160.vgp

3. Фам Тхань Суан, Вьетнамское лесохозяйство — оглядываясь назад на двадцатилетний путь инноваций, Издательство «Сельское хозяйство и развитие сельских районов», Ханой-2009 г.

4. Нгуен Ван Туан, Ау Ван Бэй, Повышение эффективности работы лесохозяйственных компаний в Центральном нагорье, Ханой- 2017 г.

5. Главное Статистическое Управление — Статистический Ежегодник За 2016 Год, Ханойское Статистическое Издательство 2017. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=512&idmid=&ItemID=18512

6. Безрукова Т.Л. Современные проблемы сохранения лесных ресурсов / Т.Л. Безрукова, И.С. Зиновьева // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. – 2010. – № 8. – С. 68.