авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Экономико-статистический анализиспользования сельскохозяйственных земелькрестьянскими (фермерскими) хозяйствамимуниципальных районов(на материалах тверской области)

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Егорова Елизавета Владимировна

ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ
КРЕСТЬЯНСКИМИ (ФЕРМЕРСКИМИ) ХОЗЯЙСТВАМИ
МУНИЦИПАЛЬНЫХ РАЙОНОВ
(на материалах Тверской области)

Специальность 08.00.12– Бухгалтерский учёт, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени

кандидата экономических наук

Мичуринск-наукоград РФ, 2010

Диссертационная работа выполнена на кафедре финансов, статистики и анализа экономической деятельности в ФГОУ ВПО «Тверская государственная сельскохозяйственная академия»

Научный руководитель –

доктор экономических наук, профессор

Гришин Александр Федорович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

Смагин Борис Игнатьевич

кандидат экономических наук, доцент

Войлошникова Елена Германовна

Ведущая организация

ФГОУ ВПО «Тверской государственный университет»

Защита состоится «18» ноября 2010г. в 10 - 00 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 220.041.02 в Мичуринском государственном аграрном университете по адресу: 393760, Тамбовская область, г. Мичуринск, ул. Интернациональная, д. 101, диссертационный зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Мичуринского государственного аграрного университета, а с авторефератом - дополнительно на официальном сайте университета: http://mgau.ru .

Автореферат разослан «___» октября 2010 г.

Ученый секретарь
объединенного диссертационного совета,
кандидат экономических наук, доцент

О.В. Соколов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Реформирование аграрного сектора экономики современной России в 90-е годы привело к коренным изменениям его структуры, формированию многообразных типов хозяйствующих субъектов, в том числе крестьянских (фермерских) хозяйств – К(Ф)Х, основанных на частной собственности и принципах экономической самостоятельности.

Оценивая развитие современных фермерских хозяйств, можно сделать вывод о том, что доля их в производстве сельскохозяйственной продукции невелика. Это обусловлено целой группой как внешних, так и внутренних факторов, главным из которых является низкая эффективность использования земельных ресурсов. Имеющийся производственный потенциал земельных ресурсов в большинстве фермерских хозяйств, использован далеко не полностью. Так, например, в Тверской области на долю К(Ф)Х приходится порядка 10% от общей посевной площади, а удельный вес фермерских хозяйств, в общем объёме валовой сельскохозяйственной продукции, составляет 3,5%.

Создание системы условий для повышения эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов и, как следствие, увеличения доли объема выпускаемой ими продукции, должно опираться на экономико-статистический анализ эффективности использования имеющихся ресурсов.

Поэтому актуальность экономико-статистического анализа имеющегося потенциала крестьянских (фермерских) хозяйств в муниципальных районах и построение моделей эффективности использования ими ресурсов в существующих условиях является очевидной.

Степень научной разработанности проблемы. Вопросам организации крестьянских хозяйств, эволюции и повышению эффективности их функционирования посвящены исследования: Башмачникова В.Ф., Буздалова И.Н., Войлошниковой Е.Г., Каблукова Н.А., Козыря М.И., Коныгина А.А., Серовой Е.В., Терновых К.С., Устюковой В.В.,. Хицкова И.Ф., Чаянова А.В., Т. Шанина, Шишкина А.Ф., Шишкиной Н.Н., Югая А.М. и др.

Разработка методов прикладной статистики и эконометрического моделирования, в том числе в сельскохозяйственной отрасли, находит отражение в трудах многих отечественных ученых: Агаповой Т.Н., Айвазяна С.А., Герасимова Б.И., Гранберга А.Г., Гришина А.Ф., Дуброва А.М., Дубровой Т.А., Елисеевой И.И., Кильдишева Г.С., Кузнецова В.И., Лукашина Ю.П., Манделя И.Д., Мхитаряна В.С., Нестерова Л.И., Орлова А.И., Рябушкина Б.Т., Смагина Б.И., Фомина Я.А., Черемисиной Н.В., Чобану К.Г. и др.

Методы статистического анализа входят в область научных интересов многих зарубежных учёных Н. Дрейпера, М. Кендалла, Ф. Мостеллера, В. Плюты, Г. Смита, Д. Тьюки, Э. Хеди и др.

Число работ, посвящённых изучению эффективности фермерского типа сельскохозяйственного производства, из года в год увеличивается, что свидетельствует о научно-практическом интересе к данной теме диссертационного исследования. В то же время, анализ имеющихся источников показал, что статистические модели эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами на региональном уровне разрабатываются недостаточно активно, что препятствует развитию стратегии развития фермерских хозяйств.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методических положений и практических рекомендаций по оценке эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами, на основе экономико-статистического анализа.

Для достижения данной цели в диссертационном исследовании поставлены следующие задачи:

  • обосновать применение экономико-статистических методов при исследовании эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами в муниципальных районах;
  • провести статистический анализ и прогнозирование перспектив увеличения вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в валовом объеме сельскохозяйственной продукции;
  • классифицировать муниципальные районы по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
  • разработать типологию муниципальных районов по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
  • построить статистические модели, отражающие взаимосвязь между имеющимися ресурсами и объемами валовой продукции крестьянских (фермерских) хозяйств однородных групп;
  • выполнить количественную оценку связей между имеющимися ресурсами и объемами валовой продукции крестьянских (фермерских) хозяйств однородных групп муниципальных районов.

Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования является экономический анализ эффективности использования сельскохозяйственных земель. Объектом исследования являются крестьянские (фермерские) хозяйства Тверской области.

Область исследования соответствует пункту 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» Паспорта специальности 08.00.12 – «Бухгалтерский учёт, статистика» ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации (экономические науки).

Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике и эконометрике, региональной экономике, компьютерной обработке данных.

Основным статистическим инструментарием исследования являются многомерные методы исследования зависимостей, методы снижения размерности и классификации, аппарат теории нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования, а также методы анализа и прогнозирования временных рядов. Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ: «Statistica», «MATLAB», «MS Excel».

Информационную базу диссертационного исследования составили официальные данные росстата, региональных служб государственной статистики, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.

Научная новизна исследования заключается в разработке теоретических положений и методических рекомендаций экономико-статистического анализа эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами.

В работе получены и выносятся на защиту следующие научные результаты:

  • логически обосновано использование полиномиальных трендовых зависимостей, при прогнозировании доли фермерских хозяйств в сельскохозяйственном производстве на среднесрочный период, что способствует принятию оперативных управленческих решений на региональном уровне, направленных на повышение эффективности функционирования фермерских хозяйств;
  • разработаны методические подходы к анализу эффективности использования земельных ресурсов крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов, основанные на использовании процедур редукции данных и нечеткого кластерного анализа. Это обеспечивает возможность визуализации распределения районов в осях латентных факторов использования земельных ресурсов; упрощает определение оптимального числа кластеров при формировании однородных групп районов; позволяет определить районы образующие ядро (типичные для данного кластера районы) и периферийные районы каждого кластера;
  • предложен методический подход к построению интегральных (латентных) показателей интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами муниципальных районов, позволяющий, в отличие от существующей практики, выявить закономерности функционирования выделенных кластеров районов региона и провести их типологию. Это дает возможность в рамках реализации территориального принципа управления отраслью проводить комплексную, базирующуюся на многокритериальном подходе, рейтинговую оценку однородных муниципальных районов и на этой основе осуществлять дифференцированный подход при принятии управленческих решений направленных на повышение эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами;
  • обосновано применение при построении производственных функций в период переходной экономики нетрадиционных факторов производства – земельных ресурсов и инвестиций в основной капитал, позволяющее избежать трудностей возникающих при использовании традиционных факторов, используемых в рыночной экономике и адекватно описать производственные процессы в экономике крестьянских (фермерских) хозяйств районов;
  • разработана методика оценки эффективности использования производственных ресурсов, основанная на аппарате производственных функций, что позволяет дать объективную оценку качества работы крестьянских (фермерских) хозяйств каждого района и определить размер реально возможного прироста выпуска сельскохозяйственной продукции в однородных группах К(Ф)Х;
  • уточнена методика оценки синергетического эффекта возникающего в результате интеграции факторов земельных ресурсов и инвестиций в основной капитал, позволяющая посредством регулирования соотношений между ними определять их оптимальные пропорции, что позволяет повышать эффективность производства сельскохозяйственной продукции в крестьянских (фермерских) хозяйствах.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования основных положений диссертации для прогнозирования вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в сельскохозяйственную отрасль области; использования результатов исследования в качестве информационного и методического обеспечения при статистическом анализе эффективности использования ресурсов К(Ф)Х муниципальных районов области.

Положения диссертационной работы могут быть применены в учебном процессе при изучении статистики, эконометрики и экономического анализа.

Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались на международных научно-практических и межвузовских научно-методических конференциях:

VII Международной научно-практической конференции «Современные сложные системы управления». – Тверь, 2008; Международной научно-практической конференции «Проблемы аграрной науки и образования». – Тверь, 2008; 21-й межвузовской научно-методической конференции «Актуальные проблемы аграрного образования современной России и на постсоветском пространстве». – Тверь, 2008; V всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами». – Липецк, 2008; Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии как основа развития аграрного образования и АПК региона» – Тверь, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ общим объемом 2,3 п.л. (авторских – 2,3 п.л.), в том числе 1 статья в научном журнале, рекомендованном ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, выводов и предложений, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 145 страницах компьютерного текста, содержит 24 таблицы, 17 рисунков и 10 приложений.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект, предмет и методы исследования, отражены положения научной новизны и практической значимости работы.

В первой главе «Крестьянские (фермерские) хозяйства как объект экономико-статистического исследования» ретроспективно рассмотрены этапы развития крестьянских хозяйств в России, выполнен экономико-статистический анализ роли фермерских хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции, показаны особенности проведения статистических наблюдений за деятельностью крестьянских (фермерских) хозяйств.

Во второй главе «Экономико-статистический анализ развития крестьянских (фермерских) хозяйств Тверской области» разработаны экономико-статистические модели развития фермерских хозяйств области в постсоветский период, проведено прогнозирование вклада крестьянских (фермерских) хозяйств в производство сельскохозяйственной продукции области, показана зависимость между динамическими рядами вклада в производство сельскохозяйственной продукции области К(Ф)Х.

В третьей главе «Многомерный статистический анализ использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х Тверской области» обоснован выбор факторов и разработана структурная схема анализа экономической эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами области, определены главные компоненты, характеризующие уровень использования сельскохозяйственных земель фермерскими хозяйствами области, проведена классификация районов области, их ранжирование и типология выделенных групп по уровню использования ими сельскохозяйственных земель, выполнено статистическое моделирование эффективности производства К(Ф)Х в однородных группах муниципальных районов области.

В выводах и предложениях изложены основные результаты исследования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Принято считать, что крестьянские (фермерские) хозяйства в России ведут свое начало со Столыпинских аграрных реформ, началу которых положил царский указ от 9 ноября 1906 года. В это время (с 1905 по 1913 гг.) объем ежегодных закупок сельскохозяйственной техники вырос в 2-3 раза. Производство зерна в России в 1913 г. превышало на треть объем производства зерновых в США, Канаде, Аргентине вместе взятых. Российский экспорт зерна достиг в 1912 г. 15 млн. тонн в год. В Англию масла вывозилось на сумму, вдвое большую, чем стоимость всей ежегодной добычи золота в Сибири. Избыток хлеба в 1916г. составлял 1 млрд. пудов. В ходе реформы произошло увеличение товарности продукции в крестьянских хозяйствах. Капитализация крестьянского хозяйства вызвала бурное развитие кооперации, которая затрагивала финансирование, снабжение, переработку и сбыт продукции.

Произошедшие позже события 1917 года привели к тому, что зарождавшийся слой фермерских хозяйств в России был полностью уничтожен, да и о передаче земли в собственность крестьян пришлось забыть на многие годы.

Реформы 1918, 1922, 1930 годов приводили к снижению независимости крестьян. Административные и административно-репрессивные методы управления сельским хозяйством, несмотря на рост уровня механизации, ухудшали положение дел в сельской экономике.

Основные решения, положившие начало современному этапу аграрной реформы, были приняты в 1990-1992 годах. В ходе современных рыночных реформ, сохранившийся усеченный вариант крестьянского хозяйства, в виде личных подсобных хозяйств сельского населения, позволил возродиться крестьянскому (фермерскому) хозяйству.

Несмотря на все субъективные и объективные трудности, фермеры нашли в ходе современных реформ свою экономическую нишу в аграрном секторе экономики России. На долю крестьянских (фермерских) хозяйств России в 2008 году приходилось 9,1% общего объема валовой сельскохозяйственной продукции, 13,6% продукции растениеводства и 3,5% продукции животноводства. Производство фермерской продукции за 2006 – 2008 годы по сравнению с 2005 годом в сопоставимой оценке возросло на 58%. К 2008 году, по сравнению с 2000 годом, объем фермерского производства зерна, сахарной свеклы и семян подсолнечника возрос в 4,1; 4,1 и 3,8 раза соответственно. Производство продукции животноводства за тот же период увеличилось в 2,4 раза.

В настоящее время фермерский сектор составляют в основном довольно мелкие хозяйства. Так, на начало 2007 года 18,3% общего числа К(Ф)Х имели до 3 га земли, 22,8% – от 4 до 10 га, 33,1% – от 11 до 50 га. Вместе эти хозяйства составляют 74,2% крестьянских (фермерских) хозяйств.

По итогам Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года в Тверской области числилось 3,6 тыс. крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей, или всего 9,6 хозяйств на 1000 сельских жителей. По данным той же переписи, только 603 хозяйства или 16,7% осуществляли сельскохозяйственную деятельность, в том числе 525 – крестьянских (фермерских) хозяйств и 78 – индивидуальных предпринимателей. Численность работающих в К(Ф)Х составляет 2,9% от сельского населения региона.

Фермеры области к 2008 году, по сравнению с 1995, годом увеличили валовой выпуск сельскохозяйственной продукции на 17,4%, в том числе более чем удвоили выпуск продукции растениеводства. В общем объеме производимой фермерами продукции основное место занимает продукция животноводства, доля которой в 2008 году составляла более 57%. Несмотря на заметный рост производства, доля сельскохозяйственной продукции производимой К(Ф)Х остается незначительной. Так в 2008 году она составила всего 3,5% от общего регионального объема.

На крестьянские (фермерские) хозяйства области по состоянию на 1 января 2008 года приходится 4,6% поголовья крупного рогатого скота, 1,2% – свиней, 6,1% – овец и коз. Удельный вес произведенной продукции животноводства в крестьянских (фермерских) хозяйствах в объемах производства региона составил: скот и птица в убойном весе – 4,3%, молоко – 3,2%, яйца – 0,3%. Под посевами различных сельскохозяйственных культур в крестьянских (фермерских) хозяйствах в 2008 году было занято 27,7 тыс. гектаров. С этой площади получено зерна 7,3 % от общего сбора в хозяйствах всех категорий, картофеля – 9,7%, овощей – 2,0%.

Средний размер участка тверского фермера в настоящее время – около 31 га. Подавляющее большинство фермеров имеет участки площадью менее 20 га, то есть являются малоземельными. Примерно от трети до половины мелких фермеров региона, имеющих только свои земельные доли, постепенно разоряются и отказываются от фермерства. Около трети кое-как выживают, но все равно постепенно объединяются с такими же фермерами или переходят со своими паями к более сильным фермерам. И только четвертая-пятая часть фермерских хозяйств активно развивается.

Несмотря на низкий вклад крестьянских (фермерских) хозяйств в экономику региона их роль для современной деревни Тверской области велика.

Прежде всего, фермеры – это новые работодатели и, следовательно, дополнительные рабочие места. Фермеры являются наглядным примером иных возможностей хозяйствования, чем колхозы и совхозы. Они способствуют развитию несельскохозяйственных видов деятельности и вовлечению в хозяйственный оборот неиспользуемых производственных объектов. Крестьянские (фермерские) хозяйства сохраняют жизнеспособность сельских населенных пунктов и обеспечивают традиционный образ жизни в сельской местности Тверской области.

Сельское хозяйство является стохастической системой. Значительное влияние на функционирование таких систем оказывают неуправляемые, а зачастую и неконтролируемые факторы. Объективный анализ производственно-экономических взаимосвязей в таких системах возможен лишь в рамках вероятностных категорий. Таким образом, объекты крестьянских (фермерских) хозяйств, являющиеся частью сельскохозяйственного производства, объективно могут быть описаны только с помощью статистических закономерностей.

Существовавшая до настоящего времени система статистических наблюдений за крестьянскими (фермерскими) хозяйствами основывалась на проведении ежегодных выборочных обследованиях с распространением полученных сведений на генеральную (изучаемую) совокупность. Из этого следует, что статистический учет результатов хозяйственной деятельности К(Ф)Х велся косвенно и не отличался большим объемом и достоверностью данных.

Начиная с января 2010 года, приказом Росстата утвержден статистический инструментарий для организации федерального статистического наблюдения за сельским хозяйством и окружающей средой.

Для фермерских хозяйств утверждены следующие формы отчетности:

  • форма №1-фермер – «Сведения об итогах сева под урожай»;
  • форма №2-фермер – «Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур»;
  • форма № 3-фермер – «Сведения о производстве продукции животноводства и поголовье скота».

Вводимая с 2010 года сплошная отчетность для крестьянских (фермерских) хозяйств не дает возможности проанализировать реальное положение дел без изучения дополнительной информации. Следовательно, дополнительным методом наблюдения за их деятельностью должна быть выборка.

Правила проведения выборочных статистических наблюдений за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства утверждены постановлением Правительства РФ № 79 от 16 февраля 2008 г.

Для формирования статистической информации о деятельности фермерских хозяйств, кроме мониторинга на базе выборочных обследований и сплошной выборки, Тверским областным комитетом государственной статистики привлекаются информационные данные комитета по земельным ресурсам и землеустройству в части использования пашни, причин неиспользования пашни и формам организации труда. Органы налоговых служб являются источником информации по вопросам финансового состояния фермерских хозяйств.

Огромные различия в экономических, природно-географических и других условиях в различных регионах России исключают унифицированный подход к проведению экономико-статистических исследований в сельском хозяйстве, ориентированных на средние условия.

Учитывая возрастающую роль крестьянских (фермерских) хозяйств в аграрной отрасли экономики области, а так же рост их социального значения, практический интерес представляет построение экономико-статистических моделей, позволяющих анализировать и прогнозировать динамику данного типа сельскохозяйственного производства. Построение таких моделей возможно, в том числе, на основе анализа одномерных рядов динамики.

Графическое представление и аналитические данные динамики уровней вклада фермерских хозяйств в валовой объем сельскохозяйственной продукции Тверской области за период 1994-2008 г.г. позволяют говорить о положительной тенденции удельного веса продукции К(Ф)Х в общем объеме сельскохозяйственного производства области.

Проведенные нами расчеты показали, что за указанный период доля К(Ф)Х в региональном выпуске сельскохозяйственной продукции возросла на 1,7 пункта. При этом в последние годы удельный вес продукции, произведенной К(Ф)Х, увеличивался более быстрыми темпами, чем в начале исследуемого периода.

При общей положительной тенденции роста валовой продукции растениеводства К(Ф)Х области, период 1994-1999 гг. характеризуется отрицательным ускорением их вклада в региональное производство. За этот период вклад К(Ф)Х в растениеводство увеличился всего на 0,13 процентных пункта. Начиная с 1999 года, доля продукции, произведенной К(Ф)Х в этой отрасли начала увеличиваться более быстрыми темпами. За последние десять лет (с 1999 года по 2008 год) удельный вес продукции растениеводства, произведенной фермерскими хозяйствами, увеличился на 2,9 процентных пункта. Всего же за анализируемый период (15 лет), удельный вес данной продукции, произведенной К(Ф)Х, в объеме продукции Тверской области увеличился с 0,64% до 3,66%, т.е. почти в шесть раз.

Динамика доли животноводческой продукции, производимой фермерскими хозяйствами, имела, как и в растениеводстве, положительную тенденцию, но рост доли этой продукции происходил заметно медленнее. Доля животноводческой продукции, произведенной фермерами, за исследуемый период увеличилась всего на 0,3 процентных пунктов с 2,7% в 1994 до 3,0% в 2008 году.

Важнейшей проблемой анализа и моделирования тенденций вклада фермеров в производство сельскохозяйственной продукции региона методом аналитического выравнивания, является выбор математических функций, наилучшим образом описывающих реально существующие закономерности изменения показателей.

Построенные нами экономико-статистические модели в виде полиномов третьей степени y = b0 + b1 t + b2 t2 + b3 t3 представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Моделирование рядов динамики доли К(Ф)Х в производстве сельскохозяйственной продукции Тверской области

Показатель

Уравнение тренда

Доля К(Ф)Х в производстве валовой сельскохозяйственной продукции, %

Y1 = 1,3394 + 0,1397t – 0,0238t 2 + 0,001562t 3

Доля К(Ф)Х в производстве
продукции растениеводства, %

Y2 = 0,2409 + 0,3622t – 0,06798t 2 + 0,003885t 3

Доля К(Ф)Х в производстве
продукции животноводства, %

Y3 = 2,2532 – 0,02971 t + 0,01674t 2 + 0,00078t 3

Возможность использования трендовой модели для анализа и прогнозирования может быть определена только после установления ее адекватности.

Проверку адекватности построенных моделей трендов осуществляли на основе t-критерия Стьюдента. При этом проверялось равенство математического ожидания остаточной компоненты нулю при предположении, что она распределена по нормальному закону.

Количественно оценку ошибки прогноза (точность прогноза) оценивали по формуле:

.

Средние абсолютные процентные ошибки трендов равняются: доли К(Ф)Х в валовом производстве сельскохозяйственной продукции – 9,0% (высокая точность); доли К(Ф)Х в производстве продукции растениеводства – 10,1% (хорошая точность); доли К(Ф)Х в производстве продукции животноводства – 8,4% (высокая точность).

Результаты расчетов по вторым производным уравнений линий трендов показали, что доля фермеров в валовом региональном производстве сельскохозяйственной продукции начала увеличиваться более быстрыми темпами с 1998 года, а доля в производстве растениеводческой продукции с 1999 года. Начиная с 2000 началось замедление темпа роста вклада фермерских хозяйств в производство продукции животноводства. Это соответствует реально протекавшим в этот период изменениям в процессе производства сельскохозяйственной продукции.

Для качественной и количественной оценки динамики доли вклада К(Ф)Х в валовое производство сельскохозяйственной продукции региона, необходимо было разделить два элемента имеющихся динамических рядов – тенденции и колеблемости.

Результаты расчетов основных показателей колеблемости представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Основные показатели колеблемости уровней

Показатель

Доля К(Ф)Х в производстве

сельскохозяйственной продукции

продукции
растениеводства

продукции
животноводства

Амплитуда колебаний

0,69

0,51

1,14

Среднее линейное отклонение по модулю

0,21

0,10

0,26

Среднее квадратическое отклонение уровня от тренда

0,19

0,13

0,28

Коэффициент колеблемости, %

11,44

12,51

12,38

Рассчитанные среднеквадратические отклонения, по доле К(Ф)Х в производстве сельскохозяйственной продукции региона и долям К(Ф)Х в производстве продукции по отраслям, практически равняются средним линейным отклонениям, что указывает на отсутствие среди этих отклонений резко выделяющихся значений по абсолютной величине.

По данным тенденций и колеблемости динамических рядов нами были рассчитаны точечные и интервальные оценки положения линий трендов.

Для определения интервальных оценок были вычислены средние ошибки прогнозного положения тренда на год прогноза по формуле:

,

где tk – номер года прогноза;

– сумма номеров каждого года по всей длине ряда N;

N – длина ряда.

Верхние и нижние границы прогнозного положения тренда мы определяли по формуле:

где tтаб. – критерий Стьюдента при принятой вероятности p = 0,90 и при числе степеней свободы k, равном N – n. (N – число уровней данных, n – число членов уравнения линии тренда).

По прогнозу в 2010 году наиболее вероятная доля К(Ф)Х в сельском хозяйстве Тверской области составит 4,7% (2009 год – 4,0%). В том числе в растениеводстве – 5,9% и в животноводстве 2,6 % (2009 год соответственно 4,6% и 2,8%). В 2013 году наиболее вероятный вклад К(Ф)Х в сельское хозяйство региона будет 7,4%. При этом доля растениеводства увеличится до 11,5%, а доля животноводства снизится до 1,9%.

Ошибку прогноза уровней конкретного года вычислили по правилу сложения независимых дисперсий

.

Доверительные интервалы значений уровней ряда определяли по формуле:

.

С вероятностью p = 0,90 доля фермеров в производстве сельскохозяйственной продукции Тверской области в 2010 году составит от 3,6 до 5,7 процента, в том числе в производстве растениеводческой продукции – от 4,7 до 7,1 процента. В 2013 по прогнозу вклад фермеров в региональное сельское хозяйство будет находиться в интервале от 5,9 до 8,9 процента.

Верификация модели изменения вклада фермеров в сельское хозяйство региона на статистических данных 2009 года показала, что фактическое значение доли К(Ф)Х в общем объеме валового производства сельскохозяйственной продукции региона (3,9%) находится в доверительном интервале колебаний уровней рядов. Фактические значения долей фермеров в производстве продукции растениеводства (5,1%) и продукции животноводства (3,2%) так же находятся в предсказанных доверительных интервалах.

Проведенный нами анализ показал, что доля фермеров Тверской области в производстве региональной сельскохозяйственной продукции остается низкой. Такой она останется и в ближайшие годы.

Выполненный парный корреляционный анализ показал наличие сильной корреляционной связи между рядами динамики вклада фермеров в животноводческую продукцию и вклада в общее сельскохозяйственное производство, а так же корреляционную связь средней силы между рядами динамики вклада фермеров в продукцию растениеводства и вклада в производство общей сельскохозяйственной продукции.

В результате регрессионного анализа нами было получено линейное уравнение, описывающее взаимосвязь доли продукции животноводства, произведенной фермерами, с их вкладом в общее производство сельскохозяйственной продукции области:

Y1 = 0,596* Y3.

R = 0,873; F = 41,6813.

Полученное уравнение регрессии значимо по F-критерию Фишера на 5%-ном уровне значимости (Fрасч. = 41,68 > Fкр.. = 4,60). Коэффициент при Y3 статистически значим по t-критерию Стьюдента. (tbx = 6,46 > tкр = 2,16).

Коэффициент детерминации R2 = 0,762, говорит о том, что 76,2% изменения доли произведенной фермерами сельскохозяйственной продукции зависит от доли произведенной ими продукции животноводства.

Линейное уравнение, описывающее взаимосвязь доли продукции растениеводства, произведенной фермерами, с их вкладом в общее производство сельскохозяйственной продукции получило вид:

Y1 = 0,8502* Y2.

R = 0,5918; F = 7,0058.

Полученное уравнение регрессии значимо на 5%-ном уровне значимости (Fрасч. = 7,01 > Fкр.. = 4,67). Коэффициент при Y2 статистически значим (tbx = 2,65 > tкр = 2,16).

Коэффициент детерминации R2 = 0,35, говорит о том, что только 35,0% изменения доли произведенной фермерами сельскохозяйственной продукции зависит от доли произведенной ими продукции растениеводства.

Таким образом, для увеличения доли крестьянских (фермерских) хозяйств в производстве сельскохозяйственной продукции области, приоритетное внимание следует уделять развитию их животноводческой отрасли. Коэффициенты детерминации зависимости доли вклада в общее производство сельскохозяйственной продукции животноводства и растениеводства соответственно равняются – 0,762 и 0,350. В условиях Тверской области растениеводство крестьянских (фермерских) хозяйств, тесно связанное с животноводством, целесообразно развивать не как товарную отрасль, а как кормовую базу животноводства.

Возникшие в последнее время новые объекты наблюдения – предприятия малого аграрного предпринимательства, являются качественно неоднородными. В этих условиях корректная статистическая оценка изменения и развития фермерских хозяйств районов возможна только при условии предварительного их разбиения на однородные группы на основе адекватного использования методов кластерного анализа и типологии. Кластерный анализ и типология должны предшествовать построению многофакторных вероятностно-статистических моделей.

При использовании метода типологии особое значение приобретает проблема выбора исходных факторов, структурированных в единую систему.

Для оценки использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами на уровне муниципальных районов нами применялись показатели количества крупного рогатого скота и производства молочно-мясной продукции в расчете на единицу площади сельскохозяйственных угодий. А также удельный вес используемых угодий, доля в угодьях, приходящаяся на пахотные земли и показатель доли залежи в угодьях. Выбор показателей осуществлялся исходя из специализации крестьянских (фермерских) хозяйств области и конкретных задач, поставленных в данной работе.

Используемые факторы должны быть однородными, т.е. увеличение каждого из показателей должно положительно влиять на интенсивность и эффективность использования сельскохозяйственных земель. Чтобы соблюсти данное условие, мы заменили показатель доли залежи в угодьях на его обратную величину.

Задача сокращения факторного пространства без существенной потери при этом информации является всегда актуальной. Для снижения размерности факторного пространства нами был выбран метод главных компонент.

После снижения размерности факторного пространства, следует этап объединения муниципальных районов области в однородные группы – кластеры по уровню интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель крестьянскими (фермерскими) хозяйствами. В своей работе нами для этой цели использовалась функция «fcm» кластеризации алгоритмом нечетких k-средних пакета Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MATLAB. После разбиения районов на однородные группы (кластеры) проведено ранжирование районов по уровню использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х и дано определение типа каждого кластера, т.е. выполнена типология районов области по указанному показателю.

Заключительным этапом многомерного статистического анализа использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х явилось построение статистических моделей и анализ зависимостей объема производства валовой сельскохозяйственной продукции К(Ф)Х от имеющихся ресурсов.

Чтобы иметь возможность сопоставить факторы интенсивности и эффективности использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х и устранить влияние размерности, разнородные по своей физической природе признаки приведены нами к одному основанию, имеющему одну и ту же условную единицу измерения. Переход к нормированным значениям показателей выполнен по формуле:

,

где оценка математического ожидания i-ого фактора;

стандартное отклонение i-ого фактора.

При данном способе нормирования математическое ожидание каждого фактора становится равным нулю, а дисперсия – единице.

Выполненный парный корреляционный анализ выявил между рядом принятых нами нормированных факторов наличие сильной взаимосвязи. Такая сильная взаимосвязь между отдельными показателями внутри групп указывает на их избыточность и возможность снижения размерности факторного пространства.

Задача снижения размерности факторного пространства, выполнена нами методом главных компонент (МГК) с последовательным вращением осей методом Varimax. Руководствуясь критерием, предложенным Кэттельем, для дальнейшего исследования мы оставили две главные компоненты.

Полученная факторная структура и факторные нагрузки представлены в осях латентных факторов в виде диаграммы рассеяния (рис. 1).

1 – Доля фактически используемых угодий в общей площади сельскохозяйственных
угодий, %;

2 – Доля пашни в сельскохозяйственных угодьях, %;

3 – Обратная величина доли залежи в сельскохозяйственных угодьях, %;

4 – Плотность КРС, тыс. голов на 100 га сельскохозяйственных угодий;

5 – Валовое производство молока, ц на 100 га угодий

6 – Валовое производство мяса КРС, ц на 100 га угодий

Рис.1. Диаграмма рассеяния факторных нагрузок

Первый латентный фактор отмечен высокими нагрузками на переменные, связанные с показателями интенсивности использования сельскохозяйственных земель. Второй латентный фактор отмечен высокими нагрузками, в основном, на переменные связанные с показателями эффективности использования земель. Отсюда Factor 1, объясняющий 45,02% общей дисперсии элементарных признаков назван нами как «фактор интенсивности использования земель»; а Factor 2 объясняющий 45,01% общей дисперсии признаков, назван как «фактор эффективности использования земель». Два латентных фактора суммарно объясняют 90,03% общей дисперсии элементарных признаков.

Проверка выдвинутой гипотезы о независимости латентных факторов осуществлялась по критерию согласия Пирсона –. Для этого были построены интервальные вариационные ряды латентных факторов и таблица их сопряженности. После чего была найдена сумма Пирсона по формуле:

,

где n – число объектов (районов);

m1 – число строк в матрице сопряженности;

m2 – число столбцов в матрице сопряженности;

, – количество объектов (районов), отвечающих тому или иному уровню признаков.

Число степеней свободы k в предельном распределении для сумм Пирсона (согласно теореме Пирсона) равно m1m2 – 1 – (m1 + m2 – 2),
где (m1 + m2 – 2) – число «существенно» неизвестных параметров.

В нашем случае k = (m1 – 1)*(m2 – 1) = (4 – 1)*(5 – 1) = 12.

Подсчет суммы Пирсона дал значение 13,3. Критическим значением для – распределения с k = 12 степенями свободы и принятом уровне значимости = 0,05 является значение 21,0. Расчетное значение суммы Пирсона много меньше критического значения, и выдвинутая гипотеза о независимости латентных факторов принимается.

Таким образом, мы приходим к выводу о том, что построить единую статистически значимую модель, отражающую связь между латентными факторами эффективности и интенсивности использования сельскохозяйственных земель К(Ф)Х муниципальных районов области, не представляется возможным.

Альтернативный подход построению единой статистической модели заключается в разделении районов на отдельные однородные группы методом кластерного анализа и проведение последующего качественного и количественного анализа внутри каждой из полученных однородных групп.

Руководствуясь данными визуализации (рис. 2.), число кластеров (k) приняли равным четырем.

Расстояния между объектами при кластеризации определяли с помощью наиболее доступного для восприятия и понимания Евклидова расстояния или Евклидовой метрики (Euclidean distance).

Для проверки правильности выбранного числа кластеров было проведено сравнение качества разбиения объектов на 3, 4 и 5 кластеров с использованием функционала качества – энтропии разбиения:

,

где – некоторая степень принадлежности i–го объекта j–му кластеру;

n – число объектов;

k – число кластеров.

При разбиении объектов на три кластера энтропия равняется 0,238, при разбиении на четыре кластера – 0,285 и при разбиении на пять кластеров – 0,258. Таким образом, наиболее высокое значение энтропии и, следовательно, качество разбиения, имеем при четырех кластерах.

Районы

1 -

Андреапольский

13 -

Кесовогорский

25 -

Пеновский

2 -

Бежецкий

14 -

Кимрский

26 -

Рамешковский

3 -

Бельский

15 -

Конаковский

27 -

Ржевский

4 -

Бологовский

16 -

Краснохолмский

28 -

Сандовский

5 -

Весьегонский

17 -

Кувшиновский

29 -

Селижаровский

6 -

Вышневолоцкий

18 -

Лесной

30 -

Сонковский

7 -

Жарковский

19 -

Лихославльский

31 -

Спировский

8 -

Западнодвинский

20 -

Максатихинский

32 -

Старицкий

9 -

Зубцовский

21 -

Молоковский

33 -

Торжокский

10 -

Калининский

22 -

Нелидовский

34 -

Торопецкий

11 -

Калязинский

23 -

Оленинский

35 -

Удомельский

12 -

Кашинский

24 -

Осташковский

36 -

Фировский

первый кластер

третий кластер

+ –

центр кластера

второй кластер

четвертый кластер



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.