Н. В. Петрушкин, Я. В. Русяев. Эффективность отдельных направлений бюджетной поддержки сельскохозяйственного производства в регионе

Н. В. ПЕТРУШКИН Я. В. РУСЯЕВ

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОТДЕЛЬНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ БЮДЖЕТНОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В РЕГИОНЕ

ПЕТРУШКИН Николай Владимирович, первый заместитель Председателя Правительства — министр финансов Республики Мордовия, кандидат экономических наук.

РУСЯЕВ Яков Васильевич, аспирант кафедры менеджмента Мордовского государственного университета.

Ключевые слова: сельское хозяйство; регрессионный анализ; эконометрика; бюджет; прогнозирование; эффективность; государственная поддержка; моделирование; субсидии; экономическая модель

Key words: agriculture; regressive analysis; econometrics; budget; forecasting; efficiency; state support; modelling; subsidies; economic model

Под эффективностью направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует понимать результат, который был получен отраслью от оказанного со стороны государства воздействия в виде субсидий, субвенций, дотаций и т. п. Необходимость оценки эффективности предопределена тем, что реально полученный результат нередко оказывается прямо противоположным. Так, в частности, если рассматривать государственную поддержку, то вместо предполагавшейся стабилизации можно наблюдать продолжающийся спад, вместо поощрения реального сектора экономики — его свертывание, вместо защиты отечественных производителей с помощью таможенных мер — неумеренный ввоз сырья и т. д.

Чтобы оценить эффективность отдельных направлений бюджетной поддержки сельского хозяйства следует использовать арсенал методов эконометрики. Результатом такого исследования выступают экономические модели, описывающие реальные, объективно существующие между социально-экономическими явлениями причинно-следственные зависимости, возникающие под действием множества внешних и внутренних факторов.

Первым, пожалуй, наиболее важным этапом построения модели связи является отбор факторных признаков. Задача построения модели регрессии заключается не только в том, чтобы правильно определить совокупность факторов, влияющих на моделируемый показатель, но и чтобы включить в уравнение, насколько это возможно, не связанные между собой факторные признаки. Далее определяется вид причинно-следственных связей между показателем и факторами. Затем необходимо оценить значимости коэффициентов регрессии с помощью критерия Стьюдента. Если все коэффициенты регрессии значимы, то уравнение регрессии признается окончательным и принимается в качестве модели исследуемого признака для последующего анализа. Если среди коэффициентов регрессии имеются незначимые, то соответствующие объясняющие переменные следует исключить из уравнения.

Необходимо определить характер связи между факторами и показателем с использованием таблицы Чеддока через коэффициенты тесноты связи. Затем следует проверка на условие гомоскедастичности. В случае непостоянства дисперсий по остаткам (разницы между фактическими и теоретическими уровнями, ошибки) необходимо произвести корректировку модели для приведения ее к гомоскедастич-ности (постоянству дисперсий по остаткам). Далее необходимо оценить достоверность коэффициента тесноты связи (критерий Стьюдента), осуществить расчет средней относительной ошибки аппроксимации, оценить на достоверность в целом уравнение регрессии (критерий Фишера).

Необходима также оценка коэффициентов регрессии по степени значимости с помощью системы показателей: коэффициент эластичности, бета-коэффициент. Под значимостью мы понимаем меру уверенности в истинности полученного коэффициента регрессии. После получения окончательной регрессионной модели исследуются коэффициенты регрессии. Так, с изменением каждого фактора на одну единицу собственного измерения (при постоянном значении остальных факторов, вошедших в модель) зависимая переменная изменяется на соответствующий коэффициент регрессии. Интерпретируемый таким образом коэффициент регрессии используется в экономико-статистическом анализе как средняя оценка эффективности влияния фактора на результативный показатель.

С учетом вышеизложенного логически правильно в качестве факторов, необходимых для построения модели, взять отдельные направления бюджетной поддержки сельского хозяйства, а в качестве результативного — тот объем продукции, который получили сельскохозяйственные товаропроизводители. В качестве моделируемого значения примем показатель прироста продукции сельского хозяйства от государственной поддержки, рассчитываемый по методике, разработанной совместными исследованиями ученых Уральской государственной сельскохозяйственной академии и Всероссийского научно-исследовательского института экономики, труда и управления в сельском хозяйстве¹.

Формулы  доступны в PDF версии журнала.

Таблицы доступны в PDF версии журнала.

По мере того как происходит корректировка прогноза ВРП, необходимо производить корректировку значений объемов средств, идущих на поддержку сельского хозяйства.

Таким образом, составленные экономические модели по предложенной методике можно будет использовать в практической деятельности органа, осуществляющего оценку эффективности отдельных направлений государственной поддержки сельского хозяйства и прогнозирование их объемов финансирования с учетом этой оценки.

ПРИМЕЧАНИЯ

¹ См.: Мухина Е. Оценка эффективности государственной поддержки агропромышленного производства // Экономист. 2007. № 4. С. 89—93.

² Данные Министерства финансов Республики Мордовия.

³ Там же.

Поступила 13.11.09.