Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,791

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАЗВИТИЯ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ

Газетдинов Ш.М. 1
1 ФГБОУ ВПО «Казанский государственный аграрный университет»
В статье рассматривается влияние развития малого и среднего предпринимательства в аграрном секторе экономики на повышение уровня продовольственного обеспечения и качества жизни сельского населения. Для выявления этих закономерностей использован метод корреляционно-регрессионного анализа, результаты которого свидетельствуют о существенности этих процессов. Параметры построенных моделей свидетельствуют о том, что наиболее значимыми факторами, влияющими на валовую продукцию сельского хозяйства и на величину располагаемого дохода сельского жителя Республики Татарстан, являются число субъектов малого и среднего предпринимательства и площадь занятых ими земельных угодий. Утверждается, что с увеличением этих факторов обеспечивается повышение доходов сельских жителей, занятости сельского населения, закрепление молодежи и сохранение тем самым сельского уклада жизни в республике.
малое и среднее предпринимательства
корреляционно-регрессионный анализ
валовая продукция сельского хозяйства
располагаемый доход сельского жителя
1. Газетдинов Ш.М. Анализ состояния и развития малого и среднего предпринимательства в аграрном секторе Республики Татарстан / Ш.М. Газетдинов // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2013. - №1 (27). – С. 21-26.
2. Орлов А.И. Эконометрика / А.И. Орлов. – М.: Издательство "Экзамен", 2002. – 576с.
3. Территориальный орган Федеральный службы государственной статистики по Республике Татарстан: официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.tatstat.gks.ru, свободный.
4. Эконометрика в схемах и таблицах / Н.М. Гареева [и др.]; под ред. С.А. Орехова. – М.: ЭКСМО, 2008. – 224 с.
5. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеева. – М.: Проспект, 2009. – 288 с.

Развитие малого и среднего предпринимательства все больше придает экономике аграрного сектора Республики Татарстан должную гибкость, становится решающим фактором его устойчивости. В то же время анализ свидетельствует о том, что существует ряд проблем в этом процессе, решение которых требует особого внимания и государственной поддержки. Среди этих проблем особое место занимает, на наш взгляд, проблема мотивации труда в аграрном секторе экономики. Кроме того ограниченность финансовых ресурсов, слабая инфраструктура поддержки, отсутствие стабильных рынков сбыта продукции, произведенной в сфере малого и среднего предпринимательства, создали предпосылки для появления новых проблем, в частности, такой, как нехватка трудовых ресурсов в сельской местности в связи с оттоком молодежи в город, что обусловливает «устаревание» кадров. Кроме этого существует проблема непрестижности труда в аграрном секторе экономики в связи с непривлекательными условиями труда и быта на селе и пр., вследствие чего малое и среднее предпринимательство в аграрном секторе испытывает острый недостаток специалистов, профессиональных работников для обеспечения деятельности рыночных структур. При этом развитие предпринимательства предполагает формирование новых требований к работнику, к результатам и стилю его трудовой деятельности. И практическое осуществление этих требований возможно только в том случае, если все позитивные элементы уже сложившегося за предшествующие периоды отношения к труду будут использованы «по-хозяйски», полностью, более рационально, активно и разнообразно. Эффективное использование имеющегося производственного потенциала аграрного сектора является фундаментом, на котором должно строиться дальнейшее развитие и совершенствование рыночных отношений. Осуществление данных задач возможно лишь на базе научно обоснованной производственной структуры, стратегии стимулирования, целенаправленно использующей социальные механизмы мотивирования к труду.

Исследования показывают, что положительная тенденция в развитии аграрного сектора экономики всё же сохраняется. В Республике Татарстан в 2013 году валовая продукция сельского хозяйства составила 160,6 млрд.руб., что больше по сравнению с предыдущем годом на 8,9%. При этом существенно изменилась структура производства продукции по категориям хозяйств. Доля субъектов малого и среднего предпринимательства возросла до 53,8%. В то время как производственная деятельность отдельных субъектов малого и среднего предпринимательства осуществляется, согласно разработанным ими бизнес-планам выхода на конкурентные параметры производства, поддержка со стороны государства осуществляется независимо от их специализации. На сегодняшней день в республике структура продукции сельского хозяйства субъектов малого и среднего предпринимательства представлена следующим образом: 52% составляет продукция отраслей животноводства и 48% – продукция отраслей растениеводства. Наблюдается определенная тенденция в развитии фермерского движения, которая характеризуется устойчивым ростом численности крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей в аграрном секторе и увеличением площади предоставленных им земельных угодий [1].

При этом развитие малого и среднего предпринимательства реализует не только чисто производственные функции, но существенно помогает в решении социально-экономических проблем сельских территорий. Основные из них: повышение доходов сельских жителей, обеспечение занятости сельского населения, закрепление молодежи и сохранение тем самым сельского уклада жизни.

Для выявления этих закономерностей использовался метод корреляционно-регрессионого анализа. В качестве результативных признаков были приняты показатели: располагаемые доходы сельского жителя (у1) и валовая продукция сельского хозяйства (у2). Фактор-аргументами были выбраны: число субъектов малого и среднего предпринимательства (х1), площадь предоставленных земельных угодий субъектам малого и среднего предпринимательства (х2) и среднегодовая численность безработных в сельской местности (х3), представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Исходные данные для анализа взаимосвязей и построения регрессионной модели по Республике Татарстан [3]

 

Сумма располагаемых доходов сельского жителя в месяц, тыс. руб. (Y1)

Валовая продукция сельского хозяйства, млрд. руб. (Y2)

Число крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей, тыс. ед. (X1)

Площадь предоставленных земельных угодий, тыс. га (X2)

Среднегодовая численность безработных в сельской местности, тыс. чел. (X3)

2001

0,6773

40,7000

1,7000

132,3000

17,4340

2002

0,8935

40,2597

1,8000

145,7000

18,6170

2003

1,1879

46,4292

2,0000

191,1000

23,0970

2004

1,4941

57,3024

2,3000

255,8000

29,4510

2005

2,0672

68,1046

2,5000

252,3000

26,5890

2006

2,6482

77,2000

3,2000

292,1000

28,7170

2007

3,3736

93,5000

3,5000

292,1000

29,4580

2008

4,4778

117,3000

3,7000

324,2000

27,6450

2009

4,8727

116,5000

9,6000

316,0000

31,6710

2010

7,3217

104,1000

12,0000

300,0000

22,1790

2011

8,1903

150,4000

19,3000

269,3000

18,5460

2012

9,5285

147,5000

9,6000

266,2000

12,6990

Данные по этим экономическим показателям за 2001 – 2012 гг. обработаны методом корреляционно-регрессионного анализа, с помощью надстройки Пакета анализа данных табличного процесса Microsoft Office Excel, в результате, чего было установлено, что наиболее сильно коррелирован с у1 и у2 показатель х1 , затем идет показатель х2 и наиболее слабо линейно связан с у1 и у2 показатель х3 .

Экономические показатели х1, х2 и х3 – между собой незначимо коррелированны, о чем свидетельствуют значения коэффициентов парной корреляции между ними . Даже для большего по модулю коэффициента , значение .

А , т.е. , из чего делаем вывод, что х2 и х3 между собой коррелированны незначимо, такое же утверждение справедливо о незначимой коррелированности х1 и х2, х1 и х3, поэтому все эти экономические показатели можно включать одновременно в описательную эконометрическую модель без опасения столкнуться с проблемой мультиколлинеарности [2, 5].

После обработки эмпирических данных по экономическим показателям у1, х1, х2 и х3 получаем модель:

(1)

Статистические показатели этой модели представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Модель, построенная при помощи надстройки Пакета анализа табличного процессора Microsoft Office Excel, её статистические характеристики

Регрессионная статистика

Множественный R

0,991267

R-квадрат

0,98261

Нормированный R-квадрат

0,976089

Стандартная ошибка

0,468205

Наблюдения

12

Дисперсионный анализ

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

3

99,092545

33,03085

150,6771

2,23E-07

Остаток

8

1,753729

0,219216

   

Итого

11

100,84627

 

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

1,526168

0,6739391

2,264549

0,053342

-0,02794

3,080275

Переменная X 1

0,16644

0,0380144

4,378345

0,002354

0,078779

0,254101

Переменная X 2

0,039255

0,0037406

10,49442

5,91E-06

0,030629

0,047881

Переменная X 3

-0,3588

0,0378854

-9,47062

1,27E-05

-0,44616

-0,27143

Модель (1) является адекватной по критерию Фишера, так как >, и по критерию средней относительной погрешности, так как <. Коэффициент детерминации показывает, что 98,26% вариации наблюдаемых значений зависимой переменной у1 объясняется построенной моделью (1). Что касается значимости коэффициентов модели (1), то все коэффициенты при независимых переменных х1, х2, х3 являются значимыми, так как расчетные значения критерия Стьюдента для них: и все они превышают критическое значение для 5% уровня значимости.

Для того чтобы убедиться в том, сделанные выводы об адекватности модели (1) являются статистически корректными необходимо проверить выполнение для нее условий Гаусса-Маркова (Г-М). Эти условия были проверены и результаты представлены в таблице 3.

Таблица 3 – Статистические показатели выполнения условий Гаусса-Маркова  

Вспомогательные значения

Var(e) = 0,146275

Se = 0,3824592

r = -0,47304

J1 = 0,3038

J2 = 0,8270

J3 = -0,7091

Число поворотных точек

к=7; Kpacч = 4,3019971

1-ое условие Г-М

tpacч = 0,349197; tkp = 2,3

2-ое условие Г-М

Fpacч = 38,318366; Fkp = 164,4

3-е условие Г-М

DWpacч = 2,8006047

4-е условие Г-М

R/S = 3,3471946

5-е условие Г-М

R/Smin = 2,8; R/Smax = 3,9100

После проверки выполнения всех условий Гаусса-Маркова и удостоверения в том, что для модели (1) все они выполняются, мы можем утверждать, что ранее сделанные нами выводы об адекватности её являются статистически корректными. Таким образом, адекватную по двум критериям эконометрическую модель (1) можно применять для целей прогнозирования или при реализации экономического анализа [4].

Наряду с моделью (1), в натуральных переменных полезно иметь и соответствующую ей модель в стандартизованных переменных. Модель в стандартизованных переменных имеет вид:

= 0,3038+ 0,8271- 0,7092 (2)

где =; =,

С помощью коэффициентов стандартизованной модели (2) вычисляем порционные коэффициенты детерминации:

(3)

Порционные коэффициенты детерминации показывают, какой вклад вносит каждая из объясняющих переменных х1, х2, х3 в объяснение поведения отклика y1: объясняющая переменная х2 вносит наибольший вклад в объяснение изменчивости отклика y1, и он составляет более 47%; объясняющие переменные х1 и х3 вносят примерно одинаковый вклад, превышающий 25%.

Коэффициент детерминации составляет:

(4)

Аналогичные расчеты были проведены для показателя у2 и получены следующие результаты:

у2 = 20,8080 + 2,2433х1 + 0,5227х2 – 3,2767х3 (5)

Статистические показатели этой модели представлены в таблице 4:

Таблица 4 - Модель построенная при помощи надстройки Пакета анализа табличного процессора Microsoft Office Excel, её статистические характеристики

Регрессионная статистика

Множественный R

0,959658

R-квадрат

0,920944

Нормированный R-квадрат

0,891299

Стандартная ошибка

12,9965

Наблюдения

12

Дисперсионный анализ

     

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

3

15741,4

5247,134

31,06488

9,3E-05

Остаток

8

1351,271

168,9089

   

Итого

11

17092,67

 

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

20,80795

18,70728

1,112292

0,298317

-22,3311

63,94702

Переменная X 1

2,243314

1,055207

2,125946

0,066209

-0,19

4,676627

Переменная X 2

0,522656

0,103831

5,033725

0,001009

0,283222

0,762091

Переменная X 3

-3,27673

1,051627

-3,11587

0,014318

-5,70179

-0,85168

Модель (5) является адекватной по критерию Фишера, так как >>, и по критерию средней относительной погрешности, так как <. Коэффициент детерминации показывает, что 92,10% вариации наблюдаемых значений зависимой переменной у2 объясняется построенной моделью (5). Что касается значимости коэффициентов модели (5), то все коэффициенты при независимых переменных х1, х2, х3 являются значимыми, так как расчетные значения критерия Стьюдента для них: и все они превышают критическое значение для 5% уровня значимости.

Модель для y2 в стандартизованных переменных имеет следующий вид:

= 0,3146+ 0,8449- 0,4975 (6)

где =; =,

С помощью коэффициентов стандартизованной модели (6) вычисляем порционные коэффициенты детерминации:

(7)

Полученные коэффициенты показывают, какой вклад вносит каждая из объясняющих переменных х1, х2, х3 в объяснение поведения отклика y2: объясняющая переменная х2 вносит наибольший вклад в объяснение изменчивости отклика y2, и он составляет более 59,83%; объясняющие переменные х1 и х3 вносят вклад соответственно 25,54% и 6,73%.

Коэффициент детерминации составляет:

(8)

Результаты анализа параметров построенных моделей свидетельствуют о том, что наиболее значимым фактором, влияющим на валовую продукцию сельского хозяйства и величину располагаемого дохода сельского жителя республики, является площадь земельных угодий, занятых субъектами малого и среднего предпринимательства. Так, увеличение площади земельных угодий на 1000 га обеспечивает прирост валовой продукции сельского хозяйства на 5,227 млн. руб. и повышение располагаемого дохода сельского жителя на 39.3 рубля в месяц. Также положительно отражается в валовой продукции сельского хозяйства и располагаемом ресурсе сельского жителя увеличение числа субъектов малого и среднего предпринимательства. Соответственно, на каждые 1000 хозяйств ожидается прирост объема продукции на 2,2438 млрд. руб. и ежемесячного дохода сельского жителя на 1,5262 тыс. рублей. И наоборот, увеличение среднегодовой численности безработных на 1000 чел. приведет к снижению валовой продукции на 3,2767 млрд. руб. и располагаемого дохода сельского жителя на 358,8 рубля.

Таким образом, структурные изменения как в видах собственности и формах хозяйствования, так и в специализации производства, направленные на развитие малого и среднего предпринимательства, позволяют повысить занятость сельского населения и тем самым поддержать уровень продовольственного обеспечения и качество жизни сельского жителя. Все это создает предпосылки для закрепляемости молодежи в сельской местности, для расширения малого и среднего предпринимательства в аграрном секторе экономики и увеличения объема валовой продукции сельского хозяйства.

Рецензенты:

Захаров В.П., д.э.н., заведующий кафедрой «Экономика сельского хозяйства» Казанского ГАУ, г. Казань.

Мухаметгалиев Ф.Н., д.э.н., заведующий кафедрой «Организация сельскохозяйственного производства» Казанского ГАУ, г. Казань.


Библиографическая ссылка

Газетдинов Ш.М. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАЗВИТИЯ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=13245 (дата обращения: 22.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074