Методика выявления конкурентных преимуществ и обоснования перспектив развития ресурсного потенциала АПК региона

В основе эффективного развития региональной экономики лежит эконо­мический рост, а социально-экономическое развитие региональных комплексов должно осуществляться с учетом конкурентных преимуществ регионов.

Центральный федеральный округ (ЦФО) образован в соответствии с Ука­зом Президента Российской Федерации от 13 мая 2000 г. ЦФО является одной из наиболее экономически развитых и эффективно работающих территорий Рос­сийской Федерации. Население округа составляет около 26,7% населения стра­ны, ЦФО является наибольшим среди федеральных округов по количеству субъ­ектов и численности населения.

Площадь ЦФО составляет 650,2 тыс.км²(3,8% территории России). Округ занимает большую часть Восточно-Европейской равнины, расположен в центре Европейской части Российской Федерации. Округ имеет достаточно выгодное экономико-географическое положение, что обеспечивает возможности проведе­ния эффективной внешнеэкономической деятельности. На юго-западе ЦФО гра­ничит с Украиной, на западе — с Белоруссией.

На долю Центрального федерального округа приходится 33,9% суммарно­го валового регионального продукта, 28,1% продукции АПК, производимой в стране.

Структура валового регионального продукта Центрального федерального округа характерна для макрорегиона индустриально-постиндустриального типа, так, АПК составляет 3,7%, промышленность - 16,3%, строительство - 6,3%, транспорт и связь - 8,5%, оптовая и розничная торговля - 12,9%.

В состав Центрального федерального округа входит 17 областей и город федерального значения Москва (таблица 5).

Таблица 5 - Административно-территориальное деление ЦФО

(2017 г.)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Одной из базовых отраслей экономики ЦФО является агропромышленный комплекс.

Доля сельского населения в регионах ЦФО в среднем составляет 28% в общей численности населения. Наиболее высокие показатели доли сельского на­селения в Тамбовской области (40,2%), Липецкой области (35,8%), Белгород­ской и Курской областях (по 33,1%). Самые низкие показатели доли сельского населения в Ивановской области (18,8%), Московской области (18,4%) и Яро­славской области (18,3%).

Анализируя индексы производства продукции АПК, следует отметить, что в 2017 г. наибольший прирост объема производства продукции отмечен в Там­

бовской, Тульской, Калужской и Курской областях. Наибольшее снижение объ­ема производства продукции отмечено в Костромской, Владимирской и Мос­ковской областях (таблица 6).

Таблица 6 — Индексы производства продукции АПК (в сопоставимых це­нах; в процентах к предыдущему году)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Исследование характера распределения земельных и основных матери­ально-технических ресурсов по категориям хозяйств показало следующее.

В исследовании нами проведен анализ специализации предприятий АПК для выявления воздействия спроса и предложения на структуру товарной про­дукции (таблица 7).

Таблица 7 - Производство основных видов товарной продукции в ЦФО за

2017 г. по категориям хозяйств (в процентах от общего объема производства)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

В сельскохозяйственных организациях производится большая часть про­дукции растениеводства: зерновых и зернобобовых культур (80,2% от общего объема производства), сахарной свеклы (90,9%), семян подсолнечника (73,6%).

В хозяйствах населения продукция растениеводства представлена в основ­ном картофелем и овощными культурами, на долю которых приходится 70,8% и 71,1% от общего объема производства соответственно. В хозяйствах населения производится 19,3% от общего объема производства молока, производство мяса скота и птицы на убой составляет 7,0% от общего объема производства.

Крестьянские (фермерские) хозяйства специализируются на производстве зерна (19,3% от общего объема производства) и семян подсолнечника (25,8%). В последние годы отмечается увеличение производства овощных культур (5,5%). Продукция животноводства в крестьянских (фермерских) хозяйствах представ­лена в основном производством молока, доля которого составляет 5,8%. В об­щем объеме производства доля производства скота и птицы на убой остается незначительной (0,7%).

Проведенный анализ свидетельствует о том, что в сельскохозяйственных организациях отмечается специализация на производстве зерновых культур, са­харной свеклы и продукции молочного скотоводства. Свеклосахарное производ­ство может считаться второй по значимости отраслью в структуре товарной продукции. Сочетание отраслей в растениеводстве по видам и по количествен­ным соотношениям, отмечаемое как положительная тенденция, позволит отрас­лям специализации развиваться более устойчивыми темпами и эффективно до­полнять друг друга.

Растениеводство — основа аграрной отрасли. Уровень развития растение­водства определяет и уровень развития другой подотрасли АПК - животновод­ства. Посевные площади всех сельскохозяйственных культур с 1990 г. по 2017 г. сократились на 34,3%, в том числе посевные площади зерновых культур - на 38,3%, сахарной свеклы - на 28,1%, картофеля - на 40,4%. В то же время посев­ные площади подсолнечника увеличились в 3,5 раза, посевные площади кукуру­зы на зерно увеличились в 17 раз.

Ведущая роль в структуре растениеводства принадлежит зерновому хозяй­ству. Занимая почти 53% всех посевных площадей в ЦФО, зерновые культуры и зерновое хозяйство являются одной из главных отраслей растениеводства. Начиная с 2000 г. в регионах ЦФО наблюдается постепенное увеличение вало­вого сбора зерновых культур (таблица 8).

Таблица 8 — Валовой сбор зерна по регионам Центрального федерально­

го округа (в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

В 2015-2017 гг. в ЦФО, как и в целом в России, собран рекордный за по­следние годы урожай зерна, более чем в 2 раза превысивший уровни 2000 г. и 2010 г. Наибольшее количество зерна в 2017 г. в регионах ЦФО произведено в Воронежской области - 5,7 млн.тонн, Курской области - 5,0 млн.тонн, Белго­родской области - 3,6 млн.тонн. В рассматриваемом периоде наблюдается рост объемов производства зерновых культур по всем регионам ЦФО, однако темпы роста по регионам значительно отличаются друг от друга. При этом в рассмат­риваемом периоде уровень урожайности зерновых культур в среднем увеличил­ся в 2,0 раза.

В рассматриваемом периоде урожайность и валовой сбор сахарной свеклы в регионах ЦФО колебался по годам: если в 2000-2008 гг. наблюдалось сокра­щение сбора, то в 2006-2009 гг. - некоторое увеличение. Это связано с ухудше­нием материально-технической базы и с увеличением посевов рапса, сои и дру­гих культур (таблица 9).

Таблица 9 — Валовой сбор сахарной свеклы (фабричной) по регионам

Центрального федерального округа (в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Начиная с 2010 г. валовой сбор сахарной свеклы в регионах ЦФО значи­тельно возрос, при этом произошло его увеличение практически во всех регио­нах. В 2017 г. по сравнению с 2000 г. валовой сбор сахарной свеклы значительно увеличился во всех свеклосеющих регионах округа, что особенно видно на при­мере Курской области (рост в 5,3 раза), Липецкой области (рост в 6,6 раза), Ор­ловской области (рост в 8,5 раза). В 2017 г. валовой сбор сахарной свеклы в ре­гионах округа также демонстрирует рост по сравнению с 2016 г.

Анализируя валовой сбор семян подсолнечника по регионам ЦФО, можно отметить его увеличение с каждым годом, что было связано со значительным расширением посевных площадей подсолнечника. Лидерами по производству семян подсолнечника среди регионов ЦФО являются Воронежская, Тамбовская, Курская и Белгородская области (таблица 10).

Таблица 10 — Валовой сбор семян подсолнечника по регионам Централь­

ного федерального округа ( в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Однако в 2017 г. произошло значительное сокращение валового сбора се­мян подсолнечника на 8,6% практически во всех регионах ЦФО по сравнению с уровнем 2016 г.

По валовому сбору картофеля по регионам ЦФО наблюдалась тенденция сокращения. Значительно сократилось производство картофеля в сельскохозяй­ственных организациях, что связано с тем, что его производство является трудо­

емким и низкооплачиваемым. Более 70% картофеля выращивается в хозяйствах населения. Основными регионами - производителями картофеля в ЦФО являют­ся Брянская, Воронежская и Курская области. В 2017 г. наблюдается снижение валового сбора картофеля в большинстве регионов ЦФО (таблица 11).

Таблица 11 — Валовой сбор картофеля по регионам Центрального феде­рального округа (в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Таким образом, валовые сборы зерновых культур в ЦФО в 2017 г. возрос­ли к уровню 2000 г. в 2,7 раза, сахарной свеклы - в 4,0 раза, семян подсолнечни­ка - в 4,0 раза, производство картофеля сократилось. Следовательно, при имею­щихся положительных тенденциях, положение в аграрной отрасли регионов ЦФО в целом, а также в растениеводстве, продолжает оставаться достаточно сложным.

В животноводстве ситуация характеризуется некоторой стабильностью производства основных продуктов животноводства, за исключением производ­ства крупного рогатого скота и молока. С учетом рациональной нормы потреб­ления Центральный федеральный округ не в полной мере обеспечивает себя мя­сом, молокопродуктами за счет собственного производства. Из других субъектов

Российской Федерации и из-за рубежа ввозится около 60% потребляемого мяса и мясопродуктов, 27% молока и молочных продуктов, 16% яиц. Полностью удовлетворяется потребность в растительном масле, сахаре и картофеле.

За период с 2000 г. по 2017 г. по ЦФО производство скота и птицы на убой постоянно увеличивалось в Белгородской области (рост в 12,9 раза), Брянской области (рост в 4,6 раза), Курской области (рост в 4,9 раза), Липецкой области (рост в 4,6 раза), что связано с устойчивым развитием данной подотрасли жи­вотноводства в этих регионах. Относительную стабильность имеют следующие области: Воронежская, Московская, Тамбовская области. Некоторые области имели тенденцию к снижению производства скота и птицы: Ивановская, Кост­ромская, Рязанская, Ярославская области (таблица 12).

Таблица 12 — Производство скота и птицы на убой по регионам Цен­трального федерального округа (в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Производство скота и птицы на убой в хозяйствах всех категорий в 2017 г. составило 3880,1 тыс.тонн, что на 9,7% выше уровня 2016 г. В 2017 г. прирост производства скота и птицы обеспечили большинство регионов ЦФО. Относи­тельно 2016 г. наибольший прирост сложился в Смоленской области (+18,8%), Тамбовской области (+39,8%), Тульской области (+35,1%).

Молочная продуктивность крупного рогатого скота в регионах ЦФО имеет тенденцию к уменьшению, что связано, прежде всего, с сокращением поголовья скота (таблица 13).

Таблица 13 — Производство молока по регионам Центрального федераль­ного округа (в хозяйствах всех категорий; тыс.тонн)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

В 2017 г. по сравнению с 2000 г. объем производства молока в ЦФО со­кратился на 29,5%. Последние годы объем производства молока в округе сохра­няется на одном уровне - 5,4-5,5 млн.тонн, увеличение объемов его производства обеспечили только отдельные регионы. При этом наибольший прирост обеспе­чен в Белгородской области (+9,4%).

Производство яиц в регионах ЦФО подвергалось колебаниям в сравни­тельно небольшом интервале (таблица 14).

Таблица 14 — Производство яиц по регионам Центрального федерального округа (в хозяйствах всех категорий; млн. штук)

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

Производство яиц в 2017 г. по сравнению с 2000 г. увеличилось в Белго­родской (в 3,2 раза), Владимирской (в 1,7 раза), Ярославской (в 4,9 раза), Кост­ромской (в 2,1 раза), Липецкой (в 1,7 раза), Рязанской (в 1,9 раза) областях. В ряде регионов прослеживается тенденция значительного сокращения (Москов­ская область, Тверская область, Курская область) производства яиц, что обу­словлено низкой выгодностью их производства.

Таким образом, положительную динамику демонстрируют все категории хозяйств по производству скота и птицы на убой в живом весе, производство молока не достигло еще своего дореформенного уровня 1990 г.

Анализируя производство основных видов продукции животноводства по категориям хозяйств, следует отметить, что лидирующее положение в общем объеме производства скота и птицы на убой и яиц принадлежит сельскохозяйст­венным организациям. По всем рассматриваемым видам продукции животно­водства имеет место положительная стабильная динамика в крестьянских (фер­мерских) хозяйствах. В хозяйствах населения, напротив, сократилось производ­ство указанных продуктов по отношению к 2017 г.

В условиях рыночной экономики индикатором прибыльности производст­ва той или иной аграрной продукции является специализация хозяйств. Целесо­образность производства определенного вида аграрной продукции характеризу­ется размером прибыли. Эффективность использования имеющихся производст-

венных ресурсов предприятий (земельных и трудовых) является одним из пока­зателей их ресурсного потенциала. Вместе с тем, в аграрной отрасли экономиче­ское развитие хозяйствующих субъектов, размер получаемой ими прибыли в немалой степени определяются типом и состоянием почв, а также мерами, на­правленными на повышение плодородия и улучшение качества почвы. Послед­нее становится невозможным без трудовых ресурсов.

В аграрной отрасли в настоящее время не удается стабилизировать ситуа­цию по составу и структуре работников. Численность руководителей и специа­листов в рассматриваемом периоде сократилась в 2 раза, что демонстрирует не­гативную тенденцию, связанную с оттоком квалифицированных кадров из от­расли.

В условиях рыночных отношений предприятия АПК являются самостоя­тельными хозяйствующими субъектами, что значительно повышает их ответст­венность в выработке и принятии управленческих решений, обеспечении эф­фективности их деятельности, выражаемой достигнутыми финансовыми ре­зультатами (валовая и чистая прибыль). Размеры полученной прибыли опреде­ляют показатели рентабельности предприятий, а вместе эти показатели характе­ризуют эффективность их работы.

Системный анализ формирования, распределения и использования прибы­ли предприятий необходимо проводить для того, чтобы управлять прибылью и уровнем доходности. Такой анализ позволит выявить потери и резервы роста прибыли и доходности, он важен также для определения роста потенциальных возможностей предприятий, повышения степени их деловой активности, увели­чения размеров доходов собственников.

Рентабельными видами деятельности являются производство и реализация подсолнечника, зерна, картофеля, молока и молочных продуктов, сахарной свеклы. В целом по растениеводству в регионах ЦФО уровень рентабельности с 2005 г. по 2017 г. увеличился в 7,8 раза. Рентабельность продукции животновод­ства за последние 10-12 лет по регионам ЦФО имела тенденцию к увеличению (рисунок 20).

Рисунок 20 — Рентабельность продукции, реализованной предприятиями

АПК Центрального федерального округа

Источник: составлено автором на основании данных Росстата

По итогам 2017 г. регионы ЦФО имеют уровни рентабельности продук­ции растениеводства и животноводства выше, чем по Российской Федерации в целом. Однако получение рекордных урожаев в растениеводстве привело к пе­репроизводству продукции, снижению цен, и, как следствие, к снижению доход­ности отрасли. Несколько лучше обстоят дела в животноводстве, которое также демонстрирует снижение рентабельности, обусловленное, в первую очередь, ог­раничением роста цен на продукцию на внутреннем рынке (например, в молоч­ном и мясном производстве).

Тем не менее, для ведения расширенного воспроизводства достигнутые уровни рентабельности продукции остаются недостаточными. Причинами сло­жившейся ситуации в значительной степени стали как объективные, так и субъективные факторы. К объективным факторами можно отнести последствия проводимых в стране рыночных преобразований и аграрной реформы, к субъек­тивным - общую неадаптированность хозяйствующих субъектов к рыночным условиям, неразвитость системы управления, которая обеспечивала бы эффек­тивное функционирование и устойчивый экономический рост экономики отрас­ли. Для устранения указанных недостатков или их нейтрализации необходима система управления, основанная на индикативном планировании, которое обес­

печит оптимальный уровень прибыли и доходности, позволит предприятиям от­расли быть конкурентоспособными и функционировать в более благоприятной финансовой среде.

Прибыль находится в тесной взаимосвязи с объемом реализации продук­ции, доходов и издержек производства. На основе этой взаимосвязи, получив­шей в науке и практике название «взаимосвязь издержек, объема реализации и прибыли» (Созі-Уоіише-Ргоіїї: Relationships; CVP), базируется механизм управ­ления прибылью. Применение данной взаимосвязи позволяет определить сте­пень влияния отдельных факторов на формирование прибыли и обеспечить эффективное управление этим процессом на предприятии.

На полученную сумму прибыли может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние объем реализации продукции: если увеличивается объем продаж рентабельной продукции, то пропорционально увеличивается прибыль, и, наоборот, при увеличении объема реализации убыточной продукции происходит уменьшение суммы прибыли. Структура товарной продукции (или ее ассортимент) также может оказывать положительное и отрицательное влия­ние на сумму прибыли. При увеличении в структуре производимой продукции доли высокорентабельных ее видов сумма прибыли возрастет, а при увеличении доли низкорентабельной или убыточной продукции сумма прибыли уменьшит­ся. Этот фактор обусловливается особенностями аграрного производства, свя­занными с тем, что часть произведенной продукции подлежит использованию в последующем процессе производства в виде семян, кормов и т.п. Себестои­мость произведенной продукции и прибыль находятся в обратно пропорцио­нальной зависимости - снижение себестоимости влечет за собой соответствую­щий рост прибыли, и наоборот. Однако, из-за существующего диспаритета цен на промышленную и сельскохозяйственную продукцию, зачастую рост себе­стоимости производимой продукции не зависит от товаропроизводителя.

Уровень средних цен реализации и величина прибыли находятся в прямой зависимости: при увеличении уровня цен сумма прибыли растет. При этом уро­

вень цен находится в прямой зависимости от качества продукции, каналов сбыта продукции, которые могут быть выгодным или убыточными.

В результате анализа индикаторов уровня использования ресурсного по­тенциала и результатов производственной деятельности предприятий АПК, с учетом выявленных достоинств и ограниченных возможностей, в исследовании нами проведена многомерная классификация регионов, образующих ЦФО, по множеству показателей развития агропромышленного производства за 2015­2017 гг., принятым Федеральной службой государственной статистики (Прило­жение Б, таблица Б.1).

Система экономико-математических моделей генерации индикаторов раз­вития регионов ЦФО по уровню развития аграрного производства, с целью про­ведения в последующем объективной рейтинговой оценки этих регионов, кон­цептуально представлена на рисунке 21.

Рисунок 21 - Система экономико-математических моделей генерации ин­дикаторов развития аграрного производства регионов ЦФО

Источник: составлено автором

Особенностью формирования индикаторов является то, что они генери­руются методами факторного анализа по объективным статистическим критери­ям с последующей интерпретацией выделенных факторов на основе содержа­

тельного качественного экономического анализа, а не задаются заранее по ка­ким-либо схемам.^[24]

Для построения компьютерных числовых моделей кластерного и фактор­ного анализа с последующим формированием числовых безразмерных характе­ристик индикаторов развития аграрного производства регионов ЦФО выделены следующие подмножества показателей и соответствующие им кодификатор и классификатор переменных (таблица 15).

Таблица 15 - Классификатор и кодификатор основных показателей разви­тия агропромышленного производства регионов ЦФО

Источник: разработано автором

При использовании методов кластерного анализа предполагается выделе­ние из исследуемой совокупности объектов нескольких групп топологически близких в n-мерном векторном пространстве объектов, которые именуются кла­стерами. Методы кластеризации являются разнообразными, их отличительным признаком является способ определения близости между кластерами и объекта­ми, а также алгоритмы проведения вычислений. Учитывая это, отметим, что ре­зультаты кластеризации напрямую зависят от выбранного метода и данная зави­

симость тем сильнее выражена, чем менее явно исследуемая совокупность под­разделяется на группы объектов.¹

Использование статистических программных пакетов в общем случае по­зволяет:

- произвести построение дерева классификации n-объектов путем иерар­хического их объединения в группы либо кластеры, основываясь на критерии минимума расстояния в пространстве m-переменных, которые позволяют опи­сать данный объект;

- выделить из определенного множества объектов заданное число ком­пактных кластеров.

Дендрограмма (или дерево объединения кластеров) позволяет изобразить процесс объединения кластеров графическим способом. В случае, если не пред­ставляется возможным провести начальное разбиение на классы с достаточной степенью уверенности, то целесообразным является проведение предваритель­ного кластерного анализа с использованием дивизионной стратегии разбиения, которая предполагает непосредственное разбиение объектов на кластеры, при этом необходимо опробовать разнообразные варианты числа группировок.²

Далее в исследовании рассмотрены данные кластерного анализа, выпол­ненного в пространстве переменных, приведенных в таблице 16.

Таблица 16 - Результаты кластерного анализа обобщающих показателей развития аграрного производства в регионах ЦФО

¹ Барковский, С.С. Многомерный анализ данных методами прикладной статистики: Учебное пособие / С.С.Барковский, В.М.Захаров, А.М.Лукашов, А.Р.Нурутдинова, С.В.Шалагин. - Казань: Изд. КГТУ, 2010. - С.7.

² Шатохин, М.В. Межрегиональный анализ развития сельского хозяйства в субъектах ЦФО / М.В.Шатохин, И.Н.Петренко, А.В.Михилев // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. - №9. - С.25.

Источник: рассчитано автором

Данные кластерного анализа свидетельствуют о том, что регионы ЦФО можно распределить на три группы (кластера) по 14 выделенным обобщающим показателям развития аграрного производства с явно различимой разницей меж­ду их центроидными значениями в кластерах.

Проведенный анализ показывает, что в первый кластер обобщающих пока­зателей развития аграрного производства вошли Белгородская и Воронежская области. Центроидные значения всех принятых в исследовании показателей в первом кластере несопоставимо велики по сравнению с двумя другими класте­рами, что позволяет сделать вывод о наиболее высоком уровне развития аграр­ного производства в этих регионах по сравнению с другими регионами ЦФО.

Второй кластер, образованный 5 регионами: Брянской, Курской, Липец­кой, Московской и Тамбовской областями, характеризуется меньшими, чем в первом, и средними, по сравнению с третьим кластером, центроидными значе­ниями обобщающих показателей развития аграрного производства. Центроид­ные значения обобщающих показателей достаточно значимо и достоверно пре­вышают центроидные значения соответствующих показателей в третьем класте­ре, который может быть охарактеризован как кластер с условно-худшим уров­нем развития аграрного производства, образованный Владимирской, Иванов­ской, Калужской, Костромской, Орловской, Рязанской, Смоленской, Тверской, Тульской и Ярославской областями (таблица 17).

Таблица 17 - Распределение регионов ЦФО по кластерам обобщающих показателей развития аграрного производства

Источник: составлено автором

Учитывая результаты проведенного комплексного кластерного анализа ре­гионов ЦФО по выделенному множеству показателей развития аграрного произ­водства, необходимо отметить, что Курская область входит в состав группы ре­гионов, которая характеризуется высоким уровнем развития агропромышленно­го сектора экономики региона.

Кластерный анализ - это предварительный этап исследования уровня раз­вития аграрного производства в регионах, образующих ЦФО. Следующим эта­пом данного исследования является генерация и содержательная интерпретация индикаторов для выделенных показателей развития аграрного производства и проведение рейтинговой экономической оценки регионов по данному критерию на основе вычисленных методами факторного анализа безразмерных числовых характеристик данных индикаторов.

Использование методов факторного анализа способствует выявлению и интерпретации содержательного смысла ключевых факторов, которые входят в состав некоторых подмножеств взаимно скоррелированных показателей, в дан­

ном случае формирующих выявленные характеристики развития аграрного про­изводства субъектов ЦФО.^[25]

Очевидным является то, что числовые характеристики соответствующих факторов формируют систему индикаторов, которые предоставляют возмож­ность произвести объективную рейтинговую оценку развития аграрного произ­водства в субъектах ЦФО и выявить имеющийся потенциал для последующего совершенствования производства Курской области в масштабах экономико­географического центра России. Необходимо принимать во внимание, что в со­став кластерного анализа не входит вычислительный механизм проверки гипоте­зы об адекватности полученных классификаций, а результаты кластеризации не­обходимо обосновывать, используя методы факторного анализа.

Зачастую, проводя исследование сложных объектов и систем, нам не пред­ставляется возможным не только выявить факторы, оказывающие воздействие на изменение свойств исследуемых объектов, получаемых в процессе выборки, но также неизвестным остается количество факторов и их содержательный смысл. Для измерений возможно использование иных известных величин, кото­рые тем или иным способом зависят от данных факторов. Результаты анализа свидетельствуют о проявлении фактора в изменении ряда признаков. Данные признаки позволяют выявить тесную взаимосвязь между собой, которая прояв­ляется за счет их коррелированности.^[26]

Таким образом, число исследуемых факторов меньше числа анализируе­мых переменных, а сами факторы представлены индикаторами развития аграр­ного производства субъектов ЦФО. В рамках данного исследования анализиру­ется 14 показателей. Исходными данными факторного анализа развития аграр­ного производства субъектов ЦФО, также как и в кластерном анализе, является статистическая отчетность по соответствующим показателям и их значениям за

2015-2017 гг. Рассмотрим формирование индикаторов факторного анализа уров­ня развития аграрного производства в субъектах ЦФО (таблица 18).

Таблица 18 - Факторная матрица переменных, образующих группу обоб­

щающих показателей развития аграрного производства регионов ЦФО

Источник: составлено автором

Представленный в таблице 18 фактор I1 является наиболее значимым и оказывает существенное воздействие на уровень развития аграрного производ­ства в регионах ЦФО. Вторым по степени воздействия является фактор I2, наи­меньшее воздействие оказывает третий фактор I3. Соответствующий знак полу­ченных значений факторных нагрузок показывает прямую или обратную зави­симость от интегрального значения фактора. Показатели со значением более 0,5 являются значимыми при формировании соответствующего индикатора (табли­ца 19).

Таблица 19 - Содержание индикаторов развития аграрного производства регионов ЦФО

Источник: составлено автором

Вклад каждого региона в общие соответствующие показатели Централь­ного федерального округа, которые выражают уровень развития аграрного про­изводства, определен индикаторами, выражаемыми факторами I1, I2, I3. Фак­торные нагрузки имеют высокие положительные значения.

Проведенный анализ состава значимых переменных позволяет определить фактор I1 как «Индикатор овощного производства и молочного скотоводства».

Фактор I2 следует обозначить как «Индикатор зернового и свеклосахарно­го подкомплекса», так как в него включены ведущие отрасли растениеводства: производство зерна и сахарной свеклы.

Третий фактор I3 представлен производством основной продукции живот­новодства, и его следует определить как «Индикатор мясного подкомплекса». Основное достижение факторного анализа заключается в возможности количе­ственного выражения уровня развития аграрного производства в регионах ЦФО, используя при этом частные и общие показатели (таблица 20).

Таблица 20 - Общий и частные показатели уровня развития аграрного про­

изводства в регионах ЦФО (по данным факторного анализа)

Источник: составлено автором

Индивидуальные и общие показатели уровня развития АПК в регионах ЦФО позволяют построить объективную рейтинговую шкалу уровня развития аграрного производства регионов ЦФО (таблица 21).

Таблица 21 - Ранжированные ряды показателей развития аграрного произ­водства в регионах ЦФО (по данным факторного анализа)

Источник: составлено автором

По результатам исследования лидирующие места по общему индексу раз­вития сельского хозяйства среди регионов ЦФО занимают Воронежская (первое место), Белгородская (второе место) и Курская (третье место) области, что по­зволяет объективно оценить их значительный вклад в агропромышленное про­изводство ЦФО.

Проведенные исследования позволили классифицировать регионы ЦФО по критериям устойчивого развития агропромышленного производства и обос­новать перспективы устойчивого развития регионов с высокой долей АПК в ва­ловом региональном продукте. Первую группу регионов составляют регионы с преобладанием аграрной экономики в сельской местности, обусловленным при­родно-климатическими условиями и экономико-географическим положением: Белгородская, Брянская, Воронежская, Курская, Липецкая, Орловская, Тамбов­ская области. Доля аграрного сектора в экономике этих регионов значительна - от 10% до 22%. Однако преобладание в сельской местности предприятий аграр­ной специализации, недостаточно развития инфраструктура, дефицит рабочих мест способствуют оттоку сельского населения. Учитывая весомый вклад регио­нов этой группы в развитие АПК страны и обеспечение продовольственной безопасности, ключевым направлением повышения устойчивости развития аг­рарного производства в них должны стать переход к многофункциональности экономики, развитию сферы услуг, информационных технологий в сельской ме­стности (таблица 22).

Таблица 22 - Перспективы ресурсного потенциала агропромышленного комплекса регионов ЦФО

Источник: составлено автором

Отличительной особенностью региона, включенного во вторую группу (Московская область), является близость к крупнейшему мегаполису г.Москве, что и предопределяет направления развития АПК региона. Московская область характеризуется высокой плотностью населения, высокой миграционной при­влекательностью для населения, развитой инфраструктурой. Экономика сель­ской местности является многофункциональной, доля АПК в ней невелика. Од­нако близость городских рынков сбыта продукции является определяющим фак­тором, диктующим необходимость повышения продуктивности агропромыш­ленного производства в регионе, основным направлением которого может стать поддержка развития малого предпринимательства (крестьянских фермерских хо­зяйств).

Третью группу образуют регионы с неблагоприятными условиями для аг­рарного производства (Владимирская, Ивановская, Калужская, Костромская, Ря­занская, Смоленская, Тверская, Тульская и Ярославская области). Аграрное про­изводство здесь характеризуется снижением числа аграрных предприятий, су­

щественным оттоком сельского населения, недостатком квалифицированных кадров, тем не менее, доля аграрного сектора в экономике регионов остается достаточно высокой. В качестве перспективных направлений устойчивого и сба­лансированного развития аграрной отрасли в регионах этой группы должно стать восстановление роли хозяйств населения и создание аграрных предпри­ятий, в связи с чем крайне необходимым является создание условий для ком­фортного проживания населения в сельской местности, развития ее социальной инфраструктуры.

Таким образом, проведенный анализ ситуации и современного состояния развития региональных агропроизводственных систем позволяет сделать вывод о том, что реализация задач устойчивого развития АПК должна осуществляться на основе использования сравнительных преимуществ сельских территорий, по­иска точек роста, выявления и поддержки приоритетных направлений развития отрасли.

2.3