Стратегическое планирование устойчивого развития сельских территорий

Совершенствование инструментария стратегического планирования и прогнозирования обусловлено необходимостью использования эконометрических методов прогнозирования для уточнения плановых значений отдельных индикативных показателей, представленных в стратегии устойчивого развития сельских территорий Российской Федерации на период до 2030 г. (утвержденной распоряжением Правительства РФ № 151-р от 02.02.2015) [19]. В частности, речь идет о таких целевых показателях, как:

– индекс производства продукции сельского хозяйства (в сопоставимых ценах к предыдущему году), %;

– отношение заработной платы в сельском хозяйстве к среднему значению в экономике страны, %;

– уровень занятости сельского населения, %.

Также это необходимо для уточнения плановых значений целевого показателя «Рентабельность продукции сельского хозяйства» региональной государственной программы «Развитие сельского хозяйства» (утвержденной постановлением правительства Ставропольского края № 559-п от 24.12.2015) [21].

В качестве инструментария нами предлагается использовать систему эконометрических уравнений, где в качестве зависимых (эндогенных) переменных будут выступать как отдельные индикативные показатели государственной программы, так и показатели, необходимые для их расчета после моделирования и прогнозирования в рамках предлагаемой к разработке модели. В последующем полученная таким образом многофакторная прогностическая модель должна быть практически использована для разработки прогнозных сценариев отдельных индикативных показателей, характеризующих уровень социо-эколого-экономического развития сельских территорий Ставропольского края.

В обобщенном виде содержание предлагаемой методики построения комплексной эконометрической модели можно представить следующим алгоритмом:

1) формулирование и постановка задачи моделирования;

2) формализация системы эндогенных и экзогенных переменных;

3) формирование исходной информационной базы данных для построения модели в разрезе результативных и факторных переменных;

4) построение графической схемы статистических взаимосвязей результативных (эндогенных) и факторных (экзогенных) переменных;

5) спецификация регрессионных зависимостей системы эконометрических уравнений:

формализация модели в общем виде;

на первоначальном этапе уравнения системы рассматриваются независимо друг от друга в виде многофакторных линейных уравнений регрессий;

для повышения качества синтезируемой комплексной эконометрической модели из уравнений исключаются статистически незначимые факторные переменные, для этого будут использованы алгоритмы пошаговых процедур отбора; окончательная оценка статистической значимости уравнений системы в целом и отдельно их параметров;

построение схемы взаимосвязей переменных полученной системы уравнений, в соответствии с которой устанавливается методика оценки параметров модели;

параметризация и оценка статистической значимости уравнений системы;

6) верификация комплексной эконометрической модели, т. е. ее практическое использование для прогнозирования индикативных переменных на долгосрочную перспективу в разрезе трех сценариев развития (инерционный, пессимистический, оптимистический):

трендовый анализ отобранных в систему уравнений факторных переменных, установка формы зависимости, оценка статистической значимости;

оценка прогнозных значений до 2030 г. отобранных факторных переменных в комплексной эконометрической модели и доверительных интервалов, которые характеризуют: нижняя граница соответственно пессимистический вариант сценария, верхняя - оптимистический;

использование прогнозных значений экзогенных переменных для оценки прогнозных сценариев для результативных (эндогенных) переменных в рамках синтезированной комплексной эконометрической модели;

7) сопоставление вариантов прогноза индикативных показателей с запланированными значениями в рамках стратегии устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 г., и в случае, когда будут наблюдаться существенные расхождения между ними, разработка комплекса корректирующих мероприятий в зависимости от сценарного варианта развития событий.

На основании представленного выше алгоритма основной целью предлагаемой методики является построение комплексной эконометрической модели социо-эколого-экономического развития сельских территорий Ставропольского края для имитационного моделирования и прогнозирования основных индикативных показателей на средне- и долгосрочную перспективу в соответствии с выявленными взаимосвязями между подсистемами сельской территориальной системы. На следующих этапах исследования необходимо осуществить формализацию системы результативных и факторных переменных модели, на основании которой будет сформирована исходная информационная база данных.

Итак, в качестве зависимых (эндогенных) переменных нами отобраны пять показателей, четыре из которых являются (и будут использованы в дальнейшем для расчета) целевыми показателями достижения ключевых задач стратегии устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 г., связанных с формированием благоприятных условий для развития реального сектора сельской экономики Ставропольского края, повышения качества жизни и благосостояния сельских граждан, а также экологии в сельской местности. Предлагаемая система результативных и факторных переменных модели имеет следующий вид:

1. Блок экономических показателей:

Эндогенные переменные:

Y11 - стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, тыс. руб.;

Y12 - рентабельность продукции сельского хозяйства, %;

Экзогенные переменные:

X11 - производство продукции растениеводства на 1 га условной пашни, ц з. ед.;

X12 - производство продукции животноводства на 1 условную голову, ц з. ед.; X13 - производство продукции растениеводства в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда, ц з. ед.;

X14 - производство продукции животноводства в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда, ц з. ед.;

X15 - производство продукции сельского хозяйства в расчете на 1 тыс. руб. стоимости основных средств, ц з. ед.;

X16 - производство продукции сельского хозяйства в расчете на 1 тыс. руб. стоимости оборотных фондов, ц з. ед.;

X17 - рентабельность продукции растениеводства, %;

X18 - рентабельность продукции животноводства, %;

X19 - прибыль (убыток) на 1 га условной пашни в растениеводстве, руб.;

X110 - прибыль (убыток) на 1 условную голову в животноводстве, руб.;

X111 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) на 1 га условной пашни, руб.;

X112 - всего уплачено налогов в бюджеты всех уровней в расчете на 1 руб. продукции сельского хозяйства, руб.;

X113 - прибыль (убыток) сельского хозяйства в расчете на 1 занятого, тыс. руб.;

X114 - фондовооруженность, тыс. руб/чел.;

X115 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) в расчете на 1 занятого в сельскохозяйственном производстве, тыс. руб.;

X116 - прибыль (убыток) в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда в растениеводстве, руб.;

X117 - прибыль (убыток) в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда в животноводстве, руб.;

X118 - прибыль (убыток) в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда в сельском хозяйстве, руб.;

X119 - рентабельность капитала, %;

X120 - фондоотдача, руб.;

X121 - фондоемкость, руб.;

X122 - материалоемкость в растениеводстве, руб.; X123 - материалоемкость в животноводстве, руб.; X124 - материалоемкость в сельском хозяйстве, руб.;

X125 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) в расчете на 1 руб. основных фондов, руб.

2. Блок социальных показателей:

Эндогенные переменные:

Y21 - среднемесячная заработная плата в сельском хозяйстве, руб.;

Y22 - уровень занятости сельского населения, %;

Экзогенные переменные:

X21 - плотность населения в сельской местности, чел/км2; X22 - число родившихся на 1000 человек населения, чел.; X23 - число умерших на 1000 человек населения, чел.;

X24 - миграционный прирост населения, чел.;

X25 - удельный вес сельскохозяйственных организаций в общем количестве, %;

X26 - доходы бюджета в расчете на 1 сельского жителя, руб.;

X27 - расходы бюджета на образование в расчете на 1 сельского жителя, руб.; X28 - расходы бюджета на здравоохранение, социальную политику в расчете на 1 сельского жителя, руб.;

X29 - уровень официальной безработицы сельского населения в трудоспособном возрасте, %;

X210 - общая площадь жилых помещений в среднем на одного сельского жителя, м2;

X211 - удельный вес граждан, пользующихся социальной поддержкой, в общей численности, %;

X212 - среднемесячный размер социальной поддержки на 1 пользователя, руб.;

X213 - средний размер субсидий на семью, руб/мес.;

X214 - численность врачей на 10 000 человек населения, чел.;

X215 - численность пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты населения, в расчете на 1000 человек, чел.;

X216 - средний размер назначенных месячных пенсий, руб.

3. Блок экологических показателей:

Эндогенные переменные:

Y31 - количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу, ед.

Экзогенные переменные:

X31 - удельный вес организованных источников выбросов вредных веществ в атмосферу, %;

X32 - выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, кг/км2;

X33 - выбросы в атмосферу твердых веществ, отходящих от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.;

X34 - выбросы в атмосферу диоксида серы, отходящего от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.;

X35 - выбросы в атмосферу оксида углерода, отходящего от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.;

X36 - выбросы в атмосферу оксида азота, отходящего от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.;

X37 - выбросы в атмосферу углеводородов (без ЛОС), отходящих от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.;

X38 - удельный вес уловленных вредных веществ, отходящих от стационарных источников, процентов к отходящим;

X39 - выбросы твердых веществ в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг;

X310 - выбросы диоксида серы в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг;

X311 - выбросы оксида углерода в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг;

X312 - выбросы оксида азота в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг;

X313 - выбросы углеводорода, с учетом ЛОС (исключая метан), в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг;

X314 - внесено минеральных удобрений (в пересчете на 100 % пит. вещ.), тыс. ц;

X315 - внесено минеральных удобрений (в пересчете на 100 % пит. вещ.) на 1 га удобренных посевов, кг;

X316 - внесено органических удобрений, тыс. т;

X317 - внесено органических удобрений на 1 га посева, т.

Структурно-логическая схема взаимосвязи эндогенных (зависимых) и экзогенных (независимых) переменных представлена на рисунке 27.



Рисунок 27 - Структурно-логическая схема взаимосвязей переменных комплексной эконометрической модели социо-эколого-экономического развития сельских территорий Ставропольского края*

Таким образом, общий вид предлагаемой к построению комплексной эконометрической модели, представляющей собой систему взаимозависимых регрессионных уравнений, следующий:

?Y11 ? f ( X11, X12 , ..., X125 ;Y21;Y22 ;Y31); (1.1)

? Y ? f ( X , X , ..., X ;Y ;Y ); (1.2)

? 12 11 12 125 31 21

?Y21 ? f ( X 21, X 22 , ..., X 216 ;Y12 ); (1.3)

?Y ? f ( X , X , ..., X ;Y ;Y ;Y ); (1.4)

? 22 21 22 216 11 12 31

?? Y31 ? f ( X 31, X 32 , ..., X 317 ;Y11;Y22 ). (1.5)

При спецификации комплексной эконометрической модели регрессионные уравнения представлены в линейной форме, что связано с удобством параметризации и экономической интерпретации получаемых результатов. В связи с этим представленную выше систему регрессионных уравнений можно записать следующим образом:

? Y11 ? a10 ? a11 X11 ? a12 X12 ? ... ? a125 X125 ? b121Y21 ? b122Y22 ? b131Y231 ? ?1; (1.1)

?Y ? a ? a X ? a X ? ... ? a X ? b Y ? b Y ? ? ; (1.2)

? 12 20 21 11 22 12 225 125 231 31 221 21 2

?Y21 ? a30 ? a31 X 21 ? a32 X 22 ? ... ? a316 X 216 ? b312Y12 ? ?3 ;

?Y ? a ? a X ? a X ? ... ? a X ? b Y ? b Y ? b Y ? ? ; (1.4)

? 22 40 41 21 42 22 416 216 411 11 412 12 431 31 4

?? Y31 ? a50 ? a51 X 31 ? a52 X 32 ? ... ? a517 X 317 ? b511Y11 ? b522Y22 ? ?5 .

На следующем этапе необходимо осуществить отбор наиболее существенных объясняющих переменных в правой части зависимостей (1.1)- (1.5). При этом уравнения системы необходимо сначала рассматривать независимо друг от друга. На первоначальном этапе при формировании системы эндогенных и факторных показателей и формализации зависимости между ними необходимо рассмотреть как можно больше вариантов объясняющих переменных в правой части уравнений, но при этом наряду с существенными по степени влияния на результативную переменную были включены и статистически незначимые. Использование пошаговых процедур отбора позволяет установить статистически несущественные объясняющие переменные и исключить их из уравнения, тем самым повысив его статистическую и практическую значимость.

Информационная база в разрезе представленных выше показателей была сформирована за период 2011-2016 гг. по данным муниципальных районов Ставропольского края. Процедура оценки параметров модели и показателей её качества осуществлялась с использование пакета прикладных программ для обработки статистической информации IBM SPSS Statistics.

Проанализируем результаты реализации пошаговых процедур отбора объясняющих переменных:

1) Из первоначального набора переменных модели (1.1)

Y11 ? a10 ? a11X11 ? a12 X12 ? ... ? a125 X125 ? b121Y21 ? b122Y22 ? b131Y231 ? ?1

В результате использования пошаговой процедуры отбора факторных переменных по алгоритму «включения-исключения» (состоящего в последовательном изъятии экзогенных переменных правой части уравнения, в случае, когда очередное исключение приводит к существенному снижению качества модели, её возвращают обратно и процедура заканчивается) были отобраны следующие:

Y11 ? a10 ? a12 X12 ? a19 X19 ? a110 X110 ? a111 X111 ?

? a114 X114 ? a115 X115 ? a116 X116 ? b122Y22 ? ?1.

Аналогичным образом представлены результаты отбора объясняющих переменных для уравнений (1.2) - (1.5).

2) Из первоначального набора переменных модели (1.2)

Y12 ? a20 ? a21X11 ? a22 X12 ? ... ? a225 X125 ? b231Y31 ? b221Y21 ? ?2



В результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели

Y12 ? a20 ? a21X11 ? a23 X13 ? a224 X124 ? a225 X125 ? b231Y31 ? ?2.

3) Из первоначального набора переменных модели (1.3)

Y21 ? a30 ? a31X21 ? a32 X22 ? ... ? a316 X216 ? b312Y12 ? ?3

В результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели

Y21 ? a30 ? a33 X 23 ? a37 X 27 ? a310 X 210 ?

a X ? a X ? a X ? b Y ? ? .

4) Из первоначального набора переменных модели (1.4)

Y22 ? a40 ? a41 X21 ? a42 X22 ? ... ? a416 X216 ? b411Y11 ? b412Y12 ? b431Y31 ? ?4

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели

Y22 ? a40 ? a42 X22 ? a45 X25 ? a46 X26 ? a49 X29 ? ?4.



5) Из первоначального набора переменных модели (1.5)

Y31 ? a50 ? a51X31 ? a52 X32 ? ... ? a517 X317 ? b511Y11 ? b522Y22 ? ?5

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели

Y31 ? a50 ? a52 X32 ? a57 X37 ? a510 X310 ? a511X311 ? a515 X315 ? b511Y11 ? ?5.

Таким образом, система уравнений после отбора существенных объясняющих переменных имеет вид

?Y11 ? f ( X12 , X19 , X110 , X111, X114 , X115 , X116 ;Y22 ); (2.1)

?Y ? f ( X , X , X , X ;Y ); (2.2)

? 12 11 13 124 125 31

?Y21 ? f ( X 23 , X 27 , X 210 , X 212 , X 213 , X 216 ;Y12 ); (2.3)

?Y ? f ( X , X , X , X ); (2.4)

? 22 22 25 26 29

?? Y31 ? f ( X 32 , X 37 , X 310 , X 311, X 315 ;Y11 ).

В результате анализа взаимосвязей эндогенных переменных модели, в роли которых выступают целевые показатели (индикаторы) стратегии устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 г., составлена следующая схема:



Рисунок 28 - Схема взаимосвязи индикативных переменных комплексной эконометрической модели*

Представленная схема обусловливает последовательность и особенности параметризации уравнений системы. Так, комплексная эконометрическая модель (2.1) - (2.5) представляет собой систему рекурсивных уравнений. Поэтому оценка параметров уравнений может выполняться в строго определенной последовательности: первым уравнением, параметры которого могут быть оценены с помощью МНК, должно быть уравнение, не содержащее в качестве объясняющих переменных эндогенные. Таким уравнением является уравнение (2.4). Затем оценивают параметры уравнения, в котором наряду с экзогенными переменными в качестве объясняющей переменной участвует переменная Y12, и т. д. Последовательность оценки параметров уравнений представлена на рисунке 29.

Рисунок 29 - Последовательность оценки параметров системы взаимосвязанных рекурсивных уравнений*

Таким образом, система рекурсивных уравнений, а также последовательность идентификации уравнений в окончательном варианте будет выглядеть следующим образом:

На следующем этапе произведена оценка коэффициентов уравнений, проверка их качества и оценка качества синтезированных уравнений в целом (3.1).

Y22 ? 18,833 ? 3, 494X 22 ? 0,0109X 25 ? 0,000454X 26 ?1,107 X 29 ,

?R2 ? 0,879; R€2 ? 0,871; F ? 79,924; Знч. F = 0,000?.

В целом синтезированное уравнение статистически значимо, о чем свидетельствует значение F-критерия Фишера (F ? 79,924; Знч. F = 0,000).

В общей сложности вариация уровня занятости сельского населения (Y22) объясняется включенными в модель (3.1) факторами на 87,9 %. Доля влияния отдельных факторных переменных на результативную наглядно показана на рисунке 30.

Рисунок 30 - Относительное влияние отобранных в модель (3.1) факторных переменных на изменение уровня занятости сельского населения (Y22) в Ставропольском крае, %

Среди отобранных факторов, как это наглядно видно на рисунке 30, наибольшее влияние на индикативный показатель оказывает показатель (число родившихся на 1000 человек населения, чел.) - рост рождаемости на одного человека сопровождается повышением эндогенной переменной на 3,494 % (доля объясненной вариации за счет этой переменной составила 63,70 %); также достаточное влияние (10,31 %) оказывает показатель доходы бюджета в расчете на одного сельского жителя. Рост доходов бюджета на один рубль в расчете на одного сельского жителя сопровождается снижением Y22 на 0,000454 %; влияние оказывает и Х29 (уровень официальной безработицы сельского населения в трудоспособном возрасте) - рост безработицы сельского населения в трудоспособном возрасте на 1 % приводит к увеличению эндогенной переменной на 1,107 % (доля этой переменной составила 8,51 %).

На основании произведенной оценки коэффициентов моделей (3.2) с

В целом синтезированное уравнение статистически значимо, о чем свидетельствует значение F-критерия Фишера ( F ? 167,85; Знч. F = 0,000 ).

В общей сложности вариация стоимости продукции сельского хозяйства в ценах 2010 г. (Y11) объясняется включенными в модель (3.2) факторами на 92,3 %. Доля влияния отдельных факторных переменных на результативную наглядно показана на рисунке 31.

Рисунок 31 - Относительное влияние отобранных в модель (3.2) факторных переменных на изменение стоимости продукции сельского хозяйства в ценах 2010 г. в Ставропольском крае*

Среди отобранных факторов, как это наглядно видно на рисунке 31, наибольшее влияние на индикативный показатель оказывает (объем инвестиций (собственных и привлеченных) на 1 га условной пашни, руб.). Рост объема инвестиций на один рубль сопровождается повышением эндогенной переменной на 55,05 тыс. руб. (доля объясненной вариации за счет этой переменной составила 28,38 %).

Изменение финансового результата на один рубль сопровождается изменением эндогенной переменной на 25,99 тыс. руб.

Рост фондовооруженности на 1 тыс. руб/чел. приводит к повышению эндогенной переменной в среднем по административным районам региона на 234,46 тыс. руб. Изменение финансового результата на один человеко-час сопровождается изменением результативной переменной в среднем на 2981,89 тыс. руб. Доля этого показателя в объясненной вариации составила 6,18 %. Заметное влияние (7,07 %) оказывает € (уровень занятости сельского населения, %). Рост этого показателя ведет к изменению стоимости продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах в среднем на 87 146,7 тыс. руб.

На следующем этапе произведена оценка коэффициентов моделей (3.3) с учетом полученных из предыдущей модели выровненных значений

Переменной из уравнения (3.2). В результате была синтезирована следующая модель:

Y31 ? 95,326 ? 0,481X32 ? 3,838X37 ? 24,079X310 ? 0,699X311 ?

? 3,593X315 ? 0,0000464Y11

?R2 ? 0,956; R€2 ? 0,933; F ? 365,872; Знч. F = 0,000?.

В целом синтезированное уравнение статистически значимо, о чем свидетельствует значение F-критерия Фишера ( F ? 365,872; Знч. F = 0,000 ). В общей сложности вариация эндогенной переменной, отражающей количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу (Y31 ), объясняется включенными в модель (3.3) факторами на 95,6 %. Доля влияния отдельных факторных переменных на результативную наглядно показана на рисунке 32.

Рисунок 32 - Относительное влияние отобранных в модель (3.3) факторных переменных на количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу (Y31 ) в Ставропольском крае*

На втором месте по степени оказываемого влияния (23,13 %) находится экзогенная переменнаявыбросы диоксида серы в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию. Рост этого показателя на один килограмм сопровождается повышением эндогенной переменной в среднем по административным районам Ставропольского края на 24,1 ед. в атмосферу углеводородов (без ЛОС), отходящих от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел. Рост таких выбросов на один килограмм в среднем на одного сельского жителя приводит к снижению эндогенной переменной на 3,838 ед. (доля объясненной вариации за счет данной переменной составила 9,54 %).

На следующем месте по значимости находится показатель внесено минеральных удобрений (в пересчете на 100 % пит.вещ.) на 1 га удобренных посевов, кг. Рост внесенных минеральных удобрений на один килограмм сопровождается повышением эндогенной переменной на 3,593 ед. (доля объясненной вариации за счет переменной составила 9,24 %). 2010 г., тыс. руб.) составила 5,13 %. Рост стоимости продукции в сопоставимых ценах на 100 млн руб. в административных районах Ставропольского края приводит к увеличению источников выбросов вредных веществ в среднем на 4,64 ед.

В соответствии с представленной методикой, на следующем этапе произведена параметризация и идентификация модели (3.4) с учетом полученных из предыдущей модели теоретических значений переменной из уравнения (3.3). В итоге были получены следующие результаты:

Y12 ? 50,659 ? 0,134X11 ? 3,926X13 ? 63,317X124 ? 11,840X125 ? 0,00541Y 31 (R2 ? 0,917; R€2 ? 0,908; F ? 232,967; Знч. F =0,000). Y 31

В целом синтезированное уравнение статистически значимо, о чем свидетельствует значение F-критерия Фишера ( F ? 232,967; Знч. F = 0,000 ). В общей сложности вариация рентабельности продукции сельского хозяйства (Y12 ) объясняется включенными в модель (3.4) факторами на

91,7 %. Доля влияния отдельных факторных переменных на результативную наглядно представлена на рисунке 33.

сельском хозяйстве, руб.). Рост материалоемкости на один рубль сопровождается снижением рентабельности продукции сельского хозяйства в Ставропольском крае в среднем на 63,3 % (доля объясненной вариации за счет этой переменной составила 40,01 %).

Рост производства на один центнер зерновых единиц приводит к повышению эндогенной переменной на 3,93 % (доля объясненной вариации за счет факторной переменной составила 14,92 %).



Рисунок 33 - Относительное влияние отобранных в модель (3.4) факторных переменных на изменение рентабельности продукции сельского хозяйства (Y12 ) в Ставропольском крае*

Ставропольскому краю рентабельности продукции сельского хозяйства на 0,005 %.

На заключительном этапе оценки параметров и идентификации системы рекурсивных уравнений для исследования взаимосвязей и прогнозирования результативных показателей развития подсистем сельских территориальных систем Ставропольского края произведена параметризация модели (3.5) с учетом полученных из предыдущего уравнения выровненных значений переменной модель:

Y 12 . В результате была синтезирована следующая

Y21 ? ?37073,208 ? 308,209X 23 ? 0,439X 27 ? 964,764X 210 ?

?10,00946X 212 ? 3,715X 213 ? 4,855X 216 ?155,0142Y€

(R2 ? 0,903; R€2 ? 0,893; F ? 199,003; Знч. F = 0,000).

В целом синтезированное уравнение статистически значимо, о чем свидетельствует значение F-критерия Фишера ( F ?199,003; Знч. F= 0,000). В общей сложности вариация среднемесячной заработной платы в сельском хозяйстве, руб. (Y21 ) объясняется включенными в модель (3.5) факторными переменными на 90,3 %. Доля влияния отдельных факторных переменных на результативную наглядно показана на рисунке 34.

Среди отобранных факторов наибольшее влияние на индикативный показатель оказывает показатель Х 216 (средний размер назначенных месячных пенсий всех пенсионеров, руб.) - прирост данного показателя на 1 руб. приводит к повышению эндогенной переменной на 4,86 руб. (доля объясненной вариации за счет этой переменной составила 46,78 %); менее значительное влияние (11,62 %) оказывает показатель Х 212 - среднемесячный размер социальной поддержки на 1 пользователя, руб. Его увеличение на один рубль сопровождается снижением переменной Y21 на 10,01 руб. Примерно такое же влияние оказывает переменная Х 210 (площадь жилых помещений в среднем на одного жителя, м2), увеличение этого показателя на единицу измерения обусловливает рост эндогенной переменной в среднем по краю на 964,76 руб. (доля объясненной вариации за счет этой переменной составляет 10,6 %). Рост рентабельности продукции сельского хозяйства на один процент приводит к увеличению среднемесячной заработной платы в сельском хозяйстве на 155,01 руб. (доля объясненной вариации за счет этой переменной составляет 9,66 %).

Рисунок 34 - Относительное влияние отобранных в модель (3.5) факторных переменных на изменение среднемесячной заработной платы в сельском хозяйстве (Y21 ) Ставропольского края



Рост расходов бюджета на образование на один рубль в расчете на одного жителя способствует в среднем по региону снижению эндогенной переменной модели (3.5) на 0,44 руб. (за счет этой переменной вариация эндогенной объяснена на 5,35 %). Незначительное влияние (5,02 %) оказывает показатель Х 213

– средний размер субсидий на семью в месяц, руб.

Рост его значения на один рубль сопровождается снижением переменной на 3,71 руб.

Таким образом, синтезированная на основании предложенной методики комплексная эконометрическая модель для исследования взаимосвязей обобщающих показателей социо-эколого-экономического развития сельских территориальных систем имеет следующий вид:

В целом синтезированная система рекурсивных уравнений (3.1)-(3.5) комплексной эконометрической модели оценки взаимосвязей обобщающих показателей социо-эколого-экономического развития сельских территориальных систем Ставропольского края является статистически значимой, что делает возможным её использование для многовариантного прогнозирования рассматриваемых эндогенных переменных (стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, рентабельность продукции сельского хозяйства, среднемесячная заработная плата в сельском хозяйстве, уровень занятости сельского населения, количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу).

Практическое назначение синтезированной системы эконометрических моделей заключается в следующем: 1) качественная оценка взаимосвязей показателей подсистем СТС для Ставропольского края, которая проводится в ходе статистической оценки на различных этапах построения уравнений системы; 2) использование отобранных в эконометрические модели эндогенных и экзогенных переменных в качестве критериев комплексной социо-эколого-экономической оценки и идентификации типа устойчивого развития СТС, так как именно эти показатели тесно взаимосвязаны с результативными переменными, выступающими в качестве показателей - индикаторов стратегии устойчивого развития сельских территорий региона;

3) для прогностических целей, т. е. полученная система уравнений необходима как для многофакторного прогнозирования показателей- индикаторов, так и для прогнозной оценки типа устойчивого развития СТС региона на средне- и долгосрочную перспективу.

Поэтому на следующем этапе диссертационной работы в соответствии с предложенной методикой необходимо осуществить комплексную социо- эколого-экономическую оценку сельских территорий края и произвести экстраполяцию отобранных в модель (3.1)-(3.5) факторных переменных. Это обстоятельство и предопределило направление наших дальнейших исследований.



4.2 Стратегические параметры социо-эколого-экономического развития сельских территорий

Важным блоком реализации методики социо-эколого-экономической оценки и прогнозирования параметров устойчивого развития сельских территорий является третий этап «Оценочно-обобщающий», главная цель которого заключается в идентификации типов СТС. В процессе анализа социо-эколого-экономических условий развития сельских территорий различного уровня получаемые результаты в разрезе отдельных направлений оценки (социального, экологического и экономического) обычно имеют противоречивый характер. В связи с этим наблюдается существенная дифференциация по степени развития СТС, что обусловлено объективными факторами и является естественным условием их социо-эколого- экономического развития, поскольку привносит определенный динамизм, формирует конкурентные преимущества и с учетом этого позволяет идентифицировать приоритетные направления дальнейшего развития как конкретной сельской территории, так и экономики региона в целом.

Важной задачей комплексной оценки СТС является не только установление, к какой из качественных групп (типов) относится территория по степени развития, но и с использованием обобщающих количественных характеристик, выявление как «драйверов» дальнейшего ее роста, так и сдерживающих факторов. В качестве такой характеристики предлагаемой методики выступает интегральный индикатор устойчивости, представляющий собой сумму трех векторов (экологической, социальной и экономической устойчивости), позволяющий путем несложных последовательных вычислительных операций количественно оценить уровень развития СТС как в целом в системе «устойчивость- сбалансированность», так и отдельно в разрезе подсистем (экологической, социальной и экономической).

В экономической литературе представлено большое количество разнообразных подходов для комплексного измерения особенностей территориальной дифференциации, для этого предлагается использовать как абсолютные, так и относительные показатели вариации. В наибольшей степени получили распространение методики, основанные на применении методов многомерных сравнений, важной отличительной особенностью которых является возможность использования для оценки практически неограниченного количества показателей (абсолютных и относительных), характеризующих разнообразные явления и процессы, имеющие различные единицы измерения.

Исследование существующих методик многомерной оценки позволило предложить собственную, адаптированную для типизации СТС аграрно ориентированного региона по уровню их социо-эколого-экономического развития. Для достижения основной цели - идентификации типа устойчивого развития сельской территории - необходимо решение целого ряда частных задач:

- формализация системы показателей и информационной базы данных для многомерной оценки;

- стандартизация показателей, т. е. преобразование данных в сопоставимый вид с учетом оптимальности возможных значений показателя;

- расчет показателей устойчивости и сбалансированности развития СТС, их шкалирование и качественная оценка;

- идентификация типа устойчивого развития сельских территорий региона.

Важно также подчеркнуть универсальный характер предложенной методики, заключающийся, во-первых, в возможности ее использования на различных уровнях: местном, региональном, страны в целом. Во-вторых, можно существенно расширить (или уменьшить) как количество направлений (в нашем случае - экономическое, социальное и экологическое), так и набор самих показателей внутри групп. В-третьих, в рамках предложенного алгоритма социо-эколого-экономической оценки и прогнозирования параметров устойчивого развития сельских территорий, многомерные сравнения СТС тесно взаимосвязаны как с «аналитическим», так и с «прогнозно-адаптивным» блоками.

Итак, для многомерной оценки развития сельских территорий Ставропольского края были использованы показатели, отобранные в качестве переменных комплексной эконометрической модели по направлениям оценки. Такой подход обусловлен тем, что именно эти переменные из общего количества первоначальной системы показателей были отобраны в уравнения и являются статистически значимыми с точки зрения оказываемого влияния на изменение индикативных показателей (стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, среднемесячная заработная плата в сельском хозяйстве и уровень занятости сельского населения), выступающих в качестве результативных переменных.

В процессе эконометрического моделирования была получена система уравнений (3.1)-(3.5) для исследования взаимосвязей обобщающих показателей социо-эколого-экономического развития сельских территориальных систем из первоначального набора показателей (63 переменные), в модель было окончательно отобрано менее половины - в общей сложности 28 показателей, которые и будут в дальнейшем использованы для многомерной оценки уровня развития сельских территорий Ставропольского края по трем направлениям.

В частности, в рамках экономического направления для оценки вектора экономической устойчивости (Iэкон) развития сельских территорий региона были использованы следующие 13 показателей: Y11 - стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, тыс. руб.; Y12 - рентабельность продукции сельского хозяйства, %; X11 - производство продукции растениеводства на 1 га условной пашни, ц з. ед.; X12 - производство продукции животноводства на 1 условную голову, ц з. ед.; X13 - производство продукции растениеводства в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда, ц з. ед.; X19 - прибыль (убыток) на 1 га условной пашни в растениеводстве, руб.; X110 - прибыль (убыток) на 1 условную голову в животноводстве, руб.; X111 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) на 1 га условной пашни, руб.; X114 - фондовооруженность, тыс. руб/чел.; X115 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) в расчете на 1 занятого в сельскохозяйственном производстве, тыс. руб.; X116 - прибыль (убыток) в расчете на 1 чел. ч затрат живого труда в растениеводстве, руб.; X124 - материалоемкость в сельском хозяйстве, руб.; X125 - объем инвестиций (собственных и привлеченных) в расчете на 1 руб. основных фондов, руб.

Для стандартизации был применен метод линейного масштабирования, позволяющий разноименные и неоднородные по содержанию показатели привести к единой измерительной шкале [0; 1]. В качестве исходных данных для исследования использовались значения оценочных показателей за период 2011-2016 гг.

Наглядно результаты оценки вектора экономической устойчивости развития СТС региона в 2016 г. по сравнению с 2011 г. представлены на рисунке 35, где внутри сфер указаны номера квадрантов, соответствующие определенному типу развития в системе «устойчивость- сбалансированность». При этом для каждой из сельскохозяйственных зон Ставропольского края указаны наиболее интенсивные изменения показателя экономической устойчивости развития для отдельных административных районов, приведшие к смене квадранта по причине изменения качественной оценки устойчивости или сбалансированности, а иногда и типа устойчивого развития в целом для сельской территории.

Так, по результатам комплексной оценки 2016 г. лишь два из пяти районов первой зоны в сравнении с 2011 г. смогли улучшить экономическую ситуацию в сельской местности, что подтверждается ростом вектора экономической устойчивости: Левокумский (на 0,150), Апанасенковский (на 0,018). Наибольшее снижение величины показателя экономической устойчивости отмечается для Нефтекумского (на 1,200) и Туркменского районов (на 1,080).

Для большинства сельских территорий второй сельскохозяйственной зоны Ставропольского края также характерна тенденция ухудшения экономической ситуации. Из числа административных районов данной группы, где наблюдается наибольшее снижение вектора экономической устойчивости, необходимо отметить Ипатовский (на 0,807, или 47,7 %), Новоселицкий (на 0,727, или 62,4 %) и Благодарненский (на 0,444, или 38,2 %). Наряду с этим следует отметить и районы второй зоны, где за 2011- 2016 гг. произошло позитивное изменение в экономической сфере, что подтверждается увеличением показателя устойчивости по данному направлению: Степновский - на 0,573 (или на 41,8 %), Петровский - на 0,319 (или на 34,9 %), Александровский - на 0,143 (или на 21,3 %).

В третьей сельскохозяйственной зоне Ставропольского края лишь в трех из восьми административных районов наблюдается увеличение вектора экономической устойчивости за исследуемый период. В число районов - лидеров по позитивному изменению экономической ситуации сельских территорий относятся: Грачевский - показатель экономической устойчивости развития вырос на 0,682, или 41,4 %; Труновский - на 0,531, или 23,8 %; Кочубеевский - на 0,095, или 7,3 %. К числу районов - аутсайдеров зоны по ухудшению экономических показателей развития сельских территорий относятся Изобильненский (на 57,9 %), Андроповский (на 25,4 %) и Красногвардейский (на 18,4 %).

В четвертой зоне только один район из четырех продемонстрировал рост за период 2011-2016 гг. по величине вектора устойчивого развития: Кировский - на 0,207 (или на 8,1 %). По всем остальным показатель снижался, причем наиболее интенсивно, судя по величине уменьшения показателя экономической устойчивости (на 1,148, или 45,8 %), происходило ухудшение экономических условий развития сельских территорий в Минераловодском районе.

По результатам эконометрического моделирования в рамках социального направления для оценки вектора социальной устойчивости (Iсоц) развития сельских территорий Ставропольского края были использованы следующие 12 показателей: Y21 - среднемесячная заработная плата в сельском хозяйстве, руб.; Y22 - уровень занятости сельского населения, %; X22 - число родившихся на 1000 человек населения, чел.; X23 - число умерших на 1000 человек населения, чел.; X25 - удельный вес сельскохозяйственных организаций в общем количестве, %; X26 - доходы бюджета в расчете на одного сельского жителя, руб.; X27 - расходы бюджета на образование в расчете на одного сельского жителя, руб.; X29 - уровень официальной безработицы сельского населения в трудоспособном возрасте, %; X210 - общая площадь жилых помещений в среднем на одного сельского жителя, м2; X212 - среднемесячный размер социальной поддержки на 1 пользователя, руб.; X213 - средний размер субсидий на семью, руб/мес.; X216 - средний размер назначенных месячных пенсий, руб.

Наглядно результаты оценки вектора социальной устойчивости развития СТС региона в 2016 г. по сравнению с 2011 г. представлены на рисунке 36.

Рисунок 36 - Динамика многомерной оценки сельских территорий Ставропольского края по уровню социальной устойчивости*

Результаты комплексной оценки 2016 г. показывают, что все без исключения районы первой сельскохозяйственной зоны в сравнении с 2011 г. смогли улучшить условия социальной сферы в сельской местности. Наибольший рост величины показателя социальной устойчивости отмечается для Туркменского (на 0,534, или 53,1 %) и Апанасенковского (на 0,769, или 57,5 %) районов.

Для большинства сельских территорий второй зоны (78 %) Ставропольского края также характерна тенденция улучшения состояния социальной сферы. Из числа административных районов данной группы, где наблюдается наибольшее увеличение вектора социальной устойчивости, необходимо отметить: Советский (на 0,946, или 70,4 %), Буденновский (на 0,430, или 28,1 %) и Ипатовский (на 0,409, или 24,1 %). Наряду с этим следует указать сельские территории, где за 2011-2016 гг. произошли негативные изменения, приведшие к снижению показателей состояния социальной сферы, в результате чего вектор социальной устойчивости уменьшился на 0,370 (или на 19,4 %) для Петровского и на 0,028 (или на 1,8 %) для Благодарненского административных районов.

В третьей сельскохозяйственной зоне Ставропольского края одна половина районов имеет положительную тенденцию роста вектора социальной устойчивости, вторая - отрицательную. К числу районов - лидеров по позитивному изменению условий социальной сферы сельских территорий относятся: Шпаковский - комплексный показатель устойчивости социального развития вырос на 0,747, или 36,8 %; Кочубеевский - на 0,583, или 32,4 %; Труновский - на 0,318, или 15,1 %; Грачевский - на 0,030, или 1,5 %. К числу районов - аутсайдеров зоны по ухудшению социальных показателей развития сельских территорий относятся Изобильненский (на 6,6 %), Андроповский (на 7,0 %), Новоалександровский (на 4,3 %) и Красногвардейский (на 1,1 %).

В четвертой зоне так же, как и при анализе экономического направления, только один район из четырех продемонстрировал снижение за период 2011-2016 гг. вектора социальной устойчивого развития: Кировский - на 0,051 (или на 2,2 %). По всем остальным данный показатель увеличивался, причем наиболее интенсивно, судя по величине роста показателя социальной устойчивости (на 0,521, или 22,5 %), происходили позитивные изменения социальных условий развития сельских территорий в Предгорном районе.

По результатам эконометрического моделирования в рамках экологического направления для оценки вектора экологической устойчивости (Iэкол) развития сельских территорий Ставропольского края были использованы следующие шесть показателей: Y31 - количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу, ед; X32 - выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, кг/км2; X37 - выбросы в атмосферу углеводородов (без ЛОС), отходящих от стационарных источников, в расчете на 1 жителя, кг/чел.; X310 - выбросы диоксида серы в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на 1 организацию, кг; X311 - выбросы оксида углерода в атмосферный воздух от технологических и других процессов в расчете на одну организацию, кг; X315 - внесено минеральных удобрений (в пересчете на 100 % пит. вещ.) на 1 га удобренных посевов, кг.

По результатам комплексной оценки 2016 г. по сравнению с 2011 г. (рис. 37) видно, что только один район (Апанасенковский) первой сельскохозяйственной зоны демонстрирует прирост показателя экологической устойчивости в абсолютном выражении на 0,152, а в относительном - на 7,2 %. По остальным районам наблюдается негативная тенденция ухудшения состояния окружающей природной среды в сельских территориях, в частности, в наибольшей степени уменьшились показатели экологической устойчивости для таких районов, как Туркменский (на 0,334, или 15,5 %) и Арзгирский (на 0,150, или 7,8 %).

Большинство сельских территорий второй сельскохозяйственной зоны Ставропольского края характеризуются улучшением показателей состояния природной среды. Из числа административных районов данной группы, где наблюдается наибольшее увеличение вектора экологической устойчивости, нужно отметить: Буденновский (на 1,074, или в 2,3 раза), Ипатовский (на 0,534, или 32,1 %) и Новоселицкий (на 0,195, или 9,5 %). Наряду с этим следует указать сельские территории, где за 2011-2016 гг. произошли негативные изменения, приведшие к снижению показателей состояния природной окружающей среды, в результате чего вектор экологической устойчивости уменьшился: Курский (на 0,599, или 27,6 %) и Советский (на 0,298, или 13,1 %).



Рисунок 37 - Динамика многомерной оценки сельских территорий Ставропольского края по уровню экологической устойчивости*

В третьей сельскохозяйственной зоне Ставропольского края так же, как и для социального направления, одна половина районов имеет положительную тенденцию роста вектора экологической устойчивости, вторая - отрицательную. К числу районов - лидеров по позитивному изменению условий окружающей среды и природопользования в сельских территориях относятся: Труновский - комплексный показатель устойчивости экологического развития вырос на 0,742, или 59,2 %; Андроповский - на 0,417, или 27,8 %; Шпаковский - на 0,262, или 13,5 %; Изобильненский - на 0,169, или 9,4 %. К числу районов-аутсайдеров зоны по ухудшению экологических показателей устойчивости развития сельских территорий относятся Кочубеевский (на 31,7 %), Красногвардейский (на 15,1 %), Грачевский (на 2,8 %) и Новоалександровский (на 2,6 %).

В четвертой так же, как и предыдущей, зоне одна половина районов имеет положительную, вторая - отрицательную тенденцию изменения вектора экологической устойчивости сельских территорий. К числу районов- лидеров по положительному приросту показателя за период 2011-2016 гг. были отнесены: Минераловодский (на 0,234, или 11,6 %) и Кировский (на 0,271, или 13,2 %). К районам - аутсайдерам зоны по ухудшению экологических показателей устойчивости развития сельских территорий относятся Георгиевский (на 20,2 %) и Предгорный (на 18,6 %)

В результате отмеченных тенденций изменения показателей многомерной оценки (по отдельным направлениям) в конце исследуемого периода по результатам комплексной социо-эколого-экономической оценки сложилась следующая наглядно представленная на картограмме (рис. 38) пространственная структура сельских территорий Ставропольского края в зависимости от идентифицированного типа устойчивого развития.

Так, можно видеть, что в 2016 г. сельские территории в разрезе административных районов Ставропольского края представлены тремя (из возможных пяти) типами устойчивого развития СТС. Сельские территории с высоко устойчивым уровнем развития - I тип - представлены 9 административными районами, удельный вес которых в общем количестве составляет 34,6 %. По сравнению с 2011 г. количество территорий с данным типом устойчивого развития сократилось на 25 %, или 11,5 п. п. Территории проживания сельского населения со стабильно устойчивым уровнем развития - II тип - представлены 12 административными районами, сто составляет 46,2 % от общего количества. В динамике по сравнению с 2011 г. количество СТС этого типа увеличилось на 20 %, или 7,7 п. п. Сельские территории с умеренно устойчивым уровнем развития - III тип - представлены на конец исследуемого периода пятью административными районами, что по сравнению с 2011 г. больше на 25 % (или в общей структуре на 3,8 п. п.).



Рисунок 38 - Картограмма типов устойчивого развития СТС Ставропольского края в 2016 г. по результатам комплексной социо-эколого- экономической оценки*

В рамках предлагаемой методики величина интегрального индикатора устойчивости и оценка сбалансированности развития подсистем СТС, а в свою очередь, и окончательная идентификация типа устойчивого развития сельской территории обусловлены динамикой и интенсивностью изменения показателей в разрезе рассмотренных выше направлений (экономического, социального и экологического). Наглядно результаты оценки интегрального индикатора устойчивости сельских территорий Ставропольского края во взаимосвязи с изменением типа развития (номер квадранта на рисунке) в 2016 г. по сравнению с 2011 г. представлены на рисунке 39.

Из представленных на рисунке данных видно, что величина интегрального индикатора устойчивости в разрезе административных районов распределяется в порядке возрастания среднего значения показателя от первой зоны к четвертой. В зависимости от динамики и качественной составляющей развития сельские территории Ставропольского края условно можно подразделить на несколько групп (классов):



Рисунок 39 - Динамика многомерной оценки сельских территорий Ставропольского края по уровню интегрального индикатора устойчивости*

1) территории-лидеры, в течение всего исследуемого периода относятся к первому типу с высоко устойчивым уровнем развития;

2) территории-драйверы, за исследуемый период в результате роста показателей устойчивости (по всем направлениям) и сбалансированности подсистем СТС качественно улучшился тип устойчивого развития;

3) депрессивные территории, в эту группу включаются те из них, где по экономическому, социальному и экологическому направлению имеющийся потенциал исчерпан, эти территориальные образования не могут рассчитывать на самостоятельное разрешение в сложившихся условиях стагнационной ситуации и нуждаются в специально организованной поддержке извне, в первую очередь со стороны государства;

4) территории-аутсайдеры, за исследуемый период в результате существенного снижения показателей устойчивости практически по всем направлениям и нарушения сбалансированности подсистем СТС ухудшился тип развития для данной сельской территории.

По результатам исследования к числу территорий - лидеров Ставропольского края по уровню устойчивого развития за период 2011- 2016 гг. относятся сельские территории восьми административных районов (все районы четвертой и четыре третьей сельскохозяйственной зоны), причем только в четырех из них наблюдается прирост интегрального индикатора устойчивости: Грачевский (на 0,227, или 11,7 %), Труновский (на 0,566, или 31,4 %), Шпаковский (на 0,279, или 13,6 %) и Кировский (на 0,142, или 6,2 %). При этом только в Труновском районе наблюдается прирост показателей устойчивости по всем трем направлениям за период, что в результате привело к повышению сбалансированности развития подсистем (с согласованного до равновесного), в то время как по остальным отмечается снижение показателя устойчивости по какому-либо одному из направлений (для Шпаковского района - по экономическому, для Грачевского - по экологическому, а для Кировского - по социальному). Снижение интегрального индикатора устойчивости для сельских территорий Георгиевского (на 0,132, или 5,9 %) и Предгорного (на 0,181, или 7,3 %) административных районов обусловлено снижением показателей одновременно по двум направлениям (экономическому и экологическому), а Новоалександровского пусть и незначительным (всего на 0,070, или 3,3 %), но сразу по всем трем направлениям.