Statistical analysis and forecasting of agricultural production in Russia

Full Text

Сельскохозяйственное производство является наиболее обширной, сложной и жизненно важной отраслью народного хозяйства в целом. С его помощью мы получаем продукты питания, прикорм для животных, а также сырье для различных промышленных отраслей [1]. Основой сельскохозяйственного производства являются отрасли растениеводства и животноводства. Основными задачами растениеводства можно считать увеличение урожайности аграрных культур, увеличение объемов производства продукции (зерна, кормов и другой), а животноводства – обеспечение продуктами питания (мясо, сало, молоко, мёд и другие), сырьем (кожа, мех, шерсть и другие), органическим удобрением и использование сил скота в хозяйстве. Для эффективного использования земли, как основного фактора производства, необходимо грамотно обеспечить взаимодействие этих двух отраслей (животноводства и растениеводства) [2].

Цель исследования – провести статистический анализ объемов производства продукции сельского хозяйства в Российской Федерации, выявить факторы, влияющие на этот процесс, рассчитать прогнозы развития.

Объект исследования – Российская Федерация и ее субъекты.

Предмет исследования – объем производства продукции сельского хозяйства.

В ходе анализа были применены такие методы как расчет относительных, средних показателей, метод статистических группировок, дисперсионный анализ, расчет показателей динамики, моделирование основной тенденции, прогнозирование, корреляционно- регрессионный анализ.

Для решения задачи исследования особенностей развития отрасли на территории РФ были применены такие виды статистических группировок как типологическая и структурная. При построении типологической группировки предварительно по совокупности субъектов РФ был вычислен показатель среднероссийского уровня объема производства сельского хозяйства по состоянию на 2019 год и рассчитаны для каждого из регионов относительная величина сравнения с данным средним значением.

В результате типологической группировки по уровню производства продукции сельского хозяйства в сравнении со среднероссийским показателем были выделены следующие типические группы регионов РФ (таблица 1, рис. 1 и 2).

Таблица 1

Типы субъектов РФ по уровню производства продукции сельского хозяйства в сравнении со среднероссийским показателем в 2019 г.

Рис. 1. Структура субъектов РФ по объему производства продукции сельского хозяйства за 2019 год в % к среднероссийскому показателю.

Рис. 2. Типологическая группировка субъектов РФ по объему производства продукции сельского хозяйства за 2019 год в % к среднероссийскому показателю.

Полученные результаты показывают, что в 2019 году в регионах РФ уровень производства продукции сельского хозяйства за год составил в среднем 70622 млн. рублей [3]. В 32 регионах (39% от общей численности субъектов РФ) уровень показателя равен в среднем 16418 млн. рублей, что составляет менее 23,2 % от среднероссийского, в 20 регионах (24,4%) – в среднем 48333,7 млн. рублей (порядка 68,4% от среднероссийского показателя). В 13 регионах уровень этого показателя превысил среднероссийский, составив в среднем по данной группе 87494 млн. рублей. К группе по уровню производства продукции в размере 150-300% к общероссийскому показателю относится 12 субъектов со средним значением объема производства в отрасли – 143538,8 млн. рублей. В 5 субъектах средний уровень производства продукции сельского хозяйства превысил среднероссийский более, чем на 300%. Вологодская область относится к категории регионов с уровнем производства продукции сельского хозяйства 33062 млн. рублей, что составляет 46,8% от среднего по РФ.

Далее по результатам типологической группировки в каждом федеральном округе (ФО) была выполнена структурная группировка, результаты которой позволили сделать вывод о дифференцированности регионов России в отношении степени развития сельскохозяйственного производства (рис. 3).

Рис. 3. Структура субъектов федеральных округов РФ по объему производства продукции сельского хозяйства за 2019 год в % к среднероссийскому показателю.

Результаты группировки позволяют сделать следующие выводы об особенностях структуры субъектов федеральных округов в отношении уровня производства продукции сельского хозяйства за год в сравнении со среднероссийским показателем:

• в Центральном ФО 47,1% регионов имеют показатель ниже среднего и 52,9% выше среднего по РФ, при этом 4 региона (23,5%) этого ФО относятся к группе субъектов РФ по уровню производства продукции сельского хозяйства к среднероссийскому показателю менее 50%;
• в Северо-Западном ФО 90% регионов имеют показатель ниже среднего. В состав данного округа входит Вологодская область. Большинство субъектов округа входят в типическую группу по уровню производства продукции сельского хозяйства к среднероссийскому показателю менее (50%). В Южном ФО 57% регионов имеют показатель ниже среднего и 43% выше среднего по РФ, при этом у 28,6% регионов превышение составляет более 300%;

• в Северо-Кавказском ФО 71% регионов имеют показатель ниже среднего по РФ. При этом 4 региона (57,1%) относятся к группе субъектов по уровню производства продукции сельского хозяйства к среднероссийскому показателю менее 50%;
• в Приволжском ФО все регионы имеют показатели в пределах среднего по стране и выше; 8 регионов (57,1%) относятся к группе субъектов с показателем выше среднероссийского;
• в Уральском ФО половина регионов имеют показатель ниже среднего, половина выше среднего по РФ;
• в Сибирском ФО 6 регионов (60%) входит в группу субъектов РФ по уровню производства продукции сельского хозяйства ниже среднероссийского показателя;
• в Дальневосточном ФО все регионы имеют показатель ниже среднего по стране. При этом 9 регионов (81,8%) относятся к группе субъектов РФ по уровню производства продукции сельского хозяйства к среднероссийскому показателю менее 50%.

Таким образом, в РФ лидерами сельскохозяйственного производства являются Приволжский, Центральный и Уральский федеральные округа. Сельское хозяйство играет меньшую роль в экономике Дальневосточного и Северо-Западного федеральных округов.

Поскольку сельскохозяйственная отрасль играет важную роль в экономике РФ, была выдвинута гипотеза о том, что показатель ВРП может иметь корреляционную зависимость от показателя объема производства в этой отрасли. Для проверки справедливости этого предположения был применен метод аналитической группировки, в процессе применения которого возникла необходимость сделать выборку регионов из совокупности субъектов РФ. В анализ посредством аналитической группировки были включены субъекты только трех федеральных округов – Центрального, Северо-Кавказского, Южного и Приволжского, в которых сельскохозяйственное производство развито на высоком уровне и составляет существенную долю в показателе ВРП. Результаты аналитической группировки для данных по регионам за 2018 год представлены в таблице 2.

Таблица 2

Зависимость уровня ВРП на душу населения от объема производства продукции сельского хозяйства в регионах РФ в 2018 г.

Группировка регионов данных федеральных округов позволила установить наличие прямой корреляции между показателем ВРП на душу населения и объемом производства продукции сельского хозяйства – при увеличении показателя объема сельскохозяйственного производства наблюдается рост средних групповых значений уровня ВРП на душу населения. Результаты дисперсионного анализа группировки с использованием статистического критерия Фишера подтвердили существенность влияния этого фактора на уровень ВРП в данной совокупности регионов (F расч. = 4,077, что на 5%-ном уровне значимости больше табличного значения критерия), показатель эмпирического коэффициента детерминации составил 29%, что указывает на заметную долю участия этого фактора в вариации значений уровня ВРП на душу населения. Корреляция между переменными заметная (R=0,538).

В дальнейшем исследовании выявленная прямая корреляционная зависимость ВРП на душу населения (Y) от объема сельскохозяйственного производства (Х) в рассмотренных ФО была подтверждена методом корреляционно-регрессионного анализа (рис. 4-6).

Рис. 4. Корреляционное поле зависимости ВРП на душу населения от объема сельскохозяйственного производства для регионов Центрального ФО в 2018 г.

Рис. 5. Корреляционное поле зависимости ВРП на душу населения от объема сельскохозяйственного производства для регионов Приволжского ФО в 2018 г.

Рис. 6. Корреляционное поле зависимости ВРП на душу населения от объема сельскохозяйственного производства для регионов Южного и Северо-Кавказского ФО в 2018 г.

Проверка статистической значимости моделей и анализ зависимостей был выполнен в MS Excel с применением инструмента «Регрессия» в Пакете анализа данных. Все три модели оказались статистически значимыми с надежностью 95%, существенность влияния фактора подтверждена критерием Фишера на уровне значимости не выше 0,05.

В ходе анализа динамики показателя объема производства продукции сельского хозяйства в РФ за период 2009-2020 гг. были вычислены базисные, цепные абсолютные и относительные показатели динамики, средние их величины (таблица 3). Можно сделать первичный вывод о том, что объем производства продукции сельского хозяйства в РФ с 2009 по 2020 годы составлял ежегодно в среднем 4269,675 млрд. руб., причем наблюдалась относительно устойчивая тенденция роста показателя в среднем за год на 370,791 млрд. руб. или на 9,5%, за исключением 2017 года, в котором произошло незначительное снижение показателя.

Таблица 3

Показатели динамики объема производства продукции сельского хозяйства в РФ за 2009-2020 гг.

Методом аналитического выравнивания были получены линейная и полиноминальная (2 степени) модели трендов для этого ряда динамики, качество которых было оценено дисперсионным анализом моделей, тестированием на пригодность к прогнозированию критерием Дарбина-Уотсона и средней ошибкой аппроксимации (таблица 4).

Таблица 4

Моделирование основной тенденции, анализ качества трендов, прогнозирование объема производства продукции сельского хозяйства в РФ

Полученные результаты показывают, что аппроксимирующие свойства обеих моделей высокие, автокорреляция в остатках отсутствует, они пригодны для долгосрочного прогнозирования (на 2021-2023 гг.), т.к. колеблемость уровней ряда динамики трендов низкая (менее 15%).

В соответствии с прогнозами с вероятностью 0,95 можно ожидать, что объем производства продукции сельского хозяйства в РФ составит по линейному тренду: в 2021 г. – от 6121,4 до 7242,5 млрд. руб., в 2022 г. – от 6472,9 до 7633,2 млрд. руб., в 2023 г. – от 6822,5 до 8025,9 млрд. руб.; по полиноминальному тренду рост будет незначительно ускоренным: в 2021 г. – от 6115,2 до 7313,1 млрд. руб., в 2022 г. – от 6840,2 до 7719,9 млрд. руб., в 2023 г. – от 6845,3 до 8131,0 млрд. руб.

Результаты проведенного статистического анализа показали, что сельское хозяйство играет важную роль в экономике некоторых регионов РФ, обеспечивая другие отрасли сырьем, а население продуктами питания. В последние годы отрасль устойчиво развивается, как в рамках решения проблемы импортозамещения продовольственных товаров, так и за счет расширения экспорта продукции сельского хозяйства. По прогнозам тенденция роста объемов производства в данной отрасли будет сохраняться.

About the authors

M. M. Melentieva

Author for correspondence.
Email: ogarevonline@yandex.ru
Russian Federation

References

Supplementary files

Supplementary Files

Action

1. JATS XML

Download

2. 1. The structure of the subjects of the Russian Federation in terms of agricultural production in 2019, as a percentage of the national average.

Download (36KB)

Indexing metadata

3. Fig. 2. Typological grouping of the subjects of the Russian Federation in terms of agricultural production in 2019, as a percentage of the national average.

Download (81KB)

Indexing metadata

4. 3. The structure of the subjects of the federal districts of the Russian Federation in terms of agricultural production in 2019, as a percentage of the national average.

Download (70KB)

Indexing metadata

5. Fig. 4. Correlation field of GRP per capita versus agricultural production for the regions of the Central Federal District in 2018

Download (50KB)

Indexing metadata

6. Fig. 5. Correlation field of GRP per capita versus agricultural production for the regions of the Volga Federal District in 2018

Download (60KB)

Indexing metadata

7. Figure 6. Correlation field of GRP per capita versus agricultural production for the regions of the Southern and North Caucasus Federal District in 2018

Download (52KB)

Indexing metadata