Прогнозирование развития сельского хозяйства с учетом ограничений ВТО

Формально обязательства распространяются только на Федерацию, однако, каждый субъект  обязан будет выполнять законодательство данной организации, и, очевидно столкнется с определёнными трудностями  и ограничениями с ее стороны. Не исключением будет и Пензенский регион.

Важным критерием развития сельского  хозяйства в условиях действия правил ВТО станет государственная поддержка. Ее размер и условия предоставления должны отвечать требованиям Соглашений по сельскому хозяйству, а также субсидиям и компенсационным мерам.

Обязательства в области сельского  хозяйства несколько отличаются от стандартных обязательств, которые принимались другими странами, присоединявшимися к ВТО. В соответствии со стандартным подходом, присоединяющаяся страна «связывает» общий объем поддержки, искажающей торговлю, на уровне трехлетнего периода, предшествующего присоединению, и сокращает в течение короткого периода после присоединения.

Для России разрешенный уровень  поддержки будет составлять 9 млрд. долларов США. Затем разрешенный уровень поддержки будет постепенно сокращаться, а с 2018 года – будет «связан» на нынешнем уровне.

Россия подтвердила, что  после присоединения к ВТО (как  и в настоящее время) не будет  использоваться экспортные субсидии сельскому хозяйству.

Соглашение предусматривает  распределение государственной  поддержки на категории или корзины.

Меры «зеленого ящика» («green box») осуществляются посредством  программ, финансируемых за счет налогоплательщиков. Такие программы не предполагают перераспределение средств от потребителей и не влекут за собой оказание ценовой поддержки производителям, не оказывают прямого искажения условий межгосударственной торговли.

Правила ВТО не «покушаются» на «зеленую корзину». Одна из задач  переговорного процесса о присоединении к ВТО состоит в том, чтобы как можно больше «нагрузить» зеленую» корзину, включив в нее некоторые меры, которые ранее попадали в желтую корзину.

К мерам «голубой корзины» («blue box») отнесены выплаты, направленные на ограничение размеров сельхозугодий и поголовья скота, а также компенсации при добровольном сокращении объемов производства.

Страны также не обязаны  сокращать внутреннюю поддержку  сельского хозяйства, если она соответствует  критерию минимума – «de minimis».

В «желтую корзину» («amber box») включаются меры поддержки, которые, по мысли авторов Соглашения по сельскому хозяйству, стимулируют производство и искажают условия внешней торговли.

Рисунок 20 – Структура внутренней поддержки

сельского хозяйства региона, проц.

В Пензенской области наиболее плохо  представлены в бюджете программы, относящиеся к «зеленому ящику», 25% в 2011 г. Во-первых, они еще не получили широкого распространения, во-вторых, некоторые из них входят в состав других статей в скрытом виде.

Значительную долю в зеленой  корзине занимает внутренняя поддержка в виде субсидий товаропроизводителям на возмещение части затрат на производство сельхозкультур, пострадавших во время засухи (37,6%) и субсидии по программе «Сохранение и восстановление плодородия почв земель сельхозназначения» (34,6%).

Рисунок 21 – Структура мер «зеленого ящика» в Пензенской области, проц.

Основным инструментом государственной  поддержки сельского хозяйства в регионе являются меры «жёлтого ящика». Их доля в расходах бюджета на сельское хозяйство в 2010 году составила более 77%.

В структуре желтой корзины наибольшая доля принадлежит субсидированию процентной ставки по кредитам (более 67%).

Структура поддержки из федерального бюджета по названному виду поддержки составляет более 70%.

Рисунок 22– Структура мер «желтого ящика» в Пензенской области

В настоящее время размер прямого  субсидирования сельского хозяйства Пензенской области в 2 раза ниже предусмотренного лимита. В условиях присоединения к мировому рынку требуется увеличивать меры «жёлтого ящика», приближая их к разрешённому лимиту поддержки. В первую очередь, это средства на сельскохозяйственное производство и материально-технические ресурсы, которые прямо воздействуют на производственную мощь и функционирование отрасли, повышают её конкурентоспособность на внешнем и внутреннем рынках, создают финансовые предпосылки для развития сельских территорий.

Если учесть, что площадь сельхозугодий в Пензенской области в их общей структуре по России составляет около 1,5%, то соразмерно этому допустимый объем «желтого» ящика в регионе составит примерно 4 млрд. рублей. Примерно такая же сумма получается при использовании в расчетах показателей производства продукции или оценочной продуктивности сельхозугодий.

Для прогноза общего объема субсидий по ряду динамики выявляется наиболее адекватная модель (рисунок 23).

Рисунок 23 – Зависимость общего объема субсидий по ряду динамики

С помощью пакета статистического  анализа SPSS 16.0 установлены наиболее значимые модели по регрессионным параметрам. К сожалению, в полиномиальном тренде с коэффициентом детерминации 86,4%, независимая переменная Х не значима, поэтому воспользуемся линейной функцией, которая определяет зависимую переменную на 68%.

Значимость данного  функционала отвечает критерию Фишера, а адекватность используемой переменной подтверждается критерием Стьюдента. Исходя из указанных условий выполнимости, линейный тренд пригоден для построения прогнозного ряда значений общего размера субсидий до 2020 года.

Чтобы рассчитать соотношение желтой и зеленой корзины в общей  структуре субсидий, нами проведен анализ по линейному уравнению множественной регрессии. В качестве зависимой переменной выступили показатели выучки с 1999 по 2011 гг. Независимыми переменными выбраны показатели размера желтой и зеленой корзины.

Таблица 16 – Множественные модели зависимости хозяйственных 
результатов от видов поддержки по правилам ВТО

Показатели	Свободный член уравнения / Значимость F	Коэффициенты чистой регрессии / P-Значение		Коэффициенты
		желтая корзина	зеленая корзина	регрессии	детерминации
Валовая продукция	30154	3,36	8,39	0,59	0,35
	0,006	0,001	0,755
Выручка	6079	2,96	0,81	0,85	0,72
	0,040	0,078	0,898
Прибыль	-91700	1,29	5,80	0,61	0,37
	0,004	0,001	0,561

 

Как показывают расчеты, зеленые меры поддержки не оказывают прямого воздействия на экономический рост в сельском хозяйстве. При этом желтые меры в уравнении регрессии без зеленых мер не значимы. Получается, рассматривать данные виды поддержки можно только в совокупности, так как они достаточно хорошо дополняют друг друга, коэффициент корреляции между ними составляет более 72%.

Используя частный коэффициент  детерминации, можно определить влияние  каждого из выбранных факторов на зависимую переменную. В нашем случае, учитывая совокупное влияние мер поддержки на выручку, желтые меры корзины на 99,63% определяют указанный финансовый результат, а зеленые меры только на 0,37%.

Применяя данное соотношение, определяем прогноз субсидий в разрезе желтой и зеленой корзины. При этом надо принимать в расчет лимит прямой поддержки.

Таблица 17 – Рекомендуемая структура  субсидий, для обеспечения прогнозируемого  уровня рентабельности 15%

	Субсидии всего,  млн. руб.	Желтая корзина		Зеленая корзина
		млн. руб.	удельный  вес, %	млн. руб.	удельный  вес, %
2012 г.	3253,597	3241,559	99,63	12,04	0,37
2013 г.	3611,915	3598,551	99,63	13,36	0,37
2014 г.	4028,053	4000	99,30	28,05	0,70
2015 г.	4488,718	4000	89,11	488,72	10,89
2016 г.	5031,909	4000	79,49	1031,91	20,51
2017 г.	5375,154	4000	74,42	1375,15	25,58
2018 г.	5724,92	4000	69,87	1724,92	30,13
2019 г.	6081,332	4000	65,78	2081,33	34,22
2020 г.	6444,516	4000	62,07	2444,52	37,93
Темп роста, %	178,42	111,16	х	18291,68	х

 

Рисунок 24 – Прогноз ресурсного обеспечения развития сельского хозяйства Пензенской области, млн. руб.

 

Согласно прогнозным расчетам, для  того, чтобы обеспечить прогнозируемый уровень рентабельности 15%, темп прироста субсидий в 2020 году к 2012 году должен составить 78%, причем по желтой корзине – около 12%, а по зеленой – более 18 тысяч процентов. В первую очередь это связано с ограничениями по желтой корзине.

 

 

Таблица 18 – Прогнозы валовой продукции  и выручки, млн.руб.

	Валовая продукция		Выручка
	млн. руб.	темп роста к 2012 году, %	млн. руб.	темп роста к 2012 году, %
2012 г.	41146,65384	-	15683,76704	-
2013 г.	42357,22176	102,94	16741,53256	106,74
2014 г.	43829,3395	106,52	17941,7205	114,40
2015 г.	47694,3608	115,91	18314,8632	116,78
2016 г.	52251,7249	126,99	18754,8471	119,58
2017 г.	55131,5085	133,99	19032,8715	121,35
2018 г.	58066,0788	141,12	19316,1852	123,16
2019 г.	61056,3587	148,39	19604,8773	125,00
2020 г.	64103,5228	155,79	19899,0612	126,88

Выручка и валовая продукция  в прогнозном периоде должны вырасти, при этом темпы роста валовой продукции больше темпов роста выручки.

Прирост валовой продукции в 2020 г. к 2012 г. должен составить почти 56%, а выручки – 27%.

Таким образом, вступление Росси в  ВТО не должно сказаться на сокращении и без того малых объемов поддержки. Желтая корзина как показывает анализ, еще не перегружена, а зеленую корзину необходимо заполнять наиболее эффективными, но в тоже время отвечающим требованиям данной корзины, мерами.

 

3.3 Прогнозный сценарий развития сельского хозяйства 
               Пензенской области в условиях действия правил ВТО

 

Изменение объемов поддержки и  ее структуры в рамках требований ВТО, очевидно, повлияет на результативные показатели хозяйственной деятельности. Учитывая специфичность условий предоставления субсидий, наибольшим образом их размер и структура скажутся на финансовых показателях, таких как выручка, прибыль и рентабельность.

Как видно на графике, с 2001 г. по 2011 г. наблюдается рост всех показателей прибыли, отраженных в сводном по региону отчете о прибылях и убытках.

Рисунок 25 – Динамика финансовых показателей  развития 
сельского хозяйства Пензенской области

Например, валовая прибыль в 2011 году составила 1 млрд. 819 млн. руб. против 466 млн. руб. в 2003 году. По чистой прибыли рост составил более 10 раз со 107 млн. руб. в 2003 г. до 1 млрд. 127 млн. руб. в 2011 г.

Чтобы разработать прогноз финансовых показателей, нами проведена оценка влияния субсидий на их изменение.

 

Рисунок 26 – Зависимость выручки от размера субсидий

Выбор наилучшей модели осуществляем с помощью скорректированного коэффициента детерминации  ( ).

В нашем случае, исходные данные лучшего  всего описывает линейная модель ( =0,70).

Модель показывает, что 1 рубль поддержки увеличивает выручку на 3 рубля 65 копеек.

Аналогично, построим модель для определения  влияний субсидий на себестоимость.

Рисунок 27 – Зависимость себестоимости  от размера субсидий

 

Линейная модель зависимости показывает, что субсидии в целом по региону на 79% описывают показатели себестоимости. При этом 1 рубль поддержки снижает совокупные затраты на 2 рубля 94 копейки.

С помощью статистического пакета SPSS, получим показатели, подтверждающие правильность выбранной модели.

Таблица 19 – Показатели адекватности наилучших моделей и значимость их параметров по финансовым показателям  от обычных видов деятельности

Показатели	Наиболее адекватная модель	Коэффициент детерминации в моделях (R2)	Значимость F	P-Значение
Выручка	y = 3,65x + 3,89	0,70	0,001	0,001
Себестоимость	y = -2,94x – 3,80	0,79	0,001	0,001