Статистический анализ эффективности инвестирования в развитие сельского хозяйства России

В диссертации сформулированы и обоснованы основные положения,
выносимые на защиту и обладающие элементами научной новизны.
1. Сформирована система статистических показателей, позволяющая
оценить экономическую, социальную, экологическую, инновационную и
инфраструктурную эффективность инвестирования в сельское хозяйство
России в региональном разрезе, с учетом интересов частных инвесторов и
государства в условиях перехода к проектно-цифровому подходу управле-
ния сельским хозяйством.
Современные тенденции развития экономики сельского хозяйства указы-
вают на необходимость разграничения видов эффективности инвестирования
(Рисунок 1). Минсельхозом России введена новая система предоставления
сельскохозяйственных субсидий регионам, согласно которой каждый субъект
федерации может претендовать на компенсирующую и стимулирующую части
господдержки. Приоритет будет отдан регионам, перспективным с точки зре-
ния сельскохозяйственного производства и имеющим проблемы в социально-
экономическом развитии.
Частные инвесторы: 1. Норма внутренней доходности; 2. Индекс
доходности инвестиций; 3. Скорость прироста стоимости и др.
ЭкономическийГосударство: 1. Коэффициент общей эффективности капитальных
вложений;2. Абсолютный прирост ВРП на единицу капитальных вло-
жений; 3. Абсолютный прирост ВДС сельского хозяйства на единицу
капитальных вложений в сельское хозяйство и др.

Частные инвесторы: 1. Абсолютный прирост реальных доходов
на вновь созданных рабочих местах на единицу инвестиций; 2. При-
рост объемов ввода жилья для сотрудников на единицу инвестиций в
проект по строительству жилья на селе и др.
СоциальныйГосударство: 1. Абсолютный прирост совокупных реальных дохо-
дов сельского населения на единицу капитальных вложений в сельское
хозяйство; 2. Прирост объемов ввода жилья в сельской местности на
единицу капитальных вложений в сельское хозяйство

Частные инвесторы: 1. Абсолютный прирост размещения отхо-
дов организации в окружающую среду в расчете на единицу инвести-
ций в строительство очистных сооружений; 2. Абсолютный прирост
расходов на топливо организации в расчете на единицу инвестиций на
Экологическийприобретение топливо-сберегающей техники и др.
Государство: 1. Абсолютный прирост размещения отходов в
окружающую среду в расчете на единицу затрат на создание очист-
ных сооружений; 2. Абсолютный прирост топливных расходов в сель-
ском хозяйстве на единицу инвестиций на приобретение топливо-
сберегающей техники

Частные инвесторы: 1. Абсолютный прирост производства ин-
новационных товаров, работ и услуг в сельском хозяйстве на единицу
инвестиций на внедрение инноваций; 2. Абсолютный прирост объемов
производства наукоемкой продукции на единицу инвестиций на разра-
Инновационныйботку инноваций
Государство: 1. Абсолютный прирост производства инновацион-
ных товаров, работ и услуг в сельское хозяйство на единицу инвести-
ций в капитальные НИОКР;
2. Абсолютный прирост экспорта наукоемкой продукции на единицу
инвестиций в капитальные НИОКР

Частные инвесторы: 1. Абсолютный прирост товарооборота на
единицу инвестиций на строительство дорог в проекте; 2. Абсолют-
ный прирост потерь при транспортировке грузов на единицу инве-
стиций в проект на строительство дорог в сельской местности.
Инфраструктурный
Государство: 1. Абсолютный прирост грузоперевозок на единицу
средств, выделяемых на строительство и модернизацию объектов
транспортной инфраструктуры; 2. Прирост ВП транспорта на еди-
ницу средств, выделяемых на строительство и модернизацию объек-
тов транспортной инфраструктуры и др.

Источник: составлено автором
Рисунок 1 – Система показателей оценки видов эффективности
инвестирования
Экономическая эффективность вложений является одним из ключевых
критериев при принятии решения об инвестировании и необходимым условием
обеспечения расширенного воспроизводства. Она напрямую измеряется пока-
зателями, которые строятся как отношение результатов, достигнутых в процес-
се инвестирования, к инвестициям (например, выход продукции на единицу ин-
вестиций), а также косвенно может быть оценена с использованием показателей
производительности труда, рентабельности продаж и др.
Показатели, раскрывающие социальную эффективность, отражают улуч-
шение условий труда и жизни сельского населения. Частные инвесторы, как и
государство, заинтересованы в преодолении социальных вызовов, у них появ-
ляются более широкие возможности привлечения работников, формируется
имидж социально-ориентированного агробизнеса.
Экологическая эффективность инвестиций измеряется показателями, кото-
рые строятся как отношение экономии затрат при переходе на экологически
безопасное производство к инвестициям на его создание.
Соотношение между результатами от внедрения инноваций и инвестиция-
ми на их разработку характеризует инновационная эффективность. Роль инно-
ваций заключается в развитии потенциала производства, росте производитель-
ности, интенсификации, создании инновационного бренда предприятий, улуч-
шении условий труда.
Транспортная инфраструктура играет важную роль в развитии сельских
территорий, способствует росту доходов сельского населения, расширяет рын-
ки труда, реализации продукции и услуг. Показатели инфраструктурной эффек-
тивности позволяют оценить полезный эффект от развития транспортной сети
региона в соотношении с капитальными вложениями.
Приведенная на рисунке 1 система показателей предназначена для оценки
эффективности инвестирования в разрезе регионов, а также инвестиционных
проектов в условиях реализации государственных программ на основе проект-
ного подхода с учетом интересов как государства, так и частных инвесторов.
Разработанная система показателей предусматривает комплексный подход к
оценке эффективности инвестирования и может быть расширена в зависимости
от задач исследования.
2. На основе разработанного методического подхода, включающего
изучение динамики, концентрации и дифференциации инвестиций по ре-
гионам и категориям хозяйств, выявлены закономерности развития сель-
ского хозяйства России в период реализации государственных программ,
что позволило определить направления совершенствования методики
анализа эффективности инвестирования в сельское хозяйство.
В сельское хозяйство России с момента начала реализации в 2006 г. при-
оритетного национального проекта «Развитие АПК», а затем и Государствен-
ных программ развития сельского хозяйства в 2008-2012 и 2013-2025 гг.,
направлен существенный для постсоветского периода объем государственной
поддержки (1,6 трлн. руб.) и инвестиций (5,5 трлн. руб.), что привело к каче-
ственным изменениям в сельском хозяйстве. Проведенный комплексный стати-
стический анализ эффективности инвестирования за 2006-2018 гг. позволил вы-
явить следующие основные закономерности развития сельского хозяйства Рос-
сии в региональном разрезе:
1. Обеспечен рост валового выпуска сельского хозяйства на 43,5% и ВДС
по виду деятельности «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбо-
водство» на 27,1% в сопоставимых ценах за период с 2006 по 2018 г.
2. Инвестиции были направлены преимущественно в регионы с благопри-
ятными климатическими и экономическими условиями, относительно развитой
социальной сферой и инфраструктурой (Таблица 1).
Регионы высшей группы имеют наиболее высокие значения по ряду ха-
рактеристик, в частности по приросту валовой добавленной стоимости на
рубль инвестиций в основной капитал в сельском хозяйстве, рентабельности
Таблица 1 – Комбинационная группировка регионов по объему
привлеченных инвестиций и климатическим условиям
(в среднем за 2006-2018 гг.)
Группы по сумме инвестиций в расчете
на 1 га сельскохозяйственных угодий, тыс. руб.
Регионы – ли-
НизшаяСредняяВысшая
деры
(до 20,6)(20,6 – 59,9) (59,9 – 138,6)
Показатель(свыше 138,6)
Подгруппы по среднемесячной температуре
за период с мая по июль, (°С)
до свыше до свыше до свышедосвыше
1616161616161616
Число регионов61391951453
Балл продуктивности кли-
75781001039311484116
мата
Заработная плата в сель-
ском хозяйстве к средней55,275,563,685,671,9100,475,796,1
по экономике в 2018 г., %
Количество тракторов на 1
2,52,33,03,35,04,08,14,0
тыс. га пашни в 2018 г., шт.
Темп прироста ВДС сель-
ского хозяйства на 1 рубль-243-28-23-39-330694
инвестиций, %
Прирост рентабельности,
-0,8-0,8-0,50,4-0,54,1-0,21,1
п.п.: растениеводства
животноводства1,6-2,8-1,71,10,55,4-4,74,0
Прирост удельного веса за-
нятых в сельском хозяй-2,4–2,32,91,00,52,80,54,5
стве, п.п.
Площадь сельского жилищ-
ного фонда, обеспеченного
0,65,31,95,01,46,23,410,9
всеми видами благоустрой-
ства в 2018 г., млн. м2
Прирост объема инноваци-
онных товаров, работ, услуг
3,72,77,25,63,97,40,28,8
от общего объема отгру-
женных товаров, %
Источник: рассчитано автором
производства и других. Данные высшей группы характеризуются максималь-
ным приростом уровня занятости, объема инновационных товаров, протяжен-
ности автомобильных дорог общего пользования и уровня благоустройства жи-
лищного фонда.
3. Произошло существенное изменение структуры производства продук-
ции сельского хозяйства по категориям хозяйств, увеличился удельный вес
сельскохозяйственных организаций (СХО) и крестьянских (фермерских) хо-
зяйств и индивидуальных предпринимателей (КФХ), при его уменьшении у хо-
зяйств населения. Если в 2006 г. на долю СХО, хозяйств населения и КФХ при-
ходилось 45, 48 и 7% производимой продукции соответственно, то в 2018 г.
распределение производства по категориям хозяйств представлено следующим
образом – 57, 31 и 12%.
4. За период реализации государственных программ обеспечена продо-
вольственная безопасность и импортозамещение по большинству видов сель-
скохозяйственной продукции. Исключением является молоко, обеспеченность
которым составляет 84%, при пороговом значении – 90%. Государство перешло
от проблем продовольственной безопасности и импортозамещения к вопросам
развития экспортного потенциала. Соотношение экспорта и импорта сельскохо-
зяйственной продукции с 0,3 долл. экспорта на 1 долл. импорта в 2006 г. воз-
росло к 2018 г. до 0,9. Средняя товарность сельского хозяйства увеличилась с
47% в 2006 до 68% в 2018 г., в СХО – с 78 до 87%, в хозяйствах населения – с
23 до 25%, в КФХ – с 65 до 76%. Несмотря на положительную тенденцию, уро-
вень товарности остается достаточно низким и сдерживает развитие отрасли, в
том числе в части усиления экспортного потенциала сельского хозяйства.
5. С точки зрения дальнейшего развития сельского хозяйства и сельских
территорий высокий потенциал имеют КФХ, охват государственной поддерж-
кой которых (по итогам ВСХП – 2016 г.) осуществляется в меньшей степени по
сравнению с СХО. Удельный вес СХО в общем объеме полученных субсидий
составляет 61,2%, а среди крупных организаций – 75,5%, что превышает анало-
гичный показатель КФХ на 23,5 и 37,8% соответственно. Комплексная оценка
эффективности инвестиций по типам хозяйств позволила сделать несколько
важных выводов о потенциале развития КФХ.
Во-первых, развитие КФХ позволит повысить занятость сельского насе-
ления, в том числе высвобождающегося в результате цифровизации и автома-
тизации крупного производства. Несмотря на положительные тенденции в
уровне заработной платы (по ряду регионов средняя заработная плата в сель-
ском хозяйстве достигла и даже превысила среднюю по экономике), продолжа-
ется снижение численности занятых в сельском хозяйстве. Так, в среднем за
период 2006-2016 гг. численность занятых в аграрном сектора уменьшилась на
46%. При этом, темп снижения численности работников в КФХ ниже, чем в
СХО.
Во-вторых, стоимость ското-места на семейных животноводческих фер-
мах значительно меньше, чем в крупных хозяйствах, что в дальнейшем может
способствовать решению проблемы продовольственной безопасности по мясу
КРС и молоку.
В-третьих, КФХ имеют более высокий уровень финансовой устойчивости
по сравнению с СХО: коэффициент автономии в КФХ – 0,82, СХО – 0,52, ко-
эффициент финансирования КФХ – 4,52, СХО – 1,08 в 2018 г.
В-четвертых, инвестирование в развитие КФХ способствует развитию
инфраструктуры. Крупные агрокомплексы зачастую зарегистрированы в мега-
полисах, а КФХ осуществляют обязательные платежи на селе, что способствует
росту доходов и уровня жизни сельского населения, а значит и развитию сель-
ских территорий.
6. Выявлен существенный недостаток инвестиций для развития производ-
ственного потенциала сельского хозяйства в большинстве регионов страны, во
многом по причине неоднородности распределения инвестиций (Рисунок 2).

Источник: рассчитано автором
Рисунок 2 – Кривая Лоренца
Построенная кривая Лоренца и коэффициент Джини, рассчитанный по
показателю доли инвестиций в сельское хозяйство (40,9%) и доли сельскохо-
зяйственного производства (30,5%), указывают на высокую степень отклонения
фактического распределения инвестиций от абсолютно равного их распределе-
ния.
Для более глубокого понимания процессов, происходящих в отрасли, необ-
ходимо изучать влияние сельского хозяйства на экологическую устойчивость,
социальные и другие аспекты развития сельских территорий, что требует со-
вершенствования применяемых методик и подходов к статистическому анализу
эффективности инвестирования в развитие сельского хозяйства, в том числе
более широкого использования многомерных статистических методов, а также
расширения спектра показателей, отражающих разные виды эффективности.
Все это позволит системно и комплексно взглянуть на произошедшие в сель-
ском хозяйстве за период реализации государственных программ изменения и
скорректировать будущие управленческие решения с целью формирования
устойчивого сельского хозяйства.
3. Предложена методика статистического анализа эффективности инве-
стирования на основе многомерных методов, позволяющая выделять ка-
чественно разнородные типы регионов с целью проведения дифференци-
рованной инвестиционной политики в сельском хозяйстве.
С учетом особенностей объекта исследования разработана и апробирована
методика статистического анализа, включающая следующие этапы:
1. Факторный анализ. Позволяет на основании совокупности показателей
экономической, социальной, экологической, инновационной и инфраструктур-
ной эффективности, изучить взаимосвязи между переменными, произвести их
классификацию и сократить количество. В результате анализа формируется си-
стема факторов (доминант), определяющих экономическую и неэкономические
виды эффективности инвестирования.
2. Кластерный анализ. Позволяет выделить кластеры регионов с использо-
ванием полученных на предыдущем этапе доминант.
3. Дисперсионный анализ. Дает возможность оценить существенность раз-
личий показателей по выделенным кластерам.
4. Расчет системы факторных показателей эффективности. Позволяет
всесторонне оценить уровень факторов эффективности инвестирования в полу-
ченных кластерах.
5. Расчет системы показателей эффективности инвестирования. Позво-
ляет описать кластеры регионов, отличающихся по уровню эффективности.
Апробация методики проводилась по совокупности, состоящей из 74 реги-
онов Российской Федерации. Процедура вращения матрицы факторных нагру-
зок позволила выявить переменные, оказывающие существенное влияние на
эффективность, провести их классификацию и дать содержательную интерпре-
тацию факторов (Таблица 2).
Таблица 2 – Матрица факторных нагрузок после вращения
НомерЗначение
Название
факто-Переменные, оказывающие существенное влияниефакторной
фактора
ранагрузки
1.Ввод в (выбытие из) оборот(а) площади пашни в 2017 г.
–0,770
по отношению к величине 2006 г., %
Экологиче-
Ввод в (выбытие из) оборот(а) площади сельскохозяй-
ский
ственных угодий в 2017 г. по отношению к величине–0,719
2006 г., %
2.Средневзвешенный индекс риска–0,712 Социально–
Удельный вес занятых в сельском хозяйстве в числен-экономиче-
0,813ский
ности рабочей силы, %
3.Удельный вес СХО, использующих инновационные
0,801
очистные сооружения на животноводческих фермах, %Инноваци-
Удельный вес СХО, использующих систему индивиду-онный
0,790
ального кормления скота, %
4.Плотность железнодорожных путей на конец года, км
0,821
путей в расчете на 10 тыс. кв. км территории
Инфра-
Плотность автомобильных дорог общего пользования с
структурный
твердым покрытием в сельской местности, км путей в0,738
расчете на 1 тыс. кв. км территории
Источник: рассчитано автором с использованием программы Statistica
На основе определенных на первом этапе факторов выделены кластеры ре-
гионов, различия между которыми достоверны на 1% уровне критической зна-
чимости по результатам дисперсионного анализа по всем факторам. Для харак-
теристики инвестирования по полученным кластерам был проведен расчет си-
стемы факторных показателей пяти исследуемых видов эффективности (Табли-
ца 3).
Таблица 3 – Показатели факторов эффективности инвестирования,
в среднем за 2006 – 2018 гг.
Номер кластера
ПоказательIIIIIIIVV
Экономической
1. Интенсификация производства (прирост минеральных
10545 1352575
удобрений в расчете на 1 га сельхозугодий, %)
2.Средневзвешенный индекс риска в 2018 г.0,19 0,21 0,29 0,29 0,31
Социальной
3. Прирост удельного веса площади сельского жилищно-
го фонда, обеспеченного всеми видами благоустройства,
п.п.:33,0 31,7 26,8-4,5 24,3
4. Среднемесячная заработная плата в сельском хозяй-
72,8 59,3 57,4 14,7 33,7
стве к средней по экономике
Экологической
5. Удельный вес СХО (%), использующих систему водо-
7,3 2,6 3,72,6 2,6
отведения и очистки производственных стоков
Инновационной
6. Удельный вес СХО, использующих, %:
2,3 4,1 3,40,5 1,9
– капельную систему орошения
– систему точного вождения и дистанционного кон-
9,4 3,1 5,21,6 1,0
троля качества выполнения техпроцессов
– инновационные очистные сооружения на животновод-
4,2 2,5 3,41,8 4,0
ческих фермах
Инфраструктурной
7. Прирост плотности автомобильных дорог с твердым
100,1 85,2 69,7 69,9 59,6
покрытием в сельской местности, %
8.Ввод в действие в сельской местности автомобильных
дорог по отношению к общей протяженности автомо-7,76,7 7,58,14,8
бильных дорог на конец 2018 г., %
Источник: рассчитано автором. Стоимостные показатели указаны в ценах 2006 г.
По большинству показателей лидирующие позиции занимают регионы
первого кластера. Второе место делят 2 и 3 кластеры с некоторым отставанием
в экономической, инновационной и инфраструктурной эффективности. Пред-
последнюю и последнюю позиции занимают 4 и 5 кластеры соответственно, ре-
гионы этих кластеров отстают по всем показателям, за исключением экономи-
ческой и инфраструктурной эффективности.
На завершающем этапе исследования дается оценка вклада инвестиций в
повышение неэкономической эффективности (Таблица 4). Максимальный эф-
фект от вложений инвестиций достигается в первом кластере, т.е. самая высо-
кая эффективность инвестирования в сельское хозяйство наблюдается в регио-
нах с наиболее развитой социальной сферой, инфраструктурой и экономикой, в
которых выделяются существенные средства на инновационное развитие и на
охрану окружающей среды. Понимание сильных и слабых сторон региона, с
точки зрения социальной сферы или экологических вопросов, позволяет разви-
вать новые социально- и экологоориентированные проекты в сельском хозяй-
стве региона.
Таблица 4 – Абсолютный прирост показателей эффективности
инвестирования в основной капитал в сельском хозяйстве за 2006 – 2018 гг.
(в ценах 2006 г.)
Номер кластера
Показатель
IIIIIIIVV
1.Доходы сельского населения на 1 млн. руб.
2,150,110,382,050,57
инвестиций в основной капитал, руб.
2. Объем утилизации отходов производства и
потребления (в расходах на их переработку) на
95,075,2618,8016,001,93
1 руб. инвестиций на охрану окружающей сре-
ды, руб.
3.Прибыль сельского хозяйства на 1 руб. инве-
0,320,180,100,180,13
стиций в основной капитал, руб.
4. Объем грузоперевозок на 1 руб. инвестиций,
выделяемых на строительство и модернизацию61,3749,0129,3859,429,20
объектов транспортной инфраструктуры, руб.
5.Производство инновационных товаров, работ
и услуг на 1 руб. внутренних затрат на18,505,454,143,779,20
НИОКР, руб.
Источник: рассчитано автором
4. Разработан и апробирован подход к статистической оценке эконо-
мической и социальной эффективности инвестиционных проектов, реали-
зуемых в сельском хозяйстве за счет бюджетных средств, предполагающий
отбор эффективных проектов на основе дискриминантного анализа и их
многомерной классификации, что обеспечивает возможность осуществле-
ния адресной государственной поддержки и выбора ее приоритетных
направлений.
Анализ эффективности государственных программ должен охватывать и
оценку эффективности совокупности инвестиционных проектов, реализуемых в
сельском хозяйстве за счет бюджетных средств. Успешная реализация совокуп-
ности проектов, отобранных комиссией для субсидирования, а также прямого
финансирования, оказывает существенное влияние на достижение целевых по-
казателей госпрограммы.
Автором разработана методика оценки эффективности использования
бюджетных средств, направленных на финансирование инвестиционных проек-
тов (Рисунок 3).
ЭтапыМетодыСистема показателей

Основные характеристики проекта: срок
1. Отбор эффективныхКлассификация среализации проекта (х1 ), объем инвестиций в
инвестиционных проектов сиспользованиемпроект (x2 ), годовая выручка от проекта (x3 ),
точки зрения использованиядискриминантныхсрок окупаемости денежных средств (x4 ),
бюджетных средствфункцийколичество созданных рабочих мест (x5 )

Показатели для кластерного анализа: норма
внутренней доходности с учетом
2. Определение наиболеегосподдержки, индекс скорости удельного
Разделение на группы сприроста стоимости бюджетных средств,
эффективных инвестиционных
использованиемгодовой индекс экономической эффективности
проектов, отобранных в рамках
многомерного метода
реализации государственных
кластерного анализа
программ
Показатели для характеристики
выделенных кластеров: показатели
эффективности стадии отбора,
финансирования и реализации
Расчет системы
3. Оценка вкладапоказателей оценки
инвестиционного проекта вэффективности с учетом
смежных областяхвидов эффективностиПоказатели социальной, экологической,
инновационной, инфраструктурной
эффективности (рисунок 1)

Источник: разработано автором
Рисунок 3 – Методика оценки эффективности инвестиционных
проектов, отобранных в рамках реализации госпрограммы
На первом этапе для апробации предложенного подхода проведен дис-
криминантный анализ и получены дискриминантные функции, позволяющие
выявлять эффективные и неэффективные проекты. Совокупность инвестицион-
ных проектов, реализуемых крупными агрохолдингами России, была разделена
на две группы: проекты эффективные с точки зрения использования бюджет-
ных средств, и проекты, не являющиеся эффективными. Всего было отобрано
37 инвестиционных проектов, из которых 24 реализуются в животноводстве и
13 – в растениеводстве, в том числе в овощеводстве –7 и в переработке расте-
ниеводческой продукции – 6. Точность дискриминантного анализа составила
91,9% (Таблица 5).
Таблица 5– Матрица классификации наблюдений
Удельный вес правильной12
Класс
классификации, %(р=0,7838)(р=0,2162)
1100,0290
275,026
Всего91,9316
Источник: рассчитано автором с использованием программы Statistica
В результате произведен расчет дискриминантной функции, являющейся
статистически значимой, согласно оценке критерия χ2 – Пирсона (р = 0,15%).
fi = 0,731 + 0,018х1 − 0,0003х2 + 0,0002х3 − 0,131х4 + 0,001х5
(2)
Использование классифицирующих функций (3) и (4) дает возможность
выявить с точностью 91,9% проекты являющиеся неэффективными.
S1 = −5,12 + 0,073х1 − 0,0003х2 + 0,0002х3 + 1,011х4 + 0,001х5(3)
S2 = −9,27 + 0,035х1 + 0,0004х2 − 0,0002х3 + 1,291х4 − 0,001х5(4)
В итоге получаем классификацию проектов, в которой функция S1 – эф-
фективные проекты. На данном этапе выборка сокращается до численности
эффективных проектов (Рисунок 4).
Диаграмма рассеяния (Таблица данных1 10v*37c)
1,4

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0Проекты эффективные
-50510152025303540
Проекты неэффективные
Наблюдение

Рисунок 4 – Классификация с использованием дискриминантной
функции
На втором этапе к совокупности эффективных инвестиционных проектов
применен иерархический кластерный анализ, было выделено три кластера (Ри-
сунок 5). В случае если одним агрохолдингом реализуются несколько проектов,
был присвоен
то каждому из таких проектовДендрограмма для 29 набл. порядковый номер (ООО «Там-
бовский бекон» 1, ООО «Тамбовскийбекон»
Метод Варда2 и др.).
Евклидово расстояние
Расстояние объединения
Расстояние объед
10
ООО “Тамбовская сахарная компания” 1
ЗАО «Ставропольский бройлер» 3
ЗАО «Ставропольский бройлер» 2

ЗАО «Ставропольский бройлер», 1.

ООО “Овощи Ставрополья” 1
ОАО Самаринское
ООО “Тамбовский бекон” 2
ООО “Тамбовский бекон” 1

ООО «Агро-плюс» 1
ООО “Агро-плюс” 2
ООО Агрофермент

ОАО “Токаревская птицефабрика”

Мираторг 3

Мираторг 2

Мираторг 1
Черкизово

“Раша Балтик Порк Инвест”

ООО «Нива-С»
«ГК «Эфко»

Агрохолдинг “Юбилейный”

ЭкоНива

ООО Агрофирма “Жупиков”
ООО “Тамбовский бекон”
ООО “ННПП”

“ЭкоНиваАгро”
“Заречное”

“Молвест”

“Агроэко”
Мираторг ООО

Кластер 1Кластер 2Кластер 3

Рисунок 5 – Дендрограмма формирования кластеров
Проекты, вошедшие в первый кластер, являются наиболее эффективными
с точки зрения бюджетной эффективности (Таблица 6). Указанный кластер
представлен проектами в области переработки продукции растениеводства,
проектами свиноводства и птицеводства.
Таблица 6 – Система показателей эффективности инвестиционных
проектов
Кластер
Показатель
IIIIII
Индекс рентабельности1,291,031,02
Внутренняя норма доходности0,290,150,14
Скорость прироста бюджетных средств1,021,020,14
Индекс скорости удельного прироста бюджетных средств1,060,030,01
Годовой индекс экономической эффективности1,772,590,35
Источник: разработано автором
На завершающем этапе, исходя из имеющихся данных (известна инфор-
мация только о количестве вновь созданных рабочих мест и средней оплате
труда), оценен социальный эффект от реализации инвестиционных проектов.
По количеству созданных рабочих мест лидирует второй кластер (4440),
но отстает по размеру среднемесячной заработной платы от первого и третьего
кластеров соответственно на 6 и 3%. Наибольший вклад в социальную сферу
вносят проекты, относящиеся к первому кластеру. Указанные проекты характе-
ризуются высокими показателями бюджетной эффективности, а также больше,
по сравнению с имеющимися альтернативными проектами, способствуют удо-
влетворению общественных потребностей в отношении трудоустройства и
оплаты труда.
5. Разработана методика построения рейтинга субъектов Российской
Федерации по эффективности инвестирования в развитие сельского хозяй-
ства, дающего возможность выбора объекта инвестирования с учетом эко-
логических, инновационных и инфраструктурных особенностей региона.
Для обоснования выбора объекта инвестирования с учетом экологиче-
ских, инновационных и инфраструктурных особенностей региона была разра-
ботана методика расчета рейтинга регионов. Для расчета рейтинга (Таблица 7)
взяты по одному показателю из каждого вида эффективности: прирост ВДС на
единицу инвестиций в сельское хозяйство; прирост доходов сельского населе-
ния на единицу инвестиций в сельское хозяйство; сокращение размещения от-
ходов производства на единицу инвестиций на охрану окружающей среды;
прирост производства инновационных товаров, работ и услуг; прирост грузопе-
ревозок на единицу средств, выделяемых на строительство и модернизацию
объектов транспортной инфраструктуры.
Для оценки инвестирования по отдельным видам эффективности постро-
ен рейтинг по состоянию на 2006 г. и 2018 г. На рисунке 6 под соответствую-
щими номерами показаны: Республика Калмыкия (под номером 1), которая яв-
ляется лидером рейтинга, последнее место заняла Псковская область (2), меди-
анное значение рейтинга у Курской области (3), Россия в целом показана под
номером 4.
Таблица 7 – Рейтинг субъектов Российской Федерации по эффектив-
ности инвестирования в развитие сельского хозяйства*
Значение
Место винте-
Субъекты РФ
рейтингегрального
показателя
1-33,3Республики Калмыкия и Дагестан, Белгородская область
4-63,2Республики: Удмуртия, Адыгея, Татарстан
7-233,1Республики: Кабардино-Балкарская, Башкортостан, Мордовия.
Края: Ставропольский. Области: Липецкая, Ульяновская, Астра-
ханская, Кировская, Калининградская, Тамбовская, Оренбургская,
Курганская, Пензенская, Тульская, Челябинская, Калужская, Твер-
ская.
24-373,0Республика Ингушетия. Области: Ярославская, Ленинградская, Ря-
занская, Свердловская, Курская, Омская, Орловская, Нижегород-
ская, Московская, Владимирская, Волгоградская, Самарская, Нов-
городская
38-442,9Республики: Карачаево-Черкесская, Чувашская. Краснодарский
край. Области: Смоленская, Ростовская, Вологодская, Саратовская.
452,8Ивановская область
46-472,7Алтайский край, Костромская область
482,4Новосибирская область
49-502,3Республики Марий Эл и Хакасия
512,1Псковская область
Источник: составлено автором
*без регионов Крайнего Севера и Дальнего Востока
Подобные расчеты позволяют определить приоритеты в стратегическом
планировании. Так, в Республике Калмыкия снизился экономический и соци-
альный эффекты от инвестирования, при значительном росте в сфере экологи-
ческой, инновационной и инфраструктурной эффективности. Для Псковской
области («аутсайдера» рейтинга) только инфраструктурная и инновационная
компоненты находятся на высоком уровне, а остальные требуют более тща-
тельного анализа и корректировки при планировании и осуществлении инве-
стирования.
6. Предложена форма ведомственного статистического наблюдения
за инвестиционной деятельностью в сельском хозяйстве на основе моди-
фикации формы № ИАП «Обследование инвестиционной активности ор-
ганизаций», позволяющая проводить всестороннюю оценку экономиче-
ской и неэкономической эффективности инвестирования.
В процессе анализа форм официального статистического наблюдения вы-
явлено отсутствие целого ряда показателей, без которых оценка эффективности
инвестирования в сельское хозяйство затруднена. Потребность в дополнитель-
ной информации, а также недопустимость усиления нагрузки на респондентов,
указывают на необходимость использования возможностей цифровой платфор-
мы сбора, хранения и обработки данных о сельскохозяйственных ресурсах в
рамках реализации ведомственного проекта «Цифровое сельское хозяйство».
1 Республика Калмыкия2 Псковская область

3 Курская область4 Российская Федерация

Источник: рассчитано автором
Рисунок 6 – Радиальные диаграммы по рейтингу эффективности
инвестирования по видам в отдельных регионах и в среднем
по Российской Федерации
Для повышения информативности создаваемой системы может быть предложе-
но введение формы № ИАП-СХ «Обследование инвестиционной активности
сельскохозяйственных организаций». Автором предлагается осуществлять сбор
информации по данной форме от юридических лиц, осуществляющих сельско-
хозяйственную деятельность (кроме микропредприятий и КФХ). Новая форма
создана на основе модификации формы № ИАП «Обследование инвестицион-
ной активности организаций» и предполагает введение следующих изменений:
– в раздел 2 «Цели инвестирования в основной капитал» статистической
формы № ИАП добавить показатель «Повышение заработной платы работни-
ков», «Развитие социальной сферы», «Повышение эффективности производ-
ства: повышение регенеративной и экологической целостности земли, сокра-
щение выбросов метана», «Развитие сельских территорий», «Охрана окружаю-
щей среды, в том числе сокращение размещения отходов организации в окру-
жающую среду». В раздел 4 «Факторы, влияющие на инвестиционную деятель-
ность в Вашей организации», необходимо добавить показатель «Низкая зара-
ботная плата», «Слабое социальное и транспортное развитие сельских террито-
рий».
– в раздел 3 главы II «Выбытие основных средств в текущем году» вне-
сти показатель «Ликвидировано (списано) по причинам: неэкологичности».
– в раздел 6 «Оценка влияния инвестиций в основной капитал на изме-
нение показателей деятельности в Вашей организации» внести следующее: 3.
Экологичность производства 4. Инновационность производства 5. Развитие
сельских территорий.
Наличие указанных показателей позволит осуществлять наблюдение и
анализировать социальный и экологический эффект от инвестирования, в том
числе в развитии территорий, в рамках которых функционируют отдельные
подразделения или предприятие в целом.

III Заключение

Сформированная система показателей, методики и подходы к статистиче-
скому анализу, предложения по совершенствованию статистического наблюде-
ния, позволяющие оценить социальную, экологическую, инновационную и ин-
фраструктурную виды эффективности, вносят существенный вклад в совер-
шенствование теории и методологии статистического исследования эффектив-
ности инвестирования в сельское хозяйство.
Разработанный подход к статистической оценке экономической и соци-
альной эффективности инвестиционных проектов может быть использован ор-
ганами государственного управления сельским хозяйством для совершенство-
вания анализа и принятия мер для повышения эффективности реализации госу-
дарственных программ развития сельского хозяйства, а также кредитными ор-
ганизациями при отборе инвестиционных проектов.
Методика построения рейтинга субъектов Российской Федерации по эф-
фективности инвестирования в развитие сельского хозяйства формирует основу
для осуществления дифференцированной политики в отношении развития аг-
рарного сектора регионов. Предложения по совершенствованию статистическо-
го наблюдения расширяют возможности проведения оценки влияния инвести-
ций на комплексное развитие сельского хозяйства и сельских территорий.