Хозяйственная деятельность многообразна и любому её виду в той или иной степени присущ риск. Вопросы сущности и содержания, понятия риск в производственно-финансовой деятельности предприятий нашли отражение в работах таких отечественных учёных, как А. Алтухов [1], А. С. Афанасьев [2], М.Я. Васильченко [3], Н.П. Любушин [4], А.В. Малышев [5].
Понятие «риск» можно рассматривать в трех аспектах: «риск как угроза», «риск как неопределенность», «риск как возможность». Эти концепции в экономической среде не являются изолированными. Функционально каждая концепция характерна для своего круга менеджеров, но могут функционировать одновременно, дополняя друг друга.
Риски в сельскохозяйственном производстве - многоплановые явления. Их источники имеют различную природу, а последствия характеризуются широким разнообразием проявлений. Это требует от руководителей и специалистов в условиях «рыночной неопределённости» умения оценивать риски и принимать эффективные управленческие решения [5; 6]. Данное обстоятельство предполагает не только рост отдельных количественных показателей в каждом хозяйствующем субъекте, но и в аграрном секторе экономики в целом. Кроме того, сельхозтоваропроизводители должны обладать способностью своевременно реагировать на изменение природно-климатических условий, конъюнктуры рынка, на основе накопленного запаса прочности осуществлять расширенное воспроизводство, в наиболее полной мере удовлетворять социальные потребности сельского труженика, создавая необходимое качество условий работы и жизни на селе. Это не только повысит эффективность производства хозяйствующего субъекта, но и продовольственную независимость и, как следствие, национальную безопасность, а также снизит социальную напряжённость. Поэтому разработка предложений и рекомендаций по оценке и нивелированию факторов всех видов риска является одним из главных направлений научных исследований в аграрном секторе экономики. При этом детальный анализ факторов риска, управления ими нашёл отражение в работах В. Гайдук [7], Н. Б. Ермасовой [8], Н.П. Любушина [9].
Вопросы, связанные с изучением видов риска и их классификацией, рассматривали в своих трудах многие учёные. Среди них Н. Ю. Омарова [10], Э. В. Пешина [11], Л. Н. Радзиховская [12], М. Н Каримова [13].
В практической работе применяются разнообразные методы оценки риска. Такие авторы, как А. Р. Кулов [14], Н.П. Любушин [15], Е.Н. Храбсков [16], И.С. Шелобаева [17], М. А Щепелева [18], Г.Е. Брикач, [19], А. Загоруйко [20], Толкачева М.В. [21], А. С. Афанасьев [2], А.В. Малышев [5], Д.С. Колобов [6] выделяют статистические методы, метод экспертных оценок, использование аналогов, метод нелинейной оптимизации и другие. Особенности сельскохозяйственного производства требуют учета факторов риска, которым присущи неопределенность, случайность и вероятность. Именно на понятии вероятности базируются статистико-эконометрические методы оценки риска, которые были взяты в нашем исследовании за основу. Достоинством этих методов является возможность оценивать и анализировать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы их возникновения в рамках одного подхода.
В риск-менеджменте, чтобы товаропроизводитель мог управлять тем или иным видом риска, следует определить наиболее существенные факторы. Такое действие возможно на основе применения корреляционно-регрессионного анализа.
Для оценки наиболее существенных факторов в выборочную совокупность были включены 247 и 189 сельскохозяйственных организаций Нижегородской области, занимающихся, соответственно, производством зерна и молока.
Для изначально правильной оценки и ранжирования силы воздействия факторов на предпринимательский коммерческий риск в основу модели были заложены не отдельные величины показателей, а их средние значения и коэффициенты вариации по районам и городским округам области. Коэффициенты вариации были определены по формуле:
V = * 100%,
где: ̅х – средние значения экзогенных и эндогенных переменных,
Ϭ – среднее квадратическое отклонение
При этом коэффициент вариации выступает как мера риска, и чем этот показатель больше, тем выше степень риска.
В зависимости от величины этого показателя исследователи выделяют несколько групп рисков с разными градациями коэффициента. Так, А. Загоруйко выделяет три группы риска в соответствии с градацией коэффициентов вариации: до 50% - низкий уровень риска; 50-80% - средний уровень риска; свыше 80% - высокий уровень риска [20].
Проведенные исследования по сельскохозяйственным организациям Нижегородской области в 2015-2016 годы дают основание детализировать первую группу [21]. Так как коэффициент вариации ниже 30% означает однородность совокупности, нами в ней выделена группа с очень низким уровнем риска – до 30% и низким уровнем – 30-50% [21] (таблица).





Таблица 1 - Группировка районов Нижегородской области по уровню риска



В Нижегородской области по качеству почв, температурному режиму, количеству атмосферных осадков, гидротермическому коэффициенту можно выделить шесть почвенно-климатических районов. При этом следует учитывать, что Нижегородская область находится в зоне рискованного земледелия и цикличность повторений засушливых лет, снижающих эффективность использования земли, носит тот же характер, что и в целом по стране.
Природно-климатические риски для условий 2015-2017 годов в основных отраслях деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей области согласно рассчитанных коэффициентов вариации по продуктивности земли и животных оцениваются как низкие и очень низкие. Основные причины такого явления — это соблюдение севооборотов и стабильность в них удельного веса зерновых и зернобобовых культур в большинстве сельскохозяйственных организаций. При этом отклонение доли зерновых в общей площади посева от среднеобластного уровня в 52% не более, чем на 50% имеют около 90% административных районов. Это снижает уровни природно-климатического и технологического рисков. В тоже время в зависимости от природно-климатического районирования в севооборотах сельскохозяйственных предприятий Нижегородской области должно быть 40-70% посевов зерновых и зернобобовых культур. Это позволяет на 13% увеличить производство зерна. Однако в разрезе отдельных природно-климатических зон эти пропорции выдерживаются не всегда. В результате размах вариации урожайности по районам области в 2015 году составил 25 ц/га, а в разрезе сельскохозяйственных организаций этот показатель еще выше.
Таким образом, чтобы снизить степень риска, вариация этого показателя в среднем по области должна быть ниже. Это подтверждается расчётами парной линейной и нелинейной регрессии и корреляции (рис. 1).

Рисунок 1 - Взаимосвязь между коэффициентами вариации по доле площади зерновых и зернобобовых культур в общей площади посева и их урожайностью
Источник: расчёты произведены на основании данных годовых отчётов сельскохозяйственных организаций Нижегородской области

Уравнение линейной регрессии подтверждает тот факт, что урожайность зерновых и зернобобовых культур не менее 20 ц/га получают при коэффициенте вариации менее 32%. Спецификацией модели в части выбора вида математической функции, сравнивая коэффициент и индекс детерминации, доказано, что данную взаимосвязь лучше описывает уравнение регрессии нелинейной зависимости.
Графическое изображение представленной связи подтверждает, что в административных районах и городских округах области для стабильного получения в среднем не менее 20 ц/га зерна вариация доли зерновых и зернобобовых культур в общей площади посева должна быть на уровне 25-35%. Рост этого показателя до уровня 35-50%, что соответствует границам группы низкого уровня риска (таблица), приводит к значительному сокращению урожайности зерновых и зернобобовых культур. При этом, несмотря на то, что детерминация составляет 23,36%, связь между показателями существенна и достоверна с вероятностью 0,99 (Rфакт=0,5 > Rтабл=0,4).
Сложившаяся ситуация объясняется тем, что некоторые товаропроизводители, стремясь увеличить производство хлебного зерна без учета природно-климатических условий и соблюдения севооборотов наращивают посевы зерновых культур за счет сокращения площадей зерно0вых на фуражные цели, а также технических культур и картофеля. Это приводит к монокультуре зерновых, сокращению состава лучших предшественников. Данное обстоятельство ухудшает фитосанитарное состояние полей, снижает устойчивость производства зерна и других видов сельскохозяйственных культур, в том числе на кормовые цели. В результате этого повышается природно-климатический, технико-технологический, предпринимательский, финансовый риски от производства и реализации, как продукции растениеводства, так и животноводства отдельного товаропроизводителя и, как следствие, региона в целом. К тому же засушливые годы для природно-климатических условий Нижегородской области следует рассматривать не в виде исключения, а как явление для климата области довольно обычное. В этой связи товаропроизводителям необходимо уменьшить зависимость производства зерна от погодных условий. Основной путь - внедрение таких культур, агроприёмов и структуры посевных площадей, которые обеспечат высокую урожайность, как при недостатке, так и при избытке влаги. Диверсификационный подход в производстве зерна и других сельскохозяйственных культур позволяет снизить степень зонально-отраслевого риска в растениеводстве и животноводстве как потребителе кормовых культур. Учет синхронного колебания урожайности сельскохозяйственных культур дает возможность формировать резервные фонды.
Недостаток финансовых средств на необходимое обновление основных фондов и повсеместное внедрение прогрессивных и инновационных технологий увеличивает степень технико-технологического риска. Об этом свидетельствует высокий удельный вес районов и городских округов Нижегородской области в коэффициентах вариации по уровню фондообеспеченности в стоимостном и натуральном выражении, нагрузках на доильную установку. Этот вывод подтверждается и значительной доле административных районов и городских округов в группах со средним и высоким уровнем риска по трудоемкости производства зерна и молока.
Такая ситуация сложилась, во-первых, из-за того, что при разных природно-климатических условиях требуются неодинаковые трудовые затраты на гектар посева сельскохозяйственных культур, во-вторых, из-за недостатка средств на покупку новой высокопроизводительной техники. В некоторых сельскохозяйственных предприятиях увеличивается нагрузка на нее, часть работ в животноводстве выполняется вручную. В результате увеличивается технико-технологический, природно-климатический и социальный риски, и, как следствие, экономический, предпринимательский коммерческий риски. Так, например, теоретически увеличение комбайнообеспеченности должно приводить к повышению урожайности сельскохозяйственных культур и снижению трудоемкости продукции. В изучаемой совокупности прослеживается обратно пропорциональная зависимость, что определяется линейной регрессией и корреляцией (рис. 2, 3).

Рисунок 2- Взаимосвязь комбайнообеспеченности и урожайности зерновых и зернобобовых культур
Источник: расчёты произведены на основании данных годовых отчётов сельскохозяйственных организаций Нижегородской области


Рисунок 3 - Взаимосвязь комбайнообеспеченности и трудоёмкости производства зерна
Источник: расчёты произведены на основании данных годовых отчётов сельскохозяйственных организаций Нижегородской области

Графическое изображение линейной зависимости подтверждает тот факт, что при комбайнообеспеченности до 4 ед./1000га получают наибольшую урожайность зерновых и зернобобовых культур с трудоёмкостью не более 1 чел.-ч./ц. Наиболее детальную «картину» представляет нелинейная регрессия.
К тому же спецификацией модели в части выбора вида математического уравнения методом перебора функций в обоих случаях доказано, что изучаемые взаимосвязи лучше описывают полиномиальные уравнения регрессии. При этом теснота связи повышается от слабой до заметной. Связь существенна и достоверна в 95 случаях из 100, так как фактический индекс корреляции и в том и другом случае выше нормированного значения (Rтеор=0,3).
Полученные графические результаты подтверждают, что в изучаемой совокупности наибольшую урожайность зерновых и зернобобовых культур с наименьшей трудоемкостью получают, если в сельскохозяйственных предприятиях имеют 3-4 зерноуборочных комбайна в расчете на 1000 га зерновых и зернобобовых культур. Практически такую же урожайность получают при комбайнообеспеченности в размере 7-9 ед./1000 га. Но в этом случае отмечается высокая трудоемкость производства зерна. Данное обстоятельство объясняется наличием в хозяйствах старой низкопроизводительной и часто изношенной техники.
Таким образом, средняя комбайнообеспеченность по области в размере 5,4 ед./1000 га также увеличивает риск производства, так как во многих сельскохозяйственных предприятиях, хотя на первый взгляд и достаточно техники, но она не отвечает современным требованиям.
Социальный риск негативно отразился на развитии сельскохозяйственных организаций и отраслей, обусловив высокую долю районов со средним и высоким уровнем риска реализации сельскохозяйственной продукции.
В тоже время надо отметить, что в исследуемом регионе большая часть сельскохозяйственных районов и городских округов, занимающихся производством зерна и молока, попали в группы с очень низким и низким уровнем предпринимательского коммерческого риска. Но это в полной мере с точки зрения товаропроизводителей нельзя назвать положительной ситуацией, так как, например, по цене свыше 20 руб. за литр молока продавало всего 35% сельскохозяйственных предприятий области. Тогда как в магазинах г. Нижнего Новгорода цена реализации была выше более, чем в 2 раза.
Для эффективного управления рисками необходимо обозначить наиболее существенные факторы, оказывающие влияние на тот или иной вид риска. Они определяются посредством использования множественной модели корреляционно-регрессионного анализа. А. Загоруйко к факторам риска относит коэффициенты вариации показателей [20]. При этом, естественно, одни риски порождают другие. На наш взгляд интереснее влияние самих показателей.
К факторам коммерческого риска нами отнесены средние показатели по районам и городским округам области продуктивности земли и животных (х1), себестоимости (х2), объема реализации продукции (х3), фондообеспеченности (х4), оборачиваемости оборотных средств (х5). В качестве результата выступает вариация цены единицы продукции (у).
Построенные матрицы парных коэффициентов корреляции с целью оценки факторов на мультиколлинеарность подтвердили, что в модели вариации цены зерна коллинеарных факторов нет. В модели вариации цены молока факторы продуктивность коров и объем реализации молока коллинеарны между собой (r=0,76). В результате в модели оставлены факторы менее подверженные коллинеарности (ŷ = f (x ; x ; х4; х5) + ).
Согласно расчету, связь между коэффициентами вариации цены, урожайностью зерновых и зернобобовых культур, себестоимости единицы продукции, объема реализации, фондообеспеченности, оборачиваемости оборотных средств, тесная. Полученный результат достоверен, так как фактический коэффициент корреляции (Rфакт=0,53) больше теоретического (Rтеор=0,41). Проверяя модель на адекватность с помощью F-критерия Фишера, приходим к выводу, что уравнение достоверно, так как Fфакт=2,53 больше Fтеор=0,05. Полученное уравнение множественной регрессии у=77,915–1,239х1+0,019х2–0,0003х3–0,0004х4–5,596х5 свидетельствует о том, что при увеличении вышеназванных факторов на соответствующую им единицу измерения коэффициент вариации цены увеличивается на 0,019% за счёт себестоимости 1 ц зерна и снижается на 1,239% за счёт урожайности сельскохозяйственных культур, на 0,0003% - за счёт объёма реализации продукции, на 0,0004% - за счёт фондообеспеченности, на 5,596% - за счёт оборачиваемости оборотных средств, при фиксированном положении остальных факторов на среднем уровне. Сравнительный анализ бета коэффициентов ( > > > > ) показывает, что большее воздействие на предпринимательский коммерческий риск в зерновой отрасли оказывает изменение себестоимости 1 ц зерна, затем по порядку - урожайность, объем реализации, фондообеспеченность и оборачиваемость оборотных средств. В молочном скотоводстве изучаемой совокупности сельскохозяйственных предприятий прослеживается несколько иная тенденция. По результатам полученного уравнения множественной регрессии у=27,015–0,127х1–0,004х2–0,0003х4+0,482х5 видно, что мера коммерческого риска сокращается за счет повышения продуктивности животных, себестоимости 1 ц молока, фондообеспеченности. В тоже время она растет за счет увеличения скорости оборачиваемости оборотных средств. Это подтверждает недостаточно эффективное их использование в животноводстве. Полученная модель также существенна и достоверна (Fфакт=0,99>Fтеор=0,43). При сравнении бета коэффициентов доказано, что при производстве и реализации молока из изучаемых факторов на предпринимательский риск большее влияние оказывает продуктивность коров ( > > > ). И в том, и другом случае на последнем месте оказалась оборачиваемость оборотных средств. Ранжирование влияние факторов важно при разработке «дорожной карты» управления предпринимательским коммерческим риском.
Несмотря на то, что в современных условиях в агропромышленном комплексе страны высокий уровень финансового риска в Нижегородской области его можно охарактеризовать как низкий и очень низкий. Это подтверждает высокая доля административных районов области с коэффициентом вариации до 50% себестоимости 1ц зерна и молока, окупаемости затрат и оборачиваемости оборотных средств. И все же нельзя сказать, что уровень финансового риска в сельскохозяйственном производстве области находится стабильно на низком уровне, так как на него влияют другие виды рисков. Это подтверждают множественные модели влияния на коэффициент вариации окупаемости затрат (у) продуктивности земли и животных (х1), производственной себестоимости единицы продукции (х2), трудоемкости (х3). Коллинеарные факторы в построенных моделях отсутствуют.
Полученные уравнения регрессии у=64,55-1,13х1+0,02х2+5,79х3 и
у=8,77-0,04х1+0,001х2+1,93х3 свидетельствуют о том, что только за счет роста урожайности зерновых и зернобобовых культур и продуктивности коров коэффициенты вариации окупаемости затрат в соответствующих отраслях сокращаются. Связь между факторами и в том, и другом случае достоверна, так как фактический множественный коэффициент корреляции выше нормируемого (зерновая отрасль Rфакт=0,37>Rтеор=0,25, молочное скотоводство Rфакт=0,21 > Rтеор=0,19). При сравнении бета коэффициентов доказано, что при производстве и реализации зерна из изучаемых факторов на изменение финансового риска большее влияние оказывает отдача земли ( > > ). В молочном скотоводстве прослеживается несколько иная картина - на финансовый риск, в первую очередь, влияет трудоемкость молока, продуктивность животных стоит на втором месте ( > > ).
Взятый в качестве примера исследуемый регион имеет разные почвенно-климатические районы, тем не менее, изученные взаимосвязи и оценка рисков с помощью статистико-эконометрического метода анализа показывают направления действия в риск-менеджменте.
Важно не только оценить риски, но и определить методы управления ими. В сельском хозяйстве, как и в других отраслях экономики, используют следующие группы риск-менеджмента: уклонение от риска, диссипацию риска, компенсацию риска, локализацию риска.
Зная методы управления рисками и используя полученные результаты, можно выработать тактику управления предпринимательским риском. При этом мероприятия должны быть направлены на оптимизацию производственных и коммерческих затрат на производство и реализацию продукции, стабилизацию платежной дисциплины, повышение не только объемов производства сельскохозяйственной продукции, но и её качества, снижение социальной напряженности на селе. Также необходимо учитывать отношение к риску партнеров по бизнесу, выделить средства на формирование резервов для страхования рисков. Это требует от руководителей и специалистов умение видеть перспективы, быстро и правильно оценивать экономическую ситуацию, принимая эффективные управленческие решения в присущих рынку неопределённости и рискованных условиях хозяйствования. Причем, процесс управления всеми видами рисков надо осуществлять как на микроуровне с позиции отдельного члена трудового коллектива, так и на мезоуровне (отраслевые и региональные органы управления) и макро- (федеральные органы власти) уровнях. Только управление риском на всех уровнях позволит минимизировать его воздействие.