УДК

in process

DOI

in process

Используйте это описание для цитирования: 

Cite this article as:

Лаптева Е.А., Безаев И.И. Организация производственного процесса на предприятиях агропромышленного комплекса // Управление рисками в АПК. 2017. № 1. С. 17-35. URL: http://www.agrorisk.ru/20170602

LAPTEVA E.A., BEZAEV I.I. STATISTICAL-ECONOMETRIC ASSESSMENT OF RISK

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | ECONOMICAL SCIENCES
ЛАПТЕВА Е.А., БЕЗАЕВ И.И.

О ВЕРОЯТНОСТНОМ ПОДХОДЕ К ОЦЕНКЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОГО РИСКА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

Лаптева Елена Александровна – кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономический анализ и информационные технологии», Нижегородская ГСХА, Нижний Новгород, Россия
Е-mail: kafedra_statistiki@mail.ru
SPIN-код: 9586-8672

Безаев Иван Иванович - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Экономика и организация предприятий АПК», Нижегородская ГСХА, Нижний Новгород, Россия.
Е-mail: 1_expert@mail.ru
SPIN-код: 6092-3515

Аннотация

Производственная деятельность в сельском хозяйстве подвергается различным рисками, которые связаны с природными и биологическими процессами. В данной статье проведен анализ рисков с помощью экономико-статистических методов исследования и эконометрики, материалы годовых отчётов сельскохозяйственных предприятий Нижегородской области, а предложенная методика даст объективную картину влияния этих рисков на конечные результаты производственно-финансовой деятельности сельскохозяйственных организаций.

Ключевые слова

Сельское хозяйство, оценка рисков, управление рисками, вариационный анализ, корреляционно-регрессионный анализ.

LAPTEVA E.A., BEZAEV I.I.

STATISTICAL-ECONOMETRIC ASSESSMENT OF RISK

Elena A. Lapteva – Candidate in Economic Sciences, Associate Professor, Department for Economic Analysis and Information Technologies, Nizhny Novgorod State Agricultural Academy, Nizhny Novgorod, Russia.
Е-mail: kafedra_statistiki@mail.ru

Ivan I. Bezaev – Doctor in Economic Sciences, Professor, Head of Chair for Economics and organization of agro-industrial enterprises, Nizhny Novgorod State Agricultural Academy, Nizhny Novgorod, Russia.
Е-mail: 1 _expert@mail.ru

Annotation

Production activities in agriculture are subject to various risks that are associated with natural and biological processes. This article analyzes risks using economic and statistical research methods and econometrics, materials of annual reports of agricultural enterprises of the Nizhny Novgorod region, and the proposed methodology will give an objective picture of the impact of these risks on the final results of production and financial activities of agricultural organizations.

Keywords

Agriculture, assessment of risks, control of risks, variation analysis, correlation-regression analysis

Текст статьи

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.



1/0

1/0

1/1

1/0

1/1