ОЦЕНКА АЛЛОКАТИВНОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА.

(Израиль)

Исследования динамики эффективности сельскохозяйственного производства в России в 1990-е годы, проведенные российскими и зарубежными специалистами, различаются не только по количественным показателям, но и по определению знака тренда. Одни из них отмечают повышение эффективности в период трансформации, другие - ее снижение. В начале реформ в 1991-1992 гг. предполагалось значительное повышение общеотраслевой эффективности производства, однако этого не произошло.

В статье представлены итоги исследования эффективности сельскохозяйственных предприятий в России, основанного на данных выборочного обследования. При этом были выделены аллокативная и техническая эффективность производственного процесса.

Показатели аллокативной эффективности содержат информацию о том, используются ли факторы производства в пропорциях, обеспечивающих максимальный выпуск при заданных ценах. Основной метод оценки аллокативной эффективности - определение стоимости предельного продукта - VMP (value of marginal product). Она исчисляется на базе эконометрической оценки производственных функций. Использование ресурса в производстве сельскохозяйственной продукции является аллокативно эффективным, если стоимость предельного продукта ресурса равна его цене.

Показатели технической эффективности отражают, насколько эффективно хозяйства используют имеющиеся ресурсы для производства определенного количества конечного продукта, то есть достигается ли максимальный выпуск при использовании данного набора факторов производства. В литературе представлены два основных подхода к оценке технической эффективности: параметрический - stochastic frontier analysis (SFA) и непараметрический - data envelopment analysis (DEA). Оба подхода определяют индекс эффективности наблюдаемых фирм (предприятий), который является мерой расстояния точки, описывающей производственный процесс на предприятии, от границы производственных возможностей. Предприятия, лежащие на этой границе, являются полностью эффективными, а неэффективность остальных предприятий растет с увеличением расстояния от производственной границы(1).

Источники информации и методология анализа эффективности

В основу статьи положены данные выборочного обследования российских сельскохозяйственных производителей, проведенного в 2002-2003 гг. в рамках исследовательского проекта ВАSIS-Россия в трех областях РФ - Ростовской, Нижегородской и Ивановской. Респонденты - сельскохозяйственные предприятия (144), в прошлом колхозы и совхозы, находящиеся на самостоятельном балансе. Некоторые предприятия входят в агрохолдинги или являются структурными подразделениями несельскохозяйственных фирм. Сравнение с данными Госкомстата РФ по 40 натуральным и стоимостным показателям подтвердило высокую достоверность полученных в ходе опроса данных. Для оценки аллокативной эффективности были построены производственные функции Кобба-Дуг ласа методом наименьших квадратов (OLS) с последующим расчетом стоимостей предельных продуктов факторов производства (VPMi) и сопоставлением их с предельными издержками приобретения. Для оцененной производственной функции Кобба-Дугласа

[Формула.

]

Сопоставление стоимости предельного продукта ресурса и предельной стоимости единицы ресурса (MFCi) позволяет оценить аллокативную эффективность(2).

Техническая эффективность производства избранных продуктов была оценена методом DEA с использованием модели, ориентированной по входам (ресурсам) и предполагающей переменную отдачу от масштаба (VRS). Оценивание по ресурсам представляется более предпочтительным, чем по выпускам, поскольку в качестве основных целей проводимого исследования были поставлены оценка эффективности использования ресурсов для производства определенного количества продукции и поиск путей оптимизации их использования. Расчетная программа была разработана на основе стандартных алгоритмов линейного программирования, опубликованных в литературе по DЕА. На втором этапе влияние внешних факторов на техническую эффективность было определено построением регрессионной модели зависимости ее значения от различных внешних факторов.

Эффективность оценивалась для производства растениеводческой и животноводческой продукции на двух уровнях агрегирования: по выбранным продуктам (зерно, подсолнечник, мясо крупного рогатого скота, молоко, мясо свиней) с использованием данных о выпуске каждого продукта в физических единицах, а также по растениеводству и животноводству в целом с учетом данных о выпуске в денежном выражении. Модели, описывающие производство того или иного продукта в терминах физических объемов затраченных ресурсов и выпусков, более точно отражают различия в эффективности применяемых различными производителями технологий и степень их однородности, чем модели, основанные на агрегированных данных в денежных единицах.

Таким образом, модели разной степени агрегированности, построенные по данным одного и того же опроса, взаимно дополняют друг друга, а проблемы сопоставимости полученных результатов во многом нивелируются.

Результаты анализа аллокативной эффективности

Для оценки коэффициентов производственных функций Кобба-Дугласа, приведенных к линейному виду логарифмированием, применялись регрессионный анализ, пакет E-views, метод наименьших квадратов (OLS). Сравнительный анализ результатов оценивания коэффициентов в производственных функциях по отдельным видам растениеводческой продукции и растениеводству в целом дан в таблице 1.

Полученные результаты оценивания моделей различной степени агрегированности достаточно схожи. Знаки всех коэффициентов соответствуют прогнозным и не противоречивы в различных моделях. Все полученные коэффициенты положительны, что означает увеличение выпуска при повышении уровня использования факторов. Статистическая значимость полученных производственных функций достаточно высока: в большинстве случаев модель описывает 70-80 % наблюдаемой вариации.

При оценивании производственных функций по выбранным продуктам растениеводства наиболее значимым фактором производства является земля, положительно влияют на выпуск также покупные материально-технические ресурсы, особенно минеральные удобрения и семена.

Фактор труда оказывается значимым в общих моделях по растениеводству и незначимым в продуктовых моделях. Выпуск продукции растениеводства положительно зависит от оценки благоприятности погодных условий. Кроме того, хозяйства, которые не относились к планово-убыточным в дореформенный период (были низкорентабельными или прибыльными), производят больше продукции растениеводства.

Во всех полученных моделях применяемая сельскохозяйственная техника оказалась статистически незначимой величиной. Это говорит о том, что наблюдения случайным образом рассеяны в осях "выпуск- количество техники". Такое рассеивание показывает, что количество техники на данный момент не связано с текущей деятельностью предприятия: большая часть техники была приобретена хозяйствами в дореформенный период. Следовательно, в среднем по выборке она не является лимитирующим фактором. Но данное утверждение верно не для каждого хозяйства. Можно предположить, что в наиболее эффективных хозяйствах техника становится лимитирующим фактором, что косвенно подтверждается: случаи ее покупки в выборке наблюдаются, хотя не носят массового характера, но и не единичны.

Сравнительный анализ результатов оценивания коэффициентов в производственных функциях по отдельным видам животноводческой продукции и животноводству в целом приведен в таблице 2.

Как и в случае с растениеводством, полученные модели имеют хорошие статистические показатели. Наиболее значимыми факторами животноводческого производства оказываются труд и поголовье скота, что свидетельствует о высокой степени экстенсивности животноводческого производства в российских сельхозпредприятиях. Причем высокие коэффициенты при этих факторах в продуктовых моделях могут включать влияние на выпуск постоянного капитала (в модели в явном виде он не был включен).

[Графические материалы:

Таблица 1 Производственные функции по растениеводству(*)

]

Дореформенный статус хозяйства в животноводстве не оказывает такого заметного влияния на производство продукции, как в растениеводстве. Удаленность хозяйства от областного центра существенно не влияет на производство продукции растениеводства и животноводства.Возможно, это является результатом противоположно направленного воздействия следующих факторов. Во-первых, удаленность от областного центра ограничивает доступ к рынкам ресурсов и сбыта, несколько снижая интенсивность поддержки со стороны областной администрации. Во-вторых, удаленные хозяйства не испытывают конкуренции со стороны областного центра за наиболее квалифицированную рабочую силу. Результаты оценивания стоимостей предельных продуктов по моделям всех уровней агрегированности приведены в таблице 3.

Земля. Стоимость предельного продукта земли в моделях по зерну и подсолнечнику варьирует от 682 руб. /га под зерном в среднем до 1738 руб. /га под зерном в Ростовской области. Полученные оценки несколько выше, чем стоимость предельного продукта земли по растениеводству в целом, которая варьирует в пределах 292-446 руб. /га. Данное соотношение стоимостей предельных продуктов вполне объяснимо: зерно и подсолнечник - наиболее рентабельные виды растениеводческой продукции с развитым внутренним рынком и конкурентоспособные (экспортируемые) на мировом рынке. Их отдача с 1 га земли наиболее высокая. В то же время под эти культуры используются земли наилучшего качества, а севооборот, как правило, подстраивается именно под них.

Полученные оценки предельных продуктов по зерну и подсолнечнику близки к уровню рыночных цен на землю. При этом цены на землю могут устойчиво сохраняться на уровне, превышающем стоимость предельного продукта по растениеводству в целом, поскольку хозяйства, расширяющие землепользование, приобретают наиболее плодородные участки, пригодные для выращивания высокорентабельных культур, имеющих отдачу с 1 га выше, чем в среднем по растениеводству.

Минеральные удобрения. Стоимость предельного продукта 1 т минеральных удобрений по растениеводству в целом составила 1469 руб. , по зерну - 2496 руб. , что также свидетельствует о более высокой отдаче зерна как одной из наиболее рентабельных культур. Предельный же продукт удобрений по зерну в Ростовской области составил 1835 руб. /т. Указанное соотношение может отражать эффект убывающей отдачи от масштаба, поскольку объем внесения минеральных удобрений здесь существенно превышает соответствующий показатель в других областях: при средневыборочном объеме внесения удобрений - 12 кг/га 2/3 ростовских предприятий вносят более 40 кг/га.

Средневзвешенная цена 1 т минеральных удобрений (по структуре приобретения в выборке) составляет 2619 руб. /т. , что превышает стоимость предельного продукта минеральных удобрений и свидетельствует об их избыточном использовании при сложившихся ценах на рынках ресурса и конечного продукта. Это кажется парадоксальным, поскольку потребление минеральных удобрений сократилось более чем наполовину по сравнению с началом 1990-х годов. Возможно, наши результаты отражают завышенные цены на удобрения, которые определяются экспортной ориентацией российских производителей в сочетании с неэффективными программами субсидирования ресурсов, ведущими не к увеличению объемов закупок, а к росту их цен.

Семена. Стоимость предельного продукта 1 т семян зерна составила 2239 руб. , по растениеводству - 3702 руб. Но это не означает, что отдача от семян по другим продуктам растениеводства была выше, чем по зерну. Ключевое различие между полученными оценками стоимостей предельных продуктов заключается в том, что в продуктовой модели объясняющей переменной выступает объем внесенных семян в тоннах, а в модели по растениеводству - стоимость приобретенных семян.

Следует отметить, что стоимость покупных семян составила около 18 % общей стоимости семенного фонда, их использование существенно различается по культурам: в объеме внесенных семян зерна покупные составляют порядка 8 % (причем их стоимость превышает 48 % совокупных затрат), при производстве подсолнечника - около 1/3 объема, а их стоимость - более 90 % совокупных затрат.

Выборочная цена покупных семян зерна составила 3518 руб. /т, а семян собственного производства - 1500 руб. /т, что свидетельствует о неэффективности использования покупных семян зерна при существующих ценах на рынках ресурса и конечного продукта. Вероятнее всего, это вызвано резким сужением рынка из-за отсутствия оборотных средств у тех предприятий, которые переориентировались на менее качественные, но не требующие "живых" денег семена собственного производства, резко сократив закупку семян. В результате произошло существенное падение объемов их производства и свертывание рынка семян, находящегося в данный момент в неэффективном равновесии, которое характеризуется низкими объемами и высокими ценами.

Труд. Значения предельного продукта труда, оцененного по денежным моделям валового выпуска растениеводческой и животноводческой продукции, варьируют от 19 тыс. до 25 тыс. руб. в год, что близко к сложившемуся уровню заработной платы. Иными словами, использование труда в современном российском сельскохозяйственном производстве очень близко к аллокативно эффективному при том, что уровень оплаты труда не достигает прожиточного минимума, а многие менеджеры сельхозпредприятий масштабы избыточной занятости оценивают в размере 3/4 числа занятых.

Наиболее вероятным может быть следующее объяснение. В советское время сельское население было занято преимущественно в сельском хозяйстве. Снижение спроса на продукты питания, рост импорта продовольствия и соответствующий спад в аграрном производстве в первые годы реформ должны были привести к значительному сокращению численности занятых в данном секторе.Но она осталась на прежнем уровне. Объясняется это отсутствием несельскохозяйственных рабочих мест в сельской местности в сочетании с минимальной (практически нулевой) мобильностью сельской рабочей силы. Увольнение работников без каких-либо перспектив для них найти альтернативные источники дохода и/или переехать в более благополучные с точки зрения занятости регионы ведет к люмпенизации населения, сопровождаемой алкоголизмом и воровством с действующих сельхозпредприятий. Поэтому менеджеры предпочитают сохранять персонал своих хозяйств, чтобы обезопасить собственное производство. Это обусловливает очень низкие заработки в сельском хозяйстве по сравнению с другими секторами, а в целом, отражая скрытую безработицу, тормозит реальную реструктуризацию отрасли.

Результаты оценивания технической эффективности

Основные характеристики полученных распределений технической эффективности производства выбранных продуктов приводятся в таблице 4.

[Графические материалы:

Таблица 4 Показатели технической эффективности производства выбранных продуктов (DEA)

]

Разброс значений технической эффективности для исследуемых продуктов невелик, среднее ее значение по всем продуктовым моделям составляет 0, 77 и варьирует от 0, 64 для производства мяса (модель 1) до 0, 88 для производства мяса и молока (модель 2) и мяса свиней (модель 2). В большинстве моделей доминируют предприятия с высокими показателями эффективности - выше 0, 70. Только в моделях по подсолнечнику, мясу крупного рогатого скота и молоку (Ml) менее половины предприятий имеют ТЭ>0, 7. При этом доля предприятий с ТЭ<0, 3 оказывается больше 6 % только в модели 1 по мясу крупного рогатого скота.

Распространенность наилучших по выборке технологий и высокое среднее значение технической эффективности означают, что внедрение технологий комбинирования ресурсов, являющихся лучшими для данной выборки, не сможет обеспечить значительного роста выпуска. Так, распространение наилучшей производственной практики способно дать прибавку к выпуску мяса крупного рогатого скота от 22 до 36 % в зависимости от применяемой модели. Такое возможное увеличение выпуска, бесспорно, можно признать положительным результатом проводимой политики, однако величина потенциального прироста ни в коей мере не сопоставима с отставанием продуктивности российского сельскохозяйственного производства от развитых экономик. Потенциал же такого роста жестко ограничен существующей границей производственных возможностей.

[Графические материалы:

Рис. Распределение предприятий по технической эффективности (усреднено по всем продуктовым моделям растениеводства и животноводства)

]

На рисунке проиллюстрировано распределение предприятий по технической эффективности производства растениеводческой и животноводческой продукции, имеющее бимодальный характер. Главная мода технической эффективности состоит из предприятий, сформировавших эффективный фронт (ТЭ>0, 9). В среднем по всем продуктовым моделям эта мода включает 49 % предприятий. Вторая мода состоит из менее эффективных производителей с ТЭ 04-06, включающая 23 % предприятий. Интересные выводы следуют из анализа производства животноводческой продукции в модели 1. У предприятий, сформировавших эффективный фронт (ТЭ>0, 9), в общем рационе значительно выше доля покупных кормов. Если в среднем по выборке она составляет 7 %, то у предприятий эффективного фронта по мясу крупного рогатого скота - 19 %, по молоку - 14, мясу свиней - 10 %, а у предприятий второй моды - соответственно 2, 6, 2, 0 и 3, 4 %.

Отметим, что среди покупных кормов доминируют качественные комбикорма с высоким содержанием кормовых единиц, среди кормов собственного производства - грубые (сено, пастбищные корма) или комбикорма низкого качества (собственного производства). Таким образом, соотношение покупных кормов и кормов собственного производства в рационе может быть индикатором технологий, применяемых хозяйством. Предприятия эффективного фронта, использующие достаточно существенный объем покупных кормов, вероятно, оптимизируют рацион скота исходя из соотношения цен на приобретаемые корма, корма собственного производства и конечной стоимости продукции. Их технологию можно охарактеризовать как относительно интенсивную. Низкоэффективные предприятия, использующие минимальное количество покупных кормов, следуют стратегии минимизации объема расходов на покупные ресурсы из-за финансовых ограничений. Результаты оценивания регрессионных моделей, в которых объясняемой переменной являлось значение технической эффективности, а объясняющими - внешние факторы, суммируются в таблице 5. В ней приведены значения коэффициентов для тех факторов, которые оказывают статистически значимое (на уровне 10 % и менее) влияние на эффективность в той или иной продуктовой модели.

[Графические материалы:

Таблица 5 Факторы, оказывающие влияние на показатели технической эффективности

]

Ряд протестированных факторов оказался статистически незначимым и не отражен в таблице 5. Так, размер предприятия, оцененный по количеству земли, находящейся в его распоряжении, не оказывает статистически достоверного влияния на техническую эффективность. Получение государственных субсидий и любых кредитов также оказалось нейтральным (возможной причиной статистической незначимости данного фактора является малое количество предприятий, получивших субсидии и кредиты, в анализируемой выборке). Информированность ответственных лиц предприятия о величине налогов, арендных ставок, нормах наделения землей в районе не оказывает статистически значимого влияния на техническую эффективность, как и интенсивность использования имеющихся в наличии земель, оцененная по их доле в общей площади сельхозугодий. Возможно, сохранение земель в пользовании без включения их в сельскохозяйственное производство является наиболее эффективной стратегией в нынешней рыночной ситуации из-за высоких трансакционных издержек. Наличие контрольного пакета акций, который может служить предпосылкой для эффективного контроля собственника над менеджментом предприятия, в целом оказалось статистически не значимым, возможно, из-за недостаточного числа предприятий в выборке, сообщивших о своих контрольных пакетах акций.

Вместе с тем в большинстве моделей существует положительная взаимосвязь между привлечением хозяйством дополнительных сельскохозяйственных угодий и его технической эффективностью. Значимость данного фактора не только в растениеводческих, но и в животноводческих моделях позволяет предположить, что он не столько играет роль индикатора увеличения посевных площадей под культурами, сколько характеризует активность менеджмента предприятия.

В соответствии с априорными предположениями в половине из проаргализированных продуктовых моделей прослеживается отрицательное влияние задолженности по заработной плате на техническую эффективность. Если данный фактор рассматривать как прокси-переменную финансового состояния предприятия, то можно сделать вывод, что финансово неблагополучные предприятия менее эффективны, чем прочие. Этот фактор также тесно связан с качеством менеджмента: отсутствие задолженности по зарплате и финансовое благополучие свидетельствуют о высоких способностях руководителей.

Влияние управленческих структур прослеживается и на основе фактора дореформенного статуса. Хозяйства, которые в дореформенный период не были убыточными, в некоторых моделях демонстрируют более высокие показатели технической эффективности.

Предприятия, специализирующиеся на производстве растениеводческой продукции, менее эффективны при производстве животноводческой продукции. При этом они не являются и более эффективными при производстве растениеводческой продукции. Животноводство в данном случае, вероятно, носит подсобный характер и используется для удовлетворения собственных потребностей. Показатели технической эффективности различаются по областям: наиболее эффективны при производстве большинства продуктов предприятия Ростовской области, затем - Нижегородской и наименее эффективны предприятия Ивановской области. Удаленность от областного центра в целом не оказывает значимого влияния на техническую эффективность. Наличие избыточного труда также не влияет на нее.

***

Выявленные в ходе анализа аллокативной эффективности масштабы отклонений от равновесных значений оказались не слишком значимыми: по большинству проанализированных ресурсов и выпусков показатели стоимости предельного продукта близки к стоимости ресурса. Это означает, что меры по ликвидации аллокативной неэффективности, направленные на приведение в соответствие стоимости предельного продукта фактора и предельных затрат на его приобретение (таких, как, например, субсидирование покупных материально-технических ресурсов) даже потенциально не могут существенно повысить эффективность.

Следует также иметь в виду, что показатели аллокативной эффективности строятся с использованием рыночных цен на продукты и ресурсы. Так, заниженные цены на рынках конечной продукции и/или завышенные на ресурсы будут вести к ал локативно эффективному использованию покупных материально-технических ресурсов на очень низком уровне. Традиционно для объяснения отклонений в использовании ресурсов от аллокативно оптимальных объемов применяется подход, в соответствии с которым основными причинами аллокативной неэффективности могут быть неправильное распределение ресурсов, переоценка предельного продукта, недостаток оборотного капитала, искаженность либо слабое развитие рынков ресурсов.

Оценки величин технической эффективности, полученные в ходе исследования, оказались достаточно высокими. Это означает, что потенциал государственной политики по распространению наилучшей практики хозяйствования во всей отрасли довольно ограничен. Существенное повышение технической эффективности может быть обеспечено не приближением всех предприятий отрасли к существующим производственным возможностям, а их расширением на основе разработки и внедрения новых способов хозяйствования.

В целом сложившаяся в переходный период в России система производства в аграрном секторе достаточно сбалансирована и находится в положении равновесия. Однако достигнуто оно преимущественно на основе экстенсивного способа хозяйствования. В ходе исследования не выявлено эндогенных факторов, способных инициировать движение системы. Поэтому для обеспечения такого рода изменений в отрасли требуется введение экзогенных факторов, в частности, проведение соответствующей государственной политики.

Представляется целесообразным сократить широко распространенные как на федеральном, так и на региональном уровнях программы поддержки приобретения ресурсов. С одной стороны, субсидирование покупных материально-технических ресурсов, производство которых зачастую монополизировано, ведет в большей степени к росту цен, чем к расширению использования ресурса. С другой - сам потенциал увеличения выпуска за счет более эффективного использования ресурсов при доминирующих на текущий момент технологиях производства невысок, то есть явно недостаточен для существенного повышения продуктивности сельскохозяйственного производства.

Высвобожденные средства можно направить на реализацию целевых программ, ориентированных на долгосрочное развитие отрасли. Несмотря на то что реальная отдача от указанных программ может быть получена лишь в средне- или долгосрочной перспективе, их широкомасштабное внедрение является необходимым условием формирования институциональной среды, способной обеспечить радикальную смену сложившегося типа хозяйствования в российском аграрном секторе на эффективный.

***

1 Более подробное описание обоих подходов см. в: Coelli Т. , Prasada R. , Battese G. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Boston, Kluwer, 1998.

2 Для целей настоящего анализа было принято совершенство рынка ресурса, что дает возможность использовать цену данного ресурса Pi в качестве аппроксимации MFC;.

[Графические материалы:

Таблица 2 Производственные функции по животноводству*

Таблица 3 Сопоставление стоимостей предельных продуктов факторов и цен

]