Экономико-статическое исследование конъюнктуры продовольственного рынка Краснодарского края

Важными индикаторами системы рыночной экономики являются характеристики спроса и предложения, на стыке которых, с учетом доходов населения, формируется определенный уровень потребления товаров и услуг, чем во многом определяется конъюнктура рынка. Под этим понимается оценка тенденций и сложившейся ситуации на конкретном рынке с учетом совокупности условий (соотношения спроса и предложения, уровней монополизации и конкурентности рынков, коммерческого и потребительского рисков), основных факторов (прежде всего, доходов населения и уровня цен), системы индикаторов и соответствующих показателей, характеризующих наличие товаров, масштаб, пропорциональность, цикличность и сезонность деятельности, устойчивость и колеблемость основных параметров, состояние и развитие деловой активности [1, 2].

Основными факторами, определяющими уровень и структуру спроса, являются доходы покупателей и цены на рынке. Для изучения влияния этих факторов на покупательный спрос, измерения эластичности спроса и предложения (их реагирования на изменения социально-экономических условий на рынке) в экономической науке и практике используются разнообразные модели, как правило, на основе корреляционно-регрессионного анализа или группировок [3; 9; 19].

Однако, эмпирические коэффициенты эластичности, полученные на основе однофакторных моделей, несовершенны вследствие связи факторов. Поэтому, необходимы иные подходы к изучению эластичности спроса и потребления на основе многофакторных моделей, в рамках разработанной и реализованной методики конъюнктурного анализа регионального продовольственного рынка, включающей три взаимосвязанных этапа.

Сущность первого, оценочного, этапа заключается в изучении масштабов и пропорций, вектора направлений и скорости изменений базисных параметров, уровня устойчивости развития. Применительно к региональному продовольственному рынку, прежде всего, изучается душевое потребление продуктов питания, размеры производства, ввоза и вывоза продовольственных товаров.

Специфика второго, функционального, этапа заключается в выявлении причинно-следственных связей и условий, характеризующих рыночную ситуацию, с целью изучения сложившихся закономерностей развития. Применительно к продовольственному рынку, изучаются зависимости душевого потребления продуктов питания от доходов населения и цен, выявляются направления их роста или снижения [3; 9].

На третьем этапе конъюнктурного исследования регионального продовольственного рынка, исходя из полученных моделей спроса и предложения, определяются противоречия между производством и потреблением продуктов питания в том или ином субъекте Федерации, осуществляется прогнозирование рыночной конъюнктуры [9].

Изучение взаимосвязей спроса и потребления, их зависимости от социально-экономических факторов, в первую очередь цен и доходов населения, осуществляется на основе линейных или криволинейных производственных функций. Исходя из полученных зависимостей, определяются коэффициенты эластичности, характеризующие процентное изменение того или иного результативного признака (спроса или потребления) при изменении на один процент различных факториальных показателей, прежде всего, индексов цен и душевых доходов.

О количественной динамике изучаемых показателей в Краснодарском крае [3; 14; 17] можно судить по параметрам лучших регрессионных моделей зависимостей душевого потребления продуктов питания (кг/чел., шт./чел. по яйцам) от фактора времени (годы по порядку).

Сравнительный анализ полученных моделей позволяет выявить четыре типа зависимостей потребления различных продуктов питания в динамике:

• — по мясу и яйцам лучшими являются кубические зависимости, в которых, судя по коэффициенту при t3, в последние годы наблюдается повышение потребления этих видов продукции [7; 11;17];
• — по молоку, картофелю и овощам предпочтительными являются вогнутые параболы, свидетельствующие о наблюдающемся повышении потребления данных продуктов питания;
• — по сахару и растительному маслу лучшими являются кубические параболы с отрицательным коэффициентом при t3, что свидетельствует о наметившейся тенденции снижения потребления этих видов продукции;
• — по хлебу предпочтительной является квадратическая выпуклая парабола, характеризующая закономерность последующего снижения потребления этого продукта питания [17].

Полученные модели и выявленные на их основании закономерности свидетельствуют о направлениях развития продовольственного рынка, которые могут использоваться для прогнозирования душевого и объемного (в целом по краю) потребления конкретных продуктов питания, выявления перспективной конъюнктуры спроса и предложения.

По Краснодарскому краю, на основе корреляционно-регрессионного анализа, также осуществлено моделирование зависимостей душевого потребления продуктов питания (У — кг/чел., по яйцам шт./чел.) от доходов населения (Х1 — % к средним доходам по ЮФО) и индексов цен (Х2 — потребительские цены в процентах к предыдущему году), а также отношения среднедушевых доходов к индексу цен (Х3 =Х1/Х2) и реальных доходов населения (Х4 — руб./чел.). Далее приводятся лучшие уравнения регрессии, полученные в процессе сравнительного моделирования.

Потребление хлебных продуктов, кг /чел.

У8=155,1 — 0,25Х1; R=0,800; D=0,640; F=8,9.

Данные корреляционно-регрессионного анализа позволили установить, что существенным фактором, влияющим на потребление хлебных продуктов, является уровень доходов населения, в то время как влияние цен статистически не значимо.

В итоге соответствующих расчетов получена производственная функция, анализ которой позволяет сделать ряд выводов. Судя по коэффициенту корреляции (R=0,8), между душевым потреблением хлеба и адекватными доходами населения наблюдается тесная связь.

Расчет коэффициента детерминации показывает, что изменчивость изучаемого результативного признака на 64% определяется влиянием выявленного факториального показателя.

Коэффициент регрессии (при Х1) характеризует количественное влияние фактора на результат и показывает, что с увеличением среднедушевых доходов населения края на 1% потребление хлебных продуктов снижается на 0,25 кг/чел.

Потребление сахара, кг/чел.

У1=88,7- 0,408Х1- 0,212Х2; R=0,911; D=0,829; F=9,7.

На потребление сахара оказывают влияние, как доходы населения, так и цены, с превалированием значимости второго фактора. Анализ параметров полученного лучшего уравнения регрессии характеризует не только высокую тесноту связи результативного и факториальных признаков, но и дает основание для количественных оценок. Судя по коэффициентам регрессии, увеличение среднедушевых доходов населения на 1% приводит к уменьшению потребления сахара на 0,408% в связи с частичной его заменой иными продуктами питания. С увеличением цен на 1%, в отчетном году по сравнению с предшествующим, потребление сахара закономерно снижается на 0,0212 кг/чел. Таким образом, при годовой инфляции порядка 13% душевое потребление сахара уменьшается, при прочих равных условиях, примерно на 0,3 кг.

Потребление растительного масла, кг/чел.

У1=32,8 — 0,181Х1- 0,143Х2; R=0,828; D=0,685; F=4,4.

Корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить, что на потребление растительного масла влияют, как цены, так и, особенно, доходы населения. Анализ коэффициентов регрессии позволяет выявить, что с увеличением среднедушевых доходов населения края на 1% потребление масла снижается на 0,181 кг/чел., а рост цен на 1%, в отчетном году по сравнению с предшествующим, приводит к уменьшению потребления анализируемого продукта на 0,143 кг/чел.

Потребление мяса и мясных продуктов, кг /чел.

У1=8,26+ 0,382Х1−0,0494Х2; R=0,636; D=0,404; F=1,4.

Как видно из параметров полученного уравнения регрессии, в регионе увеличение среднедушевых доходов населения на один процент приводит к росту потребления мяса и мясных продуктов на 0,382 кг.

Обратная закономерность наблюдается по ценам, ибо с их увеличением на один процент, в отчетном году по сравнению с базисным, потребление мяса снижается примерно на 0,05 кг. Таким образом, с ростом душевых доходов приоритетно увеличивается потребление мяса, только при росте индекса цен примерно на 8 и более процентов может наблюдаться стабилизация или уменьшение потребления данного вида продукции.

В системе выявленных факторов, судя по частным коэффициентам детерминации, большее влияние на изменение потребления мясных продуктов оказывают доходы (84%) при доле ценового фактора 16%.

Потребление молока и молочных продуктов, кг /чел.

У1=28,5+ 1,782Х1- 0,319Х2; R=0,836; D=0,698; F=4,6.

Как показывает многофакторный корреляционно-регрессионный анализ, на потребление молока и молочных продуктов противоречивое влияние оказывают среднедушевые доходы и рост цен. Как видно из соответствующих коэффициентов регрессии, с увеличением доходов на 1% потребление анализируемого продукта увеличивается на 1,782 кг/чел. Несложные расчеты показывают, что для достижения рекомендуемого уровня потребления молока и молочных продуктов реальные доходы населения, при прочих равных условиях, необходимо увеличить в 2,24 раза.

Негативное влияние на потребление анализируемого продукта питания оказывают цены, с увеличением которых на 1%, потребление молока и молочных продуктов снижается на 0,319 кг/чел. Таким образом, при годовой инфляции в размере 13%, наблюдается снижение потребления молока примерно на 4,5 кг/чел. С позиций сопоставимой значимости доходов населения и цен на потребление молока и молочных продуктов необходимо отметить большую весомость первого фактора (72%) при существенно меньшей характеристике второго (28%).

Потребление картофеля, кг /чел.

У1=168 — 0,659Х1- 0,09Х2; R=0,723; D=0,523; F=2,2.

На потребление картофеля одноплановое влияние оказывают, как душевые доходы, так и цены, с приоритетом первого фактора. Судя по частным коэффициентам детерминации, изменчивость потребления картофеля в системе проанализированных факторов на 79% объясняется среднедушевыми доходами и на 21% ростом цен.

Коэффициенты регрессии, рассчитанные лучшей производственной функцией, характеризуют количественное влияние выявленных факторов на результативный признак. Увеличение душевых доходов населения края на 1% обусловливает уменьшение потребления картофеля на 0,659 кг/чел., а повышение уровня цен, в отчетном году по сравнению с предшествующим, на 1% приводит к снижению потребления анализируемого продукта питания на 0,09 кг.

Потребление овощей и бахчевых, кг/чел.

У1=77,6 — 0,089Х2 + 0,0117Х4; R=0,938; D=0,880; F=14,7.

Судя по результатам многофакторного корреляционно-регрессионного анализа, на изменение потребления овощей и бахчевых существенное, но разноплановое, влияние оказывают среднедушевые доходы населения и цены. С увеличением доходов населения на 1% потребление анализируемых продуктов питания увеличивается на 0,0117 кг/чел., тогда как рост розничных цен на 1%, определяет уменьшение потребления овощей и бахчевых на 0,089 кг/чел. Следовательно, рост годовой инфляции в размере 13% сопровождается увеличением цен на 1,2%.

В системе изученных факторов большую долю вариаций результативного признака, то есть потребления анализируемых продуктов питания, определяют среднедушевые доходы населения (84%), а весомость ценового фактора составляет 16%.

Потребление яиц, шт./чел.

У1=126,6+ 1,464Х1- 0,391Х2; R=0,707; D=0,500; F=1,5.

Судя по результатам многофакторного корреляционно-регрессионного анализа, на потребление яиц противоречивое влияние оказывают цены и доходы населения. В отличие от многих других продуктов питания, по мере повышения уровня жизни населения, потребление анализируемого продукта питания возрастает: на 1% душевых доходов приходится 1,464 шт. яиц. Вместе с тем, рост цен на 1%, в отчетном году по сравнению с базисным, обусловливает снижение потребления анализируемого продукта питания на 0,391 шт. Специфичным для потребления яиц является соотношение выявленных факторов, ибо самым значимым в их системе является ценовой (54%), при весомости фактора доходов населения 46%.

Проведенные расчеты, с помощью корреляционно-регрессионного анализа, позволили выявить и обосновать характеристики эластичности, то есть чувствительности, реагирования, спроса на конкретные продукты питания в зависимости от различных социально-экономических условий, прежде всего, денежных доходов населения, а также уровня и динамики цен [14; 16; 17; 20]. Обычно при этом рассчитываются эмпирические коэффициенты эластичности на основе парных связей потребления того или иного продукта питания отдельно с тем или иным фактором. Вместе с тем, такой подход имеет один существенный недостаток: условно считается, что все изменение спроса обусловлено изменением одного факторного признака, хотя на практике на спрос одновременно влияет множество факторов. К тому же связь спроса и других рыночных факторов, как правило, бывает не функциональной, а вероятностной корреляционной.

Именно такие расчеты, в отличие от предлагаемого и используемого в экономической литературе и практике подхода, и были проведены. Параметры полученных вероятностных функций могут быть использованы для расчетов коэффициентов эластичности (Э) зависимости потребления различных продуктов питания от цен и доходов на основе следующей формулы.

Э= в*Хср./ Уср. где, вкоэффициенты регрессии, эффективности единицы того или иного фактора (Х);

Хср. — средний по совокупности наблюдений уровень того или иного фактора;

Уср. — среднее по совокупности наблюдений значение результативного признака, душевого потребления конкретных продуктов питания.

Результаты таких расчетов характеризуют различный уровень эластичности тех или иных продуктов питания в зависимости от доходов и цен. Когда коэффициент эластичности меньше единицы, спрос на продукт является в различной степени не эластичным. Очевидно, что при размере этого показателя выше единицы, спрос на конкретный товар считается в различной степени эластичным [3; 12; 17]. При положительном значении коэффициента эластичности, с ростом того или иного фактора спрос увеличивается, тогда как при отрицательном знаке — снижается.

С позиций влияния среднедушевых доходов населения на потребление тех или иных продуктов питания, очевидны различные уровни и характер коэффициентов эластичности. По мясу (Э = 0,955) по существу наблюдается унитарный спрос, когда снижение доходов не приводит к росту денежной выручки от продаж, в связи с крайне низким уровнем потребления этого важного продукта питания. Сильно эластичным и отрицательным является потребление хлеба, ибо с увеличением доходов на 1% спрос на этот продукт питания сокращается на 2,55%. В различной мере значительно и отрицательно реагируют на рост денежных доходов потребление растительного масла (Э = -1,607) и сахара (Э = -1,115). Мало эластичным и отрицательным, по мере роста доходов, является спрос на картофель: с увеличением анализируемого фактора на 1%, его потребление уменьшается на 0,878%.

Вместе с тем, спрос на яйца, молоко и овощи является положительным и мало эластичным (соответствующие коэффициенты равны 0,655; 0,467 и 0,371), то есть с увеличением доходов, потребление этой продукции возрастает.

Уровень эластичности ценового фактора значительно ниже, по сравнению с влиянием доходов населения, на потребление продуктов питания. По хлебу данный фактор является несущественным, во-первых, в связи с тем, что это продукция повседневного спроса, во-вторых, вследствие того, что она была и остается самой дешевой, в пересчете на энергетическую ценность. рыночный экономика краснодарский Остальные виды продукции, с позиции анализируемого фактора, являются мало эластичными, с увеличением цен на 1% их потребление в ранжированном ряду снижается: по маслу на 0,015%, по сахару на 0,066%, по картофелю на 0,138%, по мясу на 0,141%, по яйцам на 0,163%, по овощам на 0,2%, по молоку на 0,218%. Таким образом, сильнее реагирует на повышение цен потребление овощей и молочных продуктов.

• 1. Абалкин Л. Роль государства в становлении и реформировании рыночной экономики // Вопросы экономики. — 1997. — № 6.
• 2. Алтухов А. Продовольственная безопасность как фактор социально-экономического развития страны // Экономист. 2008. № 5. С. 33−44.
• 3. Алтухов А. И. Продовольственная безопасность страны и ее оценка // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2008. № 5. С. 1−4.
• 4. Бабков Г. А., Муратова Л. И., Понамаренко С. А. Методика экономических исследований и расчетов в региональной и сервисной экономике. — Шахты: ЮРГУЭС. — 2009.
• 5. Гайдук В. И. Формирование оптового продуктового рынка региона / В. И. Гайдук, С. В. Багмут // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. — 2012, № 5. С. 77−85.
• 6. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег. — М.: Прогресс. — 1978. — 512 с.
• 7. Луценко Е. В., Лойко В. И., Великанова Л. О. Прогнозирование урожайности зерновых колосовых и поддержка принятия решений по рациональному выбору агротехнологий с применением ск-анализа Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета = Polythematic online scientific journal of Kuban State Agrarian University. 2008. № 38. С. 106−131.
• 8. Мельников А. Б. Продовольственная безопасность в России в современных условиях / А. Б. Мельников // АПК: экономика, управление. — 2012. № 10, С. 23−36.
• 9. Муратова Л. И., Баранов А. А., Демьяненко А. Е. Методология конъюнктурного анализа локального рынка. — Кмсловодск: КИЭП. — 2005.
• 10. Нечаев В. И. Регулирование агропродовольственного рынка — инструмент государственной политики / В. И. Нечаев, П. В. Михайлушкин // Экономика сельского хозяйства. — 2011, № 10 С.11−22.
• 11. Нечаев В. И. Ситуация на рынке зерна // Экономика сельского хозяйства России. 2011. № 8. С. 80−88.
• 12. Нечаев В. И., Трубилин А. И. Организация сельскохозяйственного производства с основами предпринимательской деятельности // Краснодар, 2003.
• 13. Нечаев, В. Создание инновационной экономики в АПК Краснодарского края / В. Нечаев, А. Рындин, В. Прокопец // АПК: экономика, управление. — 2002. — № 8. — С. 30−35.
• 14. Российский статистический ежегодник. 2012: Стат.сб./Росстат. — М., 2012. — 813 с.
• 15. Станет ли продовольствие в России товаром, сравнимым по значимости с нефтью? // Итоги. — 2008. — № 16.
• 16. FAO Statistical Yearbook-2012. Официальный сайт ФАО www.fao.org.
• 17. http://krsdstat.gks.ru/ (Краснодарстат)
• 18. http://www.consultant.ru/ (ИПС «КонсультантПлюс»)
• 19. http://www.garant.ru/ (ИПС «Гарант»)
• 20. http://www.gks.ru/ (Росстат)
• 21. Looking ahead in world food and agriculture: perspectives to 2050/ Edited by P.Conforty. FAO 2011.