Прогнозирование развития сельского хозяйства с учетом ограничений ВТО

РЕФЕРАТ

Пояснительная записка  содержит  118 листов, 13 рисунков, 8 приложений, 35 источников использованной литературы.

Ключевые слова: сельское хозяйство, ВТО, планирование, прогнозирование, субсидии.

Объектом исследования дипломного проекта является сельское хозяйство Пензенской области.

Цель работы – разработка прогнозов развития сельского хозяйства  с учетом правил мирового рынка ВТО.

Методы исследования:

- методы финансового  анализа

- методы эконометрического  анализа

Полученные результаты – для оценки точности и достоверности прогнозов развития сельского хозяйства, отраженных в государственной программе, был проведен эконометрический анализ взаимоувязки и адекватного сочетания между собой результативных показателей и показателей ресурсного обеспечения их достижения, на основании полученных прогнозов показателей доходов и расходов по обычным и прочим видам деятельности  рассчитаны показатели прибыли и рентабельности, на основе данных, с помощью построения диаграмм, была выявлена наиболее адекватная модель по каждому виду продукции, оценены показатели адекватности наилучших моделей и значимость их параметров, разработаны соответствующие модели, которые позволяют принимать наиболее адекватные решения для формирования грамотной агропродовольственной политики области.

Средства работы: расчеты проводились  в MS Excel, SPSS.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Разработка прогнозов  развития сельского хозяйства в  России сегодня является актуальной проблемой. Это связано с тем, что отрасль была признана приоритетом национальной экономики.

Прогнозы разрабатываются  на нормативно-правовом уровне. К настоящему времени система прогнозирования развития нашего государства находится на стадии становления. Важными документами в ее формировании должны стать Федеральный закон «О государственном стратегическом планировании», Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, Доктрина национальной безопасности России.

Сегодня в аграрном и продовольственном секторе следует выделить Приоритетный национальный проект «Развитие АПК», Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства», Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации, Концепции развития сельских территорий на период до 2020 года, Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы, а также ее проект на 2013-2020 гг.

Прогнозирование достаточно актуально  и в связи со вступлением России в ВТО. Планирование и прогнозирование целевых индикаторов госпрограммы осуществляется на основе анализа прогнозной динамики фактических значений за предшествующие периоды. При этом обоснование потребностей в средствах федерального и консолидированных бюджетов на реализацию госпрограмм развития сельского хозяйства субъектов Федерации происходит с учетом бюджетной обеспеченности регионов.

Поэтому целью работы является разработка прогнозов развития сельского хозяйства с учетом правил мирового рынка ВТО.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

- изучить требования ВТО в  отношении аграрного сектора;

- оценить экономическую эффективность  сельского хозяйства;

- построить прогноз развития  сельского хозяйства в условиях  действия правил ВТО.

Объект исследования – сельское хозяйство Пензенской области.

Предмет исследования – экономические  показатели развития отрасли.

Методы исследования – методы финансового  анализа, методы эконометрического анализа.

Средства реализации – MS Excel, ППП SPSS.

1 ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ 
СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ПО ПРАВИЛАМ ВТО

1.1 Экономические основы законодательства  ВТО

Правительственные решения  в сфере аграрной политики должны учитывать фактор происходящих переговоров относительно вступления страны в ВТО, поскольку эта организация налагает определенные обязательства на своих членов.

 Соглашение по сельскому  хозяйству Уругвайского раунда  ГАТТ, являющееся основным документом ВТО, регламентирующим обязательства членов этой организации по внутренней поддержке АПК, устанавливает классификацию направлений государственной политики (таблица 1).

 Меры «желтого ящика»  включают бюджетные трансферты, которые стимулируют производство, оказывают искажающее воздействие  на торговлю и предполагают  перераспределение средств от  потребителей к производителям. Такие меры являются предметом обязательств по сокращению после присоединения к ВТО.

 Меры «зеленого ящика»  осуществляются посредством государственных  программ, финансируемых за счет  налогоплательщиков. Такие программы  не предполагают перераспределения средств от потребителей и не влекут за собой оказание ценовой поддержки производителям, они не оказывают прямого искажения условий межстрановой торговли. На них ограничительные обязательства ВТО не распространяются.

 Не подлежат ограничению прямые выплаты из бюджета, входящие в «голубой ящик», поскольку данные трансферты выплачиваются производителям в рамках программ сокращения производства.

Таблица 1 – Государственная поддержка сельского хозяйства:

классификация Всемирной торговой организации

При вступлении в ВТО  страны не обязаны также сокращать  внутреннюю поддержку сельского  хозяйства, если она соответствует «de minimis».

 Существует много  дискуссионных вопросов относительно  методики распределения бюджетной поддержки сельского по видам мер. Хотя, как уже было сказано выше, в ВТО установлена официальная классификация мер государственной политики, остается много вопросов по поводу их разграничения. Прежде всего, это касается тех мер, которые не подлежат ограничению (меры «зеленого ящика» и «голубого ящика», меры, соответствующие «критерию минимума», и политика в случае особого и дифференцированного подхода).

 В Соглашении по сельскому хозяйству предполагается, что меры «зеленого ящика» не оказывают или оказывают минимальное искажающее воздействие на торговлю и производство. Однако понятие «минимальное воздействие» так и не определено. При описании мер «зеленого ящика» в Соглашении основное внимание уделяется конкретным направлениям политики, но не накладывается ограничений на объем выплат. Кроме того, отсутствуют какие-либо требования, относительно того, что эта поддержка не должна быть ориентирована на конкретный продукт.

 Организация экономического  сотрудничества и развития определила  ряд характеристик, которыми должны  обладать направления политики  «зеленого ящика», чтобы эти меры  оказывали наименьший эффект  на производство и торговлю. Основательно  была проанализирована поддержка, оказываемая путем прямых выплат производителю. Чтобы исключить воздействие такой политики на уровень производства, прямые платежи должны быть фиксированными или связаны с параметром, который не может подвергаться контролю со стороны производителя. В идеальном варианте, эти платежи не должны определяться на основании текущего или будущего уровня производства и уровня использования факторов производства.

В соответствии с Соглашением  по сельскому хозяйству, сумма выплат для осуществления не связанной с производством поддержки в отношении дохода, которая относится к мерам «зеленого ящика», не связана с видом или объемом производства, с факторами производства, внутренними или мировыми ценами. Соответствие, необходимое для таких выплат определяется на основании дохода и статуса производителя, использования факторов производства или уровнем производства. Тем не менее, возникают сомнения, что использование таких мер в области сельскохозяйственной поддержки действительно не будет влиять на производство. В некоторых случаях выплаты такого рода могут привести к росту фермерских доходов, что потенциально может отразиться на производственных решениях через рост инвестиций, привлечение дополнительных средств производства и введение новых технологий.

 Подобные проблемы  могут возникать и при осуществлении  других прямых выплат производителям, например, при страховании урожая, содействии в структурной перестройке и осуществлении выплат в рамках программ по охране окружающей среды. В отличие от несвязанной с производством поддержки в отношении дохода, программы правительства по страхованию дохода и социальной поддержке в части дохода должны удовлетворять специальным критериям. Например, такие выплаты производятся лишь в том случае, если потери дохода производителя от сельского хозяйства превышают 30% от среднего валового дохода за предшествующий трехлетний период или среднюю величину за три года предшествующих пяти лет, исключая самый высокий и самый низкий показатели. Сумма выплат должна компенсировать менее 70% дохода производителя. Введение таких дополнительных ограничений направлено на то, чтобы снивелировать возможный искажающий эффект в отношении производства и торговли.

 Программы “зеленого  ящика”, направленные на содействие  в структурной перестройке, могут осуществляться путем схем раннего выхода производителей на пенсию, путем отказа от использования ресурсов и путем инвестиционной помощи. Последнее получило наибольшее распространение, поскольку инвестирование капитала в производственные ресурсы стимулирует будущее производство.

 Выплаты в рамках  программ регионального содействия  предусматриваются для производителей в неблагоприятных регионах при условии, что неблагополучие региона обусловлено долгосрочными обстоятельствами. Сумма выплат не должна быть связана с текущими или ожидаемыми внутренними и мировыми ценами, а также с видом и объемом производства. Кроме того, в Соглашении по сельскому хозяйству указано, что «в случае взаимосвязи с факторами производства выплаты осуществляются по прогрессивно уменьшающимся ставкам свыше порогового уровня рассматриваемого фактора». Это условие может создавать искажающий эффект на производство.

 Для получения выплат  в рамках программ по окружающей  среде, также должны быть выполнены  конкретные условия, в том числе  касающиеся методов производства или средств производства. Как показывают исследования ОЭСР, выбор тех или иных инструментов для защиты окружающей среды может сказываться на международных сравнительных преимуществах. Использование различных программ по защите окружающей среды может приводить к одним и тем же результатам с точки зрения охраны природы, но в то же время оказывать различное влияние на торговлю в зависимости от той или иной программы.

 В случае использования  мер «голубого ящика» производство  также может искажаться по причине замещения средств производства. Так, например, использование более прогрессивных и высокотехнологичных средств производства может привести к более высоким объемам производства. Кроме того, выплаты в рамках «голубого ящика» могут провоцировать увеличение поголовья скота и расширение площадей земли до тех пор, пока объем производства не превысит 85% от уровня в базовом периоде. Лишь при этом условии производители будут получать поддержку. Как мы видим, сумма платежей будет напрямую зависеть от объема производства, а это значит, что нарушается основной критерий не связанности с производством, установленный для мер, не подлежащих сокращению.

 Меры, соответствующие  «критерию минимума», включают  себя поддержку, как ориентированную, так и не ориентированную на конкретный продукт, в частности субсидии на средства производства, которые хотя и исключены из обязательств по сокращению, могут опосредованным образом влиять на производство.

 Таким образом, несмотря  на то, что основной характеристикой для мер, освобожденных от ограничения, является их не связанность с производством, на практике этот критерий не выполняется. Поэтому многие страны-члены ВТО активно применяют эти меры, с одной стороны, не нарушая обязательств перед ВТО, и, с другой стороны, не в ущерб своему сельскому хозяйству.

1.2 Опыт стран Ближнего  зарубежья по развитию 
                  сельского хозяйства в условиях правил ВТО

Сегодня Россия является членом Всемирной торговой организации. Украина уже почти 5 лет является членом ВТО и за этот период произошли значительные изменения в экономике страны, в частности и в сельскохозяйственной отрасли.

После вступления в ВТО  сельское хозяйство Украины продемонстрировало рекордный рост активности в конкурентоспособных секторах при столь же рекордных провалах там, где характеристики производства не позволяли конкурировать с импортной продукцией. В неконкурентоспособных секторах, для которых не удалось достичь соглашений о «зеркальном» снижении пошлин и где сохранились экспортные барьеры, произошел быстрый и ожидаемый спад объемов производства. Общий итог для украинского сельского хозяйства оказался неоднозначным. Объем производства сельхозпродукции в целом сократился по сравнению с 2008 г., а экспорт вырос. При этом многие сегменты пока не вышли на уровень 2008 г.

Нанесен ущерб развитию сельских поселений. В большинстве  случаев поглощенные сельскохозяйственные предприятия теряют свою юридическую  самостоятельность, а материнские  компании зарегистрированы в городах  и поэтому не платят налоги в местные бюджеты, что снижает возможности развития сельских территорий.

Негативная ситуация сложилась  и в развитии материально-технической  базы отрасли. В настоящее время  проблема производства и обеспечения  украинских сельхозпроизводителей специализированной техникой продолжает оставаться одной из самых сложных и ключевых проблем развития всего агропромышленного комплекса страны.

При этом большинство украинских фермеров продолжает расширять парк в основном за счет уже бывших в  использовании машин импортного производства. Таких комбайнов импортируется вдвое больше, чем новых машин.

В связи со значительным уменьшением численности сельскохозяйственных предприятий почти в 4 раза сократились средства на оплату труда, кризис в животноводстве уменьшил долю кормов, а амортизация основных средств почти вдвое снизилась из-за деградации машинно-тракторного парка.

Учитывая общепризнанный факт, что полноценная реализация сельскохозяйственного потенциала Украины невозможна без расширения присутствия на внешних рынках, процессы дальнейшей международной интеграции играют важную роль с точки зрения перспектив развития аграрного сектора.

Обобщенно результаты членства Украины в ВТО можно свести к следующему:

- потеря рабочих мест, особенно в агропромышленном  комплексе;

- закрытие десятков крупных заводов и сотни более мелких производств;

- отрицательное сальдо  торгового баланса, что явилось  следствием несоответствия объемов импорта и преференциями, полученными от снижения пошлин на поставку украинских товаров на рынки стран ВТО;

- уменьшение ВВП Украины;

- снижение уровня конкурентоспособности  украинских товаров. 

Наибольший урон нанесен  агропромышленному комплексу. Например, снижение пошлины на ввоз сахара-сырца  привело к остановке пятидесяти заводов страны, производящих сахар. Приостановлен экспорт сахара страной, которая длительное время являлась лидером в производстве и продаже сахара.

В неравных условиях с  конкурентами из Европы и США оказались  украинские производители мяса. Снижение пошлин на импортное мясо привело к падению экспорта мяса с 500 тыс. тонн до 150–160 тыс. тонн в год. Пошлины на ввоз мяса в Украину в 8 раз меньше, чем пошлины на экспорт украинского мяса в другие страны.

Иностранным производителям удалось потеснить украинских производителей даже в таком традиционном сегменте рынка, как производство свинины и сала. В 2011 году импорт свинины вырос в 2,3 раза по сравнению с 2007 г.

Импорт сельхозтехники осуществляется из стран ВТО по нулевой  ставке пошлины, что практически  лишает национальное сельхозмашиностроение ниши на рынке.

Негативные последствия  участия Украины в системе  ВТО также отмечаются в винодельческой, пищевой, молочной промышленности.

Украина вступила в ВТО  на невыгодных для себя условиях –  снижение пошлин на импортное продовольствие, обязательство не стимулировать экспорт сельхозпродукции, фиксированный в национальной валюте объем государственной поддержки аграрного сектора.

Во-первых, высокий уровень  поддержки отрасли в ЕС, с одной  стороны, и низкий – в Украине, с другой, обусловливают повышенные риски от установления ЗСТ именно для украинского сельского хозяйства. На 2010 г. общие затраты на поддержку сельского хозяйства, сельских территорий и аграрных рынков ЕС составили в объеме 56,3 млрд. евро, из которых 39,3 млрд. евро пошли на прямую поддержку производителей. Между тем в Украине в 2009 г. на поддержку сельского хозяйства было выделено 630 млн. евро.

Во-вторых, существует несимметричность в торговых режимах (в частности, в уровнях тарифной защиты сельского хозяйства). В ЕС средний "связанный" тариф на продукты сельского хозяйства составляет 15,9%, тогда как Украина при вступлении в ВТО обязалась "связать" тарифы на продукцию сельского хозяйства на уровне 11,1%. Средние "связанные" импортные тарифы, средние и максимальные импортные тарифы на продукты сельского хозяйства Украины и ЕС за 2008 г. представлены в таблице.

Как видно из таблицы, самый  высокий уровень тарифной защиты имеет рынок молока и молочных продуктов ЕС, где средний тариф  в 2008г. составил 64,1%, тогда как в  Украине – лишь 9,8%. В ЕС, в результате применения тарифных квот, максимальные тарифы на продукцию животного происхождения превышают 200%.

Уровень защиты рынка ЕС санитарными и фитосанитарными  мерами контроля является одним из самых высоких в мире и значительно  более высоким, чем в Украине. Деятельность по обеспечению безопасности продовольствия охватывает всю продовольственную цепочку – от здоровья растений и животных до маркировки пищевых продуктов и благополучия животных.

Таблица 2  – Тарифная защита рынка сельскохозяйственной 
продукции в Украине и ЕС

Продовольственные товары животного происхождения разрешается  ввозить в ЕС только тогда, когда они происходят из одобренных предприятий в выбранных (включенных в соответствующий список) странах-экспортерах. Импорт мяса животных, при откорме которых использовались гормоны роста, и мяса механической обработки, а также использование специальных материалов для уменьшения риска трансмиссионных губчатых энцефалопатий в ЕС запрещены, как и использование антимикробных препаратов для продукции животного происхождения. Поскольку в Украине до ее вступления в ВТО использование при откорме скота антибиотиков и гормонов роста запрещено не было, то со времени вступления Украины в эту организацию импорт мяса и мясопродуктов, при производстве которых гормоны роста использовались, был разрешен. Кроме того, мясо механической обвалки, состоящее из мясокостных остатков, ввозится в Украину и используется здесь как дешевое некачественное сырье для мясоперерабатывающей промышленности.

В отличие от ЕС, Украина  не использует и обязалась не использовать экспортные субсидии на продукцию сельского  хозяйства. ЕС активно использует экспортные субсидии для продвижения продукции своих производителей на внешние рынки, а в условиях экономического кризиса возобновил экспортные субсидии на молоко и молочные продукты. Кроме того, ЕС использует специальные защитные меры (СЗМ), предусмотренные в Соглашении о сельском хозяйстве ВТО, для защиты своих производителей от роста объемов импорта и снижения цен: 23,8% тарифных линий сельскохозяйственных товаров ЕС защищены такими мерами. Украина как новый член ВТО не имеет права использовать СЗМ для защиты отечественных производителей. При любых условиях, определенных в ходе переговоров, более слабый партнер всегда рискует больше, чем более сильный. Однако даже ЕС защищает свое сельское хозяйство в соглашениях о ЗСТ с другими странами и группами стран. Все ЗСТ, созданные между ЕС и другими странами и группами стран, имеют исключения, касающиеся именно сельского хозяйства. Это объясняется ролью этой отрасли в обеспечении продовольственной безопасности и сельского развития, а также зависимостью сельского хозяйства от природных условий.

Следовательно, как показал  опыт первых лет пребывания Украины  в ВТО, украинские производители сельскохозяйственной продукции объективно не могут выдержать давления более развитого сельского хозяйства, которое к тому же субсидируется на значительно более высоком уровне.

1.3 Экономико-математические  модели оценки и прогнозирования  
                 развития сельского хозяйства

Статистические наблюдения в социально-экономических  исследованиях обычно проводятся регулярно через равные отрезки времени и представ- 

ляются в виде временных  рядов x_t, где t = 1, 2, ..., п. В качестве инструмента статистического прогнозирования временных рядов служат трендовые регрессионные модели, параметры которых оцениваются по имеющейся статистической базе, а затем основные тенденции (тренды) экстраполируются на заданный интервал времени.

Методология статистического прогнозирования предполагает построение и испытание многих моделей для каждого временного ряда, их сравнение на основе статистических критериев и отбор наилучших из них для прогнозирования.

При моделировании сезонных явлений в статистических исследованиях различают два типа колебаний: мультипликативные и аддитивные. В мультипликативном случае размах сезонных колебаний изменяется во времени пропорционально уровню тренда и отражается в статистической модели множителем. При аддитивной сезонности предполагается, что амплитуда сезонных отклонений постоянна и не зависит от уровня тренда, а сами колебания представлены в модели слагаемым.

Основой большинства  методов прогнозирования является экстраполяция, связанная с распространением закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы, или — в более широком смысле слова — это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему.

Наиболее известны и  широко применяются трендовые и адаптивные методы прогнозирования. Среди последних можно выделить такие, как методы авторегрессии, скользящего среднего (Бокса — Дженкинса и адаптивной фильтрации), методы экспоненциального сглаживания (Хольта, Брауна и экспоненциальной средней) и др.

Для оценки качества исследуемой  модели прогноза используют несколько статистических критериев.

Наиболее распространенными  критериями являются следующие.

Относительная ошибка аппроксимации:

где e_t = х_t - — ошибка прогноза;

х_t — фактическое значение показателя;

— прогнозируемое значение.

Данный показатель используется в  случае сравнения точности прогнозов по нескольким моделям. При этом считают, что точность модели является высокой, когда < 10%, хорошей — при = 10—20% и удовлетворительной — при = 20—50%.

Средняя квадратическая ошибка:

где k — число оцениваемых коэффициентов уравнения.

Наряду с точечным в практике прогнозирования широко используют интервальный прогноз. При этом доверительный интервал чаще всего задается неравенствами

где t_α — табличное значение, определяемое по t-распределению Стьюдента при уровне значимости α и числе степеней свободы п - k.

В литературе представлено большое  число математико-статистических моделей  для адекватного описания разнообразных  тенденций временных рядов.

Наиболее распространенными видами трендовых моделей, характеризующих монотонное возрастание или убывание исследуемого явления, являются:

Правильно выбранная  модель должна соответствовать характеру  изменений тенденции исследуемого явления; При этом величина е_t должна носить случайный характер с нулевой средней.

Кроме того, ошибки аппроксимации e_t должны быть независимыми между собой и подчиняться нормальному закону распределения e_t Î N (0, σ). Независимость ошибок e_t, т.е. отсутствие автокорреляции остатков, обычно проверяется по критерию Дарбина—Уотсона, основанного на статистике:

где e_t = x_t - .

Если отклонения не коррелированы, то величина DW приблизительно равна двум. При наличии положительной автокорреляции 0 ≤ DW ≤ 2, а отрицательной — 2 ≤ D W ≤ 4.

О коррелированности  остатков можно также судить по коррелограмме  для отклонений от тренда, которая  представляет собой график функции  относительно τ коэффициента автокорреляции, который вычисляется по формуле

где τ = 0, 1, 2 ... .

После выбора наиболее подходящей аналитической функции для тренда его используют для прогнозирования на основе экстраполяции на заданное число временных интервалов.

Рассмотрим задачу сглаживания  сезонных колебаний, исходя из ряда V_t = х_t - , где x_t — значение исходного временного ряда в момент t, а — оценка соответствующего значения тренда (t = 1, 2, ..., п).

Так как сезонные колебания  представляют собой циклический, повторяющийся во времени процесс, то в качестве сглаживающих функций используется гармонический ряд (ряд Фурье) следующего вида:

Оценки параметров α_i и β_i модели определяют из выражений

где k = п / 2 — максимально допустимое число гармоник;

ω_i = 2πi / п — угловая частота i-й гармоники (i = 1, 2, ..., т).

Пусть т — число гармоник, используемых для сглаживания сезонных колебаний (т < k). Тогда оценка гармонического ряда имеет вид

а расчетные значения временного ряда исходного показателя определяются по формуле

2. ОЦЕНКА СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗОВ 
РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

2.1 Оценка экономической  эффективности сельского хозяйства

Благодаря комплексным  и своевременным мерам господдержки в 2011 году в агропромышленном комплексе области обеспечена позитивная динамика развития сельского хозяйства практически по всем направлениям.

Этому способствует реализация комплекса мер господдержки сельского хозяйства, осуществляемой за счет средств федерального бюджета и бюджета Пензенской области. Объем государственной поддержки АПК области с учетом бюджетов всех уровней составил более 2 млрд. рублей, при этом объем субсидий из бюджета области - около 0,8 млрд. рублей. Основные финансовые результаты деятельности приведены в таблице 3.

Таблица 3 – Формирование чистой прибыли в 2009-2011 гг.