Автореферат (1169096), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

90 ̶ 138).В диссертационном исследовании на основе проверки гипотез былиопределены основные показатели сельскохозяйственного потенциала(климатическая зона и площадь земель сельскохозяйственного назначения)регионов Российской Федерации и доказано их влияние на производство(валовой сбор) и урожайность продукции сельского хозяйства.На рис. 7 приведены средние значения урожайности зерна в 2017 годупо 3 климатическим зонам и размеру площади земель сельскохозяйственногоназначения.Исходя из выполненного анализа урожайности сельскохозяйственныхкультур и производства основных видов продукции животноводства на 1гектар, было обосновано, что большинство регионов Российской Федерациине используют в полном объеме свои потенциальные возможности дляведения сельского хозяйства, так как наибольшие значения рассматриваемыхпоказателей наблюдались в группах регионов с наименьшей площадьюземель сельскохозяйственного назначения.19160014001362,41272,612001056,61000кг/га975,1953,3800542,6600469372,6400201,1159200219,323,401 группа 2 группа 3 группа 4 группа 1 группа 2 группа 3 группа 4 группа 1 группа 2 группа 3 группа 4 группа1 климатическая зона2 климатическая зона3 климатическая зонаСреднее значениеПримечание: 1 группа – регионы с маленькой площадью, 2 группа – регионы с площадьюменьше медианной, 3 группа – регионы с площадью больше медианной, 4 группа –регионы с большой площадьюРис.

7. Средние значения урожайности зерна в 2017 году по 3 климатическимзонам и размеру площади земель сельскохозяйственного назначенияТакже автором было выявлено влияние удельного веса организаций,осуществляющих технологические инновации, по виду экономическойдеятельности «Производство пищевых продуктов» на объемотгруженных товаров собственного производства по этому видудеятельности за период 2011 -2017гг.

(табл. 2).Таблица 2 - Значения рассчитанных коэффициентов корреляции ранговСпирмена за период 2011-2017гг.ГодЗначение20112012201320142015201620170,5480,5240,5160,5470,5260,5410,493Примечание: за 2011-2016гг. расчеты выполнялись по виду экономическойдеятельности «Производство пищевых продуктов, производство напитков и табачныхизделий»Все значения рассчитанных коэффициентов корреляции ранговСпирмена значимы при α=0,05, при этом связь между рассматриваемымипоказателями прямая средняя.С целью выявления регионов, в наибольшей степени использовавшихпотенциал технологических инноваций для производства пищевыхпродуктов, были разработаны квартильные группы субъектовРоссийскойФедерациипоудельномувесуорганизаций,осуществляющих технологические инновации, и объему отгруженныхтоваров собственного производства по виду экономическойдеятельности «Производство пищевых продуктов», составившиемногомерную группировку.

Так, по объему отгруженных товаровсобственного производства и инновационной активности предприятийпо рассматриваемому виду экономической деятельности лидирующиепозиции на протяжении периода 2011-2017 гг. принадлежали20Белгородской, Липецкой, Ленинградским областям и Краснодарскомукраю и Республике Татарстан, а также Владимирской, Воронежской иРостовской областям.Для построения прогнозов продовольственной безопасности вдиссертации обоснован выбор двух основных показателей: индекспотребительских цен на продовольственные товары и индекс производствапродукции сельского хозяйства.Моделирование временных рядов выполнялось посредствомадаптивных методов и моделей ARIMA.На основе анализа полученных ошибок моделей временных рядовпредпочтение отдается:для динамического ряда индекса потребительских цен напродовольственные товары – модели ARIMA(0,0,0)(2,1,0);для динамического ряда индекса производства продукциисельского хозяйства – модели ARIMA(0;0;0)(1;1;0).Все оценки операторов разработанных моделей значимы, апостроенные модели описывает поведение уровней исходного временногоряда соответственно на 84,47% и 73,28%.Для проверки значимости предложенных моделей были рассчитаны Fкритерии, по результатам расчетов установлено, что гипотеза H0 отвергаетсяна 5%-ном уровне значимости, то есть модели статистически значимы.Прогноз по выбранным моделям индексов потребительских цен напродовольственные товары и производства продукции сельского хозяйствадо конца 2019 года представлены в таблице 3.Таблица 3 - Прогнозные значения индексов потребительских цен напродовольственные товары и производства продукции сельского хозяйствадо конца 2019 годаИнтервальный прогноз (95,0%)Нижняя границаВерхняя границаИндекс потребительских цен на продовольственные товары, % к предыдущему месяцуавгуст99,4598,17100,76сентябрь99,8398,01101,68октябрь100,2898,05102,57ноябрь100,3397,76102,98декабрь100,6197,72103,58Индекс производства продукции сельского хозяйства, % к предыдущему кварталуIII квартал105,0690,23122,32IV квартал100,0080,64124,01Квартал, месяцТочечный прогнозЭмпирическое значение индекса потребительских цен в августе попалов границы интервального прогноза.

На основе прогнозных значений былоустановлено, что потребительские цены на продовольственные товары кконцу 2019 года по сравнению с уровнем цен в июле 2019 года возрастут на0,5%, а производство продукции сельского хозяйства вырастет на 5,1% посравнению со II кварталом 2019 года.21III. ЗАКЛЮЧЕНИЕВ диссертации решена актуальная научная задача разработки научнометодического обеспечения комплексного статистического исследованияпродовольственной безопасности в условиях глобализации с целью оценки ипрогнозирования основных показателей продовольственной безопасностиРоссийской Федерации.На основании выполненного автором диссертационного исследованиябыли сделаны следующие выводы:В Российской Федерации разработана достаточно широкаяинформационнаябаза,касающаясявопросовпродовольственнойбезопасности. Однако, исходя из международного опыта и рекомендацийнаиболее развитых стран мира, существующую информационную базунеобходимо дополнить специализированным регулярным обследованием,основанным на мнении респондентов относительно сложившейся ситуации вобласти продовольственной безопасности домашних хозяйств, к которымони относятся.Для комплексной оценки продовольственной безопасностинеобходима продуктивная система статистических показателей, отражающаянетолькоуправленческо-воспроизводственныйподход,ноикоординационный, что позволяет объективно оценивать различные аспектыпродовольственной безопасности.Сравнительный анализ позиций Российской Федерации снаиболее развитыми странами (ОЭСР), а также странами-членами СНГ,ЕврАзЭС, БРИКС и ШОС по компонентам, в частности, и интегральномуиндикатору в целом показал, что страна занимает лидирующие позиции поуровню достаточности продовольственных товаров, при этом существенноотстает от развитых стран по уровню доступности продовольственныхтоваров, питательности и безопасности пищевых продуктов.В результате изучения региональных различий на основеразработанного интегрального индикатора продовольственной безопасностибылообоснованонесбалансированноеположениерегионовподостаточности, доступности продовольственных товаров, питательности ибезопасности пищевых продуктов: регионы Российской Федерации снаибольшим уровнем достаточности продовольственных товаров имеютнизкие значения их доступности и наоборот.Наоснованииразработанныхгруппировок,оценкикорреляционных взаимосвязей и расчетов обобщающих характеристик былообосновано, что большинство регионов Российской Федерации неиспользуют в полном объеме свои потенциальные возможности для ведениясельского хозяйства, а также было установлено существенное влияниеинновационной составляющей на развитие пищевой промышленности вРоссии.22ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИПубликации в ведущих рецензируемых научных журналахи изданиях, рекомендованных ВАК России:1.

Беликова М.П. Формирование системы продовольственногообеспечения в период вступления России в ВТО / М.П. Беликова // Научноеобозрение. Серия 1: Экономика и право. - 2012. - № 6. - С. 14-19. – 0,31 п.л.(авт. – 0,31);2. Беликова М.П. Продовольственная безопасность страны, как главнаяцель современной экономической политики Российской Федерации / М.П.Беликова, Л.В. Попова // Научное обозрение. Серия 1: Экономика и право.

2015. - № 2. - С 30-36 – 0,31 п.л. (авт. – 0,16);3. Беликова М.П. Математическое моделирование продовольственнойбезопасности с использованием инструментальных средств нечеткого вывода/ М.П. Беликова, А.Ф. Рогачев // Сегодня и завтра Российской экономики. 2015.

- № 72. - С. 44-52. – 0,45 п.л. (авт. – 0,22);4. БеликоваМ.П.Статистическийанализпродовольственнойбезопасности Российской Федерации: региональный аспект / М.А. Михайлов,М.П. Беликова // Вестник университета. - 2017. - № 2. - С. 76-85. – 0,45 п.л.(авт. – 0,22);5. Беликова М.П. Совершенствование системы статистическихпоказателей продовольственной безопасности России с учетом современныхглобальных вызовов / М.П. Беликова, М.В.

Характеристики

Список файлов диссертации