Прогнозируемый рост мировых цен на зерно [1], а также планы российского правительства по усилению экспортного потенциала России дают основания для актуальности исследований, касающихся поиска основных факторов повышения урожайности зерновых в регионах нашей страны.
Цель исследования: оценка влияния структурных сдвигов в посевных площадях, а также прочих ключевых факторов на среднюю урожайность зерновых и зернобобовых культур в региональном разрезе.
Задачи исследования: оценить динамику урожайности зерновых и дать прогноз величины показателя на 2021 г.; применить индексный метод для оценки влияния структурных сдвигов в посевных площадях на урожайность зерновых; дать оценку дополнительного валового сбора зерновых культур, обусловленного структурными изменениями посевов; установить влияние ключевых факторов урожайности по данным за 2019 г.
В статье использованы данные за 2006–2019 гг. о площади посева зерновых и зернобобовых культур и их урожайности по 74 регионам России (за исключением городов федерального значения, автономных округов, Республики Крым, Мурманской, Магаданской и Сахалинской областей). Источниками данных для проведенного анализа послужили статистические сборники Росстата («Регионы России» и «Сельское хозяйство в России»), статистические издания Минсельхоза («АПК России»). Основными методами исследования являлись аналитического сглаживания и прогнозирования на основе линейного тренда, индексный метод, корреляционно-регрессионный анализ.
Анализ динамики и прогнозирование урожайности
С момента начала реализации в 2006 г. ПНП «Развитие АПК», а затем и государственных программ развития сельского хозяйства в 2008–2012 и 2013–2020 гг. урожайность зерновых и зернобобовых культур в среднем возрастала.
Несмотря на некоторые колебания урожайности (коэффициент вариации за период исследования составил 15 %), тенденция урожайности зерновых в России за последние 14 лет является положительной (рисунок). Средний абсолютный ежегодный прирост показателя составляет 0,6 ц/га. Линейный тренд объясняет только 57 % вариации урожайности, оставшиеся 43 % объясняются циклическими и случайными колебаниями. Рассчитанная автокорреляционная функция указывает на период цикличности урожайности, равный шести годам, что также подтверждается результатами исследований других авторов [2].