Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Стохастический характер производства сельскохозяйственной продукции и теоретические основы оценки рисков производства зерна 11
1.1. Проявление вероятностных законов в производстве сельскохозяйственной продукции 11
1.2. Виды рисков в производстве сельскохозяйственной продукции и систематизация формирующих их факторов 24
1.3. Сущность, виды и методы оценки рисков производства сельскохозяйственной продукции 45
Глава 2. Методология статистического анализа рисков производства зерна 65
2.1. Статистический анализ динамики урожайности зерновых культур и рисков производства зерна в условиях Оренбургской области 65
2.2. Статистический анализ факторов формирования риска производства зерна в регионе 90
2.3. Стратификация муниципальных районов Оренбургской области по показателям риска производства зерна 103
Глава 3. Совершенствование страхования рисков производства зерна на основе статистического анализа закономерностей изменения урожайности зерновых культур 116
3.1. Страхование как основной прием смягчения рисков производства продукции растениеводства 116
3.2. Статистическое исследование взаимосвязей условий производства и рисков в пространственно-временной совокупности 137
3.3. Статистические методы в страховании бизнес-рисков зернового производства предприятия (фирмы) 145
3.4. Совершенствование принципов страхования рисков сельскохозяйственного производства с учетом выявленных закономерностей 166
Заключение 173
Список литературы
- Виды рисков в производстве сельскохозяйственной продукции и систематизация формирующих их факторов
- Сущность, виды и методы оценки рисков производства сельскохозяйственной продукции
- Статистический анализ факторов формирования риска производства зерна в регионе
- Статистическое исследование взаимосвязей условий производства и рисков в пространственно-временной совокупности
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Эффективное управление рисками производства продукции растениеводства составляет основу устойчивого развития сельского хозяйства, обеспечения продовольственной и национальной безопасности, стабильного развития экономики страны в целом.
Производство продукции растениеводства зависит от целого комплекса многочисленных его собственных взаимно переплетающихся особенностей и общих макроэкономических факторов. Множественность таких факторов, недетерминированность, случайность их взаимосвязей усиливают неопределенность производства продукции сельского хозяйства и обусловливают ее стохастический и рискованный характер. В этой связи использование статистического инструментария в исследовании рисков производства зерна является основой современной методологии анализа закономерностей изменений их факторов для принятия эффективных решений по управлению рисками.
Специфика производства продукции растениеводства обосновывает необходимость государственной поддержки доходности сельхозпроизводителей, которая, с одной стороны, зависит от рисков производства, а с другой -усиливает вероятность разного рода рисков. Одним из перспективных направлений государственной поддержки производства продукции растениеводства является развитие сельскохозяйственного страхования, которое, согласно соглашению ВТО по сельскому хозяйству, относится к мерам внутренней поддержки, не подлежащих сокращению. Сложившуюся сегодня в России систему сельскохозяйственного страхования нельзя признать действенной, способной защитить от негативных последствий неблагоприятных событий природного характера.
Необходимость разработки методического обеспечения статистического исследования рисков производства зерна как информационной основы для совершенствования страхования урожая обусловила актуальность диссертационного исследования.
Степень научной разработанности проблемы. Отдельные методологические аспекты статистического исследования рисков, в том числе производства продукции растениеводства, представлены в работах как отечественных ученых-статистиков - Т.Н. Агаповой, В.А. Балаша, О.Н. Вагиной, Н.С. Еремеевой, А.П. Задкова, М.А. Кайды, А.Г. Кащенко, А.Ю. Крежанов-ской, Н.Н. Куницыной, Н.С. Низамутдиновой, В.А. Перепелицы, Е.В. Поповой, Г.М. Рошко, Т.Г. Синявской, В.М. Шишкиной и др., так и зарубежных -J.A. Cuddy, P.A. Della Valle, U.K. Deb, C.S. Bantilan, R.E. Evenson, A.D. Roy.
Исследования в смежном научном направлении - в статистическом изучении устойчивости производства сельскохозяйственной продукции - нашли отражение в трудах таких исследователей, как В.Н. Афанасьев, Н.К. Василье-
4 ва, А.М. Гатаулин, И.П. Загайтов, М.С. Каяйкина, А.И. Манелля, В.И. Нечаев, П.Д. Половинкин, С.Д. Фетисов, М.М. Юзбашев.
Теоретические исследования сущности понятия риска и общенаучных направлений его оценки рассматривались в работах многих ученых, в частности Т.Ю. Анопченко, И.Т. Балабанова, К.Б. Балдина, А.Д. Мурзина Б.А. Райзберга, А.С. Шапкина, В.А. Шапкина, А.Е. Шевелева, А.Г. Шоло-мицкого, В.Б. Чернова и др.
Вопросам теоретического и практического анализа причин и условий возникновения рисков производства продукции растениеводства посвящены работы А.И. Алтухова, В.Н. Афанасьева, О.А. Гончаровой, В.А. Кардаша, А.И. Марковой, О.В. Сидоренко, И.А. Соколовой Н. Якушкина и других специалистов.
Проблемы современной системы сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой исследовались Т.Ю. Анопченко, Т.А. Баймишевой, А.Ф. Бакировым, Н. Борхуновым, Е.В. Грибовой, А.П. Задковым, А.А. Кемрю-говым, Ю.И. Лининым, Т.П. Ломакиной, А.Д. Мурзиной, С.В. Маркеловой, В.В. Покидовой, А. Шибалкиным и другими экономистами.
Вместе с тем, в современной научной литературе нет устоявшейся методики комплексного статистического исследования рисков производства зерна на различных уровнях, отсутствует система статистических показателей оценки рисков.
Указанные обстоятельства позволяют считать целесообразным разработку и совершенствование методического обеспечения статистического изучения рисков производства зерна и их страхования, результатом которого будет наиболее эффективное управление рисками.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является совершенствование статистического анализа рисков производства зерна как основы совершенствования сельскохозяйственного страхования.
Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:
проанализировать существующие теоретические подходы к изучению категории "риск", исследовать особенности риска в сельскохозяйственном производстве;
сформировать систему статистических показателей оценки рисков и усовершенствовать методику статистического анализа рисков производства зерна;
провести причинный анализ факторов риска в сельхозпроизводстве и оценить их влияние на уровень риска производства зерна на основе моделирования связей на территориях, неблагоприятных для производства сельскохозяйственной продукции;
используя современные статистические методы, провести статистический анализ рисков производства зерна на предприятиях, различающихся
5 условиями производства, и обосновать важность и возможность страхования урожая с целью создания рентабельного производства;
осуществить стратификацию муниципальных районов Оренбургской области по уровню риска производства зерна и по его факторам, оценить вероятность риска производства зерна в каждом из созданных кластеров;
на основе результатов проведенного анализа разработать дифференцированный подход к страхованию урожая зерна.
Область исследования. Исследование проведено в рамках п. 4.11 "Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических процессов"; п. 4.15 "Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов" по специальности 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика Паспорта специальностей ВАК (экономические науки).
Объект исследования - производство зерна на территориях с повышенными рисками производства сельскохозяйственной продукции, в частности, в Оренбургской области.
Предмет исследования - теоретические и методические аспекты статистического анализа и страхования рисков производства зерна.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили публикации отечественных и зарубежных ученых в области статистики, экономики, менеджмента и страхования. В диссертации использованы законодательные материалы, нормативно-правовые документы органов государственной власти РФ по вопросам сельскохозяйственного страхования.
В качестве методологической основы использованы диалектический метод познания и системный подход. Для решения поставленных задач привлекалось несколько методов исследования: табличный и графический анализ, сравнительный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов, факторный и компонентный анализ, кластерный анализ, анализ панельных данных и др.
Обработка и анализ статистической информации проводились с использованием табличного редактора Microsoft Office Excel 2010, статистических пакетов прикладных программ STATISTICA 6.0, STATA.
Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области, Оренбургского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, бухгалтерская отчетность организаций.
Вклад автора в проведенное исследование заключается в определении его цели, постановке задач, в систематизации и разработке теоретических положений и научно-практических рекомендаций. Фамилии соавторов, которые принимали участие в отдельных исследованиях, указаны в списке публикаций по теме диссертационной работы. Все результаты работы, определяющие научную новизну и выносимые на защиту, получены автором лично.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в совершенствовании методики комплексного статистического анализа рисков производства зерна и их страхования. К наиболее существенным новым результатам, полученным автором, относятся:
-
уточнено определение риска с позиции его статистического исследования как стохастического явления, выражающегося в отклонении от научно обоснованного результата, имеющего негативные последствия в виде недополучения дохода или определенного количества сельскохозяйственной продукции и требующего действий, минимизирующих убытки и потери;
-
для измерения рисков введен новый интегральный показатель риска:
ИПр = Vy(t) P(yt < yt-1), где Vy(t) - коэффициент колеблемости;
P(yt < yt-1) - вероятность, рассчитанная по показателю риска на основе коэффициента устойчивости М.С. Каяйкиной для линейного тренда (K = b : Sy(t)). Предложенный нами интегральный показатель учитывает риск отклонения уровней от тренда и риск снижения урожайности зерновых культур, позволяя проводить сравнительную оценку рисков по разным объектам исследования;
-
сформирована и дополнена новым интегральным показателем система показателей оценки риска производства зерна, выделены показатели риска отклонения уровней от тренда, показатели риска роста (снижения) и комплексные показатели риска, объективно характеризующие риск в разных аспектах статистического изучения; разработана поэтапная методика статистического анализа рисков производства зерна, учитывающая однородные этапы сельскохозяйственного производства;
-
построены модели классической регрессии, регрессии с фиксированными индивидуальными эффектами, а также модели регрессии на главных компонентах, позволившие статистически оценить влияние природно-климатических и агротехнических факторов на изменение урожайности зерновых культур на территориях, неблагоприятных для производства сельскохозяйственной продукции; в связи с этим обоснована целесообразность применения страхования рисков производства зерна для сельскохозяйственных товаропроизводителей;
7 5) дана вероятностная оценка риска производства зерна, основанная на стратификации муниципальных районов Оренбургской области по показателям риска, позволившая обоснованно рассчитать коэффициенты дифференциации ставки страхования урожая зерновых культур.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Предложенные автором теоретические и методические подходы, практические разработки методологического обеспечения статистического анализа рисков производства зерна и практические рекомендации совершенствования сельскохозяйственного страхования представляют практический интерес для региональных органов власти и управления, для объединений агро-страховщиков. Результаты исследования приняты к внедрению министерством сельского хозяйства, пищевой и перерабатывающей промышленности Оренбургской области при разработке проекта изменений в Государственную программу "Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Оренбургской области" на 2013-2020 гг.
Полученные результаты можно также использовать в дальнейшем развитии статистической методологии анализа рисков и в курсах учебных дисциплин высших и средних специальных учебных заведений экономического профиля, таких как "Страхование" и "Оценка рисков".
Апробация результатов исследования. Отдельные положения диссертации обсуждались на международных научно-практических конференциях, проходивших в Оренбурге (2010, 2012, 2013), Москве (2011, 2012), Пензе (2009). Результаты исследования использовались в учебном процессе в ФГБОУ ВО "Оренбургский государственный аграрный университет" по дисциплинам "Теория вероятностей и математическая статистика", "Статистика", "Эконометрика".
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 12 статей, в том числе 4 в рецензируемых журналах, определенных ВАК Ми-нобрнауки РФ для публикации основных положений диссертации, общим объемом 5,65 печ. л.
Структура и объем диссертации. Диссертация, состоящая из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, изложена на 189 страницах машинописного текста, включает в себя 30 таблиц, 58 рисунков, 9 приложений и список использованных источников из 146 наименований.
Виды рисков в производстве сельскохозяйственной продукции и систематизация формирующих их факторов
Для многих явлений и процессов социально-экономической жизни практически невозможно точно предсказать исход. Результат наблюдения может случайным образом меняться от одной единицы изучаемой статистической совокупности к другой или одной единицы в течение времени. Такие явления принято называть случайными. Каждому случайному явлению присуще и случайное и закономерное. Закономерное проявляется в виде тенденции развития или закономерности связи случайных явлений, а случайное – в отклонении от этой закономерности. Случайность и закономерность складываются в результате действия множества причин. Множественность причин порождает наравне с функциональными связями и случайные, варьирующие связи, представляющие собой комплекс взаимно переплетающихся элементарных связей и отношений. Случайные связи формируют случайность. По мнению А.А. Кауфмана термин «множественность причин» не совсем удачный, поскольку предполагает некоторое реальное соотношение между известными следствиями и известными группами причин. Но поскольку множественность связана с нашим способом познания – мы не можем выделить из всего множества причин такие элементарные причины, которые влияют на изменение результата (следствия), то с этим фактом приходится считаться [51]. Согласно Г. Крамеру, множество причин, порождающих случайный характер результатов наблюдений, можно разделить на три группы. Первая группа связана с изменчивостью начального состояния изучаемых объектов, вторая – со сложным характером законов наблюдаемого явления, третья – с действием «малых возмущающих факторов», приводящих к отклонениям от гипотетического состояния [56].
В экономической литературе множественность причин рассматривается как один из аспектов неопределенности – более общего понятия, раскрывающего сущность случайности.
Природа неопределенности классифицируется достаточно широко. Рядом авторов [59, 60, 74, 90, 124, 127, 128] проблема неопределенности понимается, прежде всего, как проблема информационной прозрачности в отношении изучаемого объекта. Так, например, В.А. Чернов в работе «Анализ коммерческого риска» под неопределенностью понимает «неполное, неточное представление о значениях различных параметров в будущем, порождаемых различными причинами и, прежде всего, неполнотой или неточностью информации об условиях реализации решения, в том числе связанных с ними затратах и результатах» [124, c. 9].
Наличие качественной информации является необходимым, но недостаточным условием для суждения об определенности ситуации и разработки и принятия управленческих решений. Однако улучшение качественных характеристик информации, среди которых Е.А. Кузьмин выделяет достоверность, полноту, ценность, актуальность и ясность, ведет к снижению неопределенности [59, 60].
Помимо информационной составляющей неопределенности Р.М. Качалов выделяет следующие общие группы причин неопределенности, характерные для деятельности производственных объектов. 1. Для экономических процессов характерны комплексность и динамичность. В результате взаимодействия большого числа разнородных элементов, которые в свою очередь подвержены различным количественным и качественным изменениям, невозможно точно предсказать результат деятельности производителя. Сложность, множественность, взаимосвязанность и динамичность экономических процессов затрудняют определение и отражение всех условий и факторов, характеристик и результатов изменения этих процессов. 2. Деятельность производственных объектов неразрывно связана с поведением действующих в них людей. Поведение людей обусловлено совокупностью многообразных объективных и субъективных факторов, результат действия которых точно не предсказуем. 3. В значительной мере неопределенность экономических процессов вызвана действием научно-технического процесса, изменениями в структуре потребительского спроса, а также влиянием природно-климатических и социокультурных условий на процессы производства и воспроизводства. 4. Цикличность развития осложняет неопределенность той экономической среды, в которой вынуждены действовать хозяйствующие субъекты [52]. Те же факторы неопределенности, но сведенные в другие группы, представлены в работе Н.Я. Петракова и В.И. Ротаря [90]. В работе А.С. Шапкина и В.А. Шапкина на основе более детальной систематизации условий неопределенностей рассмотрена целая система неопределенностей [127,128]. А.А. Милосердов и Е.Б. Герасимова выделяют субъективную и объективную природу неопределенности. Субъективно – неопределенность порождается наличием у субъекта, принимающего решение, лишь ограниченного массива информации. Объективно – неопределенность обусловлена действием некоторого числа факторов, природа которых в общем случае неизвестна [74].
Одним из важнейших факторов, порождающих неопределенность в развитии экономической системы, по мнению А.О. Баранова, является изменение ожиданий экономических субъектов, влияющих на динамику макроэкономических показателей [20]. Многие авторы отмечают, что достижение полной осведомленности об изучаемом объекте в реальных и даже идеальных условиях невозможно. Так Р.М. Качалов в своей работе говорит о том, что «неполнота отражения принципиально неустранима из-за всеобщей связи всех объектов реального мира и бесконечности их развития» [52, с. 12]. При этом в условиях неопределенности прослеживается некоторая закономерность. «Несмотря на неправильное поведение индивидуальных результатов, средние результаты достаточно длинной последовательности случайных экспериментов обнаруживают поразительную устойчивость» [56, с.162]. Задача любой науки, в том числе экономической, -выявление и исследование закономерностей, которым подчиняются изучаемые явления. Найденные закономерности имеют не только теоретическое значение, но и практическую значимость в управлении, планировании и прогнозировании.
Общие закономерности нельзя обнаружить при исследовании отдельных единиц наблюдений. Они проявляются лишь во множестве объектов наблюдения. Именно в массе случайных явлений случайные воздействия взаимно погашаются и результат становится практически не зависящим от индивидуальных особенностей отдельных случайных явлений, то есть становится не случайным. Подобные закономерности, наблюдаемые в массе однородных явлений, получили название «статистические» [29]. В основе образования статистической закономерности лежит свойство устойчивости. Устойчивость относительна и определяется неизменностью условий экспериментов или условий формирования результатов наблюдений. Изменение внешних условий приводит к изменению закономерностей. Объективные закономерности существуют априори и описываются вероятностью.
Сущность, виды и методы оценки рисков производства сельскохозяйственной продукции
Интегральный показатель риска ИПр одновременно учитывает среднюю абсолютную величину риска отклонения урожайности от тренда, оцененную коэффициентом колеблемости, и вероятность снижения урожайности в каждом следующем периоде ниже значения стандартного отклонения. Чем выше значение ИПр, тем выше риск снижения урожайности.
Предложенный показатель может использоваться только в случае линейной тенденции. Совокупность показателей риска, сгруппированных в зависимости от аспекта исследования, представлены на рисунке 1.5. В случае отсутствия тенденции к росту или снижению, когда значения изучаемого признака колеблются около среднего уровня, показатели риска роста оценивают риск как очень высокий. Однако при устойчивости тенденции развития или стабильности среднего уровня изучаемого явления существует хорошая предсказуемость уровня этого явления в будущем. Поэтому можно сказать, что риск также заключается в возможности изменения тенденции. Если при снижающейся тенденции урожайности зерновых культур намечается тенденция к ее росту, то это тоже риск, а именно - риск потерь. В этом случае риск повышения урожайности должен быть учтен, чтобы подготовиться к уборке урожая, подготовить хранилища, обеспечить каналы сбыта большого урожая по наиболее выгодным ценам. Иначе это также может существенно повлиять на недополучение товаропроизводителем прибыли, т.е. к риску доходности. Тем более учет изменения тенденции имеет важное значение при смене роста урожайности ее снижением.
В перспективе нам представляется необходимым дополнить систему показателей риска методами (показателями), позволяющими оценить риск изменения тенденции. Изменение тенденции уровней, и в частности урожайности, в основном является проявлением кризиса. В настоящее время методология и методика их исследования достаточно разработаны. Среди статистических методов изучения кризисов, основанных на анализе временного ряда, наиболее распространены следующие: исследование автокорреляционной функции; фазовый анализ временного ряда; спектральный анализ; экстраполирование на основе ряда Фурье [61].
Важным условием несмещенности оценки риска является репрезентативность выборки и ее достаточный объем. Особенно это касается временных данных, поскольку при выборе временного интервала необходимо соблюдать условие однородности данных и неизменности тенденции изучаемого показателя. Для устранения проблемы ограниченности длины выборки В.А. Балаш предлагает использовать бутстреп-процедуры, которые позволяют генерировать на основе имеющихся данных множество сценариев [17]. Бутстреп-анализ приводится В.А. Балашем для оценки величины рисков в финансовой сфере, однако, на наш взгляд, он с успехом может использоваться для оценки риска производства зерна.
Риск производства зерна – сложное, многоаспектное и динамично развивающееся явление, зависящее от территориальных особенностей функционирования аграрного сектора. Оценка риска с помощью системы показателей риска является очень важным этапом изучения риска, но недостаточным для его комплексного анализа. Целесообразно выявить факторы риска и оценить их влияние на величину риска. Метод оценки риска на основе статистического изучения детерминант достаточно распространен в научных исследованиях [81].
Для выявления процессов, формирующих динамическое развитие производства зерна, нами предлагается поэтапная схема исследования рисков (рисунок 1.6). Основные его этапы составляют анализ и моделирование временных рядов, кластерный и корреляционно-регрессионный анализ. Для более глубокого изучения причинно-следственных связей целесообразно использовать факторный, компонентный анализ и анализ панельных данных. Формулирование целей (задач) изучения риска производства зерна
Использование предложенной поэтапной схемы дает возможность получить количественную оценку риска производства зерна с учетом внутренних и внешних факторов.
Зная факторы риска, можно построить другого рода интегральный показатель риска, объединяющего его частные индикаторы (факторы). Как показывает анализ экономической литературы, для этой цели применяются различные методы. Одна из методик построения интегрального показателя, позволяющая учесть веса частных индикаторов, определенных на базе корреляционного метода и строгого математического аппарата, описана В.И. Нечаевым [79].
Последовательность шагов предложенного алгоритма анализа рисков может изменяться в зависимости от цели исследования и имеющейся информационной базы.
Использование статистических методов оценки риска сопряжено с риском неточности и неадекватности получаемых при этом результатов. Для повышения практической пригодности моделей рисков необходима проверка адекватности и верификации используемой модели. Также параметры модели должны обладать свойством робастности.
Статистические методы при соблюдении условий их применимости позволяют вскрыть латентные причинно-следственные связи и закономерности изменения производства зерна и, безусловно, имеют важное значение при оценивании сельскохозяйственного риска. Результаты анализа и оценки рисков производства зерна дают возможность обосновать и выбрать стратегию экономического управления, обладающую наивысшей эффективностью.
Статистический анализ факторов формирования риска производства зерна в регионе
Современное состояние АПК страны, ограниченный уровень государственный поддержки сельхозпроизводства правилами ВТО, с одной стороны, и необходимость обеспечения продовольственной безопасности в условиях сложившейся геополитики и санкционных решений – с другой, требуют оптимизации существующих и поиска новых инструментов уменьшения риска производства сельскохозяйственной продукции. При этом не ставится задача поиска методов полного преодоления риска, но обосновываются наиболее приемлемые методы риск-менеджмента.
В регламентах ОЭСР указано, что возможны следующие варианты управления риском: снижение риска, смягчение последствий риска, адаптация к риску [145]. Стратегии управления риском должны быть согласованы на всех уровнях власти.
Анализ научных работ [145, 140] позволил нам выделить инструменты управления риском с учетом поставленной цели, они представлены в таблице 3.1. Снижение риска достигается управлением его факторами. Но метеозависимость производства зерна в регионах с неустойчивым земледелием делает это труднодостижимым.
Снижение риска Выбор технологииИспользованиерайонированныхкультурСоздание страховыхрезервов Обучение управлению риском Макроэкономическая политика, предотвращение природных бедствий (наводнений, болезней и т.п.)
Смягчение риска Диверсификацияпроизводства,оптимизацияструктурыпроизводимойпродукции Страхование,хеджирование,вертикальнаяинтеграция,производственные имаркетинговыеконтракты,распространениепродаж, финансовыеинвестиции, внешняядеятельностьпредприятия Антициклическая программа, ограничения эпидемий, снижение налогов
Адаптация к риску Рост цен на сельхозпродукцию Помощь других товаропроизводителей Продажа финансовых активов, экономия или банковский кредит,внепроизводственные доходы Помощь пристихийныхбедствиях,программыподдержки сельскогохозяйства
Примечание – составлено автором с использованием: Managing risk in agriculture: a holistic approach (OECD, 2009) / http://www.ruralfinance.org/ fileadmin/templates/rflc/documents/MANAGING_RISK_IN_AGRICULTURE_a_ holi stic_approach.pdf. Рыночные отношения определяют место страхования в экономической системе России как основного финансового механизма защиты общества от различного рода рисков и опасностей.
Страхование – это один из инструментов получения внешних источников финансирования затрат по ликвидации последствий негативного влияния случайных факторов на результаты сельскохозяйственного производства. Большое значение оно имеет в долгосрочном планировании финансовой устойчивости сельскохозяйственных товаропроизводителей. За счет страхования можно получить средства, компенсирующие утрату сельхозпродукции, когда наступает страховой случай, и, таким образом, обеспечить финансовую стабильность и защиту имущественных интересов сельхозпроизводителя.
Сельскохозяйственное страхование в нашей стране осуществляется в соответствии с законом РФ от 27.11.1992 № 4015-1 (ред. от 04.11.2014) «Об организации страхового дела в Российской Федерации».
На сегодняшний день сельскохозяйственное страхование является добровольным, страховые компании предлагают широкий спектр страховых продуктов, различающихся объектом страхования, набором страховых рисков, уровнем страховой защиты, собственным участием страхователя в оплате убытка (франшизой). При этом большинство сельскохозяйственных производителей России не осуществляют страхование производимой продукции в силу дороговизны сельскохозяйственного страхования и низкой своей платежеспособности. Одним из способов стимулирования развития сельскохозяйственного страхования является участие в нем государства. Стратегической целью страхования с государственной поддержкой является широкое распространение сельскохозяйственного страхования, которая обеспечивается максимальной доступностью страховых услуг и покрытием потерь сельхозпроизводителей в результате наступления страхового случая. Более того – этот вид страхования, по мнению В.В. Покидовой, имеет социальную значимость. Оно может влиять на продовольственную безопасность страны, развитие агропромышленного комплекса, на стимулирование и сохранение предпринимательского слоя в аграрном производстве в неурожайные годы [88].
Федеральным законом от 29.12. 2006 № 264-ФЗ (ред. от 12.02.2015) «О развитии сельского хозяйства» (статья 7) определены основные направления государственной поддержки сельского хозяйства, среди которых выделено «развитие системы страхования рисков в сельском хозяйстве» [117]. Правовые основы оказания государственной поддержки в сфере сельскохозяйственного страхования устанавливаются Федеральным законом от 25.07.2011 № 260-ФЗ (ред. от 22.12.2014) «О государственной поддержке в сфере сельскохозяйственного страхования и о внесении изменений в Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства» [116]. Согласно этому закону государственная поддержка сельскохозяйственного страхования осуществляется путем предоставления субсидии на возмещение пятидесяти процентов страховой премии, начисленной по договору сельскохозяйственного страхования. Порядок, условия и размер субсидий, предоставляемых бюджетам субъектов РФ из федерального бюджета на возмещение части затрат сельхозпроизводителей на страхование, устанавливаются Правительством Российской Федерации.
Система государственной поддержки в форме компенсации части затрат сельхозтоваропроизводителя на страхование в России существует с 1993 г. До 2013 года сельскохозяйственное страхование с государственной поддержкой охватывало лишь страхование урожая сельскохозяйственных культур и многолетних насаждений, а с 2013 года стало действовать и в отношении животных. Длительный срок реализации программы страхования урожая сельскохозяйственных культур с государственной поддержкой позволил оценить эффективность этой меры.
Государственное участие в сельскохозяйственном страховании играет важную роль в сохранении финансовой устойчивости сельхозпроизводителей и их конкурентоспособности. Договоры страхования урожая сельскохозяйственных культур заключаются в период посевных работ, то есть в период, когда сезонные расходы страхователя имеют наибольшие значения и порой возникает выбор между использованием денежных средств или на страхование будущего урожая или на осуществление весенне-полевых работ и других видов защиты финансового состояния предприятия. Оплата государством пятидесяти процентов страховой суммы снижает расходы сельхозпроизводителей и мотивирует их к заключению договора страхования [92].
Интерес государства в развитии системы сельскохозяйственного страхования связан с поддержкой финансового состояния сельхозпроизводителей и минимизацией затрат бюджетных средств на компенсацию ущерба, нанесенного стихийными бедствиями и неблагоприятными погодными условиями. Сельскохозяйственный товаропроизводитель в целях защиты своих имущественных интересов может выбирать между коммерческим сельскохозяйственным страхованием и страхованием с государственной поддержкой. При этом отметим, что перечень объектов последнего значительно сужен по сравнению с сельскохозяйственным страхованием как таковым.
Согласно Федеральному закону № 260-ФЗ сельскохозяйственному страхованию, осуществляемому с государственной поддержкой, подлежит риск утраты (гибели) урожая сельскохозяйственных культур (зерновых, зернобобовых, масличных, технических, кормовых, бахчевых культур, картофеля, овощей, виноградников, плодовых, ягодных, орехоплодных насаждений, плантаций хмеля, чая), и посадок многолетних насаждений (виноградники, плодовые, ягодные, орехоплодные насаждения, плантации хмеля, чая) в результате воздействия следующих событий: - воздействие опасных для производства сельскохозяйственной продукции природных явлений (атмосферная, почвенная засуха, суховей, заморозки, вымерзание, выпревание, градобитие, пыльная буря, ледяная корка, половодье, переувлажнение почвы, сильный ветер, ураганный ветер, землетрясение, лавина, сель, природный пожар, а с 2015 года добавились наводнение, подтопление, паводок, оползень);
Статистическое исследование взаимосвязей условий производства и рисков в пространственно-временной совокупности
В качестве вероятности снижения урожайности по Оренбургской области и по 2 кластеру была принята относительная частота районо-лет с урожайностью ниже 25% от среднего уровня соответственно.
Предположив, что присущий урожайности зерновых культур нормальный закон распределения сохранится на следующие годы, то вероятность риска снижения урожайности от среднего областного значения на 25% составит 30,5%.
Наибольшая вероятность снижения урожайности на 25% приходится на второй кластер, а наименьшая на 3 кластер.
Сопоставление результатов оценки риска снижения урожайности зерновых культур, полученных инструментами анализа вероятностного распределения и на основе предложенного нами интегрального коэффициента риска ИПр, подтверждает, что ИПр адекватно отражает уровень риска и научную обоснованность использования полученных кластеров муниципальных районов Оренбургской области по уровню риска для дифференциации ставки страхования урожая зерновых культур.
Размер страховой ставки находится в прямой связи с вероятностью наступления страхового случая – чем больше вероятность наступления страхового случая, тем больше размер ставки страхования. В таблице 3.13 представлены результаты расчета коэффициентов ставки страхования на основе вероятности снижения урожайности зерновых культур К(Р) и по интегральному показателю риска К(ИПр). Они вычислены как отношение показателя риска конкретного кластера к значению показателя по Оренбургской области. Как видим из таблицы 3.13, рассчитанные нами коэффициенты К(Р) и К(ИПр) тесно коррелируют. На основе подтвержденной адекватности ИПр, требования меньшего объема статистической информации нами предлагается использовать коэффициент К(ИПр) в качестве коэффициента дифференциации ставки страхования.
Коэффициент ставки страхования, построенный на основании интегрального коэффициента риска, учитывает погодно-климатический риск и риск снижения урожайности в результате влияния факторов интенсификации.
Предельные размеры ставок при страховании зерновых культур с государственной поддержкой, дифференцированные по кластерам Оренбургской области, представлены в таблице 3.14. Предельный размер ставки при сельскохозяйственном страховании с государственной поддержкой по Оренбургской области содержится в плане сельскохозяйственного страхования, который ежегодно утверждается министерством сельского хозяйства Российской Федерации [91].
Дифференцированные предельные размеры ставок при страховании зерновых культур по Оренбургской области (без участия страхователя в риске) Числовые характеристики Оренбургская область 1 кластер 2 кластер 3 кластер 4 кластер 5 кластер Предельный размер ставок, % 6,2 5,4 8,5 4,9 7,0 6,5 Уровень риска Х ниже среднего высокий низкий выше среднего средний Согласно таблице 3.14 размер ставки увеличивается с ростом риска производства зерна. Для того чтобы предложенная дифференциация размера ставки еще белее не усугубила экономическую ситуацию в высоко рискованных муниципальных районах, необходимо дифференцировать и государственные субсидии на возмещение части затрат сельскохозяйственных товаропроизводителей на страхование. Также в перспективе нам видится, что при заключении договора страхования необходимо учитывать уровень риска производства зерна отдельного предприятия.
Совершенствование сельскохозяйственного страхования с позиции дифференцирования размера ставки страхования по кластерам Оренбургской области будет способствовать формированию оптимальной ставки страхования и большему распространению страхования.
Таким образом, на основе инструментов вероятностного анализа нами были установлены нормальные законы распределения урожайности зерновых культур по кластерам муниципальных районов Оренбургской области; вычислены вероятности снижения урожайности на 25% от среднего уровня; рассчитаны коэффициенты дифференциации размера ставки страхования урожая зерновых культур с использованием вероятности и интегрального показателя риска. В результате сравнительного анализа полученных коэффициентов нами было предложено дифференцировать размер ставки страхования по кластерам на основе коэффициента страховой ставки, рассчитанного по интегральному показателю риска.
Для смягчения уровня риска производства зерна в мировой практике широко используется страхование урожая. Анализ современного состояния сельскохозяйственного страхования, в том числе и страхования урожая зерновых культур, показал неэффективность и непопулярность этого инструмента и позволил выявить его основные причины. В результате исследования взаимосвязей условий производства и рисков в пространственно-временной совокупности были выявлены основные факторы, влияющие на вариацию и динамику урожайности зерновых культур – погодные, факторы, определяющие интенсификацию сельского хозяйства, и ненаблюдаемые факторы, такие, как уровень менеджмента, климат, используемые агротехнологии и т.п.
Многоуровневость риска определила необходимость исследования рисков производства зерна в сельскохозяйственных организациях. Нами были изучены факторы риска, рассчитаны критический уровень урожайность и вероятность снижения урожайности зерновых культур на 25% и установлено, что для организации с высоким уровнем риска и низкой урожайностью зерновых культур страхование не выгодно. Учитывая безусловную франшизу и коэффициент безубыточности, предприятие либо вообще не получит страховой выплаты, или ее размер не покроет затрат предприятия на страхование и на производство зерна. Рассчитав по Оренбургской области и по выделенным кластерам муниципальных районов вероятности снижения урожайности на 25% от среднего уровня, коэффициенты страхового тарифа на основе вероятности и интегрального показателя риска и проведя их сравнительный анализ, мы предложили дифференцировать предельный размер ставки при страховании урожая зерновых культур для начисления субсидий по коэффициенту ставки страхования, вычисленному по введенному нами интегральному показателю риска.