Аналитики составили рейтинг регионов по эффективности работы АПК

В тройке лидеров — Кубань, Москва и Воронежская область.

Институт комплексных стратегических исследований (ИКСИ) составил первый рейтинг регионов по эффективности работы АПК по итогам первого квартала. Согласно документу, лидерами стали Краснодарский край (100 баллов), Москва (89,06) и Воронежская область (84). Четвертую строчку в рейтинге занял Татарстан (77,66 балла), далее идут Белгородская (73,65), Ростовская (73,18), Самарская (70,5), Московская (69,83) и Калининградская (68,3) области. Замыкает топ-10 Курская область с 66,86 балла. Хуже всего обстоят дела в Еврейской автономной области, регион не набрал ни одного балла.

Сельское хозяйство — одна из ключевых отраслей экономики, однако ее состояние и динамика развития в регионах сильно различаются. Рейтинг ИКСИ позволяет отслеживать изменения как абсолютных, так и относительных показателей работы в агросекторе с помощью интегрального показателя, учитывающего совокупность факторов, влияющих на производительность и результативность отрасли. «Это дает возможность оценить именно эффективность деятельности в области АПК, а не валовые показатели, которые зависят от природных и климатических факторов в конкретном регионе», — поясняет эксперт ИКСИ Надежда Каныгина.

При этом далеко не всегда признанные аграрные регионы отличаются эффективной организацией сельхозпроизводства. Так, некоторые регионы с большим сельскохозяйственным потенциалом — например, Ставропольский край (17 место), Брянская (13 место), Орловская (27 место), Липецкая (12 место), Калужская (14 место) — не вошли в первую десятку списка, что аналитики ИКСИ считают тревожным выводом.

«А вот тот факт, что Москва попала в число лидеров по эффективности работы АПК, не удивителен: столица располагает выигрышными логистическими характеристиками, в ней зарегистрировано достаточно много юрлиц и ИП в секторе сельского хозяйства, — прокомментировала Каныгина. — Москва находится в числе лидеров по экспорту продукции АПК, кроме того она оказалась на первом месте по объемам собранных премий в агростраховании».

ИКСИ обращает внимание на значительное отставание большинства регионов от лидеров — рейтинг показывает, что действительно высокие показатели характерны лишь для очень малого числа регионов, остальные же с трудом их догоняют. Например, абсолютным лидером в группе показателей «Финансирование» в первом квартале стала Тульская область — в первую очередь, за счет самых высоких объемов и темпов роста кредитования в сфере производства пищевых продуктов, а также относительно низкого уровня просрочки по кредитам и его существенного сокращения по сравнению с уровнем прошлого года, рассказывает Каныгина. Абсолютными аутсайдерами по финансированию стали Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ и Карачаево-Черкессия.

«По внешней торговле последнее место заняла республика Саха, которая в первом квартале вообще не отправляла продукцию АПК на экспорт, хотя годом ранее регион поставлял спиртные напитки в Латвию», — отмечает Каныгина. По агрострахованию лидерами оказались Москва, Краснодарский край (по объему премий), Чувашия (по числу заключенных договоров), Самарская и Иркутская области (по приросту премий и числа договоров). По показателям производства сельхозпродукции первые строчки заняли Краснодарский край, Чечня, Курская и Московская области, перечисляет Каныгина.

Как следует из рейтинга ИКСИ, у регионов ЦФО в целом неплохие показатели, особенно в части финансирования, хотя и там наблюдается асимметрия. Например, в Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Орловской и Тверской областях низкие результаты по агрострахованию, по темпам роста экспорта сельхозпродукции и по рентабельности. А, например, в Северо-Кавказском округе Чечня, Дагестан и Ставропольский край отличаются хорошими темпами роста сельхозпроизводства, а также высокой рентабельностью отрасли, однако там плохо налажено финансирование агросекторе, также плохо организовано агрострахование и экспортная деятельность.

В основу рейтинга легли следующие группы показателей:

1. Производство — индекс производства продукции сельского хозяйства и объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг в сфере сельского хозяйства и производстве пищевых продуктов.

2. Финансирование — объем кредитов, предоставленных на производство пищевых продуктов и сельское хозяйство, охоту и лесное хозяйство; доля просроченной задолженности по кредитам в этих секторах; доведение до региона господдержки, процент освоения средств федерального бюджета.

3. Агрострахование — объем премии и количество заключенных договоров.

4. Привлекательность отрасли — среднемесячная номинальная заработная плата работников в сельском хозяйстве; уровень рентабельности проданных товаров, продукции, работ, услуг в сферах сельского хозяйства и производства пищевых продуктов; число зарегистрированных на 1 апреля 2020 года КФХ, а также прирост регистраций КФХ.

5. Внешняя торговля — объем экспорта из региона сельхозсырья и продовольствия; число стран, импортирующих продукцию АПК из региона; номенклатура экспорта; доля продуктов переработки в экспорте.

«По каждому региону берутся данные по этим пяти группам показателей. Сначала мы работаем с показателями в группе, например, по агрострахованию по каждому региону берем абсолютные значения — объемы премии и число договоров, и относительные — годовые темпы роста, первый квартал 2020 года к первому кварталу 2019-го по объемам премий и числу договоров. Затем нормируем каждый показатель по формуле (итоговый нормированный показатель = отношение разницы показателя региона и минимального показателя в выборке к разнице максимального и минимального показателя, умноженное на 100), — рассказывает Каныгина. — В итоге каждому региону по каждому показателю присваивается оценка по 100-балльной шкале. Далее суммируем эти оценки по всем показателям в группе, и снова применяем эту формулу для нормирования, это необходимо, чтобы сделать оценки всех показателей сопоставимыми». Аналогичные расчеты проводятся для каждой группы показателей, затем все оценки суммируются и снова используется формула нормирования.