Оценка эффективности использования земельных ресурсов в регионах Сибирского федерального округа

Укрепление позиций региона, повышение конкурентоспособности и усиление экономической самостоятельности в современной ситуации может быть достигнуто посредством четких скоординированных мер региональных органов власти, в том числе и в вопросах эффективного управления землей.

В течение длительного времени земля в России рассматривалась как бесплатный и безвозмездный ресурс, по этой причине долгое время к данному ресурсу относились бесхозяйственно и не рассматривали землю с точки зрения эффективности ее использования. С переходом к рыночным отношениям в нашей стране возникло переосмысление данной экономической категории. Фактор производства «земля» на современном этапе из разряда бесплатного [2, с. 208] становиться более значимым и перспективным рычагом регионального управления, позволяющим увеличить конкурентоспособность как внутри региона, так и на межрегиональном уровне, не только за счет лучших природных условий, но и посредством обоснованного и грамотного управления ресурсами на основе оценок об эффективности использования земли.

Необходимо отметить, что земле свойственна ограниченность в использовании (каждый участок может использоваться только в одной экономической сфере, например: земельные угодья в сельском хозяйстве, площадка под строительства, подземные шахты в добывающих отраслях).

Исследование фактора земля, основано на применении многомерного анализа, включающего: множественную регрессию, оценку факторов производства с использованием сводного латентного показателя, апробированного на регионах Сибирского федерального округа (СФО). Использование данного подхода позволяет оценить ресурс с разных точек зрения и дать объективную оценку.

Регрессионный анализ построен на выделении ключевых подфакторных признаков (независимых переменных) фактора «земля» на ВРП (зависимую переменную).

В ходе исследования был определен множественный коэффициент корреляции () тесноты связи между анализируемым показателем и всеми факторами, включенными в модель. Значимость подфакторного признака, была присвоена исходя из диапазона тесноты связи между переменными в зависимости от величины коэффициента (табл. 1).

Таблица 1 — Критерии степени связи переменных в зависимости от диапазона величины коэффициента корреляции

Диапазон величины коэффициента корреляции ()	Степень связи
менее 0,3	слабая степень тесноты связи
0,31 — 0,5	умеренная
0,51 — 0,7	заметная
более 0,7	высокая степень тесноты связи

Эмпирической базой выступила статистическая информация, а также информация статистической налоговой отчетности о поступление налога на землю в местные и федеральные бюджеты, публикуемые на сайте Федеральной налоговой службы и ее региональных Управлений.

Факторные признаки, используемые в анализе, даны в таблице 2.

Таблица 2 — Факторные признаки фактора производства «земля», используемые в анализе

Результативный признак	Факторные признаки (предикторы)
ВРП	— плотность населения на 1 квадратный километр, — посевные площади всех сельскохозяйственных культур на 1 квадратный километр площади, — площадь лесного фонда и лесов, не входящих в лесной фонд на 1 квадратный километр площади, — площадь региона под населенными пунктами на 1 квадратный километр площади, — количество налога на землю, приходящегося на 1 квадратный километр налогооблагаемой земли.

На основе полученной информации была составлена матрица по фактору «земля» в разрезе регионов СФО и показателей их деятельности за три года.

Все статистические преобразования матрицы были произведены с использованием статистической программы STATISTICA 8.0. модуля Multiple Regression.

В ходе анализа были выявлены следующие результаты, представленные в таблице 3. Все подфакторные признаки оказывают достаточное влияние на результативный показатель и были применены для целей исследования.

Таблица 3 — Статистические характеристики уравнения регрессии фактора производства «земля» по регионам СФО, оказывающие влияние на результативный признак (ВРП)

Факторные признаки	Коэффициенты		Степень влияния	Значимые показатели
	Множестве- нный коэффициент корреляции (Rx/y)	Коэф-фициент детерми-нации (R2)
х1-х5	0,3112	0,9686	умеренная	х3
х1	0,0000	0,0000	слабая
х2-х4	0,3112	0,9686	умеренная	х3
х5	0,0000	0,0000	слабая
х1-х5	0,3112	0,9686	умеренная	х3

Вторым этапом исследования стало применение методики латентного показателя. Использование этой методики позволяет оценить экономические показатели развития регионов более объективно с последующей возможностью их сопоставления на основе сводного индекса. Остальные методики, с помощью которых оценивается уровень экономического и социального развития в настоящее время, зачастую опираются на использование бальных и экспертных оценок, что влияет на объективность. Примененная методика успешно реализована в различных исследованиях российскими экономистами [3, 5].

Использование метода латентного показателя дает возможность рассмотрения различных комбинации критериев и сопоставления показателей, выраженных в разных единицах измерения (стоимостные, натуральные). Поэтому первоначально частные коэффициенты должны быть переведены с помощью непараметрических моделей в безмерные индексы, то есть нормализованы, нами использовался метод многомерной средней

Значение сводного индекса каждой региональной экономики, определяется по формуле средней арифметической простой из частных коэффициентов, которые были получены благодаря использованию непараметрических моделей.

Значение сводного индекса и частных будет принадлежать области от 0 до 1. Регион чье значение сводного индекса будет приближено к 1 (обладает наилучшими значениями по всем частным критериям фактора производства), имеет наиболее качественный ресурс, позволяющий активизировать работу региона.

Сводным индексом фактора «земля» является индекс эффективности использования земли, который включает в себя индексы: тесноты размещения населения, освоенности территорий, доходности бюджета от использования земли.

J_ЭЗ= ( J_трн+ J_ос+ J_ди)/3

где:

J_ЭЗ — индекс эффективности использования земли,

J_трн — индекс тесноты размещения населения,

J_ос — индекс освоенности территорий,

J_ди — индекс доходности бюджета от использования земли.

Предложенные индексы оценивают использование «земли» с разных сторон. Данная методика была апробирована на регионах СФО.

Индекс тесноты размещения населения, позволяет судить о заселенности региона, рассчитан на основе информации о плотности населения региона на 1 км² площади региона (см. рис. 1).

Индекс освоенности территорий, дает возможность определить состав и вид земель, выявить скрытые резервы ее использования регионами (см. рис. 1, табл.4). Этот показатель включает в себя три частных коэффициента: наличия посевных площадей, размера площадей территории, занятых лесным фондом, плотности размещения городов и населенных пунктов. Анализируемые коэффициенты были получены на основе информации о посевных площадях всех сельскохозяйственных культур (пастбища, сенокос и пашня); общей площади лесного фонда и лесов, не входящих в лесной фонд и площади городов и населенных пунктов, все показатели были соотнесены с размерами территорий регионов (см. рис. 2, табл. 4).

Каждый частный коэффициент индекса освоенности территорий позволяет составить общую картину о каждом виде земель отдельного региона и сопоставить с другими. Коэффициент наличия посевных площадей позволяет оценить размеры земель такого вида и судить о возможности использования для нужд сельского хозяйства. Наилучшие показатели данного коэффициента у Алтайского края. Среднее значение у Омской области и приближается к среднему уровню Новосибирская область. Такая расстановка основных позиций не случайна, в основном соотнесена с климатическими условиями, рельефом, и составом почвенного слоя. Что позволяет судить об этих регионах как перспективных для целей сельского хозяйства.

Следующим частным показателем оценки стал размер площадей территорий, занятых лесным фондом. Регионами лидерами по плотности размещения лесов стали: Иркутская, Томская области и республика Бурятия. Средний уровень занимают регионы: Читинская область, Красноярский край, Кемеровская область, республики Тыва, Алтай и Хакассия. Остальные регионы обладают наименьшим размером лесного фонда. Перспективным направлением деятельности регионов с избыточным запасом древесины должны стать обрабатывающие предприятия.

Далее был определен коэффициент плотности размещения городов и населенных пунктов в регионах СФО, который был получен как разность между общей площадью региона, площадью посевных сельскохозяйственных культур и лесного фонда. Площадь территорий под населенные пункты бала соотнесена с общей площадью региона. Наибольшее количество населенных пунктов в регионах: Новосибирская область, Алтайский край. Меньшая плотность у Омской области, республик Алтай, Тыва, Хакасия. Регионы с более высокой разбросанностью населенных пунктов должны использовать ресурсы более рационально.

Индекс доходности бюджета от использования земли, рассчитан на основе показателя: сумма налога на землю в рублях на 1 км² налогооблагаемой земли региона. Для получения данного показателя: во-первых, была определена налогооблагаемая площадь каждого региона как разность между общей площадью и площадью под лесным фондом (необлагаемой налогом на землю). Во-вторых, налог на землю, перечисляемый в бюджетную систему был соотнесен с размерами налогооблагаемой площади (см. рис. 1, табл. 4).

Как отмечалось раннее на основе частных индексов, с помощью средне арифметической простой был определен сводный индекс фактора производства «земля» или индекс эффективности использования земли (см. рис. 3, табл., 5).

Используемый индекс позволяет определить настоящие и потенциальные возможности региона. В ходе исследования был определен регион-лидер (0,8 — 1) — Кемеровская область. Данный регион использует земельные ресурсы максимально выгодно, по сравнению с другими регионами СФО, что в свою очередь позволяет приносить наибольший доход в бюджетную систему РФ. Новосибирская область имеет среднее значение (0,5 — 0,8) по сводному индексу, а значит и потенциальные возможности. Омская область и Алтайский край немного отстают от среднего уровня. Остальные регионы СФО являются аутсайдерами и в их региональной политике требуется пересмотр целей и ориентиров дальнейшего развития.

Использование предложенной методики позволяет составить мнение об эффективности использования ресурса «земля» регионами, для целей укрепления позиций региона на конкурентной арене. Приоритетными направлениями органов управления должны стать:

— поддержка малого и среднего предпринимательства в вопросах, связанных с образованием, функционированием, модернизаций предприятий лесообрабатывающей промышленности, фермерского хозяйства, пищевой промышленности путем субсидирования, льготного кредитования и других мер способных привести к увеличению конкурентоспособности отечественных отраслей экономики (в том числе за счет более глубокой переработки леса), укреплению продовольственной безопасности (путем увеличения сельхозпродукции и полной ее переработки);

— полноценного использования фактора производства «земля», за счет уменьшения расстояния между населенными пунктами (расширения границ городов, за счет присоединения не используемой земли для целей сельского хозяйства и лесного фонда), путем снабжения таких участков сетью инфраструктуры, что в свою очередь позволит использовать этот резерв для экономичного строительства производственного и жилого назначения (стоимость земли в городах гораздо дороже чем за их пределами), что в свою очередь приведет к увеличению пополнение бюджета всех уровней (стоимость земли присоединенной к городу будет со временем расти);

— поддержка строительных организации, своей целью ставящих комплексную застройку районов, это позволит стабилизировать цены на жилье за счет отведения мест под строительство на более дешевых землях.

Таблица 4

Индексы тесноты размещения, освоенности территорий, доходности бюджета от использования земли региона, значение показателей используемые для расчетов

Регионы СФО	Индекс тесноты размеще-ния	Плотность населения на 1 км2		Индекс освоенности территорий	Посевные площади всех сельскохозяйственных культур		Общая площадь лесного фонда и лесов, не входящих в лесной фонд		Площадь под города и населенные пункты		Индекс доходности бюджета от использо-вания земли регионами	Поступление налога на землю в бюджетную систему СФО
		Коэф-фициент плотнос-ти размеще-ния	Плотно-сть населе-ния человек на 1 км2		Коэффициент наличия посевных площадей	Посевные площади всех сельскохозяйс-твенных культур (км2), приходящиеся на 1 км2 площади региона	Коэффициент наличия территорий занятых лесом	Площадь лесов (км2), приходящаяся на 1 км2 площади региона	Коэф-фициент размещения населенных пунктов	Площадь населенных пунктов в км2 на 1 км2 общей площади региона		Коэффи-циент доходности	Сумма налога (руб.) приходящего-ся на 1 км2 налогообла-гаемой площади региона
Республика Алтай	0,031	0,031	2,2	0,419	0,033	0,011	0,580	0,648	0,643	0,243	0,006	0,006	859,72
Республика Бурятия	0,052	0,052	2,8	0,363	0,015	0,006	0,876	0,845	0,199	0,340	0,050	0,050	3609,76
Республика Тыва	0,017	0,017	1,8	0,410	0,000	0,001	0,608	0,667	0,623	0,148	0,000	0,000	496,32
Республика Хакасия	0,259	0,259	8,7	0,427	0,107	0,034	0,575	0,645	0,598	0,332	0,095	0,095	6436,64
Алтайский край	0,486	0,486	15,2	0,617	1,000	0,308	0,000	0,262	0,852	0,321	0,090	0,090	6166,69
Красноярский край	0,000	0,000	1,3	0,403	0,015	0,006	0,657	0,700	0,537	0,430	0,020	0,020	1769,87
Иркутская область	0,070	0,070	3,3	0,342	0,025	0,009	1,000	0,928	0,000	0,063	0,429	0,429	27378,80
Кемеровская область	1,000	1,000	29,9	0,444	0,385	0,119	0,630	0,682	0,315	0,198	1,000	1,000	63192,06
Новосибирская область	0,476	0,476	14,9	0,535	0,447	0,138	0,158	0,367	1,000	0,494	0,503	0,503	32003,05
Омская область	0,465	0,465	14,6	0,541	0,669	0,206	0,245	0,425	0,708	0,368	0,245	0,245	15883,64
Томская область	0,070	0,070	3,3	0,352	0,036	0,012	0,950	0,895	0,070	0,093	0,131	0,131	8713,29
Читинская область (Забайкальский край)	0,045	0,045	2,6	0,379	0,015	0,006	0,791	0,789	0,330	0,205	0,043	0,043	3218,78

Таблица 5

Сводный индекс эффективности использования земли регионами СФО.

Регионы СФО	Сводный индекс эффективности использования земли	Индекс тесноты размещения	Индекс освоенности территорий	Индекс доходности от использования земли
Кемеровская область	0,815	1,000	0,444	1,000
Новосибирская область	0,504	0,476	0,535	0,503
Омская область	0,417	0,465	0,541	0,245
Алтайский край	0,398	0,486	0,617	0,090
Иркутская область	0,280	0,070	0,342	0,429
Республика Хакасия	0,260	0,259	0,427	0,095
Томская область	0,184	0,070	0,352	0,131
Читинская область	0,156	0,045	0,379	0,043
Республика Бурятия	0,155	0,052	0,363	0,050
Республика Алтай	0,152	0,031	0,419	0,006
Республика Тыва	0,143	0,017	0,410	0,000
Красноярский край	0,141	0,000	0,403	0,020