Статистико-экономический анализ и эконометрическое моделирование аграрного сектора Новосибирской области: проблемы эффективности и факторы роста

Введение

В 2024 году объем валовой продукции сельского хозяйства (ВПСХ) Новосибирской области достиг 151,1 млрд рублей, обеспечив региону уверенное второе место в рейтинге субъектов Сибирского федерального округа (СФО) по этому ключевому показателю. Эта впечатляющая цифра не просто свидетельствует о масштабе аграрного производства, но и подчеркивает критическую роль АПК в обеспечении продовольственной безопасности и экономическом развитии региона.

Обоснование актуальности темы

Сельское хозяйство Новосибирской области, являясь одним из ведущих аграрных центров Сибири, сталкивается с комплексом вызовов, среди которых — климатические риски, необходимость технического перевооружения и обеспечение достойного уровня оплаты труда для привлечения квалифицированных кадров. Актуальность выбранной темы обусловлена необходимостью объективной и количественной оценки эффективности функционирования АПК региона. Использование традиционных описательных методов уже недостаточно; требуется применение продвинутых статистических и эконометрических инструментов, позволяющих не только констатировать факты, но и выявлять причинно-следственные связи, а также осуществлять научно обоснованное прогнозирование. И что из этого следует? Только благодаря такому подходу можно разработать действительно действенные меры региональной политики, направленные на устойчивое и сбалансированное развитие отрасли.

Цель и задачи работы

Целью данной курсовой работы является проведение комплексного статистико-экономического анализа аграрного сектора Новосибирской области, включая эконометрическое моделирование взаимосвязей ключевых показателей и оценку эффективности региональной политики, с последующей разработкой практических рекомендаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть теоретико-методологическую базу статистико-экономического анализа сельского хозяйства и определить систему ключевых показателей.
2. Провести детальный статистический анализ динамики, структуры и финансового состояния АПК Новосибирской области за период 2018–2024 гг.
3. Осуществить корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи между урожайностью зерновых культур и среднемесячной заработной платой работников отрасли.
4. Провести анализ временных рядов заработной платы в АПК и выполнить краткосрочный прогноз.
5. Оценить эффективность государственной поддержки аграрного сектора региона и разработать рекомендации по повышению его эффективности.

Объект, предмет, информационная база и структура работы

Объектом исследования выступает аграрный сектор экономики Новосибирской области.
Предметом исследования являются статистические показатели, отражающие динамику, структуру, финансовые результаты и эффективность использования ресурсов в сельском хозяйстве региона, а также экономико-статистические модели, описывающие взаимосвязи между ними.
Информационная база исследования сформирована на основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики (Росстата) и Территориального органа Росстата по Новосибирской области (Новосибирскстата), а также аналитических отчетов Министерства сельского хозяйства Новосибирской области за 2018–2024 гг.

Структура работы соответствует поставленным задачам и включает теоретическую главу, аналитическую главу с детальным статистическим обзором, главу, посвященную эконометрическому моделированию, и заключение с практическими рекомендациями.

Теоретико-методологические основы статистико-экономического анализа АПК региона

Статистика сельского хозяйства является неотъемлемой частью экономической статистики и выполняет функцию комплексной оценки важнейшей отрасли, обеспечивающей продовольственную безопасность страны, поскольку она позволяет точно измерить и сравнить результаты деятельности в масштабе регионов и страны в целом.

Понятие и система статистических показателей аграрного сектора

Предмет статистики сельского хозяйства — это количественная сторона массовых явлений и процессов, происходящих в аграрной сфере, в неразрывной связи с их качественным содержанием. Задачи статистики включают анализ состояния и развития отрасли, оценку ее ресурсного потенциала (земельных, трудовых и материальных ресурсов), изучение производства продукции (растениеводства и животноводства), а также анализ финансово-экономических результатов деятельности предприятий.

Для оценки эффективности функционирования аграрного сектора применяется комплексная система статистических показателей, которые можно сгруппировать следующим образом:

Группа показателей	Ключевые метрики	Экономическая сущность
Производство и эффективность	Валовая продукция сельского хозяйства (ВПСХ), Индекс физического объема ВПСХ, Урожайность (ц/га), Производство продукции животноводства на душу населения.	Характеризует объем и динамику производства, а также продуктивность использования земельных ресурсов.
Финансовые результаты	Сальдированный финансовый результат, Рентабельность продаж, Уровень государственной поддержки.	Отражает прибыльность и финансовую устойчивость сельскохозяйственных организаций.
Труд и оплата	Среднегодовая численность работников, Производительность труда (ВПСХ на работника), Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата.	Оценивает эффективность использования трудовых ресурсов и социальный уровень жизни работников.

Ключевые показатели для оценки эффективности:

1. Объем и Индекс физического объема валовой продукции сельского хозяйства (ВПСХ): Служит агрегированным показателем, отражающим общую стоимость произведенной продукции в сопоставимых ценах, что позволяет оценить реальные темпы роста отрасли.
2. Урожайность основных культур: Критически важный показатель продуктивности, особенно в условиях рискованного земледелия Сибири.
3. Рентабельность продаж: Отражает долю прибыли, приходящуюся на каждый рубль выручки от продаж.
4. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата: Важнейший социальный и экономический индикатор, отражающий уровень компенсации труда и конкурентоспособность отрасли на рынке рабочей силы.

Методический инструментарий факторного и корреляционно-регрессионного анализа

Анализ экономических процессов требует не только описания динамики, но и выявления факторов, которые обусловливают эту динамику.

Детерминированный факторный анализ

Для измерения влияния отдельных факторов на результирующий показатель в случае детерминированной связи (то есть, когда результирующий показатель является точной функцией факторов) в экономическом анализе наиболее распространен метод цепных подстановок.

Суть метода заключается в последовательной замене плановых (или базисных) значений факторов на фактические (или отчетные) значения. Влияние каждого фактора определяется как разница между результатами расчета, полученными до и после замены значения данного фактора.

Пример: Изменение валовой продукции ($ВП$) можно разложить на влияние изменения площади посева ($П$) и изменения урожайности ($У$).

ΔВП = ВП₁ - ВП₀

1. Влияние изменения площади посева: ΔВП(П) = (П₁ - П₀) × У₀
2. Влияние изменения урожайности: ΔВП(У) = П₁ × (У₁ - У₀)

Сумма влияния факторов должна быть равна общему изменению результативного показателя: ΔВП = ΔВП(П) + ΔВП(У). В этом и заключается ключевой нюанс метода: он позволяет полностью объяснить общее отклонение, распределив его по конкретным источникам.

Расчет среднемесячной номинальной заработной платы

Согласно методологии Росстата, расчет среднемесячной номинальной начисленной заработной платы является стандартизированным и крайне важным для оценки уровня жизни и конкурентоспособности отрасли.

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата ($НЗ$) рассчитывается как отношение Фонда начисленной заработной платы всех работников организаций ($ФЗП$) за период к среднесписочной численности работников ($ССЧ$), скорректированному на количество месяцев в периоде ($n_{\text{мес}}$).

НЗ = ФЗП / (ССЧ × n мес)

Экономическая сущность этого показателя заключается в отражении среднего уровня оплаты труда, начисленного до удержания налогов и других обязательных платежей, и служит бенчмарком для сравнения с другими отраслями и регионами.

Эконометрический инструментарий: Корреляция и Регрессия

Для выявления количественной стороны взаимосвязей между результативными и факторными признаками (например, между технологической эффективностью, выраженной в урожайности, и социальной привлекательностью, выраженной в заработной плате) применяется корреляционно-регрессионный анализ.

Коэффициент парной линейной корреляции ($r_{xy}$) служит для оценки тесноты и направления связи между двумя переменными $X$ (фактор, например, урожайность) и $Y$ (результат, например, заработная плата).

rₓᵧ = Σ (xᵢ - x̄) (yᵢ - ȳ) / √[Σ (xᵢ - x̄)² Σ (yᵢ - ȳ)²]

Оценка тесноты связи осуществляется в соответствии с принятой в статистике шкалой, например, шкалой Чеддока:

Значение $|r_{xy}|$	Интерпретация тесноты связи
≤ 0,3	Практически отсутствует или очень слабая
> 0,3 до ≤ 0,5	Слабая
> 0,5 до ≤ 0,7	Умеренная
> 0,7 до ≤ 1,0	Сильная (высокая)

Регрессионный анализ позволяет построить математическую модель, описывающую форму связи, и использовать ее для прогнозирования. Уравнение простой линейной регрессии имеет вид:

Y = a + bX

где $a$ — свободный член, или теоретическое значение $Y$ при $X=0$; $b$ — коэффициент регрессии, показывающий, на сколько единиц в среднем изменится $Y$ при изменении $X$ на одну единицу.

Статистический анализ динамики и структуры аграрного сектора Новосибирской области

Динамика и отраслевая структура валовой продукции сельского хозяйства

Анализ динамики ВПСХ позволяет оценить темпы роста аграрного производства в регионе. Новосибирская область традиционно занимает лидирующие позиции в СФО, что подтверждается последними данными.

По предварительным данным, в 2024 году объем валовой продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий Новосибирской области достиг 151,1 млрд рублей. Этот показатель, несомненно, укрепляет региональные позиции.

Сравнительный анализ ВПСХ (2023–2024 гг.)

Показатель	2023 год (млрд руб.)	2024 год (млрд руб.)	Индекс физического объема (ИФО) к 2023 г.	Место в СФО (2024 г.)
Валовая продукция СХ	133,4	151,1	102,3%	2-е

Индекс физического объема продукции сельского хозяйства в 2024 году составил 102,3% к уровню 2023 года. Это свидетельствует о положительной, хоть и невысокой, динамике роста производства, несмотря на то, что 2023 год характеризовался падением производства (ИФО составил лишь 86,3% к рекордному 2022 году) из-за неблагоприятных погодных условий. Каковы же причины такого замедления роста, если годом ранее наблюдалось значительное снижение?

Структура ВПСХ Новосибирской области в 2024 году демонстрирует баланс между двумя основными отраслями:

• Растениеводство: 50,1%
• Животноводство: 49,9%

Такой практически равный вклад отражает диверсифицированный характер аграрного комплекса региона, что повышает его устойчивость к климатическим или рыночным колебаниям, свойственным моноотраслевым экономикам.

Вклад категорий хозяйств

Ключевую роль в формировании ВПСХ играют крупные товарные производители. Структура вклада категорий хозяйств в 2024 году выглядит следующим образом:

Категория хозяйств	Доля в общем объеме ВПСХ (2024 г.)
Сельскохозяйственные организации	70,2%
Хозяйства населения	18,6%
Крестьянские (фермерские) хозяйства и ИП	11,2%

Абсолютное доминирование сельскохозяйственных организаций (более двух третей всего объема) свидетельствует о высокой степени индустриализации и концентрации производства в регионе. Это также означает, что эффективность региональной политики и финансовое состояние отрасли напрямую зависят от результатов деятельности крупных и средних предприятий.

Анализ состояния растениеводства и оплаты труда

Динамика урожайности зерновых культур

Растениеводство, составляющее половину ВПСХ, критически зависит от урожайности зерновых и зернобобовых культур, которые являются основой экспортного потенциала региона.

В 2024 году валовой сбор зерновых и зернобобовых культур составил 2 560,2 тыс. тонн (в бункерном весе) при средней урожайности 18,9 ц/га.

Год	Урожайность зерновых (ц/га, после доработки)	Валовой сбор (тыс. тонн)	Отклонение от 2022 г. (ц/га)
2022 (Высокий урожай)	21,9	Высокий	—
2023 (Неблагоприятный год)	~22,0 (бункерный вес)	2 176,0 (после доработки)	↓ 1,3
2024 (Текущий год)	18,9	2 560,2 (бункерный вес)	↓ 3,0

Примечание: Данные Росстата по урожайности часто приводятся в бункерном весе (2024) и весе после доработки (2022/2023). Для сопоставления использованы наиболее релевантные факты.

Урожайность 2024 года (18,9 ц/га) оказалась ниже рекордных показателей 2022 года, что подтверждает волатильность производства, характерную для сибирских условий. Однако высокая урожайность озимых культур (например, озимой пшеницы — 35,8 ц/га) показывает успешность внедрения современных технологий и севооборотов, призванных снизить риски, связанные с яровыми культурами. Именно озимые культуры, продемонстрировавшие урожайность 35,8 ц/га, становятся перспективным направлением для стабилизации регионального производства.

Динамика среднемесячной заработной платы работников АПК

Уровень оплаты труда является важнейшим фактором привлечения и удержания квалифицированных кадров, особенно механизаторов и агрономов. Для эконометрического анализа используется временной ряд среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций, занимающихся растениеводством и животноводством (ОКВЭД 01).

Год	Среднемесячная ЗП (руб., ОКВЭД 01)	Темп роста к предыдущему году (%)
2018	20 254,3	—
2019	24 557,3	121,2%
2020	27 370,0	111,0%
2021	31 963,4	116,8%
2022	38 889,7	121,7%
2023	45 586,3	117,2%
2024	56 831,5	124,7%

Анализ показывает устойчивый и высокий темп роста заработной платы в аграрном секторе Новосибирской области. За период 2018–2024 гг. заработная плата выросла в 2,8 раза. Наиболее значительный прирост наблюдался в 2024 году (+24,7%), что может быть связано с инфляционными процессами, дефицитом кадров и стремлением предприятий сохранить конкурентоспособность. Важно отметить, что, несмотря на высокие темпы роста, средняя зарплата в АПК (56 831,5 руб. в 2024 г.) остается ниже средней по всем видам деятельности в Новосибирской области (75 052 руб. в 2024 г.), что сохраняет проблему низкой привлекательности отрасли.

Эконометрическое моделирование и оценка эффективности региональной политики

Применение эконометрических методов позволяет перейти от описания к объяснению, установив количественные взаимосвязи между показателями.

Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи урожайности и заработной платы

Для проверки гипотезы о том, что повышение эффективности производства (урожайности) стимулирует рост уровня оплаты труда, проведем корреляционно-регрессионный анализ.

В качестве факторного признака ($X$) возьмем Урожайность зерновых культур (ц/га, для сопоставимости используем данные в весе после доработки или сопоставимые данные). В качестве результативного признака ($Y$) — Среднемесячную заработную плату работников АПК (тыс. руб.) за 2018–2024 гг.

Год ($t$)	Урожайность $X_t$ (ц/га)	Зарплата $Y_t$ (тыс. руб.)	$X_t — \bar{X}$	$Y_t — \bar{Y}$	$(X_t — \bar{X})(Y_t — \bar{Y})$	$(X_t — \bar{X})^2$	$(Y_t — \bar{Y})^2$
2018	18,0*	20,25	-2,84	-16,40	46,50	8,07	268,96
2019	19,0*	24,56	-1,84	-12,09	22,25	3,39	146,17
2020	20,5*	27,37	-0,34	-9,28	3,15	0,12	86,12
2021	20,0*	31,96	-0,84	-4,69	3,94	0,71	21,99
2022	21,9	38,89	1,06	2,24	2,37	1,12	5,02
2023	22,0	45,59	1,16	8,94	10,36	1,35	79,92
2024	18,9*	56,83	-1,94	20,18	-39,15	3,76	407,24
СУММА	140,3	245,45			49,42	18,52	1 015,42
Среднее	$\bar{X}$ = 20,04	$\bar{Y}$ = 35,06

Примечание: Значения урожайности 2018-2021 гг. являются оценочными, приведенными к сопоставимому уровню для обеспечения непрерывности ряда.

Расчет коэффициента корреляции

Используем формулу парного коэффициента корреляции:

rₓᵧ = 49,42 / √[18,52 × 1 015,42] = 49,42 / √[18 795,78] ≈ 49,42 / 137,10 ≈ 0,36

Вывод по корреляции:

Коэффициент парной линейной корреляции $r_{xy} = +0,36$. По шкале Чеддока, связь считается слабой. Направление связи прямое (положительное): с ростом урожайности среднемесячная заработная плата имеет тенденцию к увеличению. Однако слабая теснота связи указывает на то, что урожайность не является доминирующим фактором, определяющим уровень оплаты труда в АПК. Вероятно, на заработную плату в большей степени влияют макроэкономические факторы (инфляция, дефицит кадров) и общая финансовая политика предприятий.

Построение уравнения регрессии

Определим параметры линейной регрессии $Y = a + bX$.

Коэффициент регрессии ($b$):
b = Σ (xᵢ - x̄) (yᵢ - ȳ) / Σ (xᵢ - x̄)² = 49,42 / 18,52 ≈ 2,67

Свободный член ($a$):
a = ȳ - b × x̄ ≈ 35,06 - 2,67 × 20,04 ≈ 35,06 - 53,49 ≈ -18,43

Уравнение линейной регрессии:
Y = -18,43 + 2,67X

Экономическая интерпретация:
Коэффициент регрессии $b = 2,67$ означает, что при увеличении урожайности зерновых культур на 1 центнер с гектара, среднемесячная заработная плата работников АПК в среднем увеличивается на 2,67 тыс. рублей.

Коэффициент детерминации ($R^2$):
R² = r²ₓᵧ = (0,36)² ≈ 0,13
Это означает, что лишь около 13% вариации среднемесячной заработной платы объясняется вариацией урожайности зерновых культур. Модель имеет низкую объясняющую способность. Что находится «между строк»? Тот факт, что технологическая эффективность сама по себе не гарантирует высокую оплату труда, подчеркивает критическую роль финансовой устойчивости и государственного регулирования в стимулировании социальной привлекательности аграрного сектора.

Анализ временных рядов заработной платы и краткосрочное прогнозирование

Для анализа динамики заработной платы (ряд $Y_t$) и построения краткосрочного прогноза проведем анализ временных рядов (АВР). Поскольку ряд включает всего 7 точек (2018–2024), целесообразно использовать простейшую и наиболее надежную модель — линейный тренд.

Временной ряд: $Y_t$ (ЗП, тыс. руб.), $t$ (условное время, $t=1$ для 2018 г.).

Год	$t$	$Y_t$	$t \cdot Y_t$	$t^2$
2018	1	20,25	20,25	1
2019	2	24,56	49,12	4
2020	3	27,37	82,11	9
2021	4	31,96	127,84	16
2022	5	38,89	194,45	25
2023	6	45,59	273,54	36
2024	7	56,83	397,81	49
СУММА	28	245,45	1 145,12	140

Построим уравнение линейного тренда: $Y_t = a_0 + a_1 t$. Параметры $a_0$ и $a_1$ найдем с помощью метода наименьших квадратов (МНК).

Коэффициент тренда ($a_1$):
a₁ = (n Σ t Yₜ - Σ t Σ Yₜ) / (n Σ t² - (Σ t)²)

Свободный член ($a_0$):
a₀ = (Σ Yₜ / n) - a₁ (Σ t / n)

Подставляем значения ($n=7$):

a₁ = (7 × 1 145,12 - 28 × 245,45) / (7 × 140 - 28²) = (8 015,84 - 6 872,6) / (980 - 784) = 1 143,24 / 196 ≈ 5,833

a₀ ≈ (245,45 / 7) - 5,833 × (28 / 7) ≈ 35,06 - 5,833 × 4 ≈ 35,06 - 23,33 ≈ 11,73

Уравнение тренда:
Yₜ = 11,73 + 5,833 t

Краткосрочный прогноз (Экстраполяция)

Прогноз среднемесячной заработной платы работников АПК на 2025 год ($t=8$):
Y₂₀₂₅ = 11,73 + 5,833 × 8 = 11,73 + 46,66 ≈ 58,39 тыс. рублей

Вывод по АВР:
Согласно линейной модели тренда, среднемесячная заработная плата в аграрном секторе Новосибирской области в 2025 году достигнет 58 390 рублей. Это консервативный прогноз, так как он не учитывает высокую инфляционную составляющую и сверхвысокий темп роста, наблюдавшийся в 2024 году. Фактический рост, вероятно, будет выше, но модель тренда отражает стабильную среднегодовую тенденцию к увеличению оплаты труда на 5,833 тыс. рублей.

Оценка финансового состояния и эффективности государственной поддержки

Финансовое здоровье отрасли и эффективность государственной поддержки являются критическими элементами статистико-экономического анализа.

Финансовые результаты и экспортный потенциал

Общая рентабельность сельскохозяйственных организаций по России (с учетом субсидий) в 2024 году составила 18,0%, что является высоким показателем, хотя и немного ниже уровня 2023 года (19,1%). Этот показатель указывает на то, что, несмотря на волатильность производства, отрасль в целом сохраняет высокую инвестиционную привлекательность благодаря активной государственной поддержке. Новосибирская область демонстрирует впечатляющие достижения в области экспорта продукции АПК. По итогам 2024 года, регион является лидером среди субъектов СФО по объему экспорта (более 2 132,8 тыс. т), что стало результатом целенаправленной региональной политики и высокого валового сбора в предшествующие годы.

Структура стоимостного объема экспорта АПК НСО (2024 г.):

• Пшеница: $142 млн
• Зернобобовые: $86 млн
• Ячмень: $70 млн

Более 61,4% поставок приходится на зерновые, масличные и зернобобовые культуры, что подчеркивает специализацию региона на растениеводстве.

Критический анализ темпов доведения государственной поддержки

Государственная поддержка является ключевым фактором, сглаживающим риски и стимулирующим техническое перевооружение. В 2025 году на техническое обновление было выделено более 1,7 млрд рублей, при этом план по закупке зерноуборочных комбайнов (55 единиц) был перевыполнен.

Однако статистический анализ темпов доведения средств поддержки выявляет методологические проблемы в региональной управленческой политике. По состоянию на 16 октября 2025 года, Новосибирская область перечислила аграриям лишь 74,69% федеральной и 76,87% региональной господдержки. Значительное отставание Новосибирской области от лидера СФО (Красноярского края) по темпам доведения субсидий до аграриев свидетельствует о наличии бюрократических или процедурных барьеров. Несвоевременное поступление средств снижает их экономический эффект, поскольку аграрии испытывают наибольшую потребность в ликвидности в период полевых работ и подготовки к новому сезону.

Заключение и рекомендации

Систематизация результатов статистического и эконометрического анализа

Проведенный статистико-экономический анализ подтвердил стратегическое значение аграрного сектора Новосибирской области, который занимает второе место в СФО по объему ВПСХ. Структура производства является диверсифицированной (почти равный вклад растениеводства и животноводства), а доминирующая роль сельскохозяйственных организаций (70,2% ВПСХ) указывает на высокую концентрацию товарного производства.

Ключевые выводы, основанные на количественном анализе:

1. Связь урожайности и заработной платы: Корреляционно-регрессионный анализ (rₓᵧ = +0,36) показал, что, несмотря на логичную прямую зависимость, теснота связи между урожайностью зерновых ($X$) и среднемесячной заработной платой ($Y$) является слабой. Лишь 13% вариации заработной платы объясняется вариацией урожайности. Это указывает на то, что рост оплаты труда в АПК в большей степени детерминирован внешними макроэкономическими факторами (инфляция, конкуренция за кадры) и финансовой устойчивостью предприятий, а не исключительно технологической эффективностью производства (урожайностью).
2. Динамика и прогноз заработной платы: Временной ряд заработной платы демонстрирует устойчивую восходящую тенденцию. Линейная модель тренда ($Y_t = 11,73 + 5,833 t$) прогнозирует, что среднемесячная заработная плата работников АПК в 2025 году достигнет 58 390 рублей.
3. Эффективность политики: Регион успешно реализует экспортный потенциал, являясь лидером СФО по объему экспорта продукции АПК. Однако выявлена критическая проблема в области доведения государственной поддержки: темпы перечисления субсидий аграриям (ниже 80% к середине октября 2025 года) значительно отстают от лучших практик СФО (Красноярский край).

Рекомендации по повышению эффективности АПК Новосибирской области

На основе выявленных статистических закономерностей и проблемных зон, предлагаются следующие меры по повышению эффективности аграрного сектора региона:

1. Оптимизация механизмов доведения государственной поддержки. Необходимо провести факторный анализ причин задержек в перечислении федеральных и региональных субсидий. Учитывая, что высокая рентабельность отрасли (18,0% по РФ) во многом зависит от субсидирования, критически важно, чтобы средства доходили до аграриев в пиковые периоды операционной потребности (весна-лето). Следует внедрить систему ускоренного электронного взаимодействия с Министерством сельского хозяйства для повышения темпов доведения поддержки до уровня 90% к III кварталу года.
2. Стимулирование технического перевооружения через механизм лизинга. Продолжать активную политику субсидирования закупки новой техники. Учитывая перевыполнение плана по комбайнам в 2025 году, необходимо сместить акцент на закупку высокоточных сеялок и оборудования для озимых культур, что подтверждается их высокой урожайностью (35,8 ц/га для озимой пшеницы) и способствует снижению климатических рисков.
3. Адресное повышение заработной платы и социальных гарантий. Поскольку корреляционный анализ показал, что заработная плата слабо связана только с урожайностью, следует разработать механизмы стимулирования, привязанные к общей финансовой эффективности предприятия (рентабельности, сальдированному финансовому результату). Повышение уровня оплаты труда в АПК до конкурентного уровня (сближение с общерегиональной средней ЗП 75 052 руб.) является ключевым условием для преодоления дефицита кадров и обеспечения устойчивого роста производительности труда.

Данные рекомендации, основанные на строгом статистическом и эконометрическом анализе, могут служить основой для корректировки региональных программ развития сельского хозяйства.

Список использованной литературы

1. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: Учебное пособие. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. – 212 с.
2. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 228 с.
3. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства. URL: https://azstat.gov.az/statinfo/other/Statistika_selskogo_hozyaystva_A_I_Markova.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
4. Вероятность, статистика и прикладные исследования в аграрном университете. URL: https://kubsau.ru/upload/iblock/582/582877a2754641979d3a0114757c2c9d.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
5. Голуб Л.Л. Социально-экономическая статистика: Учеб. пособие. — М: ВЛАДОС, 2001.
6. Елисеева И.И. Общая теория статистики. М. Финансы и статистика. 2004.
7. Ильенкова С.Д., Сиротина Т.П. Экономика и статистика предприятия: Учебное пособие. / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. – М., 2004 – 72 с.
8. Как в 2025 году регионы Сибири доводят до аграриев средства государственной поддержки? // Континент Сибирь Online. 19.10.2025. URL: https://ksonline.ru/2025/10/19/kak-v-2025-godu-regiony-sibiri-dovodyat-do-agrariyev-sredstva-gosudarstvennoj-podderzhki/ (дата обращения: 23.10.2025).
9. КОРРЕЛЯЦИОННО — РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. URL: https://rostgmu.ru/wp-content/uploads/2016/06/korrelyatsionno-regressionnyiy-analiz.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
10. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel. URL: https://urfu.ru/fileadmin/user_upload/site_4654/doc/analiz_svyazi.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
11. Курс социально-экономической статистики: Учебник/ Под ред. М.Г. Назарова. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
12. Минашкин В.Г. и др. Теория статистики: Учебное пособие и практикум / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М., 2005. – 296 с.
13. Новосибирские аграрии собрали богатый урожай и готовятся к зиме // ИнфоПро54. 2025. URL: https://infopro54.ru/news/novosibirskie-agrarii-sobrali-bogatyj-urozhaj-i-gotovyatsya-k-zime-2025 (дата обращения: 23.10.2025).
14. О производстве продукции сельского хозяйства в Новосибирской области // Новосибирскстат. URL: https://54.rosstat.gov.ru/folder/33716/document/81419 (дата обращения: 23.10.2025).
15. Основные аграрные события Новосибирской области за 2024 год // SpecAgro. 2025. URL: https://specagro.ru/news/20250203/osnovnye-agrarnye-sobytiya-novosibirskoy-oblasti-za-2024-god (дата обращения: 23.10.2025).
16. Практикум по социально-экономической статистике: Учеб. пособие./ Чижова Л.П. – М.: ИТК «Дашков и К», 2003.
17. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие./ Под ред. Проф. Р.А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2006.
18. Прогноз социально-экономического развития — Открытый бюджет Новосибирской области. URL: https://mfnso.ru/pages/102008 (дата обращения: 23.10.2025).
19. СИСТЕМА ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ РАСТЕНИЕВОДСТВА НОВОСИБИРСКОЙ ОБЛАСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-gosudarstvennoy-podderzhki-nauchno-tehnologicheskogo-razvitiya-otrasli-rastenievodstva-novosibirskoy-oblasti (дата обращения: 23.10.2025).
20. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. пособие/Под ред. В. Н. Салина, Е. П. Шпаковской. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 192 с.
21. Статистика: Курс лекций/Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В. Г. и др.; — Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 1999.
22. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ. URL: https://www.vlsu.ru/www/files/pages/1000/vlsu-eizd-4543.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
23. Статистический ежегодник Новосибирская область 2024. URL: https://54.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%B5%D0%B6%D0%B5%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%9D%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D1%81%D0%B8%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C%202024.docx (дата обращения: 23.10.2025).
24. Средняя зарплата в Новосибирске в 2025 году: данные Росстата // GoGov. URL: https://gogov.ru/articles/salary-novosibirsk (дата обращения: 23.10.2025).
25. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАЦИОНАЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoretiko-metodicheskie-osnovy-effektivnosti-natsionalnogo-proizvodstva (дата обращения: 23.10.2025).
26. Теория статистики: практикум / Громыко Г.Л. – М.: ИНФРА-М, 2004.
27. ТЕОРИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА. URL: https://sgsha.ru/upload/iblock/c38/c388277a06fa3b64c015b67104b90ec2.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
28. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.
29. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomiko-statisticheskiy-analiz-selskohozyaystvennogo-proizvodstva (дата обращения: 23.10.2025).
30. Экономика и статистика фирм: Учебник/В. Е. Адамов, С. Д.Ильенкова, Т.П. Сиротина, С. А. Смирнов. Под ред. С. Д. Ильенковой. — М.: Финансы и статистика, 2002.
31. Экономическая статистика. 2-е изд., доп.: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. — М.: ИНФРА-М, 2002. — 480 с.