В отношении удовлетворения потребности населения в мясе и мясопродуктах можно сказать, что эти показатели в меньшей степени взаимосвязаны с рассматриваемыми показателями открытости товарных рынков. Тем самым подтверждается приведенное выше следующее положение: критериальные характеристики продовольственной безопасности нельзя ставить в однозначное соответствие с уровнем самообеспечения региона продовольствием.
Однако уровень самообеспечения остается важным аспектом продовольственной безопасности и зависит от экстенсивных и интенсивных факторов сельскохозяйственного производства.
Несмотря на сокращение ресурсной базы растениеводства и животноводства региона (сокращение посевной площади картофеля на 31,4 %, овощей – 60,7 %; поголовья КРС – на 37 %), показатели урожайности и продуктивности имели положительную динамику
Другое не менее важное требование обеспечения продовольственной безопасности – экономическая доступность продовольствия для населения.
Граница предела обеспеченности равна 10 %. Этот оптимальный уровень характерен для среднестатистического жителя США и таких развитых стран, как Великобритания, Ирландия, Австрия, Германия.
Если стоимость минимального набора продуктов питания в объеме расходов колеблется в интервале от 10 до 20 %, можно считать экономическую доступность продовольствия средней, соответствующей уровню Франции, Испании, Италии, Португалии.
Если доля расходов на питание превышает 20 %, но не выше 30 %, то это свидетельствует о невысоком уровне жизни населения, а следовательно, и низкой экономической доступности продовольствия.
Соотношение, составляющее более 30 %, выражает критический уровень экономической доступности продуктов питания, т. е. наличие существенных трудностей в их приобретении.
В
Таблица 2.14. Показатели экономической доступности продовольствия для населения Вологодской области
По данным таблицы видно, что в анализируемый период наблюдается рост экономической доступности продовольствия для населения. Коэффициент доступности снизился на 12,6 %, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума также снизилась, однако заметен рост дифференциации доходов. Коэффициент фондов увеличился с 8 до 11,3 раза.
Построение многофакторных моделей колебаний результативных показателей продовольственной безопасности Вологодской области относительно трендов факторных показателей выполнялось методом регрессионного анализа.
Функция, описывающая зависимость показателя от параметров, называется уравнением (функцией) регрессии. Уравнение регрессии показывает ожидаемое значение зависимой переменной при определенных значениях зависимых переменных Х.
В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии).
В зависимости от вида функции модели делятся на линейные и нелинейные. Модель множественной линейной регрессии имеет вид:
где
Коэффициент регрессии
Коэффициент может быть отрицательным. Это означает, что область существования показателя не включает нулевых значений параметров. Если же > 0, то область существования показателя включает нулевые значения параметров, а сам коэффициент характеризует среднее значение показателя при отсутствии воздействий параметров.
Качество модели по мере последовательного введения факторов оценивалось по значению множественного коэффициента корреляции (R) и степени уменьшения остаточной дисперсии. Адекватность полученных регрессионных уравнений проверялась на основе F – критерия Фишера, факторные и расчетные значения которого находятся в зависимости от числа наблюдений (числа лет). Длина связанных временных рядов при построении моделей определялась общей временной базой наблюдения (12 лет по каждому ряду). Для выполнения расчетов использован модуль пакета прикладных программ Microsoft Excel 2003.
В целях определения степени влияния факторов, характеризующих источники формирования ресурсов основных видов продовольствия и каналы их использования, а также экстенсивных и интенсивных факторов сельскохозяйственного производства на динамику коэффициента достаточности потребления продовольствия проведем регрессионный анализ временных рядов (