2072-64142411-1406

10.17059/ekon.reg.2023-4-18

Total Factor Productivity in Agriculture in Russian Regions

Совокупная факторная производительность в сельском хозяйстве регионов России

https://orcid.org/0000-0001-6505-1712

Seitov

Sanat K.

Сеитов

Санат Каиргалиевич

sanatpan@mail.ru

Lomonosov Moscow State UniversityМосковский государственный университет имени М. В. Ломоносова

19411941208

2023

Sanat K. Seitov

Санат Каиргалиевич Сеитов

CC BY 4.0

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/273

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/download/273/261

The Russian agricultural sector needs to improve production technologies, increase the share of high added value products in the structure of production, reduce unit costs, improve labour efficiency, and implement effective management innovations. Issues of unit cost reduction deserve special consideration. In this regard, the present study examines the development of the agricultural sector by using an indicator of total factor productivity (TFP) as a measure of efficiency. The article aims to determine the differentiation of Russian regions by TFP based on the author’s assessment methodology. An analysis of TFP dynamics revealed some regions that achieved indicators exceeding the national average, as well as leading and lagging regions. The highest total factor productivity growth in 2011–2020 was observed in Pskov, Penza, Oryol, Ryazan oblasts, Kamchatka krai, etc. The average Russian value of this indicator is characteristic of Sverdlovsk and Astrakhan oblasts. Tyumen and Sakhalin oblasts, Primorsky and Stavropol krais, the Republic of Karelia, Chelyabinsk oblast, Jewish Autonomous oblast, Chukotka Autonomous okrug, and the Republic of Ingushetia are in the group of lagging regions. Factors contributing to Russia’s long-term agricultural growth include effective investment, technological progress, and growing TFP rates. An increase in farmers’ demand for advanced technologies necessary for market share maintenance and survival can be a driver of innovative development. However, if major innovations are poorly implemented, high growth rate of total factor productivity is difficult to sustain; it will gradually decline as the quality of innovation activities decreases.

Аграрный сектор России стоит перед необходимостью улучшения производственных технологий, повышения доли продукции с высокой добавленной стоимостью в структуре производства, снижения удельных затрат, увеличения эффективности труда, внедрения результативных инноваций в управлении. Отдельного рассмотрения заслуживает необходимость сокращения затрат на единицу продукции. В этой связи предлагается рассматривать развитие аграрного сектора с помощью показателя, который в большей мере отображает уровень эффективности, – совокупной факторной производительности. Цель исследования – выяснить характер дифференциации регионов России по уровню совокупной факторной производительности на основе авторской методики ее оценки. На основе анализа динамики совокупной факторной производительности показано, что часть регионов достигла показателей, превышающих среднероссийские, а также выделены регионы-лидеры и отстающие. Среди российских регионов ведущие места по кумулятивному росту совокупной факторной производительности в 2011–2020 гг. занимают Псковская, Пензенская, Орловская, Рязанская области, Камчатский край и др. Среднероссийское значение характерно для Свердловской и Астраханской областей. В группе менее успешных регионов оказываются Тюменская, Сахалинская области, Приморский и Ставропольский края, Республика Карелия, Челябинская область, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ и Республика Ингушетия. Достижению Россией долгосрочного роста в сельском хозяйстве содействуют такие факторы, как эффективное распределение инвестиций, технологический прогресс, возрастание темпов совокупной факторной производительности. Драйвером инновационного развития может стать рост спроса аграриев на передовые технологии, необходимые для удержания доли рынка и выживания. Однако при слабом внедрении крупных инноваций рост совокупной факторной производительности будет сложно поддерживать на высоком уровне, и темпы ее роста будут постепенно снижаться по мере падения качества инноваций и инновационной деятельности.

total factor productivity, Growth Accounting Equation, gross output, factors of production, material costs, energy capacities, number of employees, KLEMS

совокупная факторная производительность, Growth Accounting Equation, валовой выпуск, факторы производства, материальные затраты, энергетические мощности, численность занятых, KLEMS

Abukari, A.-B. T., Öztornaci, B., & Veziroğlu, P. (2016). Total factor productivity growth of Turkish agricultural sector from 2000 to 2014: Data envelopment malmquist analysis productivity index and growth accounting approach. Journal of development and agricultural economics, 8 (2), 27–38. http://dx.doi.org/10.5897/JDAE2015.0700

Bagchi, M., Rahman, S., & Shunbo, Y. (2019). Growth in Agricultural Productivity and Its Components in Bangladeshi Regions (1987–2009): An Application of Bootstrapped Data Envelopment Analysis (DEA). Economies, 7 (2), 37. https://doi.org/10.3390/economies7020037

Chekanskiy, A. N., & Frolova, N. L. (2003). Teoriya sprosa, predlozheniya i rynochnykh strukrur [Theory of supply, demand and market structures]. Moscow: MSU Faculty of Economics, TEIS.

de Vries, G. J., Erumban, A. A., Timmer, M. P., Voskoboynikov, I. B., & Wu, H. X. (2012). Deconstructing the BRICs: Structural transformation and aggregate productivity growth. Journal of Comparative Economics, 40 (2), 211–227. https://doi.org/10.1016/j.jce.2012.02.004

Firsova, A., & Chernyshova, G. (2020). Efficiency Analysis of Regional Innovation Development Based on DEA Malmquist Index. Information, 11 (6), 294. https://doi.org/10.3390/info11060294

Fuglie, K. (2015). Accounting for growth in global agriculture. Bio-based and Applied Economics, 4 (3), 201–234. https://doi.org/10.13128/bae-17151

Fuglie, K. O. (2012). Productivity growth and technology capital in the global agricultural economy. In: Productivity Growth in Agriculture: An International Perspective (pp. 335–368). Oxfordshire, UK: CAB International. https://doi.org/10.1079/9781845939212.0335

Germanova, O. E., & Rudaya, Yu. N. (2009). Types and Indices Dynamics of Technical Progress. Terra Economicus, 7 (4), 31-43. (In Russ.)

Germanova, O. G., & Rudaya, Yu. N. (2017). Dynamics of parameters and type of technical progress in agriculture of Krasnodar krai. Regionalnaya ekonomika. Yug Rossii [Regional Economy. The South of Russia], 3 (17), 158–172. https://doi.org/10.15688/re.volsu.2017.3.15 (In Russ.)

Lissitsa, A., & Babiéceva, T. (2003). Teoreticheskie osnovy analiza produktivnosti i effektivnosti selskokhozyaistvennykh predpriyatiy [Theoretical frameworks for a productivity and efficiency analysis of agricultural enterprises]. Discussion Paper, No. 49. Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe (IAMO), Halle (Saale), 34. Retrieved from: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:3:2-23259 (Date of access: 02.08.2022) (In Russ.)

Maslennikov, O. V. (2015). Classification of methods of calculation of cumulative factorial productivity. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie [Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management], 4, 172–175. (In Russ.)

Mitsek, S. A. (2021). Macroeconomic Dynamics of the Total Factor Productivity of the Russian Economy. Ekonomika regiona [Economy of region], 17 (3), 799–813. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-6 (In Russ.)

Neganova, V. P., & Dudnik, A. V. (2018). Improving the State Support of Agriculture in a Region. Ekonomika regiona [Economy of region], 14 (2), 651–662. https://doi.org/10.17059/2018-2-25 (In Russ.)

Orekhova, S. V., & Kislitsyn, E. V. (2019). Total factor productivity in the Russian industry: Small vs large enterprises. Journal of New Economy, 20 (2), 127–144. https://doi.org/10.29141/2073-1019-2019-20-2-8 (In Russ.)

Petukhova, M. S., & Mamonov, O. V. (2020). Structural changes in crop production factors during the transition to a new technological structure. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 63 (6), 104–108. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-16127 (In Russ.)

Ponomarev, Yu. Yu., & Magomedov, R. N. (2019). The introduction of new technologies and total factor productivity: microeconometric analysis. Ekonomicheskie otnosheniya [Journal of International Economic Affairs], 9 (3), 2249-2268. https://doi.org/10.18334/eo.9.3.41063 (In Russ.)

Potapov, A. P. (2021). The Use of Input-Output Tables in the Study of the Dynamics and Structure of the Resource Intensity of Agricultural Production. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 32 (2), 176–182. https://doi.org/10.1134/S1075700721020088 (In Russ.)

Rada, N. (2016). India’s post-green-revolution agricultural performance: What is driving growth? Agricultural Economics, 47 (3), 341–350. https://doi.org/10.1111/agec.12234

Rada, N., & Buccola, S. (2012). Agricultural policy and productivity: Evidence from Brazilian Censuses. Agricultural Economics, 43 (4), 355–367. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2012.00588.x

Rada, N., & Schimmelpfennig, D. (2018). Evaluating research and education performance in Indian agricultural development. Agricultural Economics, 49 (3), 395–406. https://doi.org/10.1111/agec.12424

Rada, N., Buccola, S., & Fuglie, K. (2011). Government policy and agricultural productivity in Indonesia. American Journal of Agricultural Economics, 93 (3), 867–884. https://doi.org/10.1093/ajae/aar004

Rada, N., Liefert, W., & Liefert, O. (2017). Productivity Growth and the Revival of Russian Agriculture. ERR-228, U.S. Department of Agriculture, Economic Research Service. Retrieved from: https://www.ers.usda.gov/webdocs/publications/83285/err-228.pdf?v=0 (Date of access: 05.08.2022)

Rada, N., Liefert, W., & Liefert, O. (2020). Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia. Journal of Agricultural Economics, 71 (1), 96–117. https://doi.org/10.1111/1477-9552.12338

Sayganov, A. S., & Lenski, A. V. (2015). Analysis of the efficiency of plant products production at agricultural enterprises. Vestsі Natsyyanalnay akademіі navuk Belarusі. Seryya agrarnykh navuk [Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Agrarian Series], 1, 22–36. (In Russ.)

Sharapova, V. M., Sharapova, N. V., & Sharapov, Yu. V. (2020). Social factors restraining the development of rural territories. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 63 (6), 49–52. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-16113 (In Russ.)

Siebert, S., & Döll, P. (2010). Quantifying blue and green water uses and virtual water contents in global crop production as well as potential production losses without irrigation. Journal of Hydrology, 384 (3-4), 198–217. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.07.031

Sologub, N. N., Ulanova, O. I., Ostroborodova, N. I., & Ostroborodova, D. A. (2021). Problems and prospects of digital technology in agriculture. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 64 (4), 28–30. https://doi.org/10.24412/2587-6740-2021-4-28-30 (In Russ.)

Steensland, A. (2021). 2021 Global Agricultural Productivity Report: Strengthening the Climate for sustainable agricultural growth. Virginia Tech College of Agriculture and Life Sciences. Retrieved from: https://globalagriculturalproductivity.org/wp-content/uploads/2021/10/2021-GAP-Report.pdf (Date of access: 06.08.2022)

Svetlov, N. M. (2019). Non-parametric production frontier models: experience of agricultural applications. Vestnik TsEMI RAN [Vestnik CEMI], 2 (1). https://doi.org/10.33276/s265838870004477-7 (In Russ.)

Tikhonov, E. I., Kolov, K. N., & Reimer, V. V. (2018). Development of rural territories in the system reproduction of human capital agrarian sector of economics. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 3 (363), 8–14. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2018-13035 (In Russ.)

Truflyak, E. V. (2020). Reyting regionov po ispolzovaniyu elementov tochnogo selskogo khozyaystva [Rating of regions on the use of elements of precision agriculture]. Krasnodar, Russia: KubSAU, 37. (In Russ.)

Truflyak, E. V., Kurchenko, N. Yu., & Kreimer, A. S. (2018). Tochnoe zemledelie: sostoyanie i perspektivy [Precision farming: State and prospects]. Krasnodar, Russia: KubSAU, 27. (In Russ.)

Uzun, V. Ya., Gataulina, E. A., & Muratova, L. G. (2011). Effektivnost ispolzovaniya regionalnykh agrarnykh byudzhetov [Efficiency of use of regional agrarian budgets]. Moscow, Russia: ARIAPI named after A. A. Nikonov: ERV, 161. (In Russ.)

Varlamov, A. A., Galchenko, S. A., Gvozdeva, O. V., & Chuksin, I. V. (2020). Agricultural digitalization process on the basis of a conceptually new smart land use system. Mezhdunarodnyy selskokhozyaystvennyy zhurnal [International Agricultural Journal], 63 (5), 69–72. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-15097 (In Russ.)

Voskoboynikov, I. B. (2012). New Measures of Output, Labour and Capital in Industries of the Russian Economy. GGDC Research Memorandum GD-123. Groningen: Groningen Growth and Development Centre, University of Groningen. https://pure.rug.nl/ws/portalfiles/portal/15518011/gd123.pdf (Date of access: 01.08.2022)

World Bank. (2016). Rossiyskaya Federatsiya, kompleksnoe diagnosticheskoe issledovanie ekonomiki. Puti dostizheniya vseobemlyushchego rosta [Systematic Country Diagnostic for the Russian Federation: Pathways to Inclusive Growth]. Retrieved from: https://documents1.worldbank.org/curated/en/563031497436564657/pdf/110765-SCD-P153080-PUBLIC-RUSSIAN-DecSCDpaperengforweb.pdf (Date of access: 30.07.2022). (In Russ.)

Варламов, А. А., Гальченко, С. А., Гвоздева, О. В., Чуксин, И. В. (2020). Процесс цифровизации сельского хозяйства на базе концептуально новой системы умного землепользования. Международный сельскохозяйственный журнал, 6 3(5), 69–72. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-15097

Всемирный Банк. (2016). Российская Федерация, комплексное диагностическое исследование экономики. Пути достижения всеобъемлющего роста. https://documents1.worldbank.org/curated/en/563031497436564657/pdf/110765-SCD-P153080-PUBLIC-RUSSIAN-DecSCDpaperengforweb.pdf (дата обращения: 30.07.2022)

Германова, О. Г., Рудая, Ю. Н. (2017). Динамика параметров и тип технического прогресса в сельском хозяйстве Краснодарского края. Региональная экономика. Юг России, 3 (17), 158–172. https://doi.org/10.15688/re.volsu.2017.3.15

Германова, О. Е., Рудая, Ю. Н. (2009). Динамика показателей технического прогресса и его типы. Terra Economicus, 7 (4), 31-43.

Лисситcа, А., Бабичева, Т. (2003). Теоретические основы анализа продуктивности и эффективности сельскохозяйственных предприятий. Discussion Paper, No. 49. Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe (IAMO), Halle (Saale), 34. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:3:2-23259 (дата обращения: 02.08.2022)

Масленников, О. В. (2015). Классификация методов расчета совокупной факторной производительности. Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Экономика и управление, 4, 172–175.

Мицек, С. А. (2021). Анализ макроэкономической динамики совокупной факторной производительности экономики России. Экономика региона, 17 (3), 799–813. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-6

Неганова, В. П., Дудник, А. В. (2018). Совершенствование государственной поддержки АПК региона. Экономика региона, 14 (2), 651–662. https://doi.org/10.17059/2018-2-25

Орехова, С. В., Кислицын, Е. В. (2019). Совокупная производительность факторов в промышленности России: малые vs крупные предприятия. Journal of New Economy, 20 (2), 127–144. https://doi.org/10.29141/2073-1019-2019-20-2-8

Петухова, М. С., Мамонов, О. В. (2020). Структурные сдвиги в факторах производства продукции растениеводства при переходе к новому технологическому укладу. Международный сельскохозяйственный журнал, 63 (6), 104–108. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-16127

Пономарев, Ю. Ю., Магомедов, Р. Н. (2019). Внедрение новых технологий и совокупная факторная производительность: микроэконометрический анализ. Экономические отношения, 9 (3), 2249-2268. https://doi.org/10.18334/eo.9.3.41063

Потапов, А. П. (2021). Использование таблиц «затраты-выпуск» в исследованиях динамики и структуры ресурсоемкости аграрного производства. Проблемы прогнозирования, 2 (185), 87–97. https://doi.org/10.47711/0868-6351-185-87-97

Сайганов, А. С., Ленский, А. В. (2015). Анализ эффективности производства продукции растениеводства в сельскохозяйственных предприятиях. Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя аграрных навук, 1, 22–36.

Светлов, Н. М. (2019). Модели непараметрических границ производственных возможностей: опыт применения в сельском хозяйстве. Вестник ЦЭМИ РАН, 2 (1). https://doi.org/10.33276/s265838870004477-7

Сологуб, Н. Н., Уланова, О. И., Остробородова, Н. И., Остробородова, Д. А. (2021). Проблемы и перспективы цифровых технологий в сельском хозяйстве. Международный сельскохозяйственный журнал, 64 (4), 28–30. https://doi.org/10.24412/2587-6740-2021-4-28-30

Тихонов, Е. И., Колов, К. Н., Реймер, В. В. (2018). Развитие сельских территорий в системе воспроизводства человеческого капитала аграрного сектора экономики. Международный сельскохозяйственный журнал, 3 (363), 8–14. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2018-13035

Труфляк, Е. В. (2020). Рейтинг регионов по использованию элементов точного сельского хозяйства. Краснодар: КубГАУ, 37.

Труфляк, Е. В. Курченко, Н. Ю., Креймер, А. С. (2018). Точное земледелие: состояние и перспективы. Краснодар: КубГАУ, 27.

Узун, В. Я., Гатаулина, Е. А., Муратова, Л. Г. (2011). Эффективность использования региональных аграрных бюджетов. Москва: ВИАПИ имени А. А. Никонова: ЭРД, 161.

Чеканский, А. Н., Фролова, Н. Л. (2003). Теория спроса, предложения и рыночных структур. Москва: Экономический факультет МГУ, ТЕИС. С. 142–144.

Шарапова, В. М., Шарапова, Н. В., Шарапов, Ю. В. (2020). Социальные факторы, сдерживающие развитие сельских территорий. Международный сельскохозяйственный журнал, 63 (6), 49–52. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-16113

Firsova, A., Chernyshova, G. (2020). Efficiency Analysis of Regional Innovation Development Based on DEA Malmquist Index. Information, 11 (6), 294. https://doi.org/10.3390/info11060294

Fuglie, K. (2015). Accounting for growth in global agriculture. Bio-based and Applied Economics, 4 (3), 201–234. https://doi.org/10.13128/bae-17151

Rada, N. (2016). India’s post-green-revolution agricultural performance: What is driving growth? Agricultural Economics, 47 (3), 341–350. https://doi.org/10.1111/agec.12234

Rada, N., & Buccola, S. (2012). Agricultural policy and productivity: Evidence from Brazilian Censuses. Agricultural Economics, 43 (4), 355–367. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2012.00588.x

Rada, N., & Schimmelpfennig, D. (2018). Evaluating research and education performance in Indian agricultural development. Agricultural Economics, 49 (3), 395–406. https://doi.org/10.1111/agec.12424

Rada, N., Liefert, W., & Liefert, O. (2020). Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia. Journal of Agricultural Economics, 71 (1), 96–117. https://doi.org/10.1111/1477-9552.12338

Voskoboynikov, I. B. (2012). New Measures of Output, Labour and Capital in Industries of the Russian Economy. GGDC Research Memorandum GD-123. Groningen: Groningen Growth and Development Centre, University of Groningen. Retrieved from: https://pure.rug.nl/ws/portalfiles/portal/15518011/gd123.pdf (Date of access: 01.08.2022)