ОДНИХ СУБСИДИЙ НЕДОСТАТОЧНО: КАЧЕСТВО ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В РАЗНЫХ СТРАНАХ

Цель данного исследования – оценить влияние сельскохозяйственных субсидий на производительность сельского хозяйства и определить модераторную роль эффективности государственного управления в этой взаимосвязи. Несмотря на широкое применение сельскохозяйственных субсидий для развития аграрного сектора и повышения его производительности, эмпирические данные по-прежнему не дают однозначного ответа относительно эффективности данной меры. Кроме того, недостаточное внимание уделяется влиянию институционального качества на результативность программ субсидирования сельского хозяйства. Эмпирический анализ основан на применении регрессии с фиксированными эффектами к панельным данным 20 развивающихся стран за период 2015–2023 гг. Модель дополнена годовыми фиксированными эффектами и использованием удобрений в качестве изменяющейся во времени контрольной переменной. Производительность сельского хозяйства измеряется с помощью стандартизированных показателей урожайности зерновых культур, а эффективность государственного управления используется как показатель институционально го качества. В базовых регрессионных моделях не выявлено статистически значимого влияния поддержки сельскохозяйственных производителей на урожайность зерновых культур. Эффективность государственного управления также не оказывает статистически значимого прямого влияния на урожайность. Взаимодействие между поддержкой сельскохозяйственных производителей и эффективностью государственного управления имеет положительный коэффициент и является предельно статистически значимым на уровне 10%. Однако после включения годовых фиктивных переменных и использования удобрений данный эффект остается положительным, но становится статистически незначимым. Научный вклад статьи заключается в рассмотрении роли институционального качества при оценке сельскохозяйственной политики. Работа показывает потенциальную значимость институциональной среды для эффективности аграрных мер поддержки, одновременно подчеркивая чувствительность выявленного модераторного эффекта к спецификации модели. Полученные результаты могут быть полезны для разработчиков государственной политики и стать основой для дальнейших исследований институциональных условий реализации программ субсидирования сельского хозяйства.

1. Kim, Y., and Lee, J.Y. Effects of government payments on agricultural productivity: The case of South Korea. Sustainability, 12 (9), 3505 (2020). https://doi.org/10.3390/su12093505

2. Garrone, M., Emmers, D., Olper, A., Lee, H., and Swinnen, J. Subsidies and agricultural productivity in the EU. Agricultural Economics, 50 (6), 803–817 (2019). https://doi.org/10.1111/agec.12526

3. Baltagi, B.H. Econometric Analysis of Panel Data, 6th ed. (Springer, 2021).

4. World Bank. Worldwide Governance Indicators (WGI) (Washington, DC: The World Bank, 2024).

5. Mamun, S.A.K. Agricultural subsidies and productivity growth: Evidence from international panel data. Journal of Agricultural Economics, 72 (4), 987–1005 (2021).

6. Ye, F., Zhang, Q., and Chen, Y. The impact of corn subsidy reform on agricultural productivity in China. China Agricultural Economic Review, 14 (3), 421–438 (2022).

7. Bedasa, Y., Gemechu, A., Bedemo, A., Gebissa, B., and Xiuguang, B. Impacts of climate and non-climate factors on cereal crop yield in East Africa: A generalized method of moments (GMM) panel data analysis. Journal of Agriculture and Food Research, 21, 101829 (2025). https://doi.org/10.1016/j.jafr.2025.101829

8. Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th ed. (Cengage Learning, 2020).

9. Hausman, J.A. Specification tests in econometrics. Econometrica, 46 (6), 1251–1271 (1978). https://doi.org/10.2307/1913827

10. Greene, W.H. Econometric Analysis, 8th ed. (Pearson Education, 2018).

11. Mundlak, Y. On the pooling of time series and cross section data. Econometrica, 46 (1), 69–85 (1978). https://doi.org/10.2307/1913646

12. Yang, Y. A correlated random effects approach to the estimation of models with multiple fixed effects. Economics Letters, 213, 110408 (2022). https://doi.org/10.1016/j.econlet.2022.110408

13. Baltagi, B.H. The two-way Hausman and Taylor estimator. Economics Letters, 228, 111159 (2023). https://doi.org/10.1016/j.econlet.2023.111159

14. Kapetanios, G., Serlenga, L., and Shin, Y. Testing for correlation between the regressors and factor loadings in heterogeneous panels with interactive effects. Empirical Economics, 64, 2611–2659 (2023). https://doi.org/10.1007/s00181-023-02390-1