СУБСИДИЯЛАРДЫҢ ӨЗІ ЖЕТКІЛІКСІЗ: ЕЛДЕР БОЙЫНША МЕМЛЕКЕТТІК БАСҚАРУ ЖӘНЕ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҒЫ ӨНІМДІЛІГІ

Бұл зерттеудің мақсаты – ауыл шаруашылығы субсидияларының ауыл шаруашылығы өнімділігіне әсерін бағалау және осы өзара байланыста мемлекеттік басқару тиімділігінің модераторлық рөлін анықтау. Ауыл шаруашылығын дамыту және оның өнімділігін арттыру мақсатында субсидиялар кеңінен қолданылғанына қарамастан, эмпирикалық зерттеулер олардың тиімділігіне қатысты біржақты қорытынды ұсынбайды. Сонымен қатар, институционалдық сапаның ауыл шаруашылығын субсидиялау бағдарламаларының нәтижелілігіне тигізетін әсеріне жеткілікті көңіл бөлінбеген. Эмпирикалық талдау 2015–2023 жж. аралығындағы 20 дамушы елдің панельдік деректеріне негізделіп, тіркелген әсерлер регрессиясы әдісі арқылы жүргізілді. Модель жылдық тіркелген әсерлер мен уақыт бойынша өзгеретін бақылау айнымалысы ретінде тыңайтқыштарды пайдалану көрсеткішін енгізу арқылы толықтырылды. Ауыл шаруашылығы өнімділігі дәнді дақылдар өнімділігінің стандартталған көрсеткіштері арқылы өлшенді, ал мемлекеттік басқару тиімділігі институционалдық сапаның көрсеткіші ретінде пайдаланылды. Базалық регрессиялық модельдерде ауыл шаруашылығы өндірушілерін қолдау деңгейінің дәнді дақылдар өнімділігіне статистикалық тұрғыдан маңызды әсері анықталған жоқ. Сондай-ақ мемлекеттік басқару тиімділігінің дәнді дақылдар өнімділігіне тікелей әсері де статистикалық тұрғыдан маңызды болмады. Ауыл шаруашылығы өндірушілерін қолдау деңгейі мен мемлекеттік басқару тиімділігінің өзара әрекеттесу әсері оң сипатқа ие болып, 10% маңыздылық деңгейінде шекті статистикалық мәнділік көрсетті. Алайда модельге жылдық фиктивті айнымалылар мен тыңайтқыштарды пайдалану көрсеткіші енгізілгеннен кейін өзара әрекеттесу коэффициенті оң мәнін сақтағанымен, статистикалық маңыздылығын жоғалтты. Зерттеудің ғылыми үлесі ауыл шаруашылығы саясатын бағалау барысында институционалдық сапаның рөлін қарастырумен байланысты. Зерттеу нәтижелері ауыл шаруашылығы саясатының тиімділігін бағалау кезінде институционалдық ортаның ықтимал маңызын көрсетеді, сондай-ақ анықталған модераторлық әсердің модель спецификациясына сезімтал екенін айқындайды. Алынған нәтижелер саясат әзірлеушілер үшін пайдалы әрі ауыл шаруашылығын субсидиялау жүйесінің институционалдық негіздерін зерттеуге бағытталған болашақ жұмыстарға негіз бола алады.

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