Економіка “на око”: показовий приклад реальної програми

В продовження попереднього допису, хочу на одному прикладі програми продемонструвати відносно хороший кейс, де є все. Одразу скажу, що таких прикладів не багато, це радше виняток, ніж правило. Напевне тому, що ця програма фінансувалась та виконувалась ЄС/Світовим банком. В просто чудовій за виконанням статті колег з Світового банку можна дізнатись про деталі програми/дослідження. В чому суть:

📌 Восени 2022 року запустили грантову програму підтримки фермерів за рахунок коштів ЄС: невеликі господарства (до 120 га) отримали в середньому $86/га як обігові кошти — на насіння, добрива, щоб пережити шок війни. Все відбувалось через новостворений ДАР (Державний агарний реєстр) за принципом "хто перший встав - того і тапки"

👉 Ідея — зрозуміла і правильна: підтримати виробництво в кризі.
👉Крім того це ще був гарний пілот для інших можливих програм підтримки, щоб показати/потестувати ефективність ДАРу як інфраструктури адресної держпідтримки

👉 Але параметри — вже менш зрозумілі:
чому саме 120 га?
чому саме $86/га?
яка логіка і які розрахунки за цим стоять — невідомо, тобто швидше за все попереднього програмного дослідження не було

А тепер — що показує постфактум дослідження на основі даних за 2021, 2022 та 2023 років.
👉 Є статистично значущий ефект: площа посівів в середньому зросла на 0.17 га для господарств, які отримували ці кошти, або це зростання площ на 2%.

Звучить як success story, хоче не зовсім зрозуміло чому орієнтувались лише на площі.
Більше того, якщо зробити швидкий аналіз витрат та вигод, то неважко порахувати, що в середньому середній грант на підприємство біля $1720 згенерував лише $73 доданої вартості. Питання: це гарна інвестиція суспільних кошті?

Тобто що виходить:
✔️ статистично ефект є
❌ економічно — немає

Хоча це не типовий кейс для “економіки на око”, все одно є такі елементи як:
Програма запускається, бо:
👉 “треба підтримати”
👉 “це виглядає логічно”

А не тому що:
👉 пораховано ефект
👉 обґрунтовані параметри
👉 зрозуміло співвідношення витрати/результат

Але тут є і важливий позитив, який потрібно відзначити і який не просто врахувати та порахувати
👉 Програма показує, як можна використовувати цифрову інфраструктуру (ДАР) для таргетування підтримки
👉 Швидко, масштабно і відносно адресно
Фактично — це вже не просто виплата, а прототип (пілот) нової моделі аграрної політики та підтримки сільгоспвиробників.

І саме тому:
📌 критично важливо вимірювати реальний ефект
📌 щоб зрозуміти, чи масштабувати, як змінити параметри і де справжня віддача

І ще важливіше:
👉 без такого дослідження ми б ніколи цього не побачили, бо в комунікації було б:
✔️ “програма допомогла”
✔️ “площі зросли”
І це правда. Але не вся...