CC BY
9
УДК 633.6
АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗ ПРОИЗВОДСТВА САХАРНОЙ СВЕКЛЫ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ И ОСНОВНЫХ ЕЕ РЕГИОНАХ
ВЕКЛЕНКО В.И.,
доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономики, управления и гуманитарных наук, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
ДОЛГОПОЛОВ А.В.,
аспирант, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
СОЛОШЕНКО Р.В.,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики, управления и гуманитарных наук, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
Реферат. В Российской Федерации основное производство сахарной свеклы сосредоточено в областях Центрального Черноземья и Краснодарском крае. В 2020 г. в рейтинге регионов по объемам производства сахарной свеклы первые четыре места занимали Краснодарский край, Курская, Воронежская и Липецкая области. Анализ показал, что за последние 20 лет валовой сбор значительно возрос как в целом по РФ, так и в основных свеклопроизводящих регионах. Однако темпы роста существенно различались. Если в целом по РФ объем производства возрос более чем в 3 раза, то в Курской и Липецкой областях - в 4-6 раз, а в Краснодарском крае и Воронежской области -менее чем в 2,7 раза. Различными были и тенденции изменения: в Краснодарском крае и Курской области, как и в целом по стране, наблюдался относительно равномерный рост валовых сборов сахарной свеклы, а в Воронежской и Липецкой областях - темпы роста были неравномерными. Для математического выражения сложившихся тенденций были разработаны линейные экстраполяци-онные модели и модели второй степени. Статистически приемлемыми оказались линейные модели, позволившие оценить средние ежегодные темпы роста производства и обосновать прогноз на ближайшую перспективу. При сохранении сложившихся тенденций с большой вероятностью можно утверждать, что к 2025 г. по сравнению с 2016-2020 гг. валовой сбор сахарной свеклы увеличится в целом по РФ более чем на 20%, а в основных регионах - на 17,5-19,8%.
Ключевые слова: Российская Федерация, основные свеклопроизводящие регионы, валовой сбор, экстраполяционные модели, тенденции изменения объемов производства, прогноз.
ANALYSIS OF TRENDS AND FORECAST OF SUGAR BEET PRODUCTION IN THE RUSSIAN FEDERATION AND THE MAIN REGIONS
VEKLENKO V.I.,
Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Economics, Management and Humanities, FGBOU VO Kursk State Agricultural Academy.
DOLGOPOLOV AV.,
postgraduate student, Kursk State Agricultural Academy. SOLOSHENKO R.V.,
Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Economics, Management and Humanities, Kursk State Agricultural Academy.
Essay. In the Russian Federation, the main production of sugar beet is concentrated in the regions of the Central Chernozem region and the Krasnodar Territory. In 2020, in the ranking of regions in terms of sugar beet production, the first four places were occupied by the Krasnodar Territory, Kursk, Voronezh and Lipetsk regions. The analysis showed that over the past 20 years, the gross harvest has increased significantly both in the whole of the Russian Federation and in the main beet-producing regions. However, the growth rates varied significantly. If in the whole of the Russian Federation, the volume of production increased by more than 3 times, then in the Kursk and Lipetsk regions - by 4-6 times, and in the Krasnodar
Territory and the Voronezh Region - by less than 2.7 times. The trends of change were also different: in the Krasnodar Territory and the Kursk Region, as well as in the whole country, there was a relatively uniform increase in gross sugar beet collections, and in the Voronezh and Lipetsk regions, the growth rates were uneven. Linear extrapolation models and models of the second degree were developed to mathematically express the prevailing trends. Linear models turned out to be statistically acceptable, which made it possible to estimate the average annual growth rates of production and justify the forecast for the near future. While maintaining the current trends, it is highly likely that by 2025, compared with 2016-2020, the gross sugar beet harvest will increase by more than 20% in the Russian Federation as a whole, and by 17,5-19,8% in the main regions.
Keywords: Russian Federation , main beet-producing regions, gross harvest, extrapolation models, trends in production volumes, forecast.
Введение. В современных условиях в нашей стране сахар производится в основном из отечественного сырья, получаемого от возделывания сахарной свеклы. Указанная культура особо требовательна к плодородию почв. Поэтому ее возделывание осуществляется в регионах с преобладанием черноземных, каштановых, серых и темно-серых лесных почв. В связи с эти основными регионами, где сосредоточено производство сахарной свеклы в РФ, являются области Центрального Черноземья и Краснодарский край.
В указанных регионах производство сахарной свеклы, как одной из наиболее интенсивных культур, характеризующихся высокой стоимостью продукции с единицы посевной площади, занимает ведущее место в товарной продукции растениеводства и сельского хозяйства в целом. Так, в Курской области удельный вес выручки от реализации сахарной свеклы в сельскохозяйственных организациях составляет 10-20% от товарной продукции сельского хозяйства и 2030% от стоимости продукции растениеводства. Уровень рентабельности производства сахарной свеклы определяет величину прибыли, полученную от производства продукции растениеводства, и существенно влияет на рентабель-
ность сельскохозяйственного производства в целом [1-3].
Обсуждение. Наибольшие объемы производства сахарной свеклы в РФ сосредоточены в Краснодарском крае. Регион традиционно находится на первом месте в рейтинге по валовому сбору этой культуры. В 2020 г. второе место в рейтинге занимала Курская область, что наблюдается впервые за последние годы. Свыше 10% в валовом сборе сахарной свеклы РФ занимает ее производство в Воронежской и Липецкой областях. На долю указанных четырех регионов приходится в настоящее время половина валового сбора сахарной свеклы, полученного в стране (таблица 1).
Анализ средних объемов производства сахарной свеклы в РФ и основных регионах по периодам с 1995 по 2020 гг. показывает, что их величина возросла во всех рассматриваемых регионах и в целом по стране. Однако, если по РФ в среднем за 2016-2020 гг. объем производства увеличился по сравнению с 1995-2000 гг. в 3,1 раза, то Воронежской области и Краснодарском крае увеличение составило 2,5-2,7 раза, что меньше, чем в целом по стране, а в Курской и Липецкой областях - в 4,2-5,9 раза, что значительно больше средних по РФ темпов роста (таблица 2).
Таблица 1 - Валовой сбор сахарной свеклы в 2020 г. в основных регионах Российской Феде-
рации, тыс. т
Регион Валовой сбор Рейтинг
тыс. т в % к РФ
Краснодарский край 5849,0 17,3 1
Курская область 3912,1 11,5 2
Воронежская область 3547,9 10,5 3
Липецкая область 3527,7 10,4 4
Тамбовская область 3214,7 9,5 5
Республика Татарстан 2150,8 6,3 6
Пензенская область 1880,4 5,5 7
Орловская область 1841,9 5,4 8
Белгородская область 1788,4 5,3 9
Республика Башкортостан 1290,1 3,8 10
Рассчитано по [4]
Рисунок 1 - Диаграмма изменения валового сбора сахарной свеклы по периодам в Российской Федерации и основных регионах
Таблица 2 - Средняя величина валового сбора сахарной свеклы по периодам в Российской
Период РФ, млн. т Краснодарский край, тыс. т Воронежская область, тыс. т Липецкая область, тыс. т Курская область, тыс. т
1995-2000 гг. 14,9 3244 2187 834 1189
2001-2005 гг. 18,6 4041 2715 1593 1090
2006-2010 гг. 27,1 5711 3220 1870 2611
2011-2015 гг. 40,9 7619 5301 3589 3907
2016-2020 гг. 46,7 8816 5511 4937 4989
Рассчитано по [4-7]
Неодинаковыми были и тенденции изменения объемов производства сахарной свеклы. Сопоставление валовых сборов по выделенным периодам показывает, что в целом по РФ темпы роста были относительно равномерными. Такие же тенденции сложились в Краснодарском крае и Курской области с той лишь разницей, что в Краснодарском крае среднегодовые темпы роста были ниже, чем в целом по стране, а в Курской области - выше. В Воронежской и Липецкой областях темпы роста характеризовались неравностью. Так, в Воронежской области наблюдалось значительное увеличение производства сахарной свеклы в 2011-2015 гг. и относительно небольшое увеличение в 2016-2020 гг. В Липецкой же области небольшие темпы роста в 2006-2010 гг. сменились на очень высокие в последующих двух пятилетних периодах (рисунок 1).
Для выявления тенденций изменения валового сбора сахарной свеклы по годам был проведен корреляционно-регрессионный анализ временных рядов объемов ее производства. Рас-
чет коэффициента корреляции между величиной валового сбора и порядковым номером года позволил установить, что в целом по РФ вариация величины валового сбора на 76% определяется изменением порядкового номера года. По регионам указанная величина изменяется от 57% в Воронежской области до 80% в Липецкой.
Величина же коэффициента корреляции между величиной валового сбора и двумя переменными (порядковым номером года и его величиной, возведенной в квадрат) больше по РФ в целом и всем рассматриваемым регионам. Но если по РФ в целом разница с вышерассмотрен-ным коэффициентом наблюдалась в 3-4 знаке после запятой, то по Курской и Липецкой областях разница составила 0,012-0,016, т.е. была существенной.
Анализ коэффициентов корреляции показывает, что для определения тенденций изменения величины валового сбора сахарной свеклы по РФ в целом, Краснодарском крае и Воронеж-
ской области можно использовать линейную экстраполяционную модель: у=а+Ъхг,
где у - валовой сбор сахарной свеклы, тыс. т по регионам, млн. т по РФ; г - порядковый номер года; а и Ъ - параметры модели
или экстраполяционную модель второй степени:
у=а+Ъхг + сх г2, где с - третий параметр модели.
Сравнение результатов расчетов, проведенных для определения параметров моделей, точности моделей и их параметров, показывают, что более точной для РФ в целом и всех рассматриваемых регионов, кроме Липецкой области, является линейная экстраполяционная модель. Кроме того, если точность экстраполя-ционной модели второго порядка удовлетворяет предъявляемым требованиям, то ошибки ее параметров намного превышают пятипроцентную величину, что свидетельствует о неприемлемости этих моделей для проведения расчетов.
Анализ величины параметра Ь в линейной эктраполяционной модели показывает, что среднегодовое увеличение валового сбора сахарной свеклы в 1995-2020 гг. по РФ в среднем превышало 1,5 млн. т, а по основным регионам колебалось от 162 тыс. т в Воронежской области до 265 тыс. т в Краснодарском крае (таблица
3).
Соотношение величины среднегодового увеличения валового сбора с его средним значением за рассматриваемый период показывает, что средний ежегодный темп роста производства по РФ составил 5,3%, по Воронежской облас-
ти и Краснодарскому краю - 4,3-4,6%, а Курской и Липецкой областях - 6,8-7,5%.
Поскольку ошибка параметров экстраполя-ционной модели второго порядка по Липецкой области составляет 5,3-5,7%, т.е. лишь немного превышает допустимую ее величину, то с относительно небольшой ошибкой для анализа тенденций изменения объемов производства сахарной свеклы в этой области может быть использована и экстраполяционная модель второго порядка:
у=21188137- 21294хг + 5,35х г2.
Важно отметить, что положительное значение параметра с при переменной г2 указывает на ускорение темпов роста валового сбора сахарной свеклы в Липецкой области, составившее в среднем за год около 5,4 тыс. т, т.е. 2,8% по отношению к среднегодовому увеличению производства, или 0,2% по отношению к среднегодовому производству.
Прогнозирование валового сбора сахарной свеклы по линейной экстраполяционной модели позволило определить, что к 2025 г. производство в целом по РФ может возрасти на 9,4 млн. т, или более чем на 20% по сравнению с 20162020 гг. В основных регионах валовой сбор возрастет относительно меньше, чем в целом по РФ, а, следовательно, относительно меньше, чем в остальных регионах. Доля производства по отношению к валовому сбору сахарной свеклы по РФ несколько возрастет в Краснодарском крае, а в Липецкой и Курской области - уменьшится. В целом доля рассмотренных основных регионов производства сахарной свеклы останется примерно на уровне 50% (таблица 4).
Таблица 3 - Характеристики линейной экстраполяционной модели изменения величины валового сбора сахарной свеклы по годам в РФ и основных регионах___
Показатель Российская Федерация Краснодарский край Воронежская область Липецкая область Курская область
Коэффициент корреляции между величиной валового сбора и порядковым номером года 0,872 0,833 0,755 0,898 0,865
Параметры экстраполяционной модели (у=а+Ъхг): а -3068 -526152 -320417 -373187 -366571
Ъ 1,54 265,0 161,5 187,1 183,9
Ошибка, %: модели 6,55х10-9 1,51х10-7 8,24х10-6 4,81х10-10 1,17х 10-8
параметров: а 7,79х10-9 1,26х10-7 9,69х10-6 5,48х10-10 1,33х10-8
Ъ 6,55х10-9 1,26х10-/ 8,24х10-6 4,81х10-10 1,17х 10-8
Таблица 4 - Прогноз величины валового сбора сахарной свеклы по периодам в РФ и основ-
ных регионах
Показатели Российской Федерации Краснодарский край Воронежская область Липецкая область Курская область
Прогноз валового сбора на 2025 г.:
тыс. т 56100 10400 6600 5800 5900
в % к РФ 100 18,5 11,8 10,3 10,5
Прогнозная величина в % к фактической в среднем за 2016-2020 гг. 120,1 118,0 119,8 117,5 118,3
Выводы. На долю четырех регионов РФ, в состав которых входят Краснодарский край, Курская, Воронежская и Липецкая области, приходится половина валового сбора сахарной свеклы. За период с 1995 по 2020 гг. производство сахарной свеклы в РФ возросло более чем в 3 раза, а в Курской и Липецкой областях - в 4-6 раз. Исследование тенденций изменения валового сбора по годам с помощью экст-раполяционных моделей показало, что наибо-
лее точные результаты и достоверные параметры позволяет получить линейная модель. Прогнозирование объемов производства сахарной свеклы по разработанным моделям позволяет заключить, что ее валовой сбор к 2025 г. по РФ в целом может возрасти на 20%, а в основных регионах - 17,5-19,8%. Удельный вес основных регионов в производстве РФ не изменится.
Список использованных источников
1. Векленко В.И., Силаева Л.П., Белкин Р.Е. Государственное регулирование и прогнозирование развития свеклосахарного подкомплекса в ЦЧР // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. - № 7. - С. 17-19.
2. Векленко В.И. Тенденции развития и устойчивости производства сахарной свеклы в ведущих странах и регионах РФ // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. -2022.- № 2.- С. 114-122.
3. Обоснование направлений устойчивого инновационного развития сельского хозяйства / А.И. Алтухов, В.И. Векленко, Р.В. Солошенко и др. - Курск, 2017. - 144 с.
4. Российский статистический ежегодник. 2021 : Стат.сб./Росстат. - М., 2021. - 692 с.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021: Стат. сб. / Росстат. - М., 2021. -1112 с. [Электронный ресурс]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document /13204.
6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010. -996 с. [Электронный ресурс]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document /13204.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2002: Стат. сб. / Госкомстат России. -М., 2002. - 863 с. [Электронный ресурс]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210 /document /13204.
Spisok ispoFzovanny'x istochnikov
1. Veklenko V.I., Silaeva L.P., Belkin R.E. Gosudarstvennoe regulirovanie i prognozirovanie razvitiya sveklosaxarnogo podkompleksa v CzChR // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. - 2013. - № 7. - S. 17-19.
2. Veklenko V.I. Tendencii razvitiya i ustojchivosti proizvodstva saxarnoj svekly' v vedushhix stranax i regionax RF // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. - 2022. - № 2. - S. 114122.
3. Obosnovanie napravlenij ustojchivogo innovacionnogo razvitiya sel'skogo xozyajstva / A.I. Altuxov, V.I. Veklenko, R.V. Soloshenko i dr. - Kursk, 2017. - 144 s.
4. Rossijskij statisticheskij ezhegodnik. 2021: Stat.sb./Rosstat. - M., 2021. - 692 s.
5. Regiony' Rossii. Social'no-e'konomicheskie pokazateli. 2021: Stat. sb. / Rosstat. - M., 2021. -1112 s. [E'lektronny'j resurs]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document /13204.
6. Regiony' Rossii. Social'no-e'konomicheskie pokazateli. 2010: Stat. sb. / Rosstat. - M., 2010. - 996 s. [E'lektronny'j resurs]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document /13204.
7. Regiony' Rossii. Social'no-e'konomicheskie pokazateli. 2002: Stat. sb. / Goskomstat Rossii. - M., 2002. - 863 s. [E'lektronny'j resurs]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210 /document /13204.
