CC BY
24
Таблица 3
Показатель 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г.
Себестоимость производства молока (руб./кг) 6,5 7,5 9,5 9,7 11,3
Цена производителя молока (руб./кг) 7,3 8,9 11,2 10,2 13,4
Объём произведённого молока в млн. тонн 31,1 32,3 32,4 32,5 31,9
Рентабельность производства молока в % , фактич. 12,6 18,0 17,9 5,0 18,3
Оценка рентабельности по формуле (1) в % 12,3 18,7 17,9 5,2 18,6
Отклонение оценочных данных от фактических в % -2,4 3,9 0 4 1,6
Известно, что в 2010 г. господдержка молочной отрасли составила 20 млрд руб.
Если оценить рентабельность производства молока по формуле (1) с учётом господдержки, то оценка рентабельности составит уже не 18,6, а 24%.
Точность в пределах 4% между оценочными и фактическими значениями рентабельности подтверждают адекватность моде-
лирования рентабельности с помощью формулы (1) в молочной отрасли.
Источники
1. OECD/FAO (2011), OECD-FAO Agricultural Outlook 2011-20206 OECD Publishing and.
2. Соболев О.С. Регулятор рентабельности производства молока и зерна в России. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2005. - № 5. - С. 53 -54.
ОЦЕНКА ФАКТИЧЕСКОГО РЕСУРСНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФЕРМЕРСКИХ ХОЗЯЙСТВ С ПОЗИЦИЙ ЕГО АЛЛОКАТИВНО ЭФФЕКТИВНОГО
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Д.Д. Сазонова, к.э.н., доц., ведущий науч. сотр., С.Н. Сазонов, д.т.н., проф., зав. лабор. Всероссийского НИИ использования техники и нефтепродуктов
Как известно, анализ аллокативной эффективности дает основание судить о том, что использование того или иного ресурса является избыточным, оптимальным или недостаточным при сложившихся ценах на рынке ресурсов и конечной продукции [1, 2].
В настоящем исследовании оценка аллокативной эффективности использования производственных ресурсов (табл. 1) проведена по материалам, полученным в фермерских хозяйствах Тамбовской области в течение 2001-2010 гг. [3-7]. Чтобы определить суще-
ственность колебаний значений факторов в зависимости от календарного года, введена фиктивная переменная (dummy variable) D: D = 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 для данных, соответственно, за 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 и 2010 годы. Результаты расчетов показали, что влияние фиктивной переменной на результирующую статистически незначимо, поэтому ею можно пренебречь. Производственная функция, полученная после исключения из расчетов фиктивной переменной, имеет вид:
Y = 5,033 • X,0-081 • X0
у 0,319 у 0,104 у 0,225 у0 • X • X л • X с • X (■
(1)
Для оценки аллокативной эффективности использования ресурса применяется функция предельного продукта (предельной (маржинальной) производительности ресурса). Результаты анализа функций предельных продуктов, представляющих собой первые производные функции (1) по каждому из анализируемых ресурсов, при постоянных (средних) значениях остальных, приведены в табл. 2. Величина предельного продукта рассчитана подстановкой среднего значения ресурса в функцию предельного продукта из табл. 1.
Три из шести анализируемых ресурсов
измеряются в физических единицах - земля (га), труд (количество работников), обеспеченность техникой (количество тракторов, комбайнов и грузовых автомобилей в хозяйстве). Эффективность использования этих ресурсов определяется сравнением предельного продукта с затратами, связанными с их привлечением в производственный процесс.
Оставшиеся три вида ресурсов измеряются в денежном выражении, они используются оптимально, если М?; = 1, недоиспользуются, если М?! >1 и используются избыточно, если М?!< 1.
Таблица 1 - Статистические характеристики факторов (ресурсов) производства
Факторы (ресурсы) Среднее значение ( х) Среднеквадра-тическое отклонение (о) Ошибка репрезентативности (м%) Предельная ошибка выборки (Ах)
Х1 Площадь пашни, га 101,6 116,6 7,6 ±9,88
Х2 Количество техники (тракторы, комбайны и
грузовые автомобили), шт. 2,9 1,5 3,4 ±0,13
Хз Затраты на приобретение топливо-
смазочных материалов, тыс. руб. 42,0 68,7 10,8 ±5,82
Х4 Затраты на приобретение запасных частей,
тыс. руб. 15,9 29,5 12,3 ±2,50
Х5 Затраты на приобретение семян, удобрений
и прочих материалов, оплату услуг сторонних организаций, тыс. руб. 11,5 25,0 14,4 ±2,12
Хб Количество работников в хозяйстве, чел. 2,1 1,1 3,6 ±0,10
У Выручка от реализации сельскохозяйст-
венной продукции, тыс. руб. 77,6 121,2 10,3 ±10,27
Таблица 2 - Величина предельного продукта факторов (ресурсов) производства
Факторы (ресурсы) Средняя производительность ресурса (выручка на единицу затрат ресурса)*, тыс. руб. Функция предельного продукта мр- • хЬ-1 Величина предельного продукта (МР|) при среднем значении ресурса, тыс. руб.
Х1 0,87 4,90 • Х-°,919 0,070
Х2 30,36 14,51 • Х-0,795 6,223
Х3 2,10 8,54 • Х-0,684 0,662
Х4 5,54 6,87 • Х-0,896 0,576
Х5 7,65 11,43 • Х-0,775 1,722
Х6 41,92 23,15 • Х^662 14,169
*) Рассчитано как у/Х; , ^ исчислен по производственной функции при средних значениях, приведенных в табл. 1.
В целом, проведенные расчеты указывают на несомненную аллокативную неэффективность использования практически всех ресурсов в фермерских хозяйствах (табл. 3). Вместе с тем, как показал ретроспективный анализ деятельности фермерских хозяйств [7], при интерпретации полученных данных следует учитывать, что аллокативная неэффективность вызвана не избыточным использованием ресурсов, а, прежде всего, завышенными ценами на них и заниженными ценами на конечную сельскохозяйственную продукцию. Указанное является объективной основой для целенаправленных действий, направленных на уравновешивание соотношения цен на ресурсы производства и сельскохозяйственную продукцию.
Например, если рассматривать фактические объемы использования таких ресурсов как топливо-смазочные материалы (Х3) и запасные части (Х), то нет объективных причин к снижению физических объемов их потребления. Например, фактический уровень потребления го-
рючего составил в среднем за 2001-2010 гг. не более 46% от технологически необходимого. Если учесть, что 90% гусеничных и колесных тракторов, 91% зерноуборочных комбайнов эксплуатируются от 3 до 6 лет сверх амортизационного срока, а степень изношенности машин и механизмов составляет 92%, то вполне очевидно, что расход запасных частей по объективным причинам должен быть очень значительным.
Исходя из изложенного, вполне очевидно, что снижение применения физических объемов этой группы ресурсов (горючего и запасных частей) практически невозможно. Иное дело сокращение транзакционных издержек, связанных с привлечением ресурсов в производственный процесс, здесь резервы есть и немалые. Установлено [6,7], что нередко неэффективное использование ресурсов предопределяется в том числе и слишком большой величиной затрат, связанных с их приобретением и использованием.
Таблица 3 - Результаты оценки аллокативной эффективности
Факторы (ресурсы) Среднее значение в выборке Стоимость ресурса Аллокативно эффективный объем ресурсов Вывод
Х1 Площадь пашни, га 101,6 332 руб./га 19 Ресурс используется избыточно
Х2 Количество техники (тракторы, комбайны и грузовые автомобили), шт. 2,9 9,6 тыс. руб. 1,7 Ресурс используется избыточно
Х3 Затраты на приобретение ТСМ, тыс. руб. 42,0 23,0 Ресурс используется избыточно
Х4 Затраты на приобретение запасных частей, тыс. руб. 15,9 8,6 Ресурс используется избыточно
Х5 Затраты на приобретение семян, удобрений и прочих материалов, оплату услуг сторонних организаций, тыс. руб. 11,5 23,2 Ресурс используется недостаточно
Х6 Количество работников в хозяйстве, чел. 2,1 6,6 тыс. руб. в год 6,6 Ресурс используется недостаточно
В принципе, используя приведенные выше данные, несложно установить, каково должно быть оптимальное ресурсное обеспечение обследованных фермерских хозяйств. Напомним, что аллокативно эффективные значения, приведенные в табл. 3, установлены при постоянных (средних) значениях остальных ресурсов. Если моделировать ситуацию так, что меняются значения всех ресурсов, то задача определения оптимального ре-
сурсного обеспечения фермерского хозяйства при условии, что все рассмотренные выше ресурсы аллокативно эффективны, сводится к нахождению максимума производственной функции (1) при равенстве предельного продукта 1-того ресурса его стоимости. Используя цены ресурсов, представленных в производственной функции в физическом исчислении, поставленную задачу можно сформулировать в следующем виде:
Г = 5,033 • ХГ81 • Х^
• Х30,319 • ХГ4 • Х50,225 • Х60'338 ^ тах
(2) при условии
0,407- Х-0,919 • Х^205 • Х0,316 • Х4,104 • Х^225 • Х6,338 = 0,332 1,031- Х0,081 • Х-0,795 • Х^316 • Х^104 • Х0225 • Х^338 = 9,6 1589-Х0,081 • Х0,205 • Х-0,684 • Х0,104 • Х0,225 • х0,338 _ 1 0 523^ Х0,081 • Х0,205 • х0,316 • Х-0,896 • Х0,225 ^ х0,338 _ 1 1132• Х0,081 • Х0,205 • х0,316 • Х0,Ш4 • Х-0,7?5 • Х0,338 = 1 17 ^ х0,081 • Х0,205 • х0,3 16 • Х0,1 01 • Х0,225 • Х^,662 _ 6 6
(3)
Таблица 3 - Оптимальные значения факторов (ресурсов) п
роизводства
Факторы (ресурсы) Оптимальное значение
Х, Площадь пашни, га 23,3
Х2 Количество техники (тракторы, комбайны и грузовые автомобили), шт. 2,0
Х3 Затраты на приобретение ТСМ, тыс. руб. 30,2
Х4 Затраты на приобретение запасных частей, тыс. руб. 9,9
Х5 Затраты на приобретение семян, удобрений и прочих материалов, оплату услуг сторонних организаций, тыс. руб. 21,5
Х6 Количество работников в хозяйстве, чел. 4,9
У 95,7
Решение этой задачи методом Лагран-жа дает единственную точку (23,3; 2,0; 30,2; 9,9; 21,5; 4,9). Полученная критическая точка является точкой условного локального (так-
же глобального) максимума функции (2) при системе ограничений (3).
Таким образом, применение всех ресурсов будет аллокативно эффективным, ес-
ли фермерское хозяйство имеет ресурсное обеспечение, приведенное в табл. 3. Выручка от реализации произведенной продукции при этом может увеличиться в 1,23 раза.
Источники
1. Эпштейн Д.Б. Аллокативная эффективность использования ресурсов сельскохозяйственными предприятиями // АПК: экономика, управление, 2006. - № 3. - С. 39-42.
2. Сазонова Д.Д., Сазонов С.Н. Эффективность использования ресурсов в фермерских хозяйствах //Никоновские чтения. 2006. - №11. - С. 106-108.
3. Сазонова Д. Д. Фермерские хозяйства Тамбовской области//Аграрная наука, 2004. - №9 11. - С. 6.
4. Сазонова Д.Д., Сазонов С.Н. Фермерство на
Тамбовщине: состояние и тенденции развития // Социологические исследования, 2006. -№ 7. - С. 61-70.
5. Сазонова Д. Д. Фактические результаты деятельности фермерских хозяйств в Тамбовской области // Никоновские чтения, 2007. - № 12. -С. 235-238.
6. Сазонова Д.Д., Сазонов С.Н. Влияние приоритетного национального проекта «Развитие АПК» на результаты деятельности фермерских хозяйств - Тамбов: НЭАЦентр КФХ, 2008.- 131 с.
7. Сазонова Д.Д. Ретроспективный экономический анализ деятельности фермерских хозяйств: результаты обследования в Тамбовской области - М.:МОНФ, 2007. - 147 с.
зарубежный опыт использования моделей прогнозирования
СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
И.К. Бородин, асп. Всероссийского института аграрных проблем и информатики
имени А.А. Никонова
Последние 30 лет охарактеризовались большими изменениями используемых вычислительных устройств и информационных технологий. Значительно изменились и методы обработки информации, например, экономико-математические модели.
В странах с развитой рыночной моделью экономики прогнозирование и планирование являются важнейшими инструментами государственного регулирования экономики.
В наши дни экономическое прогнозирование имеет важное значение в развитии управления экономикой, что связано с высокой неопределенностью событий. Прогнозирование является специальным научным исследованием конкретных перспектив развития какого-либо процесса.
В ряде ведущих стран существует мнение, что современное сельское хозяйство не может должным образом существовать без моделей и долгосрочных прогнозов. Для прогнозирования параметров производства в мире широко применяются модели экономических процессов, которые используют коэффициенты эластичности в зависимости от цен реализации продукции и уровня цен на средства производства.
Начало современного глобального моделирования можно связать с появлением в 1968 г. «Римского клуба» - международной общественной организации, созданной итальянским промышленником Аурелио Печчеи. Клуб положил начало исследовательским работам, названным «Глобальной проблематикой». Для ответа на поставленные вопросы ряд выдающихся ученых сделали серию док-
ладов под общим названием «Трудности человечества». Прогнозы перспектив составлялись при помощи компьютерных моделей. Проект Денниса Медоуза «Пределы роста» (1972 г.) стал первым докладом «Римскому клубу». Это положило начало целому ряду докладов Клуба, в которых были глубоко изучены вопросы, связанные с экономическим ростом, обучением, развитием, последствием применения новых технологий, глобальным мышлением. Модели Медоуза - Фостера и Мессаровича - Пестеля заложили основу идеи ограничения потребления ресурсов за счет, так называемых, про-мышленно слаборазвитых стран. В последствии правительство США стало использовать эти модели в своих прогнозах.
Одной из наиболее известных моделей является LINK, разработанная под руководством лауреата Нобелевской премии Лоурен-са Клейна из Пенсильванского университета. Разработки начались в 1968 г. с целью создания первой глобальной макроэкономической модели, которая сочетала бы модели отдельных стран таким образом, чтобы изменения в экономике одной страны влияли на другие страны. Таким образом, LINK включает в себя 10 национальных моделей (9 европейских стран и Японию). Главным преимуществом этой модели является применение знаний и опыта в области моделирования и анализа, поскольку в её разработке участвовали ученые из стран ОЭСР. Модель представляет собой совокупность моделей отдельных стран, независимых друг от друга, и соединенных при помощи субмодели международной торговли. На сис-
