CC BY
120
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАТРАТ И ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА
ПРОДУКЦИИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Е.Л. Золотарева, И.Я. Пигорев, А.А. Золотарев, И.А. Судженко, Р.В. Бабенко
Аннотация. Обосновывается необходимость и рассматриваются методы прогнозирования, приведены прогнозные расчеты параметров урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности сельскохозяйственных животных и производственных затрат в разрезе отдельных видов продукции сельского хозяйства на период до 2015 г. и проанализированы их результаты.
Ключевые слова: прогнозирование, методы прогнозирования, урожайность, продуктивность, объемы производства, производственные затраты, прогнозные параметры, сельскохозяйственное производство.
Важнейшим этапом планирования производства на современном этапе развития общества является прогнозирование.
Точность краткосрочных, среднесрочных, и в особенности долгосрочных прогнозов развития сельскохозяйственного производства, во многом зависит от метода прогнозирования и достоверности информации, на основе которой рассчитываются прогнозные значения.
Целесообразно сочетать пассивные методы прогнозирования, основанные на изучении экономических процессов, обладающих довольно выраженной инертностью в сельском хозяйстве, с активными его методами, основанными на системе моделей и приемов, учитывающих возможность воздействия на общий ход экономических процессов.
Немаловажно при прогнозировании учитывать наиболее значимые условия и особенности развития воспроизводственного процесса в растениеводстве и животноводстве сельскохозяйственных предприятий.
Наибольшая точность прогнозов урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности животных, объемов валового производства достигается при использовании и сочетании разных методов прогнозирования (экстраполяции, экспертных оценок, экономико-математических), с учетом особенностей последних лет (предшествующих прогнозному периоду) [1,2].
Использование метода корреляции при обработке значений урожайности сельскохозяйственных культур в сельскохозяйственных предприятиях Курской области за период с 2000 по 2009 гг. [3,4] позволило нам получить линейные уравнения связи между урожайностью сельскохозяйственных культур и порядковым номером года (рисунок 1).
Полученные уравнения и высокие коэффициенты корреляции показывают тесную прямую линейную связь между значением урожайности и порядковым номером года по всем сельскохозяйственным культурам, за исключением сеяных трав, по которым полученная зависимость является обратной.
Озимые зерновые
культуры >=2^05+0,895*1
(К =0,97 )
Зерновые культуры в целом
>=23,08+0,815*1 (К =0,97)
Яровые зерновые
культур ; >=22,24+0,69*1
(1« =0,97)
Сахарная свекла У= 262.87+13.14П
(К =0.95).
Уравнения связи урожайности и порядкового номера года по основным видам сельскохозяйственных культур
Зернобобовые культуры > = 18,28+0,38П
(К =0.95)
Многолетние травы на
> = 16,6-0.23 П (К =0.86)
Кукуруза на силос и зеленый корм > = 157.4+3.34*1 (К =0.96)
Однолетние травы на сено > = 16.4-0.78П (К =0,94)
Рисунок 1 - Уравнения связи значений урожайности сельскохозяйственных культур и порядкового номера года
где у - урожайность, ц с 1 га; 1- номер года (1=1 для 2000 г.); к - коэффициент корреляции
Таким образом, по большинству сельскохозяйственных культур, возделываемых в сельскохозяйственных предприятиях Курской области урожайность в динамике растет и с достаточно высокой вероятностью можно прогнозировать ее рост в ближайшей перспективе. Абсолютная величина ежегодного увеличения урожайности по каждой из рассматриваемых культур равна значению коэффициента, находящегося в уравнении при 1.
Урожайность же сеяных трав снижается в анализируемом периоде, поэтому в прогнозном периоде следует предусмотреть комплекс мер, направленных на ее повышение, иначе негативная тенденция продолжится.
В соответствии с полученными зависимостями нами были рассчитаны прогнозные значения урожайности сельскохозяйственных культур на период до 2015 г. На рисунках 2 и 3 приведены результаты расчетов по зерновым культурам в целом и по сахарной свекле.
Зерновые культуры
Урожайность, ц с 1 га
□ Фактическая урожайность ■ Прогнозная урожайность
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Годы
Рисунок 2 - Фактическая и прогнозная урожайность зерновых культур в сельскохозяйственных предприятиях Курской области
В соответствии с проведенными расчетами прогнозная урожайность зерновых культур в среднем, рассчитанная на 2015 г., не превышает 36 ц с 1 га; по озимым зерновым культурам - 39,5-40 ц с 1 га; по яровым зерновым культурам 33-34 ц с 1 га, а по зернобобовым составит 24-24,5 ц с 1 га.
Сахарная свекла
2 500
" 400 я
л" 300
| 200
I 100
А о
1
□ Фактическая урожайность ■ Прогноз
«Г #
Годы
Л а
Рисунок 3- Фактическая и прогнозная урожайность сахарной свеклы в сельскохозяйственных предприятиях Курской области
Уровень урожайности в прогнозном периоде может быть повышен за счет интенсификации и оптимизации производства с учетом более рационального использования производственных ресурсов сельскохозяйственных предприятий и государственной поддержки. По нашим расчетам и результатам исследований других ученых-аграрников за счет рационального использования ресурсов сельскохозяйственных предприятий уровень урожайности может увеличиться в краткосрочной перспективе в среднем по Курской области на 15-20% от его прогнозируемой величины, а с учетом государственной поддержки - в 1,5-1,8 раза. В средне- и долгосрочной перспективе эти пропорции могут корректироваться в соответствии с требованиями рынка.
9ППП 9ПП1 9ПП9 9ППЧ 9ПГИ 9ПГК 91Ж 9ПП7 9ПП8 9ПГЮ 9П11 9П19 9ПП 9П14 9П1Ч
Рисунок 4 - Фактический и прогнозный уровень производственных затрат на возделывание зерновых культур в расчете на 1 га посевов
Обеспечение роста урожайности потребует увеличения затрат в расчете на 1 га посевов сельскохозяйственных культур в среднем по области (рисунок 4), как показали наши расчеты, соответственно на 12-16% по сравнению с фактическим их уровнем 2009 г., которые частично могут быть компенсированы государством.
Изменение производственных затрат на возделывание 1 га посевов зерновых культур по годам в целом подчиняется линейной зависимости и имеет положительную тенденцию, за исключением зернобобовых культур, по которым произошел резкий скачок уровня производственных затрат в 2007 г., но затем тенденция выравнивается. Уравнение связи производственных затрат с порядковым номером года и высокий коэффициент корреляции позволяют рассчитать прогнозные их величины:
для озимых зерновых культур У = 4,57 + 0,54-1, Я=0,98,
для яровых зерновых культур У = 3,93+0,51-1, Я=0,98,
для зернобобовых культур У = 3,44+0,66-1, Я=0,96,
где У- размер производственных затрат на 1 га посевов зерновых культур, тыс. руб.;
1 - порядковый номер года (1 = 1 для 2000 г.)
Я - коэффициент корреляции.
По сахарной свекле производственные затраты на 1 га посевов растут в динамике более плавно, но относительно более высокими темпами, чем по зерновым. Полученное уравнение связи значений урожайности сахарной свеклы и порядковым номером года свидетельствует об их дальнейшем росте. У=20,48+1,79-1, Я=0,97
Высокий коэффициент корреляции позволяет рассчитать достоверные прогнозные величины производственных затрат на перспективу. По прогнозам величина производственных затрат на производство сахарной свеклы может увеличиться в 2015 г. на 12-13 % по сравнению с 2009 г.
Аналогичные расчеты были проведены по основным видам продукции животноводства, производимой в сельскохозяйственных предприятиях Курской области (молоку, производству живой массы крупного рогатого скота и свиней), которые позволили выявить сложившиеся тенденции в продуктивности сельскохозяйственных животных и изменении производственных затрат в расчете на 1 голову.
Расчеты показали, что в сельскохозяйственных предприятиях Курской области сложились устойчивые тенденции увеличения продуктивности молочного стада коров, крупного рогатого скота на откорме и свиней. Об этом свидетельствуют результаты обработки динамических рядов данных о среднегодовом надое молока на 1 корову, приросте живой массы крупного рогатого скота и свиней (рисунок 5).
Полученные уравнения связи показателей продуктивности и порядкового номера года, коэффициент корреляции позволяют рассчитать прогнозный уровень продуктивности сельскохозяйственных животных на перспективу.
Продуктивность коров в исследуемом фактическом периоде изменялась (росла) очень медленно с 2005 г., затем наблюдается ускорение роста показателей надоя молока на 1 корову, вплоть до 2009 г.
Полученное уравнение связи между показателями надоя молока на 1 корову и порядковым номером года позволяет предположить медленный плавный рост показателя в ближайшей перспективе и рассчитать его прогнозные значения.
Прирост живой массы на 1 голову крупного рогатого скота увеличивался медленно и достаточно пропорционально по годам, но в 2009 г. наблюдался существенный скачок в росте показателя. Судя по сложившейся за 10 лет тенденции, в прогнозном периоде прирост живой массы КРС будет медленным и плавным.
> pillilk-IIIDI СПЯ til lipol.M.'llllilllll'lll се. ii>cK'ii\iit)iiii' i iii'ii-
lll>l\ /КИНО I lll.l\ Г llopil IKOIiUM IKIMl-poM I I) III
I lii mil mo. KiKii nil I коронч. II
> 22.X5 II.')" 1. к tl.4"
llpiipoil Vl.'lllidii \i;iiti,i ми I i o. mn\
кчч. и
> I.Ik? 0.112 I.
к o.ss
Прирос I VICIIIioii м;кчч>| ми I i it. iiiiin l Ulllll'ii. и
> 1.21 O.lkVl. К 0.ХЧ
Рисунок 5- Уравнения связи значений продуктивности сельскохозяйственных животных с порядковым номером года в сельскохозяйственных предприятиях Курской области
Прирост живой массы свиней в рассматриваемом периоде отличался существенными колебаниями в сторону увеличения в 2005 и 2006 гг., в сторону снижения в 2007 г., а затем показатель относительно выравнивается и характеризуется ростом. В целом, в результате обработки динамического рядка прирост живой массы свиней выявлена положительная тенденция, отражающая линейную зависимость продуктивности свиней и порядкового номера года при относительно высоком коэффициенте корреляции. В прогнозном периоде увеличение продуктивности свиней вероятно продолжится.
Производственные затраты на содержание 1 головы сельскохозяйственных животных росли достаточно плавно до 2008 г., а в 2009 г. происходит достаточное резкое их увеличение. Статистическая обработка динамического ряда значений производственных затрат на содержание 1 головы коров молочного стада, крупного рогатого скота и свиней на откорме позволила получить уравнения связи между уровнем затрат на 1 голову сельскохозяйственных животных и порядкового номера года, начиная с 2000 г. с высоким коэффициентом корреляции:
для коров молочного стада: У= 14,12+1,56*1, Я=0,98,
для КРС на откорме: У= 6,6+0,59-1, Я=0,98, для свиней на откорме: У= 5,24+0,32*1, Я=0,98. Выявленная тенденция изменения уровня производственных затрат в расчете на 1 голову сельскохозяйственных животных, высокая степень связи этого показателя с порядковым номером года дает основание предположить, что в ближайшей перспективе производственные затраты будут расти невысокими темпами при сохранении фактических темпов роста продуктивности животных.
Ожидаемый рост затрат по прогнозу составит около 1,6 тыс. руб., соответственно, на 1 голову коров молочного стада, 0,6 тыс. руб. - на 1 голову крупного рогатого скота на откорме и 0,32 тыс. руб. на 1 голову свиней.
Таким образом, проведенные исследования сложившихся тенденций изменения урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных животных, размеров производственных затрат на 1 га и 1 голову и рассчитанные их прогнозные значения до 2015 г. указывают, что в ближайшей пер-
спективе повышение урожайности всех сельскохозяйственных культур и продуктивности животных и увеличение производственных затрат на производство всех видов продукции, не приведет к существенному повышению эффективности производства в сельскохозяйственных предприятиях области. По прогнозу, урожайность сельскохозяйственных культур в среднем может возрасти до 10-12% от уровня 2009 г., продуктивность животных соответственно до 5-7%, увеличение производственных затрат может составить по видам продукции растениеводства до 10-13%, а по видам продукции животноводства до 10-16%.
Характер воспроизводственного процесса в сельскохозяйственных предприятиях в ближайшей перспективе будет зависеть в первую очередь от направлений и характера сложившихся тенденций урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности животных, уровня производственных затрат 1 га посевов сельскохозяйственных культур и 1 голову животных, а также состояние конъюнктуры рынка сельскохозяйственного сырья и продовольствия. Повышение эффективности процесса воспроизводства (простого и расширенного) во многом зависит от рационального использования ресурсов, повышения уровня и эффективности интенсификации производства, улучшения финансовых возможностей сельскохозяйственных предприятий, государственной поддержки отрасли.
Список использованных источников литературы
1 Векленко, В.И. Экономические проблемы устойчивости и повышения эффективности земледелия / В.И. Векленко. -Курск, 1999.-216 с.
2 Каяйкина, М.С. Сравнение различных методик выбора типа уравнения тренда при аналитическом выравнивании динамических рядов урожайности сельскохозяйственных культур / М.С. Каяйкина // Труды Лен. СХИ: Применение экономико-математических методов в планировании сельского хозяйства. - Т.301.- Л.-Пушкин: ЛСХИ, 1976.-С. 60-73.
3 Сельское хозяйство Курской области (2000-2004). 2005: Статистический сборник/Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области.
- Курск, 2005. - 190 с.
4 Сельское хозяйство Курской области (2005-2009). 2010: Статистический сборник/Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области.
- Курск, 2010. - 195 с.
Сведения об авторах
Золотарева Елена Леонидовна, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. 39-40-15, e-mail: [email protected]/
Пигорев Игорь Яковлевич, заслуженный работник сельского хозяйства РФ, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, проректор по научной работе и инновациям ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА».
Золотарев Алексей Андреевич, кандидат экономических наук, доцент РОСИ, тел. 52-22-02.
Бабенко Роман Витальевич, аспирант ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», т. 39-40-15.
Судженко Игорь Александрович, аспирант ФГБОУ ВПО «Курский государственный университет», 8-920-704-41-69.
