авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |

Размещение и специализация производства пшеницы в российской федерации

-- [ Страница 5 ] --

В то же время, эффективность производства пшеницы – это не только соотношение его затрат и результатов производства, но и качество зерна. Хронический дефицит качественного зерна пшеницы практически не оказывает существенного положительного влияния на ее экономику (табл. 5).

Таблица 5 Эффективность производства пшеницы в зависимости от ее качества в сельскохозяйственных организациях Российской Федерации

Показатели

Удельный вес в реализации, %

Полная себестоимость, руб./т

Цена реализации, руб./т

Прибыль, руб./т

Рентабельность, %

2001-2005 гг.

Пшеница - в среднем

100,0

1584

2062

478

30,2

из нее: 1-2 класса

2,0

1670

2488

818

49,0

3 класса

20,8

1707

2215

508

29,7

4 класса и фуражная

77,2

1549

2011

462

29,8

2006-2010 гг.

Пшеница - в среднем

100,0

3179

4038

859

27,1

из нее: 1-2 класса

1,8

3366

4431

1065

31,7

3 класса

18,9

3326

4422

1096

33,0

4 класса и фуражная

79,3

3140

3937

797

25,4

Применительно к российским регионам уровень их территориального разделения труда в производстве пшеницы определяется по показателю производства пшеницы на душу населения. Анализ соотношения полученных результатов с научно обоснованными нормами потребления дает представление об уровне территориально-отраслевого разделения труда по конкретному региону и возможностях поставок пшеницы по межрегиональному обмену. Наряду с этим о характере территориального разделения труда в производстве пшеницы свидетельствует и уровень межрегиональной специализации, который определяется соизмерением объема вывоза пшеницы по межрегиональному обмену к общему объему ее производства.

К основным показателям специализации производства пшеницы относится ее удельный вес в товарном зерне. В систему показателей, характеризующих ее специализацию, входит также коэффициент специализации (Кс), который отражает размер производства пшеницы в расчете на душу населения:

где Урп – удельный вес региона в производстве пшеницы; Урн – удельный вес региона в численности населения страны.

При оценке размещения и специализации производства пшеницы целесообразно использовать коэффициент локализации, который показывает уровень специализации региона на производстве пшеницы и степень ее концентрации в регионе.

При развитии производства пшеницы необходимо руководствоваться основными принципами его размещения и специализации, к которым прежде всего следует отнести максимизацию прибыли и минимизацию затрат на производство и сбыт пшеницы, рациональное использование производственных ресурсов и биоклиматического потенциала территорий.


2. Методика прогнозирования урожайности озимой и яровой пшеницы на основе выравнивания ее временных динамических рядов и экстраполяции аппроксимирующих функций для обоснования совершенствования размещения и специализации производства пшеницы

В перспективе увеличение производства пшеницы в стране во многом будет зависеть от рационального размещения ее производства и концентрации посевов озимой и яровой форм в ареалах, располагающих для их возделывания наилучшими природными условиями, создания на этой основе крупномасштабных специализированных зон товарного производства зерна сильных, твердых и ценных сортов пшеницы. Это требует соответствующего выбора методов и способов прогнозирования, которые основаны на двух крайних подходах: эвристическом и математическом. Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не поддающихся формализации. Для математических методов прогнозирования характерен подбор и обоснование математической модели исследуемого процесса, а также способов определения ее неизвестных параметров. При этом задача прогнозирования сводится к решению уравнений, описывающих выбранную модель для заданного момента времени.

Среди математических методов прогнозирования в особую группу выделяются методы экстраполяции, что наиболее полно находит свое отражение во временных рядах, которые представляют собой упорядоченные во времени наборы измерений каких-либо характеристик исследуемого объекта, процесса. Основной чертой, выделяющей временные ряды среди других видов статистических данных, является существенность порядка, в котором производятся наблюдения.

Дискретным временным рядом называется последовательность наблюдений, упорядоченная по времени: у1, у2, …, уn, где уt – числа, представляющие наблюдения некоторой переменной в равностоящих моментах времени t = 1, 2, …, n. В анализе временных рядов, как и в большинстве статистических методов, предполагается, что исходные данные содержат детерминированную и случайную составляющую. В общем случае детерминированная составляющая может быть представлена в виде комбинации следующих компонент: тренда, определяющего главную тенденцию временного ряда; циклов – более или менее регулярных колебаний относительно тренда; сезонной составляющей – периодических колебаний.

Как показали исследования, целесообразно использовать комплекс трендовых моделей, который, позволяет с достаточной точностью описать динамику показателей. Опыт применения аппроксимирующих функций для целей прогнозирования показывает, что наиболее простыми и чаще всего используемыми являются следующие математические модели:

линейная ;

логарифмическая ;

парабола второго порядка ;

степенная ;

экспоненциальная ;

уравнение ряда Фурье,

где y(t) – теоретическое значение урожайности зерновой культуры; a, b – коэффициенты уравнения регрессии; t – время; k – гармоника ряда; m – количество гармоник ряда.

Каждая из этих математических моделей характеризует изменение изучаемого показателя со своей стороны. При этом выбор модели прогнозирования базируется на оценке её качества. Качество модели определяется её адекватностью исследуемому процессу и точностью. Адекватность характеризуется наличием и состоянием определенных статистических свойств, а точность – степенью близости к фактическим данным. Модель прогнозирования считается лучшей со статистической точки зрения, если она является адекватной и более точно описывает исходный динамический ряд. Модель прогнозирования считается адекватной, если она учитывает существенную закономерность исследуемого процесса. В ином случае её нельзя применять для анализа и прогнозирования. Закономерность исследуемого процесса находит отражение в наличии определенных статистических свойств остаточной компоненты (величины расхождения на участке аппроксимации между фактическими уровнями и их расчетными значениями).

Существует несколько показателей, характеризующих адекватность и точность модели. Эти показатели по-разному отражают степень точности модели и поэтому нередко дают противоречивые выводы. Для однозначного выбора лучшей модели в работе использованы основные показатели и обобщенный критерий, а адекватность модели проверялась с помощью t-критерия Стьюдента, а ее точность – с помощью коэффициента детерминации.

Для разработки прогноза производства пшеницы в стране на основе методики прогнозирования ее урожайности определена устойчивость производства пшеницы путем анализа многолетних данных о динамике урожайности этой зерновой культуры. При этом измерение колебаний динамического ряда осуществлялось путем сопоставления фактического уровня с равновесной. По имеющимся эмпирическим данным аппроксимировалось изменение урожайности пшеницы во времени с той или иной формой зависимости.

Для оценки колебаний урожайности пшеницы в диссертации были сформированы временные ряды за 56-летний период наблюдения урожайности яровой и озимой форм пшеницы по каждому региону и в целом по стране. Временные ряды ее урожайности являются дискретными с отрезком времени в один год. Прогнозирование урожайности пшеницы проводилось на основе выравнивания ее временных динамических рядов и экстраполяции аппроксимирующих функций: линейной, логарифмической, параболе, степенной, экспоненциальной и по уравнению ряда Фурье.

Как показали исследования, с учетом преимуществ почвенно-климатических условий и биоклиматического потенциала территорий основное производство озимой пшеницы целесообразно разместить в регионах Центрального Черноземья, Ставропольском и Краснодарском краях, Ростовской и Волгоградской областях. Здесь можно сконцентрировать 94% площади озимопшеничных посевов, получать 96% валового сбора и почти 100% товарного зерна этой культуры. Основную часть посевов яровой пшеницы необходимо сконцентрировать в регионах Поволжья, Урала, Сибири, а именно: в Алтайском крае, Омской, Новосибирской и Оренбургской областях, Татарстане и Башкортостане, при концентрации в них около 94% посевных площадей этой культуры и 93% ее валового сбора и до 100% ее товарного зерна. Возделывание озимой сильной и твердой пшеницы должно быть сконцентрировано в регионах Северного Кавказа, а яровой – на юго-востоке Поволжья, регионах Южного Урала и Западной Сибири.

Совершенствование размещения и специализации производства пшеницы возможно путем концентрации посевов яровой и озимой ее форм в ареалах, располагающих для их возделывания наилучшими природными условиями и создания на этой основе специализированных зон крупномасштабного товарного производства пшеницы сильных, твердых и ценных сортов. Они могут стабильно производить 55% российского объема и свыше одной тонны зерна пшеницы на душу населения. При поддержке государства они могут дать ощутимую и быструю отдачу в наращивании товарных ресурсов высококачественной пшеницы, увеличении ее поставок на внутренний и внешний зерновые рынки.

Для прогноза урожайности яровой и озимой пшеницы были выбраны две функциональные зависимости: ряд Фурье и парабола, поскольку для большинства рядов данных именно они являются наиболее значимыми (имеют наибольший коэффициент корреляции и наименьшую его ошибку). Анализ графиков (рис. 1, 2) показывает, что и по яровой, и по озимой пшенице для всех регионов страны ожидаются примерно одинаковые изменения ее урожайности. До 2016 г. по яровой и до 2017 г. по озимой пшенице будет происходить снижение урожайности, а затем начнется незначительное ее увеличение. Эту закономерность, с учетом колебаний урожайности, отражает зависимость ряда Фурье. Зависимость параболы в основном показывает общую тенденцию урожайности пшеницы и в данном случае для каждого региона она различна. Для Краснодарского и Ставропольского краев ожидается рост среднего уровня урожайности озимой пшеницы, а для остальных регионов ее уровень практически не изменится. Для Республики Татарстан возможен рост среднего уровня урожайности яровой пшеницы, для Оренбургской области – снижение ее уровня, а для остальных регионов страны – урожайность этой культуры изменится незначительно.

Рисунок 1 Динамика урожайности яровой пшеницы в основных

зернопроизводящих регионах Российской Федерации, ц/га


При прогнозировании размещения и специализации производства пшеницы особенно важно учитывать требования к качеству ее зерна, включающие содержание в нем белка, его стекловидность, натурный вес, крупность, влажность, сорность, содержание зерновой примеси, зараженность и поврежденность вредителями. Эти параметры, отражающие потребительскую ценность пшеницы, непосредственно влияют на цену ее реализации и конкурентоспособность.

Динамика 2 Прогноз урожайности озимой пшеницы в основных

зернопроизводящих регионах Российской Федерации, ц/га


В развитии производства пшеницы потребуется его структурная перестройка, адекватная условиям спроса на внутреннем и внешнем зерновых рынках. Для этого предстоит расширить посевы твердых, сильных и ценных ее сортов. Так, посевы твердой пшеницы необходимо расширить до 2-2,5 млн. га, сильной и ценной – до 15 млн. га, что соответствует уровню их посевов конца 80-х годов прошлого века.

Учитывая, что роль природных условий возрастает по мере интенсификации производства пшеницы, поэтому в перспективе экономически целесообразно развивать товарное производство яровой и озимой форм пшеницы в крупных специализированных зонах выращивания, регионах располагающих, наилучшими для их возделывания природными условиями. Именно здесь необходимо сосредоточить основную часть посевных площадей пшеницы, организовать ее переработку, а также формировать государственные фонды пшеницы. При этом основную часть производства пшеницы следует сосредоточить в крупных специализированных предприятиях как главного структурообразующего элемента в системе зернопродуктового подкомплекса.

3. Направления рационального размещения и углубления специализации производства яровой и озимой пшеницы на основе его перевода на инновационно-инвестиционный путь развития



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.