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:   || 2 |

Теоретико-концептуальное и эмпирическое обоснование прогнозов развития зернового подкомплекса россии

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Серга Сергей Валентинович

ТЕОРЕТИКО-КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ И ЭМПИРИЧЕСКОЕ

ОБОСНОВАНИЕ ПРОГНОЗОВ РАЗВИТИЯ ЗЕРНОВОГО

ПОДКОМПЛЕКСА РОССИИ

Специальность 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством:
экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (АПК и сельское хозяйство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Ростов–на–Дону-2009

Диссертационная работа выполнена в ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт экономики и нормативов»

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор,

академик РАСХН

Кузнецов Владимир Васильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Солдатова Ирина Юрьевна

кандидат экономических наук, доцент

Лысоченко Алла Алексеевна

Ведущая организация : Донской государственный аграрный

университет

Защита состоится «8» апреля 2009 года в 15 час. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.208.03 при Южном федеральном университете по адресу 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 160, ИППК при ЮФУ, ауд. 45.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке ФГОУ ВПО «ЮФУ» по адресу: 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148.

Автореферат разослан «4» марта 2009 г.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 160, к. 105. Диссертационный совет Д 212.208.03. Ученому секретарю.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор экономических наук, профессор И.П.Красовская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Переход к рыночному механизму ведения экономической деятельности, формирование смешанной экономики существенно изменили предназначение и содержание экономических прогнозов. В соответствии с Федеральным законом «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20.07.1995 № 115-ФЗ экономические прогнозы являются неотъемлемым элементом бюджетного процесса, разработки целевых государственных программ развития приоритетных секторов экономики, регионов и территориальных кластеров. С принятием Федерального закона «О развитии сельского хозяйства» от 29.12.2006 № 264-ФЗ и «Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 14.07.2007 № 446, экономические прогнозы выступают как инструменты государственного регулирования агропродовольственного сектора экономики страны в сфере производства растениеводческой и животноводческой продукции.

Современная российская экономика, являясь диссипативной системой, порождает процессы со столь сложной динамикой и исключительной чувствительностью по отношению к начальным условиям, что выявить тенденции ее развития без внесения определенных корректив в методические подходы по составлению экономических прогнозов часто оказывается неразрешимой задачей. В прогнозных моделях предложения зерна уже недостаточно учитывать внутренний платежеспособный спрос и факторы производства. При прогнозе перспективных параметров предложения зерновой продукции необходимо исходить из тенденций мировой торговли зерном, параметров внешнеторгового регулирования, перспективной структуры потребления и различных сценариев развития экономики страны, эволюции государственной аграрной политики. Все это позволяет взглянуть на прогнозирование как на упреждающее ориентирование в неустойчивой нелинейной динамической системе, что и определило выбор темы диссертационной работы, ее теоретическую и практическую актуальность.

Степень разработанности проблемы. Фундаментальным основам планирования и прогнозирования посвящены исследования таких зарубежных и отечественных ученых как: М. Беккер, Л. Вальрас, Т. Веблен, Д. Кейнс, А. Нелсон, М. Фридман, Т. Хеджес, В.Г. Венжер, Н.Д. Кондратьев, В.В. Леонтьев, В.С. Немчинов, Г.С. Струмилин, Т.С. Хачатуров и других, идеи которых являются актуальными и в современных условиях развития экономики.

Проблемы формирования организационно–экономического механизма функционирования зернового подкомплекса России в новых условиях хозяйствования нашли отражение в трудах А.И. Алтухова, А.Г. Белозерцева, Г.Е. Быкова, В.А. Грачева, И.И. Гридасова, Б.К. Маркина, В.В. Милосердова, В.И. Назаренко, В.И. Нечаева, А.А. Никонова, А.Г. Папцова, А.И. Трубилина, И.Г. Ушачева, В.В. Шевцова и других ученых.

Состояние и перспективы развития зернового рынка на разных этапах становления рыночных отношений в России исследовали такие ученые как: В.М. Баутин, О.С. Белокрылова, А.А. Жученко, В.Г. Закшевский, В.А. Клюкач, С.Б. Огнивцев, О.Г. Чарыкова и др.

Региональные аспекты развития агропромышленного комплекса в целом и его отраслей и подкомплексов, в частности, рассматриваются в работах О.С. Белокрыловой, Н.П. Кетовой, М.А. Коробейникова, А.И. Костяева, В.В. Кузнецова, Е.Г. Лысенко, В.Н. Овчинникова, П.М. Першукевича, И.Ю. Солдатовой, Л.Н. Усенко, И.Ф. Хицкова, А.А. Черняева, А.А. Шутькова и др.

Методические подходы планирования и прогнозирования развития аграрного сектора экономики, в целом, и отдельных его отраслей нашли отражение в трудах таких ученых, как: Н.Ф. Гайворонская, В.В. Гарькавый, И.Б. Загайтов, В.Л. Дунаев, К.П. Личко, А.С. Миндрин, А.Ф. Серков, А.Н. Тарасов, В.И. Тернов, А.С. Шелепа, С.И. Яблоновская и др.

Исследования этих и других ученых сформировали научно-теоретические и методологические положения, базис научных знаний для составления экономических прогнозов. Вместе с тем, возникает необходимость дальнейшего совершенствования методики сценарного прогнозирования развития зернового подкомплекса АПК Российской Федерации в рамках диссипативной экономической системы и с учетом мировых тенденций потребления зерна.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является теоретико–концептуальное и эмпирическое обоснование прогнозных сценариев развития зернового подкомплекса России, учитывающих циклические изменения внешних и внутренних макроэкономических условий, а также кластерный подход в территориальном планировании.

Для достижения поставленной цели потребовалось решение следующих задач:

- обобщить теоретико-методологическую сущность прогнозирования развития сельского хозяйства в целом, его отраслей и подкомплексов;

- проанализировать современное состояние и тенденции развития зернового подкомплекса АПК России, а также тенденции развития мирового производства и потребления зерна;

- разработать концептуальные подходы к формированию системы методов составления прогнозов спроса и предложения на сельскохозяйственную продукцию, учитывающей особенности развития зернового хозяйства Российской Федерации;

- обосновать использование инструментария прогнозирования развития зернового подкомплекса на среднесрочную перспективу, позволяющего обеспечить высокую точность результатов прогноза;

- определить, систематизировать и обосновать факторы, влияющие на развитие зернового подкомплекса АПК, которые являются эмпирической базой при прогнозировании его развития;

- обосновать возможность использования результатов прогноза в реализации кластерного подхода в территориальном планировании;

- предложить методические подходы обоснования прогнозов потребности в ресурсах для развития зернового подкомплекса.

Объектом исследования является зерновой подкомплекс России на макро- и мезоуровне в современном эмпирически фиксированном состоянии с целью адаптации к рыночно – институциональным условиям развития отечественной аграрной экономики.

Предметом исследования является совокупность форм, методов, принципов и инструментов экономического планирования и прогнозирования развития отраслей и подкомплексов АПК.

Теоретической и методологической основой исследования послужили результаты фундаментальных исследований отечественных и зарубежных ученых, рекомендации научных учреждений Российской Федерации по проблемам планирования и прогнозирования развития экономических систем, системного анализа и теории принятия управленческих решений, региональной и отраслевой экономики, раскрывающие общие закономерности и особенности развития национальной экономики, ее секторов и отраслей на макро-мезоуровнях.

Инструментарнометодический аппарат. Обоснование теоретических положений, выводов и практических рекомендаций осуществлялось на основе применения общенаучных, общеэкономических и специальных методов исследования: абстрактно – логического, монографического, экономико-статистического, социологического, экономико-математического, расчетно-конструктивного, экономического прогнозирования.

Инструментарнометодический аппарат. Обоснование теоретических положений, выводов и практических рекомендаций осуществлялось на основе применения общенаучных, общеэкономических и специальных методов исследования: абстрактно-логического, монографического, экономико-статистического, социологического, экономико-математического, расчетно-конструктивного, экономического прогнозирования.

Рабочая гипотеза диссертационной работы основывается на системе теоретических положений и научной позиции автора, согласно которым развитие сельского хозяйства, в целом, и его отдельных подкомплексов происходит в вероятностной среде в виде траекторий динамики производства, характеризующихся различной экономической эффективностью, что предполагает необходимость разработки и реализации целостной концепции инерционно–имитационного сценарного прогнозирования, учитывающего долгосрочные тенденции технологического развития отраслей и подкомплексов, а также волновую динамику экономических процессов (в целях выполнения прогнозных оценок вероятных сценариев развития, при которых возможно вывести зерновой подкомплекс страны на эффективную траекторию его функционирования).

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Трехлетнее бюджетное планирование, принятие и начало реализации «Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынка сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы» свидетельствует о восстановлении планового начала в государственном управлении развитием российского сельского хозяйства, перспектива широкого освоения которого определяется дальнейшим совершенствованием методов прогнозирования, базирующихся на синтезе интуитивных и формализованных подходов, предполагающих при составлении экономических прогнозов использовать макроэкономические и балансовые модели, предназначенные для формирования сценариев на основе анализа общих пропорций, ограничений и эластичностей, а также получение качественных оценок динамики и структуры зернового производства на среднесрочную перспективу.

2. Анализ традиционных и разработка авторских инструментариев, методов и подходов к процессам прогнозирования объемов производства зерна в среднесрочной перспективе, полученные с их использованием результаты прогнозных расчетов позволяют разрабатывать стратегии развития зернового хозяйства России и ее регионов.

3. Произведенная верификация предложенных методических подходов на данных, отражающих динамику развития зернового хозяйства Российской Федерации, и разработанный среднесрочный прогноз его развития (по нескольким вариантам), свидетельствуют о возможности выхода российского сельского хозяйства к концу реализации мероприятий «Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынка сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы» на ежегодное производство 95,8-103,6 млн тонн зерна и обеспечения урожайности зерновых культур на уровне 21,1 ц/га, что составляет 99,1 % от соответствующего целевого показателя Госпрограммы.

4. Конкурентоспособность российского зернового подкомплекса в нарастающей глобализации мирового зернового рынка во многом будет определяться ресурсоемкостью производства единицы продукции. Объем и эффективность использования ресурсов в зерновом подкомплексе целесообразно положить в основу типологизации (характеристики) сценариев его возможного развития в среднесрочной перспективе. Прогнозирование потребности в ресурсах для развития зернового подкомплекса целесообразно осуществлять на основе нормативной материалоемкости и ресурсоемкости единицы продукции, рассчитанных с помощью нормативных технологических карт, а также метода «ФОРСАЙТ», позволяющего определить приоритеты технологического развития зерновой отрасли.

5. Задача установления эффективных отношений между федеральными и региональными уровнями управления экономикой, совершенствования государственной региональной политики (включая взаимную увязку федеральных отраслевых стратегий развития со стратегиями развития территорий) предполагает группировку субъектов Российской Федерации в макрорегионы («зоны опережающего развития»). В этой связи составление и обоснование среднесрочных прогнозов развития экономики регионов и ее подкомплексов может служить фундаментом применения кластерного подхода в разработке основ территориального управления хозяйством, будет способствовать оптимальному использованию социально-экономического потенциала российских регионов, повышению уровня конкурентоспособности, в том числе и зернового подкомплекса.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в теоретико-концептуальном обосновании и эмпирической апробации прогнозных сценариев развития зернового подкомплекса России в целом и зернопроизводящих регионов, в частности, позволяющих обеспечить формирование информационной базы для разработки программ развития зерновой отрасли, применения кластерного подхода в территориальном управлении. Наиболее значимые теоретико-эмпирические результаты исследования, определяющие научную новизну диссертационной работы, заключаются в следующем:

- предложены концептуальные подходы к формированию системы методов составления прогнозов спроса и предложения на сельскохозяйственную продукцию, учитывающей особенности развития зернового хозяйства Российской Федерации, среди которых: осуществление экономического прогнозирования на макро-, мезо- и микроуровне страны; обоснование сценарных прогнозов по вариантам аграрной политики государства, по типу волн экономической динамики, по составу баз данных; использование системы методов, включающих инерционно-имитационные методы, имитационное моделирование, функции log-log и другие; прогнозирование достижений научно-технического прогресса на основе метода «ФОРСАЙТ»; обеспечение учета влияния на спрос и предложение норм и правил ВТО, колебаний мировой рыночной конъюнктуры;

- обоснован инструментарий прогнозирования урожайности и объемов производства зерновых культур, базирующийся на основе уравнения регрессии, включающего наиболее значимые факторы интенсификации, а также уравнения статистической зависимости урожайности зерновых от солнечной активности (корреляционная связь между солнечной активностью и урожайностью зерновых на Юге России составляет 0,71-0,85), результаты расчетов по которым свидетельствуют, что отношение прогнозных показателей, полученных при помощи этих уравнений к фактическим значениям производственных параметров соответствовало +7,8 % и -0,5 % соответственно;

- разработаны прогнозные варианты развития зернового подкомплекса регионов Южного федерального округа и Российской Федерации до 2012 года на основе инновационных методических подходов к сценарному прогнозированию, заключающихся в поэтапной разработке прогнозов на основе синтеза формализованных и интуитивных подходов, и позволивших установить, что общий объем производства зерна на юге России может составить 23,5-29,1 млн т;

- на основе проведенных прогнозных расчетов развития зернового хозяйства в регионах разработана институциональная структура и организационно-экономическая схема формирующегося зернопродуктового кластера юга России, представляющая собой комплекс взаимоувязанных отраслей (хозяйствующих субъектов в них) и соответствующих товарных, финансовых и информационных потоков между ними (реализация которой позволит обеспечить эффективность государственной поддержки и рациональное размещение, специализацию сельскохозяйственного производства);

- обоснованы прогнозные параметрические характеристики и предложена модель экономической оценки ресурсного потенциала зернового подкомплекса, основанная на нормативном методе прогнозирования и методе «ФОРСАЙТ», свидетельствующие, что с учетом прогнозируемого на 2012 год в России валового сбора зерна потребность в минеральных удобрениях может составить 4,6-5,3 млн т действующего вещества, в органических удобрениях – 212 млн т, в инвестициях на приобретение техники – 1150,6 млрд руб.

Практическая значимость исследования состоит в том, что полученные результаты могут использоваться при разработке среднесрочного прогноза предложения зерна в Российской Федерации и разработке предложений по формированию зернопродуктовых кластеров.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы органами управления АПК федерального и регионального уровней при выработке стратегий социально-экономического развития российских регионов, а также развития сельскохозяйственного производства в стране и ее субъектах, выбора средств и методов их реализации, уточнения на их основе ежегодных заданий по реализации Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг.

Кроме этого материалы диссертации могут использоваться в учебном процессе при совершенствовании программ учебных курсов по экономической теории, экономики АПК, теории переходной экономики.

Прогнозы объемов производства зерна в Ростовской области использовались Министерством сельского хозяйства и продовольствия области при составлении ежегодных зернофуражных балансов, а также при разработке стратегии развития Ростовской области на период до 2020 года.

Предложенные в работе методические подходы и инструментарий прогнозирования урожайности и объемов производства зерновых культур, хозяйственной специализации субъектов Российской Федерации использовались Региональным биржевым центром «ММВБ - Юг» при планировании мероприятий по организации государственных зерновых интервенций и биржевой торговли зерном в Азово-Черноморском регионе.

Апробация результатов исследования. Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались на международных, всероссийских и межрегиональных научно-практических конференциях.

По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ объемом 42,3 п.л., из них авторский вклад – 4,6 п.л., в том числе 3 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК России.

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, включающего 142 наименования, содержит 54 таблицы и 25 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы научного исследования, определены цель и задачи работы, ее объект, предмет и инструментарно-методический аппарат, изложены теоретико–методические основы и информационно-эмпирическая база, научная новизна и положения, выносимые на защиту.

В первой главе, «Теоретико-методологические основы разработки экономических прогнозов», рассмотрены методологические аспекты экономического прогнозирования развития сельского хозяйства России в контексте рыночных институциональных особенностей АПК, исследованы особенности методики прогнозирования спроса и предложения на сельскохозяйственную продукцию.

Результаты исследования отечественного и зарубежного опыта свидетельствуют, что современная методика экономического прогнозирования в сельском хозяйстве представляет собой синтез интуитивных и формализованных методов, позволяющих развивать сценарный подход моделирования экономических процессов и получать количественные и качественные оценки различных прогнозных сценариев развития сельскохозяйственного производства при подготовке и принятии управленческих решений в области агропродовольственной политики.

При этом алгоритм выбора методов прогнозирования включает в себя: определение и отбор методов, применяемых при существующих и предполагаемых базах информации и базах знаний и имеющих достаточное информационное обеспечение; обоснование параметров, позволяющих с наименьшими затратами времени получить прогноз удовлетворительного качества; определение критерия для каждого из отобранных методов прогнозирования и расчет конкретных показателей.

Изучение теоретических парадигм, методических подходов к прогнозированию, а также анализ практических работ по экономическому прогнозированию развития сельского хозяйства позволили рекомендовать для обоснования среднесрочных прогнозных сценариев развития зернового хозяйства следующую систему методических подходов:

Во-первых, широко использовать в практике составления прогнозов трендовые модели с применением линейной и различных видов нелинейных зависимостей.

В этом случае следует учитывать особенности развития экономики Российской Федерации и ее аграрного сектора за последние 15-17 лет. При сценарном подходе следует хронологические (временные) ряды статистических показателей расположить в соответствии с периодизацией развития российской экономики. Такой подход позволит обеспечить минимальные отклонения прогнозных показателей и статистически приемлемое значение дисперсии. Цикличность развития экономических систем характеризуется нелинейными зависимостями. Проведенный анализ нелинейных зависимостей позволил установить, что наиболее часто статистически приемлемые результаты прогноза обеспечивают экспоненциальная, степенная, логарифмическая виды кривых.

Во-вторых, целесообразно применять в прогнозных расчетах так называемые степенные функции для определения коэффициента эластичности, что подтверждается мировым опытом составления экономических прогнозов.

Как свидетельствуют результаты исследования, наиболее статистически достоверные результаты могут быть получены при составлении прогноза, например, среднедушевого потребления продуктов питания на основе степенной функции (У = ахb), которая представляет собой парную нелинейную корреляцию. При этом степень при «х» - «b» является численным значением коэффициента эластичности. Этот прием достаточно широко используется отечественными и зарубежными исследователями при разработке прогноза потребления населением продовольствия.

Современным смешанным экономическим системам присущ преимущественно нелинейный характер связей между основными показателями развития экономик стран, чем и объясняется широкое использование в практике экономического прогнозирования парных нелинейных связей между важнейшими показателями, характеризующими тенденции развития сложных экономических систем. Недостатком этого методического подхода является то, что в отличие от многофакторных линейных уравнений регрессии здесь можно исследовать характер связей только двух факторов. Однако зарубежный опыт моделирования частичного равновесия на агропродовольственных рынках показывает возможность объединения различных агрегированных экономических показателей в сочетании с коэффициентами эластичности в единую математическую систему – log-log функции.

Так, например, уравнение спроса на продовольственную пшеницу имеет следующий вид:

Ln (WTOC/POP) = a – WT Ln (WTPP/CPI)] + Ln (GDPI/POP), (1)

где: WTOC – спрос на пшеницу; РОР – численность населения; WT – эластичность спроса на пшеницу от ее цены; WTPP – закупочные цены на пшеницу; CPI – индекс потребительских цен; – эластичность спроса на пшеницу от индекса ВВП; GDPI - индекс ВВП; а – константа уравнения.

Результаты исследования позволяют сделать предположение о целесообразности широко использовать log-log функции в практике экономического прогнозирования.

В-третьих, сценарный подход к составлению экономических прогнозов предполагает широкое использование имитационного экономико-математичес-кого моделирования, которое заключается в том, что значения всех факторов, вошедших в многофакторное уравнение регрессии, с использованием линейных и нелинейных моделей трендов рассчитываются на прогнозный год, прогнозные результаты включаются в уравнение, после чего определяется окончательный результат прогноза.

В-четвертых. Начальный период экономического роста всегда сопровождается широким освоением инноваций. В этой связи необходимо учитывать в процессе экономического прогнозирования влияние научно-технического прогресса и уровень распространения инноваций в экономике страны и в сельском хозяйстве, в частности. Все это позволяет говорить о целесообразности включения в методический аппарат прогнозирования «Патентного метода прогнозирования» (основанного на оценке изобретений и исследовании динамики их распространения в экономике), а также «Метода прогнозирования по опережающей информации» (основан на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в общественной практике). Уровень распространения инноваций и роль научно-технического прогресса в развитии экономических систем можно также спрогнозировать на основе одного из вариантов интуитивного метода прогнозирования «Дельфи» метода «ФОРСАЙТ», который широко применяется за рубежом с 1960-х годов.

В-пятых. По итогам исследования установлено существование статистических зависимостей между периодическим изменением значений солнечной активности по годам и месяцам фаз вегетации растений и изменением уровней урожайности зерновых культур. Выявленные зависимости носят линейный характер: уровень урожайности зерновых культур прямо пропорционален значению солнечной активности. Наиболее сильно выражена зависимость урожайности зерновых культур от средней суммы значений солнечной активности по месяцам за фазу осенней вегетации пшеницы озимой. Значения коэффициентов корреляции для субъектов Юга России весьма высоки: 0,71-0,85. Установление зависимости периодического изменения урожайности от изменения солнечной активности дает основание рассматривать солнечную активность в качестве одного из факторов, влияющих на продуктивность сельскохозяйственных растений. В этой связи прогноз урожайности зерновых культур целесообразно составлять не только с учетом факторов интенсификации, но и на основе долгосрочного прогнозирования солнечной активности.

Сопоставляя результаты экономического прогноза развития зернового подкомплекса Ростовской области с фактическими его параметрами в 2007 году (табл. 1) можно сделать вывод о том, что достоверность прогнозов возрастает, если они составлены на основе уравнений регрессии, включающих наиболее значимые факторы интенсификации зернового производства (Х), а также уравнений статистической зависимости урожайности зерновых от солнечной активности (СА). Отношение прогнозных показателей, полученных при помощи этих уравнений к фактическим значениям производственных параметров 2007г. соответствовало +7,8% и -0,5% соответственно.

Таблица 1 Сравнение прогноза урожайности зерновых и валового сбора зерна в Ростовской области с фактически полученными данными в 2007 году*)

Методы и модели прогноза

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, тыс.т.

прогноз

прогноз к факту, %

прогноз

прогноз к факту, %

Фактический уровень-2007г.

20,4

-

3750

-

Уравнение регрессии с учетом факторов интенсификации

22,0

107,8

4180

111,5

Уравнение нелинейных трендов (функции):

- линейная

- логарифмическая

- экспонента

- степенная

30,6

32,8

32,9

24,1

150,0

160,8

161,3

118,1

5814

6232

6251

4579

155,0

166,2

166,7

122,1

Уравнение функциональной зависимости трендов СА за 1964-2001 гг. (средняя)

17,7

86,8

4779

127,44

Уравнение статистической зависимости трендов СА за 1986-2002гг.

- минимальная

- средняя

- максимальная

13,3

16,8

20,3

65,2

82,4

99,5

3591

4536

5481

95,8

121,0

146,2

*) авторский расчет на основе данных Минсельхоза России (сайт министерства) об урожайности и валовых сборах зерновых культур в Ростовской области за 1998-2005, 2007 годы и данных Института земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн РАН (сайт института) о солнечной активности (количество пятен на солнце) с 1964 по 2002 гг.

Во второй главе, «Современное состояние и тенденции развития зернового производства в России и за рубежом», осуществлен ситуационный анализ состояния и тенденций развития зернового производства в России и в субъектах Российской Федерации Южного федерального округа, исследованы тенденции развития мирового зернового рынка и его влияние на конъюнктуру внутреннего рынка зерна.

Исследования показали, что с 1990 по 2007 год тенденции в отечественном зерновом производстве и на российском зерновом рынке были прямо противоположны мировым. Если в мировом зерновом производстве и основных зернопроизводящих странах, и странах-экспортерах зерна наблюдались устойчивый рост урожайности зерновых культур и относительная стабильность объемов валового сбора при эффективном функционировании зернового рынка, то в России при резких годовых колебаниях производства зерна и падении интенсивности ведения зерновой отрасли происходило преимущественно стихийное развитие зернового хозяйства и рынка зерна (производство зерна в 1992 г. – 106 млн т, 2000 г. – 65,5 млн т, 2005 г. – 78,2 млн т, 2007 г. – 81,8 млн т).

За исследуемый период на фоне общего роста мирового производства зерна, в Российской Федерации сократились площади посева зерновых культур (с 61,9 млн га в 1992 г. до 44,4 млн га в 2007 г.), а также производство зерна в расчете на душу населения (с 787 кг в 1990 г. до 576 кг в 2007 г.). Только урожай 2008 г. (108 млн т) позволил поднять уровень среднедушевого производства зерна до 760 кг.

Товарное предложение зерна в связи с постоянными колебаниями валовых сборов зерновых культур создает в отдельные годы рыночный дефицит или «перепроизводство» зерна, ведя к резким колебаниям цен на него.

Например, в 2008 году анализ ситуации на рынке зерна в регионах Южного федерального округа показал, что в хозяйствах всех категорий Юга России собран рекордный за последние 18 лет урожай зерновых культур – 38 млн тонн, в 2007 году было собрано 24 млн т, в 2006 году - 26 млн т (что указывает на нестабильность производства в зерновой отрасли).

С июня по октябрь 2008 г. средние цены на реализованное зерно (пшеницу) в Южном федеральном округе снизились с 7300 руб. за тонну до 4700 руб. за тонну (снижение на 35 %), причем в октябре 2007 года средняя цена реализации зерна составляла 5300 руб. за тонну.

Меры, принимаемые Правительством Российской Федерации, по активизации закупок зерна в Федеральный интервенционный фонд сельхозпродукции частично изменили ситуацию с падением цен на зерно. В ноябре 2008 года интервенционная цена на продовольственную пшеницу третьего класса увеличена с 5,1 до 5,5 тыс. руб. за 1 тонну.

Однако по оценкам руководителей хозяйств Ростовской области, представителей Российского зернового союза (N=72) планируемого к закупке в интервенционный фонд объема зерна (около 10 % от урожая зерновых в целом по России) недостаточно для стабилизации и подъема цен на зерно.

Для развития зернового подкомплекса Российской Федерации целесообразно рассмотреть следующие предложения:

- увеличить объем закупаемого зерна в интервенционный фонд (специалистами предлагается закупать до 20 % выращенного урожая по ценам, обеспечивающим расширенное воспроизводство);

- на федеральном уровне разработать ведомственную целевую программу развития зерновой отрасли страны;

- установить льготный режим для экспортеров зерна, которые закупают зерно у сельхозпроизводителей по цене не ниже цен, установленных на проводимых зерновых интервенциях.

Результаты исследования свидетельствуют, что для нашей страны очень важно укреплять зерновое хозяйство для того, чтобы максимально эффективно использовать благоприятную экономическую конъюнктуру, складывающуюся на мировых агропродовольственных рынках. Мировые цены на отдельные виды зерна имеют неуклонную тенденцию к росту. По оценкам Международного Валютного Фонда, за последние три года мировые цены на продовольствие выросли на 60 %, по сравнению с уровнем 2001 года они более чем удвоились. Всемирный Банк (ВБ) приводит иные данные - за три года (2005-2007) цены выросли на 83 % при этом, по данным ВБ, зерно составляет примерно 40 % от общего объема мировой торговли продовольствием.

Результаты нашего прогноза свидетельствуют, что потенциальный уровень производства зерна на основе использования интенсивных технологий и высокой агротехнической культуры позволит Российской Федерации превратиться в одного из ведущих экспортеров на мировом рынке зерна.

В третьей главе, «Обоснование прогнозных сценариев развития зернового подкомплекса АПК России», рассмотрены основные направления по совершенствованию форм, методов и принципов планирования и прогнозирования производства зерновых культур, приводятся результаты апробации предложенных подходов к обоснованию прогнозных объемов производства зерновых культур в России по трем сценариям развития зернового хозяйства, выполнен прогноз размещения производства зерна в Южном федеральном округе, результаты которого являются основой реализации кластерного подхода в планировании. Составлен прогноз ресурсоемкости развития зернового подкомплекса АПК и обоснованы предложения по источникам и механизму финансового обеспечения развития зернового хозяйства России в среднесрочной перспективе.

По результатам исследования рекомендовано при подготовке управленческих решений по тактике и стратегии развития зернового подкомплекса составлять экономические прогнозы на основе корреляционно-регрессионного и имитационного моделирования. Линейные и нелинейные трендовые модели могут быть использованы для количественной и качественной оценки изменений факторов, включенных в состав регрессионных моделей.

Например, в корреляционно-регрессионную модель (по РФ) по результатам анализа были включены четыре фактора. Их взаимосвязь с урожайностью зерновых культур выразилась следующей зависимостью:

У = 3,708 + 0,180х3 + 0,247х6 + 0,224х8 + 0,053х9, (2)

где: У– урожайность зерновых культур, ц/га; х3 – внесение удобрений на 1 га посева зерновых, кг д.в.; х6 – бонитет почвы, баллы; х8 – энергооснащенность на 100 га пашни в СХО, л.с.; х9 – удельный вес посевов зерновых культур в площади пашни.

Коэффициент множественной корреляции, позволяющий оценить тесноту связи Х данного уравнения с У, равен R = 0,87. Коэффициент детерминации R2 = 0,76 показывает, что 76 % уровня урожайности зерновых культур зависит от включенных в модель факторов. Полученное регрессионное уравнение зависимости урожайности зерновых культур от выбранных факторов дает возможность использовать его при составлении прогноза с использованием имитационного моделирования.

Прогнозные значения факторов на период до 2012 г. были рассчитаны с использованием трендовых моделей. Прогнозные значения переменных Х составили: бонитет почвы - 34 балла; энергооснащенность - 2,15 л.с. на 100 га; уровень внесения удобрений - 37 кг д.в. на 1 га посевов; удельный вес посевов зерновых культур в площади пашни – 35 %. Включение прогнозных значений экономических факторов (Х) в уравнение урожайности зерновых культур (У) позволило установить то, что она может составить в 2012г. 21,1 ц/га

У = 3,708 + 0,180 (37,5) + 0,247(34)+0,224(2,15)+0,053(35%) = 21,1.

На базе данного уравнения регрессии (2) могут быть проведены расчеты прогнозной урожайности зерновых культур с учетом имитационного изменения значений факторов (Х). Результаты имитационного прогноза приведены в таблице 2.

Таблица 2 Прогноз урожайности зерновых культур в хозяйствах
всех категорий в Российской Федерации на 2012 год с использованием имитационного моделирования*)

Показатели

Прогнозные значения факторов

Базовый сценарий

Имитационные сценарии

I

II

III

Баллы оценки пашни, баллов

34

34

34

34

Внесение удобрений на 1 га посевной площади

37

42,5

45

50

Энергооснащенность на 1 га пашни, л.с.

2,15

2,15

2,3

2,6

Удельный вес посевов зерновых в площади пашни, %

35

40

43

45

Урожайность зерновых культур в весе после доработки, ц/га

21,1

22,4

23,0

24,1

Прирост урожайности, ц/га (сценарий - базис)

-

+1,3

+1,9

+3,0



Pages:   || 2 |
 





 
© 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.