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 |

Приоритеты устойчивого развития аграрного сектора экономики (теория и практика)

-- [ Страница 2 ] --

Перечень регионов


Устойчивость снижения


от -50,0 и более

высокая

Республики: Калмыкия, Дагестан

Область: Волгоградская


от -50,0 до -30,0

средняя

Область: Ростовская


от -30,0 до -10,0

умеренная

Край: Краснодарский, Ставропольский


от -10,0 до 0,0

слабо выраженная

Республика: Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская


Устойчивость роста


от 0,0 до 10,0

слабо выраженная

Республика: Северная Осетия-Алания


от 10,0 до 30,0

умеренная

Область: Астраханская


от 30,0 до 50,0

средняя

Республика: Адыгея


от 50,0 и более

высокая


-31,82

В целом по Российской Федерации


В Краснодарском крае, несмотря на превышение коэффициента продовольственной самообеспеченности зерном над нормативной потребностью более чем в 2 раза, устойчивым аграрный сектор назвать нельзя. Результаты выполненного анализа показали, что в течение 2000-2010 гг. размах вариации между наибольшим и наименьшим значениями этого показателя составлял 7,3 процентных пункта, уровень устойчивости – 80,5%, в том числе в период 2006-2010 гг. – 84,6%. Одной из основных причин сложившейся ситуации в аграрном секторе Краснодарского края является разрушение материально-технической базы сельских товаропроизводителей. Последнее нашло свое отражение в сокращении площади посевов с 3669,5 тыс. га в 2000 г. до 3634,4 тыс. га в 2010 г., поголовья крупного рогатого скота – более чем в 1,4 раза, снижении обеспеченности техникой – почти на 40%, высоком уровне ее износа – более 35%, а также в уменьшении обеспеченности трудовыми ресурсами. Исследования социальной составляющей устойчивости свидетельствуют, что на Кубани удельный вес среднесписочной численности работников, занятых в аграрном секторе, понизился с 17% до 8,6% (на уровне РФ – с 13,9% до 9,8%), при этом среднемесячная начисленная заработная плата труженикам села в 2010 г. остается ниже среднекраевого уровня оплаты труда на 18% (на уровне РФ – на 49%) и не обеспечивает полного воспроизводства рабочей силы. Сформировавшаяся ситуация указывает на высокий уровень социальной напряженности в аграрной сфере Краснодарского края, что отмечается и в целом по стране.

Следует также отметить, что в течение исследуемого периода сохранялось достаточно сложное финансовое положение у большинства предприятий отрасли. Анализ экономической составляющей устойчивого развития аграрного сектора показал, что данная отрасль остается низкоэффективной. Уровень рентабельности финансово-хозяйственной деятельности сельхозтоваропроизводителей за период 2000-2010 гг. снизился с 24,8% до 14,9%, степень его колеблемости составила около 27% (табл. 2). При этом с одной стороны, в отрасли сформировался тренд уменьшения удельного веса убыточных сельскохозяйственных предприятий в их общем объеме в среднем на 2,1% в год: (), с другой – понижения рентабельности на 0,01% ().

Таблица 2 – Показатели экономической устойчивости сельскохозяйственных

организаций Краснодарского края, за 2000-2010 гг.

Показатель

Относительная колеблемость, %

Показатель устойчивости, %

уровней

роста (снижения)

тенденции

Удельный вес прибыльных организаций

15,67

84,33

75,45

16,67

Уровень рентабельности всей финансово-хозяйственной деятельности

26,92

73,08

4,55

-0,24

Уровень обеспеченности собственными оборотными средствами

82,96

17,04

-90,48

-25,54

Уровень платежеспособности

5,50

94,50

-64,29

-22,22

Уровень финансовой независимости

25,94

74,06

-92,86

-23,55

Сложное финансово-экономическое положение сельскохозяйственных товаропроизводителей негативно отражается на их финансовой устойчивости и платежеспособности. Так, на протяжении всего исследуемого периода имел место недостаток собственных оборотных средств, уровень текущей ликвидности был ниже рекомендуемого значения 200% и в 2010 г. не превысил 178,8%, а доля собственных средств в общей величине источников организаций находилась на уровне менее 50% (в 2010 г. 40,1%). Все это указывает на необеспеченность аграриев финансово-экономическим потенциалом не только для расширенного, но и простого воспроизводства, что в совокупности негативно воздействует на эффективность функционирования отрасли.

В сложившихся условиях важнейшей основой воспроизводства ресурсного потенциала аграрного сектора, рычагом модернизации сельскохозяйственного производства, возобновления экономического роста и фактором устойчивого развития на длительную перспективу является оживление инвестиционной деятельности. Результаты проведенных исследований свидетельствуют, что доля инвестиций в эту сферу экономики за последние десять лет на уровне Краснодарского края снизилась с 7,4 % в 2000 г. до 4,0% в 2010 г. (в 2006 г. – 12,1%), а в целом по России, наоборот, выросла с 2,7% до 3,3% соответственно. При этом удельный вес основных фондов сельского хозяйства уменьшился по краю с 11,1% в 2001 г. до 8,8% в 2010 г., а по Российской Федерации с 4,6% в 2001 г. до 3,1%. В структуре инвестиций главное место занимают капиталовложения в строительство животноводческих помещений, зерносеменохранилищ, хранилищ для картофеля, овощей и фруктов, мощностей по производству цельномолочной продукции. Анализ концентрации инвестиций в сельском хозяйстве Краснодарского края показал, что этот процесс колебался по годам и имел тенденцию к росту, особенно за 2004-2010 гг. (табл. 3).

Таблица 3 –

Сосредоточение инвестиций в аграрном секторе

Краснодарского края (в сопоставимых ценах 2000 г.)

Годы

Объем инвести-ций, в млн. руб.

Посевная площадь, тыс. га

Число сельхоз-предприятий

Численность работников сельхоз-предприятий тыс. чел.

Приходится инвестиций на:


100 га площади посева, тыс. руб.

одно сель-хозпред-приятие, тыс. руб.

одного работ-ника, тыс.руб.


2000

2400,0

3669,5

642

251,8

65,4

3738,3

9,5


2002

2372,6

3749,8

609

236,6

63,3

3895,9

10,0


2004

2303,7

3606,8

547

196,4

63,9

4211,5

11,7


2006

2823,2

3582,0

468

155,5

78,8

6032,5

18,2


2008

4155,4

3689,0

389

132,0

112,6

10878,0

31,5


2010

5245,6

3634,4

350

125,3

144,3

14987,4

15,0


В среднем

3102,0

3655,2

499,6

183,1

84,9

6947,4

15,0


Однако сложившаяся ситуация была обусловлена не только ростом капитальных вложений в эту отрасль, но и снижением количества как самих сельскохозяйственных предприятий, так и обеспеченности их земельными и трудовыми ресурсами. Проведенное исследование позволило выявить зависимость устойчивости производства продукции растениеводства в расчете на одного человека от изменения среднегодовых темпов прироста инвестиций в основной капитал сельского хозяйства (табл. 4).

Таблица 4 –

Устойчивость производства продукции растениеводства на одного человека в регионах юга России в зависимости от уровня среднегодового темпа прироста инвестиций в основной капитал сельского хозяйства за 2000-2010 гг.

Группировка регионов

по среднегодо-вому темпу прироста объема инвестиций, %

Число регионов

Зерно

Картофель

Овощи


Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %

Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %

Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %


менее 5,0

2

75,4

38,1

7,7

76,3

66,6

9,7

72,9

65,4

16,1


от 5,0 до 7,5

3

76,9

24,6

8,4

77,4

71,5

11,9

77,7

72,2

18,0


от 7,5 до 10,0

4

77,8

32,0

9,2

78,6

80,1

16,9

83,1

74,3

20,1


от 10,0 и более

2

79,0

-3,2

-3,4

78,8

90,3

20,1

80,0

94,8

20,0


Итого по регионам Юга России

11

78,6

48,3

11,0

87,2

73,3

20,0

73,0

96,7

20,0


Всего по РФ

83,7

42,1

19,3

91,6

88,4

20,2

83,9

96,6

20,1


Так, в течение периода 2000-2010 гг. повышение степени наращивания финансирования аграрного сектора более чем на 2,5% обеспечивало прирост устойчивости уровней производства зерна на одного человека с 75,4% до 79%. Например, для Краснодарского края, где среднегодовой темп прироста объема инвестиций в течение 2000-2010 гг. варьировал в пределах от 7,5% до 10,0%, этот показатель составлял 77,1%. Аналогичная закономерность проявляется и по другим культурам. Это позволяет сделать вывод о том, что устойчивость производства продукции растениеводства в определенной степени зависит от объемов инвестиционных вложений в эту отрасль. В то же время следует отметить, что сформировавшееся снижение устойчивости производства зерна на одного человека, выявленное по четвертой группе где темп прироста объема инвестиций превышал 10%, (Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская республика), указывает на высокий уровень капитализации и низкую отдачу инвестиционных вложений.

Определенная закономерность проявляется и по другим видам сельскохозяйственных культур, а также при производстве продукции животноводства: мяса, молока, яиц. Как видно из материалов таблицы 5, устойчивость их производства была более высокой в тех субъектах, в которых среднегодовые темпы прироста объема инвестиций были выше.

Таблица 5 –

Устойчивость производства продукции животноводства на одного человека в регионах юга России в зависимости от уровня среднегодового темпа прироста инвестиций в основной капитал сельского хозяйства за 2000-2010 гг.

Группировка регионов

по среднегодо-вому темпу прироста объема инвестиций, %

Число регионов

Мясо

Молоко

Яйца


Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %

Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %

Устойчивость уровней, %

Устойчивость роста, %

Устойчивость тенденции, %


менее 5,0

2

78,9

81,4

20,0

94,3

23,2

0,45

93,4

18,9

0,91


от 5,0 до 7,5

3

83,1

82,8

20,0

88,4

43,3

9,8

87,6

22,3

6,7


от 7,5 до 10,0

4

84,9

83,9

20,0

86,8

51,5

18,3

73,6

57,9

13,1


от 10,0 и более

2

84,9

86,8

20,0

67,2

90,1

20,1

57,2

-74,6

-20,0


Итого по регионам юга России

11

81,0

99,5

20,0

90,5

86,8

20,0

93,5

79,6

20,0


Всего по РФ

83,6

96,5

20,0

95,3

-13,2

-6,9

93,9

93,3

20,0


Очевидно, что устойчивость развития сельского хозяйства во многом обусловливается экономическим потенциалом сельскохозяйственных предприятий и его инновационно-инвестиционным обеспечением. Важным элементом определения достижения наиболее эффективного формирования, функционирования и развития производственной базы отрасли с учетом многообразия региональных условий производства и индивидуального ресурсного потенциала товаропроизводителей является оптимизация размещения и структуры сельскохозяйственного производства по критерию максимальной прибыли при разных сценариях инвестиций в инновации: формирования, пополнения или модернизации технико-технологической базы. Методически эта проблема была решена с помощью разработанной экономико-математической модели линейного программирования, формализованное описание которой представлено следующей системой ограничений и балансовых уравнений:

1. Основные ограничения являются величиной известной, в то же время они могут изменяться в зависимости от сценария развития отрасли:

    1. По земельным ресурсам: , (1)

1.2. По трудовым ресурсам: , (2)

1.3. По энергоресурсам: (3)

    1. По материально-денежным затратам:

, (4)

1.5. По кормовым ресурсам: , (5)

  1. Дополнительные ограничения:

2.1. По реализации продукции: , (6)

2.2. По устойчивости производства: , (7)

2.3. По координации различных видов деятельности:

а) рекомендуемая координация между величиной посевов отдельных видов или групп культур: , (8)

б) рекомендуемая координация между половозрастными группами скота (птицы) или по структуре стада: , (9)

2.4. По величине оборотных средств: (10)

2.5. По уровню инвестиционно-финансовой устойчивости:

(11)

2.6. По расчету значений стоимостных показателей:

,

(12)

2.7. Условие неотрицательности переменных: (13)

В качестве критерия оптимизации предлагается использовать показатель максимума прибыли:

(14)

В модели приняты следующие обозначения: aij – потребность в i–м виде земельных угодий в расчете на единицу j–го вида деятельности растениеводства; Bi – объем ресурса j–го вида земельных угодий; N – множество видов; t- индекс периода использования трудовых ресурсов; T- множество периодов; - норма затрат труда в расчете на единицу j-го вида деятельности в t-м периоде; J2 – множество, элемент которого трудовые ресурсы; J- множество видов деятельности растениеводства и животноводства; - наличие трудовых ресурсов в t- м периоде; - количество привлеченных трудовых ресурсов в t-м периоде; J3 – множество видов энергомощностей; - объем дополнительных энергоресурсов; aij, ais – коэффициенты затрат материально-денежных средств на производство и реализацию продукции в расчете на единицу j-го вида деятельности (aij) и единицу покупного корма (аis); Xi- переменная по общему объему материально-денежных затрат; J4 – множество взаимосвязей по материально-денежным средствам для обеспечения производственного процесса; Uhj-выход кормовых единиц по кормам h-й группы в расчете на единицу j-го вида деятельности растениеводства; Uhs- содержание кормовых единиц в единице S-го корма h-й группы; ahj- минимальная норма расхода кормов h-й на одну среднегодовую голову j-го вида животных, ц корм. ед.; ahj, xj – минимальная потребность в кормах h-й группы всего поголовья j-го вида животных, ц корм. ед.; xhj- добавка кормов h-й группы к минимальной потребности в них j-го вида животных, ц корм. ед.; - общая потребность в кормах h-й группы поголовья j-го вида животных, а - всех видов животных; e- индекс вида товарной продукции; E- множество видов товарной продукции; - подмножество видов деятельности растениеводства и животноводства, продукция которых имеет товарное значение; Uej- выход товарной продукции e-го вида в расчете на единицу j-го вида деятельности растениеводства или животноводства, ц; - общий выход товарной продукции e-го вида по j-му виду деятельности, ц; Qe- объем реализации продукции e-го вида в среднем за анализируемый период; Кy- индекс устойчивости уровней определенного вида продукции; Y- множество видов производимой продукции; dj- удельный вес вида продукции в общем объеме товарной продукции; хj- объем вида деятельности; - коэффициент устойчивости уровней по тренду; k- индекс стоимостного показателя; Rkj- выход продукции в расчете на единицу j-го вида деятельности; K- множество стоимостных показателей; Xk- переменная по общему значению k-го стоимостного показателя; oj- величина оборотных средств на производство товарной продукции в расчете на 1 га (гол.) j-й сельскохозяйственной культуры (группы скота); - величина оборотных средств; МК - излишек общей величины основных источников средств для обеспечения производственного процесса и инновационного развития; МС – величина собственных оборотных средств для формирования запасов и затрат; КД – долгосрочные кредиты и заемные средства; КК – краткосрочные кредиты и заемные средства; - затраты, необходимые на освоение инноваций и инновационное развитие.

Предложенный метод моделирования позволяет решить вопросы повышения динамичности функционирования аграрного сектора на основе балансовой увязки производственного потенциала, результативности его использования и инновационно-инвестиционного обеспечения. Наилучший вариант развития аграрного сектора при разных сценариях использования инновационных технологий определяется путем сравнения оптимального решения со средними фактическими данными за исследуемый период, предшествовавших периоду разработки модели.

Применение разработанных методических положений было реализовано на примере отдельных регионов юга России. Так, для сельскохозяйственных предприятий Карачаево-Черкесской республики, расположенных в трех сельскохозяйственных зонах, аргументировано, что усиление зональной специализации на основе улучшения размещения основных отраслей обеспечивает увеличение устойчивости выращивания зерна на 0,5 процентных пункта, подсолнечника – на 3,5 п.п., сахарной свеклы – на 1,3 п.п., овощей – на 8,3, картофеля – на 2,7 п.п., мяса и молока – на 2,2 и 1,1 п.п.

Полученные результаты на уровне Ставропольского края подтвердили, что за счет освоения научно обоснованной системы ведения агропромышленного производства и оптимизации сочетания отраслей сельского хозяйства обеспечивается не только повышение устойчивости, но и увеличение реализации основных видов сельскохозяйственной продукции. Так, объемы товарного зерна увеличатся на 4,3%, картофеля – более чем в 1,3 раза, сахарной свеклы – на 6,2%, шерсти – на 3,8%, молока – на 6,6%, мяса говядины, свинины и баранины – соответственно на 3,9, 2,6 и 1,5%. При этом эффективность ведения сельскохозяйственного производства в целом по краю может возрасти на 4,4 процентных пункта.

Аналогичные выводы были сделаны и по Краснодарскому краю с учетом многообразия региональных условий производства, ресурсных возможностей и инновационно-инвестиционного обеспечения, что свидетельствует об экономической целесообразности использования полученных вариантов оптимизационного моделирования размещения аграрного производства, обеспечивающих рост устойчивости. Однако их комплексное освоение невозможно без гибкой системы государственного регулирования, предусматривающей совокупность взаимосвязанных административных, правовых и экономических механизмов, формы, методы и инструменты которых могут принимать широкую разновидность (рис. 5). Представленная система инструментов и методов, как на рынке продукции, факторов производства, так и инновационных технологий, позволяет не только учитывать возможные противоречия между общими целями, но и оценивать темпы движения и последовательность их достижения на основе гибкого, быстрого и адекватного реагирования на изменение внешних и внутренних условий.

Одним из приоритетных направлений обеспечения устойчивости аграрного сектора является повышение эффективности механизмов прямой государственной поддержки предприятий АПК. На рисунке 6 представлены сценарии воздействия бюджетной поддержки на результаты функционирования сельскохозяйственных предприятий, которые позволяют раскрыть причинно-следственные связи между возможной эскалацией новых затрат бюджетных средств при неэффективной поддержке товаропроизводителя.

В Краснодарском крае одной из форм прямой государственной поддержки является прямое льготное кредитование предприятий АПК из средств федерального и регионального бюджетов, а также прямое субсидирование целевых продовольственных программ и процентных ставок по коммерческим кредитам. Проведенные исследования свидетельствуют, что в течение 2005-2010 гг. субсидии на возмещение части процентной ставки по краткосрочным кредитам из федерального бюджета выросли почти в пять раз (с 264,62 млн. руб. до 1045,1 млн. руб.); затраты на уплату процентов по инвестиционным кредитам – с 91,52 млн. руб. до 1418,8 млн. руб. (на уровне краевого бюджета государственная поддержка по этим направлениям составила соответственно 119,5 млн. руб. и 208,7 млн. руб.).

Для совокупной оценки степени участия государства в аграрной экономике и его влияния на устойчивость развития отрасли в работе построена модель зависимости между изменением финансовых результатов отрасли и среднегодовыми абсолютными приростами государственной поддержки АПК из федерального и краевого бюджетов:

У1 = 44,7004+1,3568х (R = 0,842; D = 0,708)

(15)

где У1 – коэффициент устойчивости рентабельности финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций Краснодарского края, (%);

Рисунок 5 – Формы, методы и инструменты государственного регулирования сельского хозяйства и производства продовольствия

Рисунок 6 – Возможные сценарии воздействия бюджетной поддержки на функционирование сельскохозяйственной организации

У2 = 42,2794+1,1139х (R = 0,873; D = 0,762)

(16)

У2 – коэффициент устойчивости прибыли на 1 га сельхозугодий на уровне сельскохозяйственных организаций Краснодарского края;

х – среднегодовой абсолютный прирост государственной поддержки АПК из федерального и краевого бюджетов в расчете на 1 га сельхозугодий (руб.); R, D – коэффициенты множественной корреляции и детерминации.

Коэффициент детерминации позволил установить, что колеблемость экономического роста более чем на 80% определяется вариацией исследуемого фактора, что потребовало пристального изучения объемов распределения средств государственной поддержки организаций АПК. Для установления величины финансовых ресурсов, направляемых из федерального и регионального бюджетов в виде поддержки регионов и конкретных товаропроизводителей отрасли, предлагаем математическую модель следующего вида:

(17)

где Si – квота, выделяемая региону или товаропроизводителю (предприятию АПК) из общего объема средств федерального или регионального бюджета по конкретному виду господдержки, руб.; S – общий объем средств, предусмотренный в бюджете, на поддержку аграрного сектора экономики, руб.; ki – коэффициенты, соответствующие значимости учитываемого фактора, ; Хij – удельный вес i-го субъекта в общероссийском (региональном) объеме j-го фактора, .

В качестве целевых факторов распределения финансовых ресурсов предлагается использовать как общие, так и частные показатели (рисунок 7). На основе применения корреляционно-регрессионного анализа и определения значений весовых коэффициентов, было получено выражение экономико-математической модели, позволяющее устанавливать объем субсидий из Федерального бюджета для поддержки устойчивого развития аграрного сектора Краснодарского края следующего вида:

(18)



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 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.