Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 11
1.1 Роль и место прогнозирования в системе управления сельскохозяйственным производством 11
1.2 Закономерности общественного развития как основа научного прогнозирования и планирования 20
1.2.1 Циклически-волновой подход 22
1.2.2 Генетический подход 25
1.2.3 Применение фрактального анализа к управлению и прогнозированию экономических систем 27
1.3 Основные методы прогнозирования 31
1.4 Обзор современных направлений прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур 38
ГЛАВА II. ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ 46
2.1 Нормативный подход к прогнозированию урожая .46
2.2 Дескриптивный подход к прогнозированию урожая и урожайности 56
2.3 Факторный анализ урожайности сельскохозяйственных культур .64
2.3.1 Солнечная активность (числа Вольфа) 64
2.3.2 Удобрения 70
2.3.3 Атмосферные осадки 73
2.3.4 Многофакторный регрессионный анализ 75
2.4 Анализ временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур 83
2.4.1 Показатели динамики урожайности 83
2.4.2 Ретроспективный анализ факторов формирования урожая 89
2.4.3 Изучение основной тенденции в динамике урожайности сельскохозяйственных культур 95
2.4.4 Изучение циклических свойств динамики урожайности зерновых культур 98
2.4.5 Временные ряды урожайности зерновых культур как отражение фрактальных свойств сельскохозяйственного производства 105
ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗОВ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР НА ОСНОВЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИОННЫХ ПРИЕМОВ 111
3.1 Оценка предпочтительности методов прогнозирования урожайности зерновых культур „111
3.2 Теоретическое обоснование предлагаемого алгоритма построения прогноза .118
3.3 Условия и порядок проведения эксперимента 123
3.4 Результаты проведенных экспериментов 134
ГЛАВА IV. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В ПЛАНИРОВАНИИ И УПРАВЛЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ 142
4.1. Возможности применения прогноза урожайности зерновых культур в сельскохозяйственных организациях 142
4.2 Математическая запись модели 143
4.2.1 Система переменных 143
4.2.2 Система ограничений 144
4.2.3 Математическая запись экономико-математической модели 145
4.3 Результаты вариантного расчета моделей оптимизации производственной структуры 148
4.3.1 Результаты вариантного расчета модели оптимизации производственной структуры колхоза «Борец» Раменского района Московской области 148
4.3.2. Результаты вариантного расчета модели оптимизации производственной структуры ЗЛО «Красная Заря» Ступинского района Московской области 150
ВЫВОДЫ 155
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 158
ПРИЛОЖЕНИЯ 1
- Роль и место прогнозирования в системе управления сельскохозяйственным производством
- Нормативный подход к прогнозированию урожая
- Оценка предпочтительности методов прогнозирования урожайности зерновых культур
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Обеспечение продовольственной
безопасности страны во все времена было стратегической задачей,
обеспечивающей независимость государства. В условиях рыночных отношений
и самостоятельности хозяйствующих субъектов вопрос предвидения объемов
производства продовольствия приобретает еще большую актуальность. Среди
множества показателей, описывающих деятельность сельскохозяйственных
организаций, особого внимания заслуживает урожайность
сельскохозяйственных культур. Это комплексный показатель. С одной стороны, он является исходной информацией для построения планов, прогнозов и принятия управленческих решений, с другой стороны, - это один из основных результирующих показателей сельскохозяйственного производства. Урожайность сельскохозяйственных культур является показателем очень сложным с точки зрения предвидения, поскольку формирование урожая связано не только с действием производственных факторов, но также погодных условий и биологических систем. Особую значимость на наш взгляд имеет построение прогноза урожайности на среднесрочную перспективу (до 3 лет).
Получение достоверного прогноза урожая позволит корректно решать вопросы формирования резервных фондов продовольствия, наличия необходимых мощностей для хранения полученного урожая, строить адекватную и эффективную политику внешней торговли.
Кроме того, заблаговременный прогноз урожайности
сельскохозяйственных культур является основой для своевременной и эффективной корректировки структуры сельскохозяйственного производства, его размещения и перераспределения ресурсов.
На исследование оказала существенное влияние низкая доступность статистического материала. Среди исследованных временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур большая доля приходится на зерновые культуры. По другим сельскохозяйственным культурам объем
исследований не позволяет сделать объективные выводы. В связи с этим тема диссретационной работы была ограничена зерновыми культурами.
Состояние изученности вопроса. Вопрос предвидения урожайности сельскохозяйственных культур в целом и зерновых в частности на среднесрочную перспективу относится к числу наименее разработанных в экономике аграрного сектора.
В разработку вопроса предвидения урожайности сельскохозяйственных культур внесли существенный вклад труды таких ученых как Н.Д. Кондратьев, В.М. Обухов, Н.А. Челинцев, Н. Четвериков, Е.М. Четыркин, С.С. Сергеев, С.Г. Струмилин, М.М. Юзбашев, В.Г. Сиротенко, В.А. Михельсон, A.M. Гатаулин, А.П. Зинченко, М.К. Каюмов, В.М. Пасов, Л.М. Перекальская, А Н. Полевой, М.И. Розанов и другие.
Вместе с тем, до последнего времени вопрос среднесрочного и долгосрочного прогнозирования урожайности сельскохозяйственным культур как особой экономической проблемы не был выделен в самостоятельное научное направление. Это связано не только с трудоемкостью экспериментальных исследований, но и с неразработанностью ряда методологических вопросов. Среди них можно назвать следующие:
недостаточно четко определено место прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в вопросе повышения устойчивости сельскохозяйственного производства;
отсутствует научное обоснование надежности прогнозов урожайности сельскохозяйственных культур на среднесрочный период на основе данных прошлых лет;
- не определен четкий порядок построения прогноза урожайности
сельскохозяйственных культур по основным методам прогнозирования
(моделирование, включая регрессионные модели, и экстраполяция).
Актуальность вышеуказанных проблем, их недостаточная изученность и большая практическая значимость определили цель и задачи диссертационного исследования.
Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка и совершенствование методических приемов построения прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочный период. Поставленная цель определила следующие задачи:
- определить место прогнозирования в системе управления и
планирования сельскохозяйственного производства;
обосновать роль прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в сценарном планировании и управлении сельскохозяйственным производством;
определить перспективные направления совершенствования системы прогнозного обеспечения сельского хозяйства, оценить преимущества и недостатки основных подходов к прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур, обосновать предпочтительность их применения в различных условиях;
дать научное обоснование характеру динамики урожайности сельскохозяйственных культур в целом и зерновых в частности;
обосновать циклические свойства временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур;
определить характер взаимодействия между основными факторами урожайности сельскохозяйственных культур и результативным признаком;
- предложить наиболее предпочтительный механизм построения
прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочный период;
- провести экспериментальную апробацию теоретически обоснованных
механизмов прогнозирования урожайности зерновых культур;
- уточнить систему показателей для оценки точности моделей
временных рядов и прогнозов урожайности зерновых культур;
- уточнить методику проектирования рациональных производственных структур сельскохозяйственных организаций на основе вероятностных оценок уровней урожайности сельскохозяйственных культур.
Предметом исследования являются методические приемы прогнозирования и их применение к построению обоснованного прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочную перспективу.
В отличие от нормативных, статистических, бухгалтерских и других данных технико-экономические показатели, в целом, и урожайность сельскохозяйственных культур, в частности, не являются жестко детерминированными. Причины этого связаны с тем, что обозначенные показатели связаны с жизнедеятельностью живых организмов, формируются в живой среде под мощным воздействием природно-климатических факторов. Сложность заключается в том, что при одних и тех же условиях производства (определяемых человеком) значения урожайности сельскохозяйственных культур могут весьма широко варьировать. С другой стороны, это крайне важный показатель, который может оказать существенное влияние на принятие управленческих решений как непосредственно, так и опосредованно через решение тех или иных экономико-математических моделей.
Объектом исследования являются временные ряды урожайности сельскохозяйственных культур по ряду хозяйств Раменского и Ступинского районов Московской области (за период 1950 - 2004, 1981 - 2003 гг. соответственно), урожайность некоторых зерновых культур по районам Московской области (за периоды 1955 - 1998 гг. и 1955 - 2005 гг.) и в целом по Московской области (за период 1955 - 2003 гг.), а также данные по урожайности зерновых в России/СССР/России за период 1801 - 2003 годы [128].
Теоретической и методологической основой исследования послужили диалектический метод познания экономических явлений и категорий, теоре-
тические и методологические положения, разработанные отечественными и зарубежными учеными в области экономики, планирования, прогнозирования и управления аграрным производством и всей экономикой в целом. Разнообразие объектов и задач, в рамках проведенного исследования, обусловило необходимость использования различных методов.
Абстрактно-логический, диалектический и монографический методы были использованы при формулировании понятий, раскрытии сущности прогнозирования, определении его роли и места в принятии управленческих решений.
Статистико-экономические методы были использованы при анализе временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур, выявлении и анализе основных характеристик временных рядов.
Методы сравнительного анализа были использованы при оценке предпочтительности различных методов прогнозирования изучаемого показателя.
Расчетно-конструктивный метод и метод анализа и синтеза были использованы при разработке алгоритма построения прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочную перспективу и его экспериментальной апробации. Кроме того, данные методы познания использовались при исследовании проблем управления и управляемости сельскохозяйственного производства в современных условиях.
Метод экономико-математического моделирования был использован при разработке вариантов производственных структур исследуемых хозяйств на основе разработанных прогнозов урожайности зерновых культур.
Метод исторических аналогий был использован для раскрытия «природы» показателя урожайности сельскохозяйственных культур, изучения его динамических характеристик.
Научная новизна диссертации заключается в разработке авторского алгоритма построения прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочную
перспективу и на этой основе уточнения методики обоснования рациональных производственных структур сельскохозяйственных организаций. Предложенный прием построения прогаоза основан на анализе взаимосвязанных уровней исходного временного ряда, их экстраполяции и дальнейшем синтезе в единую систему, что позволяет учесть не только направление развития динамики урожайности, но и ее циклические свойства. Научная новизна также присутствует в следующих результатах:
уточнены место и роль прогнозирования в системе планирования и управления сельскохозяйственным производством;
определены предпочтительные условия применения различных подходов к прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от уровня принятия управленческого решения;
уточнена методика анализа временных рядов урожайности, включая исследование основной тенденции и циклов;
выявлен динамический характер корреляционных связей между факторными признаками и урожайностью зерновых культур, обоснованы параметры отбора факторных признаков для построения регрессионных моделей;
- уточнена система показателей для оценки адекватности
экстраполяционных моделей временных рядов и оценки точности прогноза.
Практическая значимость работы заключается в следующем:
разработан и апробирован механизм построения прогноза урожайности зерновых культур на среднесрочный период. Предлагаемый алгоритм отличается простой реализацией (доступна реализация в Excel), не требует специального программного и аппаратного обеспечения, является универсальным с точки зрения его использования на различных уровнях разработки прогнозов, планов и принятия управленческих решений (хозяйство, район, регион, государство);
рассмотрены вопросы практического применения прогнозов урожайности зерновых культур в планировании и управлении
сельскохозяйственным производством;
- глубокая и подробная проработка методической базы построения статистических моделей позволяет использовать выработанную схему построения модели временных рядов, оценки ее адекватности и точности построения прогноза в учебных целях на кафедре прогнозирования и планирования АПК и в учебных курсах, связанных с анализом и прогнозированием временных рядов.
Достоверность полученных результатов. С целью обеспечения достоверности выводов и результатов исследований было проанализировано 60 временных рядов урожайности различных сельскохозяйственных культур на различных уровнях хозяйствования- от сельскохозяйственной организации до государства в целом. По 25 рядам урожайности зерновых культур в общей сложности было рассчитано 104 модели экстраполяционных прогнозов. Временные ряды имели различную продолжительность и различный конечный период. Единообразие закономерностей выявленных на таких различных временных рядах свидетельствует о достоверности полученных результатов.
Роль и место прогнозирования в системе управления сельскохозяйственным производством
Формирование рыночных механизмов в России в последнее время связано с целым рядом трудностей. Меняются организационные формы функционирования предприятий различных отраслей, усложняются экономические и социальные связи и отношения. Поэтому в управленческой деятельности упор приходится делать не на стандартные решения, а на способность достаточно оперативно и эффективно изменять хозяйственную ситуацию и искать подход, являющийся оптимальным в конкретных условиях.
Основой для такого подхода в принятии управленческих решений является экономическое прогнозирование, призванное выявить общие перспективы, тенденции организационно-структурного развития, обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ. При этом важно суметь выявить всю совокупность факторов и причин, определяющих функционирование и развитие исследуемой хозяйственной структуры.
Прогнозирование по своей сути является предвидением будущего. Поскольку все участники экономического пространства действуют в условиях неопределенности, обоснованное суждение о возможных путях развития экономической ситуации в будущем крайне важно для их выживания. Особую актуальность эти вопросы приобретают в условиях многоукладное экономики и развития рыночных механизмов.
В условиях социально-экономических преобразований, свойственных переходной и постпереходной экономике, значительно усложняется процесс управления хозяйственными структурами. Это связано как с расширением их прав и обязанностей, так и с необходимостью более гибкой адаптации к окружающей среде. Возникают новые цели и задачи, изменяются формы собственности предприятий, налаживаются новые хозяйственные связи, формируются рыночные механизмы управления. Все появляющиеся в связи с этим проблемы невозможно решить без профессионального менеджмента.
Особую роль в современном управлении играет стратегическое управление, включающее:
выработку главной цели бизнеса;
прогнозирование как предвидение результатов развития, происходящего под воздействием существующих факторов;
перспективное планирование.
Органической частью планирования является составление прогнозов, определяющих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей средой. Вся плановая и практическая работа в организации связана с необходимостью прогнозирования. Каждый менеджер и специалист по планированию должен владеть основными навыками и технологией прикладного прогнозирования.
Зарождение современной теории прогнозирования и планирования относится к началу 20-х годов XX века. До этого в большинстве стран делались попытки использовать в планировании прогнозную, или «генетическую», концепцию, основоположниками которой в нашей стране можно считать экономистов-аграрников Н.Д. Кондратьева, В.А. Базарова, В.Г. Громана и других. Сущность их теории заключалась в отождествлении плана и прогноза, но при этом следует отметить, что в те годы методология прогнозирования только формировалась и была далеко не совершенна. Сейчас можно утверждать, что Н.Д. Кондратьев был первым теоретиком концепции «план-прогноз», которая в настоящее время нашла применение во многих странах в виде одной из сторон индикативного планирования. В период зарождения теории прогнозирования и планирования в России предпочтение было отдано другой концепции - телеологической, сущность которой сводится к главенству директивного принципа в построении планов.
В этом случае выбирается основная цель планирования и проводится ее обоснование.
В современных условиях генетическую и телеологическую теории следует рассматривать не в жестком противопоставлении, а как взаимосвязанные и взаимообусловленные составляющие единого координационного прогнозно-программного планирования.
Важность построения обоснованных прогнозов признана на государственном уровне и отражена в Федеральном законе «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20.07.1995 г. № 15-ФЗ (с изменениями от 08.09.2000 года).
Нормативный подход к прогнозированию урожая
Нормативный подход базируется на физико-статистических моделях. Здесь используется балансовый метод, регрессионные и имитационные модели. При этом процесс формирования урожая рассматривается как сложная совокупность ряда физиологических процессов, интенсивность которых определяется биологическими особенностями растений, факторами внешней среды, взаимосвязью между самими процессами. Динамические модели формирования урожая. Прикладные динамические модели продуктивности сельскохозяйственных культур описывают процессы фотосинтеза, дыхания, роста и содержат соответственно три биологических блока- фотосинтеза, дыхания и роста, а также блок преобразования исходной агрометеорологической информации. Принципиальная схема прикладной динамической модели формирования урожая сельскохозяйственных культур представлена на рисунке 2.1. где Ф07 - интенсивность фотосинтеза при оптимальных условиях тепло- и влагообеспеченности в реальных условиях освещенности, мг СОг/(дм2 ч); к - интенсивность фотосинтеза при световом насыщении и нормальной концентрации С02; b - начальный наклон световой кривой фотосинтеза; I - интенсивность фотосинтетической активной радиации (ФАР) внутри посева; J - номер шага расчетного периода. В онтогенезе фотосинтетическая активность листа определяется его возрастом и напряженностью водно-теплового режима. Для расчета фотосинтеза в онтогенезе в реальных условиях среды, отличных от оптимальных, используется выражение: интенсивность фотосинтеза в реальных условиях; - онтогенетическая кривая фотосинтеза; функции воздействия факторов внешней среды (средней за светлое время суток температуры воздуха и влажности), представляющие собой одновершинные кривые. Данные функции нормированы и изменяются от 0 до 1. Суммарный фотосинтез посева за светлое время суток можно рассчитать по формуле: дневной фотосинтез посева на единицу площади; є = 0,68 - коэффициент эффективности фотосинтеза; L - площадь листовой поверхности; - длина дня. Блок дыхания. В отличие от процесса фотосинтеза способностью к дыхательному газообмену обладают все органы растения. Затраты на дыхание подразделяются на дыхание, связанное с поддержанием структурной организации тканей, и на дыхание, связанное с передвижением веществ, фотосинтезом и созданием новых структурных единиц. где R - затраты на дыхание; а1{ - онтогенетическая кривая дыхания; Сі - коэффициент, характеризующий затраты на поддержание структуры; М - сухая биомасса посева; Сг - коэффициент, характеризующий затраты, связанные с передвижением веществ, фотосинтезом и созданием новых структурных единиц. Блок роста. Прирост биомассы посева определяется разностью между суммарным фотосинтезом посева и затратами на дыхание. Факторные модели формирования урожая. Говоря о моделировании таких показателей как урожай и урожайность, большой интерес представляет построение моделей формирования урожая, отражающих зависимость результативного признака от факторных признаков. Подобная модель должна включать в себя зависимости урожайности от природных и агротехнических факторов. К природным факторам следует отнести особенности почв, рельефа, размещения сельскохозяйственных угодий, метеорологические условия и другие факторы. К агротехническим факторам - периодичность и качество обработки почв, нормы внесения удобрения, степень засоренности и зараженности посевов, характеристики применяемых севооборотов и т.д. Построение такой модели - глобальная задача, требующая установления количественных зависимостей между результативным и факторными признаками. В целях ее реализации пофебуется проведение множества опытов в течение ряда лет, так как необходимо выявить и формализовать зависимости интенсивности биологических процессов, протекающих на различных стадиях развития растения от факторных признаков. Чтобы получить объективные зависимости, потребуется изучение влияния, как каждого отдельного фактора, так и возможных комбинаций факторов, что потребует нескольких лет опытно-исследовательских работ.
Оценка предпочтительности методов прогнозирования урожайности зерновых культур
Во второй главе мы рассмотрели такие методы прогнозирования как моделирование и экстраполяция. Проведенный анализ позволяет сделать определенные выводы о предпочтительности применения тех или иных методов прогнозирования на различных уровнях хозяйствования.
Говоря о прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур на уровне конкретного хозяйствующего субъекта, необходимо, прежде всего, отметить значимость методов моделирования. На данном уровне эти методы позволяют в полной мере учесть конкретные условия производства: природно-климатические особенности, уровень развития производительных сил, обеспеченность ресурсами, применяемые технологии возделывания сельскохозяйственных культур, сортовой материал. Такие модели прогнозирования дают возможность определить эффективность применения новых технологий, сортов, техники и других усовершенствований агротехнических условий производства.
Дополнительные преимущества прогноза могут обеспечить динамические модели формирования урожая, которые позволяют многократно строить уточняющие прогнозы на протяжении всего периода вегетации с целью определения целесообразности принятия дополнительных мер по сохранению урожая, либо о необходимости развития иных направлений сельскохозяйственного или вспомогательного производства для минимизации убытков в случае негативного прогноза.
С другой стороны, построение таких моделей прогноза сопряжено с рядом трудностей: требуется наличие квалифицированных кадров, соответствующих аппаратных и программных средств, что может быть обеспечено только в крупных хозяйствах.
Использование методов моделирования на других уровнях хозяйствования, таких как район, область, округ и т.д. связано с потерей точности прогноза. Как только в модель попадают более одного хозяйствующего субъекта, сразу возникают различия и в уровне развития производительных сил, и в уровне квалификации персонала, и, как следствие, применение различных систем ведения хозяйства, различных технологий возделывания сельскохозяйственных культур. При дальнейшем укрупнении модели возникнут различия в природно-климатических условиях. Все это негативно отразиться на точности прогноза. Кроме того, использование методов моделирования требует большой информационной базы. Собрать такую информацию по всем хозяйствующим субъектам региона задача весьма сложная.
Нельзя оставить без внимания и фактор мотивации для построения таких сложных моделей. Если конкретный хозяйствующий субъект обладает такой мотивацией, пытаясь предвидеть результат своей деятельности с целью обеспечения выживания производства в сложных экономических условиях и максимизации получаемого дохода, то чиновник - нет.
Методы прогнозной экстраполяции с точки зрения возможности применения на различных уровнях хозяйствования обладают большей универсальностью. Эта группа методов отличается меньшей трудоемкостью, что делает ее более доступной в практическом применении. Еще одним преимуществом является отсутствие необходимости в расчете большого количества входных параметров для построения прогноза. Информационной базой для построения прогноза служат наблюдения значений изучаемого показателя в длительной динамике при условии обеспечения сопоставимости наблюдений. Кроме того, применение методов прогнозной экстраполяции позволяет строить прогноз на несколько периодов вперед. Это является весьма существенным преимуществом при построении прогнозов на уровне регионов, так как позволяет рассмотреть различные варианты развития отрасли региона, по крайней мере, на среднесрочную перспективу.
Несколько подробнее хотелось бы остановиться на возможности применения конкретных методов прогнозной экстраполяции.
Среди множества экстраполяционных приемов прогнозирования наиболее распространены аналитическое выравнивание временных рядов на основе различных функций, методы экспоненциального сглаживания, использование циклически-волновых свойств объекта для прогнозирования динамики развития. Рассмотрим некоторые из них.
Аналитическое выравнивание предполагает выделение основной тенденции в динамическом ряду и распространение полученных зависимостей на будущее. Проблема использования данного метода для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур состоит в том, что исследование временных рядов урожайности на предмет наличия основной тенденции дает отрицательные результаты.
Результаты проведенных исследований позволяют сделать вывод об отсутствии во временных рядах урожайности сельскохозяйственных культур четко выраженной тенденции, в связи с чем, применение аналитического выравнивания для прогнозирования изучаемого показателя является некорректным.
