Содержание к диссертации
Введение
1. Региональный продовольственный рынок и его статистическое измерение 8
1.1. Методологические основы экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования рынка 8
1.2. Государственное регулирование регионального продовольственного рынка на основе статистического мониторинга 31
2. Экономико-статистический анализ продовольственного рынка Приморского края 48
2.1. Производство и переработка продовольствия в Приморском крае 48
2.2. Торговля продовольственными товарами и роль импорта и конкуренции в формировании и развитии продовольственного рынка Приморского края 80
2.3. Уровень жизни и потребления продуктов питания населением Приморского края 94
2.4. Экономико-статистический анализ и прогнозирование ситуации на продовольственном рынке Приморского края 105
3. Рекомендации по формированию рациональных рыночных отношений на продовольственном рынке Приморского края 113
3.1. Совершенствование статистического наблюдения, анализа, моделирования и прогнозирования продовольственного рынка 113
3.2. Целевая программа модернизации АПК Приморского края и роль региональной администрации в совершенствовании его управления 122
3.3. Основные направления совершенствования структуры организаций АПК Приморского края 135
Заключение 146
Список использованных источников 150
Приложения 171
- Методологические основы экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования рынка
- Производство и переработка продовольствия в Приморском крае
- Совершенствование статистического наблюдения, анализа, моделирования и прогнозирования продовольственного рынка
Введение к работе
Методы статистического наблюдения социально-экономического развития административно-территориального образования являются главным, а порой и единственным средством оценки эффективности протекающих на его территории экономических явлений и процессов. В настоящее время основной способ адекватного анализа текущей экономической ситуации - это статистический мониторинг, который позволяет оперативно контролировать экономический "пульс" и, при выявлении неравномерностей развития экономической ситуации, принимать соответствующие меры по их исправлению. При этом применяются различные методы статистического наблюдения, обработки информации, анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования. На основании полученных результатов разрабатываются перспективные варианты развития предприятий, организаций, отраслей экономики, регионов и т.д., принимаются управленческие решения.
Важнейший раздел статистики - это статистика продовольственного рынка, который является важнейшим сегментом потребительского рынка. Его функционирование тесно связано с решением множества проблем. Во-первых, возможности удовлетворять потребности людей в продовольствии зависят от развития производственной базы отраслей, производящих продукты питания, и, прежде всего, от развития аграрного сектора экономики. Во-вторых, на состояние продовольственного рынка оказывают влияние перерабатывающая, пищевая промышленность и торговая сеть. В-третьих, реальный уровень удовлетворения потребностей населения в продовольствии напрямую определяется уровнем доходов населения. В-четвертых, продовольственный рынок находится под непрерывным воздействием условий внешней среды. Эти особенности надо учитывать при совершенствовании системы статистического наблюдения и анализа функционирования продовольственного рынка.
Чрезвычайно усложнившиеся взаимодействия в экономике в условиях рыночных реформ, в том числе и на продовольственном рынке, требуют совершенствования статистического наблюдения, методов обработки информации для предоставления соответствующих рекомендаций органам управления. Далеко не всегда практические работники используют современные информационные технологии в сборе, передаче, обработке информации, ее анализе, что снижает качество статистического обеспечения управленческих решений. Эта проблема не нашла должного освещения в научной литературе.
Чрезвычайно сложный причинно-следственный комплекс функционирования продовольственного рынка в период реформ и кризисного состояния экономики страны вызывает необходимость привлечения для исследований адекватных экономико-статистических методов измерения связей и зависимостей. Возрастает потребность органов управления регионов в качественном анализе, прогнозировании, моделировании конъюнктуры продовольственного рынка.
На наш взгляд, в настоящий момент недостаточно разработаны методы статистического анализа рыночной конъюнктуры и методика регулирования рынка продовольственных товаров, особенно на уровне территориально-административных образований, система экономико-статистического анализа и моделирования этой важнейшей отрасли экономики. Изложенное выше свидетельствует об актуальности данного исследования.
Актуальность данной проблемы предопределила выбор темы диссертационного исследования.
Цель диссертационного исследования - разработать концептуальные основы статистического мониторинга и на основе статистического анализа выявить возможные формы и методы регулирования продовольственного рынка на уровне субъекта Федерации, предложить комплекс мер, направленных на развитие и эффективное функционирование продовольственного рынка.
Исходя из цели диссертационного исследования, определены и решены следующие задачи.
рассмотрены методологические основы экономико-статистического анализа, моделирования, прогнозирования продовольственного рынка;
изучены механизмы государственного регулирования продовольственного рынка с использованием статистического мониторинга;
на основе предложенных методологических подходов проведен статистический анализ состояния продовольственного рынка Приморского края, выявлены основные тенденции в его развитии, проблемы, причинно-следственные зависимости;
предложены экономико-статистические модели для анализа тенденций, связей и зависимостей функционирования продовольственного рынка;
рекомендованы основные направления совершенствования статистического наблюдения, анализа, моделирования, прогнозирования продовольственного рынка;
даны предложения по формированию комплекса мер, направленных на развитие и эффективное функционирование продовольственного рынка Приморского края.
Предметом исследования является экономико-статистическое моделирование продовольственного рынка и его управление путём эффективного использования возможных форм и методов регулирования в условиях ограниченных возможностей региональной администрации.
В качестве объекта исследования определена экономическая и управленческая деятельность субъектов продовольственного рынка Приморского края.
Содержание работы соответствует области исследования п. 3.8. - "Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран" Паспорта номенклатуры специальностей научных работников ВАК (экономические науки).
Теоретической и методологической основой исследования послужили концепции по вопросам статистического обследования и анализа регионального потребительского и продовольственного рынка, содержащиеся в трудах российских и зарубежных исследователей. Среди российских исследователей по
избранной тематике следует отметить работы МИ. Баканова, АР. Бернвальда, М.З. Головатюка, ЗА. Капелюк, А.А. Кисельникова, Л.К. Корецкой, И.В. Кур-цева, А.П. Латкина, П.А. Минакира, АД. Нестеренко, АС. Новосёлова, П.М. Першукевича, Л.А. Сипко, Ю.Д. Шмидта, Р.И. Шнипера и др. По проблемам экономико-статистического моделирования агропромышленного комплекса (АПК) - A.M. Гатаулина, В.А. Колемаева, О.П. Крастиня, Э.Н. Крылатых, В.В. Милосердова, Ю.А. Новоселова, В.А. Свободина, С.С. Сергеева, М.М. Юзба-шева. Основам агроинформатики посвящены работы В.Н. Елкиной, Н.Г. Заго-руйко и др.
Информационную основу исследования составили нормативно-правовые акты государственных законодательных органов Российской Федерации и Приморского края, а также статистические материалы Госкомстата Российской Федерации и Государственного комитета статистики по Приморскому краю, данные Департамента сельского хозяйства и продовольствия Администрации Приморского края и наблюдения, проведённые автором.
В процессе исследования, обработки и обобщения информации применялись статистические методы анализа, моделирования, прогнозирования и системный подход к анализу возможных форм и методов регулирования регионального продовольственного рынка.
Научная новизна исследования заключается в том, что разработаны научные основы концепции (основные концептуальные положения) статистического мониторинга продовольственного рынка субъекта Федерации на основе интеграции, органического слияния традиционных статистических методов наблюдения и обработки информации с современными информационными технологиями - статистическим моделированием, геоинформационными и экспертными системами, определены основные функциональные задачи и содержание геоинформационных систем как блока статистического мониторинга продовольственного рынка; предложены новые применительно к продовольственному рынку алгоритм и методика построения адаптивно-регрессионных моделей, которые объединяют традиционный регрессионный анализ с многомерной классификацией.
На защиту выносятся:
основы концепции статистического мониторинга продовольственного рынка в современных условиях как сложно организованной экономической системы с множеством связей и зависимостей;
методические подходы к построению адаптивно-регрессионных моделей применительно к продовольственному рынку административно-территориального образования;
предложения по формированию и развитию важнейших сегментов продовольственного рынка;
механизм воздействия региональной администрации на развитие и эффективное функционирование продовольственного рынка, в том числе направления модернизации АПК Приморского края.
Практическая значимость проведённого диссертационного исследования заключается в конкретных рекомендациях по совершенствованию статистического мониторинга и экономико-статистического моделирования продовольственного рынка региона. Рекомендации для стабилизации и развития рынка продовольственных товаров, в том числе модернизации АПК региона, путём активного регулирования со стороны администрации края на основе эффективного статистического мониторинга могут использоваться органами управления.
Методологические основы экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования рынка
Информационно-методологической основой изучения развития социально-экономических процессов и явлений, их измерения, экономико-статистического анализа, моделирования и прогнозирования является система статистических наблюдений и обработки данных, т.е. так называемый статистический мониторинг. Прежде чем, перейти к содержанию понятия "статистический мониторинг", необходимо определить само понятие "мониторинг" применительно к экономическим исследованиям, т.к. от этого будет зависеть характер определения статистического мониторинга.
Как в научной, так и в популярной литературе всё чаще можно встретить понятие "мониторинг", которое в основном связывается с экологическими исследованиями и природоохранной деятельностью. Однако в последнее время этот термин стал использоваться и в области экономических исследований.
Так, например, "Популярный словарь иностранных слов" под редакцией ИВ. Нечаевой двояко определяет мониторинг как "1) постоянное наблюдение за каким-либо процессом с целью выявления его соответствия желаемому результату или первоначальным предположениям; 2) наблюдение, оценка и прогноз состояния окружающей среды в связи с хозяйственной деятельностью человека"/142/.
"Современная энциклопедия" трактует мониторинг как "комплексную систему наблюдений, оценки и прогноза изменений состояния биосферы или её отдельных частей, главным образом под влиянием человеческой деятельности" /214/.
Мониторинг по определению "Экономического словаря" - "это комплекс наблюдений и исследований, определяющих изменения в окружающей среде, вызываемые деятельностью человека" /259/.
Авторы "Большого энциклопедического словаря" считают, что "мониторинг - это наблюдение за состоянием окружающей среды (атмосферы, гидро сферы, почвенно-растительного покрова, а также техногенных систем) с целью её контроля, прогноза и охраны" /25/.
П. Милгром и Дж. Роберте в работе "Экономика, организация менеджмент" определяют мониторинг, как проверку выполнения контрактных обязательств другой стороной /139/.
Т.Н. Агапова считает, что мониторинг - "это информационно аналитическая постоянно действующую систему наблюдений за динамикой казателей, характеризующих безопасность страны" /5, с. 44/. А.П. Киреев рассматривает мониторинг, как систему всестороннего наблюдения с возможностью формулирования и обнародования официальной точки зрения на те или иные проблемы, что является способом создания общественного мнения и оказания тем самым воздействия на экономическую политику /95, с. 279/.
В "Современном экономическом словаре" мониторинг (от латинского monitor - напоминающий, надзирающий) определяется как "непрерывное наблюдение за экономическими объектами, анализ их деятельности как составная часть управления". При этом идея мониторинга заключается в следующем:
1. Отслеживание тенденции изменения величины оценки финансовой устойчивости предприятий различных форм собственности и видов их деятельности в течение длительного времени;
2. Сравнение финансово-экономического состояния предприятия с состоянием отрасли в целом;
3. Выявление особенностей и динамики развития отдельных отраслей экономики отдельного региона и страны в целом /215/.
Таким образом, основная цель мониторинга - информационная. Результатом её должно быть получение информации, устранение той или иной неопределенности или, напротив, выявление недостатка информации. Поэтому естественным образом цель программы мониторинга может быть направлена на:
1. Получение информации, связанной с конкретной проблемой.
2. Представление информации для различных типов аудитории (заинтересованной общественности, администрации предприятия, государственных органов) и её распространение.
На основе поставленной цели следует определить приоритеты - объекты мониторинга и определяемые параметры. Объекты понимаются здесь в самом широком смысле слова - как антропогенные, так и природные.
Производство и переработка продовольствия в Приморском крае
Сельское хозяйство России, в том числе и Приморского края, в 90-е годы не только не получает реальной экономической помощи со стороны государства, но, более того, многие смежные отрасли промышленности, пользуясь монопольным положением, пытаются решать свои финансовые проблемы за счёт него. Это заметно по отношениям производителей и промышленных переработчиков сырья, производителей сельскохозяйственной техники, удобрений, комбинированных кормов, что подтверждается, например, разношаговым ростом индексов цен за 90-е годы на сырьё и промышленную продукцию сельскохозяйственного назначения (табл. 2.1).
При новых соотношениях цен на сельскохозяйственное сырьё и промышленную продукцию аграрного назначения проблема материально-технического снабжения сельского хозяйства за 90-е годы значительно обострилась. Так, поступление тракторов во все хозяйства Приморского края с 1990 г. по 1998 г. сократилось с 991 шт. до 47, то есть в 21 раз за 5-6 лет; грузовых автомобилей - с 1432 до 26 (в 55 раз); тракторных прицепов - с 869 до 8 (в 108,6 раза); зерноуборочных комбайнов - со 172 до 1 и т.д. Поступление минеральных удобрений за последние 10 лет сократилось в 17 раз, только за 1990-1998 гг. - в 13 раз.
Такая же ситуация сложилась и в России в целом. Например, применение минеральных удобрений в 1994 г. сократилось до 12 кг на 1 га пашни, что примерно в 36 раз меньше, чем в Японии, в 28 раз меньше, чем в Китае, Великобритании, Франции, в 18-20 раз меньше, чем в Германии, Италии, в 12 раз меньше, чем в США, - т.е. в странах, производящих якобы более «экологически» чистые продукты.
Повышение плодородия почв - важнейшее условие наращивания производства сельскохозяйственной продукции. Однако из-за ежегодных наводнений и потребительского использования земельных ресурсов плодородие почв резко падает. По оценкам специалистов для прекращения потерь гумуса ежегодное внесение органических удобрений должно составить не менее 6 млн. т., заготовка торфа на удобрение - 1,5 млн. т., а площадь комплексного агрохимического окультуривания почв - 30 тыс. га.
В связи с высокой кислотностью почв объёмы ежегодного известкования должны быть доведены до 70 тыс. га, фосфирования - до 45 тыс. га, а внесение минеральных удобрений должно составлять 130 кг действующего вещества на 1 га посева.
Фактическое же ежегодное внесение удобрений за годы реформ не соответствует рекомендованным нормам. Так внесение минеральных удобрений на один гектар посева сельскохозяйственных культур в сельскохозяйственных предприятиях всех форм собственности (в пересчёте на 100% питательных веществ) уменьшилось почти в 16 раз с 99,9 кг в 1990 г. до 6,3 кг в 2000 г., а внесение органических удобрений уменьшилось в 15,5 раз с 3,1 т. в 1990 г. до 0,2 т. в 2000 г. (рис. 2.1).
Мелиорация земли. Мелиорированные земли в крае занимают 256,3 тыс. га, в том числе 94 тыс. га орошаемые, из них рисовая пашня - 59 тыс. га и 162,3 тыс. га осушенные. На этих площадях выращивается до 35% овощей, картофеля, кормовых культур и весь рис. Однако в последние годы из-за отсутствия финансирования новое строительство, ремонт и реконструкция мелиоративных земель прекратилось.
В результате реорганизации в агропромышленном комплексе Приморья значительная часть сельскохозяйственных угодий заброшена и не используется в сельскохозяйственном производств. В 1998 г. не использовались 148,4 тыс. га сельскохозяйственных угодий, в том числе 110,1 тыс. га пашни, в 2000 г. соответственно 152,4 тыс. га, из них 128,2 тыс. га пашни.
Из общей площади неиспользуемых сельскохозяйственных угодий не используется мелиорированной пашни 40,6 тыс. га, в том числе 15,6 тыс. га осушенной и 25 тыс. га орошаемой.
По состоянию на 1 января 2000 г. из общей площади осушенных сельхозугодий 163,4 тыс. га более 35% (57,9 тыс. га) требуют капитального восстановительного ремонта.
Из 94,2 тыс. га орошаемых сельхозугодий около 40% (37,6 тыс. га) также требуют восстановления.
Кроме этого, в связи с обильными дождями и ежегодными наводнениями сельскохозяйственные угодья края подвергаются значительной водной эррозии, в результате чего ценные пахотные угодья в значительной степени разрушены.
Практически весь мелиорируемый земельный фонд нуждается в ремонте, а для этого по оценке специалистов Дальгипрорис необходимы капитальные вложения на сумму 105 млрд. рублей.
Таким образом, при таком уровне обеспечения сельскохозяйственных производителей техникой и удобрениями в условиях отсутствия реальной финансовой поддержки со стороны государства свёртывание производства неизбежно, что и происходит в течение всех 90-х годов.
Разгосударствление основной массы сельскохозяйственных предприятий, что было объективной необходимостью в начале 90-х годов, послужило осно 51
вой для формирования многоукладной экономики. На смену монополии государственной и близкой к ней коллективно-хозяйственной форм собственности пришло их многообразие.
Реформы на селе были направлены на дробление крупных предприятий, приватизацию земли и имущества, введение частной собственности на все средства производства. Хотя, как показывает практика, само по себе введение частной собственности на землю в сельском хозяйстве автоматически не ведёт к повышению его эффективности.
При этом нарушен ещё один принцип многоукладной экономики - не созданы благоприятные внешние условия для сельскохозяйственных товаропроизводителей. В результате многие хозяйства лишены возможности оплачивать труд работников, у хозяйств нет средств для приобретения техники, удобрений, средств защиты растений.
Совершенствование статистического наблюдения, анализа, моделирования и прогнозирования продовольственного рынка
В практической деятельности часто возникают задачи прогнозирования каких-либо показателей и объективной оценки результатов деятельности предприятий, организаций и т.д. Эти задачи могут быть решены с помощью методов математической статистики на основе отчётной информации.
Однако, на достоверность прогноза значительное влияние оказывает адекватность статистической модели, которая в свою очередь зависит от качества информации исходной совокупности параметров. При этом могут возникать следующие проблемы: не полное включение в модель факторных признаков; недостоверность исходной информации; мультиколлинеарность; излишнее разнообразие объектов, т.е. наличие в исходной совокупности резко отличающихся объектов.
Рассмотрим проблемы сравнительной оценки результатов деятельности экономических субъектов. Традиционная практика сравнительной оценки результатов деятельности каких-либо регионов или предприятий основана на сопоставлении результативных показателей данного объекта со средними показателями по всей совокупности. Можно так же ранжировать все предприятия по величине результативного показателя, и этот ранжированный ряд, якобы, будет выражать занимаемое каждым предприятием место и оценку результатов его деятельности.
Но этот приём допустим только в том случае, если все сравниваемые предприятия находятся в абсолютно одинаковых условиях функционирования, чего не бывает в реальной жизни. Если сравнивать, например, объём товарооборота продовольственного рынка Приморского края и Новосибирской области, то следует учитывать различия в уровне цен, доходов, численности населения и множество других объективных факторов, которые не зависят от усилий работников региона. Эти различия не исчезают и при использовании относительных показателей, отражающих результаты деятельности, а лишь только становятся менее очевидными.
Простейший приём, который позволяет более объективно сопоставить результаты деятельности различных предприятий, заключается в следующем: все предприятия группируют по объективным характеристикам и результаты каждого из них сопоставляют со средними показателями по группе.
Но и в этом случае остаются нерешённые проблемы. Во-первых, сохраняются различия в объективных условиях функционирования объектов, а во-вторых, легко провести классификацию по одной-двум характеристикам, но объективные условия могут быть выражены не двумя, а десятками или сотнями показателей, что делает невозможным традиционную группировку.
Не решает проблемы и кластерный анализ (таксономия), который позволяет провести многомерную классификацию с использованием различных мер расстояний, в т.ч. специальный класс J(s)-метрик - Эвклидову метрику вида:
Сравнительная оценка конкретного объекта со средними показателями по кластеру (таксону), в который он вошёл, корректна лишь в одном случае - если объективные характеристики данного объекта равны или близки к средним по таксону, или, используя терминологию таксономии, близки к центру тяжести таксона. Но это бывает лишь в порядке исключения, а не правила.
Всё сказанное справедливо и в отношении прогнозирования, особенно при использовании пространственных выборок. Понятно, что использовать для прогнозирования, например, товарооборота по Новосибирской области, объективные показатели, выражающие условия функционирования торговых предприятий по Приморскому краю, не логично из-за абсолютно различных масштабов измерения одних и тех же показателей.
Такие же соображения можно высказать при использовании информации, представленной динамическими рядами. Прогнозировать или оценивать результаты в данном прогнозном или отчётном периоде надо с учётом не всего предшествующего периода, а лишь на основе аналогичных ситуаций, выбранных по объективным характеристикам. И в этом случае выбор аналогичных ситуаций не столь очевиден, как это кажется при поверхностном анализе.
По нашему мнению, более корректные результаты сравнительной объективной оценки и прогнозирования можно получить, если для каждого конкретного предприятия, по которому рассчитывают объективные сравнительные или прогнозные характеристики, выбирать объекты-аналоги. При этом обязательным является требование, чтобы характеристики данного объекта всегда были равны или близки центру тяжести таксона. Таксон, подобранный для каждого объекта, будем называть "блуждающим", что вполне соответствует его геометрическому представлению в многомерном признаковом пространстве. Но традиционные процедуры кластерного анализа не позволяют выявить "блуждающие" таксоны. В связи с этим возникает проблема разработки соответствующего алгоритма, сочетающего в себе синтез корреляционно-регрессионного и кластерного анализа.
Для решения подобной задачи рекомендуется использовать адаптивно-регрессионные модели (АР-модели) сравнительной оценки объектов /72, 79, 159/. Объектами оценки могут быть любые хозяйствующие субъекты: предприятия, потребительские общества, фирмы, субъекты Федерации и т.д. В последующем изложении исследуемые объекты будем называть предприятиями.
