Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Организационно-методические основы и показатели эффективности сельскохозяйственного производства 7
1.1. Система статистических показателей эффективности сельскохозяйственного производства 7
1.2. Статистическое исследование и выявление связи между выходом продукции и затратами на её производство 28
1.3. Теоретические подходы к анализу влияния факторов на урожайность и выявление потенциальных возможностей повышения урожайности в отдельных районах 40
Глава 2. Статистический анализ урожайности и эффективности производства зерновых культур 63
2.1. Постановка вопроса о статистических оценках урожайности 63
2.2. Динамические ряды как отражение эволюции урожайности 73
2.3. Статистическая оценка синхронности некоторых закономерностей динамических рядов урожайности 82
Глава 3. Методика оценки эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия 104
3.1. Постановка задачи и формирование её матрицы 104
3.2. Расчет коэффициентов матрицы и обоснование критерия оптимальности 115
3.3. Разработка эффективного варианта плана развития СХП "Курушский" 127
Заключение 143
Литература 148
- Статистическое исследование и выявление связи между выходом продукции и затратами на её производство
- Теоретические подходы к анализу влияния факторов на урожайность и выявление потенциальных возможностей повышения урожайности в отдельных районах
- Статистическая оценка синхронности некоторых закономерностей динамических рядов урожайности
- Разработка эффективного варианта плана развития СХП "Курушский"
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В сельском хозяйстве российских регионов, как и по всей стране, в последние годы произошли крупные изменения, связанные со сменой формы собственности.
Однако, возникновение кооперативов, акционерных обществ, прочих частных предприятий и фермерских хозяйств не снизили остроту проблемы повышения эффективности сельскохозяйственного производства, обусловленную его ролью в обеспечении продовольственной безопасности страны и специфическими условиями деятельности.
Особенно остро проблема повышения эффективности сельскохозяйственного производства, оптимизация управления в сельском хозяйстве, его нацеленности на конечный результат, стоит в республике Дагестан. Это обусловлено тем обстоятельством, что площади земельных угодий, пригодных к использованию, небольшие и, для обеспечения населения продуктами питания, обеспечения занятости населения, здесь ведется многоотраслевое хозяйство.
Существует много факторов, влияющих на изменение показателей эффективности сельскохозяйственного производства. Статистические методы исследования позволяют количественно оценить степень влияния группы факторов на исследуемый признак; определить динамику исследуемого признака на перспективу; выявить целеполагающие показатели и определить набор факторов, оптимизирующих их.
При этом выбор тех или иных статистических методов не может быть однозначно очерчен рамками какого-либо предприятия, отрасли или предмета изучения. Данное исследования является попыткой адаптации известных статистических методов к конкретным задачам управления на примере хозяйств республики Дагестан. Этим и определяется его актуальность.
Степень разработанности проблемы. В разработку организационно-экономических проблем сельского хозяйства внесли значительный вклад Ю.И. Агирбов, М.Д. Агаларханов, Ю.А. Бабаев, Л.Ц. Бадмахалгаев, Н.А. Волкова, В.А. Гоберман, Н.А. Дорофеева, Н.Я. Коваленко, Е.Н. Костерин, В.В. Носов, В.А. Прокофьев, С.С. Сергеев, Н.А. Серова, О.А. Столярова, А.П. Зинченко, М.Л. Лишанский, А.Ф. Шишкин и др.
Изучение ранее выполненных работ показало, что содержащиеся в них научно-методические положения и рекомендации разработаны в основном применительно к той разновидности государственной собственности, которая формировалась в условиях директивной экономики, присущей этому времени экономическим отношениям, организационным структурам и методам управления.
Рыночные отношения, получившие в сельском хозяйстве и в смежных отраслях свое развитие, не позволяют в полной мере использовать ранее предложенные методические подходы к исследованию урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства в настоящее время, в условиях многообразия форм собственности и новых методов управления. В то же время возможные области практического применения и доступность методов глубокого статистического анализа особенно резко возросли в последнее время в связи с бурным ростом парка компьютеров и специализированных пакетов статистических программ.
Дискуссионность и практическая непроработанность многих вопросов, их актуальность и востребованность обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили круг изучаемых вопросов и решаемых задач.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью настоящей диссертации является разработка прикладных статистических исследований урожайности и научное обоснование направлений повышения эффективности сельскохозяйственного производства в условиях развития новых форм и отношений собственности в АПК.
Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
1. Исследована и уточнена система статистических показателей для оценки эффективности сельскохозяйственного производства;
2. Обосновано применение статистических методов для изучения факторов, формирующих урожайность и построена модель, характеризующая это влияние;
3. Определены ожидаемые значения себестоимости центнера зерна в зависимости от предполагаемой урожайности;
4. Произведена статистическая оценка динамики изменения урожайности зерновых культур;
5. Построена экономико-математическая модель оптимизации структуры производства сельскохозяйственного предприятия;
6. Сформирована информационная база статистического исследования эффективности деятельности сельскохозяйственного предприятия и разработан оптимальный вариант плана развития конкретного СХП.
В качестве объекта исследования выбраны сельскохозяйственные производители - коммерческие организации, крестьянские (фермерские) хозяйства, индивидуальные предприниматели и хозяйства населения.
Предметом исследования стали экономические отношения и организационные формы деятельности сельскохозяйственных предприятий отраслевых производственных и обслуживающих подразделений.
Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по статистике, теории рыночной экономики, учету, анализу и компьютерной обработке данных.
Информационно-методический аппарат исследования. В качестве научного инструментария исследования послужили методы диалектики, предполагающие изучение процессов и явлений в их взаимосвязи, взаимообусловленности и развитии. Использовались общие методы научного познания: анализ, синтез, сравнение, обобщение.
Основным статистическим инструментарием исследования явились методы регрессионного и корреляционного анализа, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных в диссертации задач использовались пакеты прикладных программ: “Statistica”, “MS Excel” и др.
Информационно-эмпирической базой диссертационного исследования являются официальные статистические данные территориальных учреждений Федеральной службы государственной статистики и сельскохозяйственных коммерческих организаций, материалы годовых отчетов и периодических статистических изданий, различных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. В процессе развития отраслей сельскохозяйственного производства взаимодействуют большое количество факторов. Соотношение этих факторов непрерывно меняется и практически невозможно при помощи существующих методов дать точную формулу движения экономических процессов. В работе представлен авторский подход к определению показателей эффективности сельскохозяйственного производства. При этом для соизмерения результатов и затрат в сельском хозяйстве выделяют различные категории эффективности, определяемые границами объекта исследования.
Однако, единого критерия, количественно характеризующего эффективность производства как на разных уровнях объекта, так и в горизонтальном разрезе, нет. Автором предложена схема дифференциации показателей эффективности по категориям эффективности в сельском хозяйстве. Данная схема, по мнению автора, позволит усилить целевую составляющую оптимизации планирования деятельности на отраслевом уровне, а также на уровне отдельных производств и хозяйствующих субъектов.
2. Для изучения влияния природно-экономических условий на урожайность зерновых культур предложена методика многошагового регрессионного анализа, позволяющая выделить наиболее существенные факторы, обусловливающие колеблемость числовых значений урожайности яровой пшеницы.
Построены уравнения регрессии с квантифицированными значениями параметров, позволившие получить таблицы расчетных значений себестоимости центнера зерна в зависимости от ожидаемой его урожайности с дифференциацией по сельскохозяйственным районам республики Дагестан.
3. Урожайность является результирующим показателем, в котором отражается многообразие условий производства. Автором разработана методика комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур.
Она включает в себя: построение статистических рядов динамики как отражение эволюции урожайности; расчет статистических оценок синхронности некоторых закономерностей временных рядов урожайности, построенных для различных сельскохозяйственных районов; определение конкретных ожидаемых значений урожайности по авторегрессионным моделям; оценка надежности ожидаемой величины урожайности с помощью расчета многолетней средней.
4. Статистические приемы и методы расширяют возможности экономического анализа и тем самым создают базу для различных изысканий. На их основе можно давать объективную оценку фактическим темпам и пропорциям развития отдельных отраслей единого агропромышленного комплекса, устанавливать научно обоснованные нормативы, осуществлять прогнозы. Исходя из этого в диссертации предложен авторский подход к разработке методики расчета эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.
Научная новизна диссертации состоит в том, что автор обосновал и доказал преимущества и недостатки статистических методов в анализе урожайности сельскохозяйственных культур и эффективности сельскохозяйственного производства, разработал методические положения и практические рекомендации по определению эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.
Наиболее существенные результаты, полученные в ходе исследования и составляющие его научную новизну, сводятся к следующим положениям:
-
С учетом специфики сельскохозяйственного производства, классического представления об эффективности как экономической категории, автором разработана система показателей оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства по уровням объектов возможного исследования;
-
Разработаны методические подходы к установлению наиболее существенных факторов, определяющих урожайность зерновых, и построены модели регрессии с квантифицированными параметрами, позволившими разработать таблицы расчетных значений себестоимости зерна в зависимости от ожидаемого уровня урожайности;
-
На основе предложенной автором методики комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур выявлена цикличность изменения урожайности и аргументирован оптимальный период расчета многолетней средней величины урожайности для сельскохозяйственных предприятий республики Дагестан, позволяющий строить прогнозные оценки с достаточно высокой степенью точности;
-
Предложен авторский подход к определению величины коэффициентов матрицы, выражающей ограничения в задаче определения оптимального плана развития хозяйствующего субъекта;
-
Разработана блок-схема поэтапного построения оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия, основанная на механизме встраивания математических методов оптимизации в его формирование;
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы из 138 наименований. Работа изложена на 156 страницах текста компьютерного набора.
Статистическое исследование и выявление связи между выходом продукции и затратами на её производство
Располагая данными о максимуме и минимуме возможных ресурсов в планируемом периоде, в плане обязательно следует предусмотреть определенные меры на случай удачного и неудачного года. Нет никакой гарантии, что не повторятся погодные условия, например 2005 г., в котором валовой сбор зерна в республике Дагестан не достиг даже 20 тыс.т. С учетом этого, какой же минимальный валовой сбор зерна может быть в республике? Надо полагать, что если погодные условия вдруг окажутся самыми плохими, то многое придется пересматривать в хозяйственной политике не только в сельском хозяйстве, но и в других отраслях народного хозяйства. Ведь в плане предусматривалась какая-то определенная величина валового сбора зерна. Нет сомнения, что последствия любого неурожая перенести будет легче, если к этому хорошо подготовиться: создать необходимые резервы, наметить нужные изменения в пропорциях и т.д.
Надо сказать, что и урожайный год приносит немало дополнительных хлопот. Доказательством этому может быть, например, то напряжение, которое испытали заготовители в 2008 г. при хранении и перевозках зерна, закупленного в небывало высоких до этого количествах. А случись подобный удачный год в овощеводстве или садоводстве, то без соответствующей подготовки будет еще сложнее.
Основные исходные показатели в плане развития сельского хозяйства, по нашему мнению, обязательно должны быть тройственными. Прежде всего надо видеть перспективу, вытекающую из внутренних тенденций производства. Далее требуется надежно определить размеры вполне вероятного взлета или падения по погодным причинам.
Добиться научно обоснованного планирования в условиях сильного влияния стихийно меняющейся погоды можно лишь с помощью дополнительных издержек на резервы, которые необходимы для выхода из положения при всяких неожиданных обстоятельствах, связанных с погодой. При этом издержки сильно возрастут, если не предусмотреть заранее резервы и не составить продуманный план ввода их в действие.
В процессе выполнения плана с каждым днем обстановка проясняется, по мере хода дела все более четко становится видно, в каком из предусмотренных направлений развивается процесс производства. Это позволяет уточнять необходимый состав резервов, величину их. Хозяйственная политика в жизни формируется именно в такой последовательности. Чем раньше руководящие органы, менеджеры будут иметь достаточно точные сведения о размерах производства в земледелии, тем ритмичнее будет пульс экономики сельского хозяйства, и тем меньшими окажутся потери.
При этом статистическое наблюдение должно оперативнее отвечать на жизненно важные вопросы. Систему информации о ходе производства следует представить так, чтобы потоки сведений, собранные вместе, давали бы как на киноэкране объемное изображение процесса. Руководитель, пользующийся информацией, должен видеть не только разрозненные куски целого (сев, уход за посевами, искусственное осеменение и т. д.), но и темпы и пропорции всего производства. В начале периода, разумеется, изображение может быть расплывчатым, однако по мере приближения к финишу с какого-то момента контуры его станут настолько ясными, что появится уверенность. Скажем, в середине июня хороший специалист-агроном может назвать ожидаемый сбор зерна, причем ошибка составит не более 5-6%.
Уже с весны статистика в состоянии дать объективно возможный диапазон колебаний валовой продукции растениеводства в данном году. По мере накопления информации о ходе сельскохозяйственного производства диапазон этот будет уменьшаться. Государству крайне необходимо иметь некоторые совершенно точные позиции перспектив. Погода не должна отражаться на определенном минимуме плановых наметок по сельскому хозяйству.
Для оптимальных межотраслевых пропорций народного хозяйства необходимо определенное количество сельскохозяйственной продукции. Это своего рода заявка государства работникам сельского хозяйства. Далее следует проанализировать, могут ли сельскохозяйственные предприятия эту заявку обеспечить в любых погодных условиях без серьезных нарушений жизненно важных пропорций внутри отрасли. Если нет, то надо уменьшить заявку и пересмотреть межотраслевые пропорции. Путем согласования заявки и максимальных возможностей сельского хозяйства в самый плохой год можно найти то количество товарной продукции, которое в любых условиях государство обязательно будет иметь. Это количество и следует считать незыблемой частью плана развития сельскохозяйственного производства. Все остальное в нем может изменяться по годам из-за различных объективных и субъективных причин. Но работники сельского хозяйства должны иметь возможность в любых условиях производить и реализовывать минимум продукции, т. е. выполнить незыблемую часть плана продовольственной безопасности.
В процессе планирования сложного сельскохозяйственного производства важны обоснованные данные о внутренних резервах. Статистические методы позволяют количественно исчислить неиспользованные резервы. В этом смысле большие перспективы имеет метод линейного программирования. На его основе сопоставляют фактические результаты производства с теоретическим вариантом, который рассчитывают с условием максимального использования ресурсов, имеющихся в производстве. На практике какая-то часть ресурсов, как правило, по различным причинам используется не полностью. Метод линейного программирования количественно определяет потери, допущенные от неполного использования имеющихся ресурсов в производстве. Его можно широко применять при оценке структуры сельскохозяйственного производства и обоснование твердых планов-заказов государства.
Теоретические подходы к анализу влияния факторов на урожайность и выявление потенциальных возможностей повышения урожайности в отдельных районах
Естественно, интервал урожайности в подобной таблице имеет реальный смысл, так как параметры уравнения исчислены на конкретных статистических материалах и жизненность их диктуется возможностями хозяйств определенной области. Было бы абсурдом находить по таблице ожидаемую себестоимость 1 ц зерна в хозяйствах одного из районов при урожайности, например, 50ц. Такой размер урожайности не типичен для хозяйства не только района, но и республики. Поэтому результаты получатся заведомо ошибочными. Наиболее достоверные сведения при помощи таблицы можно получить в тех случаях, когда урожайность зерновых культур берут недалеко от средней величины по совокупности хозяйств, на базе которых найдено уравнение.
Таблица, кроме того, позволяет сравнить характер изменения себестоимости по отдельным вагонам в случае изменения урожайности на одинаковую величину. Данные таблицы, например, показывают, что с ростом урожайности себестоимость снижается с разной скоростью.
Наиболее интенсивно это снижение происходит в хозяйствах Сергокалин-ского района (здесь самая низкая себестоимость 1 ц при урожайности 5 ц/га), наименее интенсивно - в Кизлярском районе (себестоимость 1 ц при урожайности 5ц/га самая низкая). С повышением урожайности повсеместно происходит как бы выравнивание затрат на производство 1 ц зерна. Если при урожайности 5 ц/га различия в себестоимости в отдельных областях весьма значительны, то при урожайности 15 ц/га они уже сказываются в меньшей степени.
В заключение следует заметить, что аналогичная форма связи наблюдается и между рядом других показателей. Например, зависимость себестоимости центнера молока от продуктивности коров, зависимость уровня цен овощей, плодов, винограда от содержания сахара и других качественных показателей.
Рассчитанные зависимости, таким образом, дают лишь статистическую вероятностную оценку связи двух явлений в экономике. Любая попытка слепо копировать формулы терпит неудачу, однако на основе подобных зависимостей с погрешностью, допустимой для практики, можно увязать экономические показатели, и использовать их в оперативном, текущем и перспективном анализе.
Приведенные формулы связи двух показателей не исключают и не заменяют калькуляционных расчетов, однако, на наш взгляд, они позволяют легко обнаружить некоторые средние величины, в пределах которых будут варьировать действительные значения этих показателей. В случаях же определения конкретного значения величины себестоимости единицы продукции при тех или иных изменениях в условиях производства (например, при увеличении механизации работ, дозы внесения удобрений) необходимы более сложные статистико-математические и экономические расчеты. Методика некоторых таких расчетов приводится в следующей главе. Любую проблему понять и усвоить всегда легче при последовательном переходе от простого к сложному, т.е. методом индукции. Это обстоятельство предопределило содержание данного параграфа диссертации - установление корреляционной связи между двумя явлениями как наиболее простой задачи экономико-статистического анализа. Методика ее расчетов доступна для читателя, имеющего математическую подготовку в объеме средней школы. Но в экономике сельского хозяйства, как правило, взаимодействует множество факторов. Определение характера комплексного влияния нескольких факторов на тот или иной процесс требует более сложных приемов математической статистики. В настоящем параграфе, в частности, рассматривается зависимость урожайности яровой пшеницы в предгорных районах Республики Дагестан от различных факторов. Исходной информацией являются данные годовых отчетов различных категорий хозяйств предгорных районов, которые имеют зерновое направление производства. Кроме того, были использованы материалы метеостанции. В 2008 г. на долю рассматриваемых хозяйств приходилось более 75% валового сбора яровой пшеницы. Хозяйства по исследуемым районам распределены еле При исследовании хозяйства рассматривались как единая совокупность. Климатические условия сельскохозяйственных районов не были препятствием для такого объединения. Для всех районов характерен резко континентальный климат с сухим и жарким летом и умеренной зимой. Количество тепла, получаемого растениями за весенне-летний период, как правило, достаточно для нормального развития яровой пшеницы. Во всех районах лето засушливое. Количество осадков составляет 300-400 мм в год, при этом в пределах одного года колеблемость их незначительна (даже по отдельным метеостанциям коэффициент вариации составляет около 20%). Еще менее значительна вариация температур (табл. 1.13). В таблице приняты следующие обозначения: Ко - очень континентальный; Кср - среднеконтинентальный. Баллы фактической нормальной продуктивности климата определены по средневзвешенному урожаю зерновых культур. При этом за 100 баллов принята средняя урожайность 20 ц/га. Целью исследования была оценка влияния экономических и природных факторов на урожайность. При этом возникли следующие задачи: 1) отобрать факторы; 2) оценить совокупное и раздельное влияние факторов на урожайность; 3) определить факторы, существенно влияющие на урожайность, и отсеять несущественные факторы; 4) построить многофакторную регрессионную модель, отражающую зависимость урожайности от существенно влияющих на нее факторов; 5) установить приоритетность влияния факторов; 6) оценить потенциальные возможности отдельных групп хозяйств. Один из самых ответственных этапов - отбор включаемых в исследование факторов. С одной стороны, необходимо учесть все существенно влияющие факторы, с другой - количество их не должно быть слишком большим, так как для статистически надежных выводов должно быть определенное соотношение между количеством наблюдений и количеством отобранных факторов. На первом этапе отбор факторов основывается на практическом опыте специалистов сельского хозяйства. В процессе этого отбора часто возникают трудности, связанные с отсутствием или плохим качеством исходной информации. Например, в исследовании не были использованы показатели, характеризующие качество почв, которые играют большую роль в формировании урожайности.
Статистическая оценка синхронности некоторых закономерностей динамических рядов урожайности
Нельзя также формально подходить к использованию найденной многофакторной модели. Если, например, по расчетам получается, что в хозяйствах равнинной зоны увеличение фондовооруженности труда на 1 % повышает урожайность зерновых на 1%, то не следует полагать, что она обязательно повысится в 2 раза, если поднять соответственно фондовооруженность. Короче говоря, нельзя отдавать предпочтение какому-либо одному фактору или отдельной группе их. Урожайность сельскохозяйственных культур в известных случаях может лимитироваться единственным минимальным фактором. Если, скажем, почва сильно закислена, то ничто, кроме известкования, не поможет увеличить урожайность той же пшеницы выше определенного минимума. Известь в таком случае не может быть заменена никакими объемами иных капитальных затрат.
Так как в динамике урожайности на протяжении длительных периодов времени, как правило, наблюдаются устойчивые изменения (падение, рост), то наряду с подробным экономико-статистическим анализом слагаемых урожайности за какой-то относительно короткий период необходимо рассмотреть ее движение за большой отрезок времени, отвлекаясь от влияющих факторов.
Сельское хозяйство зависит от влияния погодных условий, поэтому оценить урожайность можно лишь в определенных интервалах ожидаемых значений, рассчитанных с заранее заданными вероятностями. Следовательно, мы можем оперировать лишь с определенно заданными границами возможных значений урожайности. Возникает вопрос, какова же задача оценки урожайности? С большой степенью достоверности мы можем сказать, что в 2010 г. средний урожай озимой пшеницы в Дагестане будет находиться в интервале 17-23 ц с 1 га, т. е. отклонения от среднего значения в 15 ц/га составят ±6 ц/га. Можно ли считать такую оценку урожайности удовлетворительной? Видимо, нет, так как практическая необходимость расчета таких интервалов лишена смысла, потому что в интервал войдут значения фактических урожаев за весь рассматриваемый период. Задача оценки урожайности сводится к тому, чтобы показать, в каком же минимальном интервале можно предсказывать урожай с заданной вероятностью. Если окажется, что для вероятности 90-95% этот интервал слишком велик, то оценки урожайности, рассчитанные по выбранному методу, будут непригодными.
В зависимости от продолжительности расчетного периода проблему оценки урожайности можно рассматривать в нескольких аспектах, при этом в каждом отдельном случае будет своя специфика решения.
Во-первых, существует проблема прогноза урожайности на перспективу (15-20 лет). При ее решении ориентируются на прогнозы численности населения, на прогноз научно обоснованных норм потребления, развития животноводства и связанный с последним прогноз внутреннего потребления продукции растениеводства, на прогнозы сырьевой базы развития промышленности, потребностей в государственных запасах, прогнозы импорта, экспорта и других государственных нужд.
Построенные с учетом перечисленных факторов оценки будут показывать, каковы должны быть урожаи сельскохозяйственных культур, чтобы в рассматриваемом периоде обеспечивались различные потребности страны в растениеводческой продукции. Но, рассчитывая потребные урожаи, следует учитывать и возможности их получения. Таким образом, возникает встречный путь оценки урожайности, при котором исходят уже не из потребностей, а из возможностей получать те или иные урожаи. В этом случае определяющим является технический прогресс в сельском хозяйстве и связанных с ним отраслях промышленности. При этом должны учитываться и тенденции временных рядов урожайности.
Во-вторых, потребности в оценках урожайности возникают при плановых расчетах валовых сборов зерна на несколько лет (например, при расчете среднегодовых урожаев зерновых культур на пятилетку) и на год. Сказанное выше о перспективе на 15-20 лет верно и в этом случае, однако при оценке урожаев на менее отдаленную перспективу большее значение приобретает экстраполяция, так как в течение нескольких лет форма тенденций временных рядов урожайности не меняется существенным образом.
Такие оценки и позволяют рассчитать интервалы возможных значений ожидаемых урожаев. Существенным является не только вопрос, попадет или нет ожидаемый урожай в рассчитанный интервал, но и вопрос о вероятностях, соответствующих каждому значению урожайности, так как ожидаемые урожаи не равновероятны.
В-третьих, для расчета возможных сверхплановых государственных закупок сельскохозяйственных продуктов и других целей требуются предварительные оценки урожайности, заблаговременность которых сравнительно мала. Такие оценки дают на основе состояния посевов и факторов, влияющих на урожай в различные сроки вегетационного периода и в период уборки урожая.
Конечно, при оценке урожайности необходимо учитывать динамику и влияющие на урожай факторы. Однако приоритет следует отдавать либо одному, либо другому, что зависит от целей исследования. Так, в случаях, когда речь идет о прогнозировании урожайности на перспективу или оценке среднегодовых урожаев за несколько лет, приоритет необходимо отдать изучению погодового движения урожаев и оценке урожайности по моделям, отражающим это движение. Связано это с тем, что факторы, влияющие на урожай, также развиваются и предсказать ожидаемые значения многих из них не менее трудно, чем урожайность. Если же речь идет о видах на урожай текущего года, то основную роль должны играть факторы, определяющие урожай. Их состояние на момент регистрации часто достаточно надежный симптом для оценки урожайности. Так, например, редкие всходы весной сигнализируют о том, что не будет хорошего урожая.
Таким образом, ожидаемые урожаи следует рассчитывать с различной за-благовременностью, и для каждого случая необходимо выбирать свои способы предсказания. Опустив вопрос о прогнозе на перспективу, рассмотрим две проблемы: оценку среднегодовых урожаев на несколько лет и оценку видов на урожай текущего года.
Предположения о том или другом развитии процесса могут исходить из разных соображений. В зависимости от этого можно различить следующее: а) прогнозы, основанные на экспертных оценках: б) экстраполяцию; в) симптоматические прогнозы; г) прогнозы, основанные на аналогиях.
Прогнозы, основанные на экспертных оценках, представляют собой гипотетические предположения относительно будущего развития процесса. Основанием для такого рода предположений являются опыт, технический прогресс в данной области, развитие факторов, влияющих на данный процесс. При этом большую роль может играть интуиция, которая вырабатывается в процессе многолетней работы в области планирования и прогнозирования. Такие прогнозы часто делают при определении вероятных тенденций развития процессов на перспективу.
Разработка эффективного варианта плана развития СХП "Курушский"
Специалисты, занимающиеся проблемами оптимизации сельскохозяйственного производства на различном уровне - от отрасли до хозяйства, в основном используют следующие критерии оптимальности: а) максимум валовой или товарной продукции в абсолютном выражении; б) максимум валовой или товарной продукции сельскохозяйственных угодий на 100 га, на одного работника и т.п.; в) минимум трудовых затрат на запланированную структуру и объем продукции; г) минимум производственных затрат в денежном выражении; д) минимум приведенных затрат; е) максимум чистой (приведенной) прибыли; ж) максимальный уровень рентабельности - отношение общей массы прибыли к общим производственным (или коммерческим) затратам; з) максимальная норма прибыли - отношение общей массы прибыли к сумме основных и оборотных фондов. Существуют и другие критерии. Как же оценивать эффективность? По одному или нескольким критериям? Мы считаем, что можно применять несколько альтернативных критериев и устанавливать их приоритетность. Это может диктоваться конкретными причинами, например возможностью эмпирической проверки действенности их при сравнении оптимальных планов, рассчитанных по различным критериям.
Попытаемся разобраться в приведенных выше критериях и на основании анализа объективно обосновать критерий оптимальности комплексного плана развития сельскохозяйственного предприятия.
Максимум валовой или товарной продукции - очень важные для анализа показатели, характеризующие объемы и результаты сельскохозяйственного производства, однако как критерии оптимальности они не лишены ряда существенных недостатков.
При этих критериях эффективность производства отодвигается на второй план, поскольку нет соизмерения затрат на производство с конечными результатами. В структуру производства в этом случае, прежде всего, входят те продукты, которые имеют наибольшую стоимость, тем самым на первый план выдвигаются стоимостные показатели, причем иногда в ущерб натуральным. Кроме того, если ориентироваться на максимум валовой продукции, то оптимальный план может иметь двойной счет и, поэтому в него будет входить в большом количестве различного рода сопряженная, побочная и промежуточная продукция.
По существу эти же недостатки имеет и критерий максимума валовой или товарной продукции, отнесенный на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий, одного работника основного производства и т. п.
Правда, в этом случае имеются и некоторые положительные моменты, стимулирующие рост производительности живого труда или наиболее эффективное использование земельных угодий. Однако это лишь частные моменты, которые должны синтезироваться в более общих показателях.
Минимизирующие критерии, по нашему мнению, вообще малоприменимы в качестве критерия оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия хотя бы потому, что их применение предполагает априорное определение объемов производства продуктов и номенклатуры его. А это является наиболее важной задачей при планировании. Минимизирующие критерии способствуют лишь снижению затрат на производство, они не стимулируют рост производства всех или важнейших народнохозяйственных продуктов.
Критерий-максимум прибыли лучше отражает существо дела. В этом критерии заложены те требования, которым должен соответствовать критерий оптимальности подобного класса задач: стимулирование роста общественного производства, снижение затрат на него, стимулирование выхода конечной продукции и роста производительности труда, заинтересованности работника, коллектива и общества. Однако и этот критерий имеет некоторые теневые стороны.
Дело в том, что при прочих равных условиях хозяйство заинтересовано в производстве тех продуктов, которые при равном вложении средств дают наибольший прирост прибыли. Таким образом, речь идет о прямой эффективности производства, т.е. о соизмерении результата с затратами, а значит об относительном показателе - рентабельности.
Максимальный уровень рентабельности характеризует эффективность производства. Применительно к сельскому хозяйству этот показатель рассчитывают как отношение полученной массы прибыли к общим производственным или коммерческим затратам.
Как было указано, при критерии-максимуме прибыли в оптимальный план, прежде всего, включаются те виды производств, единица продукции которых дает наибольшее абсолютное приращение ее. Если же задачу решают с применением критерия максимального уровня рентабельности, то в оптимальный план, прежде всего, войдут те отрасли и продукты, которые наиболее рентабельны в данных условиях. Следовательно, в этом случае происходит органическое сравнение затрат с результатами производства. Этот критерий по сути дела учитывает два критерия - с одной стороны, максимум прибыли, с другой - минимум затрат. По нашему мнению, данный критерий соответствует общепризнанной цели рационального хозяйствования - достигнуть максимума эффекта при минимуме затрат.
Однако при использовании этого показателя в качестве критерия оптимальности поставленной и аналогичных задач встречаются трудности отнюдь не экономического характера. Дело в том, что показатель уровня рентабельности имеет дробно-линейную форму, рассчитать оптимальный план по нему можно только по специальной программе для ЭВМ, которая имеется не во всех вычислительных центрах.
По этой же причине не всегда можно использовать в качестве критериев оптимальности аналогичных задач и другие относительные показатели, а именно: отношение прибыли к основным и оборотным фондам, к основным фондам и оборотным средствам и т. п.
Таким образом, отдавая должное показателю уровня рентабельности и другим относительным показателям, которые более полно учитывают и характеризуют эффективность производства, исследователи вынуждены применять такой показатель, который бы максимально близко соответствовал относительным показателям. Таким показателем является максимум приведенной прибыли. Рассмотрим этот показатель более подробно.
Похожие диссертации на Статистическое моделирование урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства
