Содержание к диссертации
Введение
1. Методологические основы прогнозирования развития сельскохозяйственного производства 9
1.1 Виды прогнозов и методов научного прогнозирования 9
1.2 Особенности комплексного развития аграрного производства в регионе 33
1.3 Обоснование классов прогнозов и методов, адекватных специфике аграрного производства 38
1.4 Методические требования к формированию статистической информации для статистико-вероятностных исследований 46
2. Ретроспективное исследование сельскохозяйственного производства Новгородской области 62
2.1 Анализ состояния сельскохозяйственного производства Новгородской области 63
2.2 Выбор объектов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства 78
2.3 Обоснование параметров модели для прогнозирования развития сельскохозяйственного производства 90
3. Методика прогнозирования развития сельскохозяйственного производства в регионе 98
3.1 Принципы создания параметрической модели развития сельскохозяйственного производства 98
3.2 Методика прогнозирования производства продукции на основе временных рядов 110
3.3 Методика прогнозирования производства продукции на основе многофакторных динамических моделей 138
3.4 Оценка достоверности прогнозов уровня сельскохозяйственного производства 155
Заключение 165
Список использованной литературы 173
Приложения 188
- Особенности комплексного развития аграрного производства в регионе
- Обоснование классов прогнозов и методов, адекватных специфике аграрного производства
- Анализ состояния сельскохозяйственного производства Новгородской области
- Принципы создания параметрической модели развития сельскохозяйственного производства
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В условиях перехода к рыночной экономике прогнозирование имеет еще большее значение, чем в условиях стабильной, устойчивой экономики. В начале 90-х в стране произошла смена приоритетов в интересах, началась стихийная борьба вокруг ресурсов страны за удовлетворение региональных, индивидуальных интересов, и в этих условиях государственное планирование выходит на первый план. В этом случае государственное планирование и прогнозирование крайне необходимо. Прогноз роста сельскохозяйственного производства является составной частью системы экономического прогнозирования, основным содержанием которой является анализ общих количественных закономерностей расширенного воспроизводства, а конечной целью - определение возможных показателей экономического развития народного хозяйства. Их прогноз - это комплексный прогноз, поскольку сами показатели синтезируют в себе все изменения в производственных отношениях и производительных силах агропромышленного производства, во вложениях живого и овеществленного труда, постольку он должен давать ответ, насколько эффективны эти изменения. С другой стороны, прогноз производственных показателей является исходной базой для прогноза объема общественного производства, реальных доходов населения и других синтетических показателей.
В Российской Федерации осуществляется государственное прогнозирование социально-экономического состояния на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу. На основе этих прогнозов организуется разработка концепции развития страны, региона, в которой обосновываются варианты развития отраслей, определяются основные цели, а так же пути и средства их достижения. Первое послание Президента России после вступления его в должность Федеральному собранию содержит специально разработанный раздел, посвященный концепции социально-экономического развития страны на среднесрочную перспективу. Исходя из предложенной Президентом концепции, Правительство РФ разработало программу «Структурная перестройка и экономический рост в 1997-2000 годах», в которую входит анализ основных параметров развития экономики на 1997-2000 годы, включая темпы роста и пропорции развития экономики сельского хозяйства регионов страны. Эти вопросы регулярно находятся в поле зрения правительственных органов. Краткосрочное государственное прогнозирование представляет собой проект федерального бюджета в котором устанавливается перечень и объемы поставок сельскохозяйственной продукции для федеральных государственных нужд по укрупненной номенклатуре.
Разработка долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных прогнозов должна проводиться параллельно на глобальном, региональном и локальном уровне, так как именно в этом случае они дают наибольший эффект.
В настоящее время программное прогнозирование и планирование агропромышленного производства представляет собой совокупность процессов определения основных показателей производства в отраслевом и территориальном разрезе. Производственные показатели являются одними из основных показателей эффективности сельскохозяйственного производства, использования трудовых и природных ресурсов, в связи с этим вопросы их прогнозирования в настоящее время особенно актуальны.
В связи с чем вполне необходима постановка задачи о выделении особых принципов и методов прогнозирования, которые в большей мере учитывали бы особенности настоящего периода экономических преобразований. Сегодня вполне правомерна постановка вопроса о том, что в условиях развивающегося рынка особенности прогнозирования экономического развития сельскохозяйственного производства, форм и методов формирования комплексных планов, должны базироваться на особом типе прогноза, сочетающем в себе принципы комплексного подхода. В настоящее время имеется значительное количество оценок существующих методов прогнозирования, однако нет каких-либо четких рекомендаций относительно того, какими методами осуществлять краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное прогнозирование относительно различных экономических показателей. Эти вопросы не изучены достаточно в отраслях сельского хозяйства применительно к производственным показателям. Имеется ряд методических положений, где оцениваются методы прогнозирования важнейших народнохозяйственных показателей. Но, к сожалению, все они имеют межотраслевой ха рактер, в то время как возникает настоятельная необходимость в разработке методических положений прогнозирования развития сельскохозяйственного производства на уровне региона, учитывая его особенности. Настоящую диссертацию следует рассматривать как попытку продолжения этих исследований.
Целью диссертационного исследования является разработка методических основ прогнозирования развития сельскохозяйственного производства в специфических условиях региона на примере Новгородской области.
Для достижения поставленной цели предусматривается решение следующих задач:
- проведение сравнительного анализа особенностей и структуры применяемых методов в прогнозировании показателей сельскохозяйственного производства, выбор классов прогнозов, соответствующих специфике сельского хозяйства, сбор информации и ее математическая обработка;
- применение системного, детерминированного и динамического подходов к анализу производственных показателей сельского хозяйства Новгородской области, описание структуры объектов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства на перспективу;
- разработка методических рекомендаций по применению динамических и многофакторных методов прогнозирования на региональном уровне в современных условиях, позволяющих изучить влияние отдельных факторов на показатели сельскохозяйственного производства Новгородской области;
- предложение модифицированного варианта краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогноза развития сельскохозяйственного производства Новгородской области;
- проведение экспериментальной проверки достоверности полученных прогнозов уровня производства продукции растениеводства и животноводства с их подправлением.
Объектом исследования в диссертационной работе принято производство продукции сельского хозяйства Новгородской области.
Предметом исследования, согласно поставленной цели и выбранного объекта исследования, явился механизм прогнозирования производственных показа телей сельского хозяйства региона
Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения экономической науки, научные концепции теории прогнозирования развития народного хозяйства, материалы научных конференций и семинаров, законодательные и иные нормативно-правовые акты по развитию АПК Российской Федерации и Новгородской области, материалы периодической печати. В ходе проведения исследования были изучены труды российских и зарубежных экономистов по проблемам прогнозирования и развития сельскохозяйственного производства, методические рекомендации и аналитические разработки министерства экономики Российской Федерации и министерства сельского хозяйства и продовольствия РФ.
В работе над избранной темой автор использовал различные методы экономических исследований: наблюдение, методы детерминированного анализа, динамического сравнения и сопоставления, методы прогнозной экстраполяции и моделирования. Их системное использование позволило провести комплексный анализ и получить разностороннюю и подробную картину развития сельскохозяйственного производства Новгородской области.
В качестве базы для аналитической работы послужили данные статистических экономических ежегодников РФ, публикуемых Государственным Комитетом по Статистике Российской Федерации, а так же сведения комитета по сельскому хозяйству Новгородской области, статистические данные публикуемые в периодической печати, ресурсы Интернета, результаты социально-экономических исследований, служебная и справочная информация по исследуемой теме.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
- адаптирована классификация методов прогнозирования с учетом специфики сельскохозяйственного производства региона, и даны методические рекомендации по сбору информации и проверке ее достоверности;
- сделан выбор наиболее рациональных измерителей развития сельскохозяйственного производства Новгородской области;
- апробированы возможности использования наиболее простых и доступных методов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства Новгородской области, базирующихся на специфике действия экономических факторов;
- проведены расчеты прогнозных производственных показателей, а именно урожайности и продуктивности, в сельском хозяйстве региона по трем основным методам: методу гармонических весов, методу экспоненциального сглаживания (простого и модифицированного Брауном) и методу построения многофакторных динамических моделей и даны методические оценки достоверности полученных краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов;
- использована методика подправления прогнозов с целью повышения их достоверности.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в применении подходов, полученных в результате исследования, для конкретных рекомендаций по выбору направлений устойчивого развития сельскохозяйственного производства региона, так как полученные в ходе диссертационного исследования результаты позволили выявить реальные тенденции и особенности экономического развития сельскохозяйственного производства Новгородской области на современном этапе.
Материалы диссертационной работы могут быть использованы в учебном процессе при чтении курсов «Прогнозирование и планирование в условиях рынка», «Экономика сельского хозяйства», «Статистика», «Эконометрика».
Апробация результатов исследования. Основные материалы и результаты диссертационной работы докладывались на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов института экономики и управления НовГУ им. Ярослава Мудрого в период с 1998 по 2002 г.г., в ряде публикаций и разработок ИЭиУ НовГУ.
Особенности комплексного развития аграрного производства в регионе
С развитием производительных сил во всех странах развивается интеграция производства на основе его кооперации, концентрации и комбинирования. Агропромышленные формирования являются формой агропромышленной интеграции, выступающей в виде межпроизводственной, территориально-межотраслевой, межотраслевой и межгосударственной. В данном случае интеграция представляет собой общественно-экономический процесс организации и координации сельского хозяйства, промышленности и других отраслей производств, которые органически взаимосвязаны в процессе производства продовольствия и потребительских товаров из сельскохозяйственного сырья.
В России процесс агропромышленной интеграции привел к формированию агропромышленного комплекса, который представляет собой довольно сложную систему, объединяющую сельскохозяйственное производство с другими отраслями материального производства. Он имеет множество взаимосвязей с другими отраслями, производствами и характеризуется большим многообразием природно-климатических, биологических и технологических условий производства при огромной территориальной разобщенности.
При разработке прогнозов и целевых программ агропромышленный комплекс обычно подразделяют на три сферы (64). В системном виде он может быть представлен в виде трехсферной модели производственных, организационных и социальных структур с учетом технологического признака производства его конечной продукции. Сфера 1 - совокупность отраслей (подотраслей) промышленности, обеспечивающих сельское хозяйство. Сфера 2 — непосредственно сельскохозяйственное производство (растениеводство и животноводство), производственно-техническое, агрохимическое, ветеринарно-санитарное обслуживание сельского хозяйства, а так же лесное хозяйство. Сфера 3 - совокупность отраслей и производств, обеспечивающих заготовку, транспортировку, хранение и переработку сельскохозяйственного сырья. Все перечисленные сферы, включая и научно-исследовательские, учебные институты, опытные станции по селекции зерновых культур и требуют сбалансированности между собой, этого можно достигнуть с помощью единого программного планирования.
Прогнозирование и программное планирование аграрного производства базируется на ранее изложенных принципах, приемах и методах экономического прогнозирования.
Специфика аграрного комплекса как объекта прогнозирования выражается в том, что он включает несколько органически взаимосвязанных отраслей экономики, первичным же является сельское хозяйство. Известно, что в сельскохозяйственном производстве условно можно выделить два периода: в одном - процесс производства совершается под действием человека, а в другом - под воздействием природных сил. Основная, сопряженная и побочная продукция может полностью использоваться другими отраслями, то есть сельскохозяйственное производство может быть безотходным.
Нами использована наиболее вероятная модель сценария анализа и прогнозирования комплексного развития агропромышленного комплекса (рисунок 5), предложенная К.П. Личко (64), где учтены особенности аграрного производства и основной упор сделан на сферу 2, то есть на развитие сельскохозяйственного производства, показана его зависимость от других сфер и развития внутреннего и внешнего рынков.
При прогнозировании комплексного развития сельскохозяйственного производства следует обратить внимание на три группы важнейших пропорций. Первая группа пропорций показывает соотношение между потребностью в аграрной продукции и производством конечной продукции. Вторая группа контролирует соотношение ресурсного и инвестиционного комплексов. Третья группа пропорций характеризует соотношения между основными сферами и отраслями, а так же внутри производственной, организационной и социальной структур. Все три типа пропорций можно рассмотреть на региональном, отраслевом и межотраслевом уровнях.
Вся система моделей прогнозирования комплексного развития аграрного производства должна быть ориентирована независимо от уровней планирования на максимальный выход продукции высокого качества при оптимальном использовании прогнозируемых ресурсов.
Обоснование классов прогнозов и методов, адекватных специфике аграрного производства
Исходя из систематизации методов прогнозирования, можно считать, что для целей прогнозирования производственных показателей в сельском хозяйстве можно использовать методы трёх групп (эвристические методы, методы, основанные на моделировании процессов и экстраполяционные методы). Представляется, что в группе «эвристические методы» для прогнозирования производства продукции на длительную перспективу лучше всего использовать индивидуальные экспертные оценки (анкетный опрос), так как такой метод прогнозирования является наиболее разработанным по сравнению с методами коллективных экспертных оценок : методом «Дельфи», методом «Комиссий» и "Мозговой атаки". На основе экспертных оценок можно получить прогноз производства продукции на период времени 15-20 лет. Но такой прогноз, по нашему мнению, обязательно должен уточняться другими методами моделирования или экстраполяции, а, возможно, и теми и другими методами.
Метод экспертных оценок используется в настоящее время, хотя и недостаточно, для целей краткосрочного прогнозирования изменения темпов роста производства. В частности, оценку ожидаемого фактического уровня повышения производства продукции в сельском хозяйстве можно считать ни чем иным, как применением экспертного метода для краткосрочного прогноза.
Методы экспертных оценок, по-видимому, весьма ценны и незаменимы на стадии отбора и оценки факторов, влияющих на рост урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных и с целью использования их в многофакторных моделях. На основе использования этого метода для отбора факторов роста производства продукции представляется возможным получить оптимальный набор (эффективную подсистему) измерителей, при помощи которых получается более совершенная модель.
В группе методов "моделирование" для целей прогнозирования уровня производства продукции в сельском хозяйстве, наиболее приемлемым является экономико-математическое моделирование. Методы математического моделирования для целей прогнозирования производства продукции в сельском хозяйстве использовались на экономическом факультете МГУ в целях измерения экономического эффекта повышения устойчивости урожайности зерновых культур (69), а так же многими научно-исследовательскими организациями. На их основе были рассчитаны прогнозы повышения эффективности сельскохозяйственного производства и при подготовке решений по развитию отрасли традиционно связывали производство с его ростом (119) на текущее пятилетие или на более длительный период времени. Методы математического моделирования нашли широкое применение во многих областях экономики, однако они не решают наиболее трудную часть проблемы - описание процесса функционирования объекта, так как рассматривают лишь формальные способы поиска оптимального решения.
Представляется, что многофакторные модели дают хорошие результаты прогноза роста сельскохозяйственных показателей, когда речь идет об отрасли, например, животноводстве, растениеводстве и при прогнозировании на период времени не более 3-5 лет, т.е. для целей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования. Если речь идет о прогнозировании роста производства продукции в сельском хозяйстве на уровне министерства, региона в целом и на долгосрочный период времени, то здесь, многофакторные модели могут давать не совсем же 40 лаемые результаты с точки зрения достоверности и надёжности прогноза вследствие охвата большого числа факторов. Дело в том, что на длительную перспективу довольно трудно определить влияние факторов на рост производства сельскохозяйственной продукции; если необходимо построить модель роста в целом по региону, то необходимо ввести в модель такое количество факторов, которое невозможно в отдельных случаях правильно оценить. Точность прогноза полученного по такой модели, если она поддается логическому и статистическому анализу, сомнительна, и в конце концов результат не оправдывает затраты. Но вместе с тем многофакторные модели хороши тем, что при их использовании имеется возможность предусмотреть различные варианты экономического развития. Таким образом, многофакторное моделирование роста урожайности культур и продуктивности животных является наиболее приемлемым для целей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования роста производственных показателей.
Долгосрочные и среднесрочные прогнозы сельскохозяйственного производства за рубежом строятся на базе экстраполяции: так, широкое развитие регионального и отраслевого прогнозирования посредством экстраполяции наблюдается в США. Во Франции при прогнозировании используются два важнейших подхода: экстраполяция сложившихся тенденций и графические методы (63). Несмотря на то, что этим прогнозам присущ целый ряд указанных выше недостатков, это не означает, что нужно отказаться от метода экстраполяции. Говоря о прогнозировании, ряд экономистов (1,2, 6, 7, 16,49,176) критикуя метод простотой экстраполяции, имеют ввиду математическую обработку ряда показателей и получение аналитического выражения, которое заключается в расчёте возможного изменения этого ряда на будущее. Конечно, в таком виде метод экстраполяции мало что дает и может привести к прогностическим ошибкам. Например, можно взять темпы роста продуктивности животных и получить такие показатели, которые говорят об абсурдности этих расчетов, но сейчас такое элементарное прогнозирование не применяется. На основе анализа эмпирической действительности создается количественная модель, характеризующая тот или иной комплекс явлений.
Исходя из систематизации методов прогнозирования, можно считать, что для целей прогнозирования производственных показателей в сельском хозяйстве можно использовать методы трёх групп (эвристические методы, методы, основанные на моделировании процессов и экстраполяционные методы). Представляется, что в группе «эвристические методы» для прогнозирования производства продукции на длительную перспективу лучше всего использовать индивидуальные экспертные оценки (анкетный опрос), так как такой метод прогнозирования является наиболее разработанным по сравнению с методами коллективных экспертных оценок : методом «Дельфи», методом «Комиссий» и "Мозговой атаки". На основе экспертных оценок можно получить прогноз производства продукции на период времени 15-20 лет. Но такой прогноз, по нашему мнению, обязательно должен уточняться другими методами моделирования или экстраполяции, а, возможно, и теми и другими методами.
Метод экспертных оценок используется в настоящее время, хотя и недостаточно, для целей краткосрочного прогнозирования изменения темпов роста производства. В частности, оценку ожидаемого фактического уровня повышения производства продукции в сельском хозяйстве можно считать ни чем иным, как применением экспертного метода для краткосрочного прогноза.
Методы экспертных оценок, по-видимому, весьма ценны и незаменимы на стадии отбора и оценки факторов, влияющих на рост урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных и с целью использования их в многофакторных моделях. На основе использования этого метода для отбора факторов роста производства продукции представляется возможным получить оптимальный набор (эффективную подсистему) измерителей, при помощи которых получается более совершенная модель.
В группе методов "моделирование" для целей прогнозирования уровня производства продукции в сельском хозяйстве, наиболее приемлемым является экономико-математическое моделирование. Методы математического моделирования для целей прогнозирования производства продукции в сельском хозяйстве использовались на экономическом факультете МГУ в целях измерения экономического эффекта повышения устойчивости урожайности зерновых культур (69), а так же многими научно-исследовательскими организациями. На их основе были рассчитаны прогнозы повышения эффективности сельскохозяйственного производства и при подготовке решений по развитию отрасли традиционно связывали производство с его ростом (119) на текущее пятилетие или на более длительный период времени. Методы математического моделирования нашли широкое применение во многих областях экономики, однако они не решают наиболее трудную часть проблемы - описание процесса функционирования объекта, так как рассматривают лишь формальные способы поиска оптимального решения.
Представляется, что многофакторные модели дают хорошие результаты прогноза роста сельскохозяйственных показателей, когда речь идет об отрасли, например, животноводстве, растениеводстве и при прогнозировании на период времени не более 3-5 лет, т.е. для целей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования. Если речь идет о прогнозировании роста производства продукции в сельском хозяйстве на уровне министерства, региона в целом и на долгосрочный период времени, то здесь, многофакторные модели могут давать не совсем же 40 лаемые результаты с точки зрения достоверности и надёжности прогноза вследствие охвата большого числа факторов. Дело в том, что на длительную перспективу довольно трудно определить влияние факторов на рост производства сельскохозяйственной продукции; если необходимо построить модель роста в целом по региону, то необходимо ввести в модель такое количество факторов, которое невозможно в отдельных случаях правильно оценить. Точность прогноза полученного по такой модели, если она поддается логическому и статистическому анализу, сомнительна, и в конце концов результат не оправдывает затраты. Но вместе с тем многофакторные модели хороши тем, что при их использовании имеется возможность предусмотреть различные варианты экономического развития. Таким образом, многофакторное моделирование роста урожайности культур и продуктивности животных является наиболее приемлемым для целей краткосрочного и среднесрочного прогнозирования роста производственных показателей.
Долгосрочные и среднесрочные прогнозы сельскохозяйственного производства за рубежом строятся на базе экстраполяции: так, широкое развитие регионального и отраслевого прогнозирования посредством экстраполяции наблюдается в США. Во Франции при прогнозировании используются два важнейших подхода: экстраполяция сложившихся тенденций и графические методы (63). Несмотря на то, что этим прогнозам присущ целый ряд указанных выше недостатков, это не означает, что нужно отказаться от метода экстраполяции. Говоря о прогнозировании, ряд экономистов (1,2, 6, 7, 16,49,176) критикуя метод простотой экстраполяции, имеют ввиду математическую обработку ряда показателей и получение аналитического выражения, которое заключается в расчёте возможного изменения этого ряда на будущее. Конечно, в таком виде метод экстраполяции мало что дает и может привести к прогностическим ошибкам. Например, можно взять темпы роста продуктивности животных и получить такие показатели, которые говорят об абсурдности этих расчетов, но сейчас такое элементарное прогнозирование не применяется. На основе анализа эмпирической действительности создается количественная модель, характеризующая тот или иной комплекс явлений.
Анализ состояния сельскохозяйственного производства Новгородской области
Период ретроспекции, в течение которого рассматривается состояние сельскохозяйственного производства региона (1990-2001 г.г.), может быть обоснован следующими обстоятельствами: начало девяностых годов представляет период глубоких преобразований на пути к эффективной экономике, в это время решались приоритетные задачи по обеспечению населения продовольствием, промышленными товарами первой необходимости, социальной защите. Последовательность и комплексность действий определялась программно-целевым подходом, использованием возможностей, которыми обладает сама Новгородская область -научным и производственным потенциалом, природными ресурсами, созданием рыночных механизмов.
Проводимая реформа в аграрном секторе области была направлена на приватизацию земель, средств производства, изменение отношении собственности и обеспечение на этой основе различных форм хозяйствования. Она дала сельсхоз-производителям самостоятельность в ведении производства, право распоряжаться своей продукцией и доходом, но без должной государственной поддержки производители в период реформ оказались в сложной экономической ситуации. Неустойчивость производственно-хозяйственных связей, отсутствие государственного контроля за ценами, инфляция, удорожание кредитных ресурсов, сокращение государственного финансирования и низкая покупательская способность потребителей стала причиной резкого сокращения производства.
В целях подъема сельскохозяйственного производства в 1995 году была разработана Концепция стабилизации и дальнейшего социально-экономического развития Новгородской области, в основу которой положена реализация государственных целевых программ «Повышение плодородия почв», «Новгородский лен», мероприятий, направленных на развитие сельскохозяйственного производства. Выделялись средства из областного бюджета на частичное обеспечение минеральными удобрениями хозяйств области. Принимались меры и по стабилизации положения в животноводстве на основе программы «Племенное дело», которая предусматривала сохранение генетического потенциала сельскохозяйственных животных, обеспечение нормальной эпизоотической обстановки.
Инвестиционная политика в последние годы была направлена, в основном, на завершение переходящих с прошлых лет объектов по обустройству села, финансирование мелиоративных работ, производственное строительство, но из-за недостатка финансирования объем незавершенного строительства в аграрном секторе не сокращается (87,88,110,169).
В настоящее время большое значение для устойчивого развития сельского хозяйства региона имеет разработанный рядом институтов РАСХН во главе с ВНИЭСХ проект «Концепции аграрной политики Российской Федерации» (53), апробированный в 2000 году, и Проект аграрной политики развития АПК Северо-Запада РФ, обеспечивающий эффективное его функционирование (до 2005 года), а так же Концепция устойчивого развития агропромышленного комплекса Северо-Запада Российской Федерации (ПО). В феврале 2001 года правительством утвержден план мероприятий по реализации основных направлений агропродоволь-ственной политики на 2001-2010 г.г. В данной концепции предусматривается четкая роль государства в регулировании агропромышленного производства и продовольственного рьшка страны, усиление принципов хозяйствования в рыночных условиях.
Таким образом, именно этот период был богат различными событиями в общественной и политической сферах, которые различным образом повлияли на развитие сельскохозяйственного производства региона. Все вышесказанное является обоснованием границ выбранного периода ретроспекции, откуда становится ясным появление нижней границы - 1990 года. Кроме того, в данном разделе правомерно рассмотреть изменения последних лет, так как от их правильной оценки зависит обоснованность прогноза, следовательно, верхняя граница ретроспекции -2001 год.
Производство продукции растениеводства зависит от рационального использования закрепленных за хозяйствами земель, повышения их плодородия (таблица 1). Из приведенных данных видно, что общая площадь сельскохозяйственных угодий в Новгородской области сократилась на 2%. Земли сельскохозяйственного назначения, находящиеся в распоряжении сельскохозпредприятий, сократились значительнее - на 74%, что объясняется снижением численности предприятий, и это ведет к сокращению производимой ими продукции.
Принципы создания параметрической модели развития сельскохозяйственного производства
Прогнозирование производства продукции в сельском хозяйстве относится к одномерным задачам предсказания, которые решаются по известным параметрам в данный момент и с учётом предыстории изменения объекта в ретроспективе. В связи с этим при прогнозировании производства продукции, также как почти при прогнозировании любого объекта исходят из определённых начальных данных как-то: величина прогнозируемого показателя в последние годы, предшествующие прогнозируемому периоду, анализа поведения показателей за прошлый период, то есть анализа темпов роста за ряд лет. Этот этап исследования предполагает анализ временных рядов экономического показателя производства сельскохозяйственной продукции и структурных параметров. Необходимость данного этапа исследования диктуется соображениями качественного порядка. На этой стадии, на основе исходной информации, требующейся для решения поставленной задачи, определяются основные закономерности в изменении структурных параметров за анализируемый период. Это дает основание для формулирования математической модели экономического развития показателей производства продукции. Здесь же проверяется на эмпирической информации степень согласованности между результатами расчетов по модели и фактическими значениями наблюдаемых параметров.
Под моделью понимается условный образ объекта исследования социальных и экономических процессов, она предполагает выделение существенных характеристик объекта и детальную формализацию его элементов (69). Моделирование является средством анализа и базой для принятия практических решений. Принятие решений и заключается в том, что обосновывается один вариант, а все остальные отбрасываются. Таким образом, основное назначение моделирования на данной стадии заключается в том, что определяется закономерность экономического развития, закон, которому она подчиняется с оценкой по различным критериям с тем, чтобы в прогнозе производства продукции растениеводства и животноводства, осуществляемом своими особыми методами прогнозирования, использовать характерные для экономического развития главные тенденции.
Фактическое развитие любого процесса, выражаемого через уровни временного ряда, не происходит плавно, поэтому всегда наблюдается отклонение фактических уровней от уровней, выражающих основную тенденцию развития. Это позволяет применить обычную статистическую методологию исследования рядов распределения с помощью величины среднего уровня ряда и мер колеблемости его вокруг средней, то есть применить для анализа динамического ряда среднеквадратическое отклонение, дисперсию и коэффициент вариации. По такой методике расчета можно характеризовать средний уровень параметра и область существования его значений за некоторый период предыстории. Располагая данными среднеарифметического значения урожайности зерновых культур и молочной продуктивности коров в Новгородской области, которые служат характеристиками производства продукции в сельском хозяйстве vv, среднеквад-ратического отклонения, которое служит характеристикой рассеяния рядов и характеризует колеблемость отдельных значений показателей производства продукции вокруг общего среднего значения в абсолютных единицах (а), коэффициента вариации, который характеризует относительную колеблемость и устойчивость динамических рядов (V), можно характеризовать устойчивость и общую тенденцию изменения параметров объекта прогноза - повышение или понижение.
Для проведения конкретных расчётов по модели были исследованы динамические ряды натуральных показателей производства продукции в сельском хозяйстве - урожайности зерновых культур (ц/га), надоя на одну фуражную корову (кг). Первым этапом исследования явилось графическое изучение ряда. На рисунках 18 и 19 изображено распределение урожайности зерновых и продуктивности коров в отдельные годы, которое имеет название динамической кривой.
