Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Использование гис-технологий для анализа состояния производства продукции растениеводства 9
1.1. Актуальные направления использования ГИС-технологий в АПК региона... 9
1.2. Методические основы разработки ГИС технико-экономического анализа и прогноза состояния сельскохозяйственного производства 30
1.3. Технология разработки ГИС в сфере сельскохозяйственного производства 52
ГЛАВА 2. Разработка математического и программного обеспечения гис для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства 70
2.1. Методика оценки и прогноза технико-экономических показателей производства продукции растениеводства 70
2.2. Методика оценки урожайности и валовых сборов сельскохозяйственных культур на краевом и районном уровнях 91
2.3. Методика оценки риска инвестиционных проектов в сельском хозяйстве 101
2.4. Структура ГИС для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства ...107
ГЛАВА 3. Программная реализация и результаты внедрения вариантов гис для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства ш'одукции растениеводства 116
3.1. ГИС «Хозяйство» 116
3.2. Адаптация ГИС «Хозяйство» для оценки риска лизинговых проектов в АПК 136
3.3. ГИС «Растениеводство Алтайского края» 146
Заключение 167
Библиографический список 169
Приложения 188
- Методические основы разработки ГИС технико-экономического анализа и прогноза состояния сельскохозяйственного производства
- Методика оценки урожайности и валовых сборов сельскохозяйственных культур на краевом и районном уровнях
- Структура ГИС для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства
- Адаптация ГИС «Хозяйство» для оценки риска лизинговых проектов в АПК
Введение к работе
Актуальность исследования. Алтайский край является крупным аг-рарно-индустриальным регионом России. Занимая 4% территории, в крае производится пятая часть валового объема сельскохозяйственной продукции Западно-Сибирского экономического района. Сельскохозяйственное производство ведут 795 сельхозпредприятий всех организационно-правовых форм собственности и примерно 6 тыс. крестьянских (фермерских) хозяйств. Несмотря на существенное увеличение валовых сборов продукции в последние годы, состояние производства продукции растениеводства в крае остается кризисным. Остро стоят проблемы обновления машинно-тракторного парка, обеспеченности оборотными средствами, погашения задолженности сельхозпредприятий, воспроизводства основных средств и пр. Быстрое разукрупнение колхозов и совхозов, образование крестьянских (фермерских) хозяйств, перераспределение земель без межхозяйственного и внутрихозяйственного землеустройства привели к нарушению границ севооборотов, снижению общей культуры земледелия. В сельском хозяйстве наблюдается высокий диспаритет цен между стоимостью промышленной продукции, энергоресурсов, топлива и сельскохозяйственной продукции.
В настоящее время использование информационных технологий и, в частности, ГИС-технологий для поддержки принятия решений по управлению сельскохозяйственным производством в целях повышения его эффективности является приоритетным' для органов государственного управления и выступает в качестве предмета научных исследований.
Анализ опыта использования ГИС-технологий для решения задач в АПК показывает, что в настоящее время большинство разработок направлено на решение отдельных задач и не в полной мере учитывает всех сторон и особенностей ведения сельскохозяйственного производства, не позволяет проводить оценку технико-экономических показателей, анализ их пространственно-временной вариабельности. В рыночной экономике необходимо переходить от решения отдельных задач к комплексным решениям; оценки и
4 прогноза технико-экономических показателей, прогноза валовых сборов растениеводческой продукции, оценки оптимальной структуры посевных площадей, анализа технической обеспеченности, оценки потребностей в сельскохозяйственной технике и привлечении инвестиций в производство. Эти аспекты определяют необходимость разработки геоинформационных систем и технологий, направленных на решение комплекса проблем на уровнях территориального управления АПК (хозяйство, район, край) и стадиях простого и расширенного воспроизводства основных средств.
Практическое применение геоинформационных технологий, методов математического и имитационного моделирования в процессе принятия решений по управлению предприятиями АПК позволит эффективно контролировать поток инвестиций в отрасль, регулировать уровень цен реализации продукции сельского хозяйства и, соответственно, улучшить экономическое положение сельхозпредприятий, уровень их материально-технической обеспеченности.
Цель диссертационного исследования заключается в разработке ГИС-технологий для анализа, оценки и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства в условиях Алтайского края.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:
Анализ опыта использования ГИС-технологий в АПК.
Выделение актуальных направлений использования ГИС-технологий для решения задач в сфере сельскохозяйственного производства.
Разработка технологии создания ГИС для технико-экономического анализа и прогноза параметров производства продукции растениеводства.
Разработка методического и модельного обеспечения ГИС для технико-экономического анализа и прогноза параметров производства продукции растениеводства на уровнях хозяйства, района, зоны и края.
5. Реализация разработанных ГИС-технологий в условиях Алтайского края.
Объект исследования - геоинформационное обеспечение процессов
управления производством продукции растениеводства. Исследования про-
5 водятся для предприятий АПК Алтайского края на уровнях хозяйства, района, зоны и края.
Предмет исследования -'математические модели, геоинформационные технологии, инструментальные средства, обеспечивающие поддержку принятия решений по управлению производством продукции растениеводства на уровнях хозяйства, района, зоны и края.
Теоретические и методологические основы исследования. Теоретическим материалом диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих опыт разработки ГИС-технологий и их приложений в сфере сельскохозяйственного производства, технологии разработки информационных и геоинформационных систем, математические модели процессов производства продукции растениеводства, материалы государственных статистических органов и органов власти и управления Алтайского края. В ходе решения поставленных задач использовались методы и подходы системного анализа, экономико-математического и имитационного моделирования, математической статистики, проектирования геоинформационных систем и баз данных.
Научная новизна:
Выделены основные направления использования ГИС-технологий в сфере производства продукции растениеводства Алтайского края и обоснованы проектные решения, реализация которых составляет геоинформационное обеспечение обоснования и принятия решений по управлению АПК края.
Разработаны методики:
-оценки и прогноза технико-экономических показателей производства продукции растениеводства на уровнях хозяйства, района, зоны и края в целом, учитывающая уровень обеспеченности производства сельскохозяйственной техникой и степень ее износа;
-оценки валовых сборов и урожайности сельхозкультур в разрезе поч-венно-климатических зон и административных районов;
- оценки риска договора лизинга сельскохозяйственной техники.
3. Разработаны ГИС-технологии для оценки и прогноза технико-экономических показателей производства продукции растениеводства на уровнях хозяйства и Алтайского края.
На защиту выносятся:
Приоритетные направления использования ГИС-технологий в сфере производства продукции растениеводства Алтайского края, обеспечивающие информационные потребности при принятии управленческих решений в областях экономики и производства продукции растениеводства на уровнях хозяйства, района, зоны и края.
Методики оценки и прогноза технико-экономических показателей производства продукции растениеводства, оценки урожайности сельхозкультур и оценки риска договора лизинга сельхозтехники, составляющие методическую основу разработки ГИС для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства..
3. Реализация ГИС-технологий для анализа и прогноза технико-
экономических параметров производства продукции растениеводства на
уровнях хозяйств и региона на примере Алтайского края.
Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечивается использованием теории, современных методов и средств проектирования сложных информационных систем, соответствием фактических значений технико-экономических показателей расчетным, подтверждением на практике выводов, полученных в результате использования предложенных технологий.
Теоретическая и практическая значимость. Результаты исследования могут служить методической основой для создания ГИС, направленных на решение управленческих задач в сфере сельскохозяйственного производства, и имеют практическое значение при разработке решений по управлению производством продукции растениеводства, для подготовки специалистов в области проектирования и разработки ГИС, изучения студентами, аспирантами проблем
7 информационного обеспечения АПК.
Результаты исследования использовались Главным управлением экономики и инвестиций администрации Алтайского края для оценки технико-экономических показателей производства продукции растениеводства, Главным управлением сельского хозяйства Алтайского края для оценки валовых сборов сельскохозяйственных культур, Алтайским лизинговым фондом АПК для оценки риска проектов поставки сельхозтехники.
Апробация основных выводов и предложений. Основные результаты работы представлены автором на следующих научных конференциях:
Международные: пятая международная научно-практическая конференция независимого научного аграрно-экономического общества России «Финансовое оздоровление предприятий АПК» (Москва, 2001 г.); «Экономика. Бизнес. Информационные технологии» (Барнаул, 2001 г.); первая Сибирская конференция пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS (Новосибирск, 2001 г.); ИнтерКарто 8: ГИС для устойчивого развития территорий (Санкт-Петербург, 2002 г,); «Западная Сибирь: регион, экономика, инвестиции» (Барнаул, 2002 г.); вторая Сибирская конференция пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS (Новосибирск, 2003 г.); ИнтерКарто 9: ГИС для устойчивого развития территорий (Новороссийск, 2003 г.); седьмая международная научно-практическая конференция независимого научного аграрно-экономического общества России «Региональные проблемы социально-экономического развития АПК» (Москва, 2003 г.).
Межрегиональные и региональные: краевые конференции по математике (Барнаул, 2000-2003 гг.); межрегиональный научный семинар «ГИС республике Алтай» (Горно-Алтайск, 2002 г.).
Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 12 работ, перечень которых приведен в конце автореферата.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и библиографического списка (196 наименований). Основное содержание работы изложено на 168 страницах, включая
8 27 таблиц, 48 рисунков.
Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и
щ задачи диссертационного исследования, объект и предмет, научная новизна и
положения, выносимые на защиту, теоретическая и практическая значимость,
апробация результатов исследования, кратко рассмотрено содержание работы.
В первой главе проведен анализ состояния производства продукции рас-
тениеводства в Алтайском крае и опыта использования ГИС-технологий в сфе
ре сельскохозяйственного производства. На основе результатов анализа выде
лены актуальные направления использования ГИС-технологий для решения
й.. проблем сельскохозяйственного производства и перечень приоритетных про-
ектных решений. Разработаны методические положения по созданию ГИС для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства, сформулированы основные требования к их элементам.
* Во второй главе проведен анализ существующего методического и
модельного инструментария оценки и прогноза параметров сельскохозяйст
венного производства, предложены методика оценки и прогноза технико-
* экономических показателей производства продукции растениеводства, мето
дика оценки валовых сборов и урожайности сельскохозяйственных культур в
разрезе административных районов края, учитывающая почвенно-
климатические особенности ведения сельхозпроизводства, выполнено иссле-
* дование адекватности методики. Предложена методика оценки риска инве
стиционного проекта. Рассматривается обобщенная структура ГИС для ана
лиза и прогноза технико-экономических показателей производства
продукции растениеводства.
* В третьей главе представлена реализация ГИС для анализа и прогноза
технико-экономических параметров производства продукции растениеводст
ва на примере ГИС «Хозяйство» и ГИС «Растениеводство Алтайского края»,
результаты адаптации ГИС «Хозяйство» для оценки риска договоров лизинга w
сельхозтехники.
В заключении приводятся обобщенные результаты диссертационного
исследования.
Методические основы разработки ГИС технико-экономического анализа и прогноза состояния сельскохозяйственного производства
Рассмотрим некоторые теоретические основы разработки прикладных ГИС, направленных на решение задач технико-экономического анализа и прогноза состояния сельскохозяйственного производства на различных уров нях территориального управления. Для решения поставленной задачи необ ходимо уточнить терминологический аппарат, выявить особенности разра ботки прикладных ГИС для решения выделенных задач. При рассмотрении понятия ГИС выявляется его двойственность, кото рая заключается в понимании под ГИС, с одной стороны, программного инст рументария, системы, позволяющей организовать базу пространственных дан ных, снабженную функциями анализа и моделирования (М. Demers [54], В. Langeforce, C.L. MacDonald, B.C. Тикунов [159]), а с другой стороны, ком плекса программно-аппаратных средств, организованных с их помощью про странственных данных, процедур и технологий их обработки и анализа, ин теллектуальных человеческих ресурсов, обеспечивающих его функциониро вание (R. Abler, J. Berry, A.M. Берлянт [18], М. Зейлер [65], А.В. Кошкарев [92], А.В. Симонов, СВ. Шайтура [177]). В результате под ГИС понимаются и инструментальные средства их разработки, и реализованные ГИС—проекты. Следует отметить, что такая неоднозначность встречается как в русском, так и « в английском языках [89, с. 8]. С.Н. Сербенкж [152, с. 159] определяет ГИС как «научно-технический комплекс автоматизированного сбора, систематизации, переработки и представления (выдачи) геоинформации в новом качестве с условием прироста знаний об исследуемых пространственных системах», таким образом, подчеркивая научно-исследовательский аспект в их разработке. J.D. Vitek, StJ. Walsh, M.S. Gregory в работе [196, с. 296] рассматривают ГИС как информационную систему, обеспечивающую ввод, манипулирование и анализ географически определенных данных, используемую для поддержки принятия решений, тем самым выделяя прикладной аспект использования ГИС. В.Л. Цветков считает, что ГИС следует определять как геоинформационную систему, а не как географическую информационную систему, так как «...процент чисто географических данных в таких системах незначителен, технологии обработки данных имеют мало общего с традиционной обработкой географических данных и, наконец, географические данные служат лишь базой решения большого числа прикладных задач, цели которых далеки от географии» [169, с. .7-8]. К географическим информационным системам он относит ГИС-атласы, разработки по тематической картографии и автоматизированному картографированию, таким образом, четко очерчивая границу между геоинформационными и географическими информационными системами, выделяя их в качестве подкласса геоинформационных систем. В зарубежной литературе [54; 65; 68] такого разделения не отмечается, мы также считаем, что оно нецелесообразно. Как отметил В.Я. Цветков, «...географическая информация является основой геоинформационной системы» [169, с. 8] и формируется по законам географии, а некорректное определение, разработка с нарушением правил картографического обеспечения ГИС (например, некорректное определение координат места расположения объектов, использование картографической проекции) ведет к невозможности его использования в дальнейшей деятельности, получению неверных результатов. Учитывая этот аспект, в дальнейшем понятия геоинформационной и географической информационной систем будем отождествлять. В ГОСТе 28441-99 дается следующее определение ГИС: «это автоматизированная система, предназначенная для сбора, обработки, анализа, моделирования и отображения данных, а также решения информационных и расчетных задач с использованием цифровой картографической, аналоговой и текстовой информации» [43, с. 5]. Во всех случаях ГИС представляются авторами как одно из средств, продуктов геоинформатики, системы накопления и хранения пространственных и атрибутивных данных, инструмент для картографического моделирования, анализа, информационной поддержки процесса принятия решений. включает следующие подсистемы: а Система управления базами данных (СУБД) — обеспечивает ввод, редактирование, обработку атрибутивной информации. ? Система картографирования — обеспечивает ввод, редактирование, обработку, отображение, классификацию пространственных данных, оформление компоновок и пр. ? Система анализа, представляющая в большинстве случаев набор функций и процедур по работе с семантической информацией и пространственными данными, обеспечивает построение графиков, тематических карт, поверхностей и пр. ? Система моделирования - разрабатывается на основе математического обеспечения ГИС, представляет собой набор функций и процедур, обеспечивающих возможность моделирования, в том числе имитационного, состояния объекта и его развития. Выделенные подсистемы взаимодействуют между собой и имеют прямые и обратные связи. Характер связей может быть различным. На наш взгляд, такая структура ГИС наиболее полно отражает ее системность, мно-гоуровненность, сложность, целостность. В целом ГИС имеет три основные компоненты: 1) физическую - аппаратное обеспечение; 2) программную - совокупность программ, предназначенных для работы с пространственной и атрибутивной информацией; 3) данные [89, с. 28]. Отметим необходимость различать данные в системе информации. Первые - это атрибут информации, а вторая - определенный смысл, вкладываемый человеком в данные [63, с, 38]. Саму сущность информации легче выявить путем соотнесения с понятиями «данные» и «знания». Если понятие «информация» несет общий смысл, то понятия данных и знаний немыслимы в отрыве от человека [159, с. 8]. Таким образом, выделяется триада «.данные -информация - знания». Данными называют различные сведения, сообщения,
Методика оценки урожайности и валовых сборов сельскохозяйственных культур на краевом и районном уровнях
В данном разделе диссертационного исследования рассматриваются методика оценки урожайности и валовых сборов сельскохозяйственных культур в разрезе административных районов и почвенно-климатических зон Алтайского края, результаты исследования ее достоверности, оценка точности расчета по культурам и методика корректировки расчетных значений. Предложенная методика опирается на методы индексного исследования [40; 82]. Для упреждающей оценки валовых сборов зерновых культур на территории края необходима информация о площади посева культур, степени гибели посевов и оценке величины урожайности сельхозкультур по районам. В основу методики положено предположение о том, что урожайность яровой пшеницы является основой для расчета урожайностей других культур, т.е. урожайность культуры і в г-м районе (у/-) на период оценки прямо пропорциональна величине урожайности яровой пшеницы yr. Таким образом, имеет место следующее равенство: где к[ - коэффициент пропорциональности (индекс урожайности), который определяется по фактическим данным индивидуально для каждой культуры и района по следующей формуле: где к[ =— коэффициент пропорциональности, вычисленный для культу / ры і в t-м году фактического периода в г-м районе; у(г -фактическая урожайность культуры і в t-м году фактического периода в г-м районе; угг -фактическая урожайность яровой пшеницы. Рассчитав индекс к[ по периоду 1995-2002 гг. наше предположение подтвердилось. Результаты расчета коэффициентов пропорциональности в целом по краю приведены в таблице 2.2.1 (подробнее по района и зонам см. прил. 2, табл. 2.1). Как видно из таблицы наибольшая величина дисперсии наблюдается для культур: картофель, сахарная свекла. Для культур озимая рожь и озимая пшеница величина дисперсии составляет ОД и 0,17 соответственно, т.е. степень рассеивания относительно средней величины является весьма высокой, поэтому возможно получение большой погрешности. Это следует учитывать при расчетах. Таким образом, целесообразно использование индексов урожайности для оценки валовых сборов для следующих культур: гречиха; зерновые и зернобобовые; овес; озимая пшеница; озимая рожь; подсолнечник; просо; ячмень яровой. Для упреждающего прогнозирования валовых сборов необходимо выполнить прогноз урожайности яровой пшеницы для всех районов края. В Алтайском крае насчитывается 60 районов, поэтому разработать достоверный прогноз урожайности яровой пшеницы по всем районам достаточно сложно. В связи с этим предложено выбрать базовые районы, для которых будет выполняться прогноз урожайности яровой пшеницы, а по остальным районам осуществить пересчет урожайности яровой пшеницы исходя из анализа валовых сборов в соответствующей почвенно-климатической зоне по фактическому времени.
Количество базовых районов, необходимых для проведения оценки урожайности яровой пшеницы с допустимой точностью (±0,5 ц/га), определяется экспериментальным путем. Нами проведен расчет точности оценки урожайности яровой пшеницы для различного количества базовых районов по результатам 2002 г., которые отображены на рисунках 2.2.1 и 2.2.2 (подробнее см. прил. 2, табл. 2.2-2.5). В расчетах использовались фактические значения урожайности яровой пшеницы по базовым районам. Базовые районы выбираются исходя из объема производства яровой пшеницы в данном районе. В процессе расчета оценка валовых сборов по районам обобщается до уровня зон и края в целом. Анализ результатов расчета показал, что оценку величины валовых сборов целесообразно проводить в разрезе районов, используя их груштиров V w Рис, 2.2.2. Изменение погрешности расчета урожайности сельхозкультур (расчет по почвенно-климатическим зонам) Количество базовых районов целесообразно установить на уровне 15-22 (2-3 базовых района в каждой почвенно-климатической зоне, в Алтайской зоне - 1), что позволит, по нашим расчетам, проводить оценку урожайности яровой пшеницы с точностью 0,3 0,5 ц/га. На территории Алтайского края выделены базовые районы, перечень которых приведен в таблице 2.2.2. Для использования предложенной методики необходимо провести детальные исследования точности оценки величины урожайности сельхозкультур по другим годам фактического периода. Нами проведена оценка погрешностей расчета урожайности и валовых сборов сельхозкультур за период 1997-2002 гт, по 22 базовым районам. В расчетах использовалась величина фактической урожайности яровой пшеницы по соответствующему базовому району. Результаты исследования представлены в таблице 2.2.3, из которой видно, что средняя погрешность оценки урожайности яровой пшеницы за 6 лет расчета составила 0,36 ц/га. Большая погрешность наблюдается при оценке урожайности озимых культур (озимая пшеница - 7,14 ц/га; озимая рожь-3,06 ц/га). Величина средней погрешности урожайности за расчетный период (1997-2002 гг.) по культурам яровая пшеница, зерновые и зернобобовые, горох, гречиха приведена на рисунке 2.2.3,2.2.4 и в приложении 2, рисунки 2.1 и 2.2. В картографическом виде отражена средняя величина погрешности оценки урожайности сельхозкультур относительно фактического уровня (%). При построении использовалась классификация объектов по естественным интервалам. Анализ картографических изображений показывает, что по выделенным культурам наибольшее среднее отклонение наблюдается в Алтайском районе Алтайской почвенно-климатической зоны, в котором средняя погрешность урожайности яровой пшеницы составила 87%. Погрешность по Солонешенскому району этой же зоны также является высокой — 30%. По другим районам Алтайского края средняя погрешность оценки урожайности яровой пшеницы не превышает 35% (более 30% - 9 районов, 35% - в Зональном районе). Высокое значение погрешности урожайности наблюдается по Алтайскому району и для других культур (зерновые и зернобобовые - 81%). Все это свидетельствует о необходимости смены базового района в этой зоне, что позволит увеличить точность расчета в целом по зоне и краю.
Структура ГИС для анализа и прогноза технико-экономических параметров производства продукции растениеводства
ГИС для технико-экономического анализа и прогноза параметров производства продукции растениеводства должна обеспечить выполнение следующих функций: 1) ведение базы данных, содержащей информацию об экономическом состоянии объекта исследования, его материально-техническом обеспечении; 2) получение информации о состоянии объекта исследования в пригодном для анализа виде (карты, диаграммы, графики, группировки данных и пр.); 3) прогноз технико-экономических показателей, характеризующих состояние объекта исследования; 4) настройка методики расчета и параметров сценария; 5) выдача результатов расчета различной степени детальности (на уровне хозяйства (хозяйство - поле), на уровне края (край - зона - район)). С учетом вышеприведенных требований, на наш взгляд, целесообразно рассматривать гибридный вариант ГИС, в котором программная реализация основных подсистем проводится в различных средах программирования. В ГИС для технико-экономического анализа и прогноза производства продукции растениеводства выделим следующие подсистемы: - автоматизированного картографирования и пространственного анализа; - ведения базы атрибутивных данных и прогноза; - имитационного моделирования. Обобщенная структурная схема ГИС для технико-экономического анализа и прогноза приведена на рисунке 2.4.1. Выделенные подсистемы имеют информационные взаимосвязи. Так, в подсистеме 1 ведется подготовка цифровой карты объекта исследования, расчет площадей и расстояний, которые при необходимости передаются в подсистему ведения атрибутивной базы данных и прогноза для их дальнейшего использования в процессе прогноза урожайности и оценки экономиче 108 ских показателей. В подсистеме 2 подготавливается детальная информация по объекту исследования, направляемая в подсистему 1 для ее представления в картографическом виде, и обобщенная информация, которая передается в подсистему 3 для проведения имитационных экспериментов. В подсистеме 3 выполняется прогноз цен приобретения сельхозтехники, затрат на производство продукции, цен реализации продукции, на их основе проводится оценка экономических показателей в подсистеме 2. Каждая подсистема может представлять собой отдельное автоматизированное рабочее место (например, подсистемы 1 и 2 - АРМ «Агроном», подсистема 3 - АРМ «Экономист»). Таким образом, использование каждой подсистемы осуществляется согласно потребностям пользователей. Рассмотрим назначение и основные функции каждой подсистемы.
Структуризация подсистем осуществляется по функциональному принципу. Подсистема автоматизированного картографирования и пространственного анализа Назначение подсистемы - выполнение работ по картографированию исследуемой территории, обеспечение ЛПР аналитической информацией, В качестве исходных данных этой подсистемы рассматриваются картографическая информация различных форматов, семантическая информация необходимая для подготовки набора базовых цифровых карт (аэрофотоснимки и космические снимки картографируемой территории, координаты точек привязки, атрибутивная информация). В качестве базового в ГИС может выступать слой аэрокосмической информации, географическая привязка которого осуществлена с использованием полевых наблюдений или топографической карты крупного масштаба. Базовые цифровые карты должны удовлетворять необходимому уровню точности. Таким образом, основу подсистемы автоматизированного картографирования и пространственного анализа составляет набор базовых цифровых карт местности, на основе которых выполняется построение тематических карт, аналитических поверхностей и пр. Часть семантической информации может передаваться в подсистему ведения атрибутивных данных (например, идентификатор объекта исследования, площадь поля, расстояние и пр.). Содержание передаваемой информации зависит от задач, решаемых в ГИС. Отдельный блок в рассматриваемой подсистеме составляет набор функций по автоматизированному тематическому картографированию фактического состояния объекта исследования, который наделен функциями по построению тематических карт местности, характеризующих его текущее и прошлое состояние (набор карт). Так, на уровне хозяйства целесообразно выполнить автоматизацию подготовки компоновок структуры посевных площадей, карт севооборотов, содержания питательных веществ в почве, баланса питательных веществ и пр. На уровне края - карт комплексной оценки состояния производства продукции растениеводства, структуры земельного фонда, административного деления и пр. Подробнее перечень тематических карт используемых для анализа состояния производства продукции растениеводства на уровне хозяйства и края, представлен в пункте 1.2, таблице 1.2.2. В качестве отдельного блока выделен набор функций по тематическому картографированию прогнозного состояния объекта исследования. Следует отметить, что тематические карты прогнозного состояния объекта исследования должны нести информацию, представленную в виде, доступном для их быстрой интерпретации и анализа, оценки последствий принятия того или иного управленческого решения. На уровне хозяйства целесообразно проведение сравнения показателей валового дохода на 1 га площади поля по фактическому и прогнозному периодам времени или показателя выручки по годам расчета и его среднего значения. Представленная в картографическом виде информация показывает изменение состояния объекта управления в результате управляющих воздействий. Для построения тематических карт необходимы данные, полученные в результате их обработки в подсистеме 2, Тематические карты оформляют в виде компоновок и передают на печать. Разработку этой подсистемы целесообразно проводить в специализированной среде (инструментальной ГИС), например, в ArcView GIS, которая обладает богатыми функциональными возможностями по построению тематических карт, легко интегрируется со средами MS Access и MS Excel. Подсистема ведения базы атрибутивных данных и прогноза Назначение - обеспечение ЛПР детальной информацией о состоянии объекта исследования. Основные функции: ввод, хранение, изменение, удаление данных характеризующих состояние объекта исследования; получение детальной информации об экономическом и материально-техническом состоянии; прогноз урожайности и оценка экономических показателей; получение отчетов различной степени детальности. Структура данной подсистемы приведена на рисунке 2.4.3. Набор справочников, используемых в подсистеме 2, включает: справочник культур, районов, почвенно-климатических зон, удобрений и др. Информационную основу справочников составляет не изменяемая (редко изменяемая) с течением времени информация. Исходные данные в этой подсистеме — детальная информация о состоянии объекта исследования (информация по полям для ГИС «Хозяйство», информация по районам для ГИС «Растениеводства Алтайского края»), прогнозная информация, полученная в подсистеме 3. В некоторых случаях передача данных из подсистемы 3 в подсистему 2 необязательна. На основе анализа фактического состояния объекта исследования осуществляется разработка плана развития производства продукции (структура посевных площадей по районам края и хозяйству, объемы внесения удобрений и пр.). Поскольку прогноз урожай
Адаптация ГИС «Хозяйство» для оценки риска лизинговых проектов в АПК
Подсистема имитационного моделирования, входящая в состав ГИС «Хозяйство», адаптирована для проведения работ по оценке степени риска договора поставки сельхозтехники по лизингу. В данном разделе диссертационного исследования предлагается пример оценки степени риска поставки техники по лизингу.
Лизинг сельскохозяйственной техники в настоящее время является одним из приоритетных направлений инвестиций в АПК, так как не все сельхозтоваропроизводители могут позволить себе приобрести новую сельхозтехнику. Особенно это касается уборочной техники, ее недостаток обусловливает очень большие потери выращенного урожая [30]. Лизинг предоставляет возможность приобретения новой техники и погашения ее стоимости в течение периода времени, определенного лизинговым договором.
Под риском договора поставки техники по лизингу понимается неопределенность платежеспособного состояния лизингополучателя и получения платежей по лизингу сельхозтехники.
Поскольку лизинг сельскохозяйственной техники является одним из видов долгосрочного кредитования сельхозтоваропроизводителей, то оценку уровня платежеспособности лизингополучателя необходимо осуществлять на весь период планирования. Для проведения оценки риска проекта поставки техники по лизингу используется подсистема имитационного моделирования ГИС «Хозяйства», Исследование проводится по следующим этапам: 1) ввод исходных данных; 2) проверка данных на непротиворечивость; 3) проведение сценарных расчетов с учетом планов развития предприятия; 4) оценка степени риска неполучения платежей по лизингу; 5) оформление технико-экономического заключения о проекте. Детальный алгоритм проведения обследования хозяйства с получением оценки степени риска проекта поставки техники по лизингу представлен на рисунке 3.2.1. Дня сбора исходных данных используется паспорт хозяйства в сокращенном варианте, без 7-го раздела (см. прил. 5), и паспорт проекта поставки техники по лизингу (см. прил. 7). В них отражаются основные экономические и производственные показатели сельскохозяйственного производства, характеристика машинно-тракторного парка, основные моменты содержания договора о представлении техники на условиях лизинга. Остановимся на содержании разделов паспорта проекта (см. прил. 7).1. Финансовый лизинг. Данный раздел содержит информацию о планируемых поставках техники по финансовому лизингу, стоимости приобретения техники по видам, объемам погашения стоимости объектов лизинга по видам сельскохозяйственных машин (в процентах от года поставки), размерам страхового взноса (в процентах от стоимости лизингового имущества), размерам арендной платы (в процентах от остаточной стоимости имущества, предоставленного в лизинг).2. Оперативный лизинг. Содержит информацию о планируемых поставках техники по оперативному лизингу (аренда), коэффициенту арендной платы. Коэффициент арендной платы необходим для расчета платежей по оперативному лизингу сельхозтехники и показывает, во сколько раз будет увеличиваться стоимость оплаты аренды техники от стоимости ее амортизации за период лизингового договора.
Рассмотрим пример оценки степени риска лизингового договора для ЗАО «Чесноковское» Первомайского района Алтайского края. Для исследуемого предприятия специалистами хозяйства заполнен паспорт хозяйства. В качестве основных товарных культур в хозяйстве выделены: яровая пшеница, озимая рожь, овес, гречиха, подсолнечник. В качестве фактического периода рассматриваются 1996-2000 гг. Таким образом, период планирования составляет 5 лет (2001-2005 гг.). Земельный фонд исследуемого хозяйства включает 8735 га сельскохозяйственных угодий, из них пашни - 6881 га. Предприятие относится к классу малых. Анализ состояния объекта исследования показал, что степень занятости пашни под выделенными товарными культурами сократилась за 1996-2000 гг. с 63,9 до 53,6% от площади пашни, площадь посева яровой шпеницы сократилась на 1102 га. Изменение структуры посевных площадей за 1996-2000 гг. приведено на рисунке 3.2.2. Рис. 3.2.2. Изменение структуры посевных площадей Средняя величина окупаемости затрат по фактическому периоду времени составила 97,4% (в 1997 г. - 79,3%, а в 1998 г. - 57,4%), средняя величина валового дохода - 70,1 тыс. руб. Тяжелое положение в хозяйстве наблюдается в части обеспеченности сельскохозяйственной техникой и оборудованием. В 1996 г. средняя обеспеченность производства тракторами составила 100%, а в 2000 г. — 77%. Оценка износа парка тракторов в 2000 г. составила 62%. Анализ технико-экономических показателей свидетельствует о том, что парк сельскохозяйственной техники в хозяйстве практически не обновлялся (в 1996 г. было приобретено 2 комбайна), не восполняется выбытие техники.
