Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Характеристика современного состояния сельского хозяйства Ташаузской области ТССР
1.1. Общая характеристика уровня производства в сельском хозяйстве Туркменской ССР 12.
1.2. Экономико-географическая характеристика Ташаузской области ТССР 15
1.3. Состояние земельных угодий Ташаузской области ТССР 19
1.4. Производство сельскохозяйственной продукции в Ташаузской области ТССР и проблемы повышения его уровня
Глава 2. Методы экономико-математического анализа сельскохозяйственных процессов 50
2.1. Экономико-математические модели анализа сельскохозяйственных процессов 30
2.2. Методология применения математических методов при анализе данных и разработке моделей производственных процессов А6
2.3. Информационное обеспечение задач экономико-математического анализа производства сельскохозяйственной продукции 58
Глава 3. Экономико-математический анализ и оценка перспектив сельскохозяйственного производства в ташаузской области ТССР 65
3.1. Предварительный формально-количественный анализ показателей сельскохозяйственного производства в колхозах Ташаузской области ТССР 65
3.2. Экономико-математический анализ и прогноз уровня сельскохозяйственного производства на основе одномерных временных рядов сельскохозяйственных показателей 77
3.3. Многомерные математические модели для основных сельскохозяйственных показателей
3.4. Оценка экономического эффекта от внедрения результатов прикладного экономико-математического анализа производства сельскохозяйственной продукции М4
Заключение 118
Литература
- Состояние земельных угодий Ташаузской области ТССР
- Производство сельскохозяйственной продукции в Ташаузской области ТССР и проблемы повышения его уровня
- Методология применения математических методов при анализе данных и разработке моделей производственных процессов
- Экономико-математический анализ и прогноз уровня сельскохозяйственного производства на основе одномерных временных рядов сельскохозяйственных показателей
Состояние земельных угодий Ташаузской области ТССР
Для оценки возможностей повышения продуктивности сельского хозяйства необходимо иметь четкие характеристики состояния земельных угодий Ташаузской области и ее районов.
С этих позиций земельный фонд Ташаузской области можно подразделить на следующие качественные группы: относительно хорошие земли: легко- и среднесуглинистые в пахотном горизонте, незасоленные, хорошо спланированные, со средней и высокой влагоемкостью; средние земли: легко- и среднесуглинистые в пахотном горизонте, незасоленные, хорошо спланированные, однако с пониженной влагоемкостыо; земли удовлетворительного качества: тяжелосутлинистые и глинистые в пахотном горизонте, незасоленные, маловлагоемкие, незасоленные залежи; земли плохого качества: сильнозасоленные пахотные земли, среднезасоленные залежи и другие земли, требующие осуществления значительных мелиоративных мероприятий; прочие земли: пески, неудоби. Ниже (табл.6) приводятся данные о земельном фонде Ташаузской области и ее районов на 1978 г. (в тыс.га).
Как видно из таблицы 6, в Ташаузской области свыше 50% земель занимают пески и солончаки. Резервом расширения посевных площадей являются оазисные пески, расположенные внутри и вблизи орошаемых земель. Проводится большая работа по закреплению и хозяйственному освоению оазисных песков. В пределах оазиса и в ближайшем окружении резерв составляет 134 тысячи га.
Пастбища преобладают в составе сельскохозяйственных угодий. Рост пастбищ за счет прочего земельного фонда является перепек тивным процессом. Возможен также рост площади пастбищ за счет площадей в орошаемых землях, за счет обводнения и улучшения структуры существующих.
Из материалов табл.6 видно, что в целом по земельному фонду области удельный вес пастбищ в структуре сельскохозяйственных угодий превышает 90$. Около 1/4 пастбищ расположено в Калининском районе. Если проанализировать структуру сельскохозяйственных угодий, находящихся в пользовании колхозов и государственных хозяйств, то удельный вес пастбищ значительно меньше, чем в целом по земельному фонду.
Сельскохозяйственные утодья характеризуются увеличением удельного веса пашни и многолетних насаждений, чередованием пашни с залежами и солончаками.
В целом по области удельный вес пашни в структуре сельскохозяйственных угодий, находящихся в пользовании колхозов и государственных хозяйств, вырос с 44,2$ в 1970 г. до 48,3$ в 1980 г., многолетних насаждений - с 1,6$ до 1,8$. Наибольшая доля пашни в Ташаузском районе - 68,2$.
Пашня занята, в основном, хлопчатником. Малая площадь многолетних трав (6-8$) не обеспечивает восстановления плодородия почвы, потребности в овощах и картофеле полностью не обеспечиваются. Для земельного фонда области характерно чередование площадей с залежами, неудобиями, солончаками.
Значительный удельный вес в структуре сельскохозяйственных угодий занимают залежи. В целом по области залежи занимают 16,5$. Наибольший удельный вес залежей в Калининском, Куня-Ургенчском и Октябрьском районах, наименьший - в Ташаузском районе. Залежи с оросительными системами являются серьезным резервом улучшения структуры земельных угодий. Наблюдаются устойчивые тенденции роста орошаемых земель и сельскохозяйственных угодий с оросительной сетью. В составе сельхозугодий Ташаузской области земли с оросительными системами составляют 62,5$, а орошаемые земли -50,8$. Наибольший удельный вес земель с оросительной сетью и орошаемых земель в составе угодий в Тахтинском и Ташаузском районах. Коэффициент использования земель низок и составляет 60-70$. Предусмотрен рост орошаемых земель.
Поскольку в сельскохозяйственных угодьях на территории области преобладают орошаемые луговые пустынные почвы, эффективность действия минеральных удобрений низкая. Земельный фонд малокультурен, земли содержат мало гумуса и подвижных соединений фосфора, эффективность действия минеральных удобрений относительно низкая.
Почвы Ташаузской области в целом неблагополучны и в мелиоративном отношении, так как склонны к засолению и заболачиванию. Значительная часть земель с оросительной сетью в средней и сильной степени засолена. Для определения засоленных земель применяется коллекторно-дренажная сеть открытого типа. Имеющиеся коллекторы не обеспечивают быстрого опреснения засоленных земель.
Лучше дренированные, более высокие земли имеют наиболее глубокие грунтовые воды. Глубины грунтовых вод на такырах более 5 м, на пустынно-луговых почвах - 2-3 м, на луговых 1-2 м, на лугово-болотных - до I м, на солончаках - 1-3 м. Уровень грунтовых вод при поливе резко повышается и затем понимается очень медленно. Особенность режима грунтовых вод определяет высокую склонность земли к засолению.
Производство сельскохозяйственной продукции в Ташаузской области ТССР и проблемы повышения его уровня
Новые достижения в науке, технике, производстве всегда неразрывно связаны с совершенствованием системы анализа, планирования, управления, с практическим освоением последних достижений научно-технического прогресса. Одним из основных способов исследования и преобразования хозяйственных, технико-экономических, социальных процессов является экономико-математическое моделирование на базе современной электронно-вычислительной техники.
Экономико-математическая модель проявляется в этих приложениях как инструмент обобщения, отражающий в абстрагированном виде количественные и логические закономерности объекта исследования. Абстрагирование достигается на базе математических понятий и средствами математической символики. В этом случае математическая модель является средством исследования процессов в изменяющихся условиях их протекания. Имитация внешних по отношению к исследуемому процессу условий (иногда употребляется термин "состояние среды") производится через изменения параметров и входных данных модели в условиях вычислений на ЭВМ. Это обстоятельство обуславливает зависимость качества моделирования от достоверности и содержательности информации, используемой на этапах построения и применения формальных математических схем, так как выводы и практические рекомендации по управлению производственными, общественными и другими процессами при этом формируются как следствия и обобщения количественных решений на ЭВМ.
Разработка научных рекомендаций по совершенствованию производства сельскохозяйственной продукции получает свое конкретное выражение в сборе и переработке больших объемов статистической, плановой и научной информации, в формировании и передаче управляющих решений. Экономико-математический анализ информации о состоянии и перспективах развития сельскохозяйственного производства является центральным звеном разработок в плане реализации этой проблемы. Сфера применения математических методов в сельском хозяйстве огромна. Назовем некоторые прикладные проблемы: /8,I0,52,70j: - оценка и прогноз состояния земельных ресурсов; - определение основных направлений трансформации земель; - оценка последствий агрохимических и мелиоративных мероприятий; - оценка показателей водных ресурсов; - оптимальное размещение и специализация сельскохозяйственного производства; - прогнозирование заготовок и закупок сельскохозяйственной продукции; - прогнозирование фондоемкости и материалоемкости сельскохозяйственной продукции; - анализ урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животноводства; - оценка прямых затрат на производство сельскохозяйственной продукции и т.д.
Экономико-математические модели оказывают большую помощь при выработке плановых и управленческих решений сельскохозяйственных предприятий. Математический аппарат исследования производственных процессов принципиально не отличается от такового, применяемого в других отраслях экономики, но сам процесс модели рования имеет свои особенности. Одной из причин этого является тот факт, что на конечные итоги сельскохозяйственного производства большое влияние оказывает целый ряд специфических факторов: - метеорологические и климатические условия; - агрохимические и биохимические мероприятия; - уровень организационных мероприятий, таких как сроки и интенсивность посевных, уборочных и других сезонных работ; - урожайность сельскохозяйственных культур; - продуктивность скота и птицы; объемы материальных, денежных и людских ресурсов, вовлеченных в производство.
Приведенные факторы разнообразны по природе, по способу воздействия на результаты производства. Не для всех из перечисленных характеристик разработаны органичные схемы включения в модели и процедуры экономико-математического анализа. Более того, часто нельзя знать заранее, что включаемый в рассмотрение показатель оказывает существенное влияние на предмет исследования. Все это свидетельствует о сложности процесса сельскохозяйственного производства, о необходимости постоянной и кропотливой работы по разработке методологии математического анализа, о разработке соответствующего математического аппарата и о необходимости постоянного сопоставления итогов анализа с фактическим состоянием объекта исследования. Обстоятельства моделирования усугубляются тем фактом, что многие показатели из перечисленных выше могут быть учтены лишь с большими погрешностями (например, погодные факторы) и поэтому выводы, полученные на основе такой информации и в особенности с использованием формальных моделей, должны быть тщательно проанализированы специалистами.
Методология применения математических методов при анализе данных и разработке моделей производственных процессов
Качество исходных данных имеет большое и часто решающее значение в обеспечении успеха анализа. И дело не только в том, что исходные данные должны быть измерены с достаточной точностью. Большое значение имеет состав исходных характеристик. Как правило, все математические модели народно-хозяйственного направления разрабатываются с ориентацией на уже имеющуюся или доступную информацию. Но настолько же обычно и то, что на определенном этапе совершенствования модели обнаруживается необходимость перестройки всей системы контроля и управления моделируемым процессом, а следовательно, перестраивается и система характеристик, описывающих процесс. Дополнительные требования к исходным данным вытекают из более общего обстоятельства, которое заключается в том, что, как правило, исследуемые процессы в экономике, социологии, других общественных науках определяются целой совокупностью факторов. Эти факторы часто не известны исследователю вплоть до этапа моделирования, и интерес к ним возникает в процессе построения моделей. Существо дела таково, что моделирование влечет за собой более глубокое изучение процесса и стимулирует получение новых данных о процессе. Автор хотел бы подчеркнуть этими рассуждениями, что исследователь всегда недоволен информацией, получаемой из традиционных статистических источников по той причине, что такая информация часто совсем не приспособлена для целей математического моделирования /W .
Источниками данных для анализа явились годовые отчеты колхозов о результатах хозяйственной деятельности /"71_7 Годовые отчеты являются сводными документами о движении денежных средств, материальных ценностей, о наблюдаемых условиях труда, и его результатах, С этой точки зрения они являются достаточно представительным документом для целей формального анализа. К недостаткам этих источников относится некоторая изменчивость форм отчетности, неполнота сведений, особенно о технологии производственных процессов, ошибки и несоответствия в процедурах приведения отчетности к единым ценам. Эти обстоятельства затрудняют работу, приводят к необходимости тщательной проверки данных, отсеиванию части информации, что сужает базу количественного анализа.
Несмотря на кажущуюся всеобъемлемость годовые отчеты не содержат сведений о состоянии сельскохозяйственных угодий, о качественной стороне агрохимических и агротехнических мероприятий, об организационных мероприятиях по стимулированию производительности труда, об эффективности системы поощрений, наконец о связи погодных и метеорологических условий с результатами труда. Мы еще раз стараемся подчеркнуть, что глубокие исследования невозможны без скрупулезного учета множества факторов самой различной природы и в будущих работах необходимо существенно расширить описательную базу для формального анализа / 207 , [22] , [30] , [42] .
С другой стороны, отсутствие упомянутых характеристик в годовых отчетах колхозов выглядит довольно естественным, поскольку эти документы разработаны не для разрешения тех задач, которые ставятся в настоящей работе, а явились итогом процесса создания инструмента управления при существующем аппарате руководства сельским хозяйством в стране и республике.
Для целей формального анализа состояния сельскохозяйственного производства и перспектив его развития отобрана следующая информация в виде совокупности числовых показателей/"717 :
Экономико-математический анализ и прогноз уровня сельскохозяйственного производства на основе одномерных временных рядов сельскохозяйственных показателей
Но не всегда подобные рассуждения приводят к возможностям оценок на основе рассчитанных моделей. Так, попытка осуществить прогноз чистого дохода колхозов с привлечением построенных моделей вообще терпит провал. Падение уровня дохода колхозов в последние годы оказалось довольно значительным. Если выполнить прогноз на основе полиномиальных моделей, то мы вынуждены принять предположение о дальнейшем ухудшении этого показателя. Линейная модель также не годится для прогнозирования - линейный закон очень грубо описывает наблюдаемую закономерность. Формальным указанием на этот факт является низкое значение коэффициента корреляции для уравнения Хз=39,24+3,28 , к=0,65. В этих обстоятельствах выполнять прогноз по рассчитанным соотношениям не представляется целесообразным. Реализованный расчет окажется малонадежным. Разумно применять другие методы прогноза, например, осуществить его на экспертной основе.
Значения ряда показателей характеризуются плавным изменением за анализируемый период. Это в основном показатели с монотонным возрастанием значений во времени. Полиномиальные модели хорошо описывают поведение таких показателей за годы наблюдений. Нет никаких оснований полагать, что характер изменения этих показателей будет нарушен и в ближайшие годы. Прогноз таких показателей выполнен на основе приведенных в тексте моделей (полиномы 3-й степени) и является, по-видимому, достаточно надежным. К таким показателям относятся: Xj - прямые затраты труда на производства хлопка; Х5 - затраты на удобрения; Xip - количество тракторов в колхозах Ташаузской области; Xg - количество хлопкоуборочных машин; Xj9 - затраты на семенной фонд.
На основе полиномиальной модели выполнен прогноз показателя Х»7 - сбор хлопка с I га площади. Обоснование этого факта несколько другое. Полиномиальная модель особенно хорошо описывает последние годы анализируемого периода. Это и явилось обоснованием для выбора инструмента прогноза. В остальном же нужно считать прогноз этого показателя ненадежным, так как несомненно, что урожайность хлопка в огромной степени зависит от погодных условий и комплекса организационных мер, которые в настоящем прогнозе не учитывались.
При выборе модели для прогноза расходов на удобрения решено было остановиться на линейной модели. В данном случае линейная модель позволяет осуществить самый осторожный прогноз для этого сильноколеблющегося параметра. Значительные колебания его значений придают моделям на основе полиномов вид очень сложных кривых с резкими изменениями объемов затрат по годам.
Границы прогноза для некоторых показателей довольно очевидны и сводятся к оценке наличия ресурсов. Например, площадь под хлопком резко возрасти либо резко сократиться не может. Причина -в невозможности такого события, поскольку оно ведет к нарушению всей структуры сельского хозяйства области, а следовательно, может нанести значительный ущерб производству сельскохозяйственной продукции. Наиболее плавное изменение площадей под хлопком, по-видимому, явится лучшим вариантом прогноза. В связи с такими рассуждениями для прогноза Xg выбрана полиномиальная модель (5). К такому же типу характеристик относится показатель Xg0 - количество наличных членов колхозов. Нереальность резкого изменения численности работающих в ближайшие годы (в соответствии с демографическими прогнозами) привела к решению использовать для прогноза модель Х2о( ) =П0,8 + 1,92.
Мы перечислили соображения, принятие во внимание при осуществлении прогнозных расчетов. Для остальных из приведенных в табл.14 прогнозных оценок схема анализа и выбора решения была подобной. Необходимо упомянуть, что мы рассмотрели краткосрочный прогноз, при котором ошибки минимальны в сравнении с другими более отдаленными предсказаниями событий будущего. Если мы будем пытаться выполнить прогнозные оценки на более отдаленные сроки, нам придется более кропотливо учитывать все возможные воздействия. Но и теперь уже можно указать пути и способы совершенствования прогнозных оценок. Желательно для повышения надежности вычислений включить в число рабочих моделей модели с насыщением, например, модели на основе логистических функций. Это послужило бы отражением факта исчерпаемости некоторых ресурсов сельскохозяйственного производства. Например, увеличение посевных площадей должно иметь предел. Вообще увеличение, вовлечение в производство дополнительных ресурсов никогда не может быть бесконечным, и закономерности, учитывающие этот факт, необходимы для более тонкого анализа.
