Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретические основы моделирования производственно-экономических процессов в аграрном производстве на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур 11
1.1 Особенности сельскохозяйственного производства в эколого-экономических условиях Волгоградской области 11
1.2 Обоснование типового сельскохозяйственного предприятия и системы показателей производственно-экономического потенциала 15
1.3 Теоретические основы планирования производства сельскохозяйственных предприятий с учетом фактора неопределенности 21
1.4 Особенности принятия управленческих решений на основе случайных факторов сельскохозяйственного производства 36
1.5 Рынок сельскохозяйственной продукции и кредитование сельскохозяйственных товаропроизводителей 39
2. Моделирование влияния организационно-экономических и природно-климатических факторов на развитие зерновой отрасли региона 48
2.1 Методическое обоснование планирования взаимоотношений сельскохозяйственных предприятий на основе прогноза урожайности сельскохозяйственных культур 48
2.2 Общее состояние сельскохозяйственного производства 51
2.3 Особенности рынка сельскохозяйственной продукции 64
2.4 Характеристика привлеченных источников финансирования текущей деятельности 77
2.5 Влияние агроэкологических и случайных факторов на урожайность сельскохозяйственных культур 90
2.6 Система связей сельскохозяйственного товаропроизводителя 101
2.7 Формирование объема продаж сельскохозяйственного товаропроизводителя.. 103
2.8 Прогнозирование объема привлеченных источников финансирования текущей деятельности 106
2.9 Прямые инвестиции в повышение почвенного плодородия 110
3. Математическое моделирование урожайности зерновых культур в регионе на основе прогнозирования биогидротермического потенциала 116
3.1 Методика обоснования оценочных показателей степени типичности производственно-экономического потенциала сельских товаропроизводителей 116
3.2 Разработка модели урожайности и прогнозирование гидротермических условий хозяйственного года 129
3.3 Обоснование объема реализации зерна и определение оптимальных затрат 149
3.4 Определение величины краткосрочных кредитов в сельскохозяйственном производстве 159
3.5 Эколого-экономическая оценка прямых инвестиций в повышение продуктивности пахотных земель 162
Заключение 169
Список использованной литературы
- Обоснование типового сельскохозяйственного предприятия и системы показателей производственно-экономического потенциала
- Рынок сельскохозяйственной продукции и кредитование сельскохозяйственных товаропроизводителей
- Характеристика привлеченных источников финансирования текущей деятельности
- Разработка модели урожайности и прогнозирование гидротермических условий хозяйственного года
Введение к работе
В условиях экономической нестабильности современные проблемы повышения устойчивости аграрного производства России во многом связаны с прогнозированием производственно-экономических процессов в АПК. Традиционный подход к решению задач прогнозирования, основанный на выявлении статистических закономерностей и зависимостей производства продукции сельского хозяйства от факторов производства, в условиях рыночной экономики и, особенно, в условиях переходного периода, нельзя признать достаточным, поскольку он не учитывает поведения субъектов хозяйствования адекватно происходящим процессам.
Особую актуальность приобретает разработка и реализация прогностических моделей биопродуктивности, учитывающих локальный природно-климатический потенциал сельскохозяйственного производства годичной и большей заблаговременности. Моделирование производственно-экономических процессов в сельском хозяйстве, адаптированное к складывающимся природно-климатическим условиям, позволяет обосновать сельхозтоваропроизводителю рыночную стратегию на основе повышения достоверности кратко- и среднесрочного прогнозирования изменения биопродуктивности (урожайности) сельскохозяйственных культур под влиянием предполагаемых событий и решений.
Теоретические вопросы развития аграрной экономики, а также практические проблемы обоснования структуры сельскохозяйственного производства, освещены в работах В. Боева, Н. Борисенко, Ю. Василенко, А. Гатаулина, А. Голубева, В. Добрынина, А. Жученко, И. Загайтова,
A. Задкова, А. Зинченко, В Клюкача, В. Милосердова, А. Никонова,
B. Обухова, А. Прудникова, Г. Романенко, А. Серкова и др.
Общие методологические вопросы прогнозирования в аграрной экономике с использованием математического инструментария исследовались автором на
основе изучения работ отечественных ученых О. Бокова, Н. Звягина, Л. Канторовича, Р. Кравченко, А. Курносова, К. Личко, В. Немчинова, В. Платонова, А. Полевого, А. Пупонина, М. Савицкого, В. Сухорукова, М. Тунеева, Г. Удовенко, А. Чудновского, В. Шатилова, Л. Яновского и др., а также зарубежных - 3, Бадевца, М. Браславца, Н. Винера, Дж. Данцига, Г. Ландсбера, Э. Маленво, Дж. Мартино, М. Песарана, Д. Пуарье, Л. Слейтера, Дж. Торнли, Ф. Фишера, Дж. Франса, А. Хоскинга, Э. Янча и др.
Исследования автора по использованию математических методов в
экономике, в том числе в моделировании производственно-экономических
процессов АПК, на основе прогнозирования и программирования урожаев
сельскохозяйственных культур и сопутствующих рисков, опираются на работы
И. Винтизенко, Ю. Добрачева, А. Иоанно, В. Кардаша, М. Каюмова,
Л. Кирейчевой, Г. Медведева, А. Морозова, В. Перепелицы, А. Рогачёва, В. Хомякова, Ф. Писаренко, Г. Хубаева и др.
Более объективному анализу отраслевых проблем экономического обоснования биопродуктивности сельскохозяйственных земель* с учетом природных и организационно-технологических факторов способствовало изучение работ С. Андрющенко, Г. Бабкова, Н. Бабиной, А. Дудова, В. Зеляковской А. Каштанова, И. Кружилина, Г. Листопада, Л. Муратовой, М. Семенова, С. Струмилина, Т. Цатхлановой, И. Шабуниной и др.
Вместе с тем, при достаточно широком спектре имеющихся научных и
практических исследований, использование возможностей прогнозирования
уровня урожайности сельскохозяйственных культур на основе математического
моделирования производственно-экономических процессов в
сельскохозяйственном производстве, требует дальнейшего углубленного изучения.
Цель исследования заключается в совершенствовании методов моделирования производственно-экономических процессов в сельском
хозяйстве на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур (на примере зерновой отрасли).
В соответствии с поставленной целью в диссертационном исследовании решались следующие задачи:
определить экономическую сущность моделирования производственно-экономических процессов в аграрном производстве на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур;
выявить систему факторов, определяющих эффективность использования природно-климатического потенциала сельскохозяйственного производства региона на основе анализа динамики биогидротермического потенциала урожайности сельскохозяйственных культур;
определить с использованием различных статистических методов основные характеристики многолетних рядов распределения урожайности зерновых культур в условиях Волгоградской области;
разработать методические подходы к математическому моделированию и прогнозированию урожайности зерновых культур;
обосновать структуру и параметры семейства прогностических
моделей, учитывающих биогидротермический потенциал природно-
климатических условий региона с использованием методов гармонического
анализа;
провести комплексную оценку результатов реализации прогностических моделей урожайности зерновых культур в производственных условиях зоны исследования;
дать производственно-организационную оценку эффективности использования прогностических моделей в объективно складывающихся условиях хозяйствования на примере сельскохозяйственных предприятий Волгоградской области;
определить перспективные направления совершенствования методов моделирования производственно-экономических процессов в зерновой отрасли с использованием прогностических моделей урожайности зерновых культур в производственных условиях Волгоградской области.
Объектом исследования являются методы моделирования и прогнозирования урожайности зерновых культур в конкретных природно-климатических условиях.
Предметом исследования являются производственно-экономические процессы и их экономико-математическое моделирование в зерновой отрасли.
Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.05 -экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство), п. 15.34 «Обоснование прогнозных сценариев развития агропромышленного комплекса, предприятий и отраслей сельского хозяйства», и специальности 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики, п. 1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем...».
Теоретическую, методологическую и документальную основу диссертационного исследования составили фундаментальные и прикладные исследования отечественных и зарубежных авторов в области экономики и управления, математического моделирования и использования экономико-математических методов в обосновании параметров развития сельскохозяйственного производства; программные и прогнозные разработки государственных органов Российской Федерации, директивные и другие официальные документы и нормативно-правовые акты по вопросам развития АПК.
При выполнении исследования в рамках системного подхода автор использовал экономико-математический, статистический, а также расчетно-конструктивный и монографический методы, факторный и гармонический
анализ, современные инструментально-программные средства и приемы графического моделирования.
Информационная база исследований представлена данными Госкомстата РФ и регионального комитета по статистике Волгоградской области, инструктивными материалами российских ведомств, информационными ресурсами INTERNET, первичной информацией о деятельности сельскохозяйственных предприятий Волгоградской области, а также оригинальными авторскими материалами, полученными по результатам проведенных исследований.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
по специальности 08.00.05:
обоснована экономическая сущность моделирования производственно-экономических процессов, обеспечивающая повышение экономической эффективности аграрного производства на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур;
определены и аргументированы основные статистические характеристики многолетних рядов распределения урожайности зерновых культур в условиях Волгоградской области;
выявлен эффект и получены оценки степени влияния биогидротермического потенциала продуктивности и уровня производственных затрат на величину урожайности зерновых культур в качестве основы для разработки нового методического подхода к её прогнозированию;
обоснована производственно-экономическая функция прогностических моделей урожайности, заключающаяся в возможности повышения эффективности использования методов прогноза в воспроизводственных процессах управления сельскохозяйственным производством;
по специальности 08.00.13:
- обоснованы структура и параметры семейства прогностических моделей
урожайности зерновых культур, учитывающих биогидротермический
потенциал природно-климатических условий и связи между объемом и факторами производства;
разработана методика кратко- и среднесрочного прогнозирования урожайности зерновых культур на основе гармонического анализа и математического моделирования динамики гидротермического коэффициента, характеризующего биогидротермический потенциал почвенно-климатических условий ведения сельскохозяйственного производства;
предложена последовательность применения наиболее перспективных направлений использования результатов прогностического моделирования производственно-экономических процессов в зерновой отрасли с учетом специфики развития регионального аграрного производства Волгоградской области.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что теоретически обоснована необходимость прогнозирования уровня урожайности сельскохозяйственных культур на основе математического моделирования производственно-экономических процессов в сельскохозяйственном производстве.
Результаты проведенных исследований используются в производственном планировании практической деятельности аграрного производства Волгоградской области. Теоретические положения работы и практические результаты исследований используются в учебном процессе Волгоградской ГСХА при преподавании учебных дисциплин «Экономико-математическое моделирование производственных процессов и систем», «Эконометрика», «Финансовые вычисления», а также спецкурса «Моделирование производственно-экономических процессов в сельскохозяйственном производстве на основе прогнозирования урожайности».
Полученные результаты используются при планировании производственной деятельности учебно-опытного хозяйства «Горная Поляна»
ВГСХА, крестьянского (фермерского) хозяйства Крысько Н.С. и ЗАО «Панфиловское» Волгоградской области, а также Комитетом по сельскому хозяйству и продовольствию Администрации Волгоградской области при разработке «Программы развития агропромышленного комплекса Волгоградской области до 2010 года».
Результаты исследований докладывались на «Научной конференции
профессорско-преподавательского состава, аспирантов и молодых ученых
Волгоградского государственного университета» (г. Волгоград, 1999 г.); на V и
VI региональных научных конференциях молодых исследователей
Волгоградской области (г. Волгоград, 2000 и 2001 гг.); на Международной
научно-практической конференции "Проблемы научного обеспечения и
экономической эффективности орошаемого земледелия в рыночных условиях"
(г. Волгоград, 2001 г.) а также на ежегодных научно-практических
конференциях профессорско-преподавательского состава Волгоградской
государственной сельскохозяйственной академии (г. Волгоград,
1999...2002 гг.).
Основные положения и выводы диссертационного исследования отражены в пяти научных работах общим объемом 1.2 п. л.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, приложения. Работа изложена на 168 страницах компьютерного текста, включает 50 таблиц и 22 рисунка.
Во введении дается обоснование актуальности проблемы, показываются теоретическая и практическая значимость работы, формулируются цель и задачи, объект и предмет исследования, выделяются положения, характеризующие новизну диссертационного исследования, приводятся сведения об апробации работы.
В первой главе «Теоретические основы моделирования производственно-экономических процессов в аграрном производстве на основе прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур» проведен анализ научных трудов
по прогностическому моделированию в сельском хозяйстве, в том числе по прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур. Рассмотрена сущность процесса прогнозирования и необходимость его совершенствования при обосновании параметров сельскохозяйственного производства. Обозначена авторская позиция по отношению к существующим методикам оценки влияния природно-климатических факторов на урожайность сельскохозяйственных культур.
Во второй главе «Моделирование влияния организационно-экономических
и природно-климатических факторов на развитие зерновой отрасли региона»
осуществлен анализ фактического состояния зернового производства
Волгоградской области и факторов, влияющих на его развитие. Выявлены
основные факторы, определяющие эффективность использования
производственно-экономического потенциала сельскохозяйственных
предприятий в различных природно-климатических условиях Волгоградской области. Обоснована структура и параметры семейства математических моделей, учитывающих влияние природно-климатических и организационно-экономических факторов.
В третьей главе «Математическое моделирование урожайности зерновых культур в регионе на основе прогнозирования биогидротермического потенциала» разработана методика кратко- и среднесрочного моделирования урожайности зерновых культур, учитывающая динамику гидротермического коэффициента, соответствующего природно-климатическим условиям Волгоградской области. Выполнено экономическое обоснование результатов практического использования системы прогностических моделей урожайности зерновых культур в сельскохозяйственных предприятиях региона Волгоградской области.
Обоснование типового сельскохозяйственного предприятия и системы показателей производственно-экономического потенциала
В целях обеспечения практического применения методических рекомендаций по управлению производственной деятельностью в конкретном сельскохозяйственном предприятии необходимо исследование групп товаропроизводителей со сходными условиями хозяйствования. Экономисты пользуются различными способами построения типичных групп для изучения тех или иных сторон деятельности определенного типа хозяйствующих субъектов [49, 166].
Н.К. Никулин [166] в своих исследованиях использовал средний размер сельскохозяйственного предприятия. Это позволяет изучить группу сельхозпредприятий. Расчет среднего размера проводится по формуле средней арифметической величины. Так, например, средний объем валовой продукции был получен путем деления общей стоимости валовой продукции на количество хозяйств, участвующих в расчетах [166, с. 227]: Аналогично рассчитываются прочие показатели среднего предприятия.
Выявление среднего по размерам хозяйства очень удобно, но не учитывает структуры производимой продукции. С целью устранения этой проблемы Н.К. Никулин вводит понятие "производственный тип". К производственным типам хозяйств он относит свиноводческий, птицеводческий, откормочный, молочный, зерновой и т.д. [166, с. 240].
Таким образом, вычисление средних размеров хозяйства определенного производственного типа позволяют получить конкретный объект исследования, с помощью которого можно судить о финансово-хозяйственной деятельности группы хозяйств района или области.
В связи с тем, что ведущим в Волгоградской области является зерновое производство при характеристике производственного типа среднего хозяйства необходимо учесть ориентацию на производство зерна большинства сельскохозяйственных предприятий. Итак, в качестве объекта исследований может использоваться среднее хозяйство преимущественно зернового типа.
В дальнейшем, нам предстоит обосновать систему показателей, по которым будет выбрано среднее хозяйство, с точки зрения исследуемой проблемы. Ее обоснование должно учитывать потенциал сельскохозяйственных предприятий.
В настоящее время большое значение имеет совершенствование инструментальной базы диагностики состояния экономики предприятия, сопоставление его потенциальных возможностей с реальной хозяйственной деятельностью. Таким инструментом в рыночных условиях может служить методика оценки уровня состояния и использования потенциала предприятия.
Эффективность потенциала сельскохозяйственных предприятий определяется учетом местных особенностей земли, погодно-климатических условий, прочих природных факторов и их изменчивости при организации производства и производственной структуры предприятий.
Исследованию проблем оценки потенциала предприятий различных отраслей посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых. Одним из первых авторов понятие "потенциал" в экономике стал использовать А.И. Анчишкин [14]. Наиболее глубоко проблемы экономического потенциала были изучены в работах А.А. Анфиногентовой [13], Т.Ф. Гуревича [67] и др. За сравнительно короткий период времени в научной литературе широко вовлечено в терминологический оборот множество аспектов экономической категории "потенциал": производственный, ресурсный, экономический, научно-технический, трудовой и т.д.
В Саратовском ГАУ им. Н.И. Вавилова [49] была разработана комплексная оценка производственно-экономического потенциала на основе индикаторного метода применительно к условиям Саратовской области. С помощью предложенной методики в составе производственно-экономического потенциала были выделены следующие структурные элементы: научно-технический, трудовой, финансово-экономический, организационный, информационный и природно-ресурсный потенциалы.
Научно-технический потенциал характеризуется, прежде всего, техническим потенциалом (основными фондами), его качеством и конкретными направлениями научно-технического прогресса на предприятии [49, с.9]. Трудовой потенциал определяется состоянием трудовых ресурсов и их влиянием на экономические результаты работы предприятия. Финансовая устойчивость, кредитоспособность и преимущества концентрации производства являются основными определяющими факторами финансово-экономического потенциала [49, с 10]. Организационный потенциал предприятия зависит от используемых форм организации труда и внутрифирменного планирования, автоматизации управления производством, применяемых средств коммуникации. Информационный потенциал представляет собой уровень обеспеченности информационными технологиями и информацией по конъюнктуре рынка. Природно-ресурсный потенциал включает интенсивность использования природных ресурсов и полноту их воспроизводства [49, с. 10].
Рынок сельскохозяйственной продукции и кредитование сельскохозяйственных товаропроизводителей
По мнению В. Сидоренко и И. Попова [216], важнейшим направлением стимулирования сельхозпроизводства является восстановление системы госзаказа на основные виды сельскохозяйственной продукции в размере 50...60% произведенного ее объема, с обязательным финансированием. Это будет гарантировать реализацию основной части сельхозпродукции по рентабельным ценам, способствовать устойчивому развитию аграрного сектора [216, с. 27].
Госзаказ должен стать основой ежегодных бизнес-планов каждого сельскохозяйственного предприятия. Для экономического стимулирования производства и функционирования госзаказа необходимы научно обоснованные цены на закупаемую сельхозпродукцию.
Не менее важную роль в решении продовольственной проблемы могут сыграть региональные системы заготовительных организаций. На современном этапе их главная задача - надежное обеспечение потребностей населения в продуктах питания отечественного производства. Через систему заготовок должны регулироваться также экономические отношения сельского хозяйства с перерабатывающей промышленностью, торговлей и другими отраслями, закупающими его продукцию [216, с. 28].
Благодаря региональным системам заготовок сельскохозяйственной продукции может быть достигнута эффективная ее реализация, при этом сократится значительное количество промежуточных звеньев и посреднеческих коммерческих структур. Э. Сагайдак и В. Урусов [206] предлагают создать принципиально новую систему ценообразования на сельхозпродукцию, включающую в себя целевые, гарантированные (защитные), залоговые, ориентированные (рекомендательные), пороговые (для определения таможенных тарифов) цены.
В стране еще не сложилась устойчивая ценовая и кредитно-финансовая система и, естественно, еще нет фундаментальных наработок, представляющих стройную структуру и механизм функционирования экономических отношений [206, с. 47]. Основу функционирования экономического механизма составляет взаимосвязь ценовых и финансово-кредитных отношений.
Анализ функционирования аграрного рынка показал, что основная масса сельскохозяйственной продукции реализуется по рыночным и договорным ценам [206, с. 48]. Введенные в действие с 1995 г. гарантированные цены на основные продукты не получили на федеральном уровне реального финансового обеспечения и практически не действуют [206, с. 49]. При формировании региональных продовольственных фондов гарантированные цены применяют только в 30% субъектов Федерации. На региональном уровне частично практикуется применение твердых коэффициентов - соотношений цен на сельскохозяйственное сырье и оптовых цен на продовольственные товары, производимые из этого сырья.
По мнению авторов [206], формирование принципиальной схемы оптимального функционирования системы цен на сельскохозяйственную продукцию предполагает учет следующих факторов: общественно необходимый объем и ассортимент продукции; территориальные и отраслевые различия в темпах воспроизводства и нормах рентабельности, обеспечивающих эти темпы; оптимальность пропорций между накоплением и потреблением; обеспечение максимальной эффективности производства при имеющихся ресурсах [206, с. 50].
При соответствующем финансовом обеспечении появляется объективное начало для разработки ежегодных программ закупок сельскохозяйственной продукции. В случае межгодового колебания урожаев, когда предложение продукции может превысить спрос на нее и рыночная цена снизится, государство вправе ставить вопрос о закупке продукции в больших количествах. При повышении цен государство "выбрасывает" на рынок запасы продукции и, тем самым, снижает цены. Модель такого типа работает в США и аналогично осуществляется политика цен в странах ЕС [206, с. 50].
Мы полагаем, что эту модель можно развивать не на уровне государства, а на уровне сельскохозяйственного предприятия. Необходимым условием будет наличие информации о значении урожайности той или иной сельскохозяйственной культуры в будущем году.
Характеристика привлеченных источников финансирования текущей деятельности
Финансово-хозяйственная деятельность предприятий зависит от состава и структуры основных и оборотных средств, которые определяются отраслевыми особенностями производства. Функционирование сельскохозяйственных предприятий на основе расширенного воспроизводства невозможно без эффективной инвестиционной деятельности и финансирования текущих активов в необходимых размерах. Основными источниками финансирования потребности предприятия в оборотных средствах являются: собственные; заемные; временно привлеченные; прочие пассивы.
Собственные источники включают фонды предприятия и долгосрочные кредиты и займы. Временно привлеченные источники - это различные виды кредиторской задолженности, не погашенные в срок, или срок оплаты по которым не наступил. В прочие источники финансирования входят созданные предприятием резервы. Временно привлеченные и заемные источники составляют группу привлеченных источников финансирования текущей деятельности предприятия.
В связи с тем, что собственные и прочие источники в течение хозяйственного года отличаются относительным постоянством, то управление текущими активами предприятия происходит преимущественно за счет регулирования привлеченных источников финансирования. Следовательно, анализ задолженности и ее оптимизация играют важную роль в обеспечении основной деятельности хозяйствующих субъектов.
Особенностью сельскохозяйственной отрасли являются существенные отличия в потребности привлечения заемных средств на разных стадиях производственного процесса.
Суммарная задолженность в сельском хозяйстве составляет 7.3% совокупной задолженности всех отраслей экономики (табл. 2.13) [43, с. 194].
Кредиторская задолженность сельскохозяйственных предприятий -2 703 млн. р. (7.0%). Сумма дебиторской задолженности в сельском хозяйстве (648 млн. р. или 2.6%) находится на очень низком уровне по сравнению с другими отраслями. Меньшую дебиторскую задолженность имеют лишь предприятия материально-технического снабжения и сбыта (359 млн. р.), торговли и общественного питания (299 млн. р.), связи (233 млн. р.). Превышение кредиторской задолженности над дебиторской в сельскохозяйственной отрасли составляет 4.2 раза. При этом 83.3% кредиторской и 60% дебиторской задолженности являются просроченными. Все это свидетельствует о неблагополучном состоянии расчетов в сельском хозяйстве относительно других отраслей экономики.
Из районов Волгоградской области наибольшую сумму просроченной кредиторской задолженности (729 млн. р.) и просроченной дебиторской задолженности (183 млн. р.) имеет Камышинский район (прил. 12) [177]. Максимальный удельный вес просроченной кредиторской (92%) и просроченной дебиторской задолженности (97%) - в Быковском районе.
Значительную долю в составе кредиторской и дебиторской задолженностей имеют задолженность покупателей и задолженность поставщикам. Отсюда большое число предприятий, имеющих просроченную задолженность в расчетах с покупателями или поставщиками (табл. 2.14) [43, с. 200].
Наибольший удельный вес в структуре кредиторской задолженности, как правило занимает задолженность перед поставщиками (табл. 2.16) [43, с. 196]. Прочая кредиторская задолженность включает задолженность по оплате труда, перед дочерними и зависимыми обществами, расчеты по социальному страхованию и обеспечению, задолженность перед прочими кредиторами.
Предприятия сельского хозяйства, несмотря на огромное количество налоговых льгот, по удельному весу задолженности в бюджет (13.3%) уступают лишь предприятиям строительства (21.9%), транспорта (14%), промышленности (15.4%).
Максимальный удельный вес в структуре кредиторской задолженности предприятий сельского хозяйства принадлежит прочей кредиторской задолженности - 44.3% (рис. 2.11). Это связано, прежде всего, с огромной величиной задолженности сельхозпредприятий по оплате труда (прил. 13). Причины значительной доли задолженности перед поставщиками в общей сумме кредиторской задолженности (42.4%) соответствуют причинам, сдерживающим рентабельность сельскохозяйственного производства (раздел 2.1), основная из которых - диспаритет цен на сельскохозяйственную и промышленную продукции.
Структура дебиторской задолженности схожа с структурой кредиторской. Наибольший удельный вес в дебиторской задолженности по всем отраслям экономики имеет задолженность покупателей (прил. 14). Сельское хозяйство не является исключением, расчеты с покупателями занимают 82.6% в структуре дебиторской задолженности. Более высокая величина этого показателя отмечена лишь у транспортных предприятий (84.8%) и в жилищно-коммунальном хозяйстве (86.5%).
Величина и структура кредиторской задолженности и текущих активов характеризуют рациональность управления ими лишь с одной стороны. В целях обеспечения комплексной характеристики управления указанными показателями, необходимо наряду с понятием достаточности оценить эффективность их использования с помощью показателей оборачиваемости.
Разработка модели урожайности и прогнозирование гидротермических условий хозяйственного года
Рентабельность деятельности сельских товаропроизводителей напрямую зависит от урожайности выращиваемых сельскохозяйственных культур. В последние годы, в связи с нарушением технологий возделывания сельхозкультур из-за недостатка финансовых средств и ухудшением плодородия почв, урожайность сельскохозяйственных культур заметно снизилась (табл. 3.7).
Наибольшая урожайность картофеля (87.9 ц/га) за анализируемый период была достигнута в 1996 г., наименьшая (58.7 ц/га) - в 1991 г. Урожайность бахчевых культур в 1994 г. выросла на 58.2% по отношению к 1993 г. и достигла максимума. Наибольшая урожайность овощей (166.5 ц/га) отмечена в 1991 г., горчицы (8.0 ц/га) - в 1993 г., подсолнечника (8.7 ц/га) - в 1995 г. Урожайность зерновых культур была максимальной в 1993 г. (19.6 ц/га), минимальной - в 1995 г. (7 ц/га). Из зерновых культур высокой величиной урожайности отличаются озимая пшеница и просо (прил. 18) [177]. В 1999 г. наибольшая урожайность зерновых была зафиксирована в Нехаевском (10.5 ц/га) и Фроловском (9.2 ц/га) районах, относящихся соответственно ко II и III группе (прил. 17) [177].
Динамика урожайности основных для Волгоградской области сельскохозяйственных культур в 1991 ...1999 гг. представлена на рис. 3.1. Характер изменения величины урожайности различных сельскохозяйственных культур имеет определенные закономерности. Высокая урожайность по всем культурам отмечена в 1993 и 1999 гг., а существенное ее снижение произошло в 1994...1995 и 1998 гг.
Значительная величина урожайности в 1993 и 1997 гг. объясняется благоприятными погодно-климатическими условиями (рис. 3.2), которые характеризуются повышением общей суммы выпадающих осадков и снижением суммы температур воздуха. В 1994, 1995 и 1998 гг. количество осадков уменьшилось при увеличении температуры, что явилось причиной низкой урожайности сельскохозяйственных культур.
Орошение посевных площадей позволяет компенсировать недостатки погодно-климатических условий в неблагоприятные годы. Начиная с 1995 г. проведение оросительных мероприятий в Волгоградской области существенно сократилось из-за повышения затрат и материального износа техники [137]. В связи с этим, динамика урожайности сельскохозяйственных культур на орошении (картофеля и овощей) в 1995...1999 гг. соответствует изменениям урожайности богарных культур. В 1991...1994 гг. величина урожайности картофеля была относительно постоянной, так как его орошение направлено на поддержание определенного водного режима питания. Изменение урожайности овощей в 1991...1999 гг. соответствовало динамике суммы температур, потому что оросительные мероприятия заменяли необходимое количество осадков. Особенности возделывания и биологические характеристики бахчевых культур обеспечивают получение наибольших урожаев в засушливые годы (рис. 3.1).
Анализ урожайности сельскохозяйственных культур и гидротермических условий показал наибольшие колебания величины урожайности, в зависимости от изменения температуры воздуха и количества выпадающих осадков, у зерновых (рис. 3.1,3.2).
Расчет критерия Пирсона по валовому сбору зерна в Волгоградской области за 1950...1999 гг. показал незначительное расхождение эмпирических и теоретических частот, что согласуется с гипотезой о нормальном распределении генеральной совокупности. Тем не менее, на рис. 3.3 просматривается наличие «толстых хвостов» и несоответствие кривой нормального распределения.
Коэффициент вариации величины валового сбора зерна в Волгоградской области, рассчитанный по данным 1950...1999 гг., составляет 48.9%.
