Содержание к диссертации
Введение
1. Методологические вопросы определения, анализа исполь зования и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия 10
1.1. Сущность производственного потенциала предприятия 10
1.2. Подходы к определению, анализу использования и прогнозированию производственного потенциала предприятия 17
1.3. Проблемные вопросы использования системного математического моделирования при определении, анализе использования и прогнозировании производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия 27
2. Разработка системы моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия 31
2.1. Общая организационная структура системы моделей 31
2.2. Основные модули информационных подкомплексов моделей в системе моделей 38
2.3. Основные модули подкомплекса оптимизационных моделей.46
2.4. Основные модули подкомплекса моделей по преобразованию выходной информации 76
2.5. Математическое и программное обеспечение расчетов по оптимизационным подкомплексам системы моделей 77
2.6. Общая логика функционирования системы моделей 86
3. Апробация системы моделей на примере АО "Детскосельское" Ленинградской области 94
3.1. Целевая установка экспериментальных расчетов и модульный состав числовых моделей 94
3.2. Информационное обеспечение расчетов по системе моделей 104
3.3. Анализ эмпирических расчетов по системе моделей на примере АО "Детскосельское" Ленинградской области 112
Выводы 142
Литература 144
Приложение 157
- Подходы к определению, анализу использования и прогнозированию производственного потенциала предприятия
- Проблемные вопросы использования системного математического моделирования при определении, анализе использования и прогнозировании производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия
- Основные модули информационных подкомплексов моделей в системе моделей
- Анализ эмпирических расчетов по системе моделей на примере АО "Детскосельское" Ленинградской области
Введение к работе
Актуальность исследования.
В настоящее время практически отсутствует инструментарий, обеспечивающий расчет и прогнозирование производственных потенциалов сельскохозяйственных предприятий на базе широкого использования математических методов и современных средств вычислительной техники.
Между тем, с использованием экономико-математических методов имеется возможность объективно оценить дееспособность предприятия производить максимальное количество сельскохозяйственной продукции в заданной структуре при полном и наиболее эффективном использовании наличных производственных ресурсов. Экономико-математические и математико-статистичес-кие методы также позволяют на высоком качественном уровне прогнозировать производственный потенциал сельскохозяйственных предприятий на перспективу.
Эти возможности могут быть комплексно реализованы с использованием системного математического моделирования экономических процессов, оперирующего логически, информационно и алгоритмически взаимосвязанными экономико-математическими и математико-статистическими моделями.
Разработка инструментария по расчету и прогнозированию производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия с использованием системного математического моделирования экономических процессов предполагает обоснование организационной структуры соответствующей системы моделей, определение состава моделей, их функциональных модулей, математи ческого и программного обеспечения расчетов на ПЭВМ, а также комплексного решения ряда других вопросов.
Это в основном определило целевую установку и задачи диссертационного исследования.
Целя и задачи исследования.
Общей целью диссертационной работы явилась разработка системы моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия в подготовленном для функционирования виде.
Реализация этой цели вызвала необходимость решения следующих задач:
- исследовать вопросы методологии определения, анализа использования и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия;
- обосновать общую организационную структуру системы моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия;
- разработать систему моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, а также основные модули каждой модели данной системы моделей;
- определить математическое и программное обеспечение расчетов по оптимизационным подкомплексам системы моделей;
- экспериментально апробировать разработанную систему моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного ппелпшятия.
Методологическая основа исследования.
Теоретической и методологической основой исследования
явились труды отечественных и зарубежных ученых по исследуемым в диссертации вопросам. В соответствии с кругом исследуемых проблем в работе использовались методы: расчетно-конс-труктивный, балансовый, аналитический, математической статистики, математического программирования, системного математического моделирования экономических процессов.
Научная новизна работы.
Научная новизна выполненного исследования состоит в том, что в диссертации с общих методологических позиций оптимального функционирования экономических систем уточнено содержание понятия производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, впервые обобщены вопросы методологии определения, анализа использования и прогнозирования производственного потенциал сельскохозяйственного предприятия с использованием системного математического моделирования экономических процессов и современных средств вычислительной техники.
Новым является разработанная организационная структура системы моделей по расчету и прогнозированию производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, а также функциональные и расчетные модули моделей системы и адаптация подкомплексов оптимизационных моделей системы к требованиям процедуры согласования решений оптимизационных моделей в системе, а также программному обеспечению расчетов на ПЭВМ.
Представляется также новым проведенное автором на конкретном материале эмпирическое исследование по расчету фактического производственного потенциала сельскохозяйственного
предприятия и его сквозному прогнозированию на краткосрочную перспективу с использованием разработанной системы моделей и предложенного в работе инструментария.
Практическая значимость результатов работы.
Выполненное исследование соответствует разделу 1.1. "Разработка задач анализа, прогнозирования и управления производством в агросистемах с использованием экономико-математических и математико-статистических методов" комплексной темы 2 "Совершенствование управления в аграрном секторе экономики" пятилетнего плана НИР экономического факультета СПГАУ на 1996-2000 годы.
Практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов исследования при разработке и внедрении автоматизированной системы информационно-вычислительного обеспечения сельского хозяйства на уровне предприятия, для совершенствования методик плановых расчетов по развитию сельскохозяйственного производства на предприятиях.
Результаты выполненных исследований нашли применение при расчете фактического производственного потенциала АО "Детскосельское" и его прогнозировании на краткосрочную перспективу, что подтверждено документально.
Разработанная система моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, ее информационное обеспечение, основные модули выделенных подкомплексов моделей используются в учебном процессе по курсу "Математическое программирование и экономико-математическое моделирование производственных систем в сельском хозяйстве" на кафедре экономико-математических методов и ста тистики экономического факультета Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. Апробация работы и публикации.
Основные результаты диссертационного исследования докладывались на научной конференции СПГАУ в 1998 году. По теме диссертации опубликованы 3 научные статьи.
Объем и структура работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов, списка использованной литературы и приложений.
В первой главе диссертации на основе анализа литературных источников раскрыто и уточнено содержание понятия производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, обобщены вопросы методологии совершенствования расчета фактического производственного потенциала предприятия и его прогнозирования на перспективу с использованием системного математического моделирования экономических процессов.
Во второй главе освещены методические вопросы разработки общей организационной структуры системы моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия, определено содержание и назначение подкомплексов моделей R составе комплексов моделей по расчету фактического производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия и его прогнозированию на перспективу. С учетом требований процедуры согласования решений моделей в системе разработаны основные модули всех функционально разнородных моделей системы. Определено математическое и программное обеспечение расчетов, а также общая логика функционирования разработанной системы моделей.
В третьей главе определены цели экспериментальной апробации расчетов, модульный состав числовых моделей, разработано информационное обеспечение расчетов, проанализированы результаты эмпирических расчетов на примере АО "Детскосель-ское" Ленинградской области по определению фактического производственного потенциала данного предприятия и его прогнозированию на краткосрочную перспективу.
Общий объем диссертации, без списка литературы и приложений, составляет 143 страницы машинописного текста. Работа содержит 36 таблиц и 6 рисунков.
Подходы к определению, анализу использования и прогнозированию производственного потенциала предприятия
Определение, анализ использования и прогнозирование производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия на перспективу относятся к числу актуальных, еще недостаточно изученных проблем аграрного сектора экономики. В настоящее время существуют разные подходы к определению производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия [в частности. в работах В.Г.Андрийчука, С.С.Сергеева. В.И.Кудинова. В. А. Свободина. Ю.В.Василенко. И. Лукинова и др.], имеется ряд апробированных методик.
Однако, данные методики нередко подвергались в литературе обоснованной критике, свидетельствующей о том. что вполне удовлетворительного теоретического и практического решения проблема определения производственного потенциала не получила. К тому же. переход к рыночной экономике вызывает необходимость в соответствующей "инвентаризации" различных подходов к решению данной проблемы с тем. чтобы выявить какие из них могут быть использованы в новых условиях.
В основе множества методических подходов к измерению производственного потенциала фигурируют в основном два метода: - расчетно-конструктивный; - метод производственной функции.
Первый метод обеспечивает определение производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия на основе построения в растениеводстве и животноводстве модельной единицы, представляющей собой совокупность технологически сбалансированных и организационно взаимосвязанных ресурсов применительно к лимитирующему и отражающей (учитывающей) основные технологические соотношения, сложившиеся условия производства. Он обеспечивает построение модели производства на основе рекомендаций научных учреждений, опыта передовых хозяйств и учета особенностей производства конкретных предприятий.
При этом производственный потенциал предприятия рассматривается как сумма потенциалов его отраслей и по величине равен стоимости нормативного объема продукции [58]. Этот метод позволяет определить производственный потенциал конкретного хозяйства, исчислить его на ближайший или перспективный период. Его последователи справедливо указывают, что к отдельно взятому хозяйству региона подходить таким образом не только можно, но и необходимо [88]. С другой стороны, анализ по всем хозяйствам региона потребовал бы чрезвычайных затрат времени и высококвалифицированного труда. Кроме того, этот метод по существу не решает задачи определения всего производственного потенциала, так как вычеркивает из его состава те ресурсы, которые, по мнению экспертов, проводящих расчет, не могут быть использованы ввиду наличия "узких мест" [например, земли не обеспеченной трудовыми ресурсами И Т.П.]. Такой подход при определении производственного потенциала ставил бы в особое положение хозяйства, не эффективно использующие капиталовложения, оборотные средства, землю.
Более пригодным для практических расчетов является метод производственной функции [4, 16, 44, 49, 82, 85, 95, 99, 101, 120]. Он исходит из заранее определенного перечня основных ресурсов и природно-климатических факторов и определяет производственные возможности как известное аналитическое и табличное выражение соответствующих величин.
При всем многообразии вариантов применения метода производственной функции можно говорить о двух основных подходах при построении производственной функции: - априорный; - апостериорный.
При априорном подходе перечень ресурсов, вид производственной функции, нормативная отдача каждого ресурса или их значимость принимаются известными априори, вне и до исследования конкретных результатов и особенностей производства продукции в данном регионе (например, индексный метод, метод сложения ресурсов).
При апостериорном подходе вид производственной функции определяется статистической моделью, адекватность которой должна доказываться известными критериями математической статистики.
Как указывается в работе [120], тому и другому подходу свойственны и достоинства, и недостатки. Достоинства априорного подхода состоят в его простоте, доступности широкому кругу производственников, единообразии применения. Однако, на практике априорные допущения и методические недостатки неизбежно приводят к существенным погрешностям в определении производственных возможностей хозяйства.
В этом плане более значительными методическими преимуществами обладает апостериорный метод определения производственной функции, основанный на построении корреляционно-регрессионных моделей.
Проблемные вопросы использования системного математического моделирования при определении, анализе использования и прогнозировании производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия
Использование системного математического моделирования экономических процессов для определения, анализа использования и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия связано прежде всего с разработкой: - системы моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия; - информационного обеспечения расчетов по системе моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала селькохозяйственного предприятия; - более совершенных методик проведения расчетов, анализа и оценки полученных результатов по данной системе моделей.
Решение этих и других проблем системного математического моделирования экономических процессов должно осуществляться комплексно.
Система моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия должна разрабатываться с учетом основополагающих принципов управления экономическими процессами, наряду с принципами системного математического моделирования экономических процессов, которые изложены в работе [71].
Расчет фактического производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия и его прогнозирование на перспективу в условиях ограниченности ресурсов и специфических рыночных отношений реализуется через принцип оптимальности.
Принцип оптимальности предусматривает расчет фактического производственного потенциала предприятия, а также нахождение наилучшего варианта формирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия при конкретном количественном составе наличных ресурсов и максимально возможной степени интенсивности их использования в будущем.
Система моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия сама по себе не может быть функционально однородной. Функциональное различие отдельных групп элементов-моделей в системе моделей может служить благоприятной предпосылкой для относительно автономного, поэтапного их решения.
Не до конца решена проблема классификации прогнозов с позиции системного представления прогнозирования.
Так, объектом прогнозирования может быть отдельный элемент системы, выделенная в системе подсистема или, наконец, в целом система. В зависимости от подобного представления объекта прогнозирования следует интегрировать и виды прогнозирования: одномерное, многомерное и сквозное.
Одномерное прогнозирование предполагает автономное прогнозирование простых элементов системы. Многомерное прогнозирование предусматривает параллельное проведение одномерных прогнозов и последующее согласова ниє их между собой. Сквозное прогнозирование связано с предвидением состояния или поведения всей системы в целом.
Для целенаправленного формирования производственного потенциала сложной экономической системы, какой является сельскохозяйственное предприятие, необходимо осуществлять сквозное прогнозирование, которое основано на многомерном прогнозировании. Последнее предполагает осуществление одномерных прогнозов и последующее их согласование между собой.
Проведение эмпирических расчетов по системе моделей расчета и прогнозирования производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия на перспективу связано с проблемами информационного обеспечения расчетов.
Проблема информационного обеспечения расчетов связана. в первую очередь, с разработкой информационной системы исходных данных (агрохимических данных, данных по затратам труда, потребности в кормах различных групп животных, по урожайности сельскохозяйственных культур, по внесению удобрений в конкретные сроки, по использованию различных видов сельскохозяйственной техники по агросрокам в соответствии с современными технологиями возделывания сельскохозяйственных культур, по производительности сельскохозяйственных агрегатов и многих других).
Основные модули информационных подкомплексов моделей в системе моделей
Качество расчетов по комплексу оптимизационных моделей определяется, при прочих равных условиях, достоверностью поступающих в модели экономических данных. Поэтому, модули информационных моделей призваны прежде всего обеспечить подготовку полной исходной информации для моделей оптимизационного подкомплекса моделей.
Модули моделей информационного подкомплекса моделей в основном определяются составом моделей оптимизационного подкомплекса. Поэтому, в зависимости от целевой установки расчетов и входящих в состав оптимизационного подкомплекса моделей, модули моделей информационного подкомплекса могут конкретизироваться и дополняться.
Информационной основой для проведения эмпирических исследований по комплексу моделей по расчету фактического производственного потенциала предприятия в основном служат данные по фактическим наличным производственным ресурсам хозяйства за ряд лет, по затратам ресурсов на производство каждого вида сельскохозяйственной продукции, по производству валовой и товарной продукции земледелия и животноводства.
Модули моделей формирования технико-экономических показателей по земледелию [1]. животноводству [2], сельскохо зяйственной технике [3] используются в основном в качестве исходной информации для моделей нижнего уровня оптимизационного подкомплекса моделей. Это показатели по урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности сельскохозяйственных животных и другие.
Фактическая информация по предприятию является результатом сложившейся деятельности сельскохозяйственного предприятия, фактической интенсивности использования в нем производственных ресурсов.
При прочих равных условиях степень интенсивности использования ресурсов - это важнейший показатель, влияющий на производственные возможности предприятия, его дееспособность производить продукцию. Выражается данный показатель в разном уровне урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных животных. С целью учета влияния этого показателя на размер производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия информация по урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных животных разрабатывается с выделением двух уровней: фактического за ряд лет и возможного (нормативного).
По каждой сельскохозяйственной культуре и каждому виду сельскохозяйственных животных с учетом фактического и возможного (нормативного) уровней урожайности и продуктивности разрабатываются технико-экономические коэффициенты затрат средств и выхода продукции на принятую единицу измерения переменных по культурам и видам животных.
При фактическом уровне урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных животных тех нико-экономические коэффициенты рассчитываются по фактическим данным предприятия за ряд лет. При возможном (нормативном) уровне в качестве исходной информации для расчета технико-экономических показателей служат нормативно-справочные данные применительно к конкретным природно-экономическим условиям, в которых функционирует предприятие. Это нормы высева семян, нормы внесения органических и минеральных удобрений, содержание питательных веществ в корме, нормативы затрат кормов на одну среднегодовую голову каждого вида сельскохозяйственных животных, возможные варианты агрегатирования сельскохозяйственной техники, производительность сельскохозяйственных агрегатов при выполнении различных сельскохозяйственных работ и ряд других.
Информация технологических карт, как и нормативно-справочная информация, используется для расчета технико-экономических показателей при возможном (нормативном) уровне урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных животных. Технологические карты, предусматривающие прогрессивную технологию производства продукции, позволяют рассчитать нормативы производственных затрат труда (как в целом, так и в отдельные периоды), выхода продукции (в частности, кормов) по периодам года и другие показатели.
Кроме отмеченного, модули моделей информационного подкомплекса формируют информацию по фактическим и рекомендуемым вариантам севооборотов, по годовому обороту стада крупного рогатого скота и свиней.
Анализ эмпирических расчетов по системе моделей на примере АО "Детскосельское" Ленинградской области
Экспериментальная апробация комплекса моделей по расчету фактического производственного потенциала сельскохозяйственного предприятия была выполнена с использованием моделей расчета фактического производственного потенциала с учетом модулей, рассмотренных в п.3.1., а также подготовленного информационного обеспечения (см. п. 3.2.). В результате выполненных расчетов по критерию максимум прибыли по АО "Детскосельское" были определены: структура земельных угодий, посевные площади сельскохозяйственных культур, урожайность сельскохозяйственных культур открытого грунта и продуктивность сельскохозяйственных угодий (в заданных границ), урожайность сельскохозяйственных культур защищенного грунта (в заданных границах), продуктивность сельскохозяйственных животных (в заданных границах), система севооборотов, площади сельскохозяйственных культур защищенного грунта, поголовье крупного рогатого скота и свиней, структура стада крупного рогатого скота и свиней, баланс производства и использования кормов, объем выполнения механизированных работ, потребность в трудовых ресурсах (в том числе по месяцам), производство товарной продукции земледелия открытого грунта, земледелия защищенного грунта, животноводства, структура товарной продукции, структура валовой продукции, основные показатели экономической эффективности сельскохозяйственного производства и ряд других. Результативными показателями, характеризующими максимально возможное производство продукции в АО "Детскосель-ское" при наиболее эффективном (оптимальном) использовании всех наличных производственных ресурсов, являются валовое и товарное производство продукции, а также максимально возможная эффективность сельскохозяйственного производства в предприятии. Данные таблицы 3 показывают какое количество валовой и товарной продукции могло быть произведено в АО "Детскосель-ское" при наиболее эффективном с точки зрения получения прибыли использовании наличных производственных ресурсов (земли, труда, технических средств и др.). А именно, стоимость валовой продукции могла быть выше на 39,2%, стоимость товарной продукции на 22,9%. Прибыль могла возрасти в 2,3 раза. В сопоставимых ценах 1994 года. В ценах реализации 1995 года. Значительно могла быть выше рентабельность (178% против 53%).
Это показывает, что была недоиспользована до конца возможность более эффективного использования производственного потенциала предприятия. Данные таблицы 7 иллюстрируют, что расчетная отраслевая структура производства в хозяйстве в целом соответствует фактически сложившейся отраслевой структуре. Однако, было целесообразно в структуре валовой продукции иметь больший удельный вес продукции земледелия (61,3%). в том числе картофеля (8%), моркови (11.5%). и несколько ниже продукции животноводства (38.7%), но при увеличении удельного веса мяса свиней (23%). Валовой сбор сельскохозяйственных культур открытого грунта мог быть выше на 39.15%. Это увеличение могло произойти на 17,97% за счет более совершенной структуры посевных площадей (табл.10) и на 17.96% за счет увеличения урожайности сельскохозяйственных культур открытого грунта (табл.12). Могло быть выше валовое производство овощей открытого грунта на 15,5% за счет увеличения размера посевных площадей под овощами на 6,1%. за счет более совершенной структуры посевных площадей на 1.8%, а также за счет повышения урожайности овощных культур на 7%.
Расчетная структура посевных площадей согласуется с учитываемыми в моделях севооборотами (табл.11). В хозяйстве целесообразно было использовать два 9-ти польных овоще-кор-мовых, два 6-ти польных кормовых, 6-ти польный овоще-кормо-вой и 5-ти польный кормовой севообороты, в которых отводится наибольшее количество полей под овощи и кормовые культуры. Земельные угодья в хозяйстве используются полностью в заданной структуре (табл.4). В овощеводстве защищенного грунта имеются резервы увеличения производства валовой продукции (на 12%). в частности, кабачка на 20%, лука зеленого в 3,4 раза, перца в 2,6 раза (табл.14), за счет использования культурооборотов, в которых под данные культуры отводится больше площади (табл.13), а также за счет повышения урожайности овощных культур (табл.15). Расчетное поголовье сельскохозяйственных животных в целом соответствует фактическому уровню (табл.16). Однако, валовое производство продукции животноводства можно было иметь выше на 17%. Это увеличение могло произойти на 2.8% за счет изменения структуры стада животных (табл.17), а также на 13,8% за счет повышения продуктивности сельскохозяйственных животных (табл.18) путем более сбалансированного кормления животных и качественной подготовки кормов к скармливанию. Расчетное производство и использование кормов представлено в таблице 19. Наряду с возможностью иметь выше производство валовой продукции в хозяйстве соответственно могло быть больше производство отдельных видов товарной продукции земледелия и животноводства (табл.8). А именно, товарное производство картофеля могло быть выше в 3,4 раза; овощей открытого грунта на 15,4%, в том числе моркови на 52,6%, капусты цветной на 6,7%; овощей защищенного грунта на 12,3 %, в том числе лука зеленого в 3,4 раза, перца в 2,7 раза, кабачка на 20%.
