авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«Всероссийский институт аграрных проблем и информатики им. А.А.Никонова «УТВЕРЖДАЮ» ...»

-- [ Страница 2 ] --

Таким образом существующие методы оценки БКП территорий и оценка агроклиматических ресурсов (агроклиматическое районирование) ба зируются на оценке и учете различных агроклиматических показателей, хо рошо коррелирующих с продуктивностью сельскохозяйственных культур, таких как показатели обеспеченности растений теплом и влагой, а для зи мующих культур учитываются условия перезимовки. Для характеристики те плообеспеченности используются суммы активных температур воздуха выше различных пределов;

даты начала, конца вегетационного периода и его про должительность;

длительность безморозного периода и число дней с темпе ратурами воздуха выше 5, 10, 15°С и т.д. Для оценки влагообеспеченности территории применяется такой показатель, как обеспеченность осадками по месяцам вегетационного периода и фазам развития растений. Условия пе резимовки оцениваются на основании средних из абсолютных годовых ми нимумов температуры воздуха, а световые ресурсы — по фотопериодизму.

Неотъемлемой частью исследований БКП природной среды является анализ методов оценки продуктивности сельскохозяйственных культур. Наи более известны методы, использующие для оценки продуктивности сельско хозяйственных культур физико-статистические модели продукционного про цесса агробиоценозов. Созданы многочисленные группы моделей продук тивности растений для оценки агроклиматических ресурсов. К первой группе следует отнести такой наиболее общий класс моделей, в которых оценка продуктивности растений входит в качестве одного из блоков. Вторую груп пу характеризует построение моделей, непосредственно связанных с оценкой климатических ресурсов применительно к продукции растениеводства.

2 Теоретические предпосылки постановки задачи по проектирова нию эффективных агропродовольственных систем с учетом факторов пространственного размещения и биоклиматического потенциала тер риторий 2.1 Концептуальные основы проектирования эффективных агро продовольственных систем с учетом биоклиматического потенциала территории Как уже говорилось выше, характер воздействия различных факторов природной среды на сельскохозяйственное производство определяется в ос новном климатическими характеристиками а также плодородием почвы, ко торая, в свою очередь, является продуктом климата. Естественное плодоро дие почвы оценивается по режиму питания, механическому составу и агро гидрологическим свойствам почвы. Следует при этом отметить роль рельефа, который, особенно на микро- и мезоуровне, может корректировать даже об щециркуляционные процессы. Рельеф местности характеризуется высотой над уровнем моря, площадью водной поверхности и заболоченных террито рий.

Биоклиматический потенциал территории можно определить как максимально-возможный прирост продуктивности 1-го гектара сельско хозяйственных угодий по отношению к естественному плодородию поч вы, полученный при оптимальном использовании биоклиматических ре сурсов территории и производственно-территориальных факторов, включая ресурсное обеспечение и транспортную доступность.

Эффективность функционирования региональных агропродоволь ственных систем (АПС) с нашей точки зрения определяется как уровень использования биоклиматического потенциала территории, на которой эта система расположена. Или, другими словами, максимально возможное отно шение аккумулированной солнечной энергии к антропогенной энергии высо кого качества. Этот уровень зависит от сочетания многих факторов разнооб разной природы: почвенно-климатических, агробиоценотических, агротехно логических, зоотехнических, организационно-хозяйственных, социально экономических, демографических, аграрно-политических, а также факторов развития рыночной инфраструктуры. Последним в ряду ограничений эффек тивного использования БКП стоит фактор обеспеченности погектарного спроса на аграрную продукцию.

Практически каждый из перечисленных факторов может ограничивать показатели эффективности функционирования АПС, однако существует ес тественный порядок их воздействия на эффективность АПС, задающий по следовательность лимитирования эффективности в направлении от произ водства растениеводческой продукции, через стадии ее трансформации до получения хозяйственно-финансового результата.

Рассмотрим последовательность проблем, возникающих в процессе проектирования эффективных агропродовольственных систем.

На первом месте стоит проблема формирования эффективно функцио нирующих агрофитоценозов, обеспечивающих аккумулирование большого количества фотосинтетически активной солнечной радиации и трансформи руя ее с высоким КПД в биомассу хозяйственно ценных органов культурных растений. Эти же соображения распространяются и на кормовые угодья, при использовании которых необходимо выбирать из них наиболее продуктив ные по показателям концентрации обменной энергии и переваримого про теина.

Дальнейшие пути преобразования запасенной в культурных и естест венных растительных сообществах солнечной энергии зависят, как уже гово рилось, от многих факторов, множество сочетаний которых образует про странство выбора вариантов АПС, сравнение которых в отношении их эф фективности можно сделать, если определены соответствующие критерии.

На рисунке 2 приведена схема, поясняющая структуру воздействия факторов на АПС.

Компоненты критериев эффективности Экономическая эффективность Экологическая эффективность Социальная эффективность 1) Коэффициент воспроизводства сельского насе 1)Товарная продукция сельского хозяйства на 1 га зе- 1) Ресурсоемкость сельского хозяйства. 2) Коэффициент мель с-х назначения. 2) Коэффициент товарности. воспроизводства почвенного плодородия 3)Отношение ления 3)Рентабельность с-х. 3) Производство товарной про- аккумулированной в агроценозах ФАР к затратам энер 2) Качество жизни сельского населения дукции на 1 занятого в сельском хозяйстве. 4) Доходы гии высокого качества 4) Изменение почвенного бони от ЛПХ на 1 сельского жителя. тета Рисунок 2 – Структура воздействия факторов на АПС При проектировании АПС регионального уровня естественным образом возни кают два класса задач. Первая задача состоит в нахождении вариантов эффективно функционирующих региональных АПС безотносительно ко времени их реализации.

В результате ее решения будут оптимизированы следующие параметры:

• Структура земель сельскохозяйственного назначения в регионе;

• Соотношение между естественными и улучшенными кормовыми угодья ми;

• Структура площадей и сортовой состав культурных растений;

• Соотношение между богарными и мелиорируемыми землями с распреде лением по видам мелиораций;

• Баланс органического вещества почвенных разностей с выбором основ ных источников его пополнения;

• Дозы минеральных удобрений под возделываемые культуры и культур ные пастбища;

• Оценки урожайностей сельскохозяйственных культур на пашне и про дуктивностей, а также зоотехнических характеристик кормовых средств, получаемых с кормовых угодий;

• Структура машинно-тракторного парка с учетом требований энергосбе режения;

• Отраслевая структура животноводства, численность стад, обеспеченная кормовой базой региона;

• Объемы и структура использования продукции растениеводства и живот новодства с выделением товарной части и учетом межрегионального об мена;

• Оценка потребностей в труде в СХП и КФХ;

• Оценка структуры и объемов господдержки, соответствующие эффектив ным вариантам.

В рамках второй задачи определяется программа развития региональ ной АПС из текущего состояния в найденные выше (в случае, если сущест вует подмножество равно эффективных по выбранным критериям решений).

Задача может решаться на максимум эффективности использования консолидированного бюджета господдержки АПС региона при ограничениях на динамику части критериальных показателей (требование монотонности, соответствующее представления об устойчивом развитии АПС).

Основными критериями для оценки эффективности • высокая экономическая эффективность, • экономическая устойчивость, • стабильное или возрастающее почвенное плодородие, • наименьшие трудозатраты на единицу товарной продукции, • максимально возможное отношение аккумулированной солнечной энергии к антропогенной энергии высокого качества и т.п.

Очевидно, что этот список можно продолжать и конкретизировать.

Важно другое: проектирование СВАП по своей сути представляет проблему многокритериальной оптимизации, в ходе которой отметаются заведомо не эффективные варианты, т.е. такие, которые можно улучшить сразу по всем критериям одновременно.

Из теории многокритериальной оптимизации известно, что пересече ние областей определения перечисленных критериев не должно быть пусто.

Это условие можно выполнить при содержательном анализе проблемы проектирования СВАП. Так, например, ясно, что денежная и энергетическая форма оценки эффективности вариантов СВАП обладают максимальной универсальностью в том смысле, что вариация любого элемента СВАП при ведёт к изменению. Таким образом, существо эколого-экономического ана лиза при проектном анализе вариантов СВАП, заключается в отыскивании компромисса между энергетической и экономической эффективностью функционирования системы.

Обеспечение устойчивости производственных характеристик СВАП под воздействием погодных, биоценотических изменений, а также флуктуа ций параметров экономической среды находится в общем случае в противо речии с ее энергетической и экономической эффективностью, т.к. реализация этого свойства требует дополнительных материальных и денежных затрат.

Системный анализ СВАП показывает, что переменных определяющих ее структуру и организацию может быть многие десятки, поэтому следует предложить возможные пути их нахождения. Ниже приводится макроалго ритм (таблица 2) решения проблемы проектирования СВАП, отвечающий сформулированным требованиям. К его отличительным особенностям можно отнести:

• интересный характер процедур, в ходе которых определяются все структурные переменные СВАП;

• реализация принципа максимального использования агроэкологиче ского потенциала территории;

• широкое использование разнообразных информационных технологий (СУБД, экспертные системы, экономико-математические модели и т.п.);

• интерактивный режим функционирования с возможностью возврата, корректировки, пересчёта, замены элементов, локальной оптимизации и т.п. действий, выполняемых по решению Заказчика.

Таблица 2 – Макроалгоритм решения проблемы проектирования СВАП Ступени алгоритма Результат Выделение однородных в агроэкологи- Набор земельных участков с заданной степе ческом отношении участков на основе нью однородности по набору агроэкологиче комплексного анализа картографическо- ских характеристик го материала Формирование списка с/х культур на Адаптированный к условиям произрастания основе фильтрации сведений о свойст- набор с/х культур вах культур и их сортов из БД «Культу ры»

Решение задачи оптимизации отрасле- Предварительный набор видов деятельности, вой структуры на основе эколого- оптимизирующий вектор экономических и эко экономического подхода логических критериев Формирование севооборота с учетом Структура площадей, список культур и схема списка культур-претендентов и резуль- ротации, увязанная с выделенными агроэколо Ступени алгоритма Результат татов решения задачи оптимизации от- гическими микрозонами раслевой структуры Решение задачи оценки урожайности с/х Зависимости «урожайность» – мин. Удобрения культур в связи с различным уровнем при разной степени обеспеченности и опти минерального питания;

оценка качества мальном сочетании элементов пищи с/х сырья Решение задачи оптимального сочета- Окончательно сформированные севообороты с ния источников органического вещества учетом возможного насыщения их промежу и воспроизводства почвенного плодоро- точными культурами, сидератами, внутрихо дия на севооборотном массиве зяйственными органическими удобрениями.

Балансировка гумуса, NPK. Нахождение эколо го-экономически обоснованных уровней уро жайности Выбор системы минеральных удобре- Наборы видов мин. Удобрений и технологии их ний с учётом экологических ограниче- применения ний, формирования плана применения удобрений Формирование системы защитных ме- Наиболее экономный и экологически безопас роприятий приводящих к контролю чис- ный способ поддержания вредителей и фитопа ленности фитофагов на базе смешанных тогенов на стабильном уровне химико-биологических стратегий Формирование смешанных химико- Набор агроприемов и (возможно) средств хим агротехнических стратегий контроля защиты для контроля сорной растительности засоренности посевов в севооборотах на базе эколого-экономического подхода Формирование технологической базы и Согласованный с набором технологий МТП и МТП растениеводческих отраслей у че- экономически целесообразный способ выпол том свойств внешней экономической нения механизированных работ среды (аренда, лизинг, кооперация, кре дит) Эколого-экономическая оптимизация Оптимальный набор технологий заготовки и способов заготовки и хранения кормов;

хранения кормовых средств решение задачи закупки кормовых средств Выбор породного состава в отраслях Соответствующие конкретным условиям (кли животноводства на базе использования мат, ландшафт, корм. База, экономика и др.) специализированных экспертных систем породный состав с/х животных Оптимизация отраслевой структуры жи- Уточненное сочетание отраслей животноводст вотноводства на эколого-экономической ва, максимально эффективно использующее основе кормовую базу Оптимизация структуры стад с/х живот- Половозрастная структура стад;

оптимальные с ных и уровней их продуктивности эколого-экономических позиций уровни про дуктивности др. зоотехнические параметры Расчет рационов кормления, кормовой Физиологически обоснованные рационы, эко баланс, уточнение объемов закупаемых номически обусловленные объемы закупаемых кормов кормов Выбор технологий содержания с/х жи- Откорректированная продуктивность, зоотех вотных нические параметры, оценка трудозатрат Выбор производственных помещений Набор типовых, модульных и оригинальных всех видов, оценка объема денежно- ма- проектов;

оценка затрат на их реализацию териальных и энергетических затрат на Ступени алгоритма Результат строительство и/или реконструкцию Баланс труда, его оптимизация за счет Укомплектованные графики загрузки, затраты укомплектования графиков загрузки. по оплате труда Решение вопроса о привлечении допол нительной рабочей силы Расчет денежно-материальных и энерго- Критериальные оценки эколого-экономической затрат по текущему варианты;

оценка эффективности текущего варианта собственных потребностей;

оценка при были при условии введения всех основ ных фондов Расчет потребности в кредитах, оптими- Технико-экономическое обоснование текущего зация источников финансирования и ин- варианта;

ответ на вопрос: осуществим вариант вестиционной программы в данной экономической ситуации?

Эколого-экономический анализ вариан- Подготовка выходных данных по текущему ва та. Корректировка условно-постоянной рианту. Уточнение нормативной базы информации для решения задачи опти мизации отраслевой структуры. При не обходимости повторение процедуры проектирования, начиная с блока 2.2 Особенности моделирования процессов размещения сельскохо зяйственного производства с учетом критериев его эффективности Математическими методами могут быть решены такие задачи эконо мики, организации и планирования, где:

1. Можно четко сформулировать цель и выразить ее математически.

2. Можно дать количественную характеристику связей между фактора ми и результатами производства.

3. Исследуемый процесс является многовариантным.

4. Можно определить ограничения или условия, в которых находится решение.

Задачи планирования размещения сельскохозяйственного производства отвечают этим требованиям.

Сельское хозяйство представляет собой комплекс взаимосвязанных от раслей как по использованию ресурсов (земля, труд, техника), так и в какой то мере по использованию продукции.

Учет многообразия природных и экономических факторов комплекса отраслей делает задачи непомерно больших размеров. В целях решения задач большой размерности широко используется метод поэтапного моделирова ния. Суть его заключается в том, что задача делится на отдельные части и решается по частям.

При поэтапном моделировании возможны различные подходы в конст руировании задач оптимального территориального размещения производст ва:

1. Один из них характеризуется тем, что строится серия задач для от дельных объектов иерархической системы сверху вниз. Результаты решения предыдущей задачи служат исходной информацией для последующих. На пример, при планировании размещения сельскохозяйственного производства в области сначала решается задача размещения по зонам области, затем по районам зоны.

2. Широко используется двухэтапное решение задачи. На первом этапе решается серия однотипных задач по определению оптимальных рационов для производства 1 ц животноводческой продукции для каждого района раз мещения. Поcле обработки полученных результатов ставится задача опреде ления плана размещения всего сельскохозяйственного производства.

3. Возможен и такой подход, когда на первом этапе определяется мо нокультурный вариант размещения, затем задача решается вновь с учетом агробиологических и других условий производства, наконец, при необходи мости производится корректировка плана с тем, чтобы учесть дополнитель ные экономические условия.

Различные методы поэтапного конструирования задач не исключают друг друга. Их использование при решении конкретных задач определяется особенностями моделируемого процесса, значением, придаваемым тем или иным условиям производства, в зависимости от поставленной цели, и стрем лением отразить их в задаче. Основное требование при этом заключается в том, чтобы в каждом случае правильно разделить единый экономический процесс на отдельные его части, не нарушая существенных связей между элементами системы.

При разработке плана размещения сельскохозяйственного производст ва можно придерживаться следующей схемы и последовательности выпол нения работ:

1. Формируется общая идея задачи.

2. Устанавливается перечень неизвестных, величины которых требует ся определить в результате решения задачи.

3. Выявляются условия, при которых решается задача и достигается поставленная цель.

4. Определяется критерий оптимальности:

5. Составляется экономико-математическая модель, т. е. дается матема тическое описание исследуемых экономических процессов.

6. Проводится сбор и соответствующая обработка исходных данных для ввода их в матрицу.

7. Подбирается программа для реализации задачи на ПЭВМ. Произво дится кодировка исходной информации, пропуск задачи на ПЭВМ, расшиф ровка результатов решения.

8. Анализ полученных результатов, их корректировка.

Постановка задачи включает в себя формирование ее цели и выявление условий, при которых достигается цель. Смысл задачи сводится к отысканию из всех возможных оптимального варианта балансирования потребностей и ресурсов. При этом оптимум определяется в результате решения экстремаль ной задачи. В зависимости от того, какая часть баланса (потребности или ре сурсы) закрепляется и какая экстремируется (ресурсы или потребности), за дача может быть сформулирована двояким образом:

1. Найти вариант сценария производства максимального объема продукции при заданных ресурсах.

2. Найти вариант сценария производства заданного объема продукции при минимальных затратах ресурсов.

Все многообразие задач по размещению производства можно свести к этим двум постановкам.

Формирование способов. При построении задачи выявляется система взаимосвязей ресурсов и результатов, и определяется количественная мера их связей, т. е. коэффициенты затрат-выпуска. Варианты преобразования ресур сов в продукцию, характеризующиеся определенной количественной мерой затрат ресурсов и выпуска продуктов, принято называть способами. Решение задачи сводится к определению по какому-то критерию оптимальной интен сивности способов, т. е. объемов использования каждого способа.

В задачах по размещению сельскохозяйственного производства фор мирование способов можно классифицировать:

• По видам производимой продукции;

• По назначению продукции;

• По технологии производства продукции;

• По используемым ресурсам.

Перечисленные признаки обуславливают различную систему связей ресурсов и продуктов и разные коэффициенты затрат-выпуска, а это служит основанием для формирования в каждом случае отдельных способов.

Формирование ограничений. Важной частью в постановке задачи явля ется выявление области допустимых решений, «области свободы» в выборе вариантов. В качестве параметров области допустимых решений выступают ограничения. Введение в задачу ограничений обеспечивает выполнение пре дельно допустимых размеров использования ресурсов или производства про дукции. Они определяются агротехническими и организационно экономическими требованиями и условиями производства. В задачу нельзя ввести все условия исследуемого процесса уже потому, что не всегда удается выявить и определить все количественные связи между факторами производ ства. К тому же имеющиеся программы, реализующие задачи на ПЭВМ, же стко ограничивают количество вводимых условий. В свою очередь накоп ленный опыт свидетельствует о том, что нет нужды отражать в модели все условия. Есть условия, определяющие процесс. Упущение их повлечет за со бой искажение сущности моделируемого процесса. И есть факторы, от влечение от которых лишь в незначительной степени отразится на результате решения задачи. Очень важно правильно выделить главные факторы и усло вия, определяющие весь процесс. Для этого необходим глубокий анализ мо делируемого процесса.

По своему составу ограничения можно подразделить на две больших группы: по использованию лимитированных ресурсов и на объем производ ства.

По ресурсам формируется как правило ограничения типа «не больше».

Они обеспечивают потребление ресурсов в количестве, не превышающем их наличие. Иногда ресурсы задаются равенством. В этом случае предусматри вается производство такого объема продукции, который возможен при пол ном использовании имеющихся ресурсов.

Естественно, если ресурсы не лимитированы, отпадает смысл в их ог раничении. Возможен такой вариант, когда объем одного, нескольких или всех ресурсов не задается, а определяется в результате решения задачи. При этом ограничения ставятся не на ресурсы, а на заданные объемы произ водства продукции.

Ограничения на интенсивность переменных могут быть типа «не мень ше» или «не больше». Они ставят пределы объемам производства снизу и сверху. Часто употребляются ограничения типа «от и до», очерчивающие ин тервал допустимых изменений в интенсивности способа.

Для каждой задачи разрабатывается своя система лимитов в зависимо сти от конкретных условий, отражаемых в ней. Но есть общие требования для задач одного и того же класса. Например, в задачах по размещению про изводства растениеводческой продукции, чтобы не нарушить агротехниче ские требования к структуре посевных площадей, устанавливаются лимиты типа «не больше» для зерновых в целом. Если зерновые будут занимать свыше 2/3, то на какой-то площади зерновые будут возделываться более двух лет подряд. Поэтому, например, для условий Сибири, как правило, устанав ливается лимит по зерновым не более 70% посевной площади.

Ряд лимитов больше» определяются организационно «не экономическими условиями и требованиями производства. Так, исходя из наличия трудовых ресурсов и уровня механизации, определяются макси мально возможные посевные площади под трудоемкими культурами: карто фелем, овощами;

площадь под горохом на зерно лимитируют трудности его уборки и т. д. Подобные лимиты могут быть установлены исходя из возмож ностей хранения и реализации продукции.

Чтобы обеспечить производство продукции в нужном ассортименте по продукции явно или предположительно неэффективной, но необходимой для удовлетворения внутрихозяйственных нужд устанавливаются лимиты типа «не меньше». Лимиты типа «не меньше» обеспечивают производство про дукции в минимально необходимом размере независимо от ее эффективности и влияния на целевую функцию.

По отраслям животноводства лимиты «сверху» при перспективном планировании устанавливаются, исходя, главным образом, из выделяемых капитальных вложений, а по некоторым отраслям - из возможного естествен ного прироста животных, При планировании на текущий период основными факторами, имитирующими развитие отрасли, выступают возможности есте ственного прироста поголовья животных, ресурсы кормов, руда и наличие животноводческих помещений. Минимальный предел развития отрасли оп ределяется производством необходимого количества скоропортящейся и ма лотранспортабельной продукции животноводства (молоко, диетические яйца и диетическое мясо) в пригородных зонах.

До введения ограничений в матрицу целесообразно сделать некоторые предварительные расчеты с тем, чтобы выяснить, хотя бы приблизительно, значение каждого ограничения, его влияние на результат решения задачи. В зависимости от степени влияния ограничения на формирование результатов определяется какие из них являются обязательными и какие не влияют на процесс решения или их влияние незначительно, а следовательно, их в мат рицу можно не вводить.

Критерий оптимальности. Важнейшим требованием при решении за дач размещения является определение критерия оптимальности или призна ка, по которому производится оценка полученного решения.

Критерий развития производства определяется его целью.

Однако в конкретных экономических задачах не представляется воз можным выразить эффективность принятых решений и проводимых меро приятий через этот общий критерий. В этом случае приходится использовать ряд частных критериев, которые косвенно выражают требования общего кри терия экономического развития.

При решении задач по планированию территориального размещения сельскохозяйственного производства используют ряд критериев оптимально сти: минимум затрат денежных средств (себестоимость) на производство за данного объема продукции, минимум земли, максимум продукции и макси мум прибыли при ограниченных ресурсах.

Использование при решении задач в качестве целевой функции макси мума прибыли при заданных ресурсах наиболее полно отвечает либерально му способу развития экономики. В сельском хозяйстве, где часть отраслей является убыточными, более приемлемым является критерий - минимум ма териально-денежных затрат (себестоимость) на производство заданного объ ема продукции. Снижение себестоимости так же, как и рост прибыли свиде тельствует об экономии рабочего времени и повышении производительности труда. При этом вести расчеты на минимум затрат значительно проще, чем на максимум прибыли, особенно в связи с колебанием цен. Изменения цен на сельскохозяйственную продукцию в зависимости от ее качества, сроков про дажи и форм реализации (государственные заготовки, розничная торговля и т. д.) трудно учесть особенно при перспективном планировании. Проведение расчетов на минимум затрат освобождает от прогнозирования цен.

Разработка коэффициентов целевой функции при использовании этих критериев предполагает расчеты себестоимости продукции. Это наиболее сложная и трудоемкая работа в подготовке исходной информации, необхо димой для решения задачи.

Решение задачи по критерию-максимум продукции в денежном выра жении правомерно, когда обеспечен сбыт любого вида производимых про дуктов. При этом для выполнения плана по ассортименту на нижнем пределе и для соблюдения технологических требований необходимо ставить ограни чения «не меньше» по отдельным видам продуктов.

Использование критерия - минимума затрат земли на производство за данного объема продукции приводит к тому, что в результате решения зада чи часть земли остается свободной. Но т. к. хозяйства заинтересованы в ис пользовании всей пашни, приходится решать ряд задач по размещению про изводства на оставшейся земле при предыдущем варианте решения задачи.

Использование в качестве целевой функции минимум земли имеет смысл при решении задач по размещению не всего сельскохозяйственного производст ва, а отдельных культур с тем, чтобы высвободить землю для производства сельскохозяйственной продукции, не включенной в задачу. Возможны и дру гие критерии оптимальности при решении задач планирования размещения сельскохозяйственного производства. В частности большой интерес пред ставляет критерий - максимальный уровень рентабельности. Применение этого критерия обеспечивает выбор варианта с наиболее эффективным ис пользованием фондов.

Сформулированная цель решения задачи и выявление условия, при ко торых достигается цель - выражаются в виде линейных уравнений или нера венств, т. е. конструируется экономико-математическая модель.

Подготовка исходной информации. Математические методы предъяв ляют повышенные требования к исходной информации.

Деление условий задачи на потребности и ресурсы определяют такое же деление в формировании исходных данных. В задачах на минимум затрат, потребности производства продукции задаются.

Для определения объемов, задаваемых системам более низкого поряд ка, можно решать итерациями серию задач по размещению сельскохозяйст венного производства, начиная с крупных регионов и доводя решение до от дельных предприятий.

Показатели объемов имеющихся ресурсов: земли, основных средств, труда и других, вводятся в задачу как ограничения, а нормативы их затрат на единицу продукции - как коэффициенты при переменных.

2.3 Постановка задачи размещения сельскохозяйственного произ водства по регионам страны в общем виде В общем виде математическая запись задачи размещения сельскохозяй ственного производства по регионам страны выглядит следующим образом:

Требуется минимизировать суммарные затраты на производство и транспортировку сельскохозяйственной продукции в пределах регионов Рос сии:

/ / ( c sµ x sµ c hµ x hµ + c j u µ c qµµ µµ + + z q ) = min j (2.1) µM s S h H j J qQ µ / M при условиях:

1) в каждом регионе может быть использовано производственных ресур сов не больше, чем их имеется в наличии:

µ f lsµ xsµ + µµ l L, µ M ;

f lh xlh Fl, (2.2) sS hH 2) площадь сельскохозяйственных культур r- группы в µ - регионе долж на находиться в пределах между их минимально и максимально возможной величиной:

µ xsµ nrµ, r R, µ M ;

nr (2.3) sS r 3) производство q – го вида продукции растениеводства в µ - регионе и её ввоз из других регионов должны быть не меньше задаваемой потребности, вывоза за пределы России и в другие регионы:

vqs xsµ + xqµ µ zqµµ, µ Vqµ + z q + µ q Q1, µ M ;

(2.4) µ M µ M s S 4) то же, по продукции животноводства:

vqh xhµ + zqµ µ Vqµ + zqµ + zqµµ, µ q Q2, µ M ;

(2.5) µ M µ M hH 5) содержание в кормах (собственных и покупных) элементов питания должно быть не меньше потребности в них всех видов животных:

ais psµ x + aiju µ bih xhµ, µ q Q2, µ M (2.6) s j sS j J hH 6) отдельные группы кормов должны быть включены в рационы в пре делах между минимальными и максимальными нормами вскармливания:

µ d kh x µ a1µs psµ xsµ + a1 ju µ d kh xhµ, µ k K, µ M ;

(2.7) h j hH sS k j J h hY 7) поставки продукции q - вида из всех регионов за пределы России должны быть не меньше задаваемых объёмов вывоза:

zqµ Wq, q Q;

(2.8) µM 8) во всех регионах может быть использовано общих для России ресур сов не больше, чем их выделено из централизованных фондов:

flsµ xsµ + flhµ xhµ Fl, l L;

(2.9) µM sS µ M hH 9) во всех регионах может быть использовано покупных кормов не больше, чем закуплено Россией:

u µ Fj, j J;

j µM (2.10) 10) переменные должны быть неотрицательными:

xs, xh, zq µ, zq, u µ 0.

µµµ µ (2.11) j Введём ряд обозначений, связанных со спецификой рассматриваемой задачи:

J - множество видов покупных кормов;

L - множество ресурсов, включающее два подмножества;

L и L - множество ресурсов, которыми располагают регионы, и федеральных ресурсов;

- количество кормов j -вида ( j J ), выделяемых региону из Fj централизованных фондов;

- количество других ресурсов, выделяемых региону ( l L ) ;

Fl Wq - объём вывоза q - вида продукции за пределы региона;

cq µ µ стоимость перевозки единицы продукции из - q-вида µ - региона в регион µ.

Искомые переменные:

x sµ - площадь s- культуры (угодья) в µ - регионе;

µ xh - поголовье животных h- вида в µ - регионе;

xq µ µ - объём перевозок q - вида продукции из региона µ в регион µ µ zq - объём поставок продукции q - вида из µ - региона за пределы России;

uµ - покупка кормов j - вида ( j J ) из централизованных фондов j в µ - регионе.

2.4 Постановка задачи оптимизации параметров региональной системы земледелия с учетом биоклиматического потенциала террито рии Рабочая гипотеза при описании экономических последствий изменения параметров региональной системы земледелия выглядит следующим обра зом:

Изменения параметров системы земледелия влекут за собой адекват ные изменения только в отраслях по производству растениеводческой про дукции и молочно-мясном скотоводстве;

все прочие изменения считаются малыми (цены на ресурсы, кормовые средства, товарную продукцию, ставки заработной платы, региональные налоги и прочие отрасли животноводства, кроме молочно-мясного скотоводства, пищевая промышленность, торговля и т.п.).

Как известно, критерии эффективности рыночной экономики, стремя щейся к максимизации чистого результата или прибыли в сельском хозяйст ве, не всегда согласуются с критериями устойчивого ведения хозяйства и улучшения экологической ситуации в регионе. Процессы интенсификации производства в сельском хозяйстве, влекущие за собой структурные измене ния в региональных агроэкосистемах, в наибольшей степени влияют на воспроизводство почвенного плодородия. Оценка последствий структурных изменений, происходящих в естественных и сельскохозяйственных экоси стемах, усложняется еще и тем, что требует учета такого существенного фак тора как изменение климата. Таким образом, разработка методики такой оценки требует проведения междисциплинарных исследований в области сельскохозяйственной метеорологии, почвоведения, агрохимии и экономики.

Предполагается, что региональная система земледелия эффективна в эколого-экономическом отношении в том случае, если она в течение неопре деленного периода времени обеспечивает, по крайней мере, простое воспро изводство органического вещества почвенного слоя, сочетающееся с макси мизацией массы прибыли от сельскохозяйственной деятельности при усло вии, что дозы подвижных форм минеральных удобрений находятся в допус тимом по экологическим соображениям диапазоне.

Зависимость прироста содержания гумуса определялась в результате статистической обработки данных многолетних опытов географической сети Всероссийского института удобрений и агрохимии (ВИУА)4:

G = F(структура севооборотного массива региона;

дозы минерального и органического азота;

значения почвенно-климатических факторов, опреде ляющих ход процессов гумусообразования;

числовые параметры зависимо сти прироста гумуса от упомянутых факторов).

Источниками информации о динамике углерода при возделывании зе мель являются длительные полевые опыты, дающие возможность сравнения медленно протекающих процессов изменения запасов ОВ в конкретных климатических условиях при данной системе земледелия (Campbell et al., 1999). Другую возможность предоставляют проверенные и откалиброванные динамические модели трансформации С почвы. Внедрение технологий ус тойчивого земледелия предполагает широкое использование данных полевых экспериментов и моделей описания динамики ОВ.

База данных для моделирования должна включать информацию о кли матических, почвенных и сельскохозяйственных ресурсах.

Зависимость урожайности классообразующих культур от климатиче ских условий, содержания гумуса, доступных форм N,P,K в почвенном слое:

Yi() = Yi bas + Yi, i[1,3] (2.12) где Yi() - вектор урожайности классообразующих культур в году ;

классами культур являются: культуры сплошного сева, многолетние травы, пропаш ные, поэтому каждый регион должен быть представлен только тремя культу рами, являющимися классобразующими.

Сиротенко О.Д., Шевцова Л.К., Володарская И.В. «Моделирование влияния климатических и агротехниче ских факторов на динамику органического углерода пахотных почв».

Yibas – усредненные за период с 2000 по 2007 гг. значения урожайности классобразующих культур региона, заданные в виде констант.

Получение оценок урожайности классообразующих культур связано с агрегированием исходной статистической информации. Для этого предлага ется следующий порядок действий:

- суммировать посевные площади всех культур, входящих в соответст вующий класс;

- определить ведущую культуру данного класса (например, картофель или сахарную свеклу в классе пропашных, пшеницу или ячмень для культур сплошного сева и т.п.);

- считая, что вся площадь класса занята ведущей культурой, выбрать для нее все необходимые статистические характеристики (урожайность по тенциально возможная и действительно наблюдаемая, цены реализации про дукции данного вида и т.п.);

- произвести калькуляцию себестоимости производства данной куль туры в регионе;

- Yi – дельта, образованная в результате оценки влияния климатиче ских изменений на урожайность классобразующей культуры по модели Кли мат-Почва-Урожай О.Д.Сиротенко.

Как уже говорилось, в данной постановке значения урожайностей по видам культур определяются как сумма прироста (уменьшения), обеспечен ного климатической составляющей на заданном интервале времени, и сред них значений за период с 2000 по 2007 гг. и являются внешней информацией.

Прирост урожайностей изменяется не только в зависимости от климатиче ского сценария, но и от способа хозяйствования. Здесь рассматриваются два способа хозяйствования: первый обеспечивает оптимальное минеральное пи тание растений, второй – рассматривает способ хозяйствования без примене ния минеральных удобрений. В результате каждому климатическому сцена рию соответствует 2 урожайности, значение одной попадает в оптимальный или, так называемый, либеральный экономический сценарий и сценарий эколого-экономически эффективный, второе значение попадает в сценарий устойчивого землепользования.

Таким образом, постановка задачи оценки параметров региональных систем земледелия, эффективных в эколого-экономическом отношении вы глядит следующим образом: система земледелия является составной частью системы ведения сельского хозяйства в регионе;

на состояние системы зем леделия, таким образом, могут оказывать существенное влияние факторы, которые в традиционном понимании не входят в ее состав, так в качестве значимых для процессов воспроизводства органического вещества рассмат ривается ряд факторов зоотехнической природы.

Рассмотрим математическое описание задачи оптимизации параметров региональной системы земледелия.

Критерий оптимальности:

Требуется максимизировать прибыль, получаемую в результате реали зации товарной продукции растениеводства, молока и мяса КРС, производи мой региональной системой земледелия:

T П = [ (1-i)s i()Yi()Сiпр()+ Ns(){ ()U() Смол()+ М() Смяс() =1 i= n -Zм()} - Zi() si()] MAX{si (), Nу(), Pу(),Kу(), i, ()}, (2.13) i= T - период времени, на котором рассматривается прогнозный сценарий.

Спр(), Смол(), Смяс() - цены реализации продукции растениеводства, мо лока и мяса КРС, соответственно в году.

=1 T;

В данной постановке региональные цены производителей товарной про дукции сельского хозяйства определяются как произведение средних про гнозных цен производителя по России на ценовой индекс региональных от клонений:

Cqµ ()=Iqµ * Cq (), (2.14) где Cqµ ()- цена производителей товарной продукции q-го вида в µ-м регио не, Iqµ - ценовой индекс региональных отклонений продукции q-го вида в µ м регионе, Cq () – средняя прогнозная цена производителя продукции q-го вида в целом по России, полученная при решении задачи частичного равновесия на мировых рынках агропродовольственной продукции с помощью междуна родной системы моделей Aglink, Zi() - производственные затраты по возделыванию i - й классообразую щей культуры на 1 га посева, тыс.руб./га, Zм() - производственные затраты в молочном животноводстве, тыс.руб./гол./год.

Производственные затраты в растениеводстве и животноводстве опре деляются следующим образом:

1) Модель производственных затрат по возделыванию i - й классообразую щей культуры:

Zi() = Zi(Yi(), H(), Nу(),Pу(),Kу(),Li(Yi()),Ri(Hi(),Yi()), С()), i[1,3], (2.15) где Zi() - производственные затраты, тыс.руб./га Nу(),Pу(),Kу() - дозы вносимых удобрений в физической массе, Li(Yi())- зависимость затрат труда от урожайности, Ri(Hi(),Yi()) - зависимость затрат ГСМ от урожайности и доз вносимой органики, С() - вектор, компоненты которого- цены на расходуемые ресурсы и ставки заработной платы в растениеводстве и животноводстве.

2) Модель производственных затрат в молочном скотоводстве:

Zм() = Zм({i Zi()/ isi()Yi()},(), L(U()), R(U ()),М(()),С ()), (2.16) U() = U(ivi s i()Yi()/ iwisi ()Yi()), i[1,3] (2.17) М() = М(()) где Zм() - производственные затраты в молочном животноводстве, тыс.руб./гол./год, i- доля валового сбора возделываемых культур, используемая как кор мовое средство, si- доля севооборотной площади занятой i – й культурой, используемой в качестве кормового средства, () - доля коров в стаде, L(U()) - затраты труда как функция удоя молока, U() - удой молока, ivi s i()Yi()/ iwisi ()Yi()- концентрация обменной энергии в рационе коров, vi- содержание обменной энергии в единице массы i – й культуры, ис пользуемой в качестве кормового средства;

при этом считается, что культуры сплошного сева поставляют в молочное животноводство концентраты, мно голетние травы - зеленые корма и грубые корма в заданной структуре, про пашные - сочные корма, wi- то же, сухого вещества, М() - производство мяса в расчете на голову стада КРС, Н() = h({/ Ns()} iwisi ()Yi()) - зависимость производства навоза КРС, т/гол/год от содержания сухого вещества в рационе, обеспеченности поголовья КРС земельными ресурсами, Ns() - поголовье КРС в регионе, площадь земель сельскохозяйственного назначения (паш ня+луга+пастбища+сенокосы), Максимизация осуществляется в области, задаваемой следующими ог раничениями:

G(S, H,N,)= н, (2.18) н - заданный темп изменения гумуса, P(+1) = P() +Pост()+ Pоргудобр()+ Pминудобр() - Pурож() (2.19) К(+1) = К() +Кост()+ Коргудобр()+ Кминудобр() - Курож() (2.20) Nу() Nmaxу,Kу() Kmaxу (2.21) 0() 0,675 (2.22) ivi si()Yi()Є [vimin,vimax], i Є[1,3], si() = 1 (2.23) i= 0si() si max, (2.24) si max - севооборотные ограничения на структуру площадей, Nmaxу, Kmaxу - предельно допустимые дозы применения азотных и калий ных удобрений, ограниченные исходя из требований защиты качества под земных вод, vimin,vimax - зоотехнические ограничения на структуру кормового рациона КРС, Таким образом, в качестве решения, то есть параметров системы зем леделия, эффективной в эколого-экономическом отношении, определяются:

Структура севооборотного массива региона по классам культур – культуры сплошного сева, пропашные, многолетние травы;

Плотность стада КРС на 1 га севооборотной площади, доля коров в стаде;

Выход продукции скотоводства на 1 га севооборотной площади;

Затраты, обеспечивающие данный выход продукции растениеводства и скотоводства с 1 га севооборотной площади.

Информационное обеспечение модели для расчета параметров регио нальных систем земледелия, эффективных в эколого-экономическом отно шении, состоит из следующих видов:

1. Переменная информация, задаваемая на интервале проведения ими тационных расчетов.

В зависимости от условий сценария, эти данные могут относиться как к предыстории, так и к будущему периоду времени и содержать как характери стики внешнего экономического окружения, так и, собственно, искомой сис темы земледелия. К таким характеристикам относятся:

Собственное воспроизводство поголовья стада КРС невозможно при ()0, - структура севооборотного массива:

- дозы органических удобрений;

- дозы минеральных удобрений;

- потенциально возможные урожайности классообразующих культур;

- действительно полученные урожайности классообразующих культур;

- цены на минеральные удобрения в расчете на действующее вещество;

- себестоимость производства навоза;

- цены на ГСМ;

- ставки заработной платы в растениеводческих отраслях и молочном скотоводстве.

2. Условно-постоянная информация представлена следующими показа телями:

Индекс механического состава почвогрунтов региона;

Начальное содержание гумуса в почвенном слое в %;

Почвенно-климатический потенциал урожайности (для каждой культуры данного региона);

Коэффициенты выноса растениями NPK, коэффициенты трансформации PK удобрений в почвенные запасы, содержание NPK в органических и мине ральных удобрениях, корнепожнивных остатках;

Нормативы затрат ресурсов на производство единицы продукции (а также на 1 га и 1 усл. голову скота) в растениеводстве и молочном скотоводстве;

Содержание обменной энергии и сухого вещества в единице массы i го кор мового средства;

Зоотехнические ограничения на структуру рациона;

Ограничения на структуру севооборота региона;

Предельно допустимые дозы применения азотных и калийных удобрений, ограниченные исходя из требований защиты качества подземных вод.

На втором этапе при определении объемов конечного потребления в регионе используются степенные производственные функции с постоянной эластичностью замещения по цене и доходу на душу населения.

Производственное потребление определяется исходя из наличия произ водственных мощностей переработки и коэффициента использования произ водственных мощностей.

3 Методика проектирования эффективных вариантов бюджетной поддержки региональных агропродовольственных систем со стороны федерального центра Целью данной методики является разработка способа оценки сочетан ного влияния мероприятий Госпрограммы (ГП) на результаты хозяйственно финансовой деятельности отраслей сельского хозяйства.

Современное состояние в этой области характеризуется отсутствием, каких либо способов оценить эффекты, вызываемые теми или иными вариан тами распределения бюджетных средств по направлениям, комплексам мер и отдельным мероприятиям ГП.

Объектом применения данной методики является сельское хозяйство регионального уровня.

Основным препятствием в решении поставленной задачи является от сутствие нормативной базы, с помощью которой можно было бы описать связи между ресурсами ГП и порождаемыми этими ресурсами эффектами. В такой ситуации единственно разумным выходом из положения следует при знать использование экспертных оценок параметров в рамках целостной многоотраслевой модели функционирования сельского хозяйства. При разра ботке упомянутой модели основное внимание должно быть уделено сохране нию ясного экономического смысла вводимых в рассмотрение параметров, так как иначе метод экспертиз практически не применим.

Изложение материала в рамках данной методики будет выполнено в следующем формате: словесное описание вводимых в рассмотрение зависи мостей с указанием используемых предположений, математическое описа ние, оценка порядка величин вводимым экспертным образом параметров.

Следует отметить, что часть параметров может быть оценена на основе ста тистической обработки результатов мониторинга ГП.

3.1 Проектирование эффективных вариантов бюджетной под держки мероприятий для производства растениеводческой продукции в региональных АПС Речь пойдет о полевых культурах, возделываемых на богарных и ме лиорируемых землях. В качестве посевного материала могут быть использо ваны простые и элитные семена. Посевы могут быть удобренными или не удобренными, обработка средствами химической защиты растений может быть полная или частичная. Для описания этого разнообразия водится кате гория тип посевной площади.

Валовой сбор растениеводческой продукции определяется произведе нием урожайности и убранной площади:

W (t ) = y (t ) SY (t ) (3.1) где W (t ), y (t ), S Y (t ) - валовой сбор растениеводческой продукции, уро жайность и убранная площадь, соответственно, t – время, год.

Убранные площади принимаются пропорциональными посевным с уче том дефицита уборочной техники, зависящей от вида культуры:

n(t ) S Y ( t ) = S ( t ) (3.2) [n ] S (t ) - посевная площадь, n(t ) - плотность уборочной техники, ед./100 га, [n ] - нормативное значение плотности уборочной техники для данной куль туры, 0,3 для параметр влияния дефицита уборочной техники, культур сплошного сева, 0,5 для пропашных.

Посевная площадь является поведенческой характеристикой произво дителя. Среди факторов, определяющих выбор производителя, будем учи тывать факторы-стимулы и факторы-ограничения. К первым отнесем, например, превышение цены реализации над себестоимостью;

ко вторым – количество уборочной техники в регионе.

Как факторы – стимулы, так и факторы – ограничения могут образовы вать зависимости от собственных аргументов и порождать иерархические древовидные структуры.


Процесс ветвления заканчивается либо выходом на госрегулятор (рисунок 3.1), либо на факторы, внешние, по отношению к рас сматриваемой экономической системе (рисунок 3.2) Посевная пло щадь Доходность Сельскохозяй- Страхование ственная техни возделывания посевов ка узкого звена Субсидирование Цена реализа- Приобретение Себестоимость затрат по страхова ции техники нию посевов Госрегулирование Цены естественных Приобретение Лизинг техники агропродовольствен- монополий на энерго техники в кредит ных рынков ресурсы Регулирование цен в Субсидирование части Субсидирование период посевных и лизинговых платежей части процентных уборочных кампаний ставок Выбытие тех ники Рисунок 3.1 - Структура факторов, определяющих поведенческие реакции производителя при выборе посевных площадей.

На рисунке 3.2 внешние факторы выделены цветом.

Построение зависимостей интересующих нас показателей от факторов со сложной структурой связей можно выполнить, в основном, статистиче скими методами. Исключение составляют звенья, состоящие из вновь вводи мых или недавно введенных госрегуляторов и регулируемых ими величин. В этих случаях статистических наблюдений либо нет совсем, либо они мало численны, что не позволяет применить методы статистической обработки данных;

единственный выход - введение гипотетических зависимостей, по лученных из экономических соображений с экспертной оценкой их парамет ров.

Ценообразование на рынке говядины СПРОС ПРЕДЛОЖЕНИЕ Производство Импорт Конечное потребление Экспорт Факторы производства Цены экспортных кон трактов Душевой доход Цены импортных кон Таможенный Таможенный трактов регулятор регулятор Цена Торгово закупочные ин тервенции Рисунок 3.2 – Пример внешних факторов, входящих в структуру моделируемого пока зателя 3.1.1 Зависимости посевных площадей от факторов Получим указанные соотношения в виде регрессионных уравнений следующего вида:

V (t ) S i (t 1) S i (t ) = F ( x1 (t ), x 2 (t )) +, (3.3 ) m S (t 1) j j = где F ( x1 (t ), x 2 (t )) - регрессионное уравнение, содержащее факторы стимулы - x1 (t ) и факторы-ограничители x 2 (t ), m- число сельскохозяйственных культур, возделываемых на пахотных зем лях, V (t ) - совокупные ресурсы регулирования (консолидированный бюджет+ внебюджетные источники, выделяемые для предотвращения выбытия земель сельскохозяйственного назначения), - норматив затрат на единичный результат данного комплекса мероприя тий.

Таким образом, мы предполагаем, что приросты посевных площадей отдельных культур вследствие реализации мероприятий по предотвраще нию выбытия, пропорциональны доле каждой их них, занимаемой в струк туре посевных площадей.

Из методических соображений понятно, что зависимость F ( x1 (t ), x 2 (t )) должна быть получена на панельных данных регионов до начала реализации мероприятий госпрограммы. Приведем соответствующие регрессионные уравнения.

Посевная площадь зерновых и зернобобовых культур, тыс.га 0, C (t ) S (t ) = 0,032683nЗК (t ) (t 1994) 0, ( t ) 1, (3.4) SB(t ) R 2 = 0,9326;

все параметры статистически значимы, C (t ) n ЗК (t ) (t ), - количество работоспособных зерноуборочных где SB (t ) комбайнов в регионе, тыс.ед., отношение цены реализации зернобобовых к производственной себестоимости, соответственно.

Соответствие вычисленных таким образом посевных площадей их фак тическим значениям, полученное по выборке из 568 случаев (год*регион) по казано на рисунке 3.3.

расчётные -4 -2 0 2 4 6 8 - - фактические Рисунок 3.3 - Соответствие вычисленных по (3.4) и фактических посевных площадей зер нобобовых. На осях отложены логарифмы значений.

Посевная площадь сахарной свеклы S 0, 7 (t ) = 0,001(15,5569nCB (t ) + 0,0541nTR (t )) 0,86 IM (t 1) + 0,00001 y 2 CB (t 2) + 4, R 2 = 0,9239 (3.5) где n CB (t ), nTR (t ), IM (t ), y CB (t ) - количество свеклоуборочной техни ки и тракторов в регионе, импорт сахара-сырца и белого сахара в Россию, урожайность сахарной свеклы фабричной, соответственно.

На следующем рисунке (3.4) иллюстрируется характер соответствия теоретических и фактических значений посевной площади сахарной свеклы, а на рисунке (3.5) приводится графическое изображение связи посевной пло щади с лимитирующим ее количеством свеклоуборочной техники.

расчётные -5 0 5 10 15 20 25 30 35 - фактические Рисунок 3.4 - Характер соответствия теоретических и фактических значений посевной площади сахарной свеклы y = 16,532x + 1, R2 = 0, 0 0,5 1 1,5 2 2, Рисунок 3..5 - Зависимость посевной площади сахарной свеклы от лимитирующего в данный момент фактора – количества свеклоуборочной техники.

Посевная площадь картофеля в хозяйствах всех категорий 0, C КАР (t ) 0, S (t ) = 0,000443П КАР (t ) 0, 0927 nTR (t ), (3.6) SB КАР R = 0, где П КАР (t ) - душевое потребление картофеля (Приложение А );

смысл ос тальных переменных должен быть понятен.

расчётные -1 0 1 2 3 4 5 - фактические Рисунок 3.6 - Характер соответствия теоретических и фактических значений посевной площади картофеля в хозяйствах всех категорий. На осях отложены логарифмы значений.

Посевная площадь под овощными культурами S (t ) = 0,041316 П КАР7668 (t ) П ОВ9993 (t ) S 0, 6337 КАР (t )nTR 0, 0, 0, (t ), (3.7) R 2 = 0, где П ОВ (t ) -душевое потребление овощей ( Приложение А).

расчётные -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 - - - фактические Рисунок 3.7 - Характер соответствия теоретических и фактических значений посевной площади овощей в хозяйствах всех категорий (шкалы логарифмические) Посевная площадь подсолнечника S (t + 1) = S (t ) + {[0,4548 2,25 Im МК (t ) + 2,064 Ex ПМ (t 1) + C ПОД (t 1) 0,0031ExМК (t 1) + 2,75 + 0,0916KK (t )]EXP ( SBПОД (t 1) nTR (t ) U (t ) 0, 0, 0,108 } 1000 (3.8) R = 0,55 (характеризует тесноту связи между вычисленными и фактиче скими приростами посевной площади подсолнечника) где - Im МК (t ), Ex ПМ (t 1), Ex МК (t 1), KK (t ) -импортно-экспортные потоки масличных культур (МК) и подсолнечного масла (ПМ), а также краткосроч ные кредиты, полученные сельскохозяйственными организациями в соответ ствующие моменты времени, U(t)- поставка минеральных удобрений.

Посевная площадь пшеницы Этот показатель тесно связан с посевной площадью зерновых и зернобобо вых культур, определенный ранее. Зависимость имеет следующий вид:

R 2 = 0, S (t ) = 0,099271S 1, 2235 ЗБ (t ) (3.9) Где S ЗБ (t ) - определяется в соответствии с (3.4) На рис.3.8 показана зависимость (3.9) в линейном приближении. Отметим тенденцию роста доли пшеницы с увеличением региональных посевных площадей под зерновые и зернобобовые культуры.

y = 0,6092x - 61, R2 = 0, [2.2.] Посевная площадь пшеницы во всех категориях хозяйств, тыс.га 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 - [2.2.] Посевная площ адь зерновых и зернобобовых культур во всех категориях хозяйств, тыс.га Рисунок 3.8 - Зависимость посевной площади пшеницы от аналогичного показателя по зерновым и зернобобовым культурам. На осях отложены логарифмы значений.

Посевная площадь ржи C (t ) 0, R 2 = 0, S (t ) = 0,00022SЗБ137 (t )( 1, ) (3.10) SBРОЖЬ Характер совпадения вычисленных и фактических площадей посева ржи показан на рисунке 3.9.

расчётные -6 -4 -2 0 2 4 6 - - - фактические Рисунок 3.9 - Сопоставление фактических и вычисленных посевных площадей ржи в хо зяйствах всех категорий. На осях отложены логарифмы значений.

Посевная площадь кукурузы на зерно 0, N CB, 2 (t ) 1457,44 R 2 = 0,78, S (t + 2) = 6,196 (3.11) где N СВ (t ) - поголовье свиней в хозяйствах всех категорий.

Значимых связей посевной площади кукурузы с другими логически обосно ванными факторами выявить не удалось.

Посевная площадь кормовых культур S (t ) = 0,3616 N KPC (t ) + 0,2869n KOPM (t ) + 10,86(t 1994) 37, R 2 = 0,8962, (3.12) где N KPC (t ), n KOPM (t ) - поголовье КРС в хозяйствах всех категорий и количе ство кормоуборочных комбайнов, соответственно.

Графическая иллюстрация связи между вычисленными и фактическими пло щадями кормовых культур, а также зависимостей этого показателя от коли чества кормоуборочных комбайнов и поголовья КРС приведена на следую щих рисунках (3.10 – 3.12).

расчётные 0 500 1000 1500 фактические Рисунок 3.10 - Связь между вычисленными и фактическими значениями посевной площа ди кормовых культур в регионах России.

y = 0,4157x + 36, R2 = 0, 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Рисунок 3.11 - Зависимость между посевной площадью кормовых и количеством кормо уборочных комбайнов в регионах России.

y = 0,9979x + 22, R2 = 0, 0 500 1000 1500 2000 Рисунок 3.12 - Зависимость между площадью кормовых и поголовьем КРС.

3.1.2 Оценка влияния мер государственного регулирования и пара метров экономического окружения на факторы, определяющие выбор по севных площадей товаропроизводителем.

Помимо прямых мер госрегулирования, направленных на предотвра щение выбытия пахотных земель, влияние которых на динамику посевных площадей задано выражением (3.3), следует рассмотреть иные способы воз действия на эти процессы.

Будем считать, что установленные выше зависимости посевных пло щадей различных культурных растений от соответствующих факторов, позволят с определенной достоверностью прогнозировать изменение пло щадей при изменении этих факторов, в том числе вызванных мерами гос поддержки;

эффектами возможного запаздывания реакции производителя пренебрегаем.

Вопрос об устойчивости полученных зависимостей остается открытым в том смысле, что нам неизвестен момент времени, когда структура регрес сионных уравнений изменится. Этого можно ожидать, например, в случае, когда в большинстве регионов количество сельскохозяйственной техники пе рестанет быть лимитирующим фактором и определять поведенческие реак ции товаропроизводителей.

Перечислим факторы, вошедшие в (3.4) – (3.12) и механизмы регули рования, которые можно с ними ассоциировать (таблица 3).

Таблица 3 - Классы факторов, определяющих поведение товаропроизводителя при выборе посевных площадей и механизмы их регулирования Классы факторов Механизмы регулирования 1.Пополнение уставного капитала специализированных кредитных и лизинговых организаций.


2. Субсидирование процентных платежей по кредитам на покупку тех Сельхозтехника узкого звена ники.

3. Таможенное регулирование импорта техники в интересах сельхозто варопроизводителя или отечественного производителя техники.

1. Торгово-закупочные интервенции 2. Тарифное и нетарифное регулирование внешнеэкономического об Цены реализации сельскохозяйст мена венного сырья 3.Субсидирование транспортных тарифов Классы факторов Механизмы регулирования 1.Регулирование цен естественных монополий на расходуемые ресурсы 2.Субсидирование покупки минеральных удобрений и средств защиты Себестоимость продукции расте- растений ниеводства 3.Субсидирование приобретения для посева элитных семян 4.Стимулирование приобретения производительной и энерго экономичной сельхозтехники.

1.Субсидирование покупки минеральных удобрений и средств защиты растений 2.Субсидирование приобретения для посева элитных семян Урожайность с-х культур срдне 3. Стимулирование ввода в эксплуатацию мелиорируемых земель с-х региональная назначения 4. Стимулирование производства и применения семян районированных сортов.

1.Субсидирование покупки минеральных удобрений Поставка минеральных удобре- 2.Регулирование экспорта минудобрений в интересах производителя ний 3.Субсидирование приобретения материалов для химических мелиора ций 1. Субсидирование ставок процентов по кредитам Долгосрочный кредит 2.Пополнение уставного капитала Россельхозбанка 3.Стимулирование развития кредитной кооперации Душевое потребление продоволь- 1.Рыночная цена на продовольствие данного вида ствия 2. Душевой доход Поголовье свиней См. раздел по животноводству Поголовье КРС См. раздел по животноводству 1. Субсидирование страховых платежей производителя Страхование посевов 2. Пополнение уставного фонда страховых организаций 3.1.3 Сельхозтехника узкого звена и регулирование воспроизводст венных процессов Запишем уравнение баланса техники, вошедшей в качестве перемен ных в регрессионные уравнения (3.4) – (3.12).

n i (t + 1) = n i (t )(1 i ) + ni (t ), (3.13) где ni ( t ), i, ni (t ) - соответственно, количество работоспособной техники i - го вида в данном регионе, коэффициент ее выбытия, установленный эмпи рически, приобретение техники i - го вида за счет действия всех механизмов господдержки.

Инерционная динамика парка машин с высокой точностью может быть описана конечно-разностными уравнениями, параметры которых определены для интервала времени 1995 – 2006 годы. Приведем соответствующие выра жения.

Трактора n(t + 1) = n(t ){1 0,0098t}, n(0) = n1995, R 2 = 0,99 (3.14) где n1995 - парк тракторов в 1995 году, ед.

Зерноуборочные комбайны n(t + 1) = n(t ){0,9497 0,0042t}, R 2 = 0,99 (3.15) Кормоуборочные комбайны n(t + 1) = n(t ){0,9394 0,0062t} R 2 = 0,99 (3.16) Свеклоуборочные комбайны n(t + 1) = n(t ){0,9454 0,0068t} R 2 = 0,98 (3.17) Картофелеуборочные комбайны n(t + 1) = n(t ){0,8054 0,0046t} R 2 = 0,99 (3.18) ni (t ) обусловлено влиянием мероприятий Приобретение техники госпрограммы. Непосредственной причиной прироста поступления техники является прирост бюджетных субсидий на компенсацию части банковской ставки по инвестиционным кредитам, а также приобретение техники по ли зингу. Кроме этого необходимо учесть присутствие на рынке импортируемой из-за рубежа сельскохозяйственной техники, спрос на которую, несмотря на более высокую стоимость, достаточно велик. Применительно к рынку им портной техники в распоряжении государства имеются средства таможенно го регулирования и механизм субсидирования процентной ставки по долго KRiIM (t ) ri (t ) = срочным кредитам. Будем считать, что доля кредита, KRi (t ) направляемая производителем на приобретение импортной техники i – го вида, определяется отношением совокупных затрат на покупку импортной и отечественной техники:

CiIM (t )$(t )(1 + it (t ))[1 + pB (t )(1 pIM (t )] zi ( t ) =, (3.19) Ci (t )[1 + pB (t )(1 p(t )] CiIM (t ), C i (t ),$(t ), it (t ), p B (t ), p IM (t ), p (t ) - стоимость импортной где техники в долларовом исчислении, цена аналогичной по характеристикам техники собственного производства, курс рубля к доллару, импортный тамо женный тариф на ввозимую технику (или ее сборочные комплекты), банков ский процент по долгосрочным кредитам, доля субсидирования банковской ставки для импортной и отечественной техники, соответственно. Связь меж KRiIM (t ) ду z i (t ) и ri ( t ) = можно представить в следующем виде:

KRi (t ) 1, 0, r(t) 0, 0, 0, 0 1 2 3 4 5 z(t) Рисунок 3.13 - Предполагаемая зависимость доли долгосрочных кредитов на приобрете ние импортной с.-х. техники от относительных затрат. Параметры z 0, z1 задаются экс z0 = 2, z1 = 5.

пертно. На рисунке (3.13) Или в аналитической форме:

1, z (t ) z r (t ) = 1 ( z (t ) z 0 ) /( z1 z 0 ), z 0 z (t ) z1 (3.20) 0, z ( t ) z В соответствие с рисунком 3.11 покупатель склоняется к приобрете нию импортной техники даже в случае двойного превышения ее полной стоимости над техникой российского (белорусского) производства;

при пя тикратном превышении импортная техника не покупается.

Вводя коэффициенты заемных средств k заем (доля заемных средств в стоимости техники) и лизинга k лиз (доля техники, полученной по лизингу) можно записать:

KRi (t )(1 + УФ (t )) r (t )(1 + pB (t )(1 pIM (t ))) ni (t ) = + { k заем (1 k лиз ) IM Ci (t )$(t ) (3.21) (1 r (t ))(1 + pB (t )(1 p(t ))) } Ci (t ) где УФ (t ) - относительный прирост уставного капитала Россельхозбанка, вы зывающий прирост предложения кредитных ресурсов, - общая доля РСХБ в выдаче долгосрочных кредитов с субсидируемой процентной ставкой во всей банковской системе, участвующей в реализации данного мероприятия.

Таким образом, предполагается пропорциональность между относи тельным ростом уставного фонда РСХБ и предложением долгосрочных кредитов производителям сельскохозяйственной продукции.

Параметры k заем и k лиз,вообще говоря, являются функциями времени, но способ их определения на существующем уровне разработки методики предложить затруднительно, поэтому будем считать допустимым замену k заем (t) и k лиз (t) постоянными значениями, полученными при осреднении те кущей мониторинговой информации. Эти же соображения будем считать справедливыми и в отношении структурных коэффициентов инвестиций i :

KRi (t ) = i KR (t ), i = 1;

i [1, q ] (3.22) i Где q – число учитываемых в методике классов объектов инвестирования, KR(t ) - суммарный объем долгосрочных кредитов в году t.

Следует учесть, что по каждому классу объектов инвестиций, анало гично (3.14) – (3.18) должны быть записаны уравнения баланса в натураль ном выражении. При этом приращение натуральных показателей вычисляет ся так же, как и в (3.21), где Ci (t ) - затраты на единицу измерения объектов данного класса. Разумеется, при отсутствии импорта капитальных средств i – го вида, (3.21) модифицируется очевидным образом:

KRi (t )(1 + УФ (t )) (1 + pB (t )(1 p(t ))) ni (t ) = (3.23) k заем (1 k лиз ) C i (t ) Для учета динамики потребности в инвестициях для данного класса объ ектов вводятся нормативы обеспечения сельского хозяйства. Таким образом, для каждого класса объектов инвестиций, уравнения натурального баланса капитальных средств будут иметь вид:

ni (t + 1) = min{ni (t )(1 i ) + ni (t );

[ni ]}, (3.24) где [ni ] - нормативное значение количества капитальных средств i-го вида, заданное экспертно для региона или уровня АПК России в целом. Эффекты технологической модернизации и инновационного развития АПК могут быть оценены путем введения изменяющихся во времени нормативных значений [n i (t )], согласованных с затратами на приобретение дополнительной едини цы более совершенного технологического оборудования, конструкции или сооружений.

В результате обработки региональной статистической информации были получены следующие регрессионные уравнения:

KR (t ) = 0,5KR (t 1) 0,8VP (t 1) + 0,1KK (t );

R 2 = 0,84 (3.25) где KK (t ),VP(t ) краткосрочные кредиты, валовая продукция сельского хо зяйства в действующих ценах, млн.руб. При этом собственно краткосрочные кредиты определяются в соответствие с (3.26):

KK (t ) = 0,124VP1, 24 (t )(t 1994)1, 21;

R 2 = 0,77 (3.26) На рисунках 3.14-3.15 иллюстрируется степень совпадения теоретиче ских и фактических значений краткосрочных и долгосрочных кредитов.

расчётные 0 2 4 6 8 10 12 14 16 фактические Рисунок 3.14 - Соответствие теоретических и фактических значений краткосрочных кре дитов расчётные -500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 - фактические Рисунок 3.15 - Соответствие теоретических и фактических значений долгосрочных креди тов (млн. руб.).

Стимулирование страхования посевов от неблагоприятных погодных ус ловий осуществляется путем компенсации части затрат из федерального и регионального бюджетов. Учет влияния этого регулятора на поведение това ропроизводителя может быть выполнено путем введения повышающих ко эффициентов к посевным площадям соответствующих сельскохозяйственных культур. Последние задаются экспертным путем и уточняются впоследствии с использованием метода группировок.

Продолжим описание зависимостей между мерами государственной поддержки производителей растениеводческой продукции и посевными площадями. Напомним, что в (3.3) – (3.12) кроме сельскохозяйственной тех ники узкого звена, динамика которой задается уравнениями (3.13) – (3.18), (3.24), входят следующие аргументы: цены реализации растениеводческой продукции, ее себестоимость, импорт сахара – сырца, урожайность сахарной свеклы, душевое потребление картофеля и овощей, импорт масличных куль тур и экспорт подсолнечного масла, а также поставка минеральных удобре ний. В соответствие с концепций настоящей методики каждая из перечис ленных переменных может быть объектом госрегулирования. Рассмотрим один из вариантов моделирования эффектов, порождаемых соответствую щими регуляторами.

3.1.4 Государственное регулирование ценообразования на агропродо вольственных рынках методом закупочных интервенций.

Закупочные интервенции являются механизмом поддержки цен на рын ках сельскохозяйственного сырья в связи с сезонностью производства и воз никновением периодов ценовой депрессии. Своевременное объявление о за купках и их проведение в адекватных объемах способствует росту цен в этот период и перераспределению рыночного выигрыша в пользу производителя.

В наибольшей мере осенняя ценовая депрессия свойственна рынку зер новых, а большой вклад этой отрасли в производство валовой продукции сельского хозяйства свидетельствует о первоочередной необходимости учесть эффекты регулирования рынка зерна.

Будем моделировать ценообразование на нерегулируемом зерновом рын ке или рынке, на котором производятся закупочные интервенции, опираясь на простейшую модель частичного рыночного равновесия. При этом будем оперировать среднегодовыми оценками компонентов спроса и предложения, которые опишем в виде линейных функций своих аргументов.

Реализацию зерна на первичном рынке можно представить в виде:

real (t ) = aC (t ) + b(t )(1 (t )) WЗ (t ) (t ) = (3.27) VXP (t t XP ) WХР (t 1) + [ XP ] где real (t ), C (t ), (t ),,WЗ (t ),WXP (t 1),VXP (t ), t XP, [ XP ] - реализация зерна товаропроизводителями, цена первичного рынка, величина запасов у товаропроизводителя на начало года, доля валового сбора, которую можно поместить во внутрихозяйственные зернохранилища, валовой сбор зерна, объем зернохранилищ, совокупные денежные средства, выделенные на строительство зернохранилищ, период строительства зернохранилищ, норма тив затрат на 1 тонну объема зернохранилищ, соответственно.

В (3.27) допускается, что предложение зерна производителем зави сит, помимо рыночной цены, от величины запасов. При этом влияние «нави сающих» над рынком запасов тем меньше, чем больше возможностей у то варопроизводителя для хранения и подработки зерна, что дает ему возмож ность для реализации продукции в благоприятный ценовой период (зимне весенний).

Параметры (3.27) могут быть найдены с помощью регрессионного ана лиза. Предварительные оценки таковы: a 502;

b 0,03. При этом цена изме ряется в тыс. руб./т, запас зерна в тыс.т.

Аналогичным образом описываются остальные зависимости, состав ляющие спрос и предложение на рынке зерна: ввоз зерна в регион, потребле ние, вывоз зерна из региона, соответственно I (V ) = d eV ;

d 529;

e 0, P (C ) = f gC ;

f 950;

g E (C, CW ) = h (CW C );

CW = CW (1 жд ) L;

h 700, (3.28) где CW, CW цена вне региона (средняя цена по поставкам зерна из региона или цена экспортных контрактов с учетом курса рубля), тыс. руб./т., при сло жившейся географической структуре поставок, жд, L - субсидируемая часть железнодорожного тарифа в долях единицы и средневзвешенное транспорт ное плечо перевозок. Равновесная цена определяется следующим образом:

(t )(e b(1 (t )) d + f + hCW (t ) + SAK (t ) C (t ) =, (3.29) h+a+ g где SAK (t ) - закупки зерна в систему регулирования, осуществляющую ин тервенции.

В ситуации, когда цена зерна вне региона ниже цены внутреннего рын ка региона выражение (3.29) принимает вид:

(t )(e b(1 (t )) d + f + SAK (t ) C (t ) = (3.30) a+g Эта же формула применима и в случае административного запрета экс порта зерна. При установлении квоты на экспорт зерна последняя добавляет ся в числитель (3.30).Среднегодовые запасы зерна у производителя, также как и цена его реализации, зависят от объема закупок системой регулирова ния. Запишем соотношения, связывающие все указанные характеристики для двух случаев: нерегулируемого и регулируемого рынков. Это даст возмож ность определить разницу в средних ценах, изменение реализации и доходов производителя, знание которых необходимо для расчета любых индикаторов, оценивающих эффективность данных мероприятий госпрограммы. Имеем:

0 = 0,5(*0 + WЗ aC0 b(1 (t ))*0 ) (3.31) 1 = 0,5(*0 + WЗ aC1 b(1 (t ))*0 ) (3.32) C0 = V 0 + W (3.33) C1 = SAK SAK + V 1 + W (3.34) e b(1 (t )) f d + hCW ;

V = ;

W = = (3.35) h+ag h+ag h+ag SAK В случае если вывоз зерна из региона (или экспорт из России) не выгоден экономически из-за низких вне региональных цен (или мировых цен на зерно для экспортных поставок), в (3.35) нужно положить h = 0.

0, 1, *0 - среднегодовые запасы зерна у производителя на нерегулируе мом и регулируемом рынке, соответственно и запасы на начало года;

WЗ -валовой сбор товарного зерна в данном году, C0,C1 - среднегодовая цена реализации зерна на нерегулируемом и регули руемом рынке, соответственно.

Пропуская промежуточные выкладки из (3.31) – (3.35), получим:

SAK SAK C1 C0 = (3.36) 1 + aV a SAK SAK {1 0,5b(1 (t )} real1 real0 = (3.37) 1 + a V D1 D0 = r0 (C1 C0 ) + ( real1 real0 )C0, (3.38) где D0, D1 - доход, который получает производитель зерна на нерегулируемом и регулируемом рынке, соответственно.

Если на закупки зерна, проведенные в адекватные сроки, система регулиро вания затратила ZAK млн.руб., то выражение (3.36) заменится на следующее:

C0 1000 sak ZAK C C1 = + + (3.39) 1 + V 2 Таким образом, мы можем получить оценку потребностей в денежных средствах на индикативное изменение цен реализации на регулируемом рын ке зерна.

3.1.5 Влияние механизмов госрегулирования элементов производст венных затрат на производство растениеводческой продукции Себестоимость растениеводческой продукции складывается из сле дующих статей производственных и общехозяйственных затрата: оплата тру да с отчислениями, семена и посадочный материал, удобрения, средства за щиты растений, работы и услуги, содержание основных средств (в том чис ле ГСМ, ремонт основных средств) организация производства и управления, прочие затраты. Таким образом:

SB(t ) = {l (t )Cl (t ) + 0,1hCh (t ) + 0,001[b(t )Cb (t ) + u(t )Cu (t ) + g (t )C g (t ) + (3.40) A(t ) (t )C (t )] + ka + o(t ) + (t )} /(0,1Y (t )) [тыс. руб / т] S (t ) где l(t),h, b(t), u(t),g(t), (t) – удельные ( га 1 ) затраты труда, семенного мате риала для данной культуры, ГСМ, доза минеральных удобрений, приведен ная доза средств защиты растений, затраты на оплату работ и услуг как сто ронних организаций, так и собственных подразделений сельскохозяйствен ных предприятий соответственно. Сомножители перечисленных показателей C* (t ) представляют собой цены, ставки и тарифы соответствующих факторов производства, ka, A(t ) -коэффициент амортизации основных фондов и основные фонды, ас социированные с возделыванием, уборкой и хранением данной культуры, o(t ), (t ) - удельные затраты на организацию производства и прочие затраты, соответственно, Y (t ) - урожайность культуры в массе после доработки.

Выражение (3.40) будем использовать для учета компенсации части затрат на приобретение минеральных удобрений и элитного посевного материала (су ществующий механизм), средств защиты растений, административное огра ничение цен на ГСМ. Компенсация части затрат на приобретение того или иного ресурса может сопровождаться приростом потребления этого ресурса.

Например, для минеральных удобрений имеем:

uiVu (t ) ui = (3.41) m Cu Si ui i = SBiU = ui Cu /(0,1Y ), (3.42) где Vu, ui, SBiU - совокупные ресурсы регионального и федерального бюд жетов на закупку минеральных удобрений, прирост дозы минеральных удоб рений, вносимых под i – ю культуру из m выращиваемых и уменьшение себе стоимости за счет компенсации части затрат на их закупку.

При этом предполагается, что сложившееся в регионе соотношение доз под полевые культуры будет сохраняться, и влияние дополнительных закупок мало отразиться на ценообразовании рынка минеральных удобрений. Кроме того, мы пренебрегаем возможным эффектом мультиплицирования затрат товаропроизводителя на покупку ресурсов (внебюджетные источники), вы званным поддержкой из федерального и регионального бюджетов.

Ценообразование на рынке минеральных удобрений в основном зависит от экспортной составляющей, на которую приходится около 90% произво димого объема. Работа отрасли на внешние рынки обусловливает тесную корреляцию между ценами на удобрения и ценой нефти:

CuN = 5,72Cнефть 7, Cu = 3,38Cнефть + 61,88, k (3.43) R 2 0, где CuN, Cu, Cнефть - цены на азотные, калийные удобрения, долл/т и цена k нефти марки бренд долл/т, соответственно.

Аналогичным образом можно описать компенсационные эффекты при закупках гербицидов;

приобретение элитного посевного материала, а также ограничение цен на ГСМ в периоды посевной и уборочной кампаний, не со провождается дополнительными закупками сверх технологически обуслов ленных уровней. Так замена части семенного материала собственного про изводства на элитные кондиции приведет к изменению себестоимости в раз мере:

SBih (t ) = [(1 ih (t ))Cih (t ) SBih (t 1)](1 i (t )) /(0,1Y ) h (3.44) Ci* Vh (t ) * SB i ;

1} i (t ) = min{ h (3.45) k C* i Cih (t )hi * i =1 SB i * C где Vh (t ), i *, ih (t ), ih (t ), k - совокупные ресурсы регионального и феде SBi рального бюджетов на закупку элитных семян, средняя доходность возделы вания i- й культуры, доля компенсации цены элитных семян i- й культуры, доля посевной площади, занятой элитными посевами, число сельскохозяйст венных культур, для которых действует механизм стимулирования примене ния элитных семян.

В выражении (3.45) предполагается рациональное поведение произво дителя, заключающееся в пропорционально большем применении элитных семян для культур с более высокой доходностью, осредненной за предыду щие три года.

Формулы (3.44-3.45) справедливы и для средств защиты растений с очевидной заменой переменных.

Влияние мер, ограничивающих рост цен на ГСМ в период посевной и уборочной кампаний можно оценить следующим образом:

SBib = ibbi (Cb Cb ) /(0,1Y ), (3.46) где ib, Cb - доля ГСМ, затрачиваемых на вышеупомянутые кампании, экс пертная оценка предотвращенного роста цен на ГСМ в это период (рынок ГСМ не моделируется).



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.