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 | 2 ||

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

-- [ Страница 3 ] --

Проводимая сельскохозяйственными производителями технологиче ская модернизация, связанная с обновлением парка энергосредств, исполь зуемых в растениеводстве, приводит к росту энергообеспеченности сельско хозяйственных организаций в расчете на 100 га посевной площади. Этот ин дикатор может служить аргументом в зависимостях для затрат труда и ГСМ.

До получения статистических данных представим эти зависимости в виде:

li (t ) = li0 kie E (t ) (3.47) b(t ) = bi0 kib E (t ), (3.48) где li0, bi0, kie, kib, E (t ) - начальные (на начало периода планирования) значения удельных трудозатрат и затрат ГСМ, темпов их снижения на единичное из менение энергообеспеченности и энергообеспеченность, соответственно.

Оценки параметров kie, kib могут быть получены экспертным образом и, в дальнейшем уточняться статистическими методами.

Компенсация затрат на приобретение таких факторов производства как минеральные удобрения, гербициды и элитные семена, также химмелиоран ты в конечном итоге должны приводить к адекватному росту урожайности возделываемой культуры. В общем случае урожайность i- й культуры как функцию минеральных удобрений и средств защиты растений в линейном приближении и без учета эффекта взаимодействия этих факторов можно за писать следующим образом:

g u ch Y = min{Ymin + g + u + ch ;

Ymin + g + u + ch } (3.49) g max umax chmax g u ch,g,, u,, ch - урожайность i- й культуры, полученная где Ymin, g max umax chch без применения минеральных удобрений и гербицидов, относительная доза гербицидов, прибавка урожайности при адекватных дозах гербицидов на не удобренном фоне, относительная доза минеральных удобрений и прибавка урожайности при внесении адекватных доз минеральных удобрений в сба лансированном виде, относительная доза химмелиоратнов и вызванная ей прибавка урожайности, соответственно. Под g max, umax, chmax подразумевают ся предельно эффективные дозы применения данных ресурсов.

Будем предполагать, что дополнительные объемы минеральных удобрений, гербицидов, элитных семян и химмелиорантов с равной вероят ностью сочетаются как на богарных, так и на мелиорируемых землях. Это дает возможность определить величины прибавок урожайностей как средние величины для всей посевной площади данной культуры:

g = b [ el be + (1 el ) bg ] + (1 b )[ el me + (1 el ) m ] (3.50) g g g ch = b [ ch be + (1 ch ) bch ] + (1 b )[ el me + (1 el ) m ] (3.51) ch ch ch u = b [ el u + (1 el ) u ] + (1 b )[ el u + (1 el ) u ], be b me m (3.52) где b - доля богары в посевной площади данной культуры, el - доля элитных посевов, be - прибавка урожайности от применения гербицидов на богарных элитных g посевах, bg - тоже без использования элитных семян, me - тоже на мелиорируемых элитных посевах, g m - тоже на мелиорируемых землях без использования элитных семян, g ch - доля посевных площадей с вносимыми в плановом году химмелиоран тами, be, bch, me, m - приросты урожайности на химмелиорированных землях с ch ch ch элитными богарными посевами, тоже с обычным посевным материалом, то же с элитными посевами на мелиорированных землях, тоже с обычным по севным материалом на мелиорированных землях.

Структура и логика формулы (52) аналогична.

Следует отметить, что ввод в действие новых или реконструированных ме лиорируемых земель приведет к изменению b :

Vm (t ) b (t ) =1- (3.52) V (t ) [vm ]( S (t ) + s ) [v s ] где S (t ),Vm (t ),Vs (t ), [vm ], [vs ] - вся посевная площадь региона, сумма феде рального и регионального бюджетов в рамках подпрограммы мелиорации земель, направляемых на ввод в действие мелиорируемых земель ранее вы веденных из оборота пахотных земель, нормативы затрат на ввод в действие земель указанных категорий.

Перейдем к оценке эффектов государственного регулирования, связанных с производством животноводческой продукции.

3.2 Государственное регулирование производства животноводче ской продукции.

Производство животноводческой продукции представим в виде произ ведения продуктивности 1 головы сельскохозяйственного животного на по головье стад этих животных. Следовательно, схема действий такова: 1) вы полнить описание динамики стад сельскохозяйственных животных, связывая зоотехнические параметры оборота стад с факторами – стимулами и факто рами – ограничителями;

2) в соответствии с идеологией программно целевого планирования, произвести декомпозицию факторов (рисунок 3.1 3.2) до уровней, на которых возможно подключение механизмов господ держки или выход на внешнюю границу экономической подсистемы (напри мер, мировые цены на говядину, курс рубля, а также цена на технологическое оборудование, запасы кормовых средств и пр.) 3) дать математическое опи сание механизмов господдержки производителя животноводческой продук ции.

3.2.1 Государственное регулирование рынка молока и мяса КРС Производство молока в хозяйствах всех категорий определим исходя из произведения поголовья коров и их удоя:

WMOL (t ) = N КОР (t )U MOL (t ) (3.53) Оборот поголовья молочного стада определяют процессы ремонта за счет собственного племенного ядра и закупаемого элитного поголовья, преду смотренного в качестве мероприятия госпрограммы. Таким образом:

N КОР (t ) = N КОР (t 1)(1 В ) + 0,5k КОР N КОР (t 2) + N КОР (t ) Э (3.54) N КОР (t ), В, k КОР, N КОР (t ) - поголовье коров в хозяйствах всех катего Э рий, коэффициент выбраковки, коэффициент ремонта стада коров, приобре тение элитных животных в кредит и/или по лизингу, соответственно.

Второй член уравнения (3.54) определяет ввод в молочное стадо собст венных ремонтных телок, на выращивание которых, в зависимости от скоро спелости пород, уходит несколько менее двух лет при хорошем уровне зоо технии. В реальных условиях это может быть и не так по причинам плохого содержания и кормления, болезней, пропуска сроков осеменения и пр. Все эти тонкости учтены за счет введения коэффициента ремонта k КОР, опреде ляемого, также как и коэффициенты выбраковки, при подгонке модели обо рота молочного стада (Приложение А) и модифицируемого далее за счет вве дения факторных зависимостей, отражающих поведение производителя, в том числе и в связи с мерами господдержки. Начиная с 2006 года – начала Национального проекта развития сельского хозяйства и АПК можно наблю дать изменение тенденций в динамике поголовья коров (рисунок 3.16):

Поголовье коров в хозяйствах всех категорий Российской федерации, тыс.голов 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Рисунок 3.16 - Динамика поголовья коров в хозяйствах всех категорий Похожие тенденции наблюдаются и в других регионах (рисунок 3.17) 600 Алтайский край Белгородская область 500 Волгоградская область Воронежская область 400 Кировская область Краснодарский край Ленинградская область Ростовская область Челябинская область Рисунок 3.17 - Динамика молочного стада в некоторых регионах России.

Эти обстоятельства позволяют сформулировать следующую гипотезу:

рост государственной поддержки животноводческих подотраслей сельско го хозяйства в рамках Национального проекта, а затем и Госпрограммы, вызвали позитивные (но, возможно, недостаточные) изменения динамики поголовья коров в хозяйствах всех категорий, которые можно связать с ростом коэффициента ремонта стада.

Зависимость коэффициента ремонта стада коров от затраченных ресур сов господдержки в линейном приближении можно установить, применив следующую процедуру:

1. Задать зависимость коэффициента ремонта стада от времени в виде:

k KOP, t k KOP (t ) = k KOP, t (3.55) где k, k - коэффициенты ремонта стада коров до и после 2005 года, со 1 KOP KOP ответственно, k KOP k KOP.

1 2. Задавшись начальными приближениями k KOP, k KOP, коэффициента вы 1 браковки В и поступлением элитного поголовья N КОР (t ) решить за Э дачу идентификации теоретической зависимости (3.54), оценив пара метры k KOP, k KOP из условия минимума среднеквадратической ошибки.

1 3. Оценить прирост ресурсов в среднегодовом исчислении за счет реали зации Национального проекта и Госпрограммы 4. Определить норматив прироста коэффициента воспроизводства стада молочных коров, млн. руб.1 :

k KOP k KOP 2 РЕМ = (3.56) V2 V где V1,V2 - среднегодовая поддержка на интервалах 1998 – 2005 г.г. и 2006 – 2010 г.г., соответственно.

На рисунке 3.18 показаны результаты применения описанной процедуры к стаду молочных коров по Российской Федерации в целом.

ты с.гол Поголовье коров факт Поголовье коров теор.

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Рисунок 3.18 - Результаты подгонки теоретической динамики стада коров в Российской Федерации к фактическим данным.

Полученные при идентификации значения коэффициентов ремонта равны: k KOP = 0,1868, k KOP = 0,2432.

1 Таким образом, норматив прироста коэффициента ремонта стада на млн. руб. затрат ресурсов программных мероприятий равен:

0, РЕМ = (3.57) V2 V Будем считать, что прирост молочного стада как за счет приобре тения элитного N КОР (t ), так и за счет собственного поголовья, связан с Э инвестициями в строительство новых или реконструкцию существующих производственных помещений.

Можно считать установленным (ВИАПИ им.А.А.Никонова, д.э.н. Узун В.Я., к.э.н. К.А.Гатаулина), что существует пороговая рентабельность ( 20%) производства молока, начиная с которой сельскохозяйственные предприятия выбирают тактику наращивания поголовья.

Меры государственной поддержки, которые могут применяться в от ношении производителей молока, сводятся к сочетанию механизма дотаций на центнер товарного молока, на голову дойного стада, компенсации части ставки банковского процента по долгосрочным кредитам, выдаваемым на строительство (реконструкцию) производственных помещений. Все эти ме ры приводят к эквивалентному росту цены реализации молока и, следова тельно, к росту рентабельности производства. Таким образом, объективно существует фактор, стимулирующий рост поголовья коров. При этом потен циально возможное число сельскохозяйственных предприятий, готовых на ращивать поголовье, можно оценить исходя из пороговой рентабельности, уменьшенной на прирост рентабельности, порожденной мерами государст венной поддержки.

Итак, объективным условием для наращивания поголовья коров дойно го стада является достижение и/или превышение откорректированной за счет мер поддержки пороговой рентабельности:

rmol = rmol r гол r mol r bp, * (3.58) где rmol, rmol, r гол, r mol, r bp - соответственно откорректированная пороговая * рентабельность, исходная пороговая рентабельность, прирост рентабельно сти на голову коров дойного стада, то же за счет дотаций на произведенное молоко, то же за счет компенсации части затрат на уплату процентов по дол госрочным кредитам. Определим перечисленные величины.

Прирост рентабельности за счет дотаций на голову:

гол N кор гол r гол = =, (3.59) kтов N корU mol SBmol kтовU mol SBmol где гол - дотации на голову дойного стада, U mol - годовой надой молока, SBmol - себестоимость производства молока, kтов - коэффициент товарности молока.

Прирост рентабельности за счет дотаций на молоко:

mol r mol =, (3.60) SBmol где mol - дотации на центнер товарного молока.

Для оценки прироста рентабельности за счет компенсации затрат по процентным платежам необходимо выгоды будущих периодов привести к моменту принятия решения о реализации проекта строительства или рекон струкции животноводческих помещений. При стоимости проекта Z млн.руб.

и наличии собственных средств в размере PS млн.руб. дисконтированная сумма выплаченных процентов pr в среднем за каждый год реализации про екта в TZ лет будет равна:

t TL ( Z PS ){1 E (t TL )} TZ TL pr (t ) =, (3.61) (1 + t ) d где d – коэффициент дисконтирования процентных платежей за время воз врата кредита, - ставка банковского процента (принимается постоянной на [0, TZ ]), TZ - льготный период выплаты одних процентов, E (t TL ) - единичная функция такая, что E (t TL ) = 0 t TL при и равна 1 в противном случае.

Формула (61) получена в предположении погашения основного долга равны ми долями и сумме кредита, равной Z PS.

Искомый прирост рентабельности будет равен:

TZ bp pr ( ) r = = bp (3.62) kтовTZ N корU mol Имея информацию о распределении предприятий, производящих молоко по значениям рентабельности определим возможных участников данных про граммных мероприятий:

NZ = nСХП ( r ) (3.63) r = rmol nZ = mol N Z, (3.64) где mol - фактическая доля участников программного мероприятия в данном регионе или Российской Федерации в целом, определяемая ежегодным мони торингом Госпрограммы, N Z - число потенциальных участников реализации проектов по строительст ву (реконструкции) животноводческих помещений, nZ - фактическое число участников.

Отметим, что коэффициент mol зависит от наличия залоговой базы, квали фикации персонала, степени его мотивирования, размера транзакционных издержек на оформление кредита, ресурсов региональной банковской систе мы. Для оценки этой величины можно использовать следующее выражение:

Vmol (t ) mol (t ) = mol (t 1), (3.65) Vmol (t 1) где Vmol (t 1),Vmol (t ) - ресурсы, выделяемые на компенсацию части кредит ной ставки в смежных годах реализации госпрограммы.

Динамика (3.64) описывается следующим образом:

t nZ ( );

0} nZ (t + 1) = max{N Z (t ) (3.66) = При этом предполагается, что за время реализации Госпрограммы (2020 г) одному и тому же предприятию дважды воспользоваться долго срочными кредитами не удастся, а «самопроизвольное» возникновение высо корентабельных предприятий маловероятно.

Таким образом, в качестве N Z (t ) можно использовать тренд, построен ный на интервале [2005;

2005+t] лет.

В результате реализации проектов по строительству (реконструкции) животноводческих помещений будет введено в эксплуатацию дополнитель ное количество скотомест:

nZ ( t ) Z ( t ) nCK (t TC ) = (3.66) [ zCK ] где nCK (t TC ), [ zCK ] - количество введенных в эксплуатацию в году t ското мест со сроком реализации проекта TC лет, при нормативной стоимости од ного скотоместа тыс. руб. По современным оценкам [ zCK ] [ zCK ] 250 300 тыс. руб.

С учетом ограничений по приросту скотомест окончательно динамика мо лочного стада запишется в виде:

N КОР (t ) = N КОР (t 1)(1 В ) + min{0,5k КОР N КОР (t 2) + N КОР (t );

nCK (t TC )} Э (3.67) В (3.67) прирост стада за счет элитного поголовья вычисляется в соответст вие с (3.21).

Входящая в (3.60) себестоимость производства молока в значительной степени (50% и более) определяется затратами на производство кормов. Ме ханизмы госрегулирования, имеющие в качестве адресата элементы себе стоимости товарной растениеводческой продукции, в полной мере подходят и для полевых культур кормового назначения. Таким образом, здесь приме нимы соотношения (3.40 – 3.52).

Динамично развивающийся сектор КФХ характерен устойчивыми тен денциями роста поголовья коров молочного стада. Использование доступных статистических данных позволяет получить следующую, не очень точную оценку этого процесса:

N KOP (t ) = 0,000487S КФХ (t )n КФХ (t );

R 2 = 0,64, КФХ 0, 546 0, (3.68) КФХ где N KOP (t ), S КФХ (t ), n КФХ (t ) - поголовье коров [тыс.гол]в КФХ, площадь земельного участка, приходящаяся на 1 фермерское хозяйство, [га], число КФХ, соответственно.

Поголовье коров в КФХ можно определить другим способом и с боль шей точностью как разность между молочным поголовьем в хозяйствах всех категорий и поголовьем в СХП+ЛПХ.

Численность поголовья коров в хозяйствах всех категорий можно пред ставить в виде следующего уравнения регрессии:

N * КОР (t ) = 0,011058П МОЛ (t )n 0, 2669 СХП (t ) S 0, 2634УГ (t ) N СН508 (t )(t 1994) 0, 0, 705 0, (3.69) где П МОЛ (t ), n СХП (t ), S УГ (t ), N СН (t ) - душевое потребление молока, количест во сельскохозяйственных предприятий, площадь сельскохозяйственных уго дий, численность сельского населения, соответственно. Характер совпадения вычисленных и измеренных значений поголовья коров по выборке в 448 слу чаев при R 2 = 0,96 показан на рисунке 3.19.

Следует отметить, что практически все аргументы, входящие в (3.69), находятся или могут находиться под воздействием регуляторов госпрограм мы. Так душевое потребление молока и молокопродуктов в простейшем слу чае, без учета эффектов замещения, определяется по формуле:

П i МОЛ (t ) = Ai + 0,401d i (t ) 0,225C i МОЛ (t ) (3.70) расчётные 0 1 2 3 4 5 6 фактические Рисунок 3.19 - Характер совпадения вычисленного и фактического поголовья коров в хо зяйствах всех категорий.

где Ai, d i (t ), C i МОЛ (t ) - региональный коэффициент Amin = 71;

Amax = 451, ду шевой доход населения, розничная цена молока i -го региона, соответствен но. В качестве регуляторов здесь может быть использован механизм целевых дотаций малоимущим слоем населения и школьного питания (сейчас вне ра мок госпрограммы), а также все мероприятия госпрограммы, способствую щие росту доходов сельского населения и, следовательно, доходов населения региона в целом.

Поголовье коров в ЛПХ описывается следующим регрессионным урав нением (степень совпадения фактических и вычисленных значений показана на рисунке 3.20):

N KOP (t ) = 0,02027 П МОЛ (t )nСХП N ОВ (t )nСН (t );

R 2 = 0, ЛПХ 0, 433 0, 357 0, 317 0, (3.71) ЛПХ где N KOP (t ), nСХП, N ОВ (t ), nСН (t ) - поголовье коров в ЛПХ, количество сель скохозяйственных предприятий, поголовье овец и коз, численность сельского населения региона.

расчётные -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 - - фактические Рисунок 3.20 - Связь вычисленных и фактических значений численности молочных коров в хозяйствах населения (на осях отложены логарифмы соответствующих величин) Аргументы, входящие в правые части соотношений (3.69-3.71) (кроме пого ловья овец и коз, описание которого будет приведено ниже) целесообразно прогнозировать на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего.

Будем предполагать наличие таких процедур, применяемых в отношении всех внешних неуправляемых переменных, полный список которых представ лен в Приложении 5.

Определим теперь надой на одну корову молочного стада, усредняя эту величину по всем категориям хозяйств. Производство молока определяется следующим регрессионным соотношением:

MOL(t ) = 2,096S 0,3292 (t ) N KOP (t ), R 2 = 0,944, 0, (3.72) где S (t ) - площадь кормовых культур, определяемая выражением (3.12).

Связь вычисленных и фактических объемов производство молока приведена на рисунке 3.21.

расчётные 0 1 2 3 4 5 6 7 фактические Рисунок 3.21 - Иллюстрация степени совпадения теоретических и фактических значений производства молока во всех категориях хозяйств Деля обе части (3.72) на N KOP (t ), получим искомый показатель:

0, U MOL (t ) = 2,096S 0,3292 (t ) N KOP (t ) (тонн/гол/год) (3.73) Соотношение (3.73), будучи регрессионной зависимостью, отражает наблю даемые процессы уменьшение поголовья коров молочного стада, сопровож дающееся ростом удоев. При этом в большинстве регионов качество кормо вой базы молочного животноводства остается низким, а рост удоев можно отнести за счет выбраковки низко продуктивных животных, роста обеспе ченности кормами (при их невысоком качестве). Ввод в эксплуатацию коров с высоким генетическим потенциалом, безусловно, даст прирост производст ва молока лишь при условии хорошей организации зоотехнической работы и высококачественных объемистых кормах в рационе.

Одним из механизмов, способных стимулировать создание качествен ной кормовой базы, является компенсация части затрат на переход к более продуктивным севооборотам, технологиям заготовки и хранения кормовых средств. Смоделируем этот механизм господдержки и вероятные эффекты из этого вытекающие.

Пусть компенсации на сумму V млн.руб приведут к тому, что на части площади возделывания комовых культур S тыс.га. будет создана кормовая база с концентрацией обменной энергии большей, чем на остальной площа ди, 1 мдж/кг С.В. Воспользуемся известной зависимостью между кон центрацией обменной энергии в рационе и суточным удоем в (кг) дойной ко ровы (Биологическая полноценность кормов /Григорьев Н.Г., Волков Н.П.– М.: Агропромиздат, 1989. -287с.) U MOL (t ) = (0,001425M k (t ) 2 0,456 (t ) 0,005187 M k (t )) /(3 0,0057 (t ) 2 ), (3.74) где M k - масса коровы.

Полагая M k 500кг и заменяя (3.74) более простым выражением с неболь шой потерей точности, получим:

U MOL (t ) = 0,005 3,53 (t );

R 2 = 0,998 (3.75) Таким образом, комбинируя (3.73) и (3.75), а также учитывая относительные изменения качества кормовой базы в размере при относительном изме S нении кормовой площади, вычислим величину средневзвешенного удоя:

S S ( t ) 0, U MOL (t ) = 2,096S 0,3292 (t ) N KOP (t ){1 + 3, * } (3.76) S (t ) Полагая наличие раздельных механизмов, стимулирующих формирование высокоэнергетических кормовых севооборотов (V ) и распространение их на определенную часть кормовой площади (VS ), получим окончательно:

VS (t )V (t ) 0, U MOL (t ) = 2,096S 0,3292 (t ) N KOP (t ){1 + 3, * }, (3.77) [vs ][v ]S (t ) где [vs ], [v ] - нормативы затрат на технологию освоения 1 га севооборотной площади и на прирост концентрации обменной энергии на 1 мдж/кг С.В. Эти величины задаются экспертным путем.

Производство молока во всех категориях хозяйств оценивается очевидным образом:

MOL(t ) = N KOP (t )U * (t ) тыс.т (3.78) Описать процесс ценообразования на региональных рынках молока в зависи мости от соотношения спроса и предложения не удается. Практически по лезные результаты получены в виде следующего регрессионного уравнения:

CMOL (t ) = ai Dibi (t ), (3.79) где Di (t ), ai, bi - душевой доход населения i- го региона и параметры, опре деляемые эмпирически, соответственно. Установлено, что параметры меня ются в следующих пределах: 0,6 ai 1,07, 1,0 bi 1,83 ;

относительная точ ность аппроксимации менее 1% на интервале [1999;

2009] г.г.

Производство мяса КРС в живой массе во всех категориях хозяйств представим в виде произведения поголовья коров на выход мяса КРС в рас чете на 1 голову:

M KPC (t ) = N KOP (t ) KPC (t ) (3.80) Выход мяса КРС на 1 корову меняется по величине в интервале [0,038;

0,38].

Величина KPC (t ) безусловно является поведенческой реакцией товаропроиз водителя, однако установить экономически содержательную статистиче скую связь с какой либо характеристикой привлекательности производства мяса КРС (например, с рентабельностью производства мяса КРС ) не уда ется. Примерно в 18% регионов на интервале 2000 – 2007 г.г. наблюдаются тенденции уменьшения этого удельного показателя;

в остальных регионах тренд положительный.

Как известно в молочно-мясном скотоводстве интенсификация произ водства молока сопровождается увеличением доли коров в стаде, что авто матически приводит к уменьшению KPC (t ) за счет реализации сверхремонт ного молодняка без его откорма. Таким образом, меры государственной под держки, направленные на рост объемов производства молока должны быть сопряжены со стимулированием инвестиций в проекты откормочных площа док, способных аккумулировать упомянутое выше сверхремонтное поголо вье. В этих условиях можно ожидать изменение тенденций в динамике обсу ждаемого удельного показателя.

Обработка существующей статистической информации позволила ус тановить, что KPC (t ) с относительной ошибкой 6% может быть аппрокси мирована следующим выражением:

b a KPC (t ) = a +, t = 0,...T (3.81) t + 1+ e V b = max{b + ;

0,4}, (3.82) [v ] где a, b,,,, [v ] - параметры, частично определяемые при идентифи кации (81) ( a, b,, ), частично задаваемые экспертно (, [v ]) ;

[v ] норматив затрат на 1 скотоместо откормочных площадок, Т- период действия варианта госпрограммы, V (t t0 ) - объем субсидируемых кредитных ресурсов, направляемых на строительство откормочных площадок, t0 - характерное время реализации проекта, лет.

Значения параметров для разных регионов находятся в следующих грани цах:

0,048 a 0,203;

0,033 b 0,334;

0,26 19,4;

1,55 56,2.

На рисунке 3.22 иллюстрируется характер совпадения вычисленных и факти ческих значений KPC (t ).

0, Выход мяса КРС в России, т/корову/год 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Годы KPC (t ) Рисунок 3.22. Динамика показателя и его аппроксимация по данным для Рос сийской Федерации.

3.2 2 Регулирование производства продукции свиноводства Регрессионное уравнение, связывающее поголовье свиней во всех категориях хозяйств со значимыми аргументами имеет вид:

V (t tсв ) N CB (t ) = 0,458nНАС (t ) П мяс0117Wзб0, 368 (t ) I пти, 2032 (t )( св + 1) 0,1212 (t ) 0, 5757 0, [vсв ] (3.83) С зер,1854 (t )(rсв (t ) + 1) 0, где nНАС (t ), П мяс (t ),Wзб (t ), I пти (t ), nскм (t ), C зер (t ), rсв (t ), tсв - численность на селения регионов, валовой сбор зернобобовых, импорт мяса птицы, число введенных в эксплуатацию скотомест, тыс.ед, цена зернобобовых, рента бельность производства свинины, лаг ввода скотомест, соответственно.

Vсв (t ), [vсв ] - потребные ресурсы и норматив затрат на ввод 1 скотоместа.

Иллюстрация степени совпадений вычисленных и фактических значений приведена на рисунке 3.23.

расчётные 0 1 2 3 4 5 6 7 фактические Рисунок 3.23 - Связь между вычисленными и фактическими данными о численности по R 2 = 0, головья свиней во всех категориях хозяйств;

Механизм бюджетных дотаций на центнер произведенной продукции, приводящий к росту ее рентабельности, вводится в (3.83) в форме (3.60).

Импорт мяса птицы последнее десятилетие вытесняется собственным произ водством. Не очень точная оценка этого процесса выглядит следующим об разом:

I пти (t ) = 40725Wпти, 49 (t ), R 2 = 0,604, (3.85) где Wпти (t ) - производство мяса птицы в России, тыс.т.

Выход мяса свиней в убойной массе аппроксимирован функцией времени сигмоидного вида:

bсв aсв св (t ) = aсв + ;

= t 1989 (3.86) f св + g св 1+ e Таким образом, производство свинины будет равно:

M св (t ) = N св (t )св (t ) (3.87) Параметры (3.86) для разных регионов принимают значения из следующих интервалов:

1,24 aсв 1,15;

0,0083 bсв 0,502;

0,101 f св 4,7;

0,52 g св 57, Средняя ошибка аппроксимации составила 17,8%. Иллюстрация совпадений вычисленных и фактических значений приводится на рисунках 3.24 -3.25.

Производство свинины во всех категориях Факт хозяйств, тыс.т Расчет Рисунок 3.24 - Связь между вычисленными и фактическими данными о производстве сви нины во всех категориях хозяйств Российской Федерации.

Производство свинины во всх категориях хозяйств Белгородской области, тыс.т Факт Расчет Рисунок 3.25 - Связь между вычисленными и фактическими данными о производстве сви нины во всех категориях хозяйств Белгородской области.

3.2.3 Регулирование производства баранины Поголовье овец и коз во всех категориях хозяйств описывается следующим регрессионным уравнением:

N ОВ (t ) = 2,29nпом (t )n 0, 63 КФХ (t )C Б, 4 (t )(t 1994) 0,36, R 2 = 0,71, 0, 28 ( 3.88) где (t ), С Б (t ) - поголовье овец и коз, тыс.голов, число N ОВ (t ), nпом (t ), n КФХ фермерских хозяйств, ед, ввод в действие помещений для овец, тыс.скотомест, цена реализации мяса овец и коз в живой массе, тыс.руб./т, соответственно.

расчётные 0 1 2 3 4 5 6 7 8 фактические Рисунок 3.26 - Связь теоретических и фактических значений численности поголовья овец и коз в регионах, строящих помещения для их содержания.

Преобразуя (3.88) в индексную форму и, учитывая влияние мер господдерж ки, получим:

0, t I ОВ (t ) = I пом (t ) I КФХ (t ) I C (t ) 0, 28 0, 63 0,, (3.89) t V (t t пом ) I пом (t ) =, V (t t пом 1) (3.90) C (1 + Б ) DEF (t ) I C (t ) = Б CБ (t ) V (t t пом ), tпом, Б (t ), DEF (t ) - совокупная стоимость проектов строи где тельства помещений для овец и коз, начатых t пом лет назад, дотации к цене реализации мяса овец, доли, дефлятор на продукцию животноводства, соот ветственно.

Производство баранины в хозяйствах всех категорий с учетом господ держки можно определить следующим образом:

M Б (t + 1) = M Б (t ) I ОВ (t ) IW (t ), (3.91) где IW (t ) - цепной индекс выхода мяса овец, приходящийся на 1 голову ста да. Анализ IW (t ) показал, что в зависимости от региона, наблюдается его по ложительный или отрицательный тренд, который не может быть признан ста тистически значимым (рисунок 3.27).

Частота -0,01 -0,005 0 0,005 0,01 0,015 0,02 0, Интервалы темпов изменения индекса выхода баранины Рисунок 3.27 - Распределение регионов по темпам изменения цепного индекса выхода баранины.

Из рисунка 3.27 видно, что в большинстве регионов темп изменения индекса выхода баранины не превышает 0,5%, чем в рамках данной методики мы I W (t ) = I i W, для каждого регио пренебрегаем. Таким образом, принимаем на.

3.2.4 Регулирование производства яиц и мяса птицы Производство яиц и мяса птицы в убойной массе в хозяйствах всех категорий опишем следующими зависимостями:


M П (t ) = 0,005028n 0,16 нас (t ) SBП (t ) M Я, 855 (t ) I KR (t t П );

R 2 = 0, 0, 696 M Я (t ) = 0,000292nнас77 (t )nкур41 (t ) SBП0, 225 (t ) I KR (t t Я );

R 2 = 0, 0, 0, (3.92) где M Я (t ), M П (t ), nнас (t ), nкур (t ), SBП (t ), t П, t Я - производство яиц (тыс.шт.), мяса птицы в убойной массе (тыс. т), численность населения (чел), среднего довое число взрослых кур (тыс.шт.), полная себестоимость мяса птицы (тыс.

руб./т), цепной индекс долгосрочных кредитов на строительство объектов птицеводства (3.22), лаги, связанные с вводом в действие упомянутых объек тов, соответственно.

3.3 Решение задачи рационального использования ресурсов Государ ственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рын ков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия.

Механизмы государственной поддержки товаропроизводителя, регла ментированные Госпрограммой, в настоящее время направлены на достиже ние планируемых значений индикаторов упомянутой Госпрограммы. Кроме этого в критериальной части ГП присутствуют общие показатели развития сельского хозяйства Российской Федерации.

При проектировании эффективных региональных агропроизводствен ных систем (АПС) Госпрограмма может рассматриваться в качестве инстру мента, обеспечивающего постепенное приближение к параметрам и характе ристикам АПС, которые были найдены при решении проблемы размещения сельскохозяйственного производства по регионам Российской Федерации. В этом случае распределение ресурсов Госпрограммы во времени, по регионам и мероприятиям должно приводить к максимально быстрому приближению к вышеупомянутым параметрам и характеристикам региональных АПС.

Формально речь идет о решении следующей задачи оптимального рас пределения ресурсов:

m Si T n T m Q (V (t, i, j )) {(V (k, t, i )) * (k, i )}2 max t = 0 i =1 j =1 k =1 t = 0 i = m Sj V (t, i, j ) VГП (t ), t [0, T ] (3.93) i =1 j = V (t, i, j ) 0, t [0, T ], i [1, m], j [1, Si ] где Q (t, i, j ) - выбранный критерий эффективности трансформации регио нальных АПС к состоянию, заданному решением задачи размещения, (на пример, валовая продукция сельского хозяйства), t, i, j - время реализации Госпрограммы, номер региона, номер программного мероприятия, соответственно, T, m, Si - период действия Госпрограммы, число регионов, число программ ных мероприятий в i - м регионе, (k, t, i ), * ( k, i ) - текущие характеристики региональных АПС и их конеч ные значения, полученные как решение задачи размещения, k- номер характеристики, весовой коэффициент при функции штрафа, V (t, i, j ),VГП (t ) - искомые ресурсы госпрограммы, обеспечивающие господ держку j - го мероприятия в i - м регионе, определяемые для момента вре мени t и совокупные ресурсы Госпрограммы в тот же момент времени.

Продуктивное решение (93) обеспечит направленную трансформацию регио нальных АПК, не гарантируя, однако, достижение заданных характеристик * (k, i ) за время T лет. Вместе с тем задача (3.93) легко модифицируется в задачу достижения цели на неопределенном отрезке времени. И в том и в другом случае одним из достоинств данного подхода является возможность оценки эффективности использования ресурсов Госпрограммы, под которым естественно понимать отношение прироста Q (t, i, j ) за любой период време ни к ресурсам, истраченным за тот же период.

Возможности для применения изложенной выше методики не ограни чиваются постановкой задачи в виде (3.93). Перечислим их.

1. При добавлении к (3.93) ограничений на неотрицательные темпы роста Q (t, i, j ) получаем режим устойчивого развития при переходе (k, t, i ) в состояние * (k, i ) и потребные для этого из состояния ресурсы с распределением по регионам, мероприятиям и во време ни;

2. При выборе в качестве Q (t, i, j ) дисперсию удельных показателей, типа производства валовой продукции на гектар пашни, условную голову скота и т.п., и очевидной модификации математической за писи критерия, получаем задачу выравнивания характеристик развития сельского хозяйства регионов на периоде [0,T];

3. Включая в состав искомых переменных планируемый график фи нансирования Госпрограммы при выполнении общих бюджетных ограничений, получим задачу оптимального распределения ресурсов Госпрограммы по годам ее реализации.

4. Определяя всякий раз структуру финансирования Госпрограммы в разрезе ее мероприятий в динамике и по регионам, получаем сведе ния, необходимые для планирования моментов переключения между видами господдержки и, следовательно, для перемен в аграрной по литике страны ЗАКЛЮЧЕНИЕ Необходимо отметить, что формирование на областном уровне рацио нальной производственной структуры аграрного сектора, обеспечивающей устойчивое и эффективное ведение земледелия, возможно лишь при исполь зовании информации о биоклиматическом потенциале той или иной культу ры в условиях изменяющегося климата, структуре посевных площадей, типах севооборотов и интенсивности применения удобрений и др.

Проведение исследование позволило получить следующие результаты:

• исследованы существующие теоретические предпосылки модели рования размещения сельскохозяйственного производства, опре делена возможность применения моделей линейного программи рования для решения задач такого типа на современном этапе раз вития АПК России;

• разработана экономико-математическая модель региональной сис темы земледелия, позволяющая определить потенциально воз можные объемы производства каждого вида сельскохозяйственной продукции в регионе при соблюдении критериев экономической эффективности и экологической безопасности, с учетом биокли матического потенциала территории. Особенностью данной по становки является то, что стратегия размещения сельскохозяйст венного производства, полученная в результате решения задачи с использованием разработанной модели, будет опираться на регио нальные программы, где оптимальная производственная структура регионального АПК рассчитывается на основе биоклиматического потенциала территории при соблюдении ограничения на устойчи вое воспроизводство почвенного плодородия.


• определены функции конечного потребления по видам продо вольствия. С учетом региональных особенностей потребления и наличия производственных мощностей переработки определены модели балансов регионального потребления по видам агропродо вольственной продукции.

В результате решения задачи в данной постановке будет получен опти мальный вариант размещения аграрного производства и экономических свя зей между регионами, при котором обеспечивается производство сельскохо зяйственной продукции при максимальном использовании биоклиматическо го потенциала региона для удовлетворения собственных потребностей, опре деляются объемы межрегиональных потоков ввоза и вывоза продукции, при этом минимизируются совокупные затраты по производству и транспорти ровке между федеральными округами.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1 Адам Смит. Исследование о природе и причинах богатства народов 1776 год.

2 Докучаев В. В. Русский чернозём 1883 год.

3 Вернадсткий В. И. Химическое строение биосферы Земли и её окру жения 1926 год.

4 Юстус Либих. Химия в приложении к земледелию и физиологии (или Сельскохозяйственная химия). 1862 год.

5 Тюрго, Анн Робер Жак. Размышления о создании и распределении богатств 1770 год.

6 Вильямс В.Р. Избранные сочинения. Том 1. Работы по почвоведению (1898-1931) 7 Иоганна Генриха фон Тюнен. Изолированное государство в его от ношении к сельскому хозяйству и национальной экономии 1826 год 8 Вильгельм Лаунхардт. Теория выбора трассы: Дискуссия о принци пах размещения, 9 Альфред Вебер. О размещении промышленности: чистая теория штандорта 1909 год 10 Вопросы размещения и специализации сельского хозяйства СССР.

Под редакцией Л. М. Зальцмена, С. Г. Колеснева и др. Экономиздат, год.

11 Borts G.H., Stein J.I. Economic Growth in a Free Market. – New York, London, 1964.

12 Альфред Маршалл. Принципы экономической науки 1890-1891 годы 13 Кругман П. Пространство: последний рубеж. // Пространственная экономика, 2005.- №3.– С.121-126.

14 Зинченко А.П. Проблемы развития товарного производства в сель ском хозяйстве // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2008. - № 6. - С. 1-4.

15 Зинченко А.П. Сельскохозяйственные предприятия: экономико статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 2002. - 160 с.

16 Шафронов А. Д. Новый подход к проблеме эффективности произ водства // Достижения науки и техники АПК. - 2003. - N 8. - С. 2-5.

17 Шафронов А.Д. Эффективность производства и факторы ее роста // АПК: экономика, управление.- 2003.- № 4.- с. 52-58.

18 Шафронов А.Д. Оценка и факторы эффективности аграрной эконо мики- М.: «ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА», 2006.

19 Оболенский К.П. Теория и практика специализации сельского хо зяйства. Изд.-е 2-е. перераб. и доп. - М.: Колос, 1975. - 193с.

20 Оболенский К.П. Экономическая эффективность сельхозпроизвод ства: теория и практика. -М: Экономика, 1974. 158 с.

21 Витун Е.Р. Сущность, критерий и факторы экономической эффек тивности сельскохозяйственного производства: Лекции для студентов./ Гродненский сельскохозяйственный институт. - Гродно, 1993.

22 Холод Н.И. Прогнозирование эффективности сельскохозяйственно го производства.-Минск:Урожай -1980.-135 с.

23 Холод Н.И. Резервы роста эффективности сельскохозяйственного производства. - Минск: Урожай - 1984. - 158 с.

24 Холод Н.И. Модели показателей роста экономической эффективно сти сельскохозяйственного производства. Минск: Высшая школа. - 1980. 144 с.

25 Догиль Л. Ф. Влияние специализации и концентрации сельскохозяй ственного производства на эффективность использования мелиорированных земель // Экономические вопросы развития сельского хозяйства БССР. Мн.:

Ураджай, 1982. - С. 18-28.

26 Догиль Л. Ф. Пути высокоэффективного использования мелиориро ванных земель. Мн.: БелНИИНТИ Госплана БССР, 1985. - 61 с.

27 Догиль Л. Ф. Хозяйственный риск и финансовая устойчивость пред приятий АПК. Мн.: БГЭУ, 1999. - 239 с.

28 Догиль Л. Ф. Эффективное использование потенциала аграрного производства: монография / Л. Ф. Догиль, А. В. Мозоль;

Белорус. гос. аграр.

техн. ун-т – 2008.

29 Макин Г.И. Выявление эффективности управления в аграрном сек торе // Экономика с.-х.и перерабатывающих предприятий, 1999;

N 1. - С. 20 21.

30 Макин Г.И. и др. Экономический механизм кредитования сельско хозяйственных предприятий [На примере Воронежской обл. и РФ в целом] :

монография // Воронеж: [ГНУ НИИЭОАПК ЦЧР РФ], 2008. - 187 с.

31 Добрынин В.А. Актуальные проблемы экономики агропромышлен ного комплекса : Учеб. пособие для студентов экон. фак. с.-х. вузов / Моск.

с.-х. акад. им. К.А.Тимирязева. Каф. экономики сел. хоз-ва: М., 2001. - 401 с.

32 Гордеев А.В., Клещенко А.Д., Черняков Б.А., Сиротенко О.Д. « Био климатический потенциал России : теория и практика», М., 33 Гордеев А.В., Клещенко А.Д., Черняков Б.А., Сиротенко О.Д., Тем ников В.Н., Усков И.Б., Романенков В.А., Рухович Д.И. «Биоклиматический потенциал России: Меры адаптации в условиях изменяющегося климата», М., 34 А Ф.Карпенко, В.А.Кардаш, Н.С.Низова и др. «Практикум по мате матическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйст ве», М., Агропромиздат, 1985год.

И.Новиков, К.В.Колзуанов экономико 35 «Применение математических методов в сельском хозяйстве», М., «Колос», 1975 год 36 Можин В.П., Ильюшонок С.Е., Еремеев А.П. « Моделирование раз мещения сельскохозяйственного производства по административным рай онам Западной Сибири».Сборник «Вопросы моделирования размещения сельского хозяйства»под ред. В.А.Семёнова, Новосибирск: Наука. Сиб.отд-е, 1968г.

37 Можин В.П., Ильюшонок С.Е., Еремеев А.П. « Опыт моделирова ния задач большой размерности по размещению сельскохозяйственного про изводства». Сборник «Вопросы моделирования размещения сельского хозяй ства»под ред. В.А.Семёнова, Новосибирск: Наука. Сиб.отд-е, 1968г.

38 Ильюшонок С.Е «Сравнение двух методов решения задачи по опре делению оптимального плана размещения сельскохозяйственного производ ства». Тезисы «Размещение и специализация сельского хозяйства», Новоси бирск, 1966 год.

Можин В.П., Ильюшонок С.Е., Гурин Г.В.

39 «Экономико математическая модель размещения сельского производства по экономиче ским районам страны на перспективу», Тезисы доклада Всесоюзного сове щания «Информационно-вычислительная система планирования, учёта, от чётности и оперативного управления сельскохозяйственным производством»

М., 1971 год 40 Ильюшонок С.Е., Еремеев А.П.«Моделирование размещения про изводства сельскохозяйственной продукции по районам Новосибирской об ласти», Тезисы докладов областной научно-практической конференции «Достижения науки – сельскому хозяйству», Новосибирск, 1970 год 41 Тянутов А.Н., Ильюшонок С.Е. «Использование математических методов для разработки плана размещения сельскохозяйственного производ ства, Сборник « Экономико-математические методы планирования и анализа сельскохозяйственного производства» под. ред. В.П. Можина, Новосибирск:

Наука, Сиб.отд., 1969г.

42 Методические рекомендации по разработке схем развития и раз мещения сельскохозяйственного производства в области, крае и автономной республике на перспективу», ВНИИ экономики, труда и управления в сель ском хозяйстве, Косино, 1984 г.

43 И.Э. Гимади, В.В. Дрокин, А.С. Журавлёв «Размещение и специа лизация сельскохозяйственного производства в индустриальном регионе: ис пользование конкурентных преимуществ, государственное регулирование», Российская академия наук. Уральское отделение. Институт экономики, г.

Екатеринбург, 2006 год.

ПРИЛОЖЕНИЕ А ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОДОВОЛЬСТ ВИЯ ПО ГРУППАМ НАСЕЛЕНИЯ Информационной базой для построения эконометрических зависимо стей потребления продовольствия служили данные государственной стати стики, содержащие душевые доходы населения, разбитые на децильные группы, цены на продукты питания и собственно натуральное потребление основных его видов.

Распределение душевых доходов населения по децильным группам за ряд лет, начиная с 1998 года, показано на рисунке А.1.

Рисунок А.1 - Базовый индекс распределения доходов населения по децильным группам.

С достаточной точностью данные рисунка А.1 могут быть аппроксимирова ны зависимостью следующего вида:

Ln( I дох ) = 0,00432nдец 0,0694nдец + 0,544nдец 0,479, 3 (А.1) где I дох - базовый по отношению к населению с минимальными доходами индекс душевых доходов населения nдец – й децильной группы;

ошибка ап проксимации составляет 3,5%.

Связь между среднедушевыми доходами населения и доходами населения в nдец -й децильной группе можно определить по формуле:

10 D душ ( nдец ) = душ d I дох (nдец ) (А.2) I дох (nдец ) n дец = где D душ – среднедушевой доход населения, тыс.руб./чел./год.

Для аппроксимации потребления продуктов питания населением с душевыми доходами, соответствующими nдец -й децильной группе, использовались за висимости, вида:

Ln( П дец ) = aLn( nдец ) + bLn(C ) + gLn( d душ ( nдец )) + h, (А.3) где a,b,g,h – параметры (3), определяемые из решения задачи:

T {Ln( П дец (t, a, b, g, h ) П дец (t )}2 min факт (А.4) t =1 n дец где T длина временных рядов в базе данных, содержащей сведения о ценах, доходах и потреблении, факт П дец (t ) - фактическое потребление в децильных группах.

Оценки параметров (А.3) приведены в таблице А.1.

Они соответствуют душевому потреблению для Российской Федерации в целом. Корректировка параметров для отражения региональных особенно стей состояла в решении для каждого региона.

(А.4) Таблица А1 - Параметры эконометрических зависимостей и их статистические оценки Виды продовольствия Параметры эконо- Хлеб и хле Мясо и мясо- Молоко и мо- Рыба и рыбо- Растительное Картофель Овощи Сахар Яйца метрических зависи- бобулочные продукты локопродукты продукты масло мостей изделия a 0,162 0,207 0,156 0,189 0,0148 0,0522 0,085 0,097 0, b -0,233 -0,0665 -0,165 -0,128 -0,29 0,0369 -0,136 -0,091 -0, g 0,104 0,419 0,334 0,346 0,249 0,417 0,236 0,39 0, h 4,493 2,874 4,699 1,891 4,616 3,497 2138 2,592 4, Ошибка аппроксима ции 0,08 0,136 0,111 0,105 0,095 0,118 0,1 0,139 0, Ошибка a 0,037 0,0618 0,055 0,053 0,0348 0,0337 0,036 0,038 0, Ошибка b 0,055 0,062 0,106 0,099 0,069 0,066 0,0106 0,098 0, Ошибка g 0,037 0,0935 0,054 0,052 0,036 0,036 0,037 0,042 0, Ошибка h 0,062 0,0625 0,16 0,26 0,082 0,088 0,31 0,22 0, Коэффициент детер минации 0,844 0,916 0,907 0,929 0,826 0,89 0,83 0,86 0, ПРИЛОЖЕНИЕ Б ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ПОТРЕБЛЕ НИЯ ПРОДОВОЛЬСТВИЯ ПО ГРУППАМ НАСЕЛЕНИЯ Далее приведены графические материалы, иллюстрирующие степень совпадения расчетных, полученных по эконометрическим зависимостям, и фактического потребления перечисленных видов продовольствия на уровне Российской Федерации.

Рисунок Б.1 - Хлеб и хлебобулочные изделия Рисунок Б.2 - Мясо и мясопродукты Рисунок Б.3 - Молоко и молокопродукты Рисунок Б.4 - Рыба и рыбопродукты Рисунок Б.5 - Картофель Рисунок Б.6 - Овощи Рисунок Б.7 -.Растительное масло Рисунок Б.8 - Сахар Рисунок Б.9 - Яйца

Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 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.