Воспроизводство материально-технической базы растениеводства как подсистемы АПК: типология, механизм организации, индикаторы, инструменты развития (на материалах Ростовской области) (стр. 3 )

- во-первых, она дает возможность успешно функционировать многим экономическим субъектам данной подсистемы, обремененным повышенными рисками и не способным самостоятельно воспроизводить свою материально-техническую базу;

- во-вторых, она может стать мощным стимулом процесса развития рынка сельскохозяйственной техники.

Задача-минимум в данном отношении заключается в том, чтобы уровень государственной бюджетной поддержки дополнял объем собственных и привлеченных на финансовом рынке инвестиционных ресурсов до уровня, при котором экономический субъект был бы способен обеспечить потребности простого типа воспроизводства (количественный критерий) и инерционного типа воспроизводства (качественный критерий).

Соответственно, задача-максимум заключается в том, чтобы уровень указанной поддержки дополнял объем собственных и привлеченных на финансовом рынке инвестиционных ресурсов до уровня, при котором экономический субъект был бы способен обеспечить потребности расширенного типа воспроизводства (количественный критерий) и восходящего типа воспроизводства (качественный критерий); в данном случае речь идет о запуске полноценного накопления капитала в подсистеме. Результаты моделирования свидетельствуют о том, что на современном этапе пропорции воспроизводства материально-технической базы растениеводства
сильно искажены и размеры государственной поддержки должны учитывать это.

Разработка системного инструментария, позволяющего оценить основные параметры развития процесса воспроизводства материально-технической базы подсистемы растениеводства. Исследование воспроизводства материально-технической базы подсистемы растениеводства на мезо - уровне (в рамках преобразования территориального АПК) предполагает разработку аналитический инструментария, отвечающего потребностям системного подхода. В данном случае востребована совокупность взаимосвязанных индикаторов, позволяющая оценить основные параметры указанного процесса с учетом императивов развития локального продовольственного рынка, среди которых автор выделяет императивы продовольственной безопасности и конкурентоспособности.

В решении данной научной задачи целесообразно исходить из принципа соответствия искомых индикаторов установленным ранее факторам, определяющим результаты процесса воспроизводства материально-технической базы организаций подсистемы растениеводства. Правомерно предложить следующую совокупность взаимосвязанных индикаторов воспроизводства материально-технической базы подсистемы растениеводства:

а) группа индикаторов внутренней среды: средняя рентабельность продукции растениеводства; доля фонда накопления в совокупной прибыли организаций подсистемы; отношение инвестиций в обновление исследуемой базы к стоимости чистых активов организаций подсистемы;

б) группа индикаторов внешней среды: доля средств государственной поддержки в совокупном инвестиционном фонде организаций подсистемы; количество пшеницы третьего класса, эквивалентное по стоимости единице мощности зерноуборочного комбайна; количество пшеницы третьего класса, эквивалентное по стоимости литру дизельного топлива; ставка процента кредитных организаций; коррупционная составляющая процесса распределения финансово-инвестиционных ресурсов, поступающих из внешней среды в целях обеспечения потребностей воспроизводства исследуемой базы (экспертная оценка).

Реализация системного подхода в исследовании заявленной проблемы предполагает постановку более широкой задачи системного восстановления (в новых экономических условиях) полноценного воспроизводства материально-технической базы сельского хозяйства, поэтому в дополнение к предложенной совокупности индикаторов автором разработана последовательность этапов решения указанной задачи (рис. 4).

Рисунок 4 – Основные этапы восстановления воспроизводства

материально-технической базы сельского хозяйства

На основе обобщения результатов мониторинга районов Ростовской области по уровню обеспечения их основными продуктами питания предложена модель обеспечения потребностей региона в хлебопродуктах с учетом потерь зерновой массы, имманентных рисков и переходящих остатков, в результате применения которой районы Ростовской области разделены на три группы по обеспеченности хлебными изделиями на душу населения (рис. 5).

Рисунок 5 – Алгоритмическая модель определения потребностей региона

в зерне и хлебопродуктах

Расшифровка показателей модели:

	–	показатель самообеспечения региона зерном;
	–	общая масса зерна в весе после доработки, тыс. т.;
	–	потери зерновой массы на всех производственных стадиях, тыс. т.;
	–	объем зерновой массы, израсходованной на хозяйственные цели на предприятиях, тыс. т.;
	–	страховой остаток зерна на начало года, тыс. т.;
	–	переходящий остаток зерновой массы, тыс. т.;
	–	общая потребность зерна на продовольственные нужды, тыс. т.;
	–	потребность зерна на кормовые цели, тыс. т.;
	–	потребность зерна на семенной материал, тыс. т.;
	–	потребность зерна на внутренние цели в хозяйствах, тыс. т.;
	–	зерновые потери при потреблении, тыс. т.;
	–	потребность в обеспечении региона зерновыми продуктами;
	–	общая масса зерна, произведенного в регионе, тыс. т.;
	–	необходимый страховой запас зерна, тыс. т.;
	–	выход хлебопродуктов соответствующего вида из 1 т. зерна, %;
	–	объем зерна, необходимый для удовлетворения потребности населения и АПК, тыс. т.;
	–	уровень продовольственной безопасности региона;
	–	количество зерна, необходимое для производства муки потребляемой одним человеком в год, кг.;
	–	выход муки из 1 т. зерна, кг.;
	–	коэффициент перевода муки в хлебобулочные изделия;
	–	количество крупы, необходимой для потребления одним человеком в год, кг.;
	–	выход крупы из 1 т. зерна, кг.;
	–	коэффициент потерь (естественная убыль);
	–	численность населения региона, чел.;
	–	коэффициент резервирования зерновой массы.

Расчеты показали, что в условиях рыночных трансформаций в Ростовской области производство хлеба удовлетворяло физиологическим нормам только в 1992, 2002, 2008 и в 2009 гг.

Осуществление матричного модельного представления воспроизводства материально-технической базы подсистемы растениеводства. Произведена градация организаций подсистемы растениеводства Ростовской области по уровню доходности, что позволило выделить однородные статистические массивы указанных организаций в целях обеспечения эффективной реализации территориальной программы инвестиционных вложений в развитие материально-технической базы подсистемы растениеводства. Для анализа состояния организаций использован метод выделения ядра статистического массива, суть которого заключается в выделении участка сгущения значений на интервале варьирования, то есть, определения типичных значений для заданного интервала (табл. 4).

Таблица 4 – Структуризация массива организаций

подсистемы растениеводства Ростовской области

Показатели	Структура организаций
	min	ядро	max
В среднем организаций в массиве	9,30	75,50	15,20
Посевная площадь, га.	11,74	71,83	16,43
Количество работников, чел.	9,38	66,7	23,94
Наличие тракторов, шт.	6,10	84,90	9,00
Наличие зерноуборочных комбайнов, шт.	6,60	77,50	15,90
Уровень рентабельности, %	12,70	76,50	10,80

В результате структуризации в подсистеме растениеводства Ростовской области были выделены три группы организаций (табл. 5).

Таблица 5 – Характеристики выделенных групп организаций

Группа	Количество предприятий в группе, шт.	Площадь, га	Количество тракторов, шт.	Количество комбайнов, шт.	Сумма прибыли по группе хозяйств, тыс. руб.
пашни	посевов	зерновых	колесных	гусеничных	зерноуборочных	кормоуборочных
1 –я	24	246996	204129	126559	852	484	499	37	785569
2 –я	164	1304065	1086721	662899	4287	2632	4568	267	1347345
3 –я	27	188734	155979	92028	514	348	310	40	-668095
Всего	215	1739795	1446829	881486	5653	3464	5377	344	1464819

В связи с тем, что уровень инфляции и ставка процента банка изменяются в пространстве и времени, целесообразно использовать матричный метод оценки инвестиций для четырех вариантов доли заемных средств в общем объеме инвестиций (25%, 50%, 75% и 100%) по всем группам предприятий. Каждая матрица отражает 81 квадрат условия финансирования проекта и отражает эффективность и окупаемость инвестиций. Расчеты показали, что 75% заемных средств организации даже вполне успешной первой группы исследуемой подсистемы могут использовать только при условии предоставления государственной поддержки (льготного кредитования, частичного погашения процентов, льготного лизинга и др.).

Подкрепление эвристического потенциала системного подхода познавательными возможностями эволюционной экономической теории и теории матриц позволяет осуществить матричное модельное представление воспроизводства материально-технической базы подсистемы растениеводства.

Анализ матрицы позволяет провести исследование системы основных показателей с оценкой эффективности функционирования организации, а также выявить резервы и принять меры по регулированию с последующей реализацией управленческого решения. В матрице зависимостей для организации исследуемой подсистемы собраны наиболее важные показатели деятельности (1).

	(1)
где		активные исходные параметры по строке;
		пассивные исходные параметры по столбцу;
		совокупность целевых элементов.

Исходные параметры по строке будут выступать, как активные, по столбцу – как пассивные (2).

	(2)
где		пассивные параметры матрицы по столбцу, представленные функциями управления;
		активные параметры матрицы по строке, представленные управленческими процессами.

Совокупность всех целевых функций элементов матрицы представляет собой взаимосвязанную систему характеристик деятельности организации. Системно-матричный анализ целесообразно проводить в несколько этапов. Первый этап представлен следующим соотношением: