Организационно-управленческие аспекты повышения устойчивости развития воспроизводственного процесса в растениеводстве (на материалах Ставропольского края) (стр. 2 )

3. Обоснован и реализован на практике дифференцированный подход к прогнозированию динамики развития различных типов воспроизводственных процессов в зависимости от природно-климатических и организационно-экономических факторов. Полученная пространственно-временная модель позволяет оптимизировать значения урожайностей растениеводческих культур как важнейшего условия организации устойчивого воспроизводственного процесса.

Современные условия хозяйствования ставят предприятиям задачу разработки сценарных прогнозов направлений и параметров основной деятельности, проведения их промежуточной оценки в целях осуществления своевременной корректировки. Важнейшим показателем результативности деятельности предприятий растениеводства является валовой сбор, характеризуемый индикатором интенсивности, или урожайностью. Получение стабильных урожаев в растениеводстве оказывает решающее воздействие на устойчивость сельского хозяйства в целом. Прогнозирование урожайностей основных растениеводческих культур Ставропольского края проводилось нами с применением пространственной и временной математико-статистических моделей.

Пространственная модель, построенная на основе корреляционного анализа урожайностей основных растениеводческих культур, позволила получить следующие результаты в виде уравнений:

y1= 0,533x1+0,146x2-0,098x3+0,590x4+0,986x5+0,205x6-0,134x7- (1)

-0,045x8-0,001x9+0,008x10-0,017x11+1,18,

y2=0,43x1+0,38x2-0,25x3+0,43x4+0,29x5-0,14x6+0,35x7-0,29x8-

-,007x9+0,03x10-0,01x11+0,02x12-0,01x22-0,01x32+0,006x42-0,02x52- (2)

-0,05x62+0,008x72-0,009x82+0,02x92+0,00001x102-0,0002x112+1,24.

где y1 – урожайность озимой пшеницы; x1 – озимый ячмень, x2 – яровой ячмень, x3 – овес, x4 – просо, x5 – гречиха, x6 – рис, x7 – кукуруза, x8 – подсолнечник, x9 – сахарная свекла, x10 – картофель, x11 – овощи.

На рисунке 3 показаны графики фактических и модельных значений урожайности озимой пшеницы за более, чем 20-ти летний период. Длительная динамика дает представление о характере колеблемости урожайности, которая зависима в основном от метеорологических условий, но в определенной мере регулируется агротехническими мероприятиями, а также позволяет оценить баланс урожайностей растениеводческих культур за прошедший и прогнозный периоды.

Урожайность, ц/га

Рисунок 3 - Динамика урожайности озимой пшеницы в Ставропольском крае[5]

Для приближения теоретической кривой к фактическим данным, а также с целью долгосрочного прогнозирования урожайностей, в трендовых моделях использованы полиномы различных степеней. Аппроксимация и экстраполяция фактических значений урожайности озимой пшеницы представлены на рис. 4.

Рисунок 4 - Аппроксимация и экстраполяция значений урожайности озимой пшеницы[6]

Из рисунка видно, что экстраполирование динамических рядов значений урожайности различных видов растениеводческих культур по полиномам 1-3 степеней наиболее пригодны при решении задач долгосрочного прогнозирования.

Таким образом, временная модель позволяет провести анализ динамики урожайностей конкретных культур в определенной природно-климатической зоне с последующим выявлением тенденций их изменения и построения прогноза этого результативного показателя деятельности предприятий отрасли, с целью оценки и корректировки организационно-управленческих решений.

Пространственно-временная модель сочетает в себе свойства двух рассмотренных моделей. Контроль применения трендовой модели осуществляется путем подстановки сглаженных значений урожайности в пространственную модель. Расчет трендов проведен по двенадцати культурам, использованных в качестве входных данных уравнения (2), записанного в виде:

(3)

где e - разность между ежегодными значениями урожайности, рассчитанными по пространственной и временной моделям.

Оценка точности результатов сценарных прогнозов показала, что наименьшие расхождения между выходными данными моделей наблюдались у линейных трендов (рис. 5).

Рисунок 5 - Расхождения пространственной и временной модели для линейных трендов урожайностей[7]

Сочетание пространственной и временной моделей, позволяет рассчитать и корректировать в зависимости от конъюнктуры рынка урожайность растениеводческих культур и может быть использована для оптимальной организации воспроизводственного процесса и прогнозирования динамики его развития.

4. Построена модель организации воспроизводственного процесса, направленного на достижение устойчивого экономического роста на основе повышения результативности производства. Модель базируется на общей идеологии межотраслевого планирования и частной методике построения техпромфинплана, являющейся инструментом обоснования различных вариантов хозяйствования, адекватных соответствующим прогнозным сценариям развития отрасли.

Чем выше уровень неопределенности, порождаемый нестабильностью, тем значительнее, на наш взгляд, роль планирования, в ходе которого должны быть обоснованы различные варианты хозяйствования, адекватные соответствующим прогнозным сценариям развития.

Планирование воспроизводственных процессов предприятий растениеводства нами проведено на основе экономико-математического моделирования с применением технического промышленного финансового плана (техпромфинплан) по принципу известной модели «Затраты-выпуск», статический вид которой выражается зависимостью:

(4)

где X – вектор валовой продукции растениеводческих культур;

А – коэффициенты прямых материальных затрат;

К – отчисления на заработную плату и социальные нужды, амортизация;

Y – вектор конечного потребления.

Оставшаяся часть конечного продукта Y расходуется на пополнение и прирост основных фондов:

, (5)

где – оператор дифференцирования;

– матрица коэффициентов приростных фондоемкостей.

Динамический вариант матричной модели (4) имеет вид:

, (6)

здесь - скорость накопления и свертывания всех видов «капитала» в их взаимосвязи с изменениями скоростей выпуска всех видов продуктов, производимых предприятием.

Для решения задач устойчивости отрасли растениеводства математическую модель экономической системы (6) приведем к виду:

, (7)

где – матрица замкнутой системы;

– начальные значения стоимости валовой продукции.

Значения стоимости валовой продукции растениеводческих культур, рассчитанные с помощью вышеприведенной модели, представлены на рисунке 8.

Рисунок 8 – Ретроспективная оценка стоимости валовой продукции отдельных видов растениеводческих культур за гг.[8]

Ретрооценочные значения в пределах 10%-ного интервала совпадают с фактическими значениями стоимости валовой продукции за 2009 год, что свидетельствует об адекватности применяемой модели.

Экономическая интерпретация матричного метода планирования на фактических и модельных показателях экономической эффективности производства продукции растениеводства в 2009 году приведена в таблицах 2, 3.

Таблица 2 – Показатели фактической эффективности производства продукции растениеводства за 2009 г.[9]

Виды культур	Валовая продук-ция, млн. руб.	Производственная себестоимость 1 т., руб.	Структура затрат, руб.	Рентабельность, %
семена и посадочный материал	удобрения	средства защиты растений	электроэнергия	нефтепродукты	запасные части	прочие материальные затраты
Зерновые	24 790	3 289	440,7	582,2	430,9	78,9	674,2	417,7	664,4	16
Подсолнечник	2 764	7 215	966,8	1277,1	945,2	173,2	1479,1	916,3	1457,4	38
Сахарная свекла	1 562	1 051	140,8	186,0	137,7	25,2	215,5	133,5	212,3	37
Картофель	2 050	7 304	978,7	1292,8	956,8	175,3	1497,3	927,6	1475,4	37
Овощи (открытого грунта)	3 626	15 756	2111,3	2788,8	2064	378,1	3230	20010	3182,7	28

В качестве определяющего показателя эффективности производства взята рентабельность, которая характеризует конечные результаты хозяйствования.

Таблица 3 – Показатели модельной эффективности производства продукции растениеводства за 2009 г.[10]

Виды культур	Валовая продук-ция, млн. руб.	Производственная себестоимость 1 т., руб.	Структура затрат, руб. ()	Рентабельность, %
семена и посадочный материал	удобрения	средства защиты растений	электроэнергия	нефтепродукты	запасные части	прочие материальные затраты
Зерновые	24 095	3 184	426,6	563,5	417,1	76,4	652,7	404,3	643,1	19
Подсолнечник	2 667	6 962	933	1232	912	167	1427	884	1406	42
Сахарная свекла	1 534	1 032	138	183	135	25	212	131	208	45
Картофель	2 001	7 129	955	1262	934	171	1461	905	1440	39
Овощи	3 492	15 173	2033,2	2685,6	1987,7	364,2	3110,5	1927	3065	32

Проверка адекватности предлагаемой модели планирования показала возможность ее применения для сценарных расчетов, тестирования управленческих решений и оценки динамики развития предприятий отрасли.

5. Разработан механизм инновационно-экономического управления воспроизводственным процессом как основа реализации стратегической миссии и целей эффективного развития отрасли растениеводства. В основе механизма лежит гипотеза о том, что ранжирование хозяйств в системе управления по признаку приоритетности играет ключевую роль в достижении желаемых конечных результатов.

Современные условия хозяйствования ставят перед экономическими субъектами не только частные задачи улучшения отдельных параметров управления, но и создание целостной системы мероприятий, обоснованных с помощью научно-методического инструментария планирования и прогнозирования и численных расчетов. Методологической основой решения указанных задач является системный подход, который позволяет раскрыть интегративные свойства и связи между блоками. Нами предложен системно-алгоритмический подход к управлению воспроизводственным процессом в растениеводстве (рис. 9).

 

Рисунок 9 – Реализация системно-алгоритмического подхода к управлению воспроизводственным процессом в растениеводстве[11]

Актуальным этапом управления воспроизводственным процессом является обоснование гибких экономических рычагов, стимулирующих субъекты хозяйствования к такой парадигме рыночного поведения, которая тесно коррелировала бы со стратегическим замыслом. В связи с особенностями воспроизводственного процесса в растениеводстве, не обеспечивающего самоокупаемости и самофинансирования, требуется государственная поддержка. Поэтому решающее влияние на сбалансированность процессов воспроизводства оказывают факторы восприимчивости предприятий отрасли к инвестициям.

Повышению эффективности развития и конкурентоспособности отрасли призван способствовать представленный на рисунке 10 механизм инновационно-экономического управления воспроизводственным процессом.

 

Рисунок 10 – Формирование экономического механизма управления воспроизводственным процессом в растениеводстве[12]

Принятие управленческих решений связано с проблемами неопределенности и отсутствия явной структуры при большом разнообразии целевых параметров. Нами проведена детализация задач и определена последовательность их решения, характеризующаяся цикличностью (рис. 11).

 

Рисунок 11 - Циклическая модель построения прогнозного сценария развития

предприятия растениеводства[13]

Представленная циклическая модель имеет итеративный характер: если получаемые результаты неудовлетворительны, то необходимо пересмотреть исходные предпосылки, уточнить целевую функцию, найти новые альтернативы и вернуться в исходную точку. Для практической реализации модели необходимо идентифицировать границы осуществимости прогнозных сценариев развития отрасли при имеющихся ресурсных возможностях. Наибольшую вероятность осуществления имеет пассивный прогноз, основанный на экстраполяции сложившихся тенденций и условий, который в быстроменяющихся условиях вряд ли приемлем. В российской сельскохозяйственной практике целесообразно использовать неэкстраполяционные альтернативы развития растениеводства, связанные с модернизацией техники и технологии. Причем большее отклонение параметров альтернативного варианта от параметров экстраполяционного влечет за собой большие затраты ресурсов и/или сдвиги эффективности производства.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Реформирование растениеводства требует создания эффективной системы распределения продукции, соответствующей условиям рыночной экономики. Автором усовершенствована система оптовых каналов реализации продукции отрасли растениеводства путем включения канала «государственный заказ с предварительной оплатой». Это позволит сельхозпроизводителям разрабатывать гибкую стратегию сбыта продукции, планировать объемы реализации, и будет способствовать организации устойчивого воспроизводственного процесса и повышению рентабельности производства. Процесс расширенного воспроизводства базируется на рациональном использовании, сохранении и привлечении оборотного капитала, что является важнейшим фактором снижения себестоимости продукции, роста прибыли и рентабельности. Восстановление производственного потенциала сельскохозяйственных организаций возможно при реализации государственной поддержки в форме компенсации части затрат на производство продукции. В работе предложены основные направления использования средств государственной поддержки для повышения устойчивого развития отрасли растениеводства: предоставление субсидий; повышение эффективности производства на основе стимулирования инновационной деятельности; регулирование цен, налогов и кредитования.

2. Анализ функционирования рынка растениеводства Ставропольского края показал, что для увеличения объемов собственного производства необходимо создание условий для сохранения и воспроизводства используемых природных ресурсов на основе: восстановления и повышения плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения; вовлечения в сельскохозяйственный оборот неиспользуемых, неэффективно используемых земель сельскохозяйственного назначения и предотвращения выбытия из оборота сельскохозяйственных угодий; повышения культуры земледелия и оптимизации структуры посевных площадей путем научной организации севооборотов. При этом наиболее устойчивое экономическое положение будут иметь те сельхозпроизводители, которые с учетом конъюнктуры рынка смогут создать относительно замкнутый цикл «производство – переработка – реализация». Это позволит реализовывать без посредников значительное количество продукции, получать дополнительные доходы, обеспечивающие расширенное воспроизводство.

3. Устойчивое функционирование рынка продукции растениеводства требует развития его инфраструктуры, поддержки интеграционных процессов, повышения информационной прозрачности, осуществления мер по повышению эффективности системы государственных закупок, расширения биржевой торговли, восстановлению сети заготовительных организаций, организации центров по доставке продукции, логистической и технологической переработке. Мелким и средним производителям рекомендовано создавать снабженческо-сбытовые кооперативы для организации продажи небольших партий продукции и обеспечения своих членов материально-техническими ресурсами. Государственное регулирование рынка требует разграничения полномочий федеральных и региональных органов управления.

4. Проведен количественный анализ устойчивости воспроизводства в растениеводстве Ставропольского края на основе разработанного методического подхода, который предполагает дифференциацию входных и выходных оценочных показателей. За все исследуемые периоды произошло снижение среднегодовой численности работников, в третьем периоде снизилась урожайность отдельных видов культур и показатель фондоотдачи. При этом базисные темпы роста производительности труда опережали темпы роста себестоимости продукции, что привело к получению прибыли в каждом последующем периоде. Повышение рентабельности обусловлено повышением объема господдержки отрасли растениеводства, которая выросла к третьему периоду почти в пять раз. Установлено, что снижение устойчивости воспроизводственных процессов в отрасли явилось следствием ухудшения технической оснащенности, интенсивности ведения хозяйства, эффективности использования производственного потенциала, отсутствием действенного механизма управления.

5. Доказано, что различные типы воспроизводственных процессов требуют и всесторонних методических подходов к прогнозированию динамики их развития. В работе предложено проводить прогнозную оценку результатов деятельности предприятий отрасли на основе методов корреляционно-регрессионного анализа с применением пространственно-временной модели, рассматривая урожайность растениеводческих культур в определенной природно-климатической зоне как результативный показатель. Данная модель позволяет рассчитать и корректировать в зависимости от конъюнктуры рынка урожайность растениеводческих культур и может быть использована для оптимальной организации воспроизводственного процесса и прогнозирования динамики его развития.

6. При организации планирования воспроизводственного процесса предприятий растениеводства в современных условиях предложено применять техпромфинплан, поскольку он позволяет установить причинно-следственную связь между конкретными решениями и показателями. Полученная модель показала возможность ее применения для сценарных расчетов, тестирования управленческих решений и оценки динамики развития предприятий отрасли

7. Обоснование системно-алгоритмического подхода к управлению воспроизводственным процессом в растениеводстве способствует повышению управляемости рассматриваемой системы на основе идентификации составляющих ее элементов, установлению их внутренних и внешних связей и построению иерархий. Для организации устойчивого воспроизводственного процесса и конкурентоспособности отрасли растениеводства в работе разработан механизм инновационно-экономического управления воспроизводственным процессом, включающий комплекс экономических рычагов: институциональные, инновационные, бюджетно-кредитные, налогово-таможенные, ценового регулирования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК

Министерства образования и науки РФ

1.  Берулава сценарных прогнозов экономического развития / // Российское предпринимательство. – 2006. – №11. – 0,35 п. л.

2.  Берулава и прогнозирование валовых сборов и урожайностей основных растениеводческих культур на примере Ставропольского края / , // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2009. – № 6. – 0,80 п. л./ 0,65 п. л.

3.  Берулава устойчивости воспроизводственных процессов в растениеводстве / , , // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия «Экономика». Майкоп: изд-во АГУ. – 2010. – Вып– 0,35 п. л./0,25 п. л.

Статьи в научных трудах и другие издания

4.  Берулава процессов расширенного воспроизводства в растениеводстве : монография / , , . – Ставрополь: Ставролит, 2009. – 11,14 п. л. / 5,58 п. л.

5.  Берулава и оценка воспроизводственного процесса в растениеводстве : монография. – Ставрополь: Ставролит, 2011. – 2,01 п. л.

6.  Берулава экономической динамики сельскохозяйственного производства / , // Экономика регионов России: анализ современного состояния и перспективы развития : материалы 68-й Всероссийской научно-практической конференции (Ставрополь, 24-25 марта 2004 г.) / СтГАУ. – Ставрополь, 2004. – 0,34 п. л./ 0,17 п. л.

7.  Берулава условия устойчивого функционирования аграрного комплекса Ставропольского края / , , // Экономико-статистические исследования отраслей народного хозяйства : материалы Всероссийской научно-практической конференции (Ставрополь, 15-17 ноября 2004 г.) / СтГАУ. – Ставрополь, 2004. – 0,40 п. л. / 0,25 п. л.

8.  Берулава и прогнозирование урожайностей растениеводческих культур Ставропольского края / , , // Современные проблемы развития экономики и социальной сферы России : материалы Всероссийской научно - практической конференции, посвященной 75-летию СтГАУ (Ставрополь, 15-17 декабря 2004 г.) / СГАУ. – Ставрополь, 2004. – 0,45 п. л./ 0,35 п. л.

9.  Берулава динамических свойств экономических систем на основе модели техпромфинплана / , , // Вестник Сев.-Кав. ГТУ Серия : Экономика. – 2005. – №2. – 0,75 п. л./0,60 п. л.

10.  О целевой комплексной программе обеспечения устойчивости сельскохозяйственного производства / // Развитие форм и инструментария управления аграрной экономикой региона : материалы Международной научно-практической конференции (Ставрополь, 16-20 мая 2005 г.) / СГАУ. – Ставрополь, 2005. – 0,43 п. л.

11.  Берулава и прогнозирование выпуска сельскохозяйственной продукции на основе техпромфинплана / // Экономика регионов России: анализ современного состояния и перспективы развития : материалы ежегодной научно-практической конференции (Ставрополь, 14 апреля – 14 мая 2005 г.) / СГАУ. – Ставрополь, 2005. – 0,75 п. л.

12.  Берулава системного анализа в построении управления экономическими системами / // Университетская наука – региону : материалы 70-й научно-практической конференции (Ставрополь, 28 марта – 28 апреля 2006 г.) / СГАУ. – Ставрополь, 2006. – 0,41 п. л.

13.  Берулава разработки матричной модели плана предприятия АПК для решения задач устойчивости / , // Актуальные проблемы социально-экономического развития региона: теория, методология, практика : материалы межрегиональной научно-практической конференции (Ставрополь, 18-19 декабря 2007 г.) / СтГАУ. – Ставрополь, 2007. – 0,32 п. л./ 0,17 п. л.

14.  Берулава системы межотраслевых балансов в контексте перехода от отраслей к видам экономической деятельности / , // Научное издание «Устойчивое развитие региона в условиях экономической интеграции России в мировое хозяйство». – Ставрополь: СГУ, 2009. – 0,44 п. л./ 0,22 п. л.

15.  Берулава агропромышленного комплекса Ставропольского края и пути их решения / // Динамика как современная наука: материалы 5-ой Международной научно-практической конференции (София, 17-25 июля 2009 г.) / Экономика. Том 4. – София, 2009. – 0,24 п. л.

16.  Берулава воспроизводственного процесса в растениеводстве / , , // Модернизация социально-экономических процессов в современных условиях : сборник научных трудов по материалам II Международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов. – Ростов-на-Дону, 2011. – 288 с. – С. 74-82. – 0,81 п. л. / 0,27 п. л.

[1] Разработано автором

[2] Разработано автором

[3] Разработано автором

[4] Составлено автором по данным публикуемых статистических материалов

[5] Получено автором по данным публикуемых статистических материалов на базе программы MatCad

[6] Получено автором по данным публикуемых статистических материалов на базе программы MatCad

[7] Получено автором по данным публикуемых статистических материалов на базе программы MatCad

[8] Получено автором по данным публикуемых статистических материалов на базе программы MatCad

[9] Составлено автором по данным публикуемых статистических материалов

[10] Получено автором по данным публикуемых статистических материалов на базе программы MatCad

[11] Разработано автором

[12] Разработано автором

[13] Разработано автором