Прогнозирование развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики (стр. 3 )

Еще одно сравнение трех вариантов прогнозов одного и того же показателя — индекса производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий в сопоставимых ценах — представлено в таблице 2.

 

Таблица 2 — Прогнозные значения индекса производства продукции сельского хозяйства в документах Ленинградской области

	2013	2014	2015
Вариант	Название источника
1	Программа социально-экономического развития Ленинградской области на 2012–2016 годы	103,2	104,1	104,8
2	Основные параметры прогноза социально-экономического развития Ленинградской области на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов	104,0	105,0	106,0
3	Государственная программа развития сельского хозяйства Ленинградской области на 2013–2020 годы	102,4	102,8	102,7
Источник: Составлено автором

Если рассчитать прирост продукции сельского хозяйства за три года с 2013 по 2015, то по первому варианту прогноза он составит 12,6 %, по второму — 15,8 %, а по третьему — всего 8,1 %. Разница между крайними значениями составляет почти 100 % (см. рис. 2 ).

 

 

Рисунок 2 — Сравнение прогнозных значений индекса роста продукции сельского хозяйства.

Источник: Составлено автором

Из данных таблиц видно, что даже при небольшом отрезке времени (3 года) прогнозные значения разошлись достаточно сильно друг от друга. Эти варианты зафиксированы в документах, на которые правительство Ленинградской области ориентируется принимая решения в сфере регулирования и поддержки аграрного предпринимательства. Используются узкий перечень обобщенных показателей функционирования сельского хозяйства из «Прогноза социально – экономического развития Ленинградской области» и прогнозные значения индикаторов, характерные для «Программы развития сельского хозяйства Ленинградской области».

Исследование методов, применяемых при составлении прогнозов развития региональных аграрных предпринимательских структур, позволило выявить ряд моментов, оказывающих отрицательное влияние на качество принимаемых управленческих решений и эффективность расходования бюджетных средств, выделяемых на региональные программы развития аграрного сектора экономики ( табл. 3).

Существующие методики прогнозирования развития региональных аграрных предпринимательских структур имеют целый ряд слабых мест, среди которых можно выделить следующие:

1.                Для построения прогнозов развития АПК используются общие методики прогнозирования развития экономики региона в целом (в соответствующих методических рекомендациях имеется раздел с узким перечнем прогнозных показателей развития аграрного производства) из–за отсутствия специальных методик прогнозирования развития аграрного предпринимательства.

2.                В существующих методиках строятся точечные, а не интервальные прогнозы.

3.                В этих методиках практически не учитывается недетерминированный характер многих показателей, что особенно важно именно для сельского хозяйства, которое имеет дело с живыми организмами и значительно сильнее других отраслей подвержено влиянию агроклиматических факторов.

4.                В качестве прогнозных документов используется Программа развития сельского хозяйства. При этом областная Программа строится на основе государственной Программы, в которых механизм согласования региональных Программ детально не прописан: используется весьма ограниченное число простейших методов прогнозирования, остается непонятным процесс увязки показателей между отраслями сельского хозяйства в различные периоды времени.

Основным недостатком существующих методик прогнозирования состояния аграрного сектора экономики является то, что в них не учитываются показатели совокупных материальных затрат, отражающие специфику данного сектора, связанную со сложной системой межотраслевых связей.

В настоящее время практически отсутствуют работы, посвященные разработке прогнозов развития регионального аграрного предпринимательства.

3. Обоснование необходимости применения методов сквозного прогнозирования при составлении прогнозов развития аграрного предпринимательства.

В существующих сложных компьютерных экономико-математических моделях развития АПК решаются вопросы прогнозирования на макроуровне. Остается неразработанной данная проблема на мезоуровне, поскольку ее решение требует уточнения методических и теоретических положений исследования регионального прогнозирования развития предпринимательских структур в сельском хозяйстве.

 

Таблица 3 — Сравнительный анализ существующих методических подходов к прогнозированию состояния АПК в России

Критерий сравнения	Методика 1	Методика 2	Методика 3
Название	Теоретико-методологическое обоснование прогнозирования развития АПК на период до 2030 г.	Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации	Стратегия социально-экономического развития  агропромышленного комплекса Российской Федерации на   период до 2020 года (научные основы).
Разработчик	Координационный совет РАН по прогнозированию. Руководитель — академик РАН Анфиногентова А.А.	Министерство экономического развития	Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства. Руководитель — академик РАСХН Ушачев И.Г,
Горизонт прогнозирования	долгосрочное	кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы	кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы
Уровень	национальная экономика	субъект РФ	национальная экономика
Используемые сценарии	инерционный и инновационно-прорывной	базовый и основной	инерционный и инновационный
Используемые методы	Межотраслевой баланс, логистические модели.  Для прогнозирования населения используется матрица естественного движения населения. Возможно, используются две компьютерные эконометрические модели прогнозирования АПК: 1. Национальная модель агропродовольственного комплекса РФ, разработанная Всероссийским институтом аграрных проблем и информатики. 2. Эконометрическая модель, основанная на статистической информации. В ее основе лежит построение регрессионных зависимостей.	В основе лежат использование счетов СНС, индексный метод, пересчет в сопоставимые цены осуществляется с помощью дефляторов. Никак других конкретных других указаний нет. Есть намек на возможность использования эконометрических моделей: 1) классическая линейная модель множественной регрессии; 2) обобщенная линейная модель множественной регрессии; 3) некоторые специальные модели регрессии (со стохастическими регрессорами , с переменной структурой, нелинейные); 4) модели и методы статистического анализа временных рядов; 5) анализ систем одновременных эконометрических уравнений.	Используемые не ясны, есть только готовые цифры, но текст стратегии местами совпадает с текстом рекомендаций Минэкономразвития, что дает основание полагать, что используются схожие методы.

 

Продолжение таблицы 3

Критерий сравнения	Методика 1	Методика 2	Методика 3
Основные прогнозируемые показатели	1) площадь сельскохозяйственных земель и пашни на душу населения; 2) обеспеченность материально-техническими ресурсами; 3) объемы валовой продукции сельского хозяйства, растениеводства и животноводства; 4) уровень среднедушевого производства зерна; 5) удельный вес отечественной сельскохозяйственной продукции в общем объеме внутреннего рынка; 6) балансы ресурсов и использования основных видов продуктов питания; 7) нормы потребления продуктов питания; 8) изменение численности и структуры сельского населения 9) средняя ожидаемая продолжительность жизни сельского населения; 10) процент безработных; 11) динамика реальных доходов на душу населения и их дифференциация; 12) динамика цен на основные продукты питания.	1) объем производства продукции сельского хозяйства всеми сельхозпроизводителями; 2) продукция сельского хозяйства исчисляется в сопоставимой оценке и в действующих ценах по всем категориям хозяйств, в том числе сельскохозяйственным организациям, крестьянским (фермерским) хозяйствам и хозяйствам населения. 3) индекс производства продукции сельского хозяйства, рассчитанный по формуле Ласпейреса.	1) темп роста продукции АПК; 2) производительность труда в АПК; 3) производство основных видов продукции сельского хозяйства в натуре; 4) производство отдельных видов пищевых продуктов в натуре; 5) обеспеченность населения питанием по сравнению с научно-обоснованными нормами.
Достоинства	Количество учитываемых параметров, использование компьютерных эконометрических моделей, использование метода передвижки возрастов	Простота	Достоинства и недостатки неясны, так методика подробно не прописана, есть основания полагать, что в этом отношении методика сходна с методикой Минэкономразвития.
Недостатки	Методика достаточно сложна и непригодна для прогнозирования аграрного предпринимательства или АПК региона	Не предназначена специально для прогнозирования развития АПК, негибкость, «узость», простота (оборотная сторона простоты применения)
Источник: Составлено автором