Обеспечение устойчивости производства зерна в ЦЧР тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Обеспечение устойчивости производства зерна в ЦЧР"

005048163

На правах рукописи

ГОРЕЛОВА МАРИНА ВЛАДИМИРОВНА

ОБЕСПЕЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНА В ЦЧР

Специальность: 08.00.05 — экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 7 ЯНЗ 2013

Воронеж-2012

005048163

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I».

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Буховец Алексей Георгиевич

Официальные оппоненты: Нечаев Николай Гаврилович,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Елецкий государственный университет имени А.И. Бунина», заведующий кафедрой экономики и экономического анализа

Маслова Ирина Николаевна,

кандидат экономических наук, ФГБОУ ВПО «Воронежский аграрный университет имени императора Петра I», доцент кафедры налогов и налогообложения

Ведущая организация: Государственное научное учреждение «Научно-

исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района Российской Федерации Россельхозакадемии»

Защита диссертации состоится 25 января 2013 года в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 220.010.02, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I», по адресу: 394087, г. Воронеж, ул. Мичурина, д.1, ауд. 138.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I».

Автореферат разослан 24 декабря 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, I /¿7/ у ,

д.э.н„ профессор В.Г. Широбоков

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В Российской Федерации решение продовольственной проблемы как в прошлом, так и в современных условиях определяется, прежде всего, уровнем зернового производства. Зер-нопроизводство по стратегической и социально-экономической значимости, размеру вовлекаемых в него трудовых, материальных и финансовых ресурсов является важнейшей в аграрной сфере страны. Развитие зернового производства определяется воздействием сложного комплекса природных, экономических, организационных, научно-технических и других внутренних и внешних факторов.

Производство зерна традиционно является основой всего агропромышленного комплекса и наиболее крупной отраслью сельского хозяйства страны. Почти 40% агропромышленного производства непосредственно связано с зерновыми ресурсами. Зерновыми культурами занято более 45% пашни, а на долю зерна приходится около одной трети стоимости валовой продукции растениеводства. По размерам вовлекаемых в зернопроизводст-во трудовых, материальных и финансовых ресурсов оно превосходит любую другую подотрасль растениеводства. Одно рабочее место, связанное с производством зерна, создает основу для 10 рабочих мест в других отраслях народного хозяйства. Кроме того, устойчивое производство зерна служит важной частью налоговых поступлений в бюджет от его реализации и переработки.

Будучи основным источником концентрированных кормов для животноводства, прежде всего для свиноводства и птицеводства, зерно играет решающую роль в их развитии и обеспечении конкурентоспособности. Поэтому от устойчивого развития зернового производства в значительной степени зависят надежность обеспечения страны основными продуктами питания и ее продовольственная безопасность.

Степень разработанности проблемы. Проблемы повышения устойчивости зернового производства, требующие комплексного решения многих экономических и организационных вопросов, являлись предметом исследований многих ученых экономистов-аграриев.: А.И. Алтухова, В.Р. Боева, И.Н. Буробкина, А.Г. Белозерцева, М.Д. Болдырева, В.И. Век-ленко, Г.И. Воробьева, И.Б. Загайтова, А.К. Камаляна, А.П. Курносова Н.Д. Кондратьева, В.М. Обухова, П.Д. Половинкина, Н.С., Суркова И.М., Четверикова Н.С., Хицкова И.Ф. и др.

Наряду с этим еще не в полной мере обоснованы понятия, критерии и система показателей устойчивости и эффективности производства зерна в регионе. Недостаточно внимания уделено направлениям повышения его устойчивости.

Актуальность решения проблемы повышения устойчивости зернового производства и неразработанность многих ее теоретических и практических аспектов предопределили выбор темы диссертационной работы и рассматриваемый в ней круг вопросов.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретико-методических и практических рекомендаций по повышению устойчивости зернового производства в ЦЧР.

В соответствии с целью исследования были поставлены и решены следующие основные задачи:

- раскрыты сущность и экономическое содержание устойчивости производства зерна в условиях перехода зернового хозяйства на рыночные отношения;

- выявлены природные, организационные и экономические факторы, влияющие на устойчивость производства в ЦЧР;

- определена система показателей устойчивости производства зерна, характеризующая абсолютный и относительный уровни колеблемости урожайности зерновых культур в ЦЧР;

- предложен концептуальный подход к обоснованию прогноза устойчивого производства зерна в регионе;

- разработаны рекомендации по совершенствованию организационно-экономического механизма повышения устойчивости зернового производства.

Предмет, объект и информационно-эмпирическая база исследования.

Предметом диссертационного исследования является система организационно-экономических отношений, определяющая характер и направления повышения устойчивости зернового производства в ЦЧР.

Объектом исследования выступает зерновая отрасль ЦентральноЧерноземного района.

Информационно-эмпирическая база исследования включает официальные статистические и информационные материалы Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области, Департамента аграрной политики Воронежской области, электронные ресурсы сетевого характера.

Методология и методика исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам изучения устойчивости в аграрном секторе экономики.

При выполнении работы применялись абстрактно-логический, статистические, расчетно-конструктивный, монографический, экспертный, методы прикладного статистического анализа, эконометрические методы прогнозирования, реализованные на базе системы Mathcad и пакета STATISTIC А.

Научная новизна исследования. Научная новизна диссертационного исследования состоит в обосновании теоретико-методических положений и разработке практических рекомендаций по повышению устойчивости производства зерна.

Получены следующие методические и практические результаты, составляющие научную новизну диссертации и являющиеся предметом защиты:

- выявлены особенности организации производства зерновых культур в ЦЧР, которые необходимо учитывать при прогнозировании урожайности;

- предложена методика прогнозирования урожайности зерновых культур, включающая использование алгоритма сингулярно-спектрального анализа. Проведение декомпозиции временного ряда дает возможность оценить роль и влияние составляющих, связанных с биологическими, климатическими и географическими особенностями, а также позволяет выделить в нем периодическую составляющую из временного ряда;

- обоснован прогноз урожайности зерновых культур для областей ЦЧР, отличающийся многовариантностью и использованием метода сингулярно-спектрального анализа, предполагающего независимость результатов прогнозирования от вида тренда;

- разработаны сценарные подходы к определению устойчивых параметров зернового производства, учитывающие формирование страховых запасов зерна.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

- предложен авторский подход к понятию устойчивости урожайности, основанный на понятии функционирования динамической системы;

- методика прогнозирования урожайности зерновых культур, основанная на методе сингулярно-спектрального анализа;

- прогноз урожайности зернового производства для Воронежской области и областей ЦЧР;

- предложения по формированию страховых запасов зерна с целью управления рисками в зернопроизводстве.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическое значение результатов исследования состоит в уточнении сущностных характеристик и разработке концептуального подхода к обеспечению устойчивости производства зерна в ЦЧР.

Практическая значимость результатов диссертации заключается в разработке методики прогнозирования урожайности зерновых культур, включающей использование алгоритма сингулярно-спектрального анализа.

Научные результаты диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе на экономических факультетах вузов при изучении дисциплин «Планирование на предприятии АПК», «Организация сельскохозяйственного производства», «Экономика АПК» и др., в системе повышения квалификации руководителей и специалистов сельскохозяйственных предприятий.

Соответствие темы диссертации требованиям Паспорта специальностей ВАК. Диссертационное исследование по своей актуальности, полученным научным результатам, их новизне, теоретической и практической значимости находится в рамках специальности 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами — АПК и сельское хозяйство) в пределах п. 1.2.32 «Государственное регулирование сельского хозяйства и других отраслей АПК»; 1.2.39 «Обоснование прогнозов и перспектив развития агропромышленного комплекса и сельского хозяйства»; 1.2.42 «Организационный и экономический механизм хозяйствования в АПК, организационно-экономические аспекты управления технологическими процессами в сельском хозяйстве» паспорта специальностей ВАК.

Диссертационная работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I» в соответствии с планом научно-исследовательских работ.

Апробация результатов исследований. Теоретические положения и практические результаты исследований докладывались на VIII международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, ВГУ, 2012); международной научно-практической конференции «Агропромышленный комплекс: контуры будущего» (Курск, Курская ГСХА, 2011), научной и учебно-методической конференции Воронежского ГАУ им. императора Петра I (2010-2012 гг.).

Основное содержание диссертации и результаты научных исследований изложены в 7 работах объемом 1,69 пл., в т.ч. 2 статьи опубликованы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, включающего 155 источников. Работа изложена на 160 страницах машинописного текста, содержит 30 таблиц, 34 рисунка, 20 приложений.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность темы исследования, степень разработанности проблемы, сформулированы цель и задачи, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе — «Теоретические основы повышения устойчивости производства зерна» — рассмотрены экономическая сущность и содержание экономической категории «устойчивость», выявлены особенности формирования устойчивости производства зерна.

В диссертации отмечается, что обеспечение устойчивости производства зерна является необходимой составляющей успешного развития агропромышленного комплекса России в долгосрочной перспективе. Правильно поставленные цели, исследование урожайности зерновых культур и ее прогнозирование помогают аграрникам адекватно реагировать на воздействие негативных факторов, влияющих на устойчивость производства зерна.

Наилучшими способами достижения устойчивости в сфере производства зерна являются методы планирования (рис. 1).

Рисунок 1 - Процесс планирования достижения устойчивого производства зерна

В технологии планирования и принятия управленческих решений, как известно, основные входные параметры представляют собой прогнозные величины. В связи с этим представляется крайне важным качественное обеспечение информационной базы принятия решений посредством построения обоснованных прогнозов основных входных параметров. Как показывает анализ определений понятия устойчивости сельскохозяйственного производства, фактически все авторы в той или иной мере связывают устойчивость со стабильностью, пропорциональностью развития. Фактически речь в каждом случае идет о гомеоморфном отображении одного из понятий устойчивости, сформулированном в точных науках на некоторые экономические процессы. Причем следует отметить, что это, как правило, делается на вербальном или качественном уровне.

Констатируя неустойчивость той или иной экономической системы, обычно используют статистические показатели колеблемости временного ряда. В большинстве рассмотренных подходов речь идет о ретроспективном анализе. Для прогнозирования устойчивого развития вводится понятие риска, которое позволяет с определенной вероятностью оценить возможные последствия тех или иных действий. Однако при оценке возможных сценариев развития событий основной упор делается на статистические данные предыдущих лет, анализируемые с точки зрения теоретических положений.

Учитывая сложные взаимосвязи факторов, влияющих на устойчивость развития сельскохозяйственного производства, оценка их влияния в будущем строится на основе ретроспективного анализа статистических данных временных рядов или с использованием экспертных оценок. Этот подход находит свое отражение в такой категории, как риск. Учет рисков позволяет предвидеть воздействие негативных событий в будущем и дает возможность создать для компенсации последствий соответствующие механизмы.

Для систем, функционирующих в аграрной сфере экономики, устойчивое производство имеет огромное значение, что определяется спецификой самого сельскохозяйственного производства, а именно:

- сельскохозяйственное производство ведется в неконтролируемых человеком условиях, в силу чего изначально является более неустойчивым по сравнению с другими отраслями;

- процесс воспроизводства в сельском хозяйстве тесно переплетается с биологическими процессами и живыми организмами;

- значительная масса товаров, производимых сельским хозяйством, не подлежит долгому хранению и не может накапливаться в запасах;

- сроки производственных процессов весьма ограничены;

- социальная структура сельскохозяйственного производства характеризуется значительной сложностью;

- уровень производительных сил значительно ниже, чем в других отраслях и т.д.

Все это, вместе взятое, обусловливает меньшую устойчивость сельского хозяйства по сравнению с другими отраслями и, следовательно, требует повышенного внимания к данной проблеме.

В процессе диссертационного исследования автором были систематизированы факторы, оказывающие влияние на урожайность сельскохозяйственных культур (табл. 1).

Таблица 1 - Перечень основных факторов, влияющих на урожайность

№№ Факторы Индикаторы факторов

1 Биологические - почвенный покров; - продолжительность вегетационного периода; - температурный режим; - годовая сумма осадков.

2 Агроэкологические - технология возделывания; - наличие удобрений; - орошение.

3 Агроэкономические - формы хозяйствования (в т.ч. формы собственности на землю и средства производства); - величина посевных площадей под культурами; - инфраструктура.

4 Экономические - государственная подцержка: наличие дотаций; - страхование урожая; - состояние рынка зерна: запреты на экспорт, интервенции, государственное регулирование.

В диссертации рассмотрены методические подходы к повышению устойчивости производства зерна, учитывающие специфику, динамику и тенденции подкомплекса в областях, входящих в состав ЦентральноЧерноземного района.

Проблема оценки влияния различных факторов осложняется тем, что установить строгое каузальное (причинное) влияние можно только в эксперименте. В крайнем случае, если бы существовали статистические данные в достаточном объеме, их можно было бы интерпретировать как пассивный эксперимент. Но, во-первых, такого рода данных просто не существует; во-вторых, как показывают оценки теории планирования эксперимента, для надежного установления характера и степени влияния факторов требуется достаточно большое количество экспериментов, проведенных при различных комбинациях этих факторов. Поэтому в работе было предложено рассматривать урожайность как реализацию некоторого случайного процесса, имеющего свою собственную структуру. Другими словами, величина урожайности рассматривалась как результат суммарного воздействия большого числа факторов, каждый из которых является необходимым, но не является достаточным в совокупности.

Проведенная оценка урожайности зерновых культур, выполненная на уровне качественного анализа, определяет дальнейший выбор математических средств прогнозирования урожайности и позволяет сформулировать предъявляемые к ним требования. Во-первых, это должны быть методы, позволяющие производить декомпозицию временного ряда. Во-вторых, ряд других современных методов требует задания довольно большого числа управляющих параметров. Так, использование метода Фурье для оценки циклических составляющих предполагает, что величина периода временного ряда известна, а оценка тренда с помощью метода наименьших квадратов требует задания класса функций, в котором ищется наилучшая из них. Чаще всего в эконометрических моделях используются линейные функции или функции, которые сводятся к линейным с помощью монотонных преобразований. Очевидно, что одновременное оценивание тренда и циклической составляющей увеличивает количество априорных предположений.

Согласно современным представлениям о динамических системах в работе предполагается, что уровни временного ряда рассматриваются как данные некоторого аттрактора нелинейной динамической системы. Следуя этому предположению, анализируемый временной ряд образует некоторое число следующих друг за другом многомерных векторов. К полученной таким образом матрице многомерных данных применяются методы их обработки, например, методы главных компонент, которые позволяют получить разложение исходного векторного пространства на так называемые главные компоненты. Эти выделенные компоненты используются в дальнейшем для построения наиболее значимых составляющих временного ряда и отсева (фильтрации) случайных возмущений.

В рамках данного подхода понятие устойчивости уже будет относиться не к некоторому положению статического равновесия, как это традиционно рассматривается в теории временных рядов, а к некоторому режиму динамической системы, в котором могут присутствовать различные виды динамики, определяющие характер поведения такой системы.

Эти движения в фазовом пространстве могут носить как характер устойчивого изменения состояний системы (в случае существования аттрактора системы), так и неустойчивого - в случае репеллера системы.

Исследование конкретных эмпирических данных позволяет сделать вывод об имеющем место характере поведения конкретной динамической системы. Прогнозирование поведения исследуемого временного ряда в дальнейшем строится с учетом полученных в ходе эмпирического исследования выводов о динамической системе.

Во второй главе — «Состояние и тенденции организации зернового производства в ЦЧР» — определены организационно-экономические тенденции развития сельскохозяйственных предприятий ЦЧР, дана оценка уровню производства зерна и показаны эффективность их функционирования и пути повышения устойчивости.

Зерновой подкомплекс России на современном этапе является важнейшим звеном в агропромышленном комплексе, от состояния которого зависит продовольственная безопасность государства.

Центрально-Черноземный район входит в число наиболее крупных регионов Российской Федерации, в его состав входят пять административно-территориальных единиц: Белгородская, Воронежская, Курская, Липецкая и Тамбовская области. Располагая 10,1% посевных площадей, 5,1% городского и 6,9% сельского населения, ЦЧР занимает значимую позицию в обеспечении внутреннего потребления. За 2009-2011 гг. было произведено зерна (в весе после доработки) 11,1%, свеклы фабричной - 37,3%, семян подсолнечника - 24%, картофеля - 11,8%, овощей - 7,13%, мяса (в убойном весе) - 16,6%, молока - 6,7%, яиц - 7,5%. Наблюдается положительная динамика производства основных видов сельскохозяйственной продукции в областях Центрального Черноземья и сохранение роли самого ЦЧР как перспективно развивающегося региона.

Показатели продукции на душу населения Центрально-Черноземного района превосходят аналогичные показатели по Российской Федерации и Центральному федеральному округу.

Так, производство продукции на душу населения (в стоимостном выражении) в 2010 году составило 39,15 тыс. руб., что является хорошим результатом, соответственно превышающим этот же показатель по РФ в целом и по ЦФО в 2,2 и 2,6 раза. В натуральном выражении лидером по производству зерна на душу населения к 2010 году являлись Курская и Липецкая области (табл. 2).

Таблица 2 - Производство и потребление зерна и зерновых продуктов на душу населения

Области Производства зерна на душу населения, кг/ год Потребление хлебных продуктов на душу населения, кг/ год

2000 г. 2010 г. В среднем за 20082010 гг. 2000 г. В среднем за 20082010 гг.

Белгородская 2507,2 672,7 1456,3 136,0 137,0 138,3

Воронежская 2568,4 365,7 1281,9 142,0 142,0 144,0

Курская 2895,4 1354,9 2317,4 145,0 144,0 145,7

Липецкая 3518,1 1035,5 1955,7 139,0 143,0 142,7

Тамбовская 3172,2 847,3 1957,8 143,0 157,0 157,0

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели, 2011, —www.gsk.ru.

На душу населения в Центрально-Черноземном районе производится зерна больше, чем в Российской Федерации и Центральном федеральном округе — соответственно в 2,9 и 3,4 раза, сахарной свеклы - в 9,7 и 4,6 раза, подсолнечника - в 5,3 раза, картофеля - в 2,2 и 2,3 раза, овощей - в 1,5 и 1,7 раза, мяса - в 4 и 3,2 раза, молока - в 1,3 и 1,9 раза, яиц - в 1,5 и 1,9 раза.

Развитие сельского хозяйства Центрально-Черноземного района было неравномерным. С 1992 по 1998 г. наблюдался спад сельскохозяйственного производства, что характеризовалось разрушением материально-технической базы и сокращением кадрового потенциала. С 1999 по 2010 г. появились стабилизация и небольшое увеличение объемов производства.

Проведенный анализ показывает, что посевные площади зерновых культур в ЦЧР значительно колеблются по годам. При этом имеет место их увеличение в 2010 г. по сравнению с 2000 г. на 15% (табл. 3).

Таблица 3 - Динамика валовых сборов зерна и посевных площадей в областях ЦЧР в хозяйствах всех категорий, тыс. т

Показатели В среднем за год 2009 г. 2010 г. 20062010 гг. в%к 20012005 гг. 2010 г.

20012005 гг. 20062010 гг. 20012005 гг. 20062010 гг. 2009 г.

Посевные площади, тыс. га 4135,1 4662,0 5113,2 4372,9 112,7 94,6 93,8 85,5

Урожайность, ц/га 21,5 23,6 27,9 12,7 10,9 58,9 53,9 45,5

Валовой сбор продукции, тыс. т 8905,9 10982,9 14270,4 5552,5 123,3 62,4 50,6 38,9

Источник: Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России, 2011. -www.gsk.ru.

Обратная ситуация наблюдается с динамикой урожайности. За анализируемый период отмечается ее рост, за исключением показателей 2010 г. В целом, достигнутый уровень урожайности свидетельствует об экстенсивных формах производства этого вида культур.

Анализируя структуру посевных площадей по видам сельскохозяйственных культур в целом по ЦЧР, становится очевидно, что наибольший удельный вес в структуре посева наблюдается у зерновых культур. Динамика в структуре посева такова, что наибольшего удельного веса данный вид сельскохозяйственных культур достиг в 2008 г., после чего наметилась тенденция к его снижению. Таким образом, доля зерновых культур в структуре посевных площадей лишь на 2,91% в 2010 г. выше, чем уровень этого же показателя в 1990 г. (табл. 4).

Таблица 4 - Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур по областям ЦЧР, %

Культуры Годы

1995 | 2000 | 2005 | 2010

Белгородская область

Вся посевная площадь, % 100 100 100 100

в т.ч.: зерновые 44,2 45,4 54,7 49,2

технические культуры 15,1 13,9 16,7 28,4

картофель и овощебахчевые культуры 5,6 5,5 5,4 5,5

кормовые культуры 35,1 35,2 23,1 16,9

Воронежская область

в т.ч.: зерновые 50,1 50,6 53,6 46,5

технические культуры 16,1 19,6 25,5 34,1

картофель и овощебахчевые культуры 4,5 5,5 5,5 5,6

кормовые культуры 29,3 24,4 15,5 13,8

Курская область

в т.ч.: зерновые 56,8 61,6 66,5 66

технические культуры 7,6 5,2 6,1 18,3

картофель и овощебахчевые культуры 5,9 7,6 6 5,4

кормовые культуры 29,7 25,7 21,4 10,3

Липецкая область

в т.ч.: зерновые 52,7 54,6 60,1 62,5

технические культуры 8,9 7,5 8,5 21,4

картофель и овощебахчевые культуры 5,7 6,9 5,5 4,9

кормовые культуры 32,7 31 25,9 11,2

Тамбовская область

в т.ч.: зерновые 53,8 56,7 61,4 57,3

технические культуры 13,3 17,6 22,8 33,7

картофель и овощебахчевые культуры 3,9 5,6 4,1 3,4

кормовые культуры 29 20,1 11,7 5,6

Источник: Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России,

2011. -www.gsk.ru.

В разрезе областей, входящих в состав ЦЧР, доля зерновых культур в структуре посевных площадей Белгородской, Курской, Липецкой и Тамбовской областей в 2010 г. по отношению к 1995 г. увеличилась на 5, 3,2 и 9,8% соответственно. Лишь в Воронежской области произошло сокращение на 3,6% (табл. 4).

Сельскохозяйственные предприятия областей ЦЧР, как и в целом по РФ, остаются основными производителями зерна, сахарной свеклы и подсолнечника (табл. 5). В 1995 году их доля в структуре производства основных видов сельскохозяйственной продукции составляла по зерну 95,0%, по подсолнечнику - 92,7%. На протяжении последующих 14 лет до 2009 года доля сельхозпродукции постоянно уменьшалась: в 2009 году - 83,4% и 77,4%.

Таблица 5 - Динамика производства зерна в областях ЦЧР по категориям хозяйств

Виды хозяйств Производство зерна, тыс. т Урожайность, ц/га Посевная площадь, тыс. га

1995 г. |2008 г. |2010г. 1995 г. |2008 г. |2010г. 1995 г. |2008 г. |2010 г.

Белгородская область

С.-х. орг. 872,2 2910,5 924,5 6,1 39,9 17,4 1420,9 728,2 530,9

ЛПХ 20,9 35,9 20,6 8,8 30,5 17,7 23,9 11,8 11,7

К(Ф)Х 19,2 316,5 78,4 4,2 31,7 11,0 45,5 99,9 71,2

Воронежская область

С.-х. орг. 1354,3 3695,3 720,1 5,4 34,2 8,1 2518,2 1081,7 894,7

ЛПХ 59,7 40,8 11,1 6,1 33,4 8,5 98,1 12,2 13,0

К(Ф)Х 42,2 792,5 123,0 3,9 30,1 5,1 109,0 263,3 239,9

Курская область

С.-х. орг. 1333,3 2788,5 1289,8 8,7 35,6 17,1 1539,1 783,4 753,5

ЛПХ 1,4 13,4 9,2 8,5 22,8 14,6 1,6 5,9 6,3

К(Ф)Х 55,8 549,7 227,4 5,7 28,9 12,5 98,4 189,9 182,6

Липецкая область

С.-х. орг. 856,00 2473,5 1059,0 6,6 37,0 16,3 1306,8 668,2 650,9

ЛПХ 0,00 14,6 8,5 - 26,1 13,9 0,00 5,6 6,1

К(Ф)Х 36,60 425,4 154,2 4,8 34,4 13,4 76,1 123,6 115,4

Тамбовская область

С.-х. орг. 846,9 2269,8 733,1 5,1 31,7 11,5 1646,8 715,3 637,7

ЛПХ 2,7 8,7 3,7 7,6 308,8 5,7 3,5 0,3 6,5

К(Ф)Х 42,8 635,1 202,7 3,7 28,2 16,3 116,6 225,5 124,3

Источник: Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России, 2011. -www.gsk.ru.

На производство зерна особое влияние оказывает обеспеченность региона трудовыми ресурсами, которая обусловлена в основном социально-демографической ситуацией. Так, коэффициент естественного прироста населения как в РФ, так и в ЦЧР с конца XX века по настоящее время остается отрицательным. Этот показатель особенно низок в Тамбовской области. Неблагополучной остается демографическая обстановка и в других областях ЦЧР: в Белгородской области коэффициент смертности составля-

ет 14,4%, в Липецкой - 16,5%, в Воронежской - 17,0%, в Тамбовской -17,3%, в Курской - 17,6%.

Наряду с природно-климатическими условиями и естественным почвенным плодородием, важнейшее влияние на уровень производства оказывает использование факторов интенсификации, в числе которых необходимо выделить механизацию, внесение минеральных и органических удобрений, систему селекции и семеноводства, концентрацию и специализацию производства.

Как в сельском хозяйстве в целом, так и в зерновом подкомплексе АПК имеет место недостаточная обеспеченность сельхозпроизводителей машинами и оборудованием (табл. 6). Невозможность приобретения техники привела к увеличению коэффициента нагрузки.

Таблица 6 - Динамика обеспеченности сельскохозяйственных предприятий областей ЦЧР тракторами и зерноуборочными комбайнами, шт.

Области Приходится тракторов на 1000 га пашни 2011 г., в % к 1991 г. Приходится комбайнов на 1000 га зерновых и зернобобовых 2011г., в % к 1991г.

1991 г. 2011 г. 1991 г. 2011 г.

Белгородская 12,2 4,5 36,9 3,8 1,0 26,3

Воронежская 11,3 4,0 35,4 4,1 0,9 22,1

Курская 10,5 3,8 36,2 4,4 1,1 25,4

Липецкая 11,6 3,5 30,2 4,7 1,0 20,5

Тамбовская 10,3 4,2 40,78 3,8 1,2 31,2

Источник: Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России, 2011. -www.gsk.ru.

Еще более усугубляет критическую обстановку в зернопроизводстве снижение внимания к вопросу поддержания плодородия почв с помощью фосфоритования, известкования почв, что особенно актуально для почв Центрально-Черноземного района, где ежегодно повышается кислотность.

Все вышеизложенное предопределяет рентабельность производства зерна (табл. 7).

Таблица 7 — Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг) сельскохозяйственных организаций в РФ, ЦФО и областях ЦЧР, %

Области Рентабельность

2005 г. 2009 г. 2010 г.

РФ 6,4 9,1 12,4

ЦФО 4,1 7,9 7,9

Белгородская 5,9 6,4 5,0

Воронежская 2,6 7,2 4,7

Курская -1,7 6,2 11,5

Липецкая 8,6 8,2 0,8

Тамбовская 1,0 9,5 18,3

Источник: Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России, 2011. - www.gsk.ru.

Таким образом, эффективность производства зерна существенно отличается не только в разрезе областей Центрально-Черноземного района, но и в сравнении с областями ЦФО.

В третьей главе - «Способы и механизм повышения устойчивости в зерновом производстве ЦЧР» - разработаны концептуальные подходы к обоснованию направлений повышения устойчивости производства зерна. Предложен к использованию прогноз урожайности и валовых сборов зерна в областях ЦЧР.

Учитывая, что урожайность культур обладает явно выраженным случайным характером и повторяемостью в диссертации был применен метод сингулярно-спектрального анализа (Singular Spectrum Analysis - SSA).

Данный метод предназначен для исследования структуры временных рядов, но он не предусматривает задания параметрической модели ряда, а при этом обладает способностью выделять амплитудно-модулируемые составляющие. В качестве единственного входного параметра алгоритма выступает значение «параметр окна».

Основной его идеей является разложение временного ряда на аддитивные составляющие:

Xt=Tr,+ St+E„ (t=l,2,..,n),

где Тг — тренд, плавно меняющаяся компонента, описывающая чистое влияние долговременных факторов, т.е. длительную тенденцию изменения исследуемого признака;

S — циклическая компонента, отражающая повторяемость исследуемых процессов в течение некоторого периода;

Е - случайная компонента, отражающая влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов.

Алгоритм использования метода SSA включает ряд этапов.

1. Этап. Формирование траекторной матрицы.

В рассматриваемом временном ряде а,,а2,аг3.....ая, образованном последовательностью N равноотстоящих значений основным параметром SSA — метода является так называемая длина окна L, причем 1 < L < N. Используя этот параметр, производят формирование траекторной матрицы

А размером L у-к, которая имеет следующий вид.

/ \ , а, ... at

А =

а.

2. Этап. Разложение матрицы. Для полученной матрицы А вычисляется 5 = ААТ матрица коэффициентов корреляции. Затем для матрицы 5 определяются собственные значения Я, и собственные векторы и,, удовлетворяющие соотношению

5[/, =А,г/, 0 =1,2,..., к).

Поскольку матрица 5 является симметричной и неотрицательно определенной, то ее собственные значения будут действительными и неотрицательными (А, >0), и, следовательно, могут быть упорядочены в неубывающем порядке А, > Аз >... > Л, > 0. Собственные векторы матрицы 5 будут ортонормированными и ¡и] = и образуют ортогональную матрицу и = (И; и2 ...ик). Для А, > 0 определяют вектор У1 = ?~>12Л'ип который будет

собственным вектором матрицы соответствующим собственному

числу Я,. В этом случае векторы V-, и Ц называются правым и левым сингулярными векторами матрицы А, а числа - сингулярными числами.

к

При этом будет иметь место равенство А = или, если ввести в рас-

смотрение матрицы А, то разложение можно представить в виде

к

А = ^А, . Такое разложение называется сингулярным разложением матри-

1=1

цы А, набор и„ V,) - /-ой собственной тройкой матрицы А.

На основе разложения матрицы А производится отбор матриц А,-. Тем самым исходное разложение в сгруппированном виде может быть записано как А =Ал+АУ2 + ... + Лж, где Л+Л + ...+Ж = к. На данном этапе происходит отбор из общего множества всех собственных троек тех троек, которые войдут в восстановление ряда.

3. Этап. Диагональное усреднение. На последнем шаге каждая матрица полученного разложения переводится в новый ряд длины N. Полученные после преобразований матрицы AJ переводятся в новый ряд длины N при помощи диагонального усреднения.

Применив диагональное усреднение к полученным ранее матрицам, приходят к разложению исходного ряда в сумму

к

('=1>2> •■■>п)-

Кроме того, если применить операцию усреднения непосредственно к траекторной матрице А, то полученный в результате ряд будет совпадать с исходным временным рядом {а,}",.

Представленный выше алгоритм метода БЗА был реализован в среде МАТНСАХ).

При поиске тенденции (детерминированной составляющей) бывает целесообразно отбросить часть прошлых данных, если они отражают уже утратившую силу закономерность прошлого развития.

Визуальное исследование временного ряда, представленного на рисунке 2, позволяет прийти к выводу, что в 1969 г. произошли качественные изменения. Поэтому для дальнейшего анализа были оставлены только данные за последние 42 года, график которых выглядит более однородно.

Я ЛДл . /АА » гч^ L

Л ! • Д Л< л * ' TVv'i ! to' V * ! * ¿v

IW>5 ШО 1475 1980 19KS 14*) №S IttUW 2W5 21H1>

Рисунок 2 - Исследуемый временной ряд и его декомпозиция: 1 - урожайность

зерновых культур по Воронежской области; 2 - первая главная компонента (тренд); 3 - циклическая составляющая; 4 - остаточная хаотическая составляющая

В качестве примера на рисунке 2 приведены результаты декомпозиции временного ряда урожайности зерновых культур по Воронежской области: по оси абсцисс отложены значения временной характеристики (годы), а по оси ординат — соответствующие значения урожайностей (ц/га). Для сравнения представлены и результаты разложения ряда на детерминированные и случайные составляющие.

Первая компонента представляет собой монотонно изменяющийся тренд, близкий к линейному. Аппроксимация этого тренда линейной функцией приводит к уравнению (Y = 16,70 + 0,06Х), которое значимо на уровне менее 0,01%, причем коэффициент детерминации R2 = 91%. Стандартная ошибка уравнения регрессии составляет 0,25. Это свидетельствует о хорошей надежности построенной модели и о пригодности ее не только для анализа исходных данных, но и для прогнозирования.

Вторая и третья компоненты являются периодическими компонентами, имеющими ярко выраженный цикл в 16 лет. В целом первые три компоненты можно считать детерминированными составляющими ряда.

Компоненты 4 и все последующие представляют собой высокочастотные модулированные гармоники. Сама природа данных не позволяет в принципе оценивать циклические процессы, период которых меньше шага временного ряда, в нашем частном случае - единица. Поэтому эти и последующие компоненты были отнесены к случайной составляющей.

В диссертации отмечается, что для отбора компонент, представляющих детерминированную составляющую временного ряда, был использован также критерий, основанный на величине вклада собственных чисел, соответствующих этим компонентам: в диссертационной работе эта величина составляет 95%. Аналогичные результаты исследования временных рядов по каждой из областей ЦЧР представлены в диссертационной работе.

Анализируя существующую практику территориального и отраслевого прогнозирования и планирования, распространенную в России и за рубежом, автор отмечает недостаточную разработанность теоретико-методических подходов к организации и методическому обеспечению прогнозирования и планирования. Частое несоответствие планов и итогов, а также их регулярный пересмотр остаются распространёнными явлениями.

Таблица 8 — Прогнозные значения урожайности зерновых культур

на 2011-2013 гг.

Области Горизонты прогноза Реальные значения Расчетные значения Ошибка прогноза Границы прогноза

нижняя верхняя

Белгородская 2011 32,4 26,50 6,96 19,64 33,56

2012 33,2 28,28 5,80 22,48 34,07

2013 24,90 2,74 22,16 27,64

Воронежская 2011 22,9 18,95 2,14 16,81 21,09

2012 22,6 19,51 5,59 13,91 25,10

2013 20,06 2,02 18,04 22,08

Курская 2011 27,6 25,16 2,84 22,32 28,00

2012 31,0 25,8 3,03 22,77 28,83

2013 26,44 2,81 23,63 29,25

Липецкая 2011 24,0 22,85 5,40 17,45 28,26

2012 24,0 22,08 3,73 18,35 25,80

2013 21,30 1,69 19,60 22,86

Тамбовская 2011 22,6 22,57 3,57 19,00 26,14

2012 21,4 21,09 0,95 20,04 22,04

2013 20,97 7,42 13,55 28,49

На основе разработанной методики использования метода 88А и с помощью программы Майгсас! были обоснованы прогнозные уровни зернового производства для областей ЦЧР (табл. 9).

В диссертации автором из многообразия разработанных вариантов предложены два варианта прогноза объемов производства зерна: пессимистичный и оптимистичный

Пессимистичный вариант предполагает, что уровень урожайности зерновых культур будет соответствовать нижней границе прогнозных значений (табл. 8). В этом случае, величина объема производства продукции будет достигать значений, представленных в таблице 9.

Области В среднем за 20072009гг. Пессимистичный вариант Оптимистичный вариант

2012 г. 2013 г. 2012 г. 2013 г.

Валовой сбор, тыс. т

Белгородская 2519,6 1632,2 1600,1 2460,1 1995,8

Воронежская 3393,5 1826,5 2368,8 3295,8 2899,3

Курская 2777,2 2185,0 2267,5 2686,6 2766,5

Липецкая 3716,3 1729,3 1393,6 188,6 1736,2

Тамбовская 3541,7 1758,9 1189,2 1934,4 2500,5

Соответственно, оптимистичный прогноз предполагает, что урожайность зерновых культур будет достигать верхней границы прогнозных значений. На основании этих значений были определены прогнозные параметры объемов производства зерна в ЦЧР.

В выводах и предложениях изложены основные результаты диссертационного исследования.

Работы, в которых опубликованы основные результаты диссертации

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендуемых ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук:

1. Буховец А.Г. Прогнозирование устойчивого производства зерна методом сингулярно-спектрального анализа / А.Г. Буховец, Ю.В. Некрасов, М.В. Горелова, Н.А. Кораблина // Вестник Воронежского ГАУ. Теоретический и научно-практический журнал. - Воронеж: ФГБОУ ВПО ВГАУ, 2012.-Вып. 1 (32).-С. 138-147 (1,09 п.л., в т.ч. собств.0,27 п.л.).

2. Яновский Л.П. Исследование устойчивости сельскохозяйственного производства в ЦЧР / Л.П. Яновский, М.В. Горелова // Вестник Воронежского ГАУ / Теоретический и научно-практический журнал. — Воронеж: ФГБОУ ВПО ВГАУ, 2011. - Вып. 4 (31). - С. 231-237 (0,9 п.л., в т.ч. собств. 0,4 п.л.).

Публикации в сборниках и других научных изданиях:

3. Буховец А.Г. Исследование устойчивости производства зерна в ЦЧР / А.Г. Буховец, М.В. Горелова // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы VIII международной научно-практической конференции, 12 мая 2012 г. - Воронеж: типография Воронежского ЦНТИ - филиа-

ла ФГБУ «РЭА» Минэнерго России, 2012. - С. 34-36 (0,1 п.л., в т.ч. собств. 0,05 п.л.).

4. Горелова М.В. Организационно-экономическая оценка сельскохозяйственного производства / М.В. Горелова II Агропромышленный комплекс: контуры будущего: сборник научных материалов Международной научно-практической конференции. — Курск: Изд-во Курской ГСХА, 2012. - С. 88-92 (0,2 п.л.).

5. Буховец А.Г. Сингулярно-спектральный анализ как метод моделирования и прогнозирования урожайности зерновых культур / А.Г. Буховец, М.В. Горелова // Сборник научных материалов. — Елец: Изд-во Елецкого ГУ, 2012. - С. 72-78 (0,4 п.л., в т.ч. собств. 0,2 п.л.).

6. Яновский Л.П. Формирование прогнозного бюджета оборотных средств предприятия с использованием оптимального облигационного портфеля / Л.П. Яновский, Н.Ю. Тимофеева, М.В. Горелова // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы II Международной научно-практической Интернет-конференции, 15 декабря 2010 г. - 15 февраля 2011 г.; под. ред. Л.Ю. Богачковой, В.В. Давниса; Волгоград. гос. ун-т, Воронеж, гос. ун-т. - Воронеж: Изд-во ЦНТИ, 2010. - С. 415-418 (0,2 п.л., в т.ч. собств.0,07 п.л.).

7. Панкратова Л.Д.Эконометрический анализ показателей и уровня производственных отношений на примере хозяйств Воронежской области/ Панкратова Л.Д, Горелова М.В. // Вестник Воронежского ГАУ. Теоретический и научно-практический журнал. — Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2010. — Вып. 1 (24). - С. 71-78 (1 п.л., в т.ч. собств. 0,5 п.л.).

Подписано в печать 21.12.2010 г. Формат 60x80'/] 6. Бумага кн.-журн. П.л. 1,0. Гарнитура Тайме. Тираж 100 экз. Заказ № 7078 Типография ФГБОУ ВПО Воронежский ГАУ 394087, Воронеж, ул. Мичурина, 1

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Горелова, Марина Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНА.

1.1 Экономическая сущность и содержание устойчивости в аграрном производстве.

1.2 Особенности устойчивости зернового производства в ЦЧР.

2 СОСТОЯНИЕ И ТЕНДЕНЦИИ ОРГАНИЗАЦИИ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА В ЦЧР.

2.1 Организационно-экономическая оценка условий производства зерна.

2.2 Методические подходы к прогнозированию устойчивости в производстве зерна.

3 СПОСОБЫ И МЕХАНИЗМ ПОВЫШЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ

В ЗЕРНОВОМ ПРОИЗВОДСТВЕ ЦЧР.

3.1 Концепция повышения устойчивости в зернопроизводстве.

3.2 Формирование эффективного зернопроизводства как системообразующей отрасли в АПК.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Обеспечение устойчивости производства зерна в ЦЧР"

Актуальность темы исследования

В Российской Федерации решение продовольственной проблемы как в прошлом, так и в современных условиях определяется, прежде всего, уровнем зернового производства. Зернопроизводство по стратегической и социально-экономической значимости, размерам вовлекаемых в него трудовых, материальных и финансовых ресурсов является важнейшей отраслью в аграрной сфере страны. Развитие зернового производства определяется воздействием сложного комплекса природных, экономических, организационных, научно-технических и других внутренних и внешних факторов.

Производство зерна традиционно является основой всего агропромышленного комплекса и наиболее крупной отраслью сельского хозяйства страны. Почти 40% агропромышленного производства непосредственно связано с зерновыми ресурсами. Зерновыми культурами занято больше 45% пашни, а на долю зерна приходится около одной трети стоимости валовой продукции растениеводства. По размерам вовлекаемых в зернопроизводство трудовых, материальных и финансовых ресурсов оно превосходит любую другую подотрасль растениеводства. Одно рабочее место, связанное с производством зерна, создает основу для 10 рабочих мест в других отраслях народного хозяйства. Кроме того, устойчивое производство зерна обеспечивает часть налоговых поступлений в бюджет от его реализации и переработки.

Будучи основным источником концентрированных кормов для животноводства, прежде всего для свиноводства и птицеводства, зерно играет решающую роль в их развитии и обеспечении конкурентоспособности. Поэтому от устойчивого развития зернового производства в значительной степени зависит надежность обеспечения страны основными продуктами питания и ее продовольственная безопасность. 3

Однако зерновое производство как в целом по РФ, так и в большинстве ее зернопроизводящих регионах неустойчиво, наблюдаются существенные колебания урожайности и валовых сборов зерновых культур, обусловленные прямым или косвенным влиянием почвенных, климатических, организационных, экономических и других факторов. В последние годы особенно заметно проявилась зависимость между складывающимися погодными условиями и объемами валовых сборов зерна. Это происходит, главным образом, из-за снижения интенсивности производства зерна, нарушения технологий возделывания зерновых культур и в силу ряда других причин. Поэтому в современных условиях целесообразно задействовать, в первую очередь, меры, связанные с рациональным размещением, углублением специализации зернового производства. Для достижения этого необходимо использовать весь комплекс технологических и организационно-экономических мероприятий, учитывающих зональные и микрозональные условия производства

Проблемы повышения устойчивости зернового производства, требующие комплексного решения, являлись предметом исследований многих ученых экономистов-аграриев: А.И. Алтухова, В.Р. Боева, И.Н. Буробкина, А.Г. Белозерцева, М.Д. Болдырева, В.И. Векленко, Г.И. Воробьева, И.Б. За-гайтова, А.К. Камаляна, А.П. Курносова, Н.Д. Кондратьева, В.М. Обухова, П.Д. Половинкина, И.М Суркова, Н.С. Четверикова, И.Ф. Хицкова и др.

Вместе с тем еще не в полной мере обоснованы понятия, критерии и система показателей устойчивости и эффективности производства зерна в регионе, недостаточно внимания уделено направлениям повышения устойчивости зернопроизводства.

Актуальность решения проблемы повышения устойчивости зернового производства и неразработанность многих теоретических и практических аспектов предопределили выбор темы диссертационной работы и рассматриваемый в ней круг вопросов.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретико-методических и практических рекомендаций по повышению устойчивости зернового производства в ЦЧР.

В соответствии с целью исследования были поставлены и решены следующие основные задачи:

- раскрыты сущность и экономическое содержание устойчивости производства зерна в условиях перехода зернового хозяйства на рыночные отношения;

- выявлены природные, организационные и экономические факторы, влияющие на устойчивость производства в ЦЧР;

- определена система показателей устойчивости производства зерна, характеризующая абсолютный и относительный уровни колеблемости урожайности зерновых культур в ЦЧР;

- предложен концептуальный подход к обоснованию прогноза устойчивого производства зерна в регионе;

- разработаны рекомендации по совершенствованию организационно-экономического механизма повышения устойчивости зернового производства.

Предмет, объект и информационно-эмпирическая база исследования.

Предметом диссертационного исследования является система организационно-экономических отношений, определяющая характер и направления повышения устойчивости зернового производства в ЦЧР.

Объектом исследования выступает зерновая отрасль ЦентральноЧерноземного района.

Информационно-эмпирическая база исследования включает официальные статистические и информационные материалы Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области, Департамента аграрной политики Воронежской области, электронные ресурсы сетевого характера.

Методология и методика исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам изучения устойчивости в аграрном секторе экономики.

При выполнении работы применялись следующие методы: абстрактно-логический, статистические, расчетно-конструктивный, монографический, экспертный, прикладного статистического анализа, а также эконометриче-ские методы прогнозирования, реализованные на базе системы МаШсаё и пакета БТАШЛСА.

Научная новизна исследования. Научная новизна диссертационного исследования состоит в обосновании теоретико-методических положений и разработке практических рекомендаций по повышению устойчивости производства зерна.

Получены следующие методические и практические результаты, составляющие научную новизну диссертации и являющиеся предметом защиты:

- выявлены особенности организации производства зерновых культур в ЦЧР, которые необходимо учитывать при прогнозировании урожайности;

- предложена методика прогнозирования урожайности зерновых культур, включающая использование алгоритма сингулярно-спектрального анализа. Проведение декомпозиции временного ряда дает возможность оценить роль и влияние составляющих, связанных с биологическими, климатическими и географическими особенностями, а также позволяет выделить периодическую составляющую из временного ряда;

- обоснован прогноз урожайности зерновых культур для областей ЦЧР, отличающийся многовариантностью и использованием метода сингулярно-спектрального анализа, предполагающего независимость результатов прогнозирования от вида тренда;

- разработаны сценарные подходы к определению устойчивых параметров зернового производства, учитывающие формирование страховых запасов зерна.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

- авторский подход к понятию устойчивости урожайности, основанный на понятии функционирования динамической системы;

- методика прогнозирования урожайности зерновых культур, основанная на методе сингулярно-спектрального анализа;

- прогноз урожайности зернового производства для Воронежской области и областей ЦЧР;

- предложения по формированию страховых запасов зерна с целью управления рисками в зернопроизводстве.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическое значение результатов исследования состоит в уточнении сущностных характеристик и разработке концептуального подхода к обеспечению устойчивости производства зерна в ЦЧР.

Практическая значимость результатов диссертации заключается в разработке методики прогнозирования урожайности зерновых культур, включающей использование алгоритма сингулярно-спектрального анализа.

Научные результаты диссертационного исследования могут быть использованы в учебном процессе на экономических факультетах вузов при изучении дисциплин «Планирование на предприятии АПК», «Организация сельскохозяйственного производства», «Экономика АПК» и др., в системе повышения квалификации руководителей и специалистов сельскохозяйственных предприятий.

Соответствие темы диссертации требованиям Паспорта специальностей ВАК. Диссертационное исследование по своей актуальности, полученным научным результатам, их новизне, теоретической и практической значимости находится в рамках специальности 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство) в пределах п. 1.2.32 «Государственное регулирование сельского хозяйства и других отраслей АПК»; 1.2.39 «Обоснование прогнозов и перспектив развития агропромышленного комплекса и сельского хозяйства»; 1.2.42 «Организационный и экономический механизм хозяйствования в АПК, организационно-экономические аспекты управления технологическими процессами в сельском хозяйстве» паспорта специальностей ВАК.

Диссертационная работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I» в соответствии с перспективным планом научно-исследовательских работ.

Апробация результатов исследований. Теоретические положения и практические результаты исследований докладывались на VIII международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, ВГУ, 2012); международной научно-практической конференции «Агропромышленный комплекс: контуры будущего» (Курск, Курская ГСХА, 2011), научной и учебно-методической конференции Воронежского ГАУ им. императора Петра I (2010-2012 гг.).

Основное содержание диссертации и результаты научных исследований изложены в 7 работах общим объемом 3,89 п.л. (авторский вклад -1,69 п.л.), в т.ч. 2 статьи опубликованы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, включающего 175 источников. Работа изложена на 148 страницах машинописного текста, содержит 25 таблиц, 34 рисунка, 1 приложение.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Горелова, Марина Владимировна

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Обобщение специальной литературы по изучению проблем устойчивости производства зерна позволило определить устойчивость как гомеостатическое состояние динамической системы в отличие от традиционного - состояния равновесия, в которое система возвращается после прекращения внешнего воздействия.

2. Предложенный авторский подход к понятию устойчивости урожайности основан на понятии функционирования динамической системы, что в отличие от традиционных методов анализа временных рядов значительно упрощает процедуру прогнозирования и оценки надежности.

3. В ходе исследования были выявлены особенности организации производства зерновых культур в ЦЧР, которые необходимо учитывать при прогнозировании урожайности. Проведенное исследование позволило оценить роль природных, организационных и экономических факторов, оказывающих влияние на устойчивость зернопроизводства в ЦЧР, и определить систему показателей, характеризующих уровни колеблемости урожайности.

4. Достижение устойчивости зернопроизводства основано на совершенствовании организации производства зерна, а именно на внедрение прогрессивных технологий, модернизацию системы тракторов и сельскохозяйственной техники, на сортообновлении и использовании интенсивных сортов, на совершенствовании организации и оплаты труда.

5. Проведенный анализ показал, что ЦЧР, располагая 10,1% посевных площадей, 5,1% городского и 6,9% сельского населения, занимает значительную позицию в обеспечении внутреннего потребления.

Анализ структуры посевных площадей по видам сельскохозяйственных культур в целом по ЦЧР показывает, что наибольший удельный вес занимают зерновые и зернобобовые культуры.

6. В процессе исследования автором определена экономическая эффективность производства зерна в ЦЧР, которая показала, что по урожайности, выходу зерна на 100 на пашни, уровню конкурентоспособности зернопроизводства она выше по сравнению с регионами, расположенными севернее ЦФО, а так же другими регионами: Северо-Западным ФО, Уральским ФО. Однако производство зерна по-прежнему остается неустойчивым, что связано не только с природно-климатическими условиями ЦЧР, но и с материально-техническим обеспечением, обеспечением трудовыми ресурсами.

7. Рассмотрение временных рядов урожайности как показателя динамической системы позволило предложить методику прогнозирования урожайности, основанную на использовании алгоритма сингулярно-спектрального анализа.

9. На основе использования метода сингулярно-спектрального анализа и имеющихся статистических данных разработан обоснованный прогноз урожайности зерновых культур для областей ЦЧР, отличающихся многовариантностью и оценкой его надежности и точности.

10. Полученные расчетные значения послужили базой для определения параметров зернопроизводства в областях и ЦЧР в целом.