Прогнозирование экономической эффективности функционирования сельскохозяйственных организаций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование экономической эффективности функционирования сельскохозяйственных организаций"

На правах рукописи

ЛУКОМСКАЯ Ирина Сергеевна

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

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

5 ДЕК 2013

Екатеринбург — 2013

005542067

Работа выполнена на кафедре «Экономика и организация сельскохозяйственного проюводства» ФГБОУ ВПО «Челябинская государственная агроин-женерная академия».

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Копченов Алексей Александрович (Россия), профессор кафедры «Менеджмент и маркетинг» Челябинского филиала ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерацию) (г. Челябинск)

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, доцент

Головина Светлана Георгиевна (Россия), профессор кафедры «Экономическая теория» ФГБОУ ВПО «Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева» (г. Курган)

кандидат экономических наук, Низамутдинова Наталья Сергеевна (Россия), доцент кафедры «Агробизнес» ФГБОУ ВПО «Челябинская государственная агроинженерная академия» (г. Челябинск)

Ведущая организация: ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения

Российской академии наук», г. Екатеринбург

Защита состоится «20» декабря 2013 г., в 14.00 часов, на заседании диссертационного совета Д 220.067.01 при ФГБОУ ВПО «Уральский государственный аграрный университет» в зале диссертационного совета по адресу: 620075, г. Екатеринбург, ул. К. Либкнехта, 42, корп. 1.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять по адресу: 620075, г. Екатеринбург, ул. К. Либкнехта, 42, корп. 1, ФГБОУ ВПО «Уральский государственный аграрный университет», ученому секретарю диссертационного совета Д 220.067.01. Факс: (343) 350-74-49.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Уральский государственный аграрный университет». С авторефератом - в библиотеке и на сайте университета http://www.urgau.ru и на сайте Высшей аттестационной комиссии http://vak.ed.gov.ru.

Автореферат разослан «19» ноября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования. Зерновой рынок России сталкивается с рядом специфических проблем, в том числе замедленным формированием соответствующей инфраструктуры, наличием диспаритета цен на промышленные товары и сельскохозяйственную продукцию, отсутствием должного регулирования рынка со стороны государства, резкими изменениями цен и т.д. Все это влияет на результативность функционирования зерно-производящих организаций. Далеко не все адекватно и своевременно реагируют на эти изменения, что приводит к увеличению доли убыточных хозяйств. Так, в Челябинской области за последние пять лет произошло увеличение числа предприятий с отрицательной или нулевой рентабельностью от реализации зерновых почти в два раза. В 2010 г. доля таких организаций составила 47%, а в 2006 г. — 24%. Причинами являются не только нестабильность урожаев, но и неэффективность производственно-сбытовой деятельности.

В связи с этим становится актуальной проблема повышения эффективности производственно-коммерческой деятельности зер-нопроизводящих организаций путем совершенствования сбытовой деятельности, основанной на определении сроков реализации зерна.

Степень разработанности проблемы. Проблемами повышения эффективности зернового производства, снижения затрат на различных стадиях производства занимались А. И. Алтухов, JI.M. Бар-ковская, A.A. Боровлев, В.А. Бутковский, A.C. Васютин, A.B. Гордеев, Р.У. Гусманов, М.А. Даюб, Н.Д. Заводчиков, A.B. Илюшин, К. Р. Исмагилов, Н. А. Кидяева, А. Д. Куделя, А. В. Лопатин, А. В. Моисеев, Н.П. Нарушевич, Н.С. Низамутдинова, Ю.В. Петрачкова, В. В. Пилюгин, А.Н. Пролыгина, Н.И. Пыжикова, Т. Ф. Рябова, В.Ф. Стукач, А. И. Трубилин и др. исследователи.

Совершенствование производства и рационализация системы сбыта отражены в работах О. А. Архиповой, Ш. М. Балабекова, Н.Ю. Гаврилковой, H.H. Новоселовой, A.B. Погибелева, М.Л. Пу-стоваловой, И.Х. Ульбашева. Основная часть работ по зерновой отрасли (зерновому рынку) последних лет (Ю. А. Бугай, А. В. Бурмистров, В.Н. Елкина, А. К. Имангалиева, З.Г. Коваленко, Ду Кунь, О. В. Тонких, С.А. Шиловская) посвящена развитию рыночной инфраструктуры, в частности функционированию биржевой торговли. Созданием резервных фондов как приоритетного направления

в стабилизации ситуации на зерновом рынке занимались С. Н. Алексеева, Ю.А. Болонева, А. К. Имангалиева.

Защита внутреннего рынка зерна, повышение его конкурентоспособности, формирование эффективной ценовой политики рассмотрены В. И. Баклановой, Е.П. Букиной, М.В. Грибковым, Ду Кунь, Н.В. Липчиу, A.B. Малимоновой, Ю.А. Медведевым, М.Р. Родионовой, C.B. Стебаевым, О.В. Чумаковой, Г.Ф. Юсуповой и другими учеными.

Различные аспекты в направлениях развития зернового рынка, прогноза основных показателей рассмотрены C.B. Блиновой, М.Ю. Борисовым, С. А. Высочкиной, Н.Ю. Гаврилковой, Н.Д. Гу-щенской, A.B. Горловым, Н.С. Демьяновым, Н.Е. Евдокимовой, С. С. Карамановым, А.Е. Прьнуновым, И. Б. Рудской, С.Ю. Симоновым, О.С. Соболевым, В. В. Тюленевым, С. А. Шиловской и др.

Несмотря на большое количество научных работ, посвященных проблемам развития зернового рынка, повышения эффективности зернового производства, организации сбытовой деятельности, некоторые вопросы остаются нерешенными. Так, в работах отмеченных авторов не рассмотрен вопрос совершенствования производственно-сбытовой деятельности на основе определения сроков реализации зерна. Также с течением времени изменяется степень влияния различных факторов на развитие зернового рынка, в том числе на динамику цен, что приводит к существенным изменениям в методике прогнозирования ценовой ситуации. Практически во всех работах по сбытовой деятельности приоритетным направлением в повышении результативности зернопроизводящих предприятий отмечено государственное регулирование (помощь), а не самостоятельное решение проблемы в сложившихся обстоятельствах.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является прогнозирование результатов производственно-коммерческой деятельности зернопроизводящих организаций. В соответствии с намеченной целью в диссертационной работе были поставлены и решены следующие основные задачи:

- выявить взаимосвязь между показателями производственно-коммерческой деятельности зерновых хозяйств и размерами их посевных площадей, занятых зерновыми культурами;

- определить факторы, воздействующие на становление, развитие и функционирование зернового рынка, а также оценить влияние факторных признаков на уровень и динамику цен различных зерновых культур;

— разработать методику прогнозирования цен на зерновом рынке;

— разработать методику определения сроков реализации зерна его производителями с целью повышения результативности;

- обосновать рекомендации по совершенствованию функционирования зернопроизводящих организаций и эффективность их использования.

Объектом исследования являются сельскохозяйственные организации Челябинской области, производящие и/или реализующие зерно.

Предмет исследования - факторы, оказывающие влияние на ценовую ситуацию зернового рынка, и их взаимосвязь с эффективностью функционирования зернопроизводящих организаций.

Методология, методы и информационное обеспечение. Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Челябинской области, Министерства сельского хозяйства РФ, Министерства сельского хозяйства США, труды отечественных и зарубежных ученых, результаты собственных исследований.

Для решения поставленных задач были использованы методы прогнозной экстраполяции (АРПСС, экспоненциальное сглаживание), экономико-математические методы (корреляционно-регрессионный, спектральный, индексный анализы, сезонная декомпозиция), логические и логистические методы, сравнительный и кластерный анализы.

Научная новизна состоит в следующем:

- выявлены взаимосвязи между эффективностью сельскохозяйственного производства и ситуацией на зерновом рынке, определены факторы, оказывающие влияние на развитие зернового рынка, и оценено влияние различных факторных признаков на динамику цен зерновых культур, что позволило сформировать информационную базу для прогнозирования цен;

- разработана методика прогнозирования цен на зерновом рынке, учитывающая новую совокупность факторов, определяющих ценовую ситуацию, включая обоснование выбора метода прогнозирования цен, и позволяющая получить достоверный прогноз на предстоящий сельскохозяйственный год;

— разработана методика определения сроков реализации зерна сельскохозяйственными предприятиями, учитывающая функцию

затрат на доработку и хранение зерна и позволяющая прогнозировать результаты сбытовой деятельности хозяйств, различных по уровню товарности;

— разработаны рекомендации по повышению производственно-коммерческой деятельности сельскохозяйственных предприятий, учитывающие принадлежность к различным группам по уровню товарности, условия хранения зерна, виды реализуемых зерновых культур, что позволяет прогнозировать результативность экономической деятельности конкретных групп.

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности повышения эффективности производственно-коммерческой деятельности за счет применения методики прогнозирования цен на зерновые культуры и методики определения сроков реализации зерна.

Область исследования соответствует пунктам 1.2.38 «Эффективность функционирования отраслей и предприятий АПК» и 1.2.39 «Обоснование прогнозов и перспектив развития агропромышленного комплекса и сельского хозяйства» специальности 08.00.05: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (АПК и сельское хозяйство) паспорта научной специальности ВАК РФ.

Апробация результатов исследования. По результатам исследования опубликовано 10 статей в журналах и научных сборниках, в том числе четыре статьи в журналах, рекомендуемых ВАК РФ. Основные положения диссертационного исследования докладывались на научно-практической конференции в Челябинской государственной агроинженерной академии, научно-практической конференции, посвященной 70-летию Уральской государственной сельскохозяйственной академии, V и VII Всероссийских научно-практических конференциях (г. Новосибирск). Результаты исследования используются в деятельности Министерства сельского хозяйства Челябинской области. Также теоретические положения и практические рекомендации внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО ЧГАА.

Общая характеристика работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка литературы. Работа изложена на 170 страницах (без приложений) машинописного текста, содержит 51 таблицу, 53 рисунка; список литературы включает в себя 248 источников. Структура и логика исследования подчиняются содержанию поставленных задач.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, показаны научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретические аспекты прогнозирования и его практическое применение в целях повышения эффективности производственно-коммерческой деятельности предприятий» определена сущность зернового рынка, его роль в АПК и значение в решении продовольственной проблемы. Определена экономическая сущность прогнозирования, выявлены методы прогнозирования. Также определена сущность прогнозирования результативности сельскохозяйственных предприятий.

Во второй главе «Современное состояние производства зерна в России и Челябинской области» рассмотрено современное состояние зернового производства в России и Челябинской области, проведена группировка хозяйств области по производственно-сбытовым показателям и дифференциация по размерам посевной площади, оценена гармонизация производственной и сбытовой деятельности предприятий. Оценена степень влияния факторов на ценовую ситуацию на рынке зерна.

В третьей главе «Повышение эффективности деятельности зернопроизводящих предприятий Челябинской области» разработаны методика и алгоритм прогнозирования цен, методика определения сроков реализации зерна, позволяющая прогнозировать результаты сбытовой деятельности хозяйств, различных по уровню товарности.

В выводах и предложениях обобщены результаты исследования, сформулированы основные выводы.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1 Определены факторы, оказывающие влияние на развитие зернового рынка

Становление, развитие и функционирование зернового рынка зависит от изменения многих факторов. В рамках данной диссертационной работы наибольшую важность представляют те, которые оказывают влияние на ценовую ситуацию. Для определения данных факторов и оценки степени их влияния был разработан алгоритм корреляционно-регрессионного анализа (рисунок 1).

—£ Ввод фахторных н резул>тативного прганаков

- —£ Сгандартюацм переменных

_Г Определяю кпэффм^жнга ксрреляцм! мсзкду

( резудепдокодш и факторны»« дензнаками

—£ Г^оаерка уровня значимости коэф. корреляции

— — т/п-----[ Метод катешшкквадратов

1 *у ~&Ч + + * Рт*т\~ '

•4

Стандартизированное у ранение регрессии

Рассчитать частные каэффицигты норрелмрш между фаюпорнылшгризнжтш

ег-^-У2

—£ Проверка на мультмсоллннеармость

--[ Растет коэф дегеритацш

Г Прожрка уровня звчимост I коэф. дсте[»о*шцни

Г Определение критерия Фишера и - число наблкдеюм т - «спо факторов в ураяиавш регрессии

["/•Ур - хритчесюе (табпишюе) [_зшченне критерия Фииера

Г Опеделенж /-критерия

-к

Сгыоденга

Г Вывод пщученного уравнения регрессии

Рисунок 1 - Алгоритм корреляционно-регрессионного анализа

Данный алгоритм включает в себя стандартизацию переменных, построение уравнения регрессии методом наименьших квадратов, проверку на мультиколлинеарность, проверку на достоверность получаемого уравнения.

В результате были выделены основные факторы, оказывающие влияние на уровень и динамику средних российских цен на зерновые культуры. В таблице 1 представлена система факторных признаков.

Таблица 1 — Система факторных признаков

Условное обозначение Факторный признак

Валовый сбор пшеницы

Урожайность пшеницы

Валовый сбор ржи

Урожайность ржи

Валовый сбор ячменя

X* Урожайность ячменя

Валовый сбор кукурузы

Урожайность кукурузы

X, Валовый сбор овса

Урожайность овса

Валовый сбор гречихи

Урожайность гречихи

Посевная площадь (Россия)

Валовый сбор зерновых (Россия)

Урожайность зерновых (Россия)

Запасы на конец периода зерна (Россия)

Внутреннее потребление (Россия)

Экспорт зерна

Импорт зерна

^20 Цена пшеницы (Канада)

Урожайность пшеницы (мировая)

^22 Валовый сбор пшеницы (мировой)

Запасы пшеницы на конец периода (мировые)

*24 Стоимость удобрений

^25 Стоимость ГСМ

Цена трактора

Цена комбайна

Х2» Стоимость электроэнергии

Результаты производства основных зерновых культур в России характеризуются признаками Х—Хп; основные параметры зернового рынка РФ -Х|3-Х19; параметры мирового рынка -Х,0-Х,3; характеристика основных ресурсов, используемых в производстве зерновых культур,-Х24-Х211.

Уравнения регрессии для цен различных зерновых культур представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты регрессионного анализа

Культура Уравнение регрессии Я2,% Критерий Фишера Уровень значимости р < 0,05 Стандартная ошибка, руб./т

Г ч>

Пшеница У™=0,78х20+0,23Х,6 99,65 704,32 5,78 0,003 346

Рожь У™ - 0.95х,„ — 0,19х3 91,35 32,67 6,94 0,003 283

Ячмень = 0,75х,п — 0Д9Х, +0,3х,я 95,21 40,78 9,28 0,006 275

Кукуруза ^=0,95х,„-0,24х1 93,91 47,28 6,94 0,002 390

Овес У„= 0,44Х2О+0,64Х,„ 92,72 39,23 6,94 0,002 304

Гречиха ¿т=0,82хг8-0,63х,„ 96,7 89 6,94 0,0005 1006

При определении степени влияния различных факторов на цены зерна в Челябинской области была получена следующая зависимость:

у = 1,15x40-0,31x2,, (1)

где х40 - средняя цена зерна в России;

х29 — посевная площадь Челябинской области.

2 Разработана методика прогнозирования цен на зерновом рынке

Разработанная нами методика прогнозирования цен зерновых заключается в тщательном выборе метода прогнозирования, учитывающего выделенные в процессе корреляционно-регрессионного

анализа факторы, влияющие на цены. Выбор метода основывается на возможности прогнозирования ежемесячных цен сроком до одного года (рисунок 2). Информационную базу для прогнозирования составили данные Министерства сельского хозяйства РФ. Проведение третьего, четвертого, пятого этапов можно представить в виде алгоритма (рисунок 3).

Рисунок 2 — Методика прогнозирования цен

При проведении 3-го этапа методики прогнозирования оказалась невозможной идентификация ряда цен зерна методом АРПСС (авторегрессионного проинтегрированного скользящего среднего), выделенные циклы методом Фурье оказались при проверке недостоверными. Только методом сезонной декомпозиции удалось выделить компоненты цены: результаты представлены в таблице 3.

Рисунок 3 - Алгоритм прогнозирования цен зерновых культур

Согласно результатам сезонной декомпозиции цен различных зерновых культур, максимальное значение сезонной составляющей (7^) наблюдается в большинстве случаев в периоды, предшествующие уборке; максимальное значение нерегулярной компоненты (^/шах) ~~ в0 вРемя и после уборки. Исключением является мягкая пшеница. Влияние данной компоненты наблюдается в основном в 2004 г. При прогнозировании цен единственно возможным методом из числа наиболее точных оказался метод экспоненциального сглаживания, позволивший сделать прогноз на предстоящий сельскохозяйственный год с погрешностью в среднем по культурам менее 4%.

На рисунке 4 представлен результат экспоненциального сглаживания цен на примере твердой пшеницы 3-го класса.

Таблица 3 - Результаты сезонной декомпозиции

Зерновые культуры 17,% Л',ср-102,% /,:„,% (месяц) ^шк,%(м.г.)

Пшеница тв. 3-го кл. 0,13 0,30 5,9 (июль) 9,1 (7.06)

Пшеница мяг. 3-го кл. 0,10 2,80 3,6 (ноябрь) 8,6(12.04)

Пшеница фуражная 1,57 0,09 3,5 (июль) 4,4(9.11)

Рожь прод. 3-го кл. 0,29 2,14 5,8 (июль) 10,6 (10.04)

Рожь фуражная 0,14 0,54 4,2 (апрель) 7,4(10.04)

Ячмень прод. 0,14 2,07 6,7 (июль) 10,7 (12.04)

Ячмень фуражный 0,19 1,42 4,9 (май) 4(9.11)

Кукуруза 3-го кл. - - (май) (9.04)

Овес прод. 3-го кл. 0,01 1,54 6,8 (июнь) 8,3 (8.04)

Овес фуражный 0,11 1,55 5,2 (июль) 13,1 (12.04)

Гречиха 3-го кл. - - (июнь) (8.11)

Эксп. еглаяз® : Аддитиш. сефсн. (2-4) 53=3,55Ё ТО®.0270 Лин.тренд,адд.сезгж.; Апьфа= 300 Депьт*,300 Га'/;.<:3-Г-!,00 пшеница т*. 3 кп.

—— пшеница та. 3 кл. (Л) ~ ~ Сглажен. ряд (Щ ■ « - Остатки (П)

Рисунок 4 - Графики исходного ряда цен на твердую пшеницу 3-го класса,

прогноза и остатков

3 Разработана методика определения сроков реализации зерна

Разработанная методика определения сроков реализации зерна учитывает затраты на хранение и доработку зерна, которые определяются исходя из первоначального состояния зерна, наличия техники

для доработки, а также условий хранения. Она позволяет рассчитать различные сценарии реализации для предприятий, отличных по показателям сбытовой деятельности. В данной методике существует возможность по введению различных ограничений по доработке и хранению зерна для конкретного предприятия. Все перечисленные особенности позволяют применять методику для любого предприятия без существенных корректировок (рисунок 5).

Рисунок 5 - Методика определения сроков реализации зерна

При группировке хозяйств Челябинской области, реализующих зерно, одновременно учитывались доля в реализации, уровень товарности и рентабельность от реализации зерновых. Характеристика выделенных групп представлена в таблице 4.

При проведении третьего этапа была получена функция затрат, позволяющая быстро произвести расчеты в зависимости от начального состояния зерна, сроков хранения, а также производительности используемого оборудования при доведении зерна до кондиционного состояния:

Дзз

&

1,54-ЛГ

ЛГ + J-Е

1 1

л3 л„ л, nw

1 1

А«

, f = 0,

(2)

где Ц^ - стоимость электроэнергии, руб./кВт-ч;

требуемая мощность для зерносушилки, кВтч; АГ ет - установленная мощность очистителя, кВт; Qт — техническая производительность, т/ч;

Аг(|), А/1' - коэффициент засоренности и влажности зерна при предварительной очистке;

Х:^2' - коэффициент засоренности и влажности зерна при первичной очистке;

Ц^ — стоимость зерна на момент закладки на хранение, руб./т; кссг — коэффициент естественной убьши зерна; £иех — коэффициент механической убыли зерна.

Таблица 4 — Характеристика кластеров

Переменные Кластер № 1 Кластер №2 Кластер №3

Число предприятий 8 160 24

Доля кластера в реализации, % 3,50 88,73 7,09

Средняя доля в реализации, приходящаяся на одно предприятие, % 0,44 0,55 0,30

Средний уровень товарности, % 588 82 46

Средняя рентабельность, % 1,8 -4,4 142,0

Целевая функция может быть выражена двумя функциями:

F(t) = P(t)-g(t)-*m ах; (3)

G(t)=mZJ*)_>max, (4)

V ' g(t)

где P(t) — функция прогноза цен;

g(t) — функция затрат на доработку и хранение зерна; t — срок хранения.

Функция прогноза цен определяется по следующей формуле:

Р(г) = а-Р,_, + (1-а)-Б,_2 + /,_,+ 8 • (1 - а) • в, (5)

где а - параметр сглаживания;

Рм — цена в момент времени (- 1;

.!>(_2 — экспоненциально сглаженное значение ряда в момент /, — сезонный фактор в момент (/ — р); р - длина сезонного цикла;

5 - параметр экспоненциального сглаживания сезонной компоненты;

е - ошибка (наблюдаемое минус прогнозируемое значение). Целевая функция максимизации прибыли и рентабельности имеет ограничение периода времени: t е [0; 12], при этом t— целое число.

Относительно применения методики определения сроков реализации зерна предприятиями необходимо ввести следующие виды ограничений:

— по очистке зерна:

(6)

/=1 у=1

где т? — масса /-го вида сельскохозяйственной культуры, закладываемой на хранение, т;

- фактическая производительностьу'-й очистной установки, т/ч; ^'рав— рабочее время очистителя, ч;

— по сушке зерна:

¿^¿Ок'Сб, (7)

1=1 1=1

где фактическая производительность 1-й сушилки, т/ч; '"раб - рабочее время сушилки, ч;

— по объему зернохранилищ:

/=1 ¿=1

где р. - насыпная плотность /-й сельскохозяйственной культуры; V — объем л-го зернохранилища, м3;

— по выполнению различных обязательств:

где т1—масса собранного /-го вида сельскохозяйственной культуры, т;

т?" — масса /-го вида сельскохозяйственной культуры, продаваемой для расчета по различным обязательствам (государственные закупки, расчет по заработной плате, бартерные сделки и т.д.). Таким образом, целевая функция принимает вид

а ■ Р,_х + (1 - а) • <5,_2 + 1,_р + 6 • (1 - а) ■ е - 6, / =

/е[1;12]; (10)

или

Ь

II* -Ш+Ь

/е[1; 12];

(И)

где Ъ = Цэ

кхр — коэффициент, учитывающий условия хранения. При хранении на элеваторе кх = 0,045, при хранении на складах насыпью к =0,056.

хр '

Результативность производственно-коммерческой деятельности в зависимости от сроков и условий хранения зерна рассчитана в таблице 5. Наиболее благоприятный месяц для закупок зерновых за весь рассматриваемый период—декабрь. Покупка же зерна во время сбора урожая принесла бы предприятиям кластера № 1 большие убытки. Так, последующая реализация с учетом затрат на хранение принесла бы убытки в размере 1364-2340 руб./т, рентабельность

составила бы 17% в наиболее благоприятном месяце для продаж (июль) и 29% в самый неблагоприятный (декабрь) при условии покупки уже доработанного зерна.

Таблица 5 - Экономическая эффективность реализации зерновых культур

Месяц (срок хранения) Условия хранения Выручка от реализации зерновых с учетом затрат на хранение, рубУт Рост выручки, % Рентабельность, % Рост рентабельности, %

Сентябрь (0) элеватор склад 7 496,83 45.3 45.4 1406 451 457

Октябрь (1) элеваггор склад 5 936,30 5 935,40 15 15,1 1112 1110 157 161

Ноябрь (2) элеватор склад 5 282,21 5 280,05 2,4 982 978 27 28

Декабрь (3) элеватор склад 5 159,82 5 156,93 0 955 950 0

Январь (4) элеватор склад 5 258,13 5 254,71 1,9 970 964 15 14

Февраль (5) элеватор склад 5 446,81 5 442,99 5,6 5,5 1003 995 48 45

Март (6) элеватор склад 5 595,73 5 591,58 8,4 1028 1020 73 70

Апрель (7) элеватор склад 5 724,82 5 720,39 11,0 10,9 1050 1041 95 91

Май (8) элеваггор склад 5 854,04 5 849,36 13,5 13,4 1072 1062 117 113

Июнь (9) элеватор склад 5 883,34 5 878,46 14,0 1076 1066 121 116

Июль (10) элеватор склад 6 132,72 6 127,64 18,9 18,8 1121 1109 165 160

Август (11) элеватор склад 5 822,16 5 816,91 12,8 1063 1052 108 102

Сентябрь (12) элеватор склад 5 951,65 5 946,24 15,3 1085 1074 130 124

4 Разработаны рекомендации по совершенствованию производственно-сбытовой деятельности хозяйств

На седьмом этапе методики определения сроков реализации зерна были рассчитаны различные сценарии реализации и покупки зерна для разных кластеров. Закупка зерна предприятиями кластера № 1 рассмотрена для разных месяцев (таблица 6).

Таблица 6 - Сценарии закупок и реализации зерна (на примере твердой пшеницы 3-го кл.) для предприятий, вошедших в кластер № 1

Условия Реализация

Закупка 1 мес. равномерная

хранения П* Р" П Р

сентябрь 2011 -1364,11 -16,96 -1826,19 -22,71

октябрь 196,51 3,03 -289,00 —4,46

ноябрь 847,21 14,52 398,56 6,84

декабрь 967,99 16,95 577,75 10,12

январь 868,90 14,95 539,15 9,28

Элеватор февраль 679,98 11,33 400,86 6,68

март 531,30 8,64 294,67 4,79

апрель 402,99 6,42 199,82 3,18

май 275,38 4,30 89,78 1,40

июнь 249,47 3,88 82,61 1,28

июль -184,62 -2,76 -247,57 -3,70

август 129,47 2,03 129,47 2,03

сентябрь 2011 -1369,19 -17,01 -1830,11 -22,75

октябрь 191,63 2,95 -292,79 —4,52

ноябрь 842,53 14,43 394,92 6,77

декабрь 963,56 16,86 574,27 10,05

январь 864,75 14,87 535,85 9,22

Склад февраль 676,16 11,26 397,75 6,63

март 527,88 8,58 291,78 4,74

апрель 400,10 6,37 197,19 3,14

май 273,22 4,26 87,44 1,36

июнь 248,57 3,86 80,63 1,25

июль -186,78 -2,79 -249,10 -3,73

август 128,57 2,02 128,57 2,02

*П - прибыль, рубУт; "Р — рентабельность, %.

В расчетах учитывалось только товарное зерно, которое не требует доработки, т. е. затраты связаны только с хранением до благоприятного периода реализации. Все закупки с сентября 2011 г. по июнь реализуются в июле, а закупки с июля по август — в сентябре 2012 г.

Разница в рентабельности продаж купленного товарного зерна в период, соответствующий минимуму затрат (минимальная рыночная цена) - декабрь - и максимуму затрат - сентябрь 2011 г., составляет почти 34 %. Разница между продажей в благоприятный период и равномерной реализацией в среднем составляет 4,3%, максимальная разница характерна для закупок в ноябре - почти 8%. Наиболее прибыльной и рентабельной оказалась закупка зерна в декабре и последующая его реализация в июле. Разница в эффективности реализации при различных условиях хранения незначительна.

Реализация собственного зерна предприятиями, вошедшими в кластеры № 1 и № 2, за 1 месяц соответствует продажам в сентябре 2011 г., за 3 месяца — продажам в сентябре 2011 г., июле, сентябре 2012 г.; за 6 месяцев — продажам в сентябре, октябре, мае, июне, июле 2011 г., сентябре 2012 г. (таблица 7). Чем больше период реализации, тем ниже показатели эффективности. Разница в выручке между крайними вариантами составляет в среднем по различным условиям хранения 1 688 руб./т.

Таблица 7—Сценарии реализации зерна (на примере твердой пшеницы 3-го кл.) для предприятий, вошедших в кластеры № 1 и № 2

Условия хранения Реализация

1 мес. 3 мес. 6 мес. равномерная

Выручка от реализации зерна с учетом затрат на хранение, руб./т

Элеватор 7 496,83 6 527,07 6 209,15 5 811,12

Склад 7 496,83 6 524,00 6 205,65 5 807,50

Дополнительная выручка в результате повышения оперативности реализации зерна, руб./т

Элеватор 1 685,71 715,95 398,03 -

Склад 1 689,33 716,50 398,15 -

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Современное состояние производства зерна в России характеризуется наличием различных проблем. За рассматриваемый период снизился валовой сбор на 23 % в основном за счет изменений в урожайности. Сокращается парк техники в среднем на 6% ежегодно, в то же время увеличивается нагрузка на нее на 4%. Поддержка со стороны государства слабая. Ощутимо усугубление диспаритета цен на зерно и материально-технические ресурсы, используемые для производства зерновых. Но наблюдаются и положительные моменты: в общем объеме реализованного зерна повышается доля товарного, как следствие, наблюдается реакция производителей на более благоприятную конъюнктуру. Анализ зернового баланса за 2004—2011 гг. показал повышение рационализации использования зерна.

Анализ связи между конечными результатами зерновых хозяйств Челябинской области и размерами их землепользования показал наибольшую стабильность по показателям реализации зерна в группах хозяйств с посевной площадью менее 5 тыс. га. Самыми нестабильными являются предприятия с наибольшей посевной площадью, хотя данные хозяйства наиболее стабильны по показателям производства. Необходимо также отметить их возрастающую роль в доле производства (с 8,4% до 19,8% за восемь лет) и реализации зерновых (с 5 % до 15 %).

2. Проведенный корреляционный анализ показал, что при прогнозировании российских цен на зерно особое внимание необходимо уделять внешним (мировым) факторам. Также необходимо учитывать факторы, влияющие на изменение производственных затрат. Согласно регрессионному анализу, вариации российских цен зерновых объясняются изменениями в основном канадских цен на пшеницу, а также переходящих российских зерновых запасов, валового сбора ржи, стоимости электроэнергии и экспорта зерна. Так, изменение цен на канадскую пшеницу на 1 % приводит к изменению российских цен на пшеницу на 0,78%, изменение российских запасов зерна на 1% способствует изменению российских цен на 0,23 %.

3. Разработанная методика прогнозирования цен, включающая их декомпозицию, выбор наиболее эффективного метода прогнозирования, которым оказался метод экспоненциального сглаживания,

позволит построить годовой прогноз цен с высокой точностью (более 90%). Погрешность прогноза в среднем составит 3,9 %.

4. Разработанная методика определения сроков реализации зерна, учитывающая функцию затрат на доработку и хранение зерна, позволит спрогнозировать результаты сбытовой деятельности хозяйств, различных по уровню товарности.

5. Прогнозирование цен зерновых на сельскохозяйственный год позволит разработать рекомендации по совершенствованию производственно-коммерческой деятельности сельскохозяйственных предприятий, учитывающие принадлежность к различным группам по уровню товарности, условия хранения зерна, виды реализуемых зерновых культур.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Копченов, А. А. Методический подход к прогнозированию ситуации на зерновом рынке [Текст] / А. А. Копченов, И. С. Луком-ская // Аграрный вестник Урала. — 2012. — № 2(94). - С. 72—74.

2. Лукомская, И. С. Влияние материально-технических ресурсов на производство зерна и развитие зернового рынка [Текст] / И. С. Лукомская, В. В. Волынкин, М. Н. Салихова// Аграрный вестник Урала. -2012. -№ 11(103). - С. 73-75.

3. Лукомская, И. С. Повышение результативности производственно-коммерческой деятельности зернопроизводящих предприятий Челябинской области путем варьирования сроками реализации зерна [Текст] / И. С. Лукомская // Аграрный вестник Урала. - 2012. - № 10(102). -С. 71-73.

4. Лукомская, И. С. Эффективность зерновой отрасли в сельскохозяйственных предприятиях [Текст] / И. С. Лукомская, В. В. Волынкин, К. И. Лукомский // Аграрный вестник Урала. — 2010. - № 2(68). -С. 37-40.

Публикации в других изданиях

5. Лукомская, И. С. Анализ производственных и сбытовых показателей крупнейших зернопроизводящих предприятий Челябин-

ской области [Текст] / И. С. Лукомская // Вестник ЧГАА. — 2010. — Т. 56.-С. 121-124.

6. Лукомская, И. С. Зерновой рынок и его роль в обеспечении продовольственной безопасности страны [Текст] / И. С. Лукомская // Сборник матер. VII Всерос. науч.-практ. конференции. - Новосибирск, 2009.-С. 147-151.

7. Лукомская, И. С. Определение запасоемкости ВВП экономики страны [Текст] / И. С. Лукомская // Сборник матер. V Всерос. науч.-практ. конференции. - Новосибирск, 2009. - Ч. 3. - С. 7-11.

8. Лукомская, И. С. Определение функции затрат на доработку и хранение зерна [Текст] / И. С. Лукомская // Вестник ЧГАА. -2012.-Т. 61.-С. 138-142.

9. Лукомская, И. С. Оценка ситуации на зерновом рынке России [Текст] / И. С. Лукомская // Материалы Ы междунар. науч.-техн. конф. «Достижения науки - агропромышленному производству». -Челябинск : ЧГАА, 2012. - Ч. 1. - С. 207-214.

10. Лукомская, И. С. Состояние зернового производства Челябинской области [Текст] / И. С. Лукомская, В. В. Волынкин, К. И. Лукомский // Материалы науч.-практ. конф. «Стратегия развития российского аграрного образования и аграрной науки в XXI веке», посвящ. 70-летию Уральской ГСХА. - Екатеринбург : Уральская ГСХА, 2010. -Ч. 1.-С.З-6.

Подписано в печать 15.11.2013 г. Формат 60x84/16 Гарнитура Times. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № КЗ-6

Отпечатано в УОП ФГБОУ ВПО ЧГАА 454080, г. Челябинск, ул. Энгельса, 83