Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
эмм колеснев.doc
Скачиваний:
50
Добавлен:
29.02.2016
Размер:
5.07 Mб
Скачать

3. Обоснование прогнозной информации

Анализ формирования результативных показателей предприятий первой, второй и третьей сферы подтверждает необходимость рассматривать подразделения как составляющие единой системы, оказывающие влияние на производство конечных продуктов районного агропромышленного комплекса. Закономерный характер взаимосвязи показателей предприятий позволяет сформулировать принципиальные подходы построения системы моделей для обоснования исходной информации при средних погодных условиях и в целом программы развития АПК района. Система отличается особенностями:

а) в качестве объектов, по данным которых рассчитываются информационные модели, используются предприятия со средним уровнем хозяйствования. В этих условиях информационные модели позволяют рассчитать нормативы расхода ресурсов, выхода продукции и эффективности производства, отражающие специфические условия предприятий и отраслей;

б) информационные модели взаимосвязаны: каждая последующая модель для обоснования показателей вышестоящего ранга базируется на информации предыдущих моделей;

в) корреляционные модели содержат два-три основных признака, а также фактор времени, посредством которого учитывается влияние научно-технического прогресса и устойчивых преобразований. Значения перспективных показателей коррелируют со значением фактического и основными сопутствующими, степень влияния и изменения которых зависит от исходного фактического значения результативного показателя и продолжительности планового периода;

г) взаимосвязанный характер информационных моделей предполагает одинаковую напряженность в использовании ресурсов отраслей, однотипных хозяйственных образований, что создает основу для обеспечения сбалансированности производства внутри предприятий;

д) система информационного обеспечения экономико-математической модели оптимизации агропромышленного комплекса района требует минимального объема исходных данных, отличается заранее обусловленным перечнем необходимых фактических показателей.

Данные математико-статистического анализа развития экономики предприятий районного агропромышленного комплекса позволяют выявить закономерности и особенности изменения показателей, которые положены в основу информационных моделей.

1. Основные ресурсы однотипных предприятий трех сфер агропромышленного комплекса изменяются устойчиво, отличаются тесной взаимосвязью и влиянием на формирование основного показателя комплексообразующей отрасли – стоимости валовой продукции сельского хозяйства. Изменение этого показателя тесно связано с мощностями предприятий и подразделений первой и третьей сферы, численностью трудовых ресурсов, площадью сельхозугодий района.

2. Корреляционные модели формирования основных экономических показателей развития отраслей сельского хозяйства однотипных предприятий позволяют выявить межхозяйственные связи объектов, отличающиеся высокой эффективностью и устойчивостью. Подобная информация становится основой для разработки вариантов межхозяйственных связей данного предприятия с другими, а также – плана его развития на перспективу.

Характер и содержание взаимосвязей предприятий трех сфер экономики районного агропромышленного комплекса предопределяет содержание системы экономико-математической модели для информационного обеспечения оптимизационной модели.

3. Устойчивые изменения показателей (объема ресурсов) проявляются в случае, если их исходные значения близки по абсолютной величине и рассматриваются в разрезе по однотипным предприятиям.

Характер формирования отдельных показателей оказывает непосредственное влияние на содержание корреляционных моделей, описывающих их изменение. В отдельных случаях изменение сложных экономических показателей может быть описано лишь с помощью оптимизационной модели.

Изменение ведущего показателя исходной информации сельскохозяйственных предприятий – урожайности зерновых культур наиболее адекватно описывается с помощью корреляционной модели типа

где – фактическое значение результативного показателя предприятия j на начало планового периода; – параметры корреляционной модели; – среднее фактическое на начало планового периода значение урожайности соответственно в целом по району и отдельному предприятию j; – номер годапрогноза. Главное содержание предлагаемой корреляционной модели состоит в том, что она учитывает сложившийся уровень технологии, ориентирует на более интенсивное приращение урожайности в предприятиях с низким ее значением на начало планового периода при изменении величины приращения по мере увеличения продолжительности периода. Что касается урожайности отдельных зерновых, то, как показывают расчеты, ее целесообразно обосновать с помощью коэффициентов пропорциональности между урожайностью этих культур.

4. Пропорциональное, сбалансированное развитие однотипных предприятий находит выражение в интенсивном улучшении технологии всех сельскохозяйственных культур и отраслей. В силу этого имеется возможность обосновать корреляционную модель взаимосвязи урожайности других культур от урожайности зерновых. Данная связь может выражаться моделями:

где – прогнозная урожайность зерновых культур предприятия;

–параметры корреляционной модели.

5. Продуктивность животноводства зависит преимущественно от состояния кормовой базы, темпов ее развития и достигнутого фактического уровня. Условием приращения продуктивности является опережающее развитие кормопроизводства. При этом по мере увеличения продуктивности темпы ее прироста снижаются. Изложенное предполагает основное содержание корреляционной модели формирования продуктивности коров:

где фактическая продуктивность коровы предприятия j на начало планового периода и среднегодовая фактическая за ряд лет, ц; – среднегодовое приращение урожайности зерновых хозяйства j; t соответственно продолжительность планового периода; – параметры корреляционной модели.

6. Взаимосвязь среднесуточных привесов в свиноводстве с урожайностью зерновых может быть описана с помощью корреляционной модели вида:

где – параметры корреляционной модели;– урожайность зерновых культур хозяйства j.

Логика корреляционной модели состоит в том, что по мере увеличения урожайности зерновых обеспеченность животных кормами возрастает, что оказывает непосредственное влияние на изменение продуктивности.

7. Продуктивность животных является выражением уровня содержания и породного состава животных, развития кормовой базы. В связи с этим в предприятиях пропорционально развивающих отрасли сельского хозяйства имеет место взаимосвязь между различными показателями продуктивности животных – надоем молока на 1 корову и выходом телят. Эти выводы послужили основой для корреляционной модели взаимосвязи параметров продуктивности:

где – параметры корреляционной модели;– надой молока (ц) на среднегодовую корову в хозяйстве j; – приплод телят в предприятииj.

8. Урожайность сельскохозяйственных культур и продуктивность животноводства являются важнейшими показателями, оказывающими влияние на затраты труда в расчете на 1 га посева или голову животных. При этом получение дополнительной продукции в расчете на единицу отрасли требует дополнительных затрат как труда, так и других ресурсов, но в меньшем размере в расчете на единицу продукции. В силу этого параметры КМ формирования затрат труда целесообразно описывать корреляционными моделями:

где –параметры корреляционной модели; t номер года; – фактические затраты труда на единицу отрасли в хозяйстве j на начало планового периода; – урожайностьсельскохозяйственных культур, продуктивность животных предприятия j. Поскольку затраты труда подвержены весьма существенным колебаниям и, в первую очередь, вследствие влияния субъективных факторов, значение принимается как параметр корреляционной модели, полученный по данным однотипныхпредприятий.

9. При обосновании материально-денежных затрат на единицу измерения отрасли целесообразно учесть три наиболее устойчивые и важнейшие факторы – размер отрасли, урожайность сельскохозяйственных культур или продуктивность скота и влияние научно-технического прогресса. Более точно описание колеблемости искомого показателя достигается с помощью корреляционных моделей:

где –коэффициенты регрессии; – соответственнономер года, урожайность сельскохозяйственных культур или продуктивность животного в хозяйстве j; – фактический размеротрасли хозяйства j.

10. При расчетах на перспективу размер отрасли предприятия принимается в размере исходного для каждого из однотипных предприятий. Его влияние на результативный показатель учитывается при решении задачи по агропромышленному комплексу района при изменении размера отрасли сверх исходного или минимального уровня.

11. Материально-техническая база подразделений агропромышленного комплекса выражается, в первую очередь, через показатель фондооснащенности отраслей или в подразделениях первой и третьей сферы – через стоимость фондов на единицу выполненных работ.

Поскольку в сельском хозяйстве одни и те же фонды используются в ряде отраслей, расчленение стоимости фондов в расчете на единицу измерения каждой отрасли является крайне сложным. Для решения этого вопроса известные методики оказываются неприемлемыми. Выполнить эту задачу целесообразнее всего с помощью коэффициентов парной корреляции между стоимостью основных производственных фондов, с одной стороны, и показателями – размер отрасли, производство продукции на единицу отрасли и производительностью труда. В результате определяем фактическую фондооснащенность отраслей за ряд периодов.

На основе этой информации рассчитываем пространственно-временные корреляционные модели для прогнозирования фондооснащенности отрасли на перспективу:

где t номер года; – соответственно средний фактический размер отрасли, производство продукции и затраты труда в расчете на единицу отрасли j; – величинаприращения соответствующего параметра вследствие влияния научно-технического прогресса.

Поскольку эффективность использования фондов зависит от многих факторов, в т.ч. от состава фондов, через который может проявляться несбалансированность в развитии предприятий, в качестве исходных данных следует использовать информацию однотипных предприятий.

12. Данные о продуктивности животных послужили основой для разработки двух типов корреляционных моделей расхода питательных веществ на единицу продукции животноводства хозяйства в зависимости от продуктивности животных:

где – параметры корреляционных моделей;– продуктивность животного в хозяйстве j.

Расход питательных веществ на единицу продукции и данные о продуктивности животных становятся основой для разработки типовых рационов кормления, что можно выполнить на основе экономико-математической модели. Затем рассчитанные показатели распространяем на остальные однотипные объекты.

13. Специфика развития скотоводства – различия в эффективности производства продукции в зависимости не только от возраста и времени рождения молодняка, но и срока реализации, делают необходимым обоснование сроков продажи животных. При этом важно учесть затраты материально-денежных средств и питательных веществ на производство продукции по характерным периодам года и в зависимости от возраста. Для этих целей можно использовать динамическую экономико-математическую модель оптимизации сроков реализации животных, учитывающую экономические, производственные и биологические факторы развития скотоводства.

14. Перспективные экономические показатели рассчитывают исходя из допущения, что площадь посева отдельных культур и поголовье животных находятся на среднем (исходном) уровне. Экономию ресурсов – труда, материально-денежных средств, основных производственных фондов и уменьшение потерь кормов по мере увеличения размеров отраслей сверх минимального (исходного) уровня по каждому из однотипных предприятий рассчитывают в двухфакторной корреляционной модели с учетом факторов – размер отрасли и урожайность соответствующих сельскохозяйственных культур или продуктивность животных.

15. Минимальные (исходные) и максимальные размеры отраслей определяем в разрезе по типам предприятий с учетом зональной системы земледелия и животноводства, типовых проектов животноводческих помещений и их вместимости, максимально возможных темпов прироста производства.

16. Повышение уровня концентрации связано с углублением межхозяйственных производственных связей предприятий. Межхозяйственные связи изменяются в зависимости от специализации.

Предприятия скотоводческо-льноводческого типа могут принимать и передавать молодняк животных, концентраты, травяную муку, прибыль. Предприятия свиноводческо-льноводческого типа могут передавать молодняк животных, прибыль, принимать корма. Отдельные предприятия первой и третьей сферы имеют возможность передавать на период весенне-посевной компании и уборки часть своей рабочей силы.

17. Издержки по перераспределению ресурсов связаны с транспортными затратами и влиянием стресс-факторов. Корреляционная модель изменения веса животных в зависимости от стресс-фактора включает показатели: возраст животных и расстояние транспортировки.

18. Затраты труда, материально-денежных средств, основных производственных или промышленно-производственных фондов на единицу работ предприятий первой и третьей сферы тесно коррелируют с показателем объема работ этих объектов АПК района и могут быть описаны с помощью корреляционной модели типа:

где – объем выполненных работ предприятиемj; – параметры корреляционной модели;– номер года.

Предложенная система информационных моделей учитывает изменение в использовании ресурсов в зависимости от форм хозяйствования, взаимосвязанный характер показателей, отражает через фактор времени влияние научно-технического прогресса (рис.1). Обоснованная на ее базе информация отличается внутренней определенностью, в соответствии с которой значению одного показателя соответствует определенная величина других и учитывает особенности различных хозяйств.

Рис. 1. Схема взаимосвязей экономико-математических моделей

для оптимизации развития АПК района.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.