Моделирование прогноза научно-технического развития аграрной сферы региона

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Поволжский НИИ экономики и организации АПК

Моделирование прогноза научно-технического развития аграрной сферы региона

Полулях Ю.Г., д.э.н., в.н.с.

Ададимова Л.Ю., к.э.н., в.н.с.

Аннотация

Необходимость разработки прогнозов научно-технологического развития для всех секторов (отраслей) экономики России, в том числе для агропромышленного комплекса (АПК)

Ключевые слова: научно-техническое развитие, инновационные продукты, прогнозирование, оптимизация, прямая и обратная задачи, сельское хозяйство, регион.

Keywords: scientific and technical development, innovative products, forecasting, optimization, direct and return problems, agriculture, region.

Анализ научной литературы по исследуемой тематике [1-3] и собственные разработки авторов в области моделирования [4] позволили выстроить следующую концепцию модели прогнозирования научно-технического развития сельского хозяйства региона. В основу должны быть положены сводные электронные таблицы производственных процессов в растениеводстве и животноводстве сельскохозяйственных организаций, источником информации для которых являются отчетные (фактические) данные, корректируемые с помощью подключённых электронных технологических карт, через которые пропускается информация о конкретных инновационных продуктах (новациях). Поступающие данные проходят первичную оценку по отклонениям от базовых, а полученные на выходе из процессных таблиц результаты передаются в другие отчетные электронные таблицы, в которых фиксируется конечный, в том числе финансовый, результат хозяйственной деятельности организаций. Дается экономическая оценка эффективности инноваций, определяется их влияние на развитие производства. Через модель проходят как отдельные новации, так и их некоторые совокупности, отбираются наиболее приемлемые из них для применения в течение некоторого срока, фиксируются конечные результаты.

Это достаточно общее представление о модели, в задачи пользователя которой входит поиск нужных новаций, сбор максимально полной информации о них, и занесение ее во входной блок технологических карт или непосредственно в расчетные (процессные) матрицы (таблицы) модели, а затем проведение анализа первичных (процессных) и конечных финансовых и экономических результатов. К расчетным схемам должна быть приложена достаточно обширная и разносторонняя база данных, снабженная механизмами первичной обработки информации об инновационных продуктах и их отбора для использования при прогнозировании. Моделирование базируется на разработанном авторами методе полноформатного анализа и прогноза годичных воспроизводственных циклов по данным форм годовой отчетности сельскохозяйственных организаций

Прежде всего, необходимо оценить имеющиеся в настоящее время и спрогнозировать возможность появления в будущем других инновационных продуктов, получить максимально возможную их характеристику и определить эффективность применения в условиях региона с учетом имеющегося почвенно-климатического разнообразия (рис. 1).

Характеристика каждого инновационного продукта должна быть достаточно полной с тем, чтобы можно было отнести его к одной из категорий (групп) инноваций, повышающих: качество продукции, урожайность культур (продуктивность животных), производительность труда. Ещё более высокие требования следует предъявлять к продуктам, обладающим комплексом полезных свойств, какими могут быть некоторые технические средства и факторы интенсификации, а также к технологиям. Эффективность каждого инновационного продукта первично оценивается следующим образом.

Частные новации, имеющие определённую направленность на достижение какого-либо эффекта от их внедрения в производство:

- инновации, повышающие качество продукции. Признак или общее требование эффективности состоит в том, чтобы (формула 1):

, (1)

где V - дополнительные переменные затраты в расчёте на единицу продукции (руб/ц) или прирост константы “V” в связи с введением инновации, направленной на повышение качества продукции, приводящей к росту его цены, приемлемой потребителю (покупателю);

Pr - ожидаемое (потенциальное) увеличение цены реализации продукта (руб/ц), основанное на более высоких его потребительских свойствах.

Эффектом такой новации является увеличение прибыли покрытия, как разницы между приростами цены и переменных затрат в расчёте на единицу продукции;

- инновации, повышающие урожайность (продуктивность). Общее требование (формула 2):

, (2)

где: U - прирост урожайности (продуктивности), получаемый от внедрения инновации, ц/га (гол);

Pr - устоявшаяся или прогнозируемая цена реализации продукта, руб/ц;

- инновации, повышающие производительность труда (формула 3):

, ( 3)

где С - увеличение константы постоянных затрат (руб/га (гол)) за счет амортизации и затрат на ремонт основных средств в связи с внедрением более производительной, но и более дорогостоящей техники;

- V) - сокращение константы переменных затрат (руб/ц) за счёт замещения живого труда овеществленным (прошлым) трудом, содержащемся в новой технике;

- абсолютная величина сокращения переменных затрат в расчёте на 1 га (гол).

Новшества (инновации), дифференцированные по участию в процессе воспроизводства и влиянию на конечный экономический результат. В частности, если суть новации состоит в замене обычных семян сельскохозяйственных культур на семена известной селекции, повышающие урожайность той или иной культуры, её эффектом является прирост урожая, но он требует некоторых затрат средств на более дорогие семена и уборку дополнительной продукции.

Рисунок 1. Механизмы воздействия (проявления) инноваций на развитие (состояние) сельского хозяйства. Примечание: схема разработана авторами

Включаться в воспроизводственный процесс «новые семена» должны посредством технологической карты или непосредственно электронной таблицы бухгалтерского отчёта сельскохозяйственной организации (форма № 9-АПК) следующим образом:

корректируются затраты на семена с помощью формулы (4):

, (4)

где, Z_сем - затраты на приобретение семян, тыс. руб.;

Ц_сем - цена 1 ц семян, тыс. руб.;

N_сем - норма высева семян, ц/га;

S_j - площадь посева j-той культуры. га;

К_s - доля площади посева семенами высокоурожайных сортов, ед.

Символы «б» и «НТР» - соответственно: базовые (б), т.е. обычно применявшиеся семена (б), семена сортов лучшего качества (НТР). Корректироваться могут затраты по всем (хотя не обязательно) сельскохозяйственным культурам с учетом доли площади, засеваемой семенами лучшего качества (К_s), а также различий по цене и норме высева семян;

определяется рост валового сбора сельскохозяйственных культур по формуле (5):

, (5)

где: Q_jНТР и Q_jб - валовой сбор j-той сельскохозяйственной культуры, соответственно, при возделывании нового сорта и базового, ц;

U_НТРji - U_jб - урожайность нового сорта (более высокого качества семян) и базового, ц/га.

Аналогичным образом расчёты выполняются по удобрениям и средствам защиты растений - в растениеводстве, а также корма, кормовые добавки, ветеринарные препараты - в животноводстве.

Группа новаций, связанная с технологическими операциями. Речь идёт, в частности, о ресурсосберегающих технологиях и о точном земледелии, которые наиболее продуктивно оценивать непосредственно в технологических картах, сопоставляя результаты расчётов по новым и действующим технологиям.

Для ресурсосберегающих технологий критерий формируется следующим образом:

экономия затрат на оплату труда, нефтепродукты и содержание основных средств, обусловленная сокращением числа технологических операций, должна быть больше возможного недополучения стоимости продукции, если она не компенсируется дополнительным внесением удобрений и применением средств защиты растений (формула 6):

, (6)

где - объем производства;

если потеря урожая компенсируется, то при условии, что формула принимает вид (7):

, (7)

Вариант, когда при тех же дозах удобрений и средств защиты растений урожайность не только не снижается, но даже возрастает, объясняется случайностью, некорректностью или феноменом, подпадающим под третий закон НТП, когда вытеснение живого труда осуществляется овеществлённым трудом, стоимость которого в силу научно-технического прогресса не возрастает, а снижается. Подтверждением этого являются описанные А.И. Шабаевым и З.М. Азизовым в [5] агротехнические приёмы, при которых можно «на чернозёмных почвах …не снижая урожайности озимых и яровых культур, в целях ресурсосбережения применять мелкую вспашку, рыхление с предварительным лущением стерни или гребнекулисную безотвальную обработку, во втором звене - разноглубинную вспашку» [5, с. 30]. Понятно, что речь идёт только о не снижении урожайности, хотя, на самом деле, всё не так однозначно. Из приведённой в статье таблицы видно, что только в варианте 3 с разной глубиной обработки почвы под разные культуры получена более высокая урожайность, хотя и не существенно (1,64 т/га против 1,62 т/га - в пределах статистической погрешности) т.е. можно утверждать, что только при такой обработке почв можно «не снижать урожайность», а в трёх остальных вариантах она снижается. Причём в четвёртом варианте так, что затраты труда и стоимость топлива в расчёте на 1 тонну зерна не снижаются, а возрастают, т.е. удельно ресурсы не сберегаются, а напротив используются не эффективно.

Некоторое преобразование приведённой информации, в том числе с допущением для получения более рельефных результатов принятия наихудшего (четвёртого) варианта в качестве базового, (таблица 1) позволило получить коэффициенты (отношения к базовым), с помощью которых результаты исследования [5] можно подключить к более полной оценке экономической эффективности разработанной авторами модели.

Таблица 1

Исходные данные для оценки эффективности различных вариантов основной обработки почвы по результатам исследований НИИСХ Юго-Востока при возделывании зерновых культур

Для этого отношения значений показателей четырёх вариантов к значениям показателей базового варианта, принимаются за искомые коэффициенты инновационных продуктов и вводятся в модель, в которой выполняются все расчёты до получения конечного результата.

Следующая группа инноваций связана с применяемой техникой. Здесь расчёты могут выполняться как по отдельным технологическим операциям, так и в среднем по всему комплексу работ в условных единицах, как по каждой культуре, так и в целом по всем культурам. При этом, как правило, снижаются затраты на оплату труда, и зачастую - стоимость нефтепродуктов, но возрастают амортизация и затраты на ремонт. Причём возрастать они должны так, чтобы их прирост перекрывался экономией на оплате труда и нефтепродуктах (формула 8):

научный технический экономический агропромышленный

(8)

Если применение новой техники может привести к росту урожайности, то формула несколько усложнится, а эффект повысится на величину стоимости дополнительной продукции, уменьшенной на размер затрат на её уборку.

Для оценки эффективности и отбора инновационных продуктов используется информация из «Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы». Через оценочный модуль пропускаются сведения о предусмотренных в ней мероприятиях и данные приложений. Более предметно и тщательно такую процедуру проходят «мероприятия» соответствующих региональных программ, в том числе научно-технического развития (НТР), с целью определения влияния на рост и эффективность производства за счёт применения: семян новых отечественных сортов, племенной продукции (материала), высококачественных кормов, кормовых добавок для животных, лекарственных средств для ветеринарного применения, пестицидов и агрохимикатов биологического происхождения и др.

Важнейшим преимуществом модели является то, что отдельные новации или (и) их совокупности проверяются на эффективность путем наложения на работающий механизм всего хозяйственного комплекса сельскохозяйственных организаций.

При этом нужно исходить из того, что в крупном плане целью модели является перевод современного производства на более высокую научно-техническую ступень его развития (НТР) с помощью применения (внедрения) определенного набора инновационных продуктов. Поэтому в процессе прогнозирования нужно решать две задачи - прямую и обратную. В прямую задачу нужно заложить определенный уровень или стадию (ступень) развития на кривой жизненного цикла агропроизводственной системы [7] в виде критериев (индикаторов), которых нужно достичь, и определить, сколько и каких инновационных продуктов, в каких отраслях (подотраслях) нужно внедрить, а также, сколько и каких ресурсов для этого необходимо привлечь, применив те или иные инструменты. В обратной задаче нужно исходить из того, что товаропроизводители имеют (накопили) определенные объёмы ресурсов для внедрения определенного набора инновационных продуктов, и требуется определить: на какой уровень развития может переместиться производство, применив эти ресурсы и продукты.

Для решения обеих задач требуется выбрать необходимые инструменты и применить метод многомерной оптимизации [6] использования ресурсов и применения инновационных продуктов, исходя из следующих основных положений:

1. Исходные показатели состояния НТР аграрного производства:

- инновационная активность в сельском хозяйстве;

- доля инновационных товаров (работ, услуг) в объёме отгруженных товаров (работ, услуг);

- уровень рентабельности сельскохозяйственного производства;

- доля собственных средств в инвестициях;

2. Цель: оптимальное использование инновационных продуктов, собственных инвестиций и средств федерального бюджета;

3. Целевая функция: - максимум рентабельности производства или окупаемости затрат (формула 9):

, (9)

где: N - множество сельскохозяйственных культур, видов животных и производимой продукции;

P - муниципальные районы в регионе;

M - сельскохозяйственные организации в районе;

W_cк и Z_cк - скорректированные в процессе решения задачи, соответственно, выручка от реализации продукции и затраты на её производство, тыс. руб.

4. Условия оптимизации:

Необходимые (формулы 10 и 11):

(10)

а также:

(11)

где: Z_оп - затраты на оплату труда, тыс. руб.;

Z_м - материальные затраты, тыс. руб.;

m - валовая прибыль, тыс.руб.;

«ск» и «б» - соответственно символы скорректированных прогнозных и базовых значений показателей;

достаточное по соответствию «золотому правилу» (формула 12):

(12)

где, коэффициенты роста:

Косн об срt ? стоимости основных и оборотных средств;

K_Qt ? объемов производства или стоимости продукции;

K_wt ? выручки от реализации продукции;

К_прt ? валовой прибыли,

К_{осн.об.срt(t+1)} ? стоимости основных и оборотных средств в следующем за прогнозным годом;

t ? конечный год прогнозного периода.

В отличие от общеизвестных методов решения оптимизационных задач в данном исследовании за основу исходной матрицы принимается непосредственно таблица формы №9-АПК, дополненная расчётами по переводу различных видов продукции в сопоставимый вид (в условные единицы). Кроме того, в расчёты включаются структурные коэффициенты по всем культурам и видам продукции, а также учитываются результаты (коэффициенты) корреляционного анализа влияния факторов на результаты производства. Под факторами в данном случае понимаются элементы (статьи) расходов, используемых при возделывании той или иной сельскохозяйственной культуры. На их основе формируются коэффициенты эффективности факторов по формуле (13):

(13)

где: К_{эф ijt} - коэффициент эффективности (i-того) фактора при выращивании j-той культуры в t -том году;

К_{стр ijt} - структурный коэффициент, равный доле i-того фактора (элемента затрат) в их общей сумме, определяемой по формуле (14):

(14)

где: Z_ijt - величина затрат i-того элемента (фактора), использованная при возделывании j-той сельскохозяйственной культуры в t-том году, тыс. руб;

Z_jt - сумма всех элементов затрат, использованных при возделывании j-той сельскохозяйственной культуры в t-том году, тыс. руб.;

К_значijt - коэффициент значимости фактора, равный коэффициенту корреляции (r_ij) между i-тым фактором производства (Z_ijt) при возделывании j-той сельскохозяйственной культуры в t-том году (тыс. руб.) и валовым сбором (Q_jt) продукции j- той культуры в t-том году, ц (15):

 (15)

где: n - число районов региона, возделывающих j-тую сельскохозяйственную культуру в t-том году;

К_воспijt и К_{восп ijt} - коэффициенты воспроизводства в t-том году значений затрат, соответственно,

j -той культуры в целом и только i-того фактора этой же культуры.

Целевой функцией первой итерации может быть признан максимум уровня рентабельности от реализации продукции растениеводства или количества условной продукции с ограничением по уровню себестоимости её единицы.

Поскольку оптимизация проводится до распределения полученной продукции и корректировки объёмов её реализации, необходимые данные для расчёта прибыли можно взять из таблицы отчётного года. Но эта процедура может и не проводиться или проводиться после корректировки распределения продукции растениеводства (форма №16-АПК “Баланс продукции”). В этом случае после получения результатов оптимизации необходимо повторно выполнить корректировку “Баланса продукции” и «реализации продукции растениеводства». Хотя можно всю дополнительную продукцию, если таковая будет, полностью отнести на увеличение количества реализованной продукции.

Распределение предполагаемых объемов продукции растениеводства проводится непосредственно в форме №16-АПК “Баланс продукции”. Далее скорректированные объёмы выделяемых для животноводства кормов переходят в форму 13-АПК (животноводство) для её корректировки с дальнейшим сводом затрат растениеводства и животноводства в форме №8 АПК, и расчёта финансовых результатов в форме №2 по ОКУД, а затем корректировки стоимости основных средств и запасов (форма №5) и наконец, расчёта размеров и структуры инвестиций в основной капитал. Это позволит получить конечную формулу оценки рациональности научно-технического развития:

Полученный результат прогноза может иметь сценарные варианты, связанные со степенью освоения (внедрения) отобранных для прогнозирования новаций, например: в худшем варианте отобранные новации внедряются на минимально возможном уровне; во втором - в соответствии с целевыми показателями программ; в третьем - в максимально возможном объеме.

Важным итогом проведённого исследования является формирование представления о научно-техническом развитии сельского хозяйства как о совокупности процессов: создания результатов исследований и разработок в аграрной и других отраслях науки; их продвижение и внедрение в производство; освоение и эффективное использование товаропроизводителями, обеспечивающее переход производственных систем на очередную стадию (ступень) экономического роста по восходящей ветви жизненного цикла.

Предлагаемая модель прогноза научно-технического развития сельского хозяйства региона позволяет аккумулировать объемные параметры и целевые индикаторы из имеющихся программ развития сельского хозяйства и других отраслей АПК, выделяемые для их достижения средства бюджетов всех уровней и собственные ресурсы сельскохозяйственных организаций. Оптимизация их использования и выбор наиболее эффективных инновационных продуктов обеспечивают получение максимально возможного экономического результата, необходимого для перехода сельского хозяйства региона на новую стадию (ступень) своего развития.

Список литературы

1. Нуреев Р.М. Экономика развития: модели становления рыночной экономики (учебник. 2-е изд., перераб. и доп.). - М.: Норма, 2008. - 640 с.

2. Пачоли Л., Соколов Я. Трактат о счетах и записях, с примечаниями и дополнениями. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

3. Костюченко Т.Н., Сидорова Д.В. Особенности воспроизводственного процесса в сельском хозяйстве: монография. - Ставрополь: АГРУС Ставропольского гос. аграрного ун-та, 2013. - 156 с.

4. Полулях Ю.Г., Ададимова Л.Ю. Модель обеспечения воспроизводства как база научно-технического развития АПК // Научное обозрение: теория и практика. 2018. - №1. - С. 60-68.

5. Шибаев А.И., Азизов З.М. Ресурсосберегающие приёмы и системы основной обработки почвы в агроценозах Поволжья // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук . 2005. - №3. - С. 28-30.

6. Тимирова А.Н. Свойства модели Марковица при задании параметров средствами теории нечетких множеств

7. Ададимова Л.Ю., Котельников В.И., Ойдуп Т.М., Полулях Ю.Г. Моделирование устойчивого развития сельских территорий с учётом изменения климата в геоинформационных системах // ИнтерКарто/ИнтерГИС - 23. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий в условиях глобальных изменений климата: материалы Международной конференции. Т.1. (Южно-Сахалинск, 26-28 июня 2017 г.). - М.: Издательство МГУ, 2017. - С. 172-183.

Размещено на allbest.ru