CC BY
47
УДК / UDC 633.1:631.559.2:[504.064.2+338.432]](470.319)
ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ПОВЫШЕНИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ
NATURAL CLIMATIC AND ECONOMIC FACTORS OF INCREASING GRAIN CROPS PRODUCTIVITY IN THE OREL REGION
Сидоренко O.B., доктор экономических наук, доцент Sidorenko O.V., Doctor of Economic Sciences, Associate Professor
E-mail: sov1974@mail.ru Яковлева H.A., кандидат экономических наук, доцент Yakovleva N.A., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
E-mail: yako.1966 @ mail.ru ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет
имени Н.В. Парахина», Орел, Россия Federal State Budgetary Educational Establishment of Higher Education "Orel State Agrarian University named after N.V. Parakhin", Orel, Russia
Одним из целевых индикаторов, обозначенных в Долгосрочной стратегии развития зернового комплекса РФ до 2025 г., является увеличение объема производства зерновых культур, доведение его уровня до 130 млн. т в год и наращивание экспортного потенциала зерна и продукции его переработки. Заявленный Минсельхозом России тренд на повышение валовых сборов и товарности зерна создает предпосылки для поиска резервов увеличения урожайности зерновых культур и расширения площадей под их посевами, и, на этой основе, разработки научно-обоснованных положений и практических рекомендаций по повышению эффективности использования производственного, инфраструктурного и логистического потенциала отечественного зернопродуктового подкомплекса. В представленном материале акцентируется внимание к проблеме увеличения объемов производства зернобобовых и злаковых культур в регионах, где в расчете на душу населения производится свыше одной тонны зерна. С помощью общенаучных и экономико-статистических методов исследования проведен анализ производства зерна в Орловской области, определена степень и достоверность влияния природно-климатических и экономических факторов на прирост урожайности зерновых культур, установлена тенденция развития зернового производства, оценены показатели устойчивости и колеблемости уровней, рассчитан коэффициент корреляции рангов Спирмэна. Сделан вывод, что для различных видов зерновых культур и районов с неодинаковыми агроклиматическими условиями наряду с такими факторами как состояние и качество почв, метеорологические и климатические условия следует изучать влияние солнечной активности. Теоретическая и практическая значимость результатов исследования состоит в том, что они могут служить базой для дальнейшего развития методологии стохастического факторного анализа в контексте определения степени и достоверности влияния природно-климатических и экономических факторов на формирование урожайности зерновых культур.
Ключевые слова: Орловская область, урожайность, зерновые культуры, природно-климатические и экономические факторы, устойчивость производства.
One of the target indicators defined in the long-term strategy of the grain complex development in the Russian Federation till 2025 is an increase in grain crops output, raise its level up to 130 million tons a year and accumulation of grain export potential and its processing products. The trend stated by the Ministry of Agriculture of the Russian Federation to increase gross collection and marketability of grain creates prerequisites for searching reserves to increase grain crops productivity and expand the areas for these crops, and, on this basis, to develop scientifically based approach and practical recommendations how to increase the efficiency of the production, infrastructure and logistic potential usage of a domestic grain production subcomplex. In the presented material the attention is focused on the problem of increase in the production of grain legumes and grain varieties in the regions where the production of grain is over one ton of grain per capita. By means of general scientific, economical and statistical research methods the
analysis of grain production in the Orel region is carried out, the degree and reliability of the influence of climatic and economic factors on the grain crops gain productivity is defined, the tendency of grain production development is established, the stability and variability indicators of levels are estimated, the Spearman's rank correlation coefficient is calculated. According to the authors' conclusion it is necessary to study the influence of solar activity on different types of grain crops and areas with unequal agroclimatic conditions along with such factors as state and quality of soil, weather and climatic conditions. The theoretical and practical importance of the results is that they can form base for further development in the methodology of stochastic factorial analysis to define the degree and reliability of the influence of the climatic and economic factors on the formation of grain crops productivity.
Key words: Orel region, productivity, grain crops, natural climatic and economic factors, production stability.
Одним из целевых индикаторов, обозначенных в Долгосрочной стратегии развития зернового комплекса РФ до 2025 г., является увеличение объема производства зерновых культур, доведение его уровня до 130 млн. т в год и наращивание экспортного потенциала зерна и продукции его переработки. Заявленный Минсельхозом России тренд на повышение валовых сборов и товарности зерна создает предпосылки для поиска резервов увеличения урожайности зерновых культур и расширения площадей под их посевами.
Выращивание урожая и формирование урожайности - это сложный и длительный процесс, протекающий под влиянием природных и экономических факторов. Природные - состояние и качество почв, метеорологические и климатические условия произрастания культур. Экономические условия создаются хозяйствующими субъектами в процессе их производственной деятельности в рамках определенных территорий - предприятий, хозяйств, севооборотов, полей и т.д. Экономические условия в наиболее общем виде характеризуются уровнем развития производственных сил общества, что позволяет в какой-то степени компенсировать низкое качество почв и неблагоприятных метеорологических условий и достигать высокой урожайности [3, 14]. Существует мнение ученых, что по мере развития сельскохозяйственного производства, роль природных факторов уменьшается, а значение экономических - усиливается [7-9, 17].
В этом контексте проведение анализа производства зерна, исследование природно-климатических и экономических факторов роста урожайности зерновых культур, установление тенденций развития зернового хозяйства, оценка показателей устойчивости уровней в регионах РФ, и, на этой основе, разработка научно-обоснованных положений и практических рекомендаций по повышению эффективности использования производственного, инфраструктурного и логистического потенциала зернопродуктового подкомплекса, являются весьма актуальными вопросами в научных исследованиях.
Основной прирост зерновых в РФ происходит за счет субъектов, где в расчете на душу населения производится свыше одной тонны зерна. «...Именно эти регионы страны, располагающие сравнительно большим потенциалом для удовлетворения собственных потребностей в зерне, могут дать ощутимую и быструю отдачу от инвестиций за счет наращивания товарных ресурсов зерна, осуществления импортозамещения животноводческой продукции в рациональных размерах, поскольку здесь преимущественно сосредоточены относительно крупные зернопроизводящие хозяйства, которые являются своего рода «локомотивами» эффективного развития зерновой отрасли» [1]. По Центральному федеральному округу это - Орловская, Курская, Тамбовская, Липецкая, Белгородская и Воронежская области (рис. 1).
Рисунок 1 - Ранжированный ряд распределения регионов ЦФО РФ по уровню производства зерна в расчете на душу населения (2016 г.), кг
В Орловской области за период 1995-2016 гг. урожайность всех видов зерновых и зернобобовых культур имеет тенденцию к увеличению (табл. 1). Так, среднегодовое увеличение урожайности пшеницы озимой составило 0,82 ц/га, ржи - 0,51 ц/га, ячменя - 0,60 ц/га, овса - 0,32 ц/га, гречихи - 0,25 ц/га, зернобобовых - 0,47 ц/га.
Таблица 1 - Уравнение тренда, показатели устойчивости и колеблемости урожайности зерновых культур в Орловской области за 1995-2016 ^ гг._
Виды зерновых культур Уравнение тренда Показатели колеблемости Коэффициент устойчивости, % Коэффициент корреляции рангов Спирмэна
абсолютные, ц /га относительные, %
Зерновые и зернобобовые всего: у(?) = 24,40 + 0,82? 3,75 15,4 84,6 0,8182
пшеница озимая у(?) = 28,02 + 0,82? 4,95 17,7 82,3 0,7866
пшеница яровая у(?) = 22,91 + 0,67? 4,74 20,7 79,3 0,7194
рожь озимая у(?) = 20,77 + 0,51? 4,70 22,7 77,3 0,5923
ячмень яровой у(?) = 24,60 + 0,60? 4,71 19,2 80,8 0,6590
овес у(? )= 20,00 + 0,32 ? 3,21 16,1 83,9 0,6104
просо у(?) = 15,03 + 0,42? 3,92 26,1 73,9 0,6262
гречиха у(?) = 8,76 + 0,25? 2,10 24,0 76,0 0,6138
зернобобовые у(?) = 17,53 + 0,47? 3,61 20,6 79,4 0,6872
Примечание: составлено по данным Федеральной службы государственной статистики РФ.
Колеблемость урожайности зерновых за анализируемый период существенна по всем видам культур (превышает 10%). Наибольшая колеблемость наблюдается по просу (26,1%), ржи (22,7%) и гречихе (24,0%); наименьшая - по овсу (16,1%).
Коэффициенты устойчивости показывают, что ввиду ежегодной колеблемости в Орловской области в целом по зерновым обеспечивается 84,6% урожайности, рассчитанной по тренду, по озимой пшенице - 82,3%; по яровой пшенице - 79,3%; озимой ржи - 77,3%; яровому ячменю - 80,8%; овсу -83,9%; просу - 73,9%; гречихе - 76,0%; зернобобовым - 79,4%.
В Орловской области, при сохранении темпов развития зернового производства, валовой сбор пшеницы в 2018 г. может составить 1568 тыс. т, ячменя - 712 тыс. т, гречихи - 83 тыс. т, зернобобовых - 102 тыс. т и т.д.
Чтобы достичь обозначенных результатов увеличения объемов производства зерна, в первую очередь следует выявить факторы производства, имеющие решающее влияние на формирование урожайности зерновых и зернобобовых культур [2, 5].
Для определения количественного изменения зависимости урожайности зерновых культур от факторов, ее обеспечивающих, целесообразно проведение корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего выяснить силу и достоверность влияния природно-климатических и организационно-экономических факторов на изучаемый показатель.
Авторами ранее проводились исследования по выявлению факторов, влияющих на рост урожайности [4, 14-16]. В результате отбора в модель включались следующие факторы: размер посевной площади, га (Х1); удельный вес посевов зерновых в общей площади посевов, % (Х2); затраты на 1 га посевов зерновых культур, тыс. руб. (Х3); обеспеченность комбайнами в расчете на 1000 га посевов зерновых, шт. (Х4); обеспеченность трактористами-машинистами в расчете на 100 га пашни, чел. (Х5); удельный вес оплаты труда в совокупных производственных затратах, % (Х6); энергообеспеченность в расчете на 100 га пашни, л.с. (Х7). Анализ проводился по программе SPSS на ЭВМ.
Результаты многофакторного корреляционно-регрессионного анализа различны по периодам. В таблице 2 осуществлено ранжирование факторов по степени значимости за 2003 г., 2009 г., 2013 г., 2014 г., 2015 г., позволяющее провести сравнительный анализ показателей развития зерновой отрасли региона в динамике, и определить наиболее важные приоритеты в ее функционировании по отдельным периодам.
Таблица 2 - Ранжированное распределение факторов, влияющих на рост урожайности зерновых культур в сельскохозяйственных организациях Орловской области, по степени значимости_
Годы Показатели значимости Факторы модели
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
2003 г. Ранжированное место показателя (№ по степени значимости) 4 5 1 7 2 3 6
^-коэффициент 0,066 0,036 0,789 0,039 0,199 0,106 0,064
2009 г. Ранжированное место показателя (№ по степени значимости) 6 2 1 4 5 3 7
^-коэффициент 0,187 0,242 0,379 0,222 0,201 0,224 0,062
2013 г. Ранжированное место показателя (№ по степени значимости) 3 2 1 7 6 4 5
^-коэффициент 0,136 0,356 0,630 0,047 0,095 0,117 0,103
2014 г. Ранжированное место показателя (№ по степени значимости) 3 2 1 5 6 4 7
^-коэффициент 0,168 0,305 0,609 0,075 0,038 0,152 0,002
2015 г. Ранжированное место показателя (№ по степени значимости) 3 2 1 5 6 4 7
^-коэффициент 0,157 0,341 0,637 0,069 0,029 0,146 0,009
Примечание: рассчитано по данным годовой отчетности сельскохозяйственных организаций Орловской области.
По данным за 2015 г. коэффициент множественной корреляции для модели составил 0,711, что указывает на наличие связи между факторами модели и результатом. Коэффициент детерминации - 0,506, что объясняет 50,6% вариации урожайности зерновых культур в сельскохозяйственных предприятиях Орловской области.
Таким образом, проведенные исследования позволяют сделать вывод, что 49,4 % (за 2015 г.) - это влияние других, неучтенных в модели факторов, и, в том числе природно-климатических [3, 6, 7, 10, 11, 14].
Для различных культур и районов с неодинаковыми агроклиматическими условиями наряду с другими факторами (состояние и качество почв, метеорологические и климатические условия) на колеблемость урожайности изучается влияние солнечной активности. Научные исследования показали, что на физические, химические, биологические и др. процессы, происходящие на Земле, влияют не только огромная тепловая энергия Солнца, но и изменения солнечной активности, сопровождающие появлением пятен, усилением радиоизлучений, магнитных бурь и др.
Основная часть лучистой энергии, получаемая Землей от Солнца, стабильна. Однако, некоторые составляющие солнечного излучения, как волнового, так и корпускулярного (солнечный ветер), имеют сильную колеблемость с основным периодом от 7 до 17, в среднем - 11 лет. С таким же периодом изменяется частота появления и общая площадь солнечных пятен, поэтому издавна ведущиеся за ними наблюдения позволили астроному Ф. Вольфу установить циклическую закономерность. Названный в его честь индекс числа пятен W является удобным и общепринятым показателем силы циклической составляющей солнечного излучения [20].
Солнечный цикл не является постоянным и в отдельные периоды колеблется, поэтому следует рассматривать согласованность периодической составляющей временного ряда урожайности с периодичностью солнечных пятен. Исходя из этого, следует искать и измерять влияние солнечной активности не на отклонение урожайности от тренда в каждый отдельный год, а связь ее циклов с колебаниями среднегодовых уровней урожайности.
Влияние Солнца на биосферу изучалась многими исследователями в разные времена [12, 13, 18-20]. В начале восьмидесятых годов прошлого века этой проблемой активно занимались М.М. Юзбашев, А.И. Манелля, О.В. Попова, В.Н. Афанасьев и др. Разработанная ими методика изучения влияния солнечной активности на колеблемость урожайности базируется на следующих исходных положениях [20]:
1. Солнечная активность влияет не на процесс прогрессивного повышения урожайности (тенденцию), а только на ее колебания.
2. Влияние колебаний солнечной активности на развитие растений может быть и прямым воздействием излучений на само растение, и косвенным- через влияние ее на атмосферную циркуляцию и микробиологические процессы в почве.
3. Связь колебаний погоды с солнечной активностью неодинакова в разных районах Земли. В одних агроклиматических районах она носит прямой, в других - обратный характер, в третьих - надежно не установлена. Отсюда следует, что среди всех факторов, вызывающих колебания урожайности, влияние солнечной активности не является основным.
4. Колебания солнечной активности имеют среди всех прочих факторов наиболее правильную периодичность и достаточно длительный период (в среднем 11 лет).
Исходя из этих предпосылок, следует искать и измерять влияние солнечной активности не на отклонения урожайности от тренда в каждый отдельный год, а связь ее циклов с колебаниями среднегодовых уровней урожайности. Это положение является принципиальным при установлении влияния солнечной активности на колеблемость урожайности зерновых культур в условиях Орловской области.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Алтухов А.И. Нужно ли России производить тонну зерна на душу населения: за и против // Аграрная Россия. 2009. № 2. С. 4-11.
2. Алтухов А.И. Экономика зернового хозяйства России. М.: ООО «НИПКЦ ВОСХОД-А», 2010. 800 с.
3. Афанасьев В.Н. Статистическое обеспечение проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.
4. Гуляева Т.И., Сидоренко О.В. Развитие зернопродуктового подкомплекса в условиях реализации стратегии по импортозамещению сельскохозяйственной продукции и продовольствия // Аграрная Россия. 2016. № 1. С. 30-36.
5. Гордеев A.B., Бутковский В.А., Алтухов А.И. Российское зерно -стратегический товар XXI века. М.: ДеЛ и принт, 2007. 472 с.
6. Жученко A.A. Ресурсный потенциал производства зерна в России (теория и практика). М.: ООО «Издательство Агрорус», 2004. 1108 с.
7. Загайтов И.Б., Воробьева Л.С. Прогноз колебаний природных условий сельскохозяйственного производства и всемирная статистика урожаев. Воронеж: ВГАУ, 1998. 215 с.
8. Кузьменко О.В., Горячев Ю.О. Экономическая эффективность структуры посевных площадей // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2010. № 7. с. 40-42.
9. Милосердов В.В. Судьба российского крестьянства. Книга II. Редакционно-издательский центр, 2011. 372 с.
10. Манелля А.И. Статистические методы анализа развития сельскохозяйственного производства // Вопросы статистики. 1999. № 4. С.3-7.
11. Нечаев В.И., Рыбалкин А.П. Резервы увеличения производства зерна и повышение его эффективности: Региональный аспект. М.: АгриПресс, 2002. 284 с.
12. Обухов В.М. Урожайность и метеорологические факторы. М., 1949.
13. Пановский Г. А., Брайер Г. В. Статистические методы в метеорологии. Л., 1972 с.
14. Сидоренко О.В., Гуляева Т.И. Прогнозирование урожайности зерновых культур в Орловской области // Вестник Орел ГАУ. 2010. № 6. С. 64-68.
15. Сидоренко О.В., Ильина И.В. Факторы эффективного землепользования в зерновом подкомплексе Орловской области // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 34. С. 59-64.
16. Сидоренко О. В., Ильина И. В. Методические вопросы мониторинга устойчивого развития аграрного сектора региона // Аграрная Россия. 2014. № 4. С. 27-32.
17. Ушачев И.Г. Развитие зернового подкомплекса России с позиции продовольственной безопасности // АПК: экономика, управление. 2013. № 5. С. 8-12.
18. Четвериков Н.С. Статистические и стохастические исследования. М., 1963.
19. Юзбашев М.М., Кордович В.И. Расчет вероятностей рисков неурожая зерновых культур в Российской Федерации // Вопросы статистики. 2007. № 5. С. 59-61.
20. Юзбашев М.М., Попова О.В., Манелля А.И. Статистические методы изучения связи колебаний урожайности с циклами солнечной активности // Вестник с.-х. науки. 1982. № 8. С. 56-64.
21. Яковлева H.A. Экономические основы повышения устойчивости и прогнозирование производства зерна (на материалах Орловской области): дис. ... канд. экон. наук. Орел, 2006. 23 с.
