CC BY
57
Анализ и обоснование урожайности культур в предпринимательских структурах
аграрного сектора региона (Часть 1)
Дата: 29/12/2009 Номер: (20) УЭкС, 4/2009
Аннотация: В статье на основе обобщения литературных источников,
рассматривается методика планирования урожайности в предприятиях регионального АПК, с учётом экономических факторов и солнечной активности.
Ключевые слова: методика; планирование; урожайность; корреляционно-
регрессионный анализ; солнечная активность; эластичность, валовые сборы; период
Abstract: In clause on the basis of generalization of references, the technique of planning of productivity in the enterprises of regional agrarian and industrial complex, in view of economic forces and solar activity is considered.
Keywords: technique; planning; productivity; analysis; solar activity; elasticity, total gathering; period
Бабков Г еннадий Андреевич доктор экономических наук, профессор Южно-Российский государственный университет экономики
gbabkov@mail.ru
Н.Х.Баков
кандидат экономических наук, доцент
В.И.Хоружий кандидат экономических наук, доцент Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия
betal01@mail.ru
Выходные данные статьи: Бабков Г.А., Баков Н.Х., Хоружий В.И. Анализ и обоснование урожайности культур в предпринимательских структурах аграрного сектора региона (Часть 1) // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2009. - № 4 (20). - № рег. статьи 0079/1. - Режим доступа к журн.: http://uecs.mcnip.ru.
Один из основных плановых показателей в сельском хозяйстве является урожайность. От ее уровня зависит структура посевных площадей, валовой сбор продукции растениеводства и в значительной мере объем производимых продуктов животноводства. На ее основе производятся расчеты затрат и доходов и пр. Поэтому, ошибки, допускаемые при обосновании урожайности, сказываются на качестве планов в целом.
При практикуемом способе планирования урожайности, за основу берется ее достигнутый, среднемноголетний уровень и к нему последовательно плюсуются прибавки за счет ожидаемого изменения факторов: большего количества удобрений, новых сортов, лучших предшественников и т.д. Однако, эти прибавки, как правило, рассчитываются по опытным данным (в производственных условиях они иные).
Кроме того, в силу действия законов минимума и совокупного влияния факторов, при постановке любого опыта изменяется (как правило, улучшается по сравнению с практикой) не только исследуемый фактор, но и лучше другие - стабильные факторы. Так, например, в опыте по удобрениям меняется не только количество удобрений (по вариантам), но и сорта, агротехника, предшественники лучше (или выше по качеству), чем в производственных условиях. Аналогично, в опыте по сортам: и удобрения, и предшественники, и агротехника не сравнимы с практикой хозяйств. В результате при таком методе планирования получается наслоение прибавок и завышение плановой урожайности.
Многолетняя практика показывает, что именно завышение плановой урожайности является основным «хроническим» недостатком планирования сельскохозяйственного производства.
Наряду с урожайностью планируются другие показатели, имеющие то или иное обоснование. Одни из них (структура посевных площадей, поголовье скота, обеспеченность основными фондами, работниками и т.д.) более или менее стабильны, другие (затраты труда и средств и т.д.) могут быть рассчитаны по технологическим картам и научно-обоснованным нормативам.
При планировании урожайности ни тот, ни другой путь не подходит, так как эта величина находится под влиянием множества факторов самого различного порядка: природных, экономических и организационно-хозяйственных.
С помощью определенных методов действие большинства из этих факторов можно учесть. Так, о влиянии качества земель можно судить по данным экономической оценки земель. Сравнивая среднемноголетнюю урожайность (с учетом различий в качестве земель), можно определить уровень развития того или иного предприятия (влияние экономических и организационно-хозяйственных факторов).
Однако действие перечисленных факторов не постоянно, оно ежегодно меняется под влиянием метеорологических условий. Именно взаимодействие этих условий с другими факторами и определяет уровень урожайности данного года.
Предусмотреть погодные условия планируемых лет затруднено, поэтому плановая урожайность сельскохозяйственных культур имеет вероятностный прогностический характер, ее уровень, как правило, определяется для условий среднего - по климатическим характеристикам - года.
Проблема планирования издавна привлекает внимание исследователей. Значительный вклад в нее внесли русские статистики Г. Баскин, А. Вайнштейн, В. Обухов и др. [2, 3, 6].
В последние годы внимание к этой проблеме усилилось. Это связано с разработкой и внедрением в народное хозяйство методов математической статистики. Вероятностный характер урожайности создает благоприятные условия для использования этих методов в планово-экономических расчетах.
Вместе с тем, как это зачастую бывает в начальный период изучения проблемы, наблюдаются разногласия по вопросу о научных основах планирования урожайности. Одни исследователи предлагают для этих целей использовать корреляционнорегрессионный анализ связи урожайности с климатическими факторами, другие -анализ динамических рядов (некоторые при этом пытаются установить цикличность урожаев), третьи - многофакторную модель влияния важнейших технологических и экономических факторов на урожай, четвертые - традиционный путь поочередного учета факторов на основе опытных нормативов и т.д.
Все эти разнообразные предложения свидетельствуют не о правильности или неверности того или иного метода (как это, чаще бесплодно, иногда пытаются доказать некоторые авторы), а о сложности и многообразии проблемы. Дело в том, что в зависимости от сути плана - в пространстве или во времени (на ближайшие годы или отдаленную перспективу), иерархического уровня планирования (регион или предприятие), качества информации и наличия нормативной базы, подходы к планированию урожайности различны. При этом возможно и правомерно совместное использование ряда способов расчета, один из которых является главным, другие вспомогательными.
Нужды сельскохозяйственного производства требуют различных планов урожайности: во времени (краткосрочного за 2-3 месяца до уборки, на ближайшие 1-2 года и на отдаленную перспективу - 5 и более лет) и в пространстве (по зонам, регионам, предприятиям и внутри последних).
Поскольку любой план взаимосвязан во времени и в пространстве, то и краткосрочные, и на 1-2 года, и долгосрочные планы составляют для различных местностей с неодинаковыми объективными условиями производства. Имея данные экономической оценки земли, можно с достаточной обоснованностью планировать урожайность в пространстве. Однако, такое планирование является вторичным: первичное - определение проектной урожайности для того или иного промежутка времени.
Изучая проблему планирования урожаев, необходимо тщательно ознакомиться с имеющимся наследием, оставленным русскими статистиками. Одна из интересных работ в этом направлении проделана В. Обуховым [6]. Вначале на основе большого статистического материала с помощью методов математической статистики автор определил влияние важнейших климатических факторов на урожай. После этого он находил зависимость между этими факторами и урожайностью в виде многофакторного регрессионного уравнения.
Последовательное введение в уравнение все новых и новых факторов позволило учесть погодные условия различных лет настолько полно, что исчисленные по уравнению теоретические величины урожайности почти не отличались от фактических.
Другой известный русский статистик Г. Баскин [2] при определении возможных урожаев шел другим путем. Он указывал, что «наша задача состояла не в том, чтобы подметить закономерность действия тех или иных факторов на урожай, а в том, чтобы проследить характер хронологических колебаний урожаев, ибо в этих колебаниях, как в фокусе, концентрируется влияние всей суммы многообразных и сложных явлений, действующих то в одном, то в противоположном направлении, то усиливая, то взаимно ослабевая друг друга. Разобраться во всей этой пестроте при современном
состоянии наших знаний совершенно невозможно». Исходя из этого, метод определения возможных урожаев был сведен им к анализу средних фактических величин за длительный период.
По результатам анализа найдена закономерность в чередовании падений и подъемов урожаев по 4-летиям. Средние же урожайности по двум смежным 4-летиям (за 8 лет) давали совпадающие между собой или чрезвычайно близкие величины. Опираясь на подмеченную закономерность изменения урожаев под влиянием погодных условий различных лет, Г. Баскин получил возможность планирования урожайности на ближайшие годы.
Исследуя возможности планирования урожайности, мы, во-первых, анализировали связи различных природных (а в последствии и комплекса природно-экономических) факторов с урожайностью, и во-вторых, пытались выявить хронологию урожаев в зависимости от погодных условий.
Исследования показали, что различные планы урожайности требуют различного методического подхода. В частности, планирование урожайности за 2-3 месяца до уборки (оно необходимо для расчета потребности в уборочной технике, транспорте, складских помещениях, заблаговременной - если это потребуется - переброски техники из одной зоны в другую и т.д.) должно базироваться на расчетах и использовании многофакторного корреляционно-регрессионного анализа связи «урожайность - погодные факторы».
В разных зонах страны климатические факторы, лимитирующие урожайность, различны. В условиях засушливости климата большей части территории Северного Кавказа решающее влияние на урожай оказывает уровень и характер осадков, выпадающих по периодам года. Летние осадки зачастую носят ливневый характер, они не способны промочить почву и не оказывают существенного влияния на урожай озимых и яровых зерновых культур. Основная масса осадков выпадает в холодную часть года, среди них большое влияние на урожай оказывают осенние осадки. Наиболее отзывчива к осенним осадкам озимая пшеница.
Это свидетельствует о возможности и необходимости большего насыщения посевов зерновых озимых хлебами. Однако, этот вывод правомерен для условий средних лет и для лет с осадками выше среднего уровня. А как быть в те годы, когда количество осенних осадков ниже среднемноголетнего уровня? В годы с малым количеством осенних осадков урожайность яровых культур приближается к урожайности озимых. Это сближение свидетельствует о наличии пересечения или точки несущественного различия урожайности, что дает возможность решить вопрос о нижней границе осенних осадков, вне которой сеять озимые нецелесообразно. Для этого необходимо определять зависимость между климатическими условиями и урожайностью различных зерновых культур, пользуясь методами многофакторного корреляционнорегрессионного анализа.
Моделирование связи урожайности с метеорологическими факторами служит основой для краткосрочного плана - прогноза урожайности. Такая связь создает возможность для прогнозов урожайности. В Ростовской области интересные расчеты в этой области проведены О. Успенским на примере совхоза «Гигант» Сальского района [8]. В качестве факториальных показателей брались температуры и осадки, оказывающие в одни фазы вегетации положительное влияние на урожай, в другие - отрицательное, в качестве результативного - урожайность зерновых.
Расчеты подтвердили, что в Ростовской области растущее влияние на урожай оказывают осадки осенне-зимнего периода. Но этой связи недостаточно для надежных
прогнозов урожайности. Наибольшей тесноты связи ^=0,923) удалось добиться, включая в уравнение множественной регрессии сумму осадков, действующих положительно, сумму осадков, действующих отрицательно, сумму температур, действующих положительно и сумму температур, действующих отрицательно.
Пользуясь исчисленными уравнениями регрессии, можно с высокой точностью (предельная ошибка, для разных периодов колеблется от 1,8 до 4,5 ц. с 1 га) рассчитать теоретическую урожайность. Такие отклонения от фактической дают основания для надежных прогнозов урожайности за 2-4 месяца до уборки.
Интересные исследования по краткосрочному прогнозу урожайности проводились проф. А. Вайнштейном [3]. Выступая в 1967 году перед сотрудниками ЦЭМИ АН СССР, занимающимися этой проблемой, он обращал внимание их на необходимость тщательного логического и качественного анализа, позволяющего без больших затрат труда получить уравнение с достаточной степенью надежности. Погоня за множеством факторов (некоторые исследователи вводили в уравнение 20 и более факторов) ни к чему, кроме потери рабочего времени, не приводит.
В этой связи он обратил внимание на свою работу, проведенную в 30-х годах по данным за 15 лет одного из совхозов Карагандинской области Казахской ССР. В распоряжении автора имелись следующие данные: урожайность овса, количество осадков и сумм температур за календарные годы и за вегетационный период каждого года, месячные осадки с апреля по сентябрь.
Определение парных коэффициентов корреляции связи урожайности овса с осадками за календарный год (0,794), за вегетационный год (0,823), соответствующими суммами среднесуточных температур (0,452 и 0,606): множественной линейной связи с осадками и температурами за вегетационный период (0,827): параболической связи (0,853) - все это не позволило получить уравнение с достаточной степенью надежности. Необходим был качественно иной подход, и, исходя из знания сути изучаемого явления, А. Вайнштейн ввел в уравнение комплексный показатель: отношения суммы осадков за май-июль к соответствующим суммам температур (гидротермический коэффициент).
Коэффициент множественной корреляции полученной модели равен 0,953, а сама модель имеет вид: У= -4,35+0,146X1+0,0167X2, где У - урожайность овса, ц. с 1 га; Х1 - гидротермический коэффициент; Х2 - осадки октября предшествующего года, мм. Сопоставление расчетных и фактических урожаев показало на высокую надежность модели. Исходя из проделанных исследований, автор сделал вывод о том, что «при тщательном, вдумчивом подходе к факторам можно ограничиться при построении корреляционной модели минимальным числом показателей, включенных в модель, и получить вполне удовлетворительные для прогноза результаты».
Таким образом, модели связи урожайности с метеорологическими условиями могут быть использованы для прогноза урожаев за несколько месяцев до уборки.
Использовать такую модель на 1-2 и более лет вперед нельзя по ряду причин. Во-первых, число метеорологических факторов, определяющих величину урожая, слишком велико. Во-вторых, действие многих метеорологических факторов недостаточно изучено. В-третьих (это главное), предусмотреть погодные условия планируемых лет пока не представляется возможным.
Все это приводит к тому, что применять выявленную закономерность изменения
урожайности под влиянием климатических факторов для планирования урожайности на год-два и более, практически нельзя. Для этого рекомендуется использование модифицированного метода «скользящей средней» и корреляционно-регрессионного анализа, сущность которых показана далее.
Для расчета выбираются многолетние данные урожайности зерновых и ряда других культур. Показатели урожайности группируются в различных комбинациях (определяются средние «скользящие» урожаи за разное количество лет). Цель этих группировок состоит в том, чтобы определить период сравнения, за который метеорологические условия отдельных лет, осредняясь, становятся устойчивыми климатическими показателями, характеризующими климат данной местности.
Эта необходимость вызвана тем, что средние урожаи, взятые за различные периоды, не совпадают друг с другом. Разница в средних урожаях (взятых за разное количество лет) в динамике за 17 лет по Кабардино-Балкарской Республике составляет 2 раза. Как видно, разница ощутима, чтобы с ней можно было не считаться.
Существует точка зрения, что лучше всего для обоснования плановой урожайности брать ее уровень, исчисленный за максимально возможное количество лет. Однако, при этом не учитывается, что эта урожайность характеризует ее средний уровень, достигнутый несколько лет назад. Так, средняя 11-летняя урожайность характеризует уровень 5-летней давности и т.д. То есть, чем больше период, тем больше урожайность отличается от современного уровня. Поэтому, максимально возможное количество лет не следует брать за основу расчетов.
Значительно разнятся между собой средние урожайности, взятые не только за короткий и данный периоды, но и соседние. Например, в среднем за 4 последних года получено 23,8 ц. с 1 га, а за 3 года - 26,6 ц. с 1 га. Следовательно, если в основу плановой урожайности положить 4-летний уровень, то плановая урожайность (по сравнению с вариантом планирования ее по 3-летнему периоду) будет занижена на 2,8 ц. с 1 га. И, наоборот, при планировании по 3-летнему уровню плановая урожайность (в сравнении с планированием по 4-летнему периоду) будет завышена на 2,8 ц. с 1 га.
Ни завышение, ни занижение плановой урожайности нецелесообразно. В первом случае будет наблюдаться невыполнение плана, ведущее к нарушению материальной заинтересованности, снижению инициативы тружеников села, ухудшению производственных показателей. Во втором случае план будет выполняться легко, но это, во-первых, уменьшит денежно-материальные ресурсы, поступающие со стороны,
а, во-вторых, будет расхолаживать тружеников сельского хозяйства в стремлении улучшать производственные показатели.
Обосновать период сравнения урожайности можно путем статистического анализа многолетнего ряда урожайности. Выбираемый период урожайности должен быть, с одной стороны, по возможности коротким, а, с другой стороны, отражать устойчивость урожаев. Кроме того, необходимо, чтобы в нем отражался характер движения урожайности за последние годы.
Все это возможно учесть, пользуясь известным в статистике методом «скользящей средней». Суть его заключается в определении величин урожайности за различное количество лет (2, 3, ...т), причем каждый раз отбрасывается первый год и добавляется последующий.
Расчёты показывают, что исчисление скользящей средней помогает устранить влияние метеорологических условий отдельных лет на урожайность. При этом элиминирование колебаний урожайности происходит не за отдельные периоды (как
при исчислении средней урожайности), а за каждый год, что позволяет судить о характере движения урожайности во времени.
Сравнивая скользящие средние урожайности, исчисленные за разное число лет (2, 3, .11), можно установить период сравнения, который наиболее полно характеризует природные условия той или иной местности. Таким периодом может быть 4, и 5-летний. За другое количество лет (2, 3, 6-11) колебания урожаев по годам и отклонение их от общей тенденции повышения более значительны. Эта закономерность отчетливо видна при графическом изображении показателей скользящей урожайности, поэтому при выборе периода сравнения необходим графический метод анализа.
Однако, по данным таблицы или графика выбор оптимального периода сравнения производится визуально, без достаточного количественного обоснования. Для суждения о достоверности выбранного периода сравнения необходим количественный метод доказательств.
Суть его заключается в следующем. Имеется фактическая урожайность той или иной культуры за 1, 2, ...п лет (в нашем примере п=17), и скользящие средние урожая, рассчитанные за предшествующие 2, 3, ...м лет (у нас м=11). Необходимо установить, при каком количестве лет (2, 3,...м) отклонения фактических урожаев от скользящих будут минимальными. Минимальная сумма величин отклонений и покажет искомый период сравнения.
Следует отметить две особенности осуществляемых расчётов. Во-первых, в них количественно улавливается характер колебаний скользящих урожаев за разные периоды; во-вторых, автоматически учитывается взаимосвязь фактических и скользящих урожаев во времени, а также степень отставания скользящих средних от фактических.
Иными словами, при переходе от меньших периодов (2-3-летних) к большим (9-10летним), с одной стороны, сумма отклонений уменьшается за счет выравнивания урожайности (при увеличении числа лет в периоде); с другой стороны, величина отклонений увеличивается за счет отставания во времени скользящей урожайности от фактической.
Искомый оптимальный период уравнения как раз и лежит на пересечении этих двух тенденций. В данном случае он равен 4 годам (сумма отклонений составила 4,1 ц./га против 4,3-6,9 ц./га по другим периодам). О правильности 4-летнего периода сравнения свидетельствует, в частности, то, что величины урожайности смежных 4-летий, рассчитанных по методу «скользящей средней», совпадают или близки между собой.
Как правило, в практике при планировании урожайности за основу принимается достигнутый уровень (в среднем за несколько лет) с определённым увеличением для конкретных предприятий. Однако, обоснование темпов увеличения урожайности отсутствует.
Нам представляется возможным использовать для этих целей методы математической статистики. Обосновать степень повышения урожайности можно путем установления связи между годами и урожайностью при помощи регрессионного анализа.
Зная среднегодовые приросты урожаев, можно более обоснованно подходить к планированию урожайности на 1-2 года (для средних климатических условий).
В некоторых случаях зависимость результатов производства от фактора времени лучше описывается не линейной, а криволинейной функцией. Поэтому, при обосновании плановой урожайности особое значение имеет логический и качественный анализ, позволяющий определить характер и форму того или иного экономического явления с экстраполяцией его на перспективу.
В КБР климатические условия отдельных лет лучшим образом усредняются за 4 года. Сравнение фактических и расчетных урожаев зерновых культур по 4-летним периодам показало, что расхождения здесь небольшие, предельные ошибки прогноза при 95-процентном уровне существенности составляют 1,8 ц./га. Следовательно, пользуясь 4-летним периодом усреднения и рассчитанными уравнениями регрессии, можно с достаточно высокой точностью прогнозировать урожайность на один-два года вперед при условии средних погодных условий и стабильности других факторов.
Вместе с тем, интересно выявить, имеется ли возможность прогноза урожаев отдельных лет, попытавшись выявить хронологию урожаев.
Попытки планировать урожаи, исходя из предполагаемой цикличности периодов, делаются издавна. Помимо Г. Баскина [2], их предпринимали А. Вайнштейн [3], А. Манелля и другие [1, 4, 7]. Обобщение этих исследований, подкрепленное данными расчетами, свидетельствует о недостаточной обоснованности такого прогноза и необходимости дальнейших исследований.
Более обоснованным и приемлемым в хозяйственных расчетах является способ прогнозирования урожайности для средних метеорологических условий с учетом влияния фактора времени. Такое планирование правомерно в том случае, когда не ожидается значительного изменения других факторов производства, т.е. практически на 1-2 года. Для планирования на длительную перспективу этот метод неприемлем. В этом случае необходимо учитывать виляние различных факторов на урожайность сельскохозяйственных культур и предвидеть пути и особенности изменения факторов в перспективе.
Методические подходы к обоснованию перспективной урожайности на разных иерархических уровнях различны. Этим планирование на длительную перспективу отличается от краткосрочных планов - прогнозов на 1-2 года вперед. Если в тех случаях, независимо от масштаба, используются единые методические принципы и приемы (в первом случае определяется связь урожаев с климатическими факторами, во втором анализируется длительный динамический ряд урожаев), то при перспективном планировании такое однообразие, по нашему мнению, не приемлемо.
Дело в том, что планирование по регионам, внутри последних по районам легче, чем планирование по отдельным предприятиям. В первом случае, в силу действия закона больших чисел, нивелируется влияние ряда факторов (предшественников, сортов и др.), которые определяются господствующей системой земледелия и в среднем - по группам предприятий - примерно одинаковы. Во втором случае могут наблюдаться резкие различия по этим факторам и не учитывать их при планировании по отдельным предприятиям нельзя. А здесь-то и следует учитывать, что сбор такой информации и ее количественный ввод в уравнение регрессии затруднен.
При планировании же по республикам, краям, областям, муниципальным районам уже в настоящее время могут использоваться многофакторные корреляционнорегрессионные модели связи урожайности сельскохо-зяйственных культур с
важнейшими природно-экономическими факторами.
По Ростовской области проведенный многофакторный регрессионный анализ характеризует влияние различных факторов (качества земель, удобрений, орошения и основных фондов растениеводства) на урожайность сельскохозяйственных культур [1, с.125-129]. Величины коэффициентов регрессии свидетельствуют о том, что на I центнер действующего вещества удобрений прибавка урожайности, например, зерновых, составляет 0,14ц. с одного га; орошение (при 100% орошаемой площади) повышает урожайность зерновых на 12 ц с одного га; 100 рублей основных фондов растениеводства (в расчете на 1 га пашни) обеспечивает прибавку 8 ц. с одного га.
Величины множественных коэффициентов корреляции и ^критериев (колеблющихся в пределах 0,79-0,93 и 11,3-37,2) свидетельствуют о существенности рассчитанных моделей и возможности использования их в практике анализа и планирования.
Экономический анализ параметров корреляционно-регрессионных моделей способствует выявлению более рационального использования дополнительных ресурсов. Расчёты показывают, что удобрения дают большую (в относительном выражении) прибавку урожаев по кукурузе и озимой пшенице, наименьшую - по овсу; орошение позволяет резко увеличить урожайность кормовых культур, а среди зерновых - кукурузы и озимой пшеницы; вложения в основные фонды дают больший относительный прирост урожаев по кормовым культурам.
Следовательно, регрессионный анализ позволяет выявить факторы, лимитирующие, на данном этапе развития производительных сил, урожайность, наметить пути повышения продуктивности земель. Это можно осуществить, сравнивая по различным культурам стоимость дополнительного урожая с затратами на совершенствование того или иного фактора.
В итоге, эффективность орошения, химизации и механизации по различным культурам различна. Если по зерновым более эффективны дополнительные затраты на химизацию и орошение, то по кормовым высока эффективность вложений в основные фонды растениеводства (механизацию). Это вполне объяснимо. Если уровень урожайности зерновых культур сдерживается недостатком влаги и низким уровнем удобрений, то кормовых культур - прежде всего несовершенством технологии производства, отсутствия комплексной механизации возделывания и в особенности уборки, вследствие чего предприятия недополучают значительное количество кормов.
Для всемерного повышения урожаев необходимо совершенствование всего комплекса производственных факторов, однако на каждом отдельном этапе следует выявлять и совершенствовать в первую очередь основные факторы, находящиеся в минимуме.
Зная эффективность различных природно-экономических факторов и их предполагаемые изменения на перспективу можно планировать урожайность (посредством подстановки величин факторов в уравнения регрессии).
В соответствии с предложенной методикой, на первом этапе осуществляется обоснование урожайности сельскохозяйственных культур, которая зависит как от объективных, так и субъективных факторов. В системе объективных факторов, влияющих на продуктивность сельскохозяйственных земель, прежде всего, выделяются природные: плодородие почвы, климатические условия, солнечная активность.
В таблице 1 приведены исходные данные, характеризующие в динамике по КБР за 1950.2001 гг. солнечную активность, в числах Вольфа [5], и валовые сборы основных сельскохозяйственных культур: зерновых, подсолнечника, картофеля, овощей. Сравнительный анализ этих динамических рядов по известным одиннадцатилетним циклам показывает наличие определённой зависимости урожаев культур от данного природного фактора.
Так, в цикле 1950.1960 гг. видно, что в последние пять лет на фоне более высокой солнечной активности, с числами Вольфа свыше 100, наблюдаются большие валовые сборы зерна. В следующем цикле 1961.1971 гг. при больших значениях чисел Вольфа в 1967.1970 гг. получены, соответственно, большие урожаи.
В третьем цикле 1972-1982 гг. более высокая солнечная активность наблюдается каждый из последних пяти лет, когда и получены высокие или хорошие валовые сборы зерновых. Вместе с тем, начиная с этого цикла, однозначная зависимость исчезает, ибо в ряде лет с низкими числами Вольфа, например, в 1976 и 1973 годах получены высокие урожаи. Причина такой ситуации видимо в том, что по мере улучшения агротехники и технологии влияние природных условий сказывается в меньшей степени, в ряде случаев превалирующими являются организационноэкономические факторы.
В четвёртом цикле 1983.1993 гг. более «солнечные» годы вновь сосредоточены в конце периода, когда получены хорошие или самые высокие валовые сборы зерна. Вместе с тем, как и в предыдущем цикле, ряд хороших урожаев получен в годы с низкой солнечной активностью.
В 1994.2001гг. последнего 11-летнего цикла большая солнечная активность наблюдается три последние года. При этом, в первом из них получен средний урожай зерновых, во втором - хороший для условий постперестроечного периода, а в третьем - рекордный валовой сбор зерна. Однако, в ряде лет этого цикла, с низкой солнечной активностью, получены хорошие урожаи.
По результатам исследования имеющейся информации, динамический и сравнительный анализ позволяют сделать четыре общих вывода.
Таблица 1 - Солнечная активность и валовые сборы сельскохозяйственных культур в КБР
Годы Солнечная активность Валовые сборы, тыс. тонн
Зерновые П одсолнечник Картофель Овощи
1950 84 133 13 19 8
1951 69 166 25 22 11
1952 31 181 22 19 20
1953 14 144 21 24 16
1954 4 118 18 18 14
1955 38 147 21 22 20
1956 142 234 26 28 23
1957 190 240 32 33 22
1958 185 410 51 34 35
1959 159 238 35 38 35
1960 112 315 36 51 32
1961 54 327 40 50 29
1962 38 332 35 39 28
1963 28 395 38 32 37
1964 10 318 40 73 43
1965 15 298 43 54 41
1966 47 357 41 62 48
1967 94 440 40 59 46
1968 106 375 39 62 50
1969 106 365 41 68 66
1970 105 438 35 58 65
1971 67 363 30 45 78
1972 68 374 35 61 71
1973 38 555 34 61 85
1974 33 421 39 72 92
1975 16 397 35 52 67
1976 13 528 31 73 93
1977 28 573 32 65 81
1978 93 471 32 89 89
1979 155 417 38 102 89
1980 155 506 26 66 84
1981 141 468 31 79 88
1982 116 528 26 98 93
1983 7 512 29 132 92
1984 46 571 37 98 104
1985 18 530 34 95 93
1986 13 513 37 116 93
1987 29 490 29 113 111
1988 100 565 41 120 99
1989 158 547 31 137 103
1990 142 605 42 151 108
1991 146 496 28 152 93
1992 95 458 20 144 71
1993 55 350 18 134 70
1994 30 353 17 135 69
1995 18 414 24 89 74
1996 9 354 20 96 70
1997 14 373 10 103 80
1998 64 215 17 101 112
1999 93 308 26 116 140
2000 120 393 13 129 168
2001 112 611 10 156 225
Во-первых, в целом наблюдается влияние солнечной активности на валовые сборы культур. Во-вторых, значимость этого фактора в динамике ослабевает в связи с развитием агротехники и технологии производства. Если в первом цикле (50-е годы) нарушений закономерного влияния солнечной активности на урожаи не было, во втором цикле оно проявилось один год из 11 (1963), то в дальнейшем число и доля нарушений тенденции возрастает. В 1972.1982 гг. таких исключений три из 11 (27%), в 1983.1993 гг. - пять (45%), а в 1994.2001 гг. - четыре из восьми лет (50%).
В-третьих, судя по отмеченной закономерности, более «солнечных» лет в конце 11-летних циклов, в 2002 и, со значительной вероятностью в 2003 гг., следует ожидать высоких урожаев основных сельскохозяйственных культур. В-четвёртых, судя по группировкам, солнечная активность по разному влияет на разные культуры. Наряду с зерновыми, в большей мере проявляется значимость этого фактора для овощей и картофеля, меньше - для подсолнечника.
Литература
1. Бабков Г.А. Методы количественного анализа в планировании сельского производства.- Ростов н/Д: РГУ. - 1974.
2. Баскин Г. Сборник избранных трудов, вып.1.- М. - 1925.
3. Вайнштейн А.И. Методология краткосрочного прогноза урожайности зерновых хлебов. М.: ЦЭМИ АН СССР. - 1967.
4. Математические методы в планово-экономических расчетах. - М.: ВНИЭСХ. -1968.
5. Нахушев А., Кенетова Р. Моделирование социально-исторических и этнических процессов. - Нальчик: ЭЛЬ-ФА. - 1998.
6. Обухов В.К. К вопросу об определении ожидаемого урожая /Труды ЦСУ, т. XVI, вып.1.- М.: ЦСУ. - 1923.
7. Применение математической статистики в экономике сельского хозяйства. -Рига: НИЭСХ. - 1972.
8. Успенский О.В. Повышение эффективности затрат в производстве зерновых культур/Автореф. дис. канд. эк. наук. - М.: ВНИЭСХ. - 1969.
№ рег. статьи 0079/1
Это статья Управление экономическими системами: электронный научный журнал
http ://uecs.mcnip.ru
URL этой статьи: http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name=News&file=article&sid=147
