CC BY
43
УДК 631.14:633.1
О.В. Попова, доктор экономических наук А.А. Цвырко, старший преподаватель ФГОУ ВПО Орел ГАУ
БИОКЛИМАТИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ И РАЗМЕЩЕНИЕ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА
Анализ позволил выявить ряд районов с высокой совокупной эффективностью зернового производства, зернового производства в районах области. На основании проведенных исследований даны рекомендации по развитию зернового производства.
Ключевые слова: Зерновой рынок, продовольственная
безопасность, эффективность зернового производства, обеспечение потребности в зерне, страховой фонд зерна, состояние, тенденции, зерновое хозяйство, внутренние потребности в зерне, Орловская область.
Зерновое производство осуществляется в условиях значительной дифференциации природно-
экономических факторов. В силу этого сохраняются большие различия в эффективности возделывания
зерновых культур, что зачастую приводит к
невыгодности товарного направления зернового производства.
Анали* современного состояния *ернового рынка Орловской области пока*ывает, что его
функционирование в последнее десятилетие
происходило в крайне тяжелых экономических условиях. И настоящее положение в зерновом хозяйстве явилось ре*ультатом проводимых реформ и
определяется дефицитом финансовых ресурсов у сельских товаропрои*водителей, ра*рушением материально-технической ба*ы, снижением мотивации труда, неблагоприятными ценовыми соотношениями на *ерно и промышленную продукцию, нера*витой рыночной инфраструктурой и ни*ким платежеспособным спросом населения.
В *адачу ра*вития *ернового рынка Орловской области входит гарантированное самообеспечение продовольственным *ерном, увеличение валовых сборов фуражного *ерна для восстановления и последующего ра*вития животноводства и формирование в необходимых объемах семенных и резервных фондов. Наращивание производства зерна и рациональное его исполь*ование, совершенствование структуры
прои*водства и улучшение качества *ерна являются основными задачами эффективного функционирования рынка *ерна и должны стать основными приоритетами в его развитии.
В этих целях следует воссо*дать систему семеноводства, осуществить техническое
перевооружение *ерновой отрасли, обеспечить в соответствии с региональными системами ведения *емледелия внесение минеральных и органических удобрений, сформировать рыночную систему *акупок и последующего продвижения *ерна к потребителям при постоянном мониторинге со стороны государства. Лишь решив эти вопросы с помощью активной поддержки государства, можно улучшить хлебофуражное снабжение области и, тем самым, существенно повысить жи*ненный уровень населения.
Возделывание зерновых в Орловской области подвержено резким колебаниям климатических условий. Расчет эффективности производства учитывает как относительно благоприятные для производства зерна
Analysis has showed the areas of high accumulative efficiency of grain production and gave grounds for economic efficiency of grain production distribution in the region. On the basis of the conducted research the recommendations for grain production development are given.
Key words: Grain market, production safety, efficiency of grain production, provision of need for grain, insurance fund of grain, state of art, trends, grain economy, internal grain requirements, Orel region.
условия, так и влияние засухи на его результативность. В наиболее благоприятные годы средняя урожайность зерна в области составляет 27 ц/га. В засушливые годы средняя урожайность складывается в размере 15 ц/га.
Эффективность производства зерна внутри области по районам, в районах по хозяйствам, при различии природных и экономических условий хозяйствования обусловлена значительной вариабельностью. Оценка эффективности производства зерна по отношению к областному уровню позволяет дифференцированно подойти к развитию рынка зерна, поскольку на этом уровне возможно наиболее точно определить меры и рычаги регулирования формирования рынка зерна для каждого конкретного района в соответствии с условиями производства, определяющими его результативность.
Рациональное размещение сельского хозяйства по районам области по*волит в *начительной степени увеличить объемы производства продукции, снизить ее себестоимость и повысить эффективность исполь*ования прои*водственного потенциала, так как результаты производства могут быть выше там, где для них имеются наиболее благоприятные условия. [1]
Для определения и анализа условий, положительно или отрицательно влияющих на сельскохо*яйственное производство, на наш взгляд, могут быть использованы ра*личные пока*атели и данные: почвенный состав, климатические условия, средние по району пока*атели урожайности и эффективности во*делывания культур и др. Определение этих показателей осуществляется с помощью статистических данных *а длительный период времени (не менее 6 лет), которые по*воляют проследить динамику пока*ателей, выявить тенденцию.
При планировании размещения посевов на территории с наиболее благоприятными условиями, в первую очередь, необходимо осуществить количественный анализ показателей, характеризующих устойчивость воспроизводства. Одним из этих пока*ателей является колеблемость (вариация). Изучение изменений различных явлений во времени во*можно с помощью составления и анали*а рядов динамики, представляющих собой числовые *начения определенного показателя в последовательные моменты или периоды времени. [2]
Уровни ряда динамики формируются под влиянием ра*личных в*аимодействующих факторов, одни и* которых определяют тенденцию ра*вития, а другие колеблемость. Для измерения колеблемости уровней в
рядах динамики урожайности зерновых культур определим коэффициент колеблемости урожайности для каждого района Орловской области. Для расчетов исполь*уем данные об урожайности *ерновых культур по районам с 2000 по 2008 годы и формульы расчета коэффициента колеблемости. Результаты расчетов представлены в таблице 1.
Т аблица 1 - Коэффициенты колеблемости урожайности зерновых культур по районам Орловской области
Район (уі- у)2 а V
Болховский 58,98 3,14 14,54
Знаменский 22,47 1,94 9,45
Хотынецкий 46,78 2,79 11,43
Шаблыкинский 12,69 1,45 8,27
Сосковский 9,55 1,26 7,27
Урицкий 4,63 0,88 4,3
Дмитровский 16,2 1,64 9,81
Троснянский 53,74 2,99 11,58
Кромской 17,09 1,69 8,35
Орловский 44,08 2,71 10,52
Мценский 33,89 2,38 9,61
Корсаковский 77,68 3,59 16,2
Новосильский 30,26 2,25 10,19
Залегощенский 59,57 3,15 12,19
Свердловский 35,68 2,44 9,22
Глазуновский 24,65 2,03 9,07
Малоархангельский 23,57 1,98 7,61
Покровский 22,31 1,93 8,24
Верховский 15,31 1,59 7,23
Новодеревеньковский 20,96 1,87 8,38
Краснозоренский 40,88 2,61 12,55
Ливенский 38,19 2,52 8,55
Колпнянский 39,35 2,56 10,36
Должанский 38,86 2,54 7,06
В целом по области 10,42 1,32 5,43
Из расчетов видно, что условия отдельных участков территории региона по-разному влияют на устойчивость производства зерновых культур. Так, наименьшая колеблемость составляет 4,3% (Урицкий район), а наибольшая - 16,2% (Корсаковский район). Таким образом, разброс составляет 11,9%. Проведенные расчеты подтверждают неодинаковое влияние факторов на показатели производства. Полученные данные уже выявляют ряд районов, обладающих наиболее стабильными условиями выращивания зерновых. Не смотря на это перечисленные районы нель*я считать наиболее благоприятными.
Более основательно подойти к оценке эффективности ра*мещения *ерновых культур по территории Орловской области позволяет анализ нескольких в*аимосвя*анных пока*ателей, на основе которых с помощью программы 8ТЛТ18Т1СЛ можно осуществить кластерный анализ территории региона. Кластерный анализ объединяет различные процедуры, исполь*уемые для проведения классификации. В результате применения этих процедур исходная совокупность объектов ра*деляется на кластеры или группы (классы) схожих между собой объектов. Под кластером обычно понимают группу объектов, обладающую свойством
плотности, дисперсией, отделимостью от других кластеров, формой и размером. [3]
Метод кластерного анализа широко используются в социологических, маркетинговых и экономических исследованиях. Сложность задач кластерного анализа состоит в том, что реальные объекты являются многомерными, то есть описываются не одним, а несколькими параметрами и объединение объектов в группы прои*водится в пространстве многих и*мерений.
В целом методы кластеризации делятся на агломеративные (от слова агломерат - скопление) и итеративные дивизивные (от слова division - деление, ра*деление).
В агломеративных, или объединительных методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один кластер. Процесс такого последовательного объединения можно изобразить графически.
В программе STATISTICA реализованы следующие агломеративные методы кластеризации: joining (tree clustering), two-way joining, а также метод k-средних - k-means clustering.
Для расчетов нами был использован последний метод - k-means clustering. Данный метод, в отличие от других, работает непосредственно с объектами, а не с матрицей сходства.
В методе k-средних объект относится к тому классу, расстояние до которого минимально. Расстояние понимаются как евклидово расстояние, то есть если объект описывается двумя параметрами, то он может быть и*ображен точкой на плоскости, а расстояние между объектами - это расстояние между точками, вычисленное по теореме Пифагора.
Расстояние от объекта до совокупности объектов можно определить следующим способом: каждый класс объектов имеет центр тяжести, в качестве которого можно взять средние по каждому параметру, тогда расстояние между объектом и классом есть расстояние между объектом и центром класса.
В нашем случае объектами рассмотрения являются районы Орловской области, которые различаются по уровням урожайности, валовому сбору,
себестоимости, прибыльности, рентабельности, а так же по пока*ателям удельного веса посевов *ерновых культур в площади сельскохо*яйственных угодий района.
С помощью программы STATISTICA исходные данные стандартизируются. Это происходит
посредством нахождения отношения ра*ницы между фактическим и средним пока*ателем и стандартным отклонением (квадратный корень и* дисперсии).
Получив стандарти*ированные данные, в
программе *адается число кластеров, на которые необходимо разбить совокупность объектов.
Прои*водится деление объектов и расчет пока*ателей, характери*ующих каждую отдельную группу. Итоговые результаты кластерного анализа представлены в таблицах 2 и 3.
Т аблица 2 - Значения кластеров
Анализируя причины объединения в ходе кластерного анализа районов в группы, можно выявить следующие положения.
Восемь районов третьей группы характеризуются низким уровнем средних показателей урожайности (15,3 ц/га), что ниже среднеобластного значения на
6,3 ц/га. Минимальная урожайность на уровне 12 ц/га сложилась в Дмитровском районе, а максимальная -19 ц/га в Знаменском районе. Зерновое производство в районах данной группы является убыточным (размер убытков 21039,5 тыс. рублей). Сумма убытка колеблется от 528 тыс. руб. в Знаменском районе до 20540,5 тыс. руб. в Дмитровском. Валовой сбор зерновых в данной группе значительно ниже среднего значения по области. То есть группу по всем показателям можно охарактеризовать как наименее благоприятную для возделывания зерновых культур. Таким образом, зерновое производство в данном кластере является неэффективным и не сможет способствовать динамичному развитию рынка зерна.
Показатели второго кластера:
- средняя урожайность 25 ц/га;
- минимальная урожайность - 19 ц/га в Верховском районе;
- максимальная урожайность - 28,5 ц/га в Залегощенском районе;
- средний валовой сбор района данного кластера -408816,9 ц зерна;
- прибыль - 47413,5 тыс. руб. или по 3161 тыс. рублей на район.
Тринадцать районов, входящих в его состав, более перспективны для развития рынка зерна. Применение интенсивных технологий, использование в качестве посевного материала семян высокопродуктивных сортов может также существенно повлиять на дальнейшее развитие, расширение границ и увеличение емкости рынка в данных районах, даст
хорошие результаты и повысит стабильность производства зерновых.
Наибольший интерес представляет первый кластер, в него включены три района. Это связано с тем, что по всем показателям они существенно отличаются от других и не могут быть включены ни в одну из вышерассмотренных групп. Производство зерновых характеризуется высокими средними показателями урожайности - 34,3 ц/га, минимальным (26 ц/га) и максимальным (42,5 ц/га) зерновых, стабильностью получения хороших результатов производства - средний валовой сбор составляет
951042.3 ц, при уровне прибыли - 47198,8 тыс. рублей. Тем не менее, не смотря на самые благоприятные условия производства зерновых культур, районы не могут оказать существенное влияние на дальнейшее развитие рынка, так как почти все возможные ресурсы уже используются.
В целях планирования, прогнозирования и обоснования производственных показателей
представляется целесообразным определить
вероятности получения определенных уровней урожайности в каждой группе. Имеющиеся статистические данные уровней урожайности за 8 лет позволяют рассчитать статистическую вероятность наступления события, которой является
относительная частота появления этого события в п произведенных испытаний.
Статистическая вероятность рассчитывается по формуле:
Р(А) = (Л) = т/п, (1)
где Р(А) - статистическая вероятность события А;
(Л) - относительная частота (частость) события А;
т - число испытаний, в которых появилось событие А;
п - общее число испытаний.
Для определения частоты получения определенного уровня урожайности разобьем совокупность уровней урожайности от 15,4 ц/га до
39.3 ц/га (размах вариации от минимальной до максимальной урожайности по области в период с 2000 по 2008 года) на равные интервалы и определим число раз, в которых появлялся определенный уровень урожайности (табл. 4).
Используя вышеприведенные данные, определим вероятность получения урожайности в каждом из интервалов для каждой их групп районов. Результаты расчетов представлены в таблице 5 и на рисунке.
Как мы видим из таблицы 5 и рисунка 1, для 1-го кластера наиболее характерна вероятность 22,2% получения урожайности в интервале от 27,5 до 29,9 ц/га, либо 32,5-34,9 ц/га, для 2-го кластера вероятность получения 20-22,4 ц/га составляет 28,6%. Для 3-го кластера наиболее вероятным (в 27,1% случаях) является получение урожайности от 15 до
17.4 ц/га.
Показатели Кластер №1 Кластер №2 Кластер №3
Урожайность, ц/га 0,948 0,437 -0,938
Удельный вес зерновых в с-х угодьях, % 1,796 0,264 -0,719
Валовой сбор, ц. 3,807 0,071 -0,609
Прибыль (убыток), тыс. руб. 3,723 -0,083 -0,311
Т аблица 3 - Результаты разделения районов области на 3 кластера
№ кластера Список вошедших районов
1 Ливенский, Колпнянский, Должанский
2 Болховский, Хотынецкий, Троснянский, Кромской, Орловский, Мценский, Корсаковский, Залегощенский, Свердловский, Глазуновский, Малоархангельский, Покровский, Верховский
3 Знаменский, Шаблыкинский, Сосковский, Урицкий, Дмитровский, Новосильский, Новодеревеньковский, Краснозоренский
Т аблица 4 - Частотный анализ получения определенного уровня урожайности по районам Орловской области
Районы Уровни урожайности, ц/га
Г'" о\ оС |Л о С'! о |Д С'! Г-'" С'! С'! 04 оС С'! |Д С'! СП о СП 32,5-34,9 35 и более
Болховский 2 3 1
Знаменский 1 1 3 1
Хотынецкий 1 1 3 1
Шаблыкинский 3 3
Сосковский 4 2
Урицкий 2 4
Дмитровский 4 2
Троснянский 1 1 1 3
Кромской 3 2 1
Орловский 1 1 3 1
Мценский 1 3 2
Корсаковский 1 3 1 1
Новосильский 5 1
Залегощенский 1 2 2 1
Свердловский 2 2 1 1
Глазуновский 2 1 2 1
Малоархангельский 2 2 2
Покровский 3 2 1
Верховский 5 1
Новодеревеньковский 1 3 1 1
Краснозоренский 1 1 2 1 1
Ливенский 1 3 1 1
Колпнянский 1 3 1 1
Должанский 3 3
В целом по области 13 21 40 23 18 18 4 4 3
Т аблица 5 - Вероятности получения определенного уровня урожайности по кластерам
4, -5 9, ,9 4, ,2 с* о 2 9, "Л ,2 2 4, сч -5 2 9, ,9 с* 2 4, ,2 со О 3 32,5-34,9 35 и более
1 кластер 0,056 0,167 0,111 0,222 0,056 0,222 0,167
2 кластер 0,104 0,286 0,221 0,169 0,182 0,039
3 кластер 0,271 0,250 0,254 0,062 0,062
Рассчитанные вероятности также позволяют более обоснованно подойти к размещению зерновых по территории региона и планированию возможных результатов деятельности, а также оценить
возможности отдельных субъектов рынка
(сельхозтоваропроизводителей).
■1 кластер 2 кластер -А -3 кластер]
Рисунок - График значений вероятностей получения определенного уровня урожайности для каждого кластера
Статистические данные об урожайности зерновых и расчет коэффициентов её колеблемости позволили прои*вести кластерный анали* и ра*делить все районы области на 3 группы, отличающиеся степенью благоприятности условий для прои*водства *ерновых.
Наименее благоприятными являются условия 3-го кластера, наиболее благоприятными - 1-го кластера. Дальнейшее развитие регионального рынка зерновых культур во*можно *а счет исполь*ования прои*водственного потенциала районов, включенных во 2-ой кластер.
Полученные значения вероятностей различных уровней урожайности могут быть исполь*ованы при планировании и обосновании прои*водственных ре*ультатов как в целом по области, так и для каждого отдельного товаропроизводителя.
Оценку эффективности зернового производства необходимо использовать при совершенствовании действующих и обосновании новых экономических мер и рычагов регулирования развития зерновой отрасли.
Таким образом, в условиях рыночных отношений развитие производства в значительной степени обусловливается экономической целесообразностью его осуществления, которая, в свою очередь, определяется потребностью в зерне и наличием рынков сбыта продукции.
Улучшение положения зернового хозяйства поможет поднять экономику АПК и во многом обеспечить продовольственную безопасность страны [4].
Проблемы формирования рынка зерна лежат в трех плоскостях. Первая связана с относительно небольшими объемами зерна, продаваемыми через биржу, что обусловлено экономическими проблемами. В условиях финансовой нестабильности применение обычных для бирж инструментов фьючерсных и форвардных контрактов ограничено из-за нежелания субъектов рынка указывать вместе с объемом и цену товара.
Вторая проблема порождается введением органами исполнительной власти субъектов федерации ограничений на свободное перемещение зерна и продуктов его переработки по территории России.
И, наконец, третья проблема - отсутствие инфраструктуры, обеспечивающей
функционирование единого рынка зерна в стране.
В качестве первоочередной задачи выступает создание условий, необходимых для восстановления и последующего развития зернового производства:
- придать зерновому хозяйству статус приоритетной отрасли через принятие системы неординарных и безотлагательных мер по государственной поддержке, как на федеральном, так и на региональном уровнях производителей товарного зерна независимо от форм собственности и хозяйствования;
- определять на ближайшую и отдаленную перспективу систему основных мер по развитию зернового хозяйства и рынка, а также механизм их реализации на федеральном и региональном уровнях;
- осуществлять государственное регулирование зернового рынка, создать специализированный орган управления, определяющий национальную зерновую политику, владеющий реальными экономическими рычагами и средствами для ее реализации, координации действий хозяйствующих субъектов рынка;
- изменять пропорции стоимостного обмена между
зерновым хозяйством и промышленностью,
поставляющей ему ресурсы, а также частично перераспределить в пользу зерновой отрасли доходы, поступающие в федеральный и региональные бюджеты от промышленности, использующей зерно в качестве сырья для производства своей продукции;
- использовать преимущественно экономические
методы государственного регулирования зернового рынка с сочетанием механизмов оптимального сочетания ценовой политики, бюджетной поддержки, льготного налогообложения и кредитования и других, обеспечивающих режим максимального
благоприятствования развитию зерновой отрасли;
- сформировать государственный
стабилизационный фонд зерна, а также принять ряд целевых федеральных, межрегиональных и региональных программ по отдельным видам зерна. Это позволит стабилизировать зерновой рынок, придать устойчивость хлебофуражному снабжению, усилить формирование крупномасштабных
специализированных зон производства отдельных видов зерна при одновременном расширении и совершенствовании межрегиональных зерновых
связей, ускорить процесс формирования единого зернового рынка страны;
- эффективно использовать существующую рыночную инфраструктуру, сформировать недостающие элементы и звенья с целью реализации потенциальных возможностей повышения
эффективности зерновой отрасли, зернопроизводящих хозяйств и регионов.
Литература
1. Гусев, А. Роль зернового хозяйства в решении
проблемы продовольственной бе*опасности
страны/ А.Гусев// Международный сельскохозяйственный журнал. - 2007. - № 1. - С. 92.
2. Жученко, А. А. Ресурсный потенциал производства зерна в России: (теория и практика)/ А. А.Жученко. - М. : Изд-во Агрорус, 2004. - 1109 с.
3. Боровиков, В.П. Программа 8ТЛТ18Т1СЛ для студентов и инженеров/ В.П.Боровиков. - 2-е изд.-М.: КомпьютерПресс, 2001. - 301 с. - ил.
4. Закон Орловской области №731-03 от 6 декабря 2007 года «Об областной целевой программе «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохо*яйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы».
УДК 338.439:633.1:631.563(470.319)
Н.С. Гуляев, кандидат экономических наук О.А. Федотенкова, аспирант ФГОУ ВПО Орел ГАУ
ЗЕРНОВОЕ ПРОИЗВОДСТВО И СТРУКТУРА УСЛУГ ХЛЕБОПРИЕМНЫХ ПУНКТОВ
ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Установлено, что за период с 1993-2008 гг. сложился устойчивый рост зернового производства, развивающегося в соответствии с услугами хлебоприемныа пунктов по хранению и доработке зерна. В статье приведена структура услуг и поступления денежной выгручки. Ключевые слова: зерноперерабатыгвающие предприятия, урожайность, импорт, экспорт, баланс зерна.
Зерно - основной вид продовольственной продукции, имеет важное социальное значение. Одна из крупных подотраслей растениеводства по размерам привлекаемых материальных, трудовых и финансовых ресурсов - зернопроизводство. Доход сельхо*товаропрои*водителям приносит устойчивое прои*водство *ерна, что является важной составной частью налоговых поступлений в бюджет от его переработки и реализации. В шкале приоритетов экономической политики государства
предусматривается продовольственная бе*опасность, которая включает увеличение прои*водства сельскохо*яйственной продукции, при сокращении объемов импортного продовольствия. Для решения продовольственной проблемы необходимо ра*вивать *ерновое прои*водство для со*дания продовольственного, фуражного фондов страны при укреплении технической ба*ы.
Эффективное *ерновое хо*яйство в современных условиях может стать одним и* основных факторов, способствующих быстрому выводу сельского хозяйство из кризисного состояния.
The period from 1993 to 2008 was marked by the significant growth of grain production, together with the development of all the accompanying branches of agricultural sphere, such as storage and processing of grain. The article also dwells upon the structure of services and financial receiving.
Key words: grain-processing enterprises, crop capacity, import, export, grain balance.
Орловская область является одним из основных производителей зерна Центрального района РФ. Устойчивому ведению зернового хозяйства во многом способствуют благоприятные природно-
географические условия Орловщины [7].
По климатическим условиям Орловская область относится к переходной, лесостепной зоне, которая занимает промежуточное положение от дерново-под*олистых на северо-*ападе до черно*емов ра*ного типа на юго-востоке; тип рельефа - полого-холмистая равнина. По качественному составу пахотные и естественные угодия области представлены ра*нообра*ными почвами, среди которых
преобладают: подзолистые черноземы - 29,7%,
лесные темно-серые почвы - 23, 8%, серые лесные почвы - 23,8%, выщелоченные черноземы - 12,8%, светло-серые лесные почвы - 6,8%, дерново-
подзолистые почвы - 1,5% [7].
Урожайность сельскохо*яйственных культур -величина интегральная, так как *ависит от потенциальной продуктивности растений, их устойчивости к комплексу факторов внешней среды, а
