CC BY
15
квалификация); управления финансами, вложения в ценные бумаги или в инвестиционные проекты проводит финансист или экономист, то есть эффективное управление финансами зависит от квалификации сотрудников. Это значит, что работа с персоналом должна проводиться постоянно, потому что от сознания сотрудников и их квалификации зависит устойчивый рост, перспективы развития и экономическая безопасность предприятия.
Список литературы / References
1. Калашников А.О. Управление информационными рисками организационных систем: общая постановка задачи // Информация и безопасность, 2016. Т. 19. № 1. С. 36-45.
2. Киселева И.А., Симонович Н.Е. Проблемы безопасности и риска с позиции психолога и экономиста. М. Новая реальность, 2016. 148 с.
3. Киселева И.А., Симонович Н.Е. Экономическая и социально-психологическая безопасность предприятия // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 2014. № 5. С. 30-34.
4. Петренко С.А, Симонов С.В. Управление информационными рисками. Экономически оправданная безопасность. М.: Академия АйТи: ДМК Пресс, 2008. 384 с.
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И АПРОБАЦИИ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНОГО СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ Шанин С.А. Email: [email protected]
Шанин Сергей Алексеевич - доктор экономических наук, профессор, кафедра государственного и муниципального управления, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, г. Москва
Аннотация: данная статья посвящена исследованию экономических предпосылок для разработки и апробации модели оптимизации сельскохозяйственного землепользования Белгородской области. В фундамент исследования положена традиционно сложившаяся в регионе система сельскохозяйственного земледелия, основным элементом которой являются системы севооборотов. Кроме того, расчеты опирались на сложившиеся затраты на производство и реализацию сельскохозяйственной продукции, что позволило объективно произвести верификацию модели оптимизации регионального сельскохозяйственного землепользования.
Ключевые слова: модель, оптимизация, землепользование, сельскохозяйственные организации, сельскохозяйственная продукция, регион, система земледелия, урожайность, система севооборотов.
ECONOMIC BACKGROUND FOR DEVELOPMENT AND TESTING OPTIMIZATION MODELS OF REGIONAL AGRICULTURAL LAND USING Shanin S.A.
Shanin Sergey Alekseevich - DSc, professor, DEPARTMENT OF STATE AND MUNICIPAL MANAGEMENT, PLEKHANOVRUSSIAN UNIVERSITY OF ECONOMICS, MOSCOW
Abstract: this article is devoted to the study of economic prerequisites for the development and testing the model optimization of agricultural land using in Belgorod region. The study laid the foundation the system of agricultural farming, a key element of which is crop rotation system traditionally established in the region. In addition, calculations were based on the established cost of production and sales of agricultural products, to make it possible to objectively verify the optimization model of regional agricultural land use.
Keywords: model, optimization, land use, agricultural organizations, agricultural production, region, farming system, yield, crop rotation system.
УДК 332.365
В результате проведенных научных исследований нами была разработана методика оптимизации сельскохозяйственного землепользования на уровне региона, хозяйства, природно-климатической зоны, в основу которой положен единый методологической подход, нацеленный на поиск максимальной отдачи (прибыли) земли при оптимальном вложении капитала в производство отдельной сельскохозяйственной культуры, так и набора культур, входящих в севооборот [1].
Кроме того была осуществлена опытная апробация графической модели оптимизации экономики сельскохозяйственного землепользования на нескольких сельскохозяйственных культурах, входящих в пропашной севооборот Белгородской области.
В основу наших исследований положена сложившаяся в Белгородской области система земледелия, основным элементом которой являются системы севооборотов [2].
Подчеркнем, что основными видами культур систем севооборотов в регионе являются озимые и яровые зерновые культуры, бобовые культуры - соя, пропашные технические культуры - кукуруза на зерно и силос, сахарная свекла, подсолнечник, кормовые культуры -многолетние и однолетние травы.
Так удельный вес в структуре посевных площадей сельскохозяйственных культур в Белгородской области занимают зерновые культуры - около 55%. Из них на долю озимой пшеницы приходится около 22%, кукурузы на зерно - около 12%. Доля технических культур составляет около 27% в общем объеме посевных площадей, в том числе соя занимает около 12%, подсолнечник около 10%, и сахарная свекла - около 5%. Под кормовые культуры в регионе отведено в совокупности около 13% посевных площадей. Поэтому при апробации указанной модели в качестве объектов экономического анализа рассматривались как озимая пшеница, так и кукуруза на зерно, сахарная свёкла, подсолнечник и соя.
В Белгородской области полная себестоимость производства и реализации таких культур как кукуруза на зерно, соя, подсолнечник в среднем составляет около 19000 руб./га, более затратным является производство и реализация кукурузы на зерно - 24000 - 26000 руб./га. Наибольший показатель полной себестоимости был получен при производстве и реализации сахарной свеклы - 42000 - 45000 руб./га.
Напомним, что модель оптимизации землепользования основывается на сравнении значений показателей отдачи с затратами капитала на производство и реализацию продукции с земельного участка. Функция отдачи земельного участка описывает связь между приращениями доз капитала, вкладываемых в землю, и изменениями валовой продукции или чистого дохода. Графическая модель позволяет определять максимальную отдачу, оптимальную отдачу, наиболее оптимальную абсолютную отдачу, наиболее оптимальную относительную отдачу, предельную отдачу земельного участка и соответствующие им наиболее оптимальные, оптимальные, предельные затраты капитала и труда [3].
Таким образом, оценка уровня оптимизации сельскохозяйственного землепользования по основным севооборотным культурам была проведена как раз с помощью построенных нами графических оптимизационных моделей.
В качестве примера, мы провели расчеты и построение моделей оптимизации землепользования при производстве кукурузы на зерно на основе данных 2014 и 2015 гг., для чего использовали данные о затратах на производство и реализацию, а также полученные результаты по основным видам культур, которые были определены с учетом структуры их посевных площадей (табл. 1) [4].
Таблица 1. Динамика размера посевных площадей, валового сбора и урожайности основных сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий Белгородской области
Показатели Годы
2000 2005 2011 2012 2013 2014 2015
Посевные площади, всего, тыс. га 1416,2 1303,3 1369,1 1389,3 1432,2 1400,9 1449,3
в том числе:
Зерновые культуры 625,7 708,1 722,1 747,8 819,6 794,1 790,8
в т.ч.: озимая пшеница 259,5 288,6 287,3 272,3 317,0 269,9 360,8
кукуруза на зерно 60,1 67,5 98,1 125,8 163,0 176,2 161,9
Технические культуры 217,6 218,7 381,2 387,1 363,3 396,5 401,9
в т.ч.: соя 2,4 5,2 80,0 92,9 127,4 170,4 180,9
подсолнечник 121,1 124,6 185,9 184,5 151,5 140,3 131,3
сахарная свёкла 89,7 85,2 108,3 103,2 75,0 68,0 73,0
Кормовые культуры 493,3 295,6 195,9 183,2 179,4 180,8 187,0
в т.ч. многолетние и однолетние травы 319,7 208,4* 128,0* 124,8* 122,7* 122,9* 123,6*
У рожайность, ц/га
Зерновые культуры 21,7 28,8 33,0 34,2 37,5 44,5 39,7
в т.ч.: озимая пшеница 20,2 31,8 34,1 31,8 40,7 19,9 37,9
кукуруза на зерно 30,3 44,6 61,0 55,1 59,9 52,9 62,1
Соя 7,5 13,9 19,5 17,7 18,7 12,1 18,0
Подсолнечник 14,3 13,0 22,1 20,1 26,5 21,2 24,6
Сахарная свёкла 209,0 311,1 406,9 424,2 413,8 415,0 378,6
Валовой сбор, тыс.т
Зерновые культуры 1343 2020 2354 2498 3015 3525 3130
в т.ч.: озимая пшеница 520 915 972 848 1289 1481 1364
кукуруза на зерно 178 291 597 676 932 928 998
Соя 2 8 153 158 235 202 324
Подсолнечник 171 157 408 362 398 297 322
Сахарная свёкла 1839 2519 4335 4300 3057 2814 2737
*без учета беспокровных посевов многолетних трав текущего года.
Источник: составлено автором по данным Белстата.
По результатам корреляционно-регрессионного анализа, используя графический метод анализа, нами построены графики данных зависимостей, показывающие, что равномерное увеличение затрат в расчете на 1 га убранной площади, например, кукурузы на зерно, не приводит к пропорциональному росту ее урожайности. С ростом затрат увеличивается и урожайность культуры, однако наблюдается некоторое опережение темпов роста затрат над темпами роста урожайности. По достижении уровня затрат на производство и реализацию кукурузы на зерно 35000 руб./га рост урожайности культуры значительнее начинает замедляться [5].
Все расчетные данные по результатам построения графических моделей оптимизации землепользования сводились в таблицы в разрезе:
1) всей совокупности предприятий производящих кукурузу на зерно;
2) показателей производства в среднем по муниципальным районам региона;
3) по совокупности предприятий использующих нормальную технологию производства культуры;
4) по совокупности предприятий использующих интенсивную технологию производства культуры;
5) по некоторым агроэкологическим подзонам [6].
И, в этой связи, можно отметить, что самые лучшие условия производства кукурузы на зерно складываются в первой агроэкологической подзоне, т.к. климатические условия здесь наиболее благоприятные - более равнинные земли, более высокий коэффициент увлажнения почвы и др.
Так, по данным формы № 9-АПК в 2014 г. количество сельхозорганизаций возделывающих кукурузу на зерно в Белгородской области увеличилось, т.к. с выходом отрасли животноводства на проектные мощности, потребность в зерновых культурах на корм скоту находится на уровне чуть более 4 млн. тонн ежегодно. Производство зерновых в регионе находится на уровне более 3 млн тонн ежегодно, поэтому в настоящее время
сельхозтоваропроизводители совершенствуют структуру посевных площадей, в которой доля кукурузы на зерно увеличивается [7].
Исследования 71 единицы региональных сельхозорганизаций, производящих кукурузу на зерно за 2014 г. показали, что затраты на производство и реализацию кукурузы на зерно увеличились, а средняя урожайность напротив, снизилась [8, 9].
Анализ графической модели по всем сельскохозяйственных организаций Белгородской области, производящим кукурузу на зерно позволяет заключить, что высшая предельная отдача земли при нормативе рентабельности 1,35 составила 5500 руб./га при затратах 15500 руб./га и стоимости полученной продукции 21000 руб./га. Наибольшая окупаемость затрат, т.е. наибольшая относительная отдача теоретически будет получена при затратах 5300 руб./га, в тоже время объем полученной продукции гораздо ниже - 11800 руб./га. Причем, наибольшая абсолютная отдача в среднем по области получена 5700 руб./га при затратах 11000 руб./га, но окупаемость затрат составит 0,52 руб.
Анализ модели, построенной по совокупности сельскохозяйственных организаций, применяющих интенсивную технологию производства, показал, что эти хозяйства получают наивысшие показатели наиболее оптимальной отдачи - 18000 руб./га при затратах 11500 руб. и средней урожайности 49,5 ц/га. Высшая предельная отдача при нормативе рентабельности 1,35 составляет 10500 при уровне затрат 42500 руб./га.
Исходя из этого дальнейшее увеличение затрат не целесообразно, поскольку стоимость валовой продукции культуры снижается, уменьшая, в конечном счете, доход земледельца.
Список литературы / References
1. Шанина Е.Н., Шанин С.А. Концептуальные подходы к проблеме экономической оптимизации сельскохозяйственного землепользования региона // Белгородский экономический вестник, 2016. № 1 (81). С. 147-156.
2. Shanin Sergey A. Innovative priorities of building the concept sustainable development social-economic systems of region. S.A. Shanin, A.A. Tatuev, V.V. Rokotyanskaya, A.B. Nagoev, M.V. Bugaeva. SOCIAL SCIENCES (PAKISTAN). Т. 11. № 10, 2016. P. 2446-2451.
3. Shanin Sergey A. Socially-oriented operating principles of innovation policy in the regional economy. A.A. Tatuev, V.V., Rokotyanskaya, S.A. Shanin, O.V. Moshchenko. INTERNATIONAL BUSINESS MANAGEMENT. T. 10. № 16, 2016. P. 3369-3374.
4. Шанина Е.Н., Шанин С.А. Институционально-организационные и управленческие особенности оптимизации регионального сельскохозяйственного землепользования // Белгородский экономический вестник, 2016. № 3 (83). С. 44-53.
5. Орлова Н.Л. Оперирование культурологическим ресурсом в глобальной экономике // Евразийская экономическая интеграция как фактор повышения стабильного и поступательного развития национальных хозяйственных систем: межд. научно-практич. конф., 2016. С. 203-204.
6. Орлова Н.Л. Критерии формирования новой системы ресурсных институтов: узловые точки роста и приоритеты // Воспроизводство России в XXI веке: диалектика регулируемого развития. К 80-летию выхода в свет книги Дж. М. Кейнса «Общая теория занятости, процента и денег»: сборник тезисов докладов. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 2016. С. 428-434.
7. Орлова Н.Л. Оперирование геофинансовым ресурсом в условиях глобализации // Актуальные проблемы развития международных валютных, кредитных, финансовых отношений в условиях глобализации и регионализации / Сборник научных статей, 2016. С. 53-56.
8. Орлова Н.Л. Роль ресурсной среды в функционировании глобальных цепочек добавленной стоимости // 25 лет СНГ: основные итоги, проблемы, перспективы развития: межд. научно-практич. конф., 2016. С. 222-224.
9. Орлова Н.Л. Региональные торговые соглашения и правила ВТО: взаимодействие и гармонизация // Проблемы глобальной экономики к двадцатилетию образования ВТО. М., 2016. С. 72-77.
