CC BY
59
УДК 001.89:63+631.15+001.76:631.17
ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМАЛЬНОГО СОЧЕТАНИЯ ОТРАСЛЕЙ РАСТЕНИЕВОДСТВА И ЖИВОТНОВОДСТВА В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЯХ
Т.Г. Солдатова, кандидат с.-х. наук, заместитель директора по научной работе В.А. Артамонов, заместитель заведующего отделом
ФГБНУ Всероссийский научно-исследовательский институт механизации и информатизации агрохимического обеспечения сельского хозяйства E-mail: soldatova.vnim s@yandex.ru
Аннотация. Представленная в данной статье информационная модель предназначена для решения задач оптимального сочетания отраслей сельскохозяйственного производства с учетом агроландшафтных условий, финансового состояния и ресурсного потенциала хозяйств, выявления степени воздействия каждой отрасли на сельскохозяйственное производство. Расчеты по оптимальному сочетанию отраслей сельскохозяйственного производства сделаны на конкретных материалах модельных сельскохозяйственных предприятий Центрального Федерального округа. При этом особое внимание отводится принципам создания кормовой базы (кормовые севообороты с максимальным насыщением объемистыми кормами, выводные поля многолетних трав люцерны посевной и козлятника восточного, долголетние культурные пастбища с использованием орошения) путем снижения себестоимости кормов за счет рационального размещения кормовых культур по землепользованию предприятия, использования инновационных приемов и технологий их выращивания. Разработанные специалистами ВНИМСа комплексы компьютерных программ по выбору наиболее рациональных вариантов развития сельскохозяйственного производства, оптимальной специализации и сочетания отраслей в условиях технической и технологической модернизации, основанной на системе машин и оборудования для агрохимического обеспечения сельского хозяйства, могут быть предоставлены всем заинтересованным пользователям.
Ключевые слова: программный комплекс, база данных, экономико-математическое моделирование, животноводство, растениеводство.
В России существуют различные организационные формы ведения сельского хозяйства - от индивидуальных личных подсобных хозяйств до крупных специализированных комплексов. Доля объема производимой сельхозпродукции в сельскохозяйственных предприятиях - 44-50%. В животноводстве 32,3% сельскохозяйственных предприятий имеют крупный рогатый скот; 14% - поголовье свиней; 6% - овец; 3% - птицу (табл.).
Около 40% крупного рогатого скота принадлежит среднестатистической группировке: от 500 до 1500 голов. Характеристика сельскохозяйственных предприятий подчеркивает комплексность этой группировки, так как к ней относится еще и 20,5% поголовья свиней, 29,1% овец и 9,74% птицы. Этим хозяйствам принадлежит наибольшее количество посевных площадей сельхозкультур -
30,6%, в том числе зерновых и зернобобовых 29,2% и 27% картофеля. В этих хозяйствах сосредоточено и основное наличие машинно-тракторного парка - около 30% от общего итога. Наиболее многочисленная группировка свиней (свыше 1000 голов) составляет 84,7% всего поголовья. По овцам: группировка свыше 1000 голов - 88,6%. По птице: группировка свыше 50,0 тыс. голов - 98,3%.
Однако оптимальное сочетание отраслей животноводства и растениеводства в сельскохозяйственном производстве определяется не только наличием поголовья или сельхозугодий, а прежде всего, совершенной и экономичной организацией сельхозпредприятия. Для этого необходим эффективный механизм определения оптимальных пропорций между растениеводством, животноводством и кормопроизводством.
Таблица. Группировка сельскохозяйственных организаций по наличию скота, земельных ресурсов
и техники (проценты к итогу по группе)
Российская Федерация
Сельскохозяйственные организации
Количество хозяйств КРС Свиньи Овцы и козы Птица Общая площадь земли Посевные площади сельскохозяйственных культур Тракторы Мотоблоки Автомобили всех видов
Всего посевов Зерновые и зернобобовые Картофель
Всего по региону 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Площадь, га используемой земли, га КРС Свиньи Овцы и козы Птица
до 500 не имеют не имеют не имеют не имеют 26,4% 0% 0% 0% 0% 0,44% 1,21% 1,33% 11,4% 4,60% 39,6% 5,31%
500~1000 не имеют не имеют не имеют не имеют 5,43% 0% 0% 0% 0% 0,57% 1,52% 1,74% 4,42% 2,19% 4,77% 2,14%
1000~2000 не имеют не имеют не имеют не имеют 5,98% 0% 0% 0% 0% 1,26% 2,75% 3,23% 4,06% 2,94% 4,58% 2,61%
2000~4000 не имеют не имеют не имеют не имеют 6,31 % 0% 0% 0% 0% 2,63% 4,23% 4,91% 5,18% 3,52% 1,72% 3,24%
6000~10000 не имеют не имеют не имеют не имеют 2,50% 0% 0% 0% 0% 2,75% 3,03% 3,50% 0,57% 2,00% 0,19% 2,00%
свыше 10000 не имеют не имеют не имеют не имеют 2,49% 0% 0% 0% 0% 45,2% 4,58% 5,48% 1,18% 2,43% 0,76% 2,25%
КРС, голов до 100 8,92% 1,75% 3,96% 14,3% 1,69% 11,5% 4,72% 4,55% 4,59% 6,28% 10,2% 5,96%
101~500 11,4% 16,1% 8,10% 27,9% 3,84% 10,2% 17,9% 16,6% 13,8% 19,3% 8,58% 17,6%
501~1500 8,84% 40,9% 20,5% 29,1% 9,74% 11,1% 30,5% 29,2% 27,0% 28,2% 10,3% 28,1%
1501~3000 2,47% 26,1% 14,0% 12,1% 5,31% 4,48% 15,3% 14,6% 14,9% 13,9% 7,34% 14,1%
свыше 3000 0,62% 15,1% 13,4% 3,96% 1,50% 1,90% 7,29% 6,79% 6,62% 6,80% 2,38% 6,34%
Свиньи, голов до 50 4,68% 5,41% 0,71% 7,57% 0,63% 5,90% 4,86% 4,54% 5,23% 5,61% 8,29% 5,06%
51~200 4,21% 8,42% 3,36% 9,39% 1,14% 4,80% 8,13% 8,29% 5,90% 7,74% 6,77% 7,49%
201~500 2,14% 6,21% 5,13% 6,68% 2,91% 4,27% 6,45% 6,86% 5,23% 5,67% 5,91% 5,81%
501~1000 1,16% 4,52% 6,12% 4,20% 1,17% 1,15% 4,70% 5,06% 3,62% 4,06% 3,43% 4,17%
свыше 1000 1,85% 13,4% 84,7% 3,16% 7,97% 2,27% 10,6% 10,7% 9,94% 10,4% 2,10% 11,1%
Козы и овцы, голов до 100 2,04% 2,13% 2,74% 0,87% 2,08% 1,14% 1,99% 2,05% 1,77% 2,06% 3,91% 2,19%
10Г300 1,01% 1,64% 1,45% 2,21% 0,14% 0,62% 1,69% 1,81% 1,11% 1,61% 0,48% 1,62%
30Г1000 1,23% 2,32% 1,67% 8,28% 0,63% 0,97% 2,54% 2,78% 1,61% 2,37% 0,19% 2,32%
свыше 1000 1,64% 4,62% 2,97% 88,8% 0,22% 3,76% 5,15% 6,16% 0,71% 4,75% 3,15% 4,83%
Птица, голов до 300 0,98% 0,25% 0,57% 1,61% 0,02% 1,04% 0,37% 0,40% 0,65% 0,41% 4,29% 0,42%
30Г1000 0,23% 0,27% 0,51% 0,37% 0,03% 0,10% 0,34% 0,37% 0,58% 0,32% 0,57% 0,34%
1001~15000 0,35% 0,89% 1,66% 0,36% 0,43% 0,20% 0,83% 0,89% 0,66% 0,79% 0,48% 0,95%
15001~50000 0,17% 0,40% 1,07% 0,03% 1,22% 0,05% 0,23% 0,21% 0,06% 0,37% 0,00% 0,42%
свыше 50000 0,84% 1,05% 3,36% 0,15% 98,3% 0,35% 1,28% 1,49% 1,08% 2,33% 2,00% 4,87%
Справочно
| имеют | имеют | имеют | 1,99% 5,41% 7,91% 29,2% 1,33% 2,17% 6,22% 7,00% 3,22% 5,42% 5,05% 5,53%
Земельные ресурсы, га
Сельскохозяйственная техника, шт
Хозяйства не
имеющие скота
Хозяйства имеющие скот
Поставленная цель может быть достигнута в результате реализации информационной модели за счет выбора ресурсосберегающих технологий, рационов животных, технической оснащенности сельскохозяйственного производства. Другими словами, все элементы производственной структуры должны быть оптимизированы.
Экономико-математическое моделирование как научное направление сформировалось ещё в 60-х годах, становление и развитие - в 70-х.
Появление современных средств электронно-вычислительной техники облегчило возможность использования задач математического моделирования в практической деятельности. Российские ученые внесли значительный вклад в развитие экономико-математических методов. Особую роль в разработке и развитии концепции оптимального планирования народным хозяйством и его отраслями сыграли фундаментальные рабо-
ты Берга А.И., Гатаулина A.M., Глушкова В.М., Новожилова В.В., Немчинова В.С. и др. [1-4].
Методология моделирования оптимального сочетания отраслей сельскохозяйственного производства включает ряд этапов.
На первом этапе оценивается состояние финансово-хозяйственной деятельности модельных хозяйств, определяются тенденции их развития, а также возможность соответствия современному уровню интенсификации, технологической модернизации и технической оснащенности.
На втором этапе формулируется экономико-математическая модель хозяйства для каждой типовой группы: устанавливается главный критерий оптимальности, целевая функция, переменные и ограничения.
На третьем этапе формируется информационное обеспечение описанных моделей.
На четвертом этапе производятся расчеты и анализируются полученные результаты.
При построении моделей в качестве основных принято выделять следующие группы переменных [5].
Первая группа (отрасли растениеводства) включает искомые показатели размеров посевных площадей и используемых естественных кормовых угодий: полевые культуры товарного назначения; полевые культуры для производства кормов; многолетние насаждения; закрытый грунт; естественные кормовые угодья.
Вторая группа (отрасли животноводства) включает искомые показатели поголовья скота (или объемов производства животноводческой продукции) при различных технологических способах содержания скота и птицы: крупный рогатый скот; свиноводство; овцеводство; птицеводство; прочие отрасли.
Третья группа (обслуживающие и подсобные отрасли) включает искомые показатели объемов услуг и переработки сельскохозяйственной продукции в хозяйстве: переработка и хранение сельскохозяйственного сырья и продукции растениеводства; переработка продукции животноводства; прочие производства.
Четвертая группа - переменные по размерам и способам изменения производственных ресурсов: трансформируемые земельные угодья; дополнительно привлекаемая рабочая сила; приобретение основных средств производства; приобретение кормов и кормовых добавок, минеральных удобрений.
Основные ограничения в данной задаче:
- использование площади пашни, многолетних насаждений, естественных сенокосов и пастбищ;
- структура севооборотов и требования к чередованию культур;
- использование ресурсов труда в напряженные периоды года;
- баланс производства, приобретение и использование кормов с учетом основных групп кормов и состава питательных веществ;
- использование и дополнительное приобретение техники, строительство производ-
ственных помещений, использование средств на капиталовложения;
- переработка и хранение сельскохозяйственной продукции;
- значение объемов производства или реализации сельскохозяйственной продукции;
- формирование и распределение валового и чистого дохода хозяйства на нужды потребления и накопления.
Критерий оптимальности в данной задаче - максимальный объем валового или чистого дохода.
Обобщенное описание структурной схемы экономико-математической модели оптимизации с учетом уровня интенсификации, технической и технологической модернизации сельскохозяйственного производства выглядит следующим образом (рис. 1).
Численные эксперименты в рамках разработанной экономико-математической модели позволят выявить факторы, влияющие на рациональное сочетание отраслей сельскохозяйственного предприятия, и установить степень их воздействия на эффективность всего сельскохозяйственного производства. В результате практической реализации такой модели пользователь получит эффективный механизм определения оптимальных пропорций между растениеводством, животноводством и кормопроизводством.
Поставленная цель может быть достигнута в общем случае за счет выбора ресурсосберегающих технологий, рационов питания животных, оптимальной структуры стада, оптимальной технической оснащенности сельскохозяйственного производства и т.д.
В состав информационного обеспечения оптимизационной модели входят разработанные ВНИМСом программные комплексы [6]:
«Картографирование сельскохозяйственных угодий»;
«Определение потребности хозяйства в кормах с необходимыми площадями для их выращивания»;
«Расчет потребности в минеральных и органических удобрениях севооборота на плановую урожайность сельскохозяйственных культур с учетом бездефицитного баланса гумуса»;
Рис. 1. Схема функционирования информационной модели по оптимизации производственно-отраслевой структуры
«Прогнозирование реально достижимых урожаев сельскохозяйственных культур на основе климатических ресурсов территории и агрохимических показателей почв»;
«Расчеты структуры посевных площадей и севооборотов основе баланса органических веществ гумуса»;
«Формирование технологий производства животноводческой продукции, обеспечивающее составление технологических карт»;
«Формирование агротехнологий возделывания сельскохозяйственных культур, обеспечивающее составление технологических карт по отдельно взятой культуре и по каждому севообороту»;
«Размещение и чередование сельскохозяйственных культур в полях севооборотов»;
«Экспертная оценка результатов расчетов по определению оптимальной отраслевой структуры сельхозпредприятия» (рис. 2).
Другими словами, все элементы производственной структуры должны быть оптимизированы в соответствии с выбранным критерием в рамках единой комплексной си-
стемы оптимизации. Таким образом, использование экономико-математической модели оптимизации производственно-отраслевой структуры позволяет выявить основной объем информации для составления бизнес-плана развития хозяйства.
Система состоит из нескольких групп моделей: формирования исходной информации; оптимизационных; расчетов выходных параметров.
Алгоритмы расчетов блоков 1-6 относятся к группе по формированию исходной информации.
Блоки алгоритмов 3, 6 предназначены для расчета технологических карт растениеводства и животноводства. Алгоритмы блоков 2, 4 обеспечивают расчет показателей урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных.
Блоки 1 и 5 формируют необходимую исходную нормативно-справочную информацию для расчетов производственной структуры сельскохозяйственного предприятия и его технической оснащенности.
Рис. 2. Обобщенная структурная схема взаимосвязи технологических процессов
оптимизационной модели
Их основное функциональное назначение состоит в подготовке информации для алгоритмов многовариантных расчетов по формированию отраслевой структуры сельскохозяйственного производства (блок 7), а также блоков 10 и 11 по экономической оценке расчета потребности в материально-технических ресурсах в отраслях растениеводства и животноводства сельскохозяйственного предприятия.
Алгоритм проведения многовариантных расчетов (блок 7) обеспечивает возможность выбора наиболее приемлемой отраслевой структуры производства сельхозпредприятия, а также информационный вход в координирующую модель (блок 8) по модернизации отраслевой структуры производства. Алгоритмы блоков 10-11 в процессе функционирования определяют расчетную потребность предприятия в материально-техничес-
ких ресурсах с учетом условий использования наличной техники и дополнительной комплектации машинно-тракторного парка предприятия машинами новых марок.
В состав группы координирующих моделей включены блоки 8,12,13,14; они отвечают за координацию расчетов и их экономическое обоснование с учетом уровня технической и технологической модернизации производства, применения ресурсосберегающих инновационных технологий.
Блоки моделей 12 и 13 по выходу в процессе функционирования связаны с расчетными блоками 4 и 6, корректировка решений которых позволяет рассчитывать затраты денежно-материальных средств на производство сельскохозяйственной продукции при условии, что все механизированные работы выполняются оптимальным составом технических средств.
Цель расчетов информационной модели -выявить факторы, влияющие на рациональное сочетание отраслей предприятия и установить степень их воздействия на эффективность сельскохозяйственного производства, в том числе животноводства.
В качестве объектов исследования выступали модельные сельскохозяйственные предприятия Калужской, Московской, Рязанской и Тульской областей, которые специализируются на производстве различных видов сельхозпродукции. В результате оценки состояния финансово-хозяйственной деятельности этих модельных хозяйств были отобраны несколько хозяйств с возможностью их соответствия современному уровню интенсификации, технологической модернизации и технической оснащенности. Наиболее приемлемым хозяйством для проведения
производственной проверки методики расчетов оптимального сочетания отраслей можно считать модельное хозяйство СПК «Федоровский» Узловского района Тульской области. По результатам проведенных расчетов хозяйство имеет наибольшую финансовую устойчивость и демонстрирует стабильное развитие сельскохозяйственного производства, что является основным приоритетом для успешного осуществления инновационной деятельности по оптимальному сочетанию отраслей производства сельскохозяйственного предприятия в условиях его технической и технологической модернизации.
На рис. 3 показаны примеры результатов проведенных расчетов применения оптимизационной модели на базе модельного хозяйства СПК «Федоровский» Узловского района Тульской области.
РАСЧЕТ ПОТРЕБНОСТИ В КОРМАХ ДЛЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА
СПК ФЕДОРОВСКИЙ
Количество Планиру- Валовое Затраты Затраты
коров емый удой произ- на произ- на валовое
на 1 водство водство производ-
фуражную молока. 1 кг ство
корову молока. молока.
в год.
кг и к. е. ц к. е.
630.0
6500
40950
1.00
40950.00
Структура годового рациона
Грубые Сочные Концентраты
Сено Сенаж Солома Корнеплоды Зеленые корма СИЛОС Коыцентриров аыыын корма
%
21. 0 37. 0 42. 0
9. 0 8. 0 4. 0 2. 0 23. 0 12. 0 42. 0
Расчет площадей под кормовые культуры
Коп корпа НанмеьоЕалнй корма Урожайность, ц/га Птищадь, га Вале® сбор, Т ой Себестоимость 1 т иорма, руб Всего^ таге, руб Питательность, к. е. Всегс^ т к. е.
1462 Сено кика + овес 37 221.35 818. 995 1214. 90 994. 997 0 45 368.548
1463 Сенаж вика + овес 50 204.16 1023 .80 600. 00 614. 280 0 32 327.616
1324 Силос кукурузы 213 112.11 2457 .03 1310. 00 3213.77 0 20 491.416
среднеспелой
4120 Свекла кормовая 295 23.14 682. 630 700. 00 477. 841 0 12 81.9156
1470 Ячмеыь+ горок 16 931.15 1495 .60 65 00. 00 97 21.40 1 15 1719.94
4821 Зеленая масса клевера 130 362.25 4709 .25 447. 20 2105.98 0 20 941.850
185&96 17133.26 3531.28
Рис. 3. Результаты расчетов применения оптимизационной модели на примере модельного хозяйства СПК «Федоровский» Узловского района Тульской области
Результаты практического применения модели показали, что оптимизация производственно-отраслевой структуры хозяйства обеспечивает прирост планового чистого дохода на 8-12% по сравнению с вариантами структуры, которые рассчитываются традиционными методами.
Литература:
1. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.,1990.
2. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1981.
3. Крылатых Э.Н. Система моделей в планировании сельского хозяйства. М.: Экономика, 1979.
4. Пастернак П.П. Системное моделирование экономических процессов в АПК. М.: Агропромиздат, 1985.
5. Справочник по планированию сельского хозяйства / Ф.Е. Савицкий и др. М.: Колос, 1974.
6. Евстропов А.С., Артамонов В.А. Система управления производством с.-х. продукции на основе информационно-инновационных технологий. Рязань, 2009.
Literatura:
1. Matematicheskoe modelirovanie ehkonomicheskih pro-cessov v sel'skom hozyajstve. M., 1990.
2. Kravchenko R.G. Matematicheskoe modelirovanie ehkonomicheskih processov v sel'skom hozyajstve. M.: Kolos, 1981.
3. Krylatyh E.N. Sistema modelej v planirovanii sel'sko-go hozyajstva. M.: Ehkonomika, 1979.
4. Pasternak P.P. Sistemnoe modelirovanie ehkonomicheskih processov v APK. M.: Agropromizdat, 1985.
5. Spravochnik po planirovaniyu sel'skogo hozyajstva / F.E. Savickij i dr. M.: Kolos, 1974.
6. Evstropov A.S., Artamonov V.A. Sistema upravleniya proizvodstvom s.-h. produkcii na osnove informacionno-innovacionnyh tekhnologij. Ryazan', 2009.
THE AGRICULTURAL ENTERPRISES' PLANT AND LIVESTOCK INDUSTRY OPTIMAL COMBINATION'S INFORMATION
MODEL
T.G. Soldatova, candidate of agricultural sciences, deputy director on scientific work V.A. Artamonov, department's deputy head
FGBNY All-Russian research Institute of mechanization and informatization agrochemical support in agriculture Abstract. The information model presented in this article, is designed to solve of optimal combinations of branches of agricultural production problems taking into account agroland conditions, financial status and the farms' resource potential, the impact of each sector on agricultural production degree identify's detection. The branches' optimum combination of agricultural production calculations are made on concrete material of the Central Federal district's agricultural model enterprises. Thus special attention is given to fodder creating's principles (fodder crop rotations with a maximum full bulky feed, alfalfa and galega perennial grasses' off- fields, long cultivated irrigated pastures) by feed cost's reducing through rational forage crops allocation on land enterprises, the their cultivation's innovative techniques and technologies use. The complex computer programs most effective variants of agricultural production development's choo-sing, developed by VNIMS'S specialists, industries branches' optimal specialization and combination in technical and technological modernization's terms, based on the machinery and equipment system for agriculture agro-chemical com-ponents, can be available to all interested users.
Keywords: software, base of data, economical and mathematical modeling, animal husbandry, crop production.
