CC BY
27
УДК 633.1
МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РАЗВИТИЯ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОГО РЫНКА МАКРОРЕГИОНА
Е.В. АФАНАСЬЕВ1, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник
Н.В. ШАЛАНОВ1, доктор экономических наук, главный научный сотрудник
Т.И. УТЕНКОВА1, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник
Е.В. РУДОЙ2, доктор экономических наук, проректор по научной работе (e-mail: rudoy80@ngs.ru)
П.М. ФЕДЯЕВ3, ассистент
1Сибирский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства, пос. Краснообск, Новосибирск, 630501, Российская Федерация
2Новосибирский государственный аграрный университет, ул.Добролюбова, 160, Новосибирск, 630039, Российская Федерация
3Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт, ул. Марковцева, 5, Кемерово, 650056, Российская Федерация
Резюме. Прогноз агропродовольственного рынка наиболее сложный вид такой деятельности, поскольку он включает пространственные аспекты происходящих процессов и факторы экономического и социального развития. На прогнозирование агропродовольственного рынка региона влияют различные факторы, которые воздействуют на его структуру: потенциал региона, платежеспособный спрос, цены, уровень конкурентоспособности производителей, конъюнктура на мировом рынке и др. Наиболее предпочтительный экономико-математический метод прогнозирования агропродовольственного рынка - авторегресионная модель. Рассчитанные по критерию Фишера уровни надежности полученных моделей превышают 90%. Их можно использовать для принятия решений и осуществления прогнозов. Установлены причины, которые сдерживают развитие агропродовольственного рынка за счет собственного зернового и молочного производства в Сибирском федеральном округе. В зерновой отрасли это недостаток инвестиций и непредсказуемость погодных условий; ухудшение отраслевой структуры; использование семян низких посевных кондиций; слабое освоение индустриальных технологий выращивания культур; низкий уровень внесения минеральных удобрений. В молочной отрасли - уменьшение поголовья скота; несоблюдение технологий содержания животных; плохое материально-техническое обеспечение хозяйств; опережающий рост цен на материально-технические ресурсы, по сравнению с ростом закупочных цен на молочную продукцию; разрушение прежней заготовительной системы и отсутствие новой торгово-закупочной инфраструктуры; ограниченный спрос. Перспективное развитие мясного рынка возможно путем наращивания производства мяса птицы и свинины. Прогнозные результаты отражают сложившийся уровень развития агропродовольственного рынка в Сибирском регионе. Для преодоления негативных процессов в отраслях АПК необходимо улучшение экономической ситуации с использованием активных государственных мер. Ключевые слова: агропродовольственный рынок, прогноз, авторегрессионная модель, производство, потребление, цена, СФО. Для цитирования: Методический подход к прогнозированию развития агропродовольственного рынка макрорегиона / Е.В. Афанасьев, Н.В. Шаланов, Т.И. Утенкова, Е.В. Рудой, П.М. Фе-дяев// Достижения науки и техники АПК. 2016. Т.30. №3. С. 5-8.
Прогнозирование агропродовольственного рынка занимает одно из центральных мест в системе разработки прогнозов экономики России. Оно формирует основные целевые ориентиры для всех отраслей промышленности и сельского хозяйства, производящих товары народного потребления. Прогноз агропродовольственного рынка -одна из наиболее сложных задач, поскольку он отражает
пространственные аспекты всех осуществляющихся в экономике и социальной сфере процессов, региональные особенности развития и пространственного взаимодействия территориальных хозяйственных и административных образований между собой, с федеральными органами управления и мировой экономикой. Разработка прогнозов осложняется еще и тем, что субъекты Федерации различаются между собой по многим основным параметрам (численность населения, экономический потенциал, размеры территории и др.) и условиям хозяйственной деятельности. Поэтому при прогнозировании агропродовольственного рынка региона необходимо учитывать различные факторы, воздействующие на его структуру, среди которых можно назвать уровень экономического развития, природно-ресурсного и производственного потенциала региона, платежеспособного спроса, конкурентоспособности товаропроизводителей, ситуация на мировом рынке и др. Следовательно, повышение точности и обоснованности прогнозов - одна из важнейших задач, стоящих в области развития и совершенствования теории, методологии и методики прогнозирования производства и потребления сельхозпродуктов.
Цель нашего исследования - разработка методического подхода к прогнозированию агропродовольственного рынка Сибирского федерального округа.
Условия, материалы и методы. В работе использовали следующие методы исследования: абстрактно-логический, монографический, расчетно-конструктивный и экономического моделирования.
Информационные материалы взяты из источников Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по субъектам Сибирского федерального округа, Министерства сельского хозяйства РФ, нормативных актов.
Разработка прогноза агропродовольственного рынка представляет собой сложный многоэтапный процесс, причем порядок выполнения этапов должен быть последовательным. В первую очередь необходимо определить цели и задачи исследования с учетом конкретного потребителя. Важнейшая цель на всех уровнях - прогноз ситуации на различных рынках (местном, региональном, межрегиональном) и выработка на его основе стратегических и тактических решений. На втором этапе следует установить объект, состав показателей, которые определяются исходя из потребностей в конкретных результатах прогнозирования, временные горизонты, которые в зависимости от целей варьируют от нескольких месяцев до десятков лет; очень важно выбрать метод прогнозирования исходя из конкретных целей и возможностей - характеристик, объема, типа прогноза, а также состава исходной информации и ее источников (статистическая отчетность, итоги социологических опросов и обследований, результаты анализа объекта прогнозирования и выявления основных его тенденций, определяющих развитие процесса, изменение взаимосвязей, зависимостей и их тесноты).
Проведение прогнозного расчета с использованием выбранного метода и оценка полученных результатов позволяет оценить возможность прогнозирования, определить
адекватность выбранных методов, достаточность исходной информации и при необходимости осуществить корректировку методов, моделей и состава исходной информации. Этот этап можно осуществлять до тех пор, пока результаты экспериментального не будут удовлетворять объективным характеристикам надежности и точности. Следовательно, прогноз должен постоянно отслеживаться и при необходимости обновляться. Целесообразно периодически повторять расчеты, так как изменившаяся ситуация может потребовать корректировки. Последний этап - разработка рекомендаций по результатам прогнозирования.
От качества информации, полноты описания характеристик и тенденций развития прогнозируемого объекта зависит точность и надежность прогнозирования. В качестве исходных показателей могут выступать размер спроса населения на отдельные продукты, выраженные в стоимостной оценке; размер потребления отдельныхпродовольственных товаров в натуральных величинах; данные о среднедушевом доходе покупателей и цены на продовольственные товары в динамике за определенный период.
Основное условия обоснованности прогнозов - соответствие поставленной задачи и возможностей методического аппарата прогнозирования. Для прогнозирования показателей агропродовольственного рынка целесообразнее всего использовать экономико-математические модели, учитывающие причинно-следственные связи [1]. Особое место среди них занимают авторегрессионные модели, которые учитывают перспективное поведение временного ряда от предыдущего состояния. Наиболее применима линейная авторегрессионная модель с временным лагом в один период типа:
ум=в + Ь-у,.
где у, ух+1 - значения показателя в году t и временного периода; а, в - параметры линейной авторегрессионной модели.
Она более предпочтительна по той причине, что объемы производства продовольственных товаров могут в некоторой степени зависеть от величины этого показателя в предыдущий год и вряд ли будут связаны с объемами, которые были три года назад и более. При этом линейная зависимость более распространена, чем авторегрессионные зависимости других видов.
Для построения линейной авторегрессионной модели с временным лагом в один период мы рассчитали параметры модели а и Ь по следующим формулам:
Для расчета тесноты связи между показателями у и ух+1 использовали коэффициент автокорреляции, который определяли следующим образом:
ь_У1-У,+1-У,Ут ~ 2
З=У,+1-Ь-У,
г =
У1Уш-У,У,+ «V ау, ,
Средние квадратичные отклонения ау и а 1 находили по уравнениям:
=У1У?+1-(У,+1] ■
Рассчитанные по критерию Фишера уровни надежности полученных моделей превышают 90%. Следовательно, их можно использовать для принятия решений и прогноза [1, 2, 3].
Для прогнозирования мы выбрали следующие показатели, которые характеризуют развитие агропродовольствен-ного рынка СФО: численность населения (тыс. чел.); среднедушевые денежные доходы (руб.); среднедушевое потребление мяса и молока (кг); розничные цены на говядину, свинину, птицу и молоко (руб.); производство зерна (тыс. т), молока и мяса в убойной массе (всего, в том числе говядина, свинина и птица) за последние 5 лет (2010-2014 гг.).
Мы преднамеренно взяли непродолжительный ретроспективный период, поскольку сам процесс в течение более длительного периода времени носит неустойчивый характер. Цель же нашего исследования заключается в выявлении тенденций, имеющих место за последние 5 лет, и использование их в прогнозе до 2020 г.
По фактическим анализируемым данным производства и потребления продуктов питания, а также других показателей [3] были построены модели с целью определения тенденций развития агропродовольственного рынка на 2016-2020 гг.
Результаты и обсуждение. Анализ результатов прогноза свидетельствует о позитивной динамике развития агропродовольственного рынка. На одном уровне останется только производство зерна (см. табл.), что во многом связано с повторением каждые 5-7 лет засух различной интенсивности. Размах варьирования производства зерна в округе за последние пять лет между минимальным и максимальным уровнем составляет 1,9 раза. Сложившееся положение в этой подотрасли связано со многими причинами, среди которых можно назвать недостаток инвестиций; непредсказуемость погодных условий; ухудшение структуры производства в сторону неоправданного увеличения доли пшеницы и сокращения площадей зернофуражных культур; слабо внедряются индустриальные технологии
Таблица. Прогноз основных экономических показателей развития агропродовольственного рынка в СФО
Показатель 2014 г. 2016 г. | 2017 г. I 2018 г. 2019 г. 2020 г. \2020 г. к2014 г., %
Население, тыс. чел. 19293 19334 19356 19375 19396 20413 105,8
Среднедушевые денежные доходы, руб. 21473 23135 24362 25031 25854 26137 121,7
Среднедушевое потребление мяса, кг 67 68,6 68,9 69,3 69,6 69,8 104,2
Среднедушевое потребление молока, кг 259 257 256 255 255 255 98,5
Розничные цены, руб./ц:
говядина 254,50 267,1 271,4 274,8 277,4 279,4 109,8
свинина 264,1 281,3 284,6 294,5 304,2 308,7 116,9
птица 137,67 127,51 132,42 144,22 154,15 161,13 117,0
Молоко 45,34 52,12 55,23 57,11 57,63 58,42 128,8
Производство, тыс. т:
зерно 13018 13018 13018 13018 13018 13018 100
мясо в убойной массе (всего) 1162,1 1172,6 1174,8 1176,0 1176,7 1177,1 101,3
в том числе говядина 315,3 315,6 315,9 315,7 315,8 315,8 100,2
свинина 443,3 455,1 459,2 462,5 465,1 467,1 105,4
птица 353,3 359,2 360,2 360,7 361,0 361,1 102,2
молоко 5398,2 5432,6 5438,3 5441,1 5442,6 5443,3 100,8
выращивания зерновых культур; уровень внесения минеральных удобрений на 1 га сельхозугодий в целом по округу составляет 8-9 кг в действующем веществе [4]. В связи с нехваткой собственных ресурсов большинство сельскохозяйственныхпредприятий (около 40%) для посева используют семена массовых репродукций (ниже третьей), имеющийся генетический потенциал сортов используется неэффективно, темпы сортосмены замедлены. Все это не позволяет последовательно осуществлять структурные и организационные преобразования и негативно сказывается на развитии зернового производства. Несмотря на имеющиеся трудности в решении многочисленных проблем, ситуация в зерновой отрасли не безнадежна. Повышение ее эффективности возможно путем оптимизации размещения посевов зерновых культур и их рационального видового и сортового сочетания, углубления специализации и усиления концентрации производства зерна, перевода зерновых на индустриальную технологию возделывания.
Согласно нашему прогнозу агропродовольственного рынка, производство молока в 2020 г. должно увеличиться к 2014 г. всего 0,8% до 5443,3 тыс. т. В результате собственные ресурсы его производства составят 240 кг/чел. Для достижения прогнозного расчетного уровня потребления 255 кг/чел. потребуется завезти 306,2 тыс. т молока и молочных продуктов, что составляет 5,2% от всего его производства. Таким образом, при сохранении сложившейся ситуации в агропромышленном комплексе, производство молока останется на низком уровне. Глубина отставания столь велика, что даже при принятии радикальных мер потребуется немало времени, чтобы переломить негативную тенденцию, обусловленную инерционным характером развития молочной отрасли. Основной причиной снижения объемов производства молока до сих пор остается уменьшение поголовья скота; несоблюдение технологий содержания животных; плохое материально-техническое обеспечение; опережающий рост цен на ресурсы для села, по сравнению с закупочными ценами на молочную продукцию; разрушение прежней заготовительной системы и отсутствие новой (рыночной) торгово-закупочной инфраструктуры; ограниченность спроса и др. Продуктивность молочного скота в расчете на 1 корову в СФО в 2014 г. составила 4063 кг, что на 19,1% ниже, чем в целом по России. В округе много низкопродуктивных коров с удоем 1813-2958 кг, особенно остро эта проблема стоит в Республиках Алтай, Бурятия, Тыва и Забайкальском крае, которые имеют значительные резервы повышения продуктивности путем доведения удоя до среднеокружного уровня. Кроме того, рост молочной продуктивности коров лимитирует недостаток белка, дефицит которого в заготавливаемых кормах составляет 25-30%. Основным источником переваримого протеина в рационах животных остаются концентрированные корма, но они не сбалансированы по питательности. Это приводит к перерасходу кормов и снижению эффективности производства молока. Для преодоления негативных процессов в отрасли необходимо улучшение экономической ситуации с использованием следующих мер государственной поддержки: реструктурирование задолженности сельских товаропроизводителей; совершенствование кредитования; поддержка племенных хозяйств; реализация генетического потенциала животных благодаря использованию сбалансированных по питательности рационов, основанных на комбикорме, сенаже из бобовых культур и злаково-бобовых смесей, сене искусственной сушки; освоение автоматизированных систем механизации производственных процессов с
доведением уровня комплексной механизации до 100% против 60% сегодня.
В целом на сегодняшний день нет оснований для прогноза дестабилизации молочной отрасли в дальнейшем. Задача состоит в том, чтобы в будущем выйти на уровень производства и потребления молока к рациональным нормам потребления 320-340 кг на душу населения [7].
В связи с тем, что важную роль в обеспечении населения играют такие социальные факторы, как денежные доходы и структура населения, это вызывает необходимость их учета при анализе потребления продуктов питания. Динамика среднегодовых денежных доходов населения в целом по округу по результатам прогноза к 2020 г. составит 26137 руб., что выше уровня 2014 г. на 21,7%. Корреляционная зависимость, установленная в Новосибирской области, показывает, что с ростом доходов населения на 1% потребление мяса увеличивается на 0,49%. Исходя их этого потребление мяса к 2020 г. может достичь 69,8 кг, или на 4,2% больше, чем в 2014 г.
Анализ динамики цен на отдельные продовольственные товары показывает, что говядина к 2020 г. подорожает, по сравнению с 2014 г., на 9,8%, свинина -на 16,9, молоко - на 28,8, мясо птицы - на 17,0%.
Оценивая перспективное состояние животноводства в СФО, следует отметить, что различные подотрасли будут развиваться не одинаково. Производство говядины к 2020 г. может вырасти, по сравнению с 2014 г., на 0,2%, свинины - на 5,4, птицы - на 2,2%. Это приведет к изменению структуры производства мяса. Доля говядины в общем объеме мясных ресурсов в 2020 г. составит 26,8%, свинины - 39,7, птицы - 30,7%. В последние годы мясо птицы из-за своих высоких потребительских качеств и меньшей себестоимости более востребовано потребителями, чем другие виды. Такая структурная переориентация продолжится в связи с тем, что экономически отрасль более эффективна, чем другие, благодаря низким затратам кормов на производство единицы продукции. От одной курицы маточного стада за год можно получить до 250 яиц, из которых в период инкубации и выращивания можно получить до 300 кг живой массы птицы.
Степень насыщенности агропродовольственного рынка мясными продуктами на душу населения за счет собственных ресурсов к 2020 г. в целом по округу составит 56,5 кг, при прогнозном потреблении 69,8 кг, что потребует завоза 271 тыс. т, или 23% общего объема производства.
Результаты прогноза на основе сложившегося состояния агропродовольственного рынка округа свиде-тельствуеют, что при сохранении существующего курса преодолеть инерционный характер развития агропродовольственного рынка и достичь более полного обеспечения населения продуктами питания будет невозможно.
Рост производства мяса можно обеспечить при различном сочетании и разных темпах развития скотоводства, свиноводства, птицеводства, овцеводства, а в ряде районов коневодства и оленеводства. В ближайшей перспективе наиболее эффективное решение этой задачи в округе возможно путем ускоренного развития таких скороспелых отраслей, как свиноводство и мясное (бройлерное) птицеводство, что даст возможность значительно сократить трудовые и материальные затраты на производство мяса, улучшить рацион питания населения.
Увеличение производства свинины, на наш взгляд, возможно путем наращивания поголовья, интенсификации отрасли, повышения концентрации производства в специализированных хозяйствах, освоения системы
полноценного кормления, что повысит усвояемость питательных веществ и снизит затраты корма на производство единицы продукции на 15-20%. Свиноводство в округе необходимо развивать путем строительства ферм и комплексов различных типоразмеров в районах с дешевым производством зерна и частично в зонах промышленных объектов и крупных поселений с повышенной потребностью в парном мясе[7].
На сегодняшний день имеются все условия для высокоэффективного производства мяса птицы в самых различных районах. Поэтому в перспективе целесообразно его максимально возможное приближение к потребителю в масштабах, полностью обеспечивающих внутренний спрос. Наращивать предложение мяса птицы необходимо путем строительства новых и реконструкции существующих птицефабрик, а также создания специализированных хозяйств по производству мяса индеек, уток и гусей. Для увеличения генетического потенциала птицы необходимо использовать высокопродуктивные кроссы мясных пород, что позволит увеличить производство мяса на 12-15%. При этом главное условие реализации их возможностей - полноценное кормление [9].
Для наращивания производства говядины необходимо использовать возможности как молочного, так и специализированного мясного скотоводства путем со-
кращения яловости маточного поголовья, увеличения количества и сохранности получаемого молодняка, интенсификации выращивания и откорма животных с доведением живой массы молодняка при снятии с откорма до 400-450 кг, восстановления в традиционных районах мясного скотоводства крупных специализированных хозяйств и стимулирования создания мясных ферм.
Выводы. Разработка прогноза агропродовольственного рынка представляет собой сложный многоэтапный процесс, причем порядок выполнения этапов должен быть последовательным. Прогноз должен постоянно отслеживаться, кроме того расчеты следует периодически обновлять, так как изменившаяся ситуация может потребовать его пересмотра.
Прогнозные расчеты показывают, что собственные ресурсы молока к 2020 г. составят 240 кг/чел. при уровне потребления 255 кг/чел., в этой связи на территорию округа потребуется дополнительно ввезти 306,2 тыс. т молока и молочных продуктов, что составит 5,2% его производства. Степень насыщенности агропродовольственного рынка мясными продуктами собственного производства на душу населения в целом по округу составит 56,5 кг, при прогнозном потреблении 69,8 кг, для компенсации их недостатки потребуется завезти 271 тыс. т, или 23% от общего объема производства.
Литература.
1. Надеждена С.Д., Пешкова М.Н. Сбалансированность развития регионального продовольственного рынка: монография. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2014. 211 с.
2. Шаланов Н.В. Системный анализ, Кибернетика, Синергетика: математические методы и модели. Экономические аспекты. Новосибирск: НГТУ, 2008. 288 с.
3. Шаланов Н.В., Шаланова О.Н., Пешкова М.Н. Прогнозирование производства основных видов продовольствия в Сибири //Продовольственное обеспечение Сибири в условиях глобализации мировой экономики: материалы международной научно-практической конференции, посвященной 60-летию создания Сибирского научно-исследовательского института экономики сельского хозяйства. Новосибирск: ФГБНУ СибНИИЭСХ, 2015. С. 392-396.
4. Агропромышленный комплекс России в 2014 г. Статистический сборник Министерства сельского хозяйства Российской Федерации. М. 2015. С.128-130.
5. Анализ тенденций и перспектив развития агропромышленного производства СФО/Е.В. Рудой, Е.В. Афанасьев, Н.И. Пы-жикова, Н.В. Григорьев//Вестник Новосибирского государственного аграрного университета. 2013. №1 (26). С. 141-145.
6. Агропродовольственный рынок Сибири: особенности формирования и перспективы развития / Е.В. Афанасьев, С.М. Головатюк, Е.В. Рудой, Т.И. Утенкова // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2010. № 12. С. 89-97.
7. Приказ Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от 2 августа 2010 года №593Н «Об утверждении рекомендаций по рациональным нормам потребления пищевых продуктов, отвечающим современным требованиям здорового питания». Зарегистрировано в Министерстве юстиции Российской Федерации 11 октября 2010 г. // Российская газета. 2010. №234
8. Афанасьев Е.В., Рудой Е.В. Ключевые направления реализации инноваций в основных отраслях сельского хозяйства Сибири //Достижения науки и техники АПК. 2015. №4. С. 5-9.
9. Афанасьев Е.В., Рудой Е.В. Концептуальные основы развития мясной отрасли в Сибири //Достижения науки и техники АПК. 2014. №9. С. 3-6.
METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING THE DEVELOPMENT OF AGROFOOD MARKET OF THE MACROREGION
E.V. Afanasyev1, N.V. Shalanov1, T.I. Utenkova1, E.V. Rudoy2, P.M. Fedyaev3
Siberian Research Institute of Agricultural Economics, Krasnoobsk, Novosibirsk, 630501, Russian Federation 2Novosibirsk State Agrarian University, ul. Dobrolyubova, 160, Novosibirsk, 630039, Russian Federation 3Kemerovo State Agricultural Institute, ul. Markovtseva 5, Kemerovo, 650056, Russian Federation
Summary. Forecast of the agrofood market is the most difficult kind of such activity, as it includes the spatial aspects of ongoing processes and factors of economic and social development. The forecasting of agrofood market of the region is influenced by different factors, which affect its structure: regional potential, effective demand, prices, the level of the competitiveness of producers, world market environment, etc. Autoregression model is the most appropriate economical and mathematical method of forecasting of agrofood market. The levels of reliability of the models calculated by the Fisher criteria exceed 90%. These models can be used for decisionmaking and forecasting. It is established the reasons that prevent the development of agrofood market by means of regional grain and dairy production in Siberian Federal District. In the grain branch they are the lack of investment and unpredictable weather; deterioration of crop industry; application of seeds with low sowing qualities; insufficient application of industrial technologies of crop cultivation and insufficient application of mineral fertilizers. In the milk branch they are the reducing of the cattle population; non-compliance with technologies of animal husbandry; insufficient equipment at the farms; high prices for materials and equipment in rural areas in comparison with farm-gate prices on dairy production; deterioration of the previous storage system; the lack of new trading and purchasing environment, and demand brake. The promising development of meat market is possible by the growth of production of poultry and pork. Forecast results demonstrate the current level of development in agrofood market in Siberia. To overcome the negative processes in the agribusiness sectors it is necessary to improve the economic situation due to active government measures. Keywords: agrofood market, forecast, autoregression model, production, consumption, price, SFD.
Author Details: E.V. Afanasyev, Cand. Sc. (Econ.), leading research fellow; N.V. Shalanov, D. Sc. (Econ.), chief research fellow; T.I. Utenkova, Cand. Sc. (Econ.), leading research fellow; E.V. Rudoy, D. Sc. (Econ.), vice-rector (e-mail: rudoy80@ngs.ru); P.M. Fedyaev, assist. For citation: Afanasyev E.V., ShalanovN.V., Utenkova T.I., RudoyE.V., FedyaevP.M. Methodological Approach to Forecasting the Development of Agrofood Market of the Macroregion. Dostizheniya nauki i tekhnikiAPK. 2016. V.30. No 3. Pp. 5-8 (In Russ.).
