CC BY
28
УДК / UDK 633.1:631.524.84:631.5.003.13:631.524.022
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ЭКОНОМИЧЕСКУЮ ЭФФЕКТИВНОСТЬ АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И ПРОДУКТИВНОСТЬ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР1
SIMULATION OF THE FACTORS INFLUENCE ON THE AGROTECHNOLOGICAL SOLUTIONS ECONOMIC EFFICIENCY AND GRAIN
PRODUCTIVITY
Изотова 3.A., к.э.н., доцент кафедры экономики агропромышленного комплекса Института экономики и управления (структурное подразделение) ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского»
Izotova Z.A., Ph.D., Associate Professor, Department of Economics of Agriculture of the Institute of Economics and Management (subdivision) FSAEIHE "Crimean Federal University named after V. I. Vernadsky" E-mail: zoia.zoya@gmail.com
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
экономическая эффективность, урожайность, качество, зерно, факторы, предшественник, условия года, сценарий, Республика Крым.
KEY WORDS
economic efficiency, productivity, quality, grain, factors, predecessor, the conditions of the year, the script, the Republic of Crimea.
Особенности зернового производства в значительной степени затрудняют прогнозирование последствий принятия управленческих решений, направленных на обеспечение баланса качественных и количественных параметров продукции, который необходим для реализации целевых установок по достижению заданного уровня экономической эффективности. Выбор рациональных и экономически оправданных способов преодоления объективных ограничений, обусловленных в первую очередь природными и биологическими особенностями, требует проведения исследований и моделирования влияния ключевых факторов на эффективность зернового производства.
В направлении решения указанных задач ведется систематическая работа со стороны как отечественных [1-4], так и зарубежных ученых [5]. Адаптация и развитие предлагаемых методик с учетом специфики почвенно-климатических зон возделывания и их стратегий развития не утрачивает актуальность.
Цель исследований состоит в определении степени и характера влияния ключевых факторов на эффективность (технологическую и экономическую) технологических решений в процессе возделывания зерновых культур.
Исследование проведено по многолетним данным опытного поля АБиП ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского». Производственные затраты и цены реализации зерна приняты на уровне фактических за 2015 г. В процессе исследования использовались методы корреляционно-регрессионного анализа,
1 Научная публикация выполнена в рамках научно-исследовательской работы по теме «Механизм формирования эффективного безопасного производства продукции АПК в различных условиях природопользования» (при поддержке РГНФ, проект № 15-02-00658)
графический метод, реализация которых проводилась с использование прикладного программного обеспечения STATISTICA8.0, ряд этапов моделирования реализован в среде программирования Visual Basic.
В результате ранее проведенных нами исследований для почвенно-климатических условий Республики Крым (по предшественнику занятий пар) [6]были построены производственные функции, которые имеют большое значение для экономического обоснования управленческих решений, текущего и перспективного планирования. Содержательная и статистическая оценка ряда математических моделей выявила наиболее адекватные и статистически значимые:
Y = -5,94838 + 0,68982 • Чш • IndY • Y - 0,00009 • N • Hd • IndY • Y + 0,00648 • VN • Hd • IndY • Y
_ _ (1) Gl = -0,34406 +1,18267 • IndGl • Gl - 0,03994 • VY • IndGl • Gl + 0,00073 • N • IndGl • Gl
(2),
где: Y - урожайность озимой пшеницы, ц/га;
Gl - массовая доля клейковины, %;
Hd - норма высева, млн/га;
N - доза внесения азотного удобрения, кг д.в./га;
IndY, IndGl - индексы условий года соответственно по урожайности и клейковине (служат для отображения погодного фактора и рассчитаны по методике А.В. Смиряева, М.В. Гохмана[7]);
Y, Gl - средние значения за 5 лет соответственно по урожайности и клейковине.
Обе модели являются статистически значимыми на уровне доверительной вероятности 95%. При этом первая модель описывает 98% вариабельности результативного показателя (урожайности), вторая модель -84,3% изменчивости качества пшеницы.
На основании полученных данных нами предлагалось проводить дальнейшие расчеты значений ряда классических экономических показателей, необходимость вычисления которых вытекает из задач планирования и обоснования принятия управленческих решений. Среди них рассматриваются: обеспечение максимального совокупного дохода; обеспечение безубыточного уровня производства; определение заданного запаса прочности производственного цикла; выбор параметров производства, обеспечивающие целевую рентабельность; планирование результатов производства при заданных ограничениях на производственные факторы.
Вместе с тем реальные хозяйственные условия в значительной степени варьируют под влиянием гораздо более широкого спектра факторов, в связи с чем наши исследования получили дальнейшее развитие.
Предлагаемую последовательность расчетов целесообразно реализовывать в рамках сценарного подхода. Данное положение методики заключается в генерации линейных спектров сценариев, параметры дифференциации которых могут варьировать в зависимости от целей исследования и возможностей информационного обеспечения. Так в числе линейных спектров могут быть следующие динамические аспекты, определяющие логику развития агроформирований как открытых производственных систем и значимые для конкретных субъектов управления зернопроизводством: погодные условия, цены на зерно, горюче-смазочные
материалы, средства защиты растений, расценки на услуги сторонних организаций и др. Путем наложения двух линейных спектров формируется матрица сценариев.
В частности, нами рассмотрено пять сценариев № 6-10 (табл. 1), которые соответствуют различным вариантам состояний погоды (комбинация ранее рассчитанных индексов года по урожайности и клейковине) с возможностью реализации зерна по минимальным ценам при проведении государственных интервенций по субъектам Российской Федерации, входящим в состав Центрального, Северо-Западного, Приволжского, Северо-Кавказского, Южного федеральных округов в 2015/2016 маркетинговом периоде [8].
Таблица 1. Матрица сценариев «индекс условий года - цена реализации пшеницы»
Индекс условий года Характеристика условий года Цена реализации пшеницы
по урожайност и (ЫйУ) по клейковин е (1пй01) Закупочные цены зернотрейде ров (цены реализации «с полей») Минимальны е гарантирова нные интервенцио нные цены Адекватные расходам рыночные цены
0,856 0,838 Хуже условия для формирования зерна высокого уровня качества и высокой урожайности № 1 № 6 № 11
1,173 0,838 Хуже условия дл! формирования зерн< высокого уровн! качества и лучшж условия для высоко! урожайности № 2 № 7 № 12
1 1 Средние по результатам многолетних наблюдений условия для урожайности и качества зерна № 3 № 8 № 13
0,856 1,136 Лучшие условия для формирования зерна высокого уровня качества и хуже для высокой урожайности № 4 № 9 № 14
1,173 1,136 Лучшие условия для формирования зерна высокого уровня качества и высокой урожайности № 5 № 10 № 15
При выборе наилучшей альтернативы развития производственной системы в качестве руководящих экономических принципов следует принять выводы, вытекающие из закона убывающей доходности. В этом случае определение зон
максимизации совокупного дохода, формируемого как под воздействием количественных (урожайность) параметров, так и качественных (классность зерна), необходимо осуществлять на основании уровней факторов (устанавливается расчетным путем), которые позволяют обеспечить достижение нулевого значения маржинальной прибыли (соответствует диапазону равенства маржинальных затрат маржинальному доходу). Таким образом, при заданных нормах высева, можно определить границу экономической целесообразного повышение дозы внесения удобрений, которая должна быть адекватной погодным условиям. Графическая интерпретация указанных положений представлена на рисунке 1.
1 1 ' 1 ъ 1
/ / / , / / - '. f л
/ / / / / Г ' / / 1 /
// /у /
у/У / У у
Г-*' У У ^ .......
16 1 8 20 22 24 26 28 30 32 34 36 3 8 40
Внесение азотных удобрении, it д.е. га Маржинальная прибыль, руб. га - 0 - -2 - -4 ■— -6 ..........8
Рисунок 1 - Зоны максимизации совокупного дохода от реализации
пшеницы *
* Паровой предшественник, средние условия года, расценки 2015 г.
Из анализа среза поверхности следует, что по спектру затрат на семена при возможных нормах высева, диапазон рациональных расходов на азотное питание локализован в пределах достаточных для внесения 16-27 кг д.в. / га. Исходя из расценок 2015 г., повышение совокупного дохода обеспечивается до точки, соответствующей 26 кг д.в. / га при норме высева 6 млн / га, по мере удаления от которой темп его роста снижается. Значение производной, вычисленные согласно разработанному в среде программирования Visual Basic алгоритмом, подтверждают полученные результаты.
В процессе планирования также необходимо учитывать варьирование, в зависимости от условий года, рациональных значений расходов на обеспечение уровней азотного питания, поставленных в соответствие каждой норме высева с ранее установленной достоверностью.
Результаты сопоставления потенциальных характеристик урожая в зависимость от природного фактора позволяют сделать вывод, что самая большая маржинальная прибавка прибыли возможна при погодном фоне, который является благоприятным как для формирования сильного зерна, так и для высокой урожайности пшеницы. Девятый сценарий, который способствует
получению высококачественного зерна при сравнительно низкой урожайности, способен обеспечить меньшую маржинальную прибыль, в то время как средние условия, уступая указанному погодному фону, по благоприятности превосходят результаты наступления седьмого сценария, который является лучшим только для наращивания урожайности.
Различия в маржинальной прибавке прибыли являются следствием одновременных изменений количественных и в решающей степени качественных характеристик урожая. Так согласно девятому и десятому сценариям при соблюдении всех требований агротехники объективно возможно наиболее эффективное сочетание производственных факторов, которое обеспечивает производство пшеницы второго и первого классов качества. При этом, для рекомендованных норм высева (4,5-5,5 млн. / га) погодные условия, благоприятные лишь для качественных характеристик урожая, позволяют приблизить момент скачка маржинальной прибыли, который происходит при азотном питании 40-55 кг д.р ./га. Однако его абсолютное значение меньше по сравнению с потенциально возможной надбавкой согласно десятому сценарию, которое является достижимым при более высоких нормах внесения удобрений на уровне 110-125 кг д.в. / га.
Исследование на экстремумы функции зависимости прибыли от затрат на включенные в модель производственные факторы для двух лучших по погодным условиям сценариев (№ 9 и 10) свидетельствует о неспособности производителей при существующем положении дел в отрасли обеспечить максимум прибыли от реализации зерна первого класса качества. Зона максимизации находится в области сочетания факторов, необходимых и достаточных для производства пшеницы второго класса (17-20 и 27-30 кг. д.в. / га соответственно для 9 и 10 сценариев). Таким образом, отсутствует объективный стимул для соблюдения научно обоснованного комплекса агротехнологических требований, способствующих производству сильного зерна.
Вместе с тем, установленная взаимосвязь не носит острый негативный характер, поскольку для удовлетворения потребностей постоянных жителей Республики Крым и отдыхающих пшеницы третьего класса, стабильное обеспечение которой возможно даже при наихудших погодных условиях (6-й сценарий) ив рамках 7-го сценария, допустимо считать рациональным уровнем качества, в том числе с позиции производителя с точки зрения экономической эффективности. При этом следует отметить, что зоны максимизации совокупного дохода для рекомендованных норм высева соответственно находятся в пределах внесения азота 15-21 и 20-29 кг. д.в. / га.
В процессе поддержки принятия решений по планированию параметров производства зерна также необходимо учитывать объективную сложность отведения в структуре посевных площадей достаточного количества земель с лучшими для пшеницы предшественниками, способных обеспечить высокие значения прибыли и рентабельности при сравнительно низких издержках производства. Учитывая неодинаковый уровень естественного плодородия почв и перечень агротехнических приемов, различные предшественники зерновых культур во многом определяют варьирование как переменных продуктивных, так и постоянных технологических расходов на проведение соответствующих агротехнических мероприятий, а также продовольственные качества и объемы потенциального урожая. Таким образом, управление структурой площадей с точки зрения чередования культур также служит целям обеспечения желаемой
эффективности зернового производства, для чего нужно установить основные особенности формирования затрат и результатов в зависимости от предшественника.
Перечень и последовательность технологических операций для всего многообразия предшественников условно можно свести к двум типовым технологическим картам. Так набор агротехнических приемов для выращивания пшеницы по подсолнечнику и озимой пшенице аналогичен предшественнику кукуруза на силос, в то время как мероприятия по черному пару совпадают с необходимыми для производства пшеницы по занятому пару. При калькуляции затрат принципиальные внутригрупповые различия заключаются преимущественно в норме внесения азотных удобрений и интенсивности связанных с этим технологических операций, а также в уровне расходов на сбор урожая.
Исходя из указанных положений, на основе данных многолетних экспериментов для различных предшественников озимой пшеницы путем нормирования средних уровней к соответствующим показателям по занятому паром нами были рассчитаны поправочные коэффициенты для урожайности и качества, а на их основе - нормативные уровни рентабельности (табл. 2). Полученные результаты призваны повысить точность планов, а также упростить процедуру планирования в части составления севооборотов, ориентированных на минимизацию рисков получения убытков.
Таблица 2. Влияние предшественника на эффективность производства пшеницы *
Предшественник
Показатель Черный пар Занятый пар Кукуруза на силос Подсолнеч ник Озимая пшеница
1. Клейковина, %:
среднее значение за 11 лет эксперимента 26,2 23,1 19,9 20,2 20,3
нормированный поправочный коэффициент 1,13 1,00 0,86 0,87 0,88
2. Урожайность, ц/га:
среднее значение за 11 лет эксперимента 37,6 31,9 24,2 21,8 20,4
нормированный поправочный коэффициент 1,18 1,00 0,76 0,68 0,64
3. Уровень рентабельности в зависимости от погодных условий,%:
худшие условия 33,5 13,5 -19,6 -28,0 -30,7
условия хуже для качества и лучшие для урожайности 91,1 62,6 12,0 0,3 -6,1
средние условия 70,0 44,6 3,3 -7,4 -13,4
условия лучше для качества и хуже для урожайности 57,0 20,8 -8,2 -17,7 -22,9
лучшие условия 124,8 73,1 23,8 10,9 3,8
* Расценки 2015 г. Естественное плодородие. Норма высева 5,5 млн/га.
Данные таблицы свидетельствуют о широком диапазоне варьирования результатов производства в зависимости от предшественника, а также о
значительных их отклонениях от среднего уровня в разрезе вариантов погодных условий. Так, по чистому пару размах вариации рентабельности составляет 33,5124,8%, в то время как за непаровых предшественникам (кукуруза на силос, подсолнечник, озимая пшеница) возможные убытки с наибольшим значением при худшем погодном фоне по предшественнику озимая пшеница.
Вместе с тем, следует отметить относительный характер обусловленности колебаний уровня качества в зависимости от стохастических проявлений погоды. На фоне почвенного потенциала, в известной степени обусловленного предшественником, объективно существует возможность минимизировать отклонения от запланированных параметров урожая.
Одним из средств адаптивного управления производственным риском служат специальные агротехнические приемы: внекорневая азотная подкормка и сеникация. После проведения растительной диагностики, при необходимости, с их помощью можно повысить качество зерна до необходимого уровня, позволяющего получить максимальную прибыль. В частности, специальная агротехника целесообразна в случае наступления лучших по сравнению с ожидаемыми условий увлажнения, а также при отклонении от научно обоснованных сроков проведения ранневесенней подкормки.
При этом необходимо принимать во внимание возможность расхождения агротехнической и экономической целесообразности проведения специальных агроприемов несмотря на присутствие угрозы того, что современный уровень цен и диспаритет не обеспечат окупаемость затрат на них. Вероятность данного результата особенно высока при изначально невысокой запланированной урожайности, поскольку внекорневые подкормки и сеникации не влияют на продуктивность посевов, а лишь способны скорректировать уровень качества зерна. В связи с этим их проведения обосновано только при уровне урожайности, достаточном для окупаемости затрат на данные технологические операции. Вторым обязательным условием эффективности специальных приемов является существование объективных предпосылок перехода на следующий уровень градации классов качества зерна, что обеспечивает более высокую цену реализации. Выполнение указанных условий позволит не только компенсировать дополнительные расходы, но и получить определенную прибыль.
Кроме того, снизить расходы и тем самым повысить эффективность внекорневой подкормки возможно путем ее сочетания с обработкой посевов против клопа-черепашки, поскольку оба процесса проводятся в одинаковые сроки с использованием авиационной техники.
Для более объективной и всесторонней оценки уместности проведения специальных агротехнических приемов, исходя из ценовой ситуации и погодного фона, рекомендуется использовать предложенный нами методический подход и прогностические модели (1), (2).
При выполнении расчетов в модель вводятся значения ключевых факторов (уровень азотного питания, норма высева, индекс условий года). Далее реализуется корректировки по предшественникам: качественные и количественные параметры планируемого урожая корректируются на соответствующие нормативные коэффициенты; для калькуляции затрат выбирается соответствующая типовая технологическая карта, которая предусматривает проведение внекорневой подкормки и / или сеникации. На завершающем этапе, с учетом последствий применения специальных агротехнических приемов (надбавка содержания клейковины около 3%),
калькулируются уточненные результаты производства в стоимостном выражении.
Реальные хозяйственные условия, которые определяют эффективность зернового производства, в значительной степени варьируют под влиянием широкого спектра факторов. Попытки их комплексного учета в процессе моделирования производственных ситуаций ввиду разнонаправленного и взаимного влияния могут снизить точность моделей и усложнить их использования конечными пользователями - агроформированиями. В этой связи целесообразно сочетать математическое моделирования со сценарным подходом, в рамках которого могут разрабатываться матрицы сценариев, накладывающие дополнительные ограничения на исходныемодели.
Информацию, получаемую на этапе моделирования и сценарного прогнозирования по предложенной методике целесообразно использовать в агроформированиях для расчета классических экономических показателей эффективности производства (с приоритетом блока показателей маржинального анализа).
Полученные результаты призваны повысить точность планов, а также упростить процедуру планирования в части составления севооборотов, ориентированных на минимизацию рисков получения убытков и достижение целевых показателей доходности.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Дугин П.И. Экономическая эффективность зернопроизводства в лучших сельскохозяйственных организация России / П.И. Дугин, Л.Р. Барахоева. -Аграрный вестник Урала, 2009. - № 7 (61). - С. 16-22.- Электронный ресурс: http://elibrary.ru/item.asp?id=18486546
2. Сапрунова Е.А. Организационно-экономические и технологические факторы повышения экономической эффективности производства зерна (по материалам сельскохозяйственных организаций краснодарского края) /Е.А. Сапрунова. - автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный аграрный университет. Краснодар, 2007. - 24 с.
3. Сухарева В.Н. Экономико-статистический анализ факторов повышения урожайности зерновых культур и экономической эффективности производства зерна в сельскохозяйственных организациях оренбургской области / В.Н. Сухарева, Т.Н. Ларина, О. В. Павленко. - Известия Оренбургского государственного аграрного университета, 2012 - № 6 (38). - С. 141-144.-Электронный pecypc:http://elibrary.ru/item.asp?id=18409883
4. Степных Н.Е. Экономическая эффективность технологии выращивания зерновых культур в опытах Курганского НИИСХ/ Н.Е. Степных, С.А. Копылова. - Аграрный вестник Урала, 2013. - № 11. - С. 6-8.- Электронный pecypc:http://elibrary.ru/item.asp?id=20915234
5. Шпаар Д. Зерновые культуры (Выращивание, уборка, доработка и использование) / Под общей редакцией Д. Шпаара. - М.: ИД ООО «DLV АГРОДЕЛО», 2008 - С. 501-504.
6. Изотова З.А. Разработка алгоритма управления качеством зерна / З.А. Изотова. - Вестник ХНАУ им. В.В. Докучаева. - Харьков: 2012, № 5. - С.222
