CC BY
40
УДК 631.1.016
обоснование параметров перспективного развития сельскохозяйственного производства
н. а. пожидаева,
аспирант кафедры информатики E-mail: Pozhi-natalya@yandex. ш
Курская государственная сельскохозяйственная академия имени профессора И. И. Иванова
В статье отмечается, что повышение эффективности аграрной экономики требует прогнозирования параметров развития отраслей АПК. Предложена система критериев и параметров прогнозирования в сельском хозяйстве региона на основе применения регрессионно-корреляционного метода.
Ключевые слова: система, индикаторы, параметры, прогнозирование, сельское хозяйство, корреляционно-регрессионная модель, аграрная экономика, регион.
Аграрный сектор российской экономики переживает сложный период. В сложившейся ситуации особое значение приобретает научное прогнозирование параметров развития сельского хозяйства как условие эффективного функционирования отрасли [2]. Наличие прогнозов позволяет:
- повысить качество принимаемых управленческих решений;
- выбирать оптимальные направления его развития.
Параметры позволяют судить о перспективах развития аграрной экономики и могут служить основой для принятия обоснованных решений инвестиционного и инновационного характера. Это способствует повышению эффективности управления экономикой.
При этом, как показывает практика, сам процесс прогнозирования достаточно сложен, требует
учета большого числа факторов и показателей. Определение перспектив развития отрасли следует начинать с подбора системы индикаторов и параметров. К ним ряд исследователей относят:
- прибыль;
- накопления;
- уровень рентабельности;
- точку безубыточности;
- коэффициенты оценки финансового состояния;
- упущенную выгоду и др. [4, 5, 6].
По мнению автора, они могут иметь место при прогнозировании развития экономики, но не в полной мере отражают специфику непосредственно сельского хозяйства. Индикаторы, характеризующие перспективы развития сельскохозяйственного сектора, должны обладать более высокой чувствительностью и изменчивостью, сигнальной способностью предупреждать общество, государство и субъекты рынка о возможных тенденциях, могущих возникнуть в связи с изменениями макроэкономической ситуации как на российском, так и на мировом рынках.
В обобщенном виде основные индикаторы и параметры прогнозирования развития сельского хозяйства региона, как показывают расчеты, могут иметь определенный вид (рис. 1).
Прогнозирование на основе использования предлагаемой системы способствует повышению эффективности принимаемых решений сельскохозяйственными товаропроизводителями, органами
Индикаторы развития сельского хозяйства
Качество и уровень жизни сельского населения
Численность сельского населения; коэффициент миграции;
уровень безработицы;
уровень занятости; среднедушевые денежные доходы; средняя продолжительность жизни; тяжесть и напряженность трудового процесса;
обеспеченность медицинскими кадрами и учреждениями здравоохранения
Объем производства продукции сельского хозяйства
Экологическая нагрузка сельского хозяйства
Индикаторы развития сельского хозяйства
Параметры эффективности использования трудовых ресурсов:
- фондовооруженность труда;
- производительность труда;
- среднемесячная заработная плата;
- численность занятых в сельском хозяйстве. Параметры эффективности использования земельных ресурсов:
- выход продукции растениеводства на 100 га пашни;
- выход продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий;
- приходится основных фондов на 100 га сельскохозяйственных угодий;
- приходится энергетических мощностей на 100 га сельскохозяйственных угодий;
- приходится валовой прибыли на 100 га сельскохозяйственных угодий.
Параметры формирования элементов капитала:
- величина инвестиций в основные фонды на 100 га сельскохозяйственных угодий;
- доля прибыльных сельскохозяйственных организаций;
- рентабельность производства с учетом субсидий;
- величина заемных средств в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий;
- доля субсидий в стоимости товарной продукции
Уровень эродирован-ности и загрязнения земель, потери почвенного плодородия; показатели экологической эффективности производственных процессов; величина экологических издержек производства;
величина вложений в воспроизводство плодородия;
финансирование работ по развитию мелиорации, по борьбе с ветровой и водной эрозией почв
Рис. 1. Система индикаторов и параметров прогнозирования развития сельского хозяйства
государственного управления и инвесторами, которые смогут снизить риск неэффективного или нецелевого использования финансовых средств.
Обычно для прогнозирования развития экономики используют индикатор валовой продукции
сельского хозяйства. Ее стоимостное выражение обладает значительными преимуществами перед натуральными показателями:
- дает возможность сравнивать его с другими стоимостными показателями;
- свидетельствует о масштабах хозяйственной деятельности.
На основе прогнозирования показателя валовой продукции возможно определение потребности отрасли в производственных мощностях и капитальных вложениях, в государственной поддержке. Рассмотрим эти проблемы на примере Курской области (табл. 1).
Как показывает анализ данных табл. 1, скорректированное значение индикатора на индекс роста цен демонстрирует тесную связь с показателями производства основных видов продукции сельского хозяйства в натуральном выражении. И все же при всем значении валовой продукции для прогнозирования развития отрасли в регионе не менее важно использовать и другие показатели:
- производительность труда;
- фондоотдача и фондовооруженность труда;
- рентабельность производства;
- инвестиции;
- средняя заработная плата.
Необходимо также изучение таких аспектов
экономического развития сельского хозяйства, как социальное и экологическое состояние отрасли. Учет данных параметров при прогнозировании способствует более полному моделированию будущего развития сельского хозяйства.
В соответствии с предлагаемой системой индикаторов необходимо иметь и объективный порядок прогнозирования. На взгляд автора, его следует проводить в несколько этапов (рис. 2).
В рамках предложенного алгоритма на начальном этапе проводится оценка уровня экономическо-
го развития сельского хозяйства региона в зависимости от ресурсного обеспечения (табл. 2).
Рост объемов валовой сельскохозяйственной продукции происходит на фоне изменений с различной направленностью основных показателей ресурсного потенциала сельского хозяйства региона. Наблюдается негативная тенденция в развитии трудовых ресурсов сельскохозяйственного производства. В то время как вовлечение в эту отрасль дополнительных объемов финансовых ресурсов (причем не только за счет заемных средств, но и за счет частных инвестиций и государственной поддержки) стало положительным явлением. Эти аспекты требуют детального анализа и выявления ряда причин, обуславливающих произошедшие изменения.
Как показывает анализ данных, приведенных в табл. 2, обеспеченность трудовыми ресурсами сельскохозяйственного производства продолжает снижаться: только за 2005-2010 гг. численность сельского населения сократилась на 14,3 %, а среднегодовая численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, - на 47,6 %. Положение усугубляется тем, что реальный доход сельского трудоспособного населения ниже дохода других социальных слоев российского общества и прожиточного минимума. К примеру, средний размер заработной платы в сельскохозяйственной отрасли Курской области по-прежнему ниже на 30-40 % среднего уровня оплаты труда работников этого региона. Это свидетельствует о том, что труд в сельском хозяйстве, к сожалению, остается трудоемким и малопривлекательным как по социальным, так и экономическим факторам.
Таблица 1
Взаимосвязь стоимости валовой продукции и показателей выхода продукции на единицу земельной площади в сельском хозяйстве Курской области в 2000-2010 гг.
Год Скорректированная стоимость продукции растениеводства, млн руб. Производство зерна на 100 га паши, т Производство сахарной свеклы на 100га пашни, т Скорректированная стоимость продукции животноводства, млн руб. Произведено молока на 100 га сельскохозяйственных угодий, т Произведено живой массы свиней на 100 га сельскохозяйственных угодий, т
2000 8 611,7 73,27 55,65 4 519,4 18,47 1,10
2001 7 820,5 82,13 43,70 4 906,6 18,60 1,09
2002 9 245,1 102,37 56,44 5 313,3 18,29 1,07
2003 7 581,2 70,60 61,42 4 265,6 17,82 1,12
2004 8 699,6 84,16 61,95 4 269,0 17,45 1,00
2005 9 066,1 100,17 69,27 4 826,6 16,69 0,85
2006 7 305,0 91,81 131,08 4 608,3 15,38 0,71
2007 7 713,8 101,45 154,50 3 687,3 15,42 0,81
2008 11 080,0 176,14 143,09 5 305,9 16,24 1,03
2009 10 020,8 160,36 144,55 5 550,9 15,65 1,18
2010 5 403,1 80,08 113,45 4 182,0 15,04 1,40
1-й этап
2-й этап
3-й этап
4-й этап
5-й этап
Таблица 2
Ресурсный потенциал сельского хозяйства Курской области в 2005-2010 гг.
Показатель 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Прирост, 2010 к 2005, %
Сельское население, тыс. чел. 455 432 422 413 405 390 -14,3
Занято в сельском хозяйстве, тыс. чел. 129 121 119 106 102 100 -22,5
Среднегодовая численность работников, занятых 42 36 31 29 23 22 -47,6
в сельскохозяйственном производстве, тыс. чел.
Сельскохозяйственные угодья в хозяйствах всех 2 376 2 551 2 556 2 558 2 557 2 556 7,6
категорий, тыс. га
Площадь пашни, тыс. га 1 897 1 894 1 898 1 903 1 905 1 906 0,5
Стоимость основных фондов в сельскохозяйс- 8 093 8 849 12 164 11 321 16 520 18 044 122,9
твенных организациях, млн руб.
Поголовье крупного рогатого скота в хозяйствах 307 278 268 263 236 210 -31,6
всех категорий, тыс. голов
Поголовье коров, тыс. голов 148 129 120 117 104 92 -37,8
Поголовье свиней в хозяйствах всех 235 221 247 272 291 299 27,2
категорий, тыс. голов
Энергетические мощности, тыс. л. с. 2 288 2 094 1 924 2 063 1 777 1 820 -20,5
Балансовая прибыль сельскохозяйственных пред- -159 256 949 -446 990 935 -
приятий, млн руб.
Инвестиции в основные фонды, млн руб. 2 077 3 177 4 144 2 834 2 180 6 128 195,0
Субсидии сельскохозяйственным организациям, 213 315 518 1257 1230 1492 600,4
млн руб.
Задолженность по полученным кредитам и зай- 2 784 4 201 6 356 8 850 9 412 10 548 278,9
мам, млн руб.
Валовой продукт в фактически действовавших 25 154 24 158 31 443 41 123 41 425 37 738 50,0
ценах в хозяйствах всех категорий, млн руб.
Валовой продукт в растениеводстве, млн руб. 16 415 14 813 21 274 27 807 26 658 21 273 29,6
Валовой продукт в животноводстве, млн руб. 8 739 9 345 10 169 13 316 14 767 16 465 88,4
В то же время следует отметить, что использование земельных ресурсов в хозяйствах Курской области стабильно. Однако, несмотря на повышение в анализируемом периоде урожайности зерновых и сахарной свеклы и достаточно заметный рост валовой продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га сельхозугодий, сделано еще далеко не все. Существуют огромные резервы роста эффективности их использования:
- не оптимизирована структура пашни;
- слабо внедряются интенсивные технологии при производстве продукции растениеводства;
- используется на полях и фермах устаревшая физически и морально техника.
Устранение этих недостатков способно значительно повысить эффективность использования земельных ресурсов.
В 2010 г., несмотря на все еще заметные последствия кризиса, вливание капитала в сельское хозяйство более чем на 13 млрд руб. превысило аналогичный показатель 2005 г. Тем не менее ряд имеющихся аспектов требует особого внимания. В частности, значительная часть этих средств - заемная. Это в свою очередь обуславливает повышение уровня закредито-ванности сельскохозяйственных организаций, а также рост расходов на обслуживание кредитов.
Принятые Правительством Российской Федерации решения по увеличению объемов кредитования и субсидированию процентной ставки играют положительную роль. Однако из-за экономического кризиса, обострившего ситуацию в сельском хозяйстве, темпы развития аграрной сферы экономики все же замедлились. В результате основная доля бюджетных субсидий (70 %) идет именно на компенсацию процентных ставок по кредитам. В то время как величина субсидий на развитие животноводческих и растениеводческих отраслей, а также на реализацию федеральной программы восстановления плодородия земель, предназначенных для стимулирования производственной деятельности, в кризисный период была заметно сокращена.
Произошедший рост стоимости основных фондов в значительной степени обусловлен инфляционной составляющей. Подтверждением является продолжающаяся тенденция сокращения энергетических мощностей - на 20,5 %, а также сокращения поголовья крупного рогатого скота - на 31,6 % (в том числе коров - на 37,8 %).
Оценка ресурсного потенциала дает возможность:
- объективно оценить возможность сельского хозяйства анализируемого региона;
- обеспечить производство определенного количества продукции;
- выявить основные тенденции в функционировании этой важной сферы АПК.
Для прогнозирования тенденций изменения ключевых отраслевых индикаторов под влиянием выделенных факторов наиболее целесообразно применять метод корреляционно-регрессионного анализа. Необходимыми условиями применения такого метода исследования являются:
- наличие достаточно большого числа наблюдений по величине исследуемых факторных и результативных показателей;
- исследуемые факторы должны иметь количественные характеристики [1].
Применение этого метода позволяет выявить зависимость результативного признака (величина товарной продукции, млн руб.) от следующих параметров:
х1 - среднемесячная заработная плата, руб.;
х2 - инвестиции на 100 га сельхозугодий, млн руб.;
х3 - валовая прибыль на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.;
х4 - рентабельность сельскохозяйственной продукции с учетом государственных субсидий, %;
х5 - доля прибыльных сельскохозяйственных организаций, %;
х6 - число работников, занятых в сельхозпро-изводстве, приходящихся на 100 га сельхозугодий, чел.;
х7 - фондовооруженность труда, приходящаяся на 1 работника, тыс. руб.;
х8 - величина кредитов и займов, приходящаяся на 1 га сельхозугодий, тыс. руб.
Одним из условий построения регрессионной модели является наличие линейной независимости используемых переменных, т. е. состояния, когда столбцы и строки матрицы исходных данных линейно независимы. Линейная или близкая к ней связь между факторами называется мультиколли-неарностью и приводит к линейной зависимости нормальных уравнений, что делает вычисление параметров либо невозможным, либо затрудняет содержательную интерпретацию параметров модели. Явление мультиколлинеарности в исходных данных считается установленным, если коэффициент парной корреляции между двумя переменными больше
у *i *2 *3 *4 *7
у 1,00
*1 0,96 1,00
0,71 0,64 1,00
0,42 0,50 1,00
0,53 0,53 0,69 0,76 1,00
0,77 0,77 0,77 0,73 0,93 1,00
-0,96 -0,94 -0,79 -0,49 -0,58 -0,78 1,00
0,98 0,99 0,67 0,52 0,57 0,78 -0,96 1,00
0,97 0,99 0,74 0,51 0,61 0,84 -0,97 0,99 1,00
0,8. Чтобы избавиться от мультиколлинеарности, в модель следует включить лишь один из линейно связанных между собой факторов [3]. Причем тот, который в большей степени связан с зависимой переменной.
В результате анализа матрицы парных коэффициентов корреляции (рис. 3) для построения нелинейной регрессионной модели прогноза величины результативного признака у использовано три фактора: ^2, ^5, Х7.
Для такого исследования была использована программа «Statgraf». Таким образом, полученное уравнение имеет вид: у = -428,8x2 +1274,4Х5 +14,9Х2 • Х5 + 3,1x2' х7 -
-18,8X5 • Х7 - 5,8x2 +14,9х52 + 1,9x2.
Значение совокупного коэффициента множественной детерминации Я2 показало, что вариация результативного признака на 99,6 % обуславливается тремя выделенными факторами: х^, Х7. Стандартная ошибка оценки составила 1 134, средняя абсолютная ошибка - 411. Значение критерия Дарбина-Уотсона (1,7) свидетельствует об отсутствии автокорреля-
60
Рис. 3. Матрица парных коэффициентов корреляции
ции остатков. Значения коэффициентов регрессии подтверждены на 80 % уровнем значимости. В связи с этим вполне возможен прогноз результативного признака по данной модели. При этом перспективные значения используемых в модели факторов можно взять из прогнозов, разработанных в Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 годы.
Предлагаемая модель позволяет определять прогнозные значения величины валовой товарной сельскохозяйственной продукции в 2011 и 2012 гг. (рис. 4). Относительно 2010 г. прогнозируется рост индикатора в 2011 г. на 23,3 °%, а в 2012 г. - на 36,3 %. Относительно наиболее успешного 2008 г. увеличение составит 13,1 и 25,1 % соответственно. С учетом корректировки этих показателей на индекс роста цен на сельскохозяйственную продукцию величина товарной сельскохозяйственной продукции (в ценах 2000 г.) в 2011 и 2012 гг. относительно 2010 г. увеличится на 14,2 и 15,8 %. В то же время относительно 2008 г. произошло его снижение почти на треть (33,2 и 32,3 % соответственно). А относи-
50 40 30 20 10 0
51,4 46.5 J*
41,1 41,4
31,4 X
19,1 21,9 jK
1 Ifi 4
13,1 13,9
13,1 1 12,7 1 14,5 1 11,8 1 12,7 1 i 11,9 11,4 1 1 15,6 9,5 10^9 ИД 1 1 1
* В действующих ценах
•В ценах 2000 г.
Рис. 4. Валовая продукция 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011*2012* сельского хозяйства
*Прогноз.
в 2000-2012 гг., млрд руб.
тельно базового 2000 г. снижение составило 16,6 и 15,5 % соответственно.
Использование корреляционно-регрессионного анализа позволяет по ряду коэффициентов судить о степени влияния на результативный признак каждого из используемых в модели факторов (табл. 3).
Согласно дельта-коэффициентам можно констатировать, что влияние на значение результативного признака фактора х7 практически в 4 раза выше, чем влияние остальных. При элиминировании влияния прочих изучаемых факторов именно этот фактор остался в очень тесной взаимосвязи, о чем свидетельствуют частные коэффициенты эластичности. Значения частных коэффициентов эластичности отразили, что при изменении изучаемых факторов на 1 % среднего значения результативный признак изменит свою величину на 0,07, 0,12 и 0,93 %. Бета-коэффициенты показывают, что при изменении изучаемых факторов на величину среднего квад-ратического отклонения результативный признак поменяется соответственно на 0,13, 0,11 и 0,75 %.
Таким образом, результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа отразили высокую степень влияния фактора фондовооруженности труда на формирование величины изучаемого индикатора. На основе результатов проведенного анализа можно констатировать, что увеличение фондовооруженности на 2,5 тыс. руб. в расчете на одного работника при сохранении их текущей чис-
Параметры развития сельского хозя
Таблица 3
Коэффициенты корреляционно-регрессионного анализа
Коэффициент *2 Х5 Х7
Линейный коэффициент 0,73 0,81 0,98
корреляции
Частный коэффициент 0,42 0,55 0,85
корреляции
Частичный коэффициент 0,07 0,12 0,93
эластичности
Бета-коэффициент 0,13 0,11 0,75
Дельта-коэффициент 0,11 0,10 0,79
ленности и уровня их профессиональных навыков будет способствовать росту валовой товарной сельскохозяйственной продукции на 273 млн руб.
Однако при прогнозировании параметров и индикаторов развития следует учитывать важный момент: в прогноз закладывается гипотеза о сохранении сложившихся тенденций развития выбранной для изучения системы факторов. Надо иметь в виду, что осуществление этого будет практически нереально без проведения соответствующих мероприятий по улучшению финансово-экономической и социальной ситуации в области. В связи с этим возникает необходимость поиска резервов экономического роста в АПК. Для обеспечения достоверности прогноза необходимо проанализировать основные направления роста резервов сельскохозяйственного производства Курской области (табл. 4).
Таблица 4
:тва Курской области в 2005-2010 гг.
Показатель 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Прирост, 2010 к 2005, %
Средняя заработная плата, руб. 2 824 3 654 5 141 7 682 9 527 11 483 306,6
Фондовооруженность труда, тыс. руб. 192 229 256 328 370 308 60,9
Производительность труда, тыс. руб. 194 200 263 388 405 292 50,1
Доля прибыльных сельскохозяйственных организа- 49,3 59,2 78,4 69,2 68,6 77,5 57,21
ций, %
Основные средства на 100 га сельскохозяйственных 1 042 1 086 1 195 1 361 1 479 1 559 49,6
угодий, тыс. руб.
Приходится энергетических мощностей на 1 000 га 1 422 1 336 1 235 1 359 1 199 1 238 -12,9
пашни, л. с.
Инвестиции, приходящиеся на 100 га сельскохо- 87 124 162 111 85 240 174,2
зяйственных угодий, тыс. руб.
Рентабельность продукции сельского хозяйства с 3,7 10,6 22,9 13,4 12 17,2 364,8
учетом субсидий, %
Величина задолженности по полученным кредитам 150 227 321 451 490 561 150
и займам, приходящаяся на 100 га сельскохозяйс-
твенных угодий, тыс. руб.
Величина субсидий в затратах на производство, % 2,32 2,85 3,82 6,53 6,94 7,70 231,9
Величина субсидий от стоимости реализованной 2,2 2,7 3,0 6,0 6,2 8,9 304,5
продукции, %
Установлено, что ключевым показателем, влияющим на объем производства продукции сельского хозяйства, является фондовооруженность. Следовательно, резервы роста необходимо искать в анализе показателей, характеризующих данный параметр и взаимосвязанных с ним. Как уже было отмечено, показатель фондовооруженности труда развивается под влиянием двух процессов:
- сокращение численности занятых работников в сельском хозяйстве;
- увеличение стоимости основных средств.
Принимая во внимание, что последний процесс
в большей степени происходит за счет инфляции, снижение уровня которой в ближайшей перспективе маловероятно, как и преломление тенденции сокращения трудовых ресурсов, следует ожидать потенциального увеличения фондовооруженности. Однако в этом случае предполагать соответствующий рост индикатора развития сельского хозяйства (согласно предложенной модели) не приходится. Эти две тенденции по своей сути являются негативными и характеризуют развитие деградационных процессов в отрасли.
Обеспечение роста фондовооруженности сельскохозяйственного труда должно происходить в первую очередь за счет следующих факторов:
- стимулирование материально-технического переоснащения сельскохозяйственного производства;
- повышение степени механизации и электрификации труда;
- использование в производстве последних достижений науки и техники.
Одним из основных направлений повышения технического уровня использования машин и оборудования является их модернизация.
Все это позволит решить ряд задач:
- снизить негативное влияние морального износа техники, находящейся в эксплуатации;
- облегчить машиностроителям совершенствование современных видов технических средств;
- повысить надежность технических средств и качество выполняемых работ;
- сохранить машинно-тракторный парк;
- обеспечить рост производства продукции и производительности труда при меньших капиталовложениях.
Для этого также следует:
- ввести целевое льготное кредитование ре-монтно-технических организаций, занимающихся модернизацией сельхозтехники;
- выделять бюджетные средства на образование фонда поддержки сельхозтоваропроизводителей, который будет заниматься модернизацией имеющихся в их распоряжении машин и оборудования.
Одним из основных резервов повышения эффективности использования ресурсов и роста валовой продукции сельского хозяйства является также развитие производственной инфраструктуры в сельском хозяйстве (в данном случае - Курской области). Ее плачевное состояние является основной причиной физических потерь сельскохозяйственной продукции и недополучения прибыли.
Из-за дефицита соответствующего оборудования и специализированных емкостей для хранения выращенной продукции сельскохозяйственные предприятия терпят убытки еще до реализации продукции вследствие ее потерь при транспортировке. Снижают эффективность производства и более низкие цены на неподготовленное к сбыту сельскохозяйственное сырье. Из-за этого хозяйства упускают возможность получить прибавочный продукт, создаваемый на стадии обработки сырья и подготовки его к реализации, добровольно отдают эту часть стоимости в перерабатывающую промышленность и торговлю.
Необходимый размер средств для финансирования такого рода мероприятий может частично обеспечиваться за счет собственных средств сельскохозяйственных организаций. В связи с этим поиск дополнительных финансовых ресурсов для модернизации сельскохозяйственного производства является приоритетной задачей как для частного бизнеса, так и для государственных органов.
Итак, можно выделить основные препятствия и проблемы, которые не способствуют выходу сельскохозяйственного производства из кризиса:
- низкая платежеспособность товаропроизводителей, многие из которых убыточны;
- невысокая производительность труда;
- низкий уровень рентабельности сельскохозяйственных организаций;
- низкий уровень занятости сельского населения;
- увеличение доли импорта на отечественном продовольственном рынке;
- диспаритет цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию;
- отток рабочей силы из сел в города;
- низкий уровень доходов и жизни работников, занятых в отрасли, многие из которых находятся за чертой бедности.
Решение данных проблем позволит привести в действие те резервы, которые способны обеспечить прогнозируемый рост стоимости валовой продукции в будущем, и добиться следующих результатов:
- укрепление материально-технической базы отрасли;
- восстановление отечественного сельхозмашиностроения;
- значительное повышение уровня механизации на селе;
- решение многих социальных проблем;
- решение вопросов подготовки и переподготовки кадров;
- переход к экономически обоснованному государственному регулированию цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию;
- совершенствование производственных отношений.
Главные цели мероприятий - воспроизводство всех составляющих ресурсного потенциала и создание конкурентоспособного сельскохозяйственного производства.
Внедрение в практику результатов проведенного исследования, по убеждению автора, позволит региональным органам власти принимать эффективные решения, опираясь на научно обоснованный прогноз ключевых индикаторов, характеризующих сельскохозяйственное производство, и сконцентри-
ровать экономические ресурсы региона на наиболее важных, стратегических направлениях, которые смогут обеспечить быстрый прирост производства продукции и увеличение прибыли в сельскохозяйственных организациях. Подобные расчеты позволяют также определить параметры для разработки программно-целевых документов, необходимых для обозначения целевых задач в системе финансово-ресурсного обеспечения АПК региона.
Список литературы
1. Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика. 2001.
2. Выпханова Г. В. Индикаторы устойчивого развития: информационно-правовые, теоретические и практические аспекты. Труды регионального конкурса научных проектов в области естественных наук. Выпуск 10. 2004.
3. Елисеева И. И. Эконометрика: учебник. М.: Финансы и статистика. 2003.
4. Личко К. П. Прогнозирование и планирование в АПК // Экономика сельского хозяйства. 2009. № 4.
5. Смагин Б. И. Экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства: монография. Мичуринск: изд. МГАУ. 2007.
6. Ушачев И. Г. Агропромышленный комплекс России: состояние и проблемы // Наша власть. 2009. № 11.
