Плодородие почв, интенсификация производства, урожайность сельскохозяйственных культур Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

Бабков Г еннадий Андреевич доктор экономических наук, профессор профессор Ростовского международного института экономики и управления Babkov Gennady Andreevich The Doctor of Economics, the professor The professor of the Rostov international Economy and management institute [email protected]

Плодородие почв, интенсификация производства, урожайность сельскохозяйственных культур

Fertility of soils, manufacture intensification, productivity of agricultural crops

Аннотация

В статье рассматриваются индикаторы, сигнализирующие о состоянии и уровне развития сельскохозяйственного производства, среди которых выделяются характеристики плодородия почв, интенсификации, результатов и эффективности производства. Анализируются сложившиеся закономерности, выявляются факторы повышения плодородия почв.

The summary

In article the indicators signalling about a condition and a level of development of agricultural production among which characteristics of fertility of soils, intensifications, results and production efficiency are allocated are considered. The developed laws are analyzed, factors of increase of fertility of soils come to light.

Ключевые слова

Индикаторы, безубыточная зона, производство, плодородие почв, факторы, интенсификация, результаты, эффективность, урожайность сельскохозяйственных культур.

Keywords

Indicators, break-even zone, manufacture, fertility of soils, factors, intensification, results, efficiency, productivity selskohozjajstvennyh cultures.

Индикаторами, то есть, указателями, сигнализирующими о состоянии и уровне развития сельскохозяйственного производства, являются расположенные в последовательной цепочке важнейшие характеристики: сохранение и повышение плодородия почвы ^ высокая продуктивность

земель и животных ^ увеличение объемов выпуска и продаж качественной продукции (выше безубыточной точки, за которой начинается зона прибыли) ^ снижение, далее оптимизация себестоимости единицы продукции ^ оптимизация цен, в соответствии с объемами и качеством реализуемой продукции ^ рентабельное производство [2, 7].

Узкими звеньями этой системы являются плодородие почвы, качество и объемы продаж безубыточной продукции при рациональной организации производства. При учете и органическом единстве этих элементов, сельское хозяйство является прибыльным, производит конкурентоспособную продукцию.

Первичным фундаментом, регулятором функционирования данной системы и алгоритма расширенного воспроизводства в агропромышленном комплексе является отношение к главному свойству земли, как основного средства производства в сельском хозяйстве - плодородию почв.

Как известно, плодородие земли зависит от верхнего гумуси-рованного слоя почвы, который накопила земля за сотни и десятки тысяч лет ее девственного состояния. В естественном кругообороте (пока человек не обрабатывал землю) ежегодно происходила смена растений, под воздействием тепла, воздуха и влаги корневые остатки и отмирающие растения перерабатывались на гигантской фабрике природы в особое вещество - гумус, являющийся основой почвенного плодородия. Лучшие черноземные почвы страны накопили только в 50 сантиметровом слое до 300 и более тонн гумуса на 1 га. А одна тонна гумуса оплачивается несколькими килограммами или десятками килограммов урожая в зависимости от возделываемой культуры [2, 7].

Исходя из того, как сочетаются интенсификация, природный базис и конечные результаты сельскохозяйственного производства, различаются три типа воспроизводственного процесса: природопотребляющий,

экстенсивный (при котором безвозвратно потребляются природные ресурсы и ухудшается плодородие земель), природонейтральный (осуществляется баланс между потреблением и восстановлением природных ресурсов), природоразвивающийся, интенсивный (повышается плодородие земель, улучшаются другие характеристики природных ресурсов).

При первом типе воспроизводства, текущие издержки и инвестиции направляются только на рост экономического базиса, при втором - на увеличение экономического потенциала и восстановление природного баланса, при третьем - не только на восстановление, но и на улучшение природного базиса.

Различны и конечные результаты: в динамике, в рамках экстенсивного типа воспроизводства, после возможного промежуточного роста, далее наступает снижение производительности общественного труда, при втором

и, особенно, третьем типе - конечные результаты значительно лучше, с повышающейся эффективностью производства.

Существенными признаками интенсивного типа хозяйствования являются увеличение объемов внесения органических удобрений, оптимизация структуры посевных площадей, с позиций соотношения гумусопотребляющих культур (прежде всего, пропашных) с гумусонакапливающими (в основном, многолетними травами).

Подводя итоги вышесказанному, с учётом обобщения литературных источников и критического анализа накопленных знаний, следует сделать вывод, что интенсификацией сельского хозяйства является специфический способ расширенного воспроизводства, сущность которого заключается в использовании более совершенных технологий, технических средств, дополнительных вложений и качественных улучшений, в рамках взаимосвязи интенсивности, итогов и результативности хозяйственной деятельности, с целью повышения плодородия почв и эффективности производства, проявляющейся в росте производительности общественного труда, с позиций экономии средств на единицу дополнительной продукции.

Необходимость пересмотра, с этих позиций, ряда севооборотов обусловливается некоторыми обстоятельствами. Во-первых, эффективность животноводства во многих хозяйствах низка, прежде всего, вследствие недостатка в кормах протеина. С устранением белкового дефицита, одним из лимитирующих факторов в кормлении животных станет недостаточная обеспеченность кормов каротином и незаменимыми аминокислотами, по выходу которых многолетние травы являются одними из наиболее эффективных. Кроме того, они содержат протеин и каротин с самой низкой себестоимостью.

Во-вторых, в условиях интенсификации и индустриализации земледелия, роль многолетних трав возрастает в связи с их особым значением в восстановлении и повышении плодородия почвы. Использование мощной техники, при недостаточном внимании к факторам почвенного плодородия, приводит к нарушению структуры (и комковатости) почвы - одного из важнейших условий почвенного плодородия. Нарушая нормы допустимого (0,4 - 0,5 кг/см ) давления на корнеобитаемый слой почвы, тяжелые трактора доводят его до 3 - 5 кг/см [2, 7].

С внесением минеральных удобрений, восстанавливается часть питательных веществ, выносящихся из почвы с урожаем, однако структурность почвы существенно не меняется. В этих условиях необходимыми факторами роста почвенного плодородия выступают, прежде всего, органические удобрения и многолетние травы.

В-третьих, в чернозёмных регионах страны наблюдаются существенное уменьшение гумуса почв (иногда с выносом за год до одной тонны с

гектара), ухудшение их плодородия. Дело в том, что даже при полном обеспечении почв минеральным азотом, большая часть урожая формируется за счет собственного почвенного азота, накапливающегося преимущественно в гумусе.

Продолжение наблюдающихся негативных процессов, уменьшение доли гумуса в черноземах (до 3% и менее) могут привести в дальнейшем к ряду необратимых или трудно устранимых последствий, когда потребуются огромные капитальные вложения и многие годы для восстановления утраченных свойств почвы.

В итоге, основными факторами снижения плодородия почв являются следующие. Во-первых, вынос питательных веществ урожаем не компенсируется соответствующими средствами минеральной химизации и аналогичными способами восстановления гумуса. Во-вторых, недостаточное внимание уделяется технологии приготовления и внесения органических удобрений. В результате ухудшения качества навоза при гидросмыве и ряде других технологических операциях, он скапливается на животноводческих комплексах, не используется полностью. Кроме того, многие хозяйственники и проектировщики считают навоз и стоки отходами производства.

Анализируя причины снижения плодородия почв, следует отметить, что действующая в земледелии система специализации с выделением полевых зернопропашных севооборотов (с набором в основном гумусоемких культур - пшеницы, ячменя, кукурузы, сахарной свёклы и др.) и кормовых (со значительной долей гумусонакапливающих культур, таких как люцерна) также приводит к дефициту гумуса на основной части пашни.

Звенья севооборотов с многолетними травами и при небольшом уровне минеральной химизации, стабилизируют наличие гумуса в почве, тогда как пропашные звенья севооборотов, даже в условиях более высокого уровня внесения минеральных удобрений (и недостатке органических, характерных для многих районов юга страны, при сложившейся специализации сельского хозяйства), приводят к убыточному балансу гумуса. Эти различия также почти не учитываются.

Кроме того, внедрение в полеводство технологий, базирующихся в основном на многократной обработке одного и того же участка земли, использовании мощной и тяжелой техники приводит к ухудшению структуры почвы, нарушению ее комковатости как важного признака плодородия. В условиях низкого уровня органики и отсутствия многолетних трав устранение этого негативного процесса затруднено.

Стабилизация или накопление гумуса в кормовых севооборотах, с одной стороны, и уменьшение его в полевых севооборотах основной массы хозяйств - с другой, при низком уровне внесения органики, без должной оценки и принятия необходимых мер приводят на большей части пашни к снижению плодородия почвы с соответствующими последствиями.

В итоге, причина ряда негативных процессов в воспроизводстве почвенного плодородия и продуктивности земель заключается не в собственно интенсификации, а в нарушении принципа её адаптивной взаимосвязи с плодородием почв и конечными результатами функционирования сельского хозяйства.

Следовательно, те или иные ведущие направления интенсификации и специализации в аграрном секторе экономики (например, возрастающего внесения минеральных удобрений) требуют целенаправленного изменения других факторов, зачастую и в первую очередь - структурного (соотношения минеральных и органических удобрений, структуры посевов и т.п.).

В настоящее время в практике сельского хозяйства реализуется связь «интенсификация производства - урожайность культур», то есть, различные элементы интенсификации нацелены непосредственно на получение урожаев. Эту связь необходимо расширить до следующего вида: «интенсификация производства - плодородие почвы - конечные результаты сельского хозяйства». Иными словами, ограничивающим требованием интенсификации является недопустимость ухудшения плодородия почвы; элементы интенсификации, приводящие к этому, должны изыматься или компенсироваться другими, повышающими экономическое плодородие.

При систематическом уменьшении гумуса, ухудшении комковатости почвы, недостатке органики, важным регулятором плодородия почв (и, соответственно, повышения эффективности сельскохозяйственного производства) выступает совершенствование структуры посевов, с пересмотром севооборотов (с позиций оптимизации соотношения гумусонакапливающих и гумусоемких культур). В этих условиях роль многолетних трав, как и органических удобрений, возрастает.

Проекты комплексов и ферм следует оценивать и реализовывать только с учетом того, как в них предусмотрено целенаправленное использование органики. Критерием их проектирования и строительства должен быть «минимум приведенных затрат + результаты использования навоза и стоков».

Научные исследования и расчеты характеризуют взаимозаменяемость многолетних трав и органических удобрений, с позиций стабилизации гумуса в почве: десять процентов трав в севообороте адекватны 2,5-3,2 т/га навоза, в зависимости от большей или меньшей насыщенности посевов пропашными культурами [2, 7].

При прочих равных условиях, безубыточный баланс гумуса в почве наблюдается при соотношении зерновых и технических культур к многолетним травам, как 70-80% к 30-40%. На каждый гектар гумусоёмких культур необходимо порядка 0,43-0,67 га гумусонакапливающих. При этом, органики не требуется, в связи с биологически безубыточным кругооборотом гумуса. Первое соотношение (0,43) характерно для

севооборотов с большей насыщенностью зерновыми культурами, второе (0,67) - с кукурузой, сахарной свёклой и др.

При внесении 5 т/га навоза (потенциальные возможности для большинства хозяйств степной, чернозёмной зоны юга страны), для безубыточного баланса гумуса в почве требуется на 1 га зерновых и пропашных порядка 0,25 га гумусонакапливающих культур (то есть, до 20% в посевах).

Если же хозяйство имеет возможность вносить 10 и более тонн качественной органики на гектар (в пересчете на бесподстилочный навоз эта величина составляет 15-20 т/га), создаются объективные предпосылки для существования зернопропашных севооборотов. Именно такой подход вплоть до 90-х годов практиковался в колхозе «Красная Нива» Майского района Кабардино-Балкарии, где стабильно получали очень высокие урожаи, при высокой продуктивности животных, с высокой эффективностью сельскохозяйственного производства, при повышении плодородия почв.

Конечно, приведенные рекомендации не следует абсолютизировать, так как, наряду с перечисленными факторами, то или иное хозяйство имеет и другие источники восстановления плодородия почвы, например, солому или зеленое удобрение. Коэффициенты воспроизводства гумуса могут быть повышены: у соломы - дополнительным внесением в почву азота и фосфора с минеральными удобрениями или жидкого навоза; у сидераторов

- возделыванием их после зерновых. Кроме того, очень эффективны компосты, а во многих регионах имеются значительные объемы намытых земель, ряд озер может быть использован для получения сапропеля и внесения его на поля.

Важно понять, что не должно быть случаев падения плодородия почвы. Поэтому уже на стадии проектирования севооборотов и систем химизации должны быть предусмотрены мероприятия, направленные на безубыточный баланс гумуса. Здесь должен быть четко и однозначно реализован принцип: плодородие главного средства производства снижать нельзя, мероприятия, приводящие к этому необходимо устранять или компенсировать другими, положительно влияющими на гумусность почв.

Общественное производство в аграрном секторе экономики, в зависимости от экономической ситуации, имеющихся условий и возможностей, развивается тремя способами, с превалированием, на разных этапах, экстенсивного или интенсивного подхода, или их сочетания.

Исследуя эту проблему, К. Маркс отмечал тот факт, что «... через известные промежутки времени, совершается воспроизводство, и при том

- если рассматривать его с общественной точки зрения, - воспроизводство в расширенном масштабе: расширенном экстенсивно, если расширяется

только поле производства; расширенном интенсивно, если применяются более эффективные средства производства» [9, т. 24, с. 193].

В рамках экстенсивного пути развития, увеличение выпуска продукции достигается за счёт расширения деятельности, связанной с количественными, а не качественными изменениями, при прежнем технико-технологическом уровне и невысокой отдаче имеющихся ресурсов.

Сущность интенсивного подхода обусловлена большей напряжённостью деятельности, качественными изменениями и лучшим использованием потенциальных возможностей, приводящих к росту производительности общественного труда, то есть, экономии средств на единицу дополнительной продукции.

До 90-х годов прошлого века в Советском Союзе преобладал интенсивный путь развития, хотя зачастую создавались и производства на основе технико-технологического дублирования предыдущих, как правило, лучших предприятий.

Внимание к этому направлению, как в практике, так и в экономической литературе, резко изменилось в 90-е годы, когда комплекс интенсивных факторов, по существу, отсутствовал, а развитие осуществлялось фактически исключительно экстенсивным путём, за счёт факторов внешней конъюнктуры, использования наличных мощностей, что свидетельствовало о процессе дезинтенсификации.

Осуществляемый постдефолтовый экономический подъём продемонстрировал, что ограниченное экстенсивное развитие не позволяет иметь устойчивые и высокие темпы роста, что необходимо переходить к интенсивному пути, на основе использования качественно иного физического, да и человеческого капитала.

Поэтому в 2000-е годы наблюдается сочетание экстенсивного и интенсивного путей развития, с постепенным превалированием второго направления, вплоть до финансового кризиса, отчётливо показавшего необходимость, в рамках инновационных технологий и технических решений, модернизации российской экономики.

В этих условиях в экономической литературе вновь активизировалось исследование проблемы интенсификации общественного производства. Вместе с тем, с одной стороны, вследствие забвения предыдущих советских разработок, с другой стороны, изменения социально-экономической ситуации, наблюдаются характерные для современного этапа познания разнообразные, зачастую противоречивые, подходы к проблеме.

В «Современном экономическом словаре» под интенсивностью понимается «напряжённость работы, производства, характеризуемая мерой отдачи каждого из используемых факторов, ресурсов» [14, с. 155].

Да, интенсивность (и это очевидно) характеризует напряжённость какого-либо процесса, с позиций использования интенсивных факторов.

Однако, при чём тут мера отдачи, которая определяется посредством деления какого-либо результата на затраты или уровни факторов (прежде всего, живого и прошлого труда). Этим относительным показателем, как известно, определяется эффективность деятельности.

Любопытный подход к проблеме наблюдается в «Новой экономической энциклопедии», где известный экономист Е.Е. Румянцева под интенсификацией понимает «степень напряжённости труда, которая выражается количеством работы, проделанной в единицу времени» [15, с. 188].

Поскольку напряжённость (труда, работы, производства) дословно означает интенсивность, то очевидна, во-первых, путаница у Е.Е. Румянцевой понятий интенсивности и интенсификации. Во-вторых, если упомянутая напряжённость является интенсификацией, то, что же тогда является интенсивностью? На этот риторический вопрос, ответа у автора, естественно, нет.

В «Современном экономическом словаре», наряду с логичным понятием интенсивности, есть также категория интенсификации, под которой авторы понимают «повышение интенсивности производства путём более полного использования каждой единицы ресурсного потенциала; достигается за счёт роста производительности труда, лучшего использования материалов, повышения отдачи основных средств» [14, с. 155].

В этом подходе, как видно, интенсификация подменяется интенсивностью, а характеристики повышения отдачи факторов производства опять-таки свидетельствуют об эффективности. Налицо явная путаница понятий интенсификации, интенсивности и эффективности.

Классическое понимание интенсификации содержится в «Экономической энциклопедии», где указывается, что это «процесс в развитии общественного производства, основанный на применении всё более эффективных средств производства и более совершенных форм организации труда и технологических процессов.» [17, том 2, с. 38].

Этому подходу, по существу, близко понимание сущности проблемы В.А. Андреевым, который в работе «Интенсификация производства: институциональный аспект» считает, что «интенсификация представляет собой процесс развития общественного производства, основывающийся на применении всё более эффективных технологий, средств и предметов труда и более совершенных форм его организации» [1, с. 407].

Автор, очевидно, прав, говоря о важности современных технологий, хотя, говоря об эффективной организации труда, следовало дополнить или заменить её организацией производства в целом. Кроме того, в данном

подходе отмечена значимость исходного базиса интенсификации, в виде применения комплекса интенсивных факторов, однако, отсутствует заключительный элемент, с позиций полученных итогов и результативности деятельности.

В связи с этим, важным аспектом интенсификации производства является вопрос об её критерии, под которым, как видно, зачастую понимается производительность живого труда - главный источник воспроизводства общественного продукта. Однако, наряду с живым, важным фактором производства является прошлый труд, а в динамике осуществляется определённое замещение человеческого капитала основными фондами и оборотными средствами.

Кроме того, при сопоставлении любого конечного результата экономической деятельности (выручки, прибыли и т.д.) только с численностью работников или отработанным рабочим временем, нарушается принцип соответствия, так как целое, в виде результата, полученного благодаря всем факторам производства, делится на один из них в виде живого труда.

Понятно, что более адекватным реальной действительности, вместо частного показателя производительности живого труда, является комплексная характеристика производительности соизмеримых ресурсов (живого и прошлого труда, то есть, человеческого капитала, в комплексе с основными фондами, инвестициями и другими факторами).

Очевидно, что рост производительности общественного труда, проявляющийся в получении большей продукции на единицу соизмеримых ресурсов, тесно связан и является обратным показателем от характеристики экономии упомянутых ресурсов, при получении дополнительной единицы экономического результата.

Поэтому, не случайно, А.И. Анчишкин ещё в 1986г. в качестве общего признака интенсификации выделил экономию общественного труда, а Д. Норт наблюдающуюся в реальной практике связь снижения стоимости продукции и действия интенсивных факторов (которую можно отразить в виде соответствующих математических моделей) рассматривал как проявление «закона интенсификации производства» [18, с. 97-99].

С учётом обобщения литературных источников, можно сделать вывод, что интенсификацию следует определить как специфический способ расширенного воспроизводства, сущность которого заключается в использовании более совершенных технологий, технических средств, дополнительных вложений и качественных улучшений, с целью повышения эффективности производства, проявляющейся в росте производительности общественного труда, с позиций экономии средств на единицу дополнительной продукции.

Интенсификация также характеризуется различной взаимосвязью и соотношением, как факторов производства между собой (прежде всего,

природных, трудовых и материальных), так и совокупной ресурсной составляющей с конечными результатами и эффективностью деятельности субъектов хозяйствования.

В зависимости от производственной ситуации и этапа развития конкретных предприятий, корпоративных структур, возможны и в реальной практике наблюдаются три формы интенсивного воспроизводства, проявляющиеся в рамках взаимозаменяемости различных факторов и трансформаций их соотношения:

- фондоёмкое, ресурсопотребляющее развитие определяется опережающим увеличением затрат прошлого труда (в том числе, инвестиций и, соответственно, основных фондов), фондовооружённости живого труда, с наблюдающимся ростом его производительности, возможным снижением фондоотдачи и увеличением удельной себестоимости продукции, при потреблении невосполнимых источников воспроизводства;

- нейтральная форма интенсификации производства характеризуется с позиций определённой взаимозаменяемости используемых факторов, компенсацией уменьшающихся затрат живого труда прошлым, в результате чего производственные фонды соответствуют конечным результатам деятельности, но удельная себестоимость продукции продолжает возрастать;

- при фондосберегающем развитии наблюдается возобновление ряда природных источников воспроизводства, а также экономия затрат прошлого труда, в расчёте на единицу производимой продукции, как правило, в рамках наблюдающегося роста не только производительности живого труда, но также общественного.

Поскольку результаты производственной деятельности субъектов хозяйствования определяются влиянием совокупности факторов (живого и прошлого труда, структурного, инновационного и др.), необходимо измерение производительности общественного (живого и прошлого) труда, динамика которого различна, в зависимости от форм и этапов воспроизводственного развития тех или иных экономических систем.

В связи со спецификой отраслевой деятельности, наблюдаются определённые различия и особенности интенсификации производства по видам экономической деятельности, в том числе, в аграрном секторе экономики.

Интенсификация сельского хозяйства в советский период определялась как «процесс обеспечения роста производства продукции за счёт дополнительных последовательно осуществляемых затрат живого и овеществлённого труда на единицу земельной площади» [17, том 2, с. 40].

Однако, ещё В.И. Ленин отмечал, что «... самоё понятие: «добавочные (или: последовательные) вложения труда и капитала» предполагает изменение способов производства, преобразование техники.

Чтобы увеличить в значительных размерах количество вкладываемого в землю капитала, надо изобрести новые машины, новые системы полеводства, новые способы содержания скота, перевозки продукта и пр. и пр.» [8, т. 5, с. 101].

Таким образом, сущность интенсификации сельского хозяйства заключается не только и не столько в дополнительных вложениях труда и средств, но также в качественных совершенствованиях, на инновационной основе.

Как целью, так и следствием процесса интенсификации в аграрном секторе экономики является увеличение объёмов сельскохозяйственной продукции лучшего качества с экономически оправданной себестоимостью. Это явление определяет соответствующее повышение эффективности производства, на основе рационального использования ресурсов, прежде всего, земли - главного средства производства в АПК.

Эта возможность становится реальностью в тех случаях, когда плодородие земли в процессе сельскохозяйственной деятельности не ухудшается, а, наоборот, постоянно улучшается, при должной агротехнике и высокой культуре производства. Поэтому, одно и то же количество земли, которым располагает то или иное хозяйство, может беспредельно увеличивать свою продуктивность. В этом случае производство продукции растет на базе формирования более высокого экономического плодородия земель, за счет активного воздействия труда человека, вооруженного соответствующей техникой при передовой технологии производства.

Исходя из методологических положений и реальной действительности сельского хозяйства, в экономической науке осуществляется активное исследование этой проблемы. Пик дискуссий приходится на 60-80-е годы XX столетия. Однако, в последние годы такие исследования активизировались, ибо и в рыночных условиях интенсивный путь развития производства является определяющим. Вместе с тем, нельзя не отметить и того факта, что различные авторы приходят к альтернативным выводам.

В процессе дискуссии одни экономисты долгие годы сводят интенсификацию к добавочным вложениям, другие утверждают, что сущность процесса интенсификации заключается в росте производства продукции. В доказательство второй точки зрения приводят тот факт, что иногда осуществляемые затраты не дают прироста продукции, на основании чего и делается вывод об отсутствии в этом случае интенсификации.

Таким образом, основными доказательствами сторонников примата (при интенсификации) выхода продукции служат факты, что иногда дополнительные затраты не дают прироста продукции, а в других случаях выход продукции увеличивается без дополнительных затрат.

Однако, при этом не учитывается, что дополнительные вложения только тогда не дадут отдачу, когда не соблюдаются биологические или экономические законы (чаще всего законы минимума и совокупного действия факторов). То есть этот факт свидетельствует о неправильности вложения дополнительных затрат, но никак не о первичности выхода продукции.

Правильно также, что улучшение руководства, более полное использование резервов, оптимальные сроки проведения агротехнических работ и т. д. не требуют денежных затрат. А расход умственной энергии - это разве не дополнительные затраты? Лучший уровень руководства - это не дополнительные вложения? Все это, бесспорно, также дополнительные вложения труда, хотя их и трудно выразить в количественном виде.

Таким образом, в любом случае, рост производства продукции является производным (вторичным) от каких-то прогрессивных факторов (первичных), свидетельствующих о происходящей интенсификации, которая представляет собой процесс развития производства, базирующегося на использовании более совершенных технологий, средств и предметов труда и форм его организации.

Таким образом, альтернативная постановка вопроса (или - или) в такой сложной проблеме вообще неправомерна. Интенсификация - это сложный, многогранный процесс, и, как многогранник с множеством сторон, она характеризуется не одним, а множеством диалектических связанных свойств.

Поскольку интенсификация охватывает все фазы производства, ее нельзя сужать до фазы непосредственного процесса производства, ограничивать только дополнительными затратами или только результатами производства, без учёта необходимых качественных, в том числе, структурных, совершенствований.

Необходимо различать двойственный характер интенсификации производства. С одной стороны, её следует рассматривать в свете экстенсивного и интенсивного способа расширенного производства - в таком понимании речь идет о процессе интенсификации. С другой стороны, следует иметь в виду качественный уровень сельскохозяйственного производства, характеризуемый состоянием триединой взаимосвязи «земля - затраты -продукция», и, в таком случае, речь идет об определении степени интенсивности производства. То есть, интенсификация может быть опосредована, познана только в связи дополнительных вложений и выхода продукции. В этом случае эффективность, измеряемая как отношение этих показателей, является показателем целесообразности интенсификации.

Интенсификация, как процесс развития общественного производства, включает в себя на «входе» интенсивность деятельности, на «выходе» - её

эффективность, между которыми существует специфическая связь. С одной стороны, следствием использования комплекса интенсивных факторов, являются результаты производства и соответствующая эффективность. С другой стороны, полученная прибыль используется не только на потребление, но и для реинвестирования новой интенсивности производства.

При этом, следует учитывать, что интенсификация характеризуется не только дополнительными количественными затратами труда и средств, но она обязательно связана с качественными изменениями -совершенствованием технологии, систем ведения производства, структуры посевных площадей и т.д.

В научно-техническом аспекте интенсификация представляет собой всестороннее развитие производительных сил сельского хозяйства с позиций индустриализации, химизации, механизации, мелиорации, улучшения качеств скота, развития кормовой базы, совершенствования технологии производства, систем ведения хозяйства и пр.

Как форма расширенного воспроизводства, интенсификация, имеет свои цели и средства. В качестве средств организации интенсивного производства выступают дополнительные трудовые и материальные затраты, качественные совершенствования. Эти изменения производятся с определенной целью -увеличения высококачественной продукции при минимуме затрат.

Поскольку обществу небезразлично знать меру целесообразности проводимой интенсификации и значимости дополнительных вложений, то необходимо соизмерение полученных результатов с затратами. Таким образом, интенсификация должна характеризоваться системой взаимосвязанных показателей ее уровня, результатов и эффективности.

В этой связи возникает необходимость разграничения категорий интенсивности, интенсификации и эффективности. Эти понятия тесно связаны друг с другом, но уровень иерархической соподчиненности их различен. Интенсивность - более узкое понятие (по сравнению с интенсификацией), она характеризует напряженность процесса производства, и в этом смысле является элементом, первой составной частью и основой интенсификации.

В отличие от этого, эффективность диалектически одновременно можно рассматривать и как отдельное понятие (в широком плане), и как меру целесообразности интенсификации (в узком плане). При этом эффективность характеризует результативность интенсификации. Между интенсивностью и эффективностью существует косвенная связь. Не обязательно более интенсивное предприятие имеет повышенную эффективность, и, наоборот, менее интенсивное предприятие может вести производство эффективнее. Интенсивность технически является составной частью эффективности, но связь между ними может быть опосредована

только на основании знания результатов производства, одним из которых в сельском хозяйстве является урожайность сельскохозяйственных культур.

От ее уровня зависит структура посевных площадей, валовой сбор продукции растениеводства и в значительной мере объем производимых продуктов животноводства. На ее основе производятся расчеты затрат и доходов и пр. Поэтому, ошибки, допускаемые при обосновании урожайности, в процессе планирования сельскохозяйственного производства, сказываются на качестве планов субъектов хозяйствования в целом.

При практикуемом способе планирования урожайности, за основу берется ее достигнутый, среднемноголетний уровень и к нему последовательно плюсуются прибавки за счет ожидаемого изменения факторов: большего количества удобрений, новых сортов, лучших предшественников и т.д. Однако, эти прибавки, как правило, рассчитываются по опытным данным (в производственных условиях они иные).

Кроме того, в силу действия законов минимума и совокупного влияния факторов, при постановке любого опыта изменяется (как правило, улучшается по сравнению с практикой) не только исследуемый фактор, но и лучше другие - стабильные факторы. Так, например, в опыте по удобрениям меняется не только количество удобрений (по вариантам), но и сорта, агротехника, предшественники лучше (или выше по качеству), чем в производственных условиях. Аналогично, в опыте по сортам: и удобрения, и предшественники, и агротехника не сравнимы с практикой хозяйств. В результате при таком методе планирования получается наслоение прибавок и завышение плановой урожайности.

Многолетняя практика показывает, что именно завышение плановой урожайности является основным «хроническим» недостатком планирования сельскохозяйственного производства.

Наряду с урожайностью планируются другие показатели, имеющие то или иное обоснование. Одни из них (структура посевных площадей, поголовье скота, обеспеченность основными фондами, работниками и т.д.) более или менее стабильны, другие (затраты труда и средств и т.д.) могут быть рассчитаны по технологическим картам и научно-обоснованным нормативам.

При планировании урожайности ни тот, ни другой путь не подходит, так как эта величина находится под влиянием множества факторов самого различного порядка: природных, экономических и организационно-

хозяйственных.

С помощью определенных методов действие большинства из этих факторов можно учесть. Так, о влиянии качества земель можно судить по данным экономической оценки земель. Сравнивая среднемноголетнюю урожайность (с учетом различий в качестве земель), можно определить

уровень развития того или иного предприятия (влияние экономических и организационно-хозяйственных факторов).

Однако действие перечисленных факторов не постоянно, оно ежегодно меняется под влиянием метеорологических условий. Именно взаимодействие этих условий с другими факторами и определяет уровень урожайности данного года.

Предусмотреть погодные условия планируемых лет затруднено, поэтому плановая урожайность сельскохозяйственных культур имеет вероятностный прогностический характер, ее уровень, как правило, определяется для условий среднего - по климатическим характеристикам -года.

Проблема планирования издавна привлекает внимание исследователей. Значительный вклад в нее внесли русские статистики Г. Баскин, А. Вайнштейн, В. Обухов и др. [4, 5, 12].

В дальнейшем внимание к этой проблеме усилилось. Это связано с разработкой и внедрением в народное хозяйство методов математической статистики. Вероятностный характер урожайности создает благоприятные условия для использования этих методов в планово-экономических расчетах.

Вместе с тем, как это зачастую бывает в начальный период изучения проблемы, наблюдаются разногласия по вопросу о научных основах планирования урожайности. Одни исследователи предлагают для этих целей использовать корреляционно-регрессионный анализ связи урожайности с климатическими факторами, другие - анализ динамических рядов (некоторые при этом пытаются установить цикличность урожаев), третьи - многофакторную модель влияния важнейших технологических и экономических факторов на урожай, четвертые - традиционный путь поочередного учета факторов на основе опытных нормативов и т.д.

Все эти разнообразные предложения свидетельствуют не о правильности или неверности того или иного метода (как это, чаще бесплодно, иногда пытаются доказать некоторые авторы), а о сложности и многообразии проблемы. Дело в том, что в зависимости от сути плана - в пространстве или во времени (на ближайшие годы или отдаленную перспективу), иерархического уровня планирования (регион или предприятие), качества информации и наличия нормативной базы, подходы к планированию урожайности различны. При этом возможно и правомерно совместное использование ряда способов расчета, один из которых является главным, другие вспомогательными.

Нужды сельскохозяйственного производства требуют различных планов урожайности: во времени (краткосрочного за 2-3 месяца до уборки, на ближайшие 1-2 года и на отдаленную перспективу - 5 и более лет) и в пространстве (по зонам, регионам, предприятиям и внутри последних).

Поскольку любой план взаимосвязан во времени и в пространстве, то и краткосрочные, и на 1-2 года, и долгосрочные планы составляют для различных местностей с неодинаковыми объективными условиями производства. Имея данные экономической оценки земли, можно с достаточной обоснованностью планировать урожайность в пространстве. Однако, такое планирование является вторичным: первичное -

определение проектной урожайности для того или иного промежутка времени.

Изучая проблему планирования урожаев, необходимо тщательно ознакомиться с имеющимся наследием, оставленным русскими статистиками. Одна из интересных работ в этом направлении проделана В. Обуховым [12]. Вначале на основе большого статистического материала с помощью методов математической статистики автор определил влияние важнейших климатических факторов на урожай. После этого он находил зависимость между этими факторами и урожайностью в виде многофакторного регрессионного уравнения. Последовательное введение в уравнение все новых и новых факторов позволило учесть погодные условия различных лет настолько полно, что исчисленные по уравнению теоретические величины урожайности почти не отличались от фактических.

Другой известный русский статистик Г. Баскин [4] при определении возможных урожаев шел другим путем. Он указывал, что «наша задача состояла не в том, чтобы подметить закономерность действия тех или иных факторов на урожай, а в том, чтобы проследить характер хронологических колебаний урожаев, ибо в этих колебаниях, как в фокусе, концентрируется влияние всей суммы многообразных и сложных явлений, действующих то в одном, то в противоположном направлении, то усиливая, то взаимно ослабевая друг друга. Разобраться во всей этой пестроте при современном состоянии наших знаний совершенно невозможно». Исходя из этого, метод определения возможных урожаев был сведен им к анализу средних фактических величин за длительный период.

По результатам анализа найдена закономерность в чередовании падений и подъемов урожаев по 4-летиям. Средние же урожайности по двум смежным 4-летиям (за 8 лет) давали совпадающие между собой или чрезвычайно близкие величины. Опираясь на подмеченную закономерность изменения урожаев под влиянием погодных условий различных лет, Г. Баскин получил возможность планирования урожайности на ближайшие годы.

Исследуя возможности планирования урожайности, мы, во-первых, анализировали связи различных природных (прежде всего, плодородия земель) факторов с урожайностью, и во-вторых, пытались выявить хронологию урожаев в зависимости от погодных условий.

Исследования показали, что различные планы урожайности требуют различного методического подхода. В частности, планирование урожайности за 2-3 месяца до уборки (оно необходимо для расчета потребности в уборочной технике, транспорте, складских помещениях, заблаговременной - если это потребуется - переброски техники из одной зоны в другую и т.д.) должно базироваться на расчетах и использовании многофакторного корреляционно-регрессионного анализа связи «урожайность - погодные факторы».

В разных зонах страны климатические факторы, лимитирующие урожайность, различны. В условиях засушливого климата большей части территории Северного Кавказа решающее влияние на урожай оказывает уровень и характер осадков, выпадающих по периодам года. Летние осадки зачастую носят ливневый характер, они не способны промочить почву и не оказывают существенного влияния на урожай озимых и яровых зерновых культур. Основная масса осадков выпадает в холодную часть года, среди них большое влияние на урожай оказывают осенние осадки. Наиболее отзывчива к осенним осадкам озимая пшеница.

Это свидетельствует о возможности и необходимости большего насыщения посевов зерновых озимых хлебами. Однако, этот вывод правомерен для условий средних лет и для лет с осадками выше среднего уровня. А как быть в те годы, когда количество осенних осадков ниже среднемноголетнего уровня? В годы с малым количеством осенних осадков урожайность яровых культур приближается к урожайности озимых. Это сближение свидетельствует о наличии пересечения или точки несущественного различия урожайности, что дает возможность решить вопрос о нижней границе осенних осадков, вне которой сеять озимые нецелесообразно. Для этого необходимо определять зависимость между климатическими условиями и урожайностью различных зерновых культур, пользуясь методами многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.

Моделирование связи урожайности с метеорологическими факторами служит основой для краткосрочного плана - прогноза урожайности. Такая связь создает возможность для прогнозов урожайности. В Ростовской области интересные расчеты в этой области проведены О. Успенским на примере совхоза «Гигант» Сальского района [16]. В качестве факториальных показателей брались температуры и осадки, оказывающие в одни фазы вегетации положительное влияние на урожай, в другие - отрицательное, в качестве результативного -урожайность зерновых.

Расчеты подтвердили, что в Ростовской области растущее влияние на урожай оказывают осадки осенне-зимнего периода. Но этой связи недостаточно для надежных прогнозов урожайности. Наибольшей тесноты связи ^=0,923) удалось добиться, включая в уравнение множественной

регрессии сумму осадков, действующих положительно, сумму осадков, действующих отрицательно, сумму температур, действующих положительно и сумму температур, действующих отрицательно.

Пользуясь исчисленными уравнениями регрессии, можно с высокой точностью (предельная ошибка, для разных периодов колеблется от 1,8 до 4,5 ц. с 1 га) рассчитать теоретическую урожайность. Такие отклонения от фактической дают основания для надежных прогнозов урожайности за 2-4 месяца до уборки.

Интересные исследования по краткосрочному прогнозу урожайности проводились проф. А. Вайнштейном [5]. Выступая в 1967 году перед сотрудниками ЦЭМИ АН СССР, занимающимися этой проблемой, он обращал внимание их на необходимость тщательного логического и качественного анализа, позволяющего без больших затрат труда получить уравнение с достаточной степенью надежности. Погоня за множеством факторов (некоторые исследователи вводили в уравнение 20 и более факторов) ни к чему, кроме потери рабочего времени, не приводит.

В этой связи он обратил внимание на свою работу, проведенную в 30-х годах по данным за 15 лет одного из совхозов Карагандинской области Казахской ССР. В распоряжении автора имелись следующие данные: урожайность овса, количество осадков и сумм температур за календарные годы и за вегетационный период каждого года, месячные осадки с апреля по сентябрь.

Определение парных коэффициентов корреляции связи урожайности овса с осадками за календарный год (0,794), за вегетационный год (0,823), соответствующими суммами среднесуточных температур (0,452 и 0,606): множественной линейной связи с осадками и температурами за вегетационный период (0,827): параболической связи (0,853) - все это не позволило получить уравнение с достаточной степенью надежности. Необходим был качественно иной подход, и, исходя из знания сути изучаемого явления, А. Вайнштейн ввел в уравнение комплексный показатель: отношения суммы осадков за май-июль к соответствующим суммам температур (гидротермический коэффициент).

Коэффициент множественной корреляции полученной модели равен 0,953, а сама модель имеет вид: У= -4,35+0,146Х1+0,0167Х2, где У -урожайность овса, ц. с 1 га; Х1 - гидротермический коэффициент; Х2 -осадки октября предшествующего года, мм. Сопоставление расчетных и фактических урожаев показало на высокую надежность модели. Исходя из проделанных исследований, автор сделал вывод о том, что «при тщательном, вдумчивом подходе к факторам можно ограничиться при построении корреляционной модели минимальным числом показателей, включенных в модель, и получить вполне удовлетворительные для прогноза результаты».

Таким образом, модели связи урожайности с метеорологическими условиями могут быть использованы для прогноза урожаев за несколько месяцев до уборки.

Использовать такую модель на 1-2 и более лет вперед нельзя по ряду причин. Во-первых, число метеорологических факторов, определяющих величину урожая, слишком велико. Во-вторых, действие многих метеорологических факторов недостаточно изучено. В-третьих (это главное), предусмотреть погодные условия планируемых лет пока не представляется возможным.

Все это приводит к тому, что применять выявленную закономерность изменения урожайности под влиянием климатических факторов для планирования урожайности на год-два и более, практически нельзя. Для этого рекомендуется использование модифицированного метода «скользящей средней» и корреляционно-регрессионного анализа [3], сущность которых показана далее.

Для расчета выбираются многолетние данные урожайности зерновых и ряда других культур. Показатели урожайности группируются в различных комбинациях (определяются средние «скользящие» урожаи за разное количество лет). Цель этих группировок состоит в том, чтобы определить период сравнения, за который метеорологические условия отдельных лет, усредняясь, становятся устойчивыми климатическими показателями, характеризующими климат данной местности.

Эта необходимость вызвана тем, что средние урожаи, взятые за различные периоды, не совпадают друг с другом. Разница в средних урожаях (взятых за разное количество лет) в динамике за 17 лет по Кабардино-Балкарской Республике составляет 2 раза. Как видно, разница ощутима, чтобы с ней можно было не считаться.

Существует точка зрения, что лучше всего для обоснования плановой урожайности брать ее уровень, исчисленный за максимально возможное количество лет. Однако, при этом не учитывается, что эта урожайность характеризует ее средний уровень, достигнутый несколько лет назад. Так, средняя 11-летняя урожайность характеризует уровень 5летней давности и т.д. То есть, чем больше период, тем больше урожайность отличается от современного уровня. Поэтому, максимально возможное количество лет не следует брать за основу расчетов.

Значительно разнятся между собой средние урожайности, взятые не только за короткий и данный периоды, но и соседние. Например, в среднем за 4 последних года получено 23,8 ц. с 1 га, а за 3 года - 26,6 ц. с 1 га. Следовательно, если в основу плановой урожайности положить 4-летний уровень, то плановая урожайность (по сравнению с вариантом планирования ее по 3-летнему периоду) будет занижена на 2,8 ц. с 1 га. И, наоборот, при планировании по 3-летнему уровню плановая урожайность

(в сравнении с планированием по 4-летнему периоду) будет завышена на 2,8 ц. с 1 га.

Ни завышение, ни занижение плановой урожайности нецелесообразно. В первом случае будет наблюдаться невыполнение плана, ведущее к нарушению материальной заинтересованности, снижению инициативы тружеников села, ухудшению производственных показателей. Во втором случае план будет выполняться легко, но это, во-первых, уменьшит денежно-материальные ресурсы, поступающие со стороны, а, во-вторых, будет расхолаживать тружеников сельского хозяйства в стремлении улучшать производственные показатели.

Обосновать период сравнения урожайности можно путем статистического анализа многолетнего ряда урожайности. Выбираемый период урожайности должен быть, с одной стороны, по возможности коротким, а, с другой стороны, отражать устойчивость урожаев. Кроме того, необходимо, чтобы в нем отражался характер движения урожайности за последние годы.

Все это можно учесть, пользуясь известным в статистике методом «скользящей средней». Суть его заключается в определении величин урожайности за различное количество лет (2, 3, ...т), причем каждый раз отбрасывается первый год и добавляется последующий.

Расчёты показывают, что исчисление скользящей средней помогает устранить влияние метеорологических условий отдельных лет на урожайность. При этом элиминирование колебаний урожайности происходит не за отдельные периоды (как при исчислении средней урожайности), а за каждый год, что позволяет судить о характере движения урожайности во времени.

Сравнивая скользящие средние урожайности, исчисленные за разное число лет (2, 3, .11), можно установить период сравнения, который наиболее полно характеризует природные условия той или иной местности. Таким периодом может быть 4, и 5-летний. За другое количество лет (2, 3, 6-11) колебания урожаев по годам и отклонение их от общей тенденции повышения более значительны. Эта закономерность отчетливо видна при графическом изображении показателей скользящей урожайности, поэтому при выборе периода сравнения необходим графический метод анализа.

Однако, по данным таблицы или графика выбор оптимального периода сравнения производится визуально, без достаточного количественного обоснования. Для суждения о достоверности выбранного периода сравнения необходим количественный метод доказательств.

Суть его заключается в следующем. Имеется фактическая урожайность той или иной культуры за 1, 2, ...п лет (в нашем примере п=17), и скользящие средние урожая, рассчитанные за предшествующие 2,

3, ...м лет (у нас м=11). Необходимо установить, при каком количестве лет

(2, 3,...м) отклонения фактических урожаев от скользящих будут минимальными. Минимальная сумма величин отклонений и покажет искомый период сравнения.

Следует отметить две особенности осуществляемых расчётов. Во-первых, в них количественно улавливается характер колебаний скользящих урожаев за разные периоды; во-вторых, автоматически учитывается взаимосвязь фактических и скользящих урожаев во времени, а также степень отставания скользящих средних от фактических.

Иными словами, при переходе от меньших периодов (2-3-летних) к большим (9-10-летним), с одной стороны, сумма отклонений уменьшается за счет выравнивания урожайности (при увеличении числа лет в периоде); с другой стороны, величина отклонений увеличивается за счет отставания во времени скользящей урожайности от фактической.

Искомый оптимальный период уравнения как раз и лежит на пересечении этих двух тенденций. В данном случае он равен 4 годам (сумма отклонений составила 4,1 ц./га против 4,3-6,9 ц./га по другим периодам). О правильности 4-летнего периода сравнения свидетельствует, в частности, то, что величины урожайности смежных 4-летий, рассчитанных по методу «скользящей средней», совпадают или близки между собой.

Как правило, в практике при планировании урожайности за основу принимается достигнутый уровень (в среднем за несколько лет) с определённым увеличением для конкретных предприятий. Однако, обоснование темпов увеличения урожайности отсутствует.

Представляется возможным использовать для этих целей методы математической статистики. Обосновать степень повышения урожайности можно путем установления связи между годами и урожайностью при помощи регрессионного анализа.

Зная среднегодовые приросты урожаев, можно более обоснованно подходить к планированию урожайности на 1-2 года (для средних климатических условий).

В некоторых случаях зависимость результатов производства от фактора времени лучше описывается не линейной, а криволинейной функцией. Поэтому, при обосновании плановой урожайности особое значение имеет логический и качественный анализ, позволяющий определить характер и форму того или иного экономического явления с экстраполяцией его на перспективу.

В КБР климатические условия отдельных лет лучшим образом усредняются за 4 года. Сравнение фактических и расчетных урожаев зерновых культур по 4-летним периодам показало, что расхождения здесь небольшие, предельные ошибки прогноза при 95-процентном уровне существенности составляют 1,8 ц./га. Следовательно, пользуясь 4-летним периодом усреднения и рассчитанными уравнениями регрессии, можно с

достаточно высокой точностью прогнозировать урожайность на один-два года вперед при условии средних погодных условий и стабильности других факторов.

Вместе с тем, интересно выявить, имеется ли возможность прогноза урожаев отдельных лет, попытавшись выявить хронологию урожаев.

Попытки планировать урожаи, исходя из предполагаемой цикличности периодов, делаются издавна. Помимо Г. Баскина [4], их предпринимали А. Вайнштейн [5], А. Манелля и другие [10, 13]. Обобщение этих исследований, подкрепленное данными расчетами, свидетельствует о недостаточной обоснованности такого прогноза и необходимости дальнейших исследований.

Более обоснованным и приемлемым в хозяйственных расчетах является способ прогнозирования урожайности для средних метеорологических условий с учетом влияния фактора времени. Такое планирование правомерно в том случае, когда не ожидается значительного изменения других факторов производства, т.е. практически на 1-2 года. Для планирования на длительную перспективу этот метод неприемлем. В этом случае необходимо учитывать виляние различных факторов на урожайность сельскохозяйственных культур и предвидеть пути и особенности изменения факторов в перспективе.

Методические подходы к обоснованию перспективной урожайности на разных иерархических уровнях различны. Этим планирование на длительную перспективу отличается от краткосрочных планов - прогнозов на 1-2 года вперед. Если в тех случаях, независимо от масштаба, используются единые методические принципы и приемы (в первом случае определяется связь урожаев с климатическими факторами, во втором анализируется длительный динамический ряд урожаев), то при перспективном планировании такое однообразие, по нашему мнению, не приемлемо.

Дело в том, что планирование по регионам, внутри последних по районам легче, чем планирование по отдельным предприятиям. В первом случае, в силу действия закона больших чисел, нивелируется влияние ряда факторов (предшественников, сортов и др.), которые определяются господствующей системой земледелия и в среднем - по группам предприятий - примерно одинаковы. Во втором случае могут наблюдаться резкие различия по этим факторам и не учитывать их при планировании по отдельным предприятиям нельзя. А здесь-то и следует учитывать, что сбор такой информации и ее количественный ввод в уравнение регрессии затруднен.

При планировании же по республикам, краям, областям, муниципальным районам уже в настоящее время могут использоваться многофакторные корреляционно-регрессионные модели связи урожайнос-

ти сельскохозяйственных культур с важнейшими природноэкономическими факторами.

По Ростовской области проведенный многофакторный регрессионный анализ характеризует влияние различных факторов (качества земель, удобрений, орошения и основных фондов растениеводства) на урожайность сельскохозяйственных культур. Величины коэффициентов регрессии свидетельствуют о том, что на I центнер действующего вещества удобрений прибавка урожайности, например, зерновых, составляет 0,14ц. с одного га; орошение (при 100% орошаемой площади) повышает урожайность зерновых на 12 ц с одного га; 100 рублей основных фондов растениеводства (в расчете на 1 га пашни) обеспечивает прибавку 8 ц. с одного га.

Величины множественных коэффициентов корреляции и ^критериев (колеблющихся в пределах 0,79-0,93 и 11,3-37,2) свидетельствуют о существенности рассчитанных моделей и возможности использования их в практике анализа и планирования.

Экономический анализ параметров корреляционно-регрессионных моделей способствует выявлению более рационального использования дополнительных ресурсов. Расчёты показывают, что удобрения дают большую (в относительном выражении) прибавку урожаев по кукурузе и озимой пшенице, наименьшую - по овсу; орошение позволяет резко увеличить урожайность кормовых культур, а среди зерновых - кукурузы и озимой пшеницы; вложения в основные фонды дают больший относительный прирост урожаев по кормовым культурам.

Следовательно, регрессионный анализ позволяет выявить факторы, лимитирующие, на данном этапе развития производительных сил, урожайность, наметить пути повышения продуктивности земель. Это можно осуществить, сравнивая по различным культурам стоимость дополнительного урожая с затратами на совершенствование того или иного фактора.

В итоге, эффективность орошения, химизации и механизации по различным культурам различна. Если по зерновым более эффективны дополнительные затраты на химизацию и орошение, то по кормовым высока эффективность вложений в основные фонды растениеводства (механизацию). Это вполне объяснимо. Если уровень урожайности зерновых культур сдерживается недостатком влаги и низким уровнем удобрений, то кормовых культур - прежде всего несовершенством технологии производства, отсутствия комплексной механизации возделывания и в особенности уборки, вследствие чего предприятия недополучают значительное количество кормов.

Для всемерного повышения урожаев необходимо совершенствование всего комплекса производственных факторов, однако на каждом

отдельном этапе следует выявлять и совершенствовать в первую очередь основные факторы, находящиеся в минимуме.

Зная эффективность различных природно-экономических факторов и их предполагаемые изменения на перспективу можно планировать урожайность (посредством подстановки величин факторов в уравнения регрессии).

В соответствии с предложенной методикой, на первом этапе осуществляется обоснование урожайности сельскохозяйственных культур, которая зависит как от объективных, так и субъективных факторов. В системе объективных факторов, влияющих на продуктивность сельскохозяйственных земель, прежде всего, выделяются природные: плодородие почвы, климатические условия, солнечная активность.

Для этого использовались исходные данные, характеризующие в динамике по КБР за 1950.2001 гг. солнечную активность, в числах Вольфа [11], и валовые сборы основных сельскохозяйственных культур: зерновых, подсолнечника, картофеля, овощей. Сравнительный анализ этих динамических рядов по известным одиннадцатилетним циклам показывает наличие определённой зависимости урожаев культур от данного природного фактора [3].

Так, в цикле 1950.1960 гг. видно, что в последние пять лет на фоне более высокой солнечной активности, с числами Вольфа свыше 100, наблюдаются большие валовые сборы зерна. В следующем цикле 1961.1971 гг. при больших значениях чисел Вольфа в 1967.1970 гг. получены, соответственно, большие урожаи.

В третьем цикле 1972-1982гг. более высокая солнечная активность наблюдается каждый из последних пяти лет, когда и получены высокие или хорошие валовые сборы зерновых. Вместе с тем, начиная с этого цикла, однозначная зависимость исчезает, ибо в ряде лет с низкими числами Вольфа, например, в 1976 и 1973 годах получены высокие урожаи. Причина такой ситуации видимо в том, что по мере улучшения агротехники и технологии влияние природных условий сказывается в меньшей степени, в ряде случаев превалирующими являются организационно-экономические факторы.

В четвёртом цикле 1983.1993 гг. более «солнечные» годы вновь сосредоточены в конце периода, когда получены хорошие или самые высокие валовые сборы зерна. Вместе с тем, как и в предыдущем цикле, ряд хороших урожаев получен в годы с низкой солнечной активностью.

В 1994.2001гг. последнего 11-летнего цикла большая солнечная активность наблюдается три последние года. При этом, в первом из них получен средний урожай зерновых, во втором - хороший для условий постперестроечного периода, а в третьем - рекордный валовой сбор зерна. Однако, в ряде лет этого цикла, с низкой солнечной активностью, получены хорошие урожаи.

По результатам исследования имеющейся информации, динамический и сравнительный анализ позволяют сделать четыре общих вывода.

Во-первых, в целом наблюдается влияние солнечной активности на валовые сборы культур. Во-вторых, значимость этого фактора в динамике ослабевает в связи с развитием агротехники и технологии производства. Если в первом цикле (50-е годы) нарушений закономерного влияния солнечной активности на урожаи не было, во втором цикле оно проявилось один год из 11 (1963), то в дальнейшем число и доля нарушений тенденции возрастает. В 1972 .1982 гг. таких исключений три из 11 (27%), в 1983.1993 гг. - пять (45%), а в 1994.2001 гг. - четыре из восьми лет (50%).

В-третьих, судя по отмеченной закономерности, более «солнечных» лет в конце 11-летних циклов, в 2002 и, со значительной вероятностью в 2003гг., следует ожидать высоких урожаев основных сельскохозяйственных культур. В-четвёртых, судя по группировкам, солнечная активность по разному влияет на разные культуры. Наряду с зерновыми, в большей мере проявляется значимость этого фактора для овощей и картофеля, меньше -для подсолнечника.

Сравнительная оценка влияния изучаемых факторов на валовые сборы показывает разный характер по крупным временным периодам. В 19501971 гг., до эпохи научно-технического прогресса, четко наблюдается влияние и солнечной активности и временной динамики на урожаи всех сельскохозяйственных культур. При этом, в большей мере валовые сборы изменялись под влиянием временного фактора.

Иная ситуация наблюдается во втором укрупненном периоде 19822001гг. При изменении прироста солнечной активности почти в 5 раз существенно увеличиваются валовые сборы картофеля и овощей при небольшом росте зерна и, по существу, стабилизации подсолнечника. При этом, фактор времени, очевидно за счет 90-х годов прошлого века, негативно сказался на урожаях зерна и подсолнечника, хотя валовые сборы картофеля и овощей за счет активизации хозяйств населения возросли.

По всей совокупности наблюдений, то есть, за исследуемый период 1950-2001гг., произошло увеличение объемов производства всех исследуемых культур. Вместе с тем, влияние солнечной активности больше сказывается на увеличении овощей, картофеля и зерновых, меньше -подсолнечника. Сравнительная оценка факторов показывает, что большие приросты урожаев наблюдаются по фактору времени, в первую очередь картофеля и овощей, тогда как валовые сборы подсолнечника, очевидно за счет 90-х годов прошлого века, снизились.

Количественные оценки влияния фактора времени (Х^ годы по порядку) и солнечной активности (Х2 - числа Вольфа) на объемы производства основных культур (У^зерновых, тыс. тонн; У2-

подсолнечника, тыс. тонн; У3-картофеля, тыс. тонн; У4 - овощей, тыс. тонн) получены на основе многофакторного корреляционнорегрессионного анализа:

У1=224,6 +5,32 Х1+0,319Х2; R=0,625 F=15,7

У2=33,2 - 0,197Х1+0,028Х2; R=0,355; F=3,5

У3=7,32+ 2,43Х1+0,084Х2; R=0,915; F=126

У4=3+ 2,28Х1+0,097Х2; R=0,85; F=63,8

Судя по многофакторным коэффициентам корреляции, высокая теснота связи от солнечной активности и фактора времени характерна для картофеля и овощных культур, выше средней для зерновых культур, ниже средней (вместе с тем, исходя из критерия Фишера, существенная) по

подсолнечнику.

Важными характеристиками полученных моделей являются коэффициенты регрессии (при Х), которые показывают, на сколько единиц изменяются результативные признаки при изменении факториальных на единицу. Как видно из полученных уравнений регрессии, с увеличением чисел Вольфа на единицу валовые сборы зерновых культур увеличиваются на 3,19 тыс. центнеров (0,082% к среднему урожаю), подсолнечника - на 0,28 тыс. центнеров (0,093%), картофеля - на 0,84 тыс. центнеров (0,108%), овощей - на 0,97 тыс. центнеров (0,137%). Таким образом, в большей мере на солнечную активность реагируют овощи, картофель, в меньшей -подсолнечник и зерно.

Коррелируют с этими значениями характеристики коэффициентов эластичности. С увеличением на один процент солнечной активности валовые сборы сельскохозяйственных культур соответственно возрастают: по зерну - на 0,06%, по подсолнечнику - на 0,068%, по картофелю - на 0,079%, по овощам - на 0,101%. Таким образом, для получения 100процентного урожая, по сравнению с овощами, при выращивании картофеля надо использовать больше солнечной энергии на 27%, при возделывании подсолнечника - на 49%, для производства зерна - на 68%.

Судя по коэффициентам регрессии, с увеличением фактора времени на один, год валовые сборы возрастают по зерну на 5,322 тыс. тонн, по картофелю на 2,427 тыс. тонн, по овощам на 2,284 тыс. тонн. Вместе с тем, по подсолнечнику наблюдается обратная связь, так как в среднем за год падение урожаев составило 0,197 тыс. тонн. Это обуславливается резким уменьшением валовых сборов этой культуры в последнем десятилетии.

В связи с этим, наблюдается значительный разброс соответствующих коэффициентов эластичности. В условиях сложившейся ситуации, с увеличением фактора времени на 1% в большей мере возрастают валовые сборы овощей и картофеля (соответственно, на 0,857% и 0,827%), тогда

как коэффициент эластичности зернового производства составляет 0,363%, а по подсолнечнику -0,173%.

На основе зависимостей урожаев сельскохозяйственных культур от солнечной активности и фактора времени, путём подстановки в соответствующие уравнения регрессии фактических характеристик факторов, можно определить расчётные, нормативные значения валовых сборов при имеющихся факторах и прочих равных условиях.

Сопоставление фактических и нормативных урожаев характеризует отклонения полученных валовых сборов от закономерности, описываемой тем или иным уравнением регрессии. На этой основе рассчитываются ошибки аппроксимации, свидетельствующие об адекватности конкретной модели, через расчетно-нормативные показатели, реальной действительности.

Пользуясь полученными уравнениями регрессии, можно

осуществлять прогноз валовых сборов сельскохозяйственных культур с учётом фактора времени и вариантов солнечной активности.

В реальной практике, в связи с тем, что предусмотреть изменение погодных условий на прогнозируемый период (даже на год вперед, не говоря уже о большей динамике) весьма трудно, планирование осуществляется для средних климатических условий. Очевидно, что вследствие этого в большинстве лет наблюдаются значительные отличия фактических и прогнозных характеристик.

Вместе с тем, в длительной динамике отчетливо наблюдаются 11летние циклы солнечной активности. Для наглядности сведем вместе показатели чисел Вольфа по годам выделенных циклов: 1950-1960гг., 1961-1971гг., 1972-1982гг., 1983-1993гг. и использованные при анализе 8 лет последнего цикла (1994-2001гг.). Для выявления закономерностей усредним годичные характеристики.

Сравнительный анализ исходной информации по пяти циклам показывает наличие одной и той же закономерности: в начале периода, первые четыре года наблюдается характерное снижение чисел Вольфа всего лишь с двумя исключениями из 20-ти наблюдений (первый год в 4ом цикле и четвертый в 5-ом цикле). Пятый год является переходным, после него идет четкая тенденция роста солнечной активности до восьмого-девятого годов, с одним исключением из 19-ти лет, ибо в 5-ом цикле высокие числа Вольфа восьмого года несколько ниже седьмого года.

Начиная с десятого года, идет тенденция снижения чисел Вольфа, логично переходящая к продолжающемуся снижению в начале периода. Таким образом, каждый последующий цикл следует за предыдущим. О наличии этой закономерности свидетельствует тот факт, что исключение из нее наблюдается только в четырех годах из проанализированных 52. При этом, строго говоря, такое исключение одно (в первый год четвертого

цикла, ибо для остальных характерна временная тенденция последовательных снижения - роста - снижения валовых сборов).

Большая солнечная активность наблюдается в 9-ом и 8-ом году, самая низкая - в 3-ем, 4-ом и 5-ом годах. Зная данную закономерность и ее количественные характеристики, можно прогнозировать урожайность и валовые сборы сельскохозяйственных культур не на основе простой экстраполяции (то есть при средних числах Вольфа), а с экстраполяцией по фактору времени и прогнозом солнечной активности в соответствии с годами цикла.

Так, для 2002г. ожидаемые валовые сборы основных культур можно определить путем сопоставления с 2001г. (611 тыс. тонн), с учетом роста рыночной активности (со 141 балла в 2001г. до 148 баллов в 2002г., т.е. на 5%). Итоговая величина (± оценка прогноза) составит в весе после доработки 641 т (± 24) тыс. тонн.

При обычной экстраполяции, то есть для средних погодных условий, как это осуществляется в реальной практике в настоящее время прогнозная величина составит 520 тыс. тонн.

Фактический валовой сбор зерновых культур 2002 году, судя по предварительным данным, равен в республике 637 тыс. тонн. Как видно, дифференцированная прогнозная величина близка к фактической, что свидетельствует о прагматичности и правомерности использования предложенного подхода для планирования отраслей сельского хозяйства.

Более точные расчеты и прогнозы могут быть сделаны при учете временного фактора в виде нелинейного члена регрессии (кубического), в связи с тем, что после десятилетнего спада, начиная с 2000г., проявилась временная тенденция роста урожаев и валовых сборов.

Наряду с влиянием на валовые сборы сельскохозяйственных культур (как интегральной характеристики урожайности и посевных площадей), солнечная активность во многом определяет характеристики продуктивности земли под разными культурами.

Расчёты по КБР показали, что лучше описывают зависимость продуктивности земли от базисных природных условий квадратические и кубические модели. Сущность их в наличии точек экстремума, оптимума влияния солнечной активности на урожайность сельскохозяйственных культур: в первом случае разового, во втором - двойного (видимо, в связи с влиянием специфики девяностых годов XX века). Близость характеристик тесноты и существенности этих связей позволяют использовать их для расчета соответствующих нормативов продуктивности земли.

Иные закономерности наблюдаются по зависимости урожайности сельскохозяйственных культур от фактора времени, где, в отличие от предшествующего анализа, четко проявляется тот факт, что в рядах

динамики, с учетом спада 90-х годах ХХ века, лучшими являются кубические модели.

В конечном итоге может быть определена и использована для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, в зависимости от солнечной активности и фактора времени интегральная кубическо-квадратическая модель.

Логическая сущность предложенной модели заключается в следующем. Фактор времени, как явствует из предыдущего анализа и общеэкономических закономерностей развития (от спада к подъему, далее к стабилизации и спаду с циклическим повторением этих фаз жизненного цикла), связан с урожайностью кубической зависимостью. Вместе с тем, с учетом реальной логики, параметры солнечной активности определяют продуктивность земли по параболической функции, ибо при не большом энергетическом обеспечении урожайность культур низка, с повышением чисел Вольфа она возрастает до определенного уровня, так как чрезмерная солнечная активность опять таки снижает урожайность сельскохозяйственных культур.

Так, анализ первых производных в параболических уравнениях регрессии показывает, что, по отзывчивости на солнечную активность, сельскохозяйственные культуры располагаются в следующем ранжированном порядке: овощи, многолетние и однолетние травы, зерновые, кукуруза на силос и зеленый корм, подсолнечник, кормовые корнеплоды, картофель, естественные сенокосы.

К сожалению, обоснование логической кубическо-квадратической модели зависимости к урожайности сельскохозяйственных культур от фактора времени и солнечной активности, в условиях отсутствия необходимого математического аппарата и программного обеспечения, не позволило провести необходимые расчеты для разработки гибких нормативов продуктивности земли (по разным культурам в зависимости от динамизма развития и важнейшего природного фактора). Поэтому, мы оставляем это крайне важное и интересное исследование, с обоснованием и конкретизацией необходимых параметров, для последующих исследований.

Однако, наряду с факторами внешней среды, на урожайность сельскохозяйственных культур по сельскохозяйственным предприятиям и регионам существенно влияют внутренние факторы, прежде всего плодородие земель, внесение и сочетание органических и минеральных удобрений.

В группировках по регионам Южного федерального округа за 19922000 гг. изучено влияние этих факторов на урожайность основных товарных культур. Близкие зависимости наблюдаются по группировкам, в которых с повышением качества земель, большим внесением минеральных и органических удобрений наблюдается четкий рост продуктивности

земли. Вместе с тем, увеличение размера органических удобрений, по отношению к минеральным, проявляется не всегда, ибо эта зависимость в ряде случаев затушевывается сопутствующим влиянием других факторов, находящихся на низком уровне.

Таким образом, внутрифирменные факторы действуют на продуктивность земли в комплексе, в их определенном сочетании и пропорциях. Об этом свидетельствуют материалы группировки регионов Южного федерального округа РФ по результативному признаку -урожайности сельскохозяйственных культур. В итоге, необходимыми условиями высокой урожайности сельскохозяйственных культур являются внесение минеральных удобрений на уровне 40-50 килограммов действующего вещества на гектар, заправка земель органическими удобрениями в размере от 1,3 т./га с отношением органических удобрений к минеральным начиная от 3 т./ц.

Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить количественное влияние на урожайность зерновых - ц./га.) и подсолнечника ^2- ц./га.) исследуемых факторов: оценки земель (Х1 -баллов), минеральных удобрений (Х2 - кг действующего вещества на 1 га), органических удобрений (Х3 - т./га) и структуры удобрений (Х4 -отношение органических удобрений к минеральным, т./ц.). Далее приведены различные модели, характеризующие эти зависимости:

Зерновые культуры ^=14, 8+0,067Х2+3,92Х3; R= 0, 696; F=15,5;

^=-8,4 +0,047X1+0, 043Х2+0,191 Х4; R= 0, 927; F=65,3;

Подсолнечник Y2=6,4 +0,0045Х2+2,72Х3; R= 0,677; F=14;

Y2=-1,6 +0,135Х1+0,044Х2+0,443 Х4; R= 0,702 F=10;

Судя по многофакторным коэффициентам корреляции и детерминации, все рассчитанные модели значимы. Вместе с тем, более высокая теснота связи характерна для специфических трехфакторных моделей, куда наряду с оценкой земель вошли минеральные удобрения, а также отношение органических удобрений к минеральным. Исследуемыми фактами объясняется значительная часть вариации урожайности, в частности по зерновым культурам на уровне 86%. Все параметры данных уравнений регрессии существенны, что позволяет использовать их в плановых экономических расчетах.

Важными экономическими характеристиками полученных моделей являются коэффициенты регрессии (при Х). Как видно, с улучшением качества земли на один балл урожайность подсолнечника возрастает на

0,135 ц./га., зерновых на 0,47 ц./га. Таким образом, более отзывчивы к плодородию земель зерновые культуры, ибо отношение

соответствующего коэффициента регрессии к средней урожайности здесь составляет 2,4%, тогда как по подсолнечнику 1,1%.

Увеличение минеральных удобрений на 100 килограммов действующего вещества на гектар обуславливает примерно одинаковый прирост урожайности зерновых и подсолнечника: соответственно 4,3 и 4,4 ц./га. Вместе с тем, в относительных величинах эластичности большая отзывчивость туков характерна подсолнечнику (по которому Э2=0,34 против Э1=0,22).

Судя по коэффициентам регрессии при четвертом факторе, улучшение отношения органических удобрений к минеральным на 1 т/ц обуславливает прирост урожайности зерновых культур на 19 кг/га, а подсолнечника на 44 кг/га. Следовательно, отзывчивость на оптимизацию структуры удобрений у подсолнечника выше, нежели, чем у зерновых.

Знание реальных оценок влияния качества земли и удобрений на урожайность культур позволяет определить необходимые нормативы продуктивности земли при разном соотношении базисных факторов.

В среднем по Кабардино-Балкарской Республике оценка земель составляет 70 баллов. По районам и сельскохозяйственным предприятиям наблюдаются различные отклонения этого фактора. При среднереспубликанской оценке земель, за счёт увеличения минеральных и органических удобрений, при сложившейся организации и технологии производства, урожайность зерновых может быть существенно увеличена.

В настоящее время на один гектар посевов в республике вносится немногим более 10 кг действующего вещества минеральных удобрений на гектар. При этом, наблюдается минимальное отношение вносимой органики к тукам, порядка 1 тонны в расчёте на центнер.

Соответствующие этим характеристикам показатели урожайности зерна и подсолнечника (соответственно 25,1 и 8,7 ц./га) приняты за базисные, с характеристикой их коэффициентом 1. К этим параметрам были пересчитаны другие нормативные характеристики урожайности. В итоге, в зависимости от различий объективных условий производства сельскохозяйственных предприятий региона коэффициенты урожайности зерна колеблются от 0,43 до 1,84, соответственно, подсолнечника от 0,49 до 0,53.

Эти данные необходимы, во-первых, для дифференциации прогнозных показателей урожайности по сельскохозяйственным предприятиям и районам (определенной ранее с учетом солнечной активности), во-вторых, для их корректировки на перспективу с учетов увеличения внесения минеральных и органических удобрений.

Литература

1. Андреев В.А. Интенсификация производства: институциональный аспект/Вестник ижевского государственного университета. - Ижевск: ИГУ. - 2005.

2. Бабков Г.А. Фундамент расширенного воспроизводства в АПК //Приложение к журналу «Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. - 2000. - №4.

3. Бабков Г.А., Баков Н.Х., Хоружий В.И. Анализ и обоснование урожайности культур в предпринимательских структурах аграрного сектора региона// Современные научные исследования. - 2009. - №3.

4. Баскин Г. Сборник избранных трудов, вып.1.- М. - 1925.

5. Вайнштейн А.И. Методология краткосрочного прогноза урожайности зерновых хлебов. М.: ЦЭМИ АН СССР. - 1967.

6. Ковалев В.В. Финансовый анализ. - М.: Финансы и статистика. -1995.

7. Колесников А.П., Хоружий В.И., Шогенов Б.А. Интенсификация и результативность аграрного сектора экономики/Агротехнологии ХХ1 века. - Нальчик: КБГСХА. - 2007.

8. Ленин В.И. Полн. собр. соч., 5-е изд.

9. Маркс К., Энгельс Ф. Соч., 2-е изд.

10. Математические методы в планово-экономических расчетах. - М.: ВНИЭСХ. - 1968.

11. Нахушев А., Кенетова Р. Моделирование социально-исторических и этнических процессов. - Нальчик: ЭЛЬ-ФА. - 1998.

12. Обухов В.К. К вопросу об определении ожидаемого урожая /Труды ЦСУ, т. XVI, вып.1.- М.: ЦСУ. - 1923.

13. Применение математической статистики в экономике сельского хозяйства. - Рига: НИЭСХ. - 1972.

14. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. - ИНФРА-М. - 2007.

15. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. - М.: ИНФРА-М. - 2008.

16. Успенский О.В. Повышение эффективности затрат в производстве зерновых культур/Автореф. дис. канд. эк. наук. - М.: ВНИЭСХ. -1969.

17. Экономическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия. - 1975.

18. www.businespravo.ru