CC BY
83
Статистика и математические методы в экономике
ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЕВОДСТВА В РОССИИ
УДК 311.3/.4
Анна Сергеевна Макарова,
Аспирант,
Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, Тел.: 8-916-328-83-88, Эл. почта: AMakarova@mesi.ru
Наталья Алексеевна Садовникова,
д.э.н., проф., профессор кафедры «Теории статистики и прогнозирования», Московский Государственный Университет экономики, статистики и информатики, Тел.: 8 (495) 442-62-55, Эл. почта: NSadovnikova@mesi.ru
В данной статье рассматривается современное состояние и уровень развития растениеводства в Российской Федерации. Определяется тенденция развития основных показателей растениеводства. Подробно проанализирована динамика валового сбора зерна и выявлены факторы, влияющие на объемы производства зерновых культур. Определены прогнозные значения основных показателей растениеводства на 2012-2014 г
Ключевые слова: растениеводство, валовой сбор зерна, объемы производства, прогноз основных показателей растениеводства.
Anna S. Makarova,
Post-graduate student,
Moscow state University of Economics,
Statistics and Informatics (MESI),
Tel.: 8-916-328-83-88,
E-mail: AMakarova@mesi.ru
Natalia A. Sadovnikova,
Doctor of Economics, Professor, the Department of Theory of Statistics and Forecasting,
Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, Tel.: 8 (495) 442-6255, E-mail: NSadovnikova@mesi.ru
FORECASTING THE CROP PRODUCTION IN RUSSIA
This article deals with the current state and level of development of the crop production in the Russian Federation. The trend of the development of the main indicators of crop production is determined. The dynamics of gross grain gathering and identified factors that influence the volumes of production of grain crops is analyzed in detail. Predictive values of the main indicators of crop production are defined in 2012-2014.
Keywords: crop production, the gross harvest of grain, production volumes, the forecast of the main indicators of crop production.
1. Введение
Одной из задач современного этапа развития рыночных отношений является обеспечение устойчивого развития сельского хозяйства и в частности растениеводства, которое способствует обеспечению продовольственной безопасности страны и является кормовой базой для развития животноводства. В настоящее время стремительными темпами падают объемы производства зерна, сокращаются посевные площади в хозяйствах всех категорий. Оздоровление отрасли может состояться только при государственной поддержке. В свою очередь, любая государственная программа, направленная на поддержку растениеводства, основывается на достоверных статистических данных.
2. Построение прогноза валового сбора зерна методом экспоненциального сглаживания
Прогнозирование основных показателей растениеводства осложняется тем, что результат деятельности отрасли сильно зависит от природно-климатических условий, предсказать которые на долгосрочный период достаточно сложно. Поэтому на практике прогноз показателей развития растениеводства как правило строится на 1-3 года.
Прогноз валового сбора зерна на 2012-2014 гг. был построен методом простого экспоненциального сглаживания (рис.1)
Полученные прогнозные значения показывают, что в 2012-1014 гг. валовой сбор зерна составит 85,8 млн. т., т.е. уменьшится более чем на 9% по сравнению с 2011 г., но на 40,1% больше, чем в 2010 г.Верхняя граница доверительного интервала на 2012 г. составляет 116,14 млн.т., т.е. примерно уровень середины 70-х гг. Нижняя граница доверительного интервала 55,47 млн. т. соответствует объему производства зерна в 1999 г.
3. Построение прогноза валового сбора зерна методом экстраполяции тренда
Необходимо отметить, что полученные прогнозные значения о сборе зер-
Дата
-Наблюденные
-Подгонка
^"Прогноз
Верхняя граница доверительного интервала Нижняя граница доверительного интервала
Рис. 1. Прогноз валового сбора зерна в России на 2012-2014 гг. методом экспоненциального сглаживания
2012 2013 2014
Прогноз 85.8 858 858
Верхняя границ! 116,14 .118,32 .120,37.:
Нижмйй граница 55,4? 53,29 51,24
на на 2012-2014гг. не являются единственно возможными. Для того, чтобы дать наиболее полное представление о валовом сборе зерна на ближайшие три года был построен прогноз методом экстраполяции тренда, в основе которого лежит перенесение в будущее закономерностей развития явления в прошлом. Методом аналитического выравнивания для описания тенденции показателей производства продукции растениеводства были построены трендовые модели с использованием полиномов различных степеней, из которых парабола наилучшим образом аппроксимирует тенденцию.
Прогноз, полученный методом экстраполяции тренда, также свидетельствует о снижении валового сбора зерна на 2012-2014 гг. Так в 2012 г. объем производства зерна снизится на 8% по сравнению с 2011 г. Доверительные интервалы на уровне значимости 0,05 показывают, что сбор зерновых в ближайшие три года не будет ниже 61,7 млн т , т.е. уровня 2010 г., когда из-за аномальной засухи фактический объем собранного урожая составил на 30% меньше прогнозируемого уровня.
Известно, что объем производства зерна зависит не только от природно-климатических условий, которые, как мы уже говорили, достаточно сложно прогнозировать, но и от площади посевов и урожайности. Данная взаимосвязь может быть выражена линейной зависимостью:
- = -119473,92 + 1,95х1 + 5630,53х2,
Я2 = 0.97
где у - валовой сбор зерна;
х1 - посевные площади под зерновые;
х2 - урожайность зерновых.
Коэффициент детерминации показал, что более 97% вариации объемов производства зерна объясняется вариацией посевных площадей и урожайности зерновых. Далее построен прогноз валового сбора зерна на 2012-2014 гг. на основе уравнения регрессии, путем подстановки прогнозных значений размеров посевных площадей и урожайности.
На рис. 3 представлены прогнозные значения посевных площадей, выделенных под зерновые культуры на 2012-2014 гг. Видно, что наблюдается тенденция к ежегодному сокращению посевных площадей и в 2014 г. они достигнут 41462,9 тыс. га. Причиной сокращения посевных площадей, в первую очередь, является убыточность
■ верхняя фаинну
Рис. 2. Прогноз валового сбора зерна в России на 2012-2014 гг. методом экстраполяции тренда, млн. т
Рис. 3. Прогноз посевных площадей под зерновые в России на 2012-2014 гг. методом экспоненциального сглаживания, тыс. га
производства зерна для сельскохозяйственных производителей. Государственная программа 2008-2011 гг., направленная на поддержку сельского хозяйства способствовала развитию растениеводства, и увеличению посевных площадей к 2009 г., но вследствие неблагоприятных природных условий, вновь наблюдаются значительные сокращения.
Анализируя урожайность зерновых
можно отметить, что в 2012 г. она составит 21,22 ц/га, что на 6% меньше чем в 2011 г. Максимальный уровень урожайности был достигнут в 20082009 гг., в результате мер направленных на увеличение вносимых в почву минеральных и органических удобрений, и выведению сортов более устойчивых к неблагоприятным климатическим условиям.
Рассчитав прогнозные значения
Статистика и
площади посевных площадей и урожайности на 2012-2014 гг. были определены объемы производства зерна на ближайшие три года (рис.5).
Прогнозные значения валового сбора зерна, полученные по уравнению регрессии, как и предыдущими методами, показали, что валовой сбор зерна в ближайшие три года будет ежегодно снижаться. В 2012 г. объем собранного урожая зерновых составит 83,5 млн.т., а в 2014 83,2 млн.т. В целом, можно отметить, что прогноз полученный на основе уравнения регрессии более точен, о чем свидетельствуют границы доверительного интервала, и наименьшее среднеквадратиче-ское отклонение фактических значений от выравненных.
Сравнительный анализ прогнозных значений, полученных разными методами, показал, что прогноз объема производства зерна методом экспоненциального сглаживания (85,8 млн. т) наиболее близок к прогнозу Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, оценка которого на 2012 г. составляет 85 млн. т., данная ведомством в 2011 г. Однако в настоящее время Министерство сельского хозяйства скорректировало прогноз по валовому сбору зерна в 2012г. с 85 млн т до 80-85 млн т. Такие прогнозные значения были нами получены на основе уравнения регрессии, описывающего зависимость валового сбора зерна от размеров посевных площадей и урожайности зерновых.
4. Прогнозирование валового сбора картофеля, овощей, сахарной свеклы, подсолнечника на 2012-2014 гг.
Что касается, остальных продуктов растениеводства, то в ближайшие 3 года можно ожидать увеличение валового сбора, исключением является картофель (табл.1).
Полученные прогнозные значения показывают, что валовой сбор картофеля в 2012-2014 гг. будет ежегодно снижаться и в 2014 г. составит 27162,7 тыс. т. , что соответствует уровню 2007 г., начиная с которого прослеживалась положительная тенденция по объемам производства картофеля до 2010 г.
Прогноз производства овощей, сахарной свеклы и подсолнечника свидетельствует о наличии положительной тенденции в 2012-2014 гг. По данным прогноза можно отметить, что к 2014 г. в Российской Федерации будет производиться 14956 тыс.т овощей, 52781,75 тыс. т сахарной свеклы
Рис. 4. Прогноз урожайности зерновых в России на 2012-2014 гг. методом экспоненциального сглаживания, ц/га
"Чк ¿Г 1 ¡1
V
СП С- С"| О ОЪ СТН О-Н| г-Я тч .-* 4-4 щ-щ и ^ 9 Й 3 СП № о О О О н й в в б е ■Н г-Р ГЧ !Ч гч гм •41 ьГ) Г*- 1 | I В (Ч 14 (Ч гч Сф ф 0 М 4 О О г-» чН ■-! Ч г-Р С О О О -О О О М ГЧ « Н (Ч РЧ м
2012 2013 2014
Прогноз Ннжндд граница Вероны грашша 33577,7201 £3577,7201 53272,50724 82183,59 £21*3,59 £1£7£37 £0£5£,72 £0£5£,72 £0553Л
иловой сбор, тыс.т -'прргног ---- выравненные значения
Рис. 5. Прогноз валового сбора зерна в России на 2012-2014 гг., тыс. т
и 10160,875тыс. т. подсолнечника.
В целом можно сделать вывод о том, что по всем показателям характеризующим растениеводство в ближайшие три года прогнозируется спад объемов производства. В настоящее время по предварительным данным известно,
что в результате ранневесенней и летней засухи в 2012 г. отмечена гибель посевов сельскохозяйственных культур в 21 субъекте Российской Федерации на площади 5,56 млн.га, что составляет 7,3% общей посевной площади. Из погибших площадей застраховано
980,9 тыс.га (17,6% площади гибели). На 14 августа 2012 г., режим чрезвычайной ситуации введен в ряде районов 17 субъектов, в том числе в республиках Калмыкия, Дагестан, Татарстан, Башкортостан, Тыва, Ставропольском и Алтайском краях, Волгоградской, Ростовской, Оренбургской, Саратовской, Курганской, Челябинской, Омской, Ульяновской, Томской и Новосибирской областях. От засухи пострадало 6992 хозяйств, из них 4415 крестьянских (фермерских) хозяйств. По предварительной оценке, ущерб составляет 36,5 млрд.руб.
5. Заключение
Проанализировав все обстоятельства, в настоящее время основной задачей, стоящей перед Министерством сельского хозяйства, стоит разработка программ, направленных на стабилизацию продовольственной ситуации, поддержку сельхозпроизводителей, стабилизации цен на продукцию растениеводства, так как учитывая уровень развития современной науки около половины потерь предотвратимы путем прогнозирования, планирования и своевременного проведения соответствующих агротехнических мероприятий, дифференцированных по складывающимся условиям.
Литература
1. Афанасьев В .Н., Маркова А. И. «Статистика сельского хозяйства»,М.2008 г.,изд. «Финансы и статистика»
2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.:Инфра-м, 2003
3. Зинченко А.П. «Сельскохозяйственная статистика с основами
Таблица 1. Прогнозные значения объемов производства продукции растениеводства в России на 2012-2014 гг. полученные методом экстраполяции тренда
№ п. п Показатель Уравнение тренда Период упреждения Прогнозное значение Нижняя граница прогноза Верхняя граница прогноза
Валовой сбор
1 картофель y = 37856--815,44t+15,412t2 2012 27253,828 19993,71 34513,95
2013 27162,752 19902,63 34422,87
2014 27102,5 19842,38 34362,62
2 овощи y = 10467--111,74t+11,652t2 2012 14060,888 12844 15277,78
2013 14496,792 13279,9 15713,68
2014 14956 13739,11 16172,89
3 сахарная свекла y =32918--3538,2t+173,31t2 2012 43220,39 33236,61 53204,17
2013 47827,76 37843,98 57811,54
2014 52781,75 42797,97 62765,53
4 подсолнечник y = 3299--146,65t+16,845t2 2012 8837,055 6979,371 10694,74
2013 9482,12 7624,436 11339,8
2014 10160,875 8303,191 12018,56
социально-экономическои статистики», М.2007 г., изд. МСХА
4. Садовникова Н.А., Шмойло-ва Р.А. «Анализ временных рядов и прогнозирование» Вып. 3: Учебно-методический комлекс. - М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. — 264 с.
5. Шмойлова Р. А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Е.Б. Шувалова под ред. Р.А. Шмойловой - 4-е изд., Теория статистики: Учебник, перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2007
6. Сайт Федеральной службы по статистике: www.gks.ru
7. Агропортал, сельское хозяйство в России и зарубежом: www.agro.ru/ news/main.aspx.
8. Минсельхоз России: www.mcx.ru
References
1. Afanas'ev VN., Markov A.I. «Agricultural statistics», М.2008 str.,ed. «Finances and statistics»
2. Efimova M.R., E.V Petrova, Rumy-antsev V. General theory of statistics: Textbook. - M.:Infra-m, 2003
3. Zinchenko A. P.. «Agricultural statistics with the basics of socio-economic statistics», М.2007 str., ed. ICCA
4. Sadovnikova N.A., fflMonnoBa R.A.. «The analysis of time series and forecasting» Vol. 3: Educational-methodical complex. - M.: Ed. center EAOH, 2009. - 264 p.
5. fflMOH^OBa R.A., Minashkin V.G., Sadovnikova N.A., E.B.. Shuvalov ed. R.A.. fflMOH^OBOH - 4-e Izd., Theory of statistics: a Textbook, pererab. I DOP. -M.: Finance and statistics, 2007
6. Site of the Federal service on statistics: www.gks.ru
7. ArponopTan, agriculture in Russia and abroad: www.agro.ru/news/main. aspx.
8. Ministry Of Agriculture Of Russia: www.mcx.ru
