Научная статья на тему 'Роль информатизации в повышении эффективности зернового производства'

Роль информатизации в повышении эффективности зернового производства Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

CC BY
74
36
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Роль информатизации в повышении эффективности зернового производства»

расчета субсидий могут быть уменьшены наполовину. В первую подгруппу этой группы вошли Балашовский и Екатериновский районы, для которых коэффициент равен 0,4.

Результат применения корректирующих коэффициентов хорошо иллюстрируется на примере Ртищевского района из Западной микрозоны и Питерского - из Юго-Восточной. Сельхозорганизации Ртищевского района в 2009 г. даже без субсидий имели рентабельность 23,5%, тогда как в среднем по области она была равна всего 6,75%. Хозяйства района получили 8280 тыс. руб. субсидий и повысили рентабельность до 28,5%. В то же время хозяйства Питерского района при рентабельности -54,4% имели убыток в размере 18,6 млн руб. За счет полученных субсидий в сумме 4640 тыс. руб. они покрыли его только на одну четверть и смогли снизить убыточность на 13,6 процентных пункта.

Введение корректирующих коэффициентов могло изменить эту ситуацию следующим образом. Сельхозорганизации Ртищевского района при применении коэффициента 0,4 получили бы после корректировки только 2991 тыс. руб. субсидий или на 5281 тыс. руб. меньше, что снизило бы их уровень рентабельности с учетом субсидий до 25,3% (на 3,2 процентных пункта). Хозяйства Питерского района, наоборот, при применении коэффициента 1,6 получили бы 6705 тыс. руб. или на 2065 тыс. руб. больше. Это позволило бы им снизить уровень убыточности еще на 6,0 процентных пункта.

Вместе с тем, необходимо иметь в виду, что внедрение предложенных корректирующих коэффициентов окажет позитивное влияние на результаты хозяйственной деятельности большей части сельскохозяйственных товаропроизводителей из Левобережья области, но может иметь негативные последствия для ряда хозяйств Правобережья. Поэтому вводить их нужно с одновременным увеличением общей суммы бюджетных субсидий, чтобы увеличить размеры поддержки одних товаропроизводителей, не снижая их для других. Пока такая возможность и даже необходимость имеется. В перспективе же (в 2014-2018 гг.) размер субсидий в соответствии с требованиями ВТО должен снижаться, поэтому делать это придется за счет товаропроизводителей, работающих в зонах более высокого биоклиматического потенциала.

Разработанные предложения имеют все основания выйти за пределы Саратовской области. Во всяком случае, они могут быть использованы в других регионах бывшего Поволжского экономического района (Республики Татарстан и Калмыкия; Астраханская, Волгоградская, Пензенская, Самарская, Саратовская и Ульяновская области), для которых Саратовская область является своеобразным центром, имеющим общие границы с большинством из них. Но главное состоит в том, что территория области является агроклиматическим «водоразделом» между Приволжским и Южным федеральными округами (пять регионов Поволжья, включая Саратовскую область, входят в состав ПФО, а три - в ЮФО).

РОЛЬ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА

У.Г. Гусманов чл.-корр. РАСХН, акад. АН РБ, д.э.н., проф., акад.-секретарь Отделения АН РБ, Г.Ф. Мукминова, к.э.н., мл. науч. сотр. Башкирского НИИ сельского хозяйства

Одной из острейших проблем развития сельского хозяйства, которая поставлена в Доктрине продовольственной безопасности Российской Федерации, является обеспечение населения продовольствием за счет собственного производства. Решение данной задачи во многом зависит от уровня информатизации сельскохозяйственных организаций о возможностях повышения эффективности сельскохозяйственного производства и, в первую очередь, зернового хозяйства, поскольку зерно имеет стратегическое значение, определяя потенциал хлебной, мясной и молочной отрасли и участвует, таким образом, в создании 60% продовольственного фонда.

Располагая достаточной информацией, сельскохозяйственные товаропроизводители

часто при принятии решений о производстве того или иного вида зерна руководствуются ограниченным числом показателей, в частности, особое внимание уделяется урожайности. Это не всегда является обоснованным и приводит к существенному сокращению площадей возделывания высокобелкового зерна и особо ценного крупяного сырья, к увеличению удельного веса пшеницы в зернофураже, повышению себестоимости концентрированных кормов и, следовательно, снижению конкурентоспособности отрасли животноводства.

Основным направлением преодоления сложившегося положения и усиления заинтересованности сельскохозяйственных товаропроизводителей в увеличении производства

наиболее ценного и значимого вида зерна, а также повышения конкурентоспособности отрасли животноводства, является определение предпочтительности возделывания зерновых культур на основе оценки экономической эффективности, учитывающей количественные, стоимостные и в особенности качественные характеристики. Так, урожайность зерновых культур является количественным показателем, себестоимость единицы продукции характеризует стоимостную оценку зерна, содержание переваримого протеина в 1 корм.ед. при комплексной сравнительной экономической оценке на кормовые цели и цена реализации -на товарные цели отражают качественные характеристики. А сопоставление рассмотренных показателей по каждой культуре с соответствующими показателями по овсу, принятому за базисную культуру, позволяет получить однонаправленные частные сравнительные индексы, которые имеют экономически взаимосвязанный характер и могут быть сведены в индекс комплексной оценки.

^Ма -«

где ИМа(ИМ11; Иам) - индекс сравнительной оценки дифференциально-совокупного содержания макро-, микроэлементов и аминокислот в исследуемой культуре по отношению к базисной; Маи, Маб (Мпи Мщ; Ам Ам) - содержание макро-, микроэлементов и аминокислот в 1 корм. ед. соответственно исследуемой и базисной культур, г; Ума (Уми; Уам) - удельный вес каждого макро-, микроэлемента и аминокислоты в исследуемой культуре, %.

Дифференциально-совокупная оценка по содержанию макро-, микроэлементов и аминокислот позволяет более достоверно оценить культуры с качественной стороны по сравнению с оценкой по содержанию переваримого протеина. Однако она не может быть самостоятельно включена в комплексную сравнительную экономическую оценку культур, идущих на кормовые цели, замещая оценку по содержанию переваримого протеина. Иначе значимость качественной - количественной - стоимостной характеристики будет выглядеть как 3:1:1. Для решения данной проблемы целесообразен расчет совокупного показателя на основе сходства их дифференциально-совокупной оценки, что обеспечивает получение более полной и всесторонней качественной характеристики зерна (табл. 1, формула 2):

При оценке эффективности производства зерна на кормовые цели, на наш взгляд, важно учитывать и качество белков, которое зависит от аминокислотного состава и полноценность культур по содержанию минеральных веществ, что позволит более достоверно оценить зерно и избежать перерасхода кормов в животноводстве. Основным источником информации о содержании макро-, микроэлементов и аминокислот при этом могут служить как непосредственные результаты анализа зерна, так и данные из сборников о составе кормов.

Методика комплексной сравнительной экономической оценки производства зерна на кормовые цели, учитывающая макро-, микроэлементный и аминокислотный состав, позволяет более полно и всесторонне оценить зерно с позиции качественных характеристик. Расчет совокупного показателя их содержания в исследуемой и базисной культуре производится по формуле (1):

(Мии ; Аами ) Ума (Уми ; Уам )

Маб (Ми б; Аами )*100

(1)

И„„ =

2(х] - т1п])2

]=1

(2)

где Ипк - совокупный показатель содержания макро-, микроэлементов и аминокислот; х] - значение _)-го индекса для ьй культуры; тЩ - наихудшее значение индекса по каждой культуре.

Если оценку овса принять за 100% (овес является эталонной продукцией), то сравнительная экономическая оценка зернобобовых культур по содержанию макро-, микроэлементов и аминокислот по сравнению с оценкой по содержанию переваримого протеина возрастает на 75-79 п.п., по просу - на 50 п.п. При этом результаты расчетов на основе комплексной сравнительной экономической оценки зерновых и зернобобовых культур, как с учетом содержания переваримого протеина, так и с всесторонним учетом качественных характеристик в типичных хозяйствах сельскохозяйственных зон Республики Башкортостан, свидетельствуют о целесообразности увеличения производства высокобелкового зерна и особо ценного крупяного сырья на основе совершенствования структуры посевных площадей зерновых и зернобобовых культур.

Таблица 1 - Сравнительная оценка качественных характеристик зерновых и _зернобобовых культур_

Индекс содержания Индекс содержания в % к овсу (овес 100%)

Культуры макро-, микроэле- переваримого макро-, микроэлемен- переваримого оклонение

ментов, аминокислот протеина тов, аминокислот протеина

Рожь 0,482 1,152 78 115 -37

Пшеница 0,642 1,090 104 109 -5

Ячмень 0,540 1,055 87 106 -19

Овес 0,620 1,000 100 100 -

Просо 1,058 1,211 171 121 50

Горох 1,639 1,849 264 185 79

Вика (смеси) 1,320 1,384 213 138 75

Кукуруза 0,022 0,585 4 59 -55

В качестве примера рассмотрим типичное хозяйство СПК «Октябрь» Миякинского района предуральской степи Республики Башкортостан, где, согласно рекомендуемому варианту, планируется расширение посевных площадей под зернобобовыми и крупяными культурами. Однако в условиях дефицита зерна недопустимо увеличение производства высокобелкового зерна и особо ценного крупяного сырья за счет сокращения посевов основных зерновых культур

(озимой ржи и пшеницы). Решить сложившуюся проблему возможно путем вовлечения пашни ранее выведенной из оборота (табл. 2).

Экономическая целесообразность рекомендуемого варианта подтверждается увеличением содержания переваримого протеина в 1 корм. ед. с 84,7 до 89,8 г, или на 6%; снижением себестоимости единицы продукции с 208 до 201 руб., или на 3%; повышением уровня рентабельности с 45 до 78%, или на 33 п.п.

Таблица 2 - Основные экономические показатели при фактической и рекомендуемых структурах посевных площадей зерновых и зернобобовых культур в СПК «Октябрь» Миякинского района Рес-

Показатели Рожь озимая Пшеница Ячмень Овес Гречиха Горох Вика (смеси) Кукуруза на зерно Зерновые -всего

Посевная площадь, га: фактическая рекомендуемая 455 455 917 917 166 331 169 169 176 647 219 453 127 418 200 200 2429 3590

Структура посевных площадей, %: фактическая рекомендуемая 18,7 12,7 37,8 25,6 6,8 9,2 7,0 4,7 7,3 18,0 9,0 12,6 5,2 11,6 8,2 5,6 100 100

Валовой сбор, ц: фактический рекомендуемый 8990 8990 21461 21461 4163 8325 3270 3270 3725 13707 5322 11009 2393 7900 4295 4295 53619 78957

Выход переваримого протеина, ц: фактический рекомендуемый 81 81 199 199 36 71 23 23 30 111 76 158 27 88 2 2 496 755

Себестоимость, тыс. руб.: фактическая рекомендуемая 2055 2055 3804 3804 855 1709 1196 1196 646 2379 1244 2573 422 1392 953 953 11175 16061

Прибыль, тыс. руб.: фактическая рекомендуемая 92 92 2396 2396 343 687 -428 -428 1083 3987 935 1933 - - 4421 8667

Достаточная информатизация товаропроизводителей об основных результатах деятельности сельскохозяйственных организаций, содержании макро-, микроэлементов, аминокислот, а также существующих методиках выявления предпочтительности производства зерна является основной предпосылкой научно обоснованного совершенствования структуры

посевных площадей зерновых и зернобобовых культур в пользу расширения посевов особо ценного, дефицитного вида зерна и на этой основе повышения эффективности ведения зернового хозяйства, укрепления кормовой базы, а значит создания условий для обеспечения населения продовольствием за счет собственного производства.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.