CC BY
28
зяйстве в связи с естественной ограниченностью разделения труда производство каждого отдельно взятого продукта не может развиваться в конкурентной среде, так как определенная часть произведенных продуктов не выходит за рамки внутреннего оборота и не поступает в сферу рыночного обмена. Воспроизводственные циклы ряда продуктов растениеводства и животноводства взаимно переплетены и дополняют друг друга, в то время как в рыночной среде в процессе конкуренции один продукт вытесняет другой. Поэтому государственная поддержка сельского хозяйства может быть эффективной только тогда, когда государство будет на основе внедрения контрактных отношений через специализированные финансовые структуры выступать в роли равноправного партнера, на правах у астника производственной деятельности каждого конкретного аграрного формирования с последующим распределением полу енных доходов пропорционально вложениям труда и капитала.
Для того чтобы сельское хозяйство России могло стать равноправной астью экономи еской системы и позволило зна ительному ислу занятых в нем людей самостоятельно решать не только свои собственные, но и государственные экономи еские и социальные проблемы, необходимо в сро ном порядке реализовать ряд мероприятий. К важнейшим из них относятся:
создание государственной отраслевой системы управления экономикой сельского хозяйства функционирующей на принципах самовоспроизводства;
разработка специальной государственной программы поддержки кооперации сельских домашних хозяйств;
законодательное обеспе ение развития демократических форм устройства хозяйственной жизни, создание правовых и экономи еских условий для самоорганизации производственно-хозяйственных образований;
развитие на федеральном, региональном и местном уровнях сети кооперативных консультационных структур по оказанию помощи сельскому населению, желающему создать кооперативы сельских домашних хозяйств, а также поддержки действующих сельских производственных кооперативов домашних хозяйств по вопросам организации их деятельности;
формирование специализированной кооперативной финансовой, в том исле, банковской сберегательной системы, направленной на обслуживание сельских кооперативных организаций и их ленов; пропаганда через СМИ кооперативной формы организации взаимопомощи сельского населения.
Таким образом, главной целью экономической и социальной политики сегодня является необходимость постановки и решения зада , с одной стороны, увеличения объемов и более справедливого распределения валового внутреннего продукта, с другой, - создания предпосылок для того, тобы каждый сельский житель принимал непосредственное у астие в формировании этого продукта и пользовался его результатами. Т акого состояния можно дости ь только в условиях привлечения в сферу аграрного предпринимательства большинства сельского населения. По нашему мнению данная тема является одной из наиболее приоритетных в сфере социально-экономи еской деятельности государства на ближайшую перспективу.
УДК 519.252
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВАРИАНТОВ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ В ПРОГНОЗАХ УРОЖАЙНОСТИ ПО ТЕХНОЛОГИИ «ЗОНТ»
И. Б. Загайтов, д.э.н., (ВоронежскийГАУ)
Л. Т. Колесникова (ВоронежскийГАУ)
(Работа выполнена при финансовой поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследо-ванийАкадемии наук РФ (грант № 06-06-80079))
Важный фактор эффективного управления развитием сельского хозяйства - организация долгосро ных прогнозов урожаев, позволяющая заблаговременно решать широкий круг проблем производства, переработки, внешнеторгового оборота зерна. Наша наука давно пытается решить проблему долгосро ного прогноза стохасти еской динамики урожаев сельскохозяйственных культур, и в последнее время выходит на обнадеживающие результаты.
Отметим, что в целом методы прогноза урожаев разли аются, прежде всего, по способам выбора факторов, определяющих колебания наблюдаемого процесса: в одних слу аях выбираются в ка естве таковых при ины земного происхождения, в других - косми е-ского, в-третьих - их взаимодействие. Соответственно, все используемые методы прогнозирования можно разделить на етыре группы:
1) космо-статисти еские;
2) гео-статисти еские;
3) абстрактно-статистические;
4) системно-статистич еские.
Космо-статистические (М. Семенов, Л. Вительс, Т. Покровская) базируются на статистической оценке надежности гипотезы влияния неземных факторов; гео-статисти еские используют гипотезу взаимосвязи колебаний прогнозируемых процессов с факторами земного происхождения; абстрактно-статисти еские основываются на возможности проявления закономерностей изменения межгодовых колебаний в форме разли ного рода при инно-независимых симптомов и периоди ностей; системно-статисти еские совместно используют все указанные методы.
Особый интерес в решении задачи прогнозирования урожаев представляют системно-статисти еские методы, которые признают целесообразным со етать изу ение колебаний урожаев на основе как всесторонне обоснованных, так и гипотети еских зависимостей, статисти ески выявленных симптомов и аналогов.
Т аковы методы долгосрочного прогноза колебаний природных условий урожая, которые ведутся в Воронежском аграрном университете и полу или название технологии «ЗОНТ». В ее основе лежит представление:
> о принципиальной возможности познания закономерностей на базе современных данных о влиянии на динамику урожаев многообразных факторов природного и социально-экономи еского характера;
> о возможности вычленить особую роль колебаний природной компоненты урожая;
> о наличии определенных закономерностей в сложном взаимодействии: погода - по ва - растение;
> о специфическом проявлении этих закономерностей на территориях, разли ающихся по по вен-но-климати еским условиям;
> об особой эффективности экономико-
статисти еского анализа и математи еской обработки больших массивов статисти еской информации о межгодовых колебаниях урожаев с помощью компьютерных программ.
Исследования по технологии «ЗОНТ» предполагают выполнение прогности еских работ с у етом следующих доказанных закономерностей:
1. Налич ие в рядах урожайностей сельскохозяйственных культур «долговременной памяти», свидетельствующей о неслу айности сложившегося в определенном регионе ередований спадов и подъемов урожая.
2. Ряды урожайности сельскохозяйственных культур не под инены закону нормального распределения вероятностей.
3. В каждом регионе существуют свои специфические пределы размаха и продолжительности колебаний.
4. Колебания урожаев носят импульсивно-цикли еский характер.
5. Периодичность межгодовых колебаний урожаев под воздействием интенсификации производства может несколько измениться.
6. Существуют количественные зависимости между мажорантными отношениями урожаев в зонах-индикаторах в текущем году и колебаниями урожаев в следующем году в различных регионах. Эти зависимости полу или название закона межгодовой колеблемости урожаев, который проявляется в том, то межгодовые колебания урожаев на больших территориях с годичным запаздыванием индицируются меж-годовыми микроколебаниями в системе солне но-земных связей. При этом имеется в виду, что эти микроколебания трансформируются в межрегиональные колебания мажорантных отношений урожаев - в рамках «малых циклов», в свое время описанных К. Марксом.
Исследование эффективности прогнозов знака колебаний урожайности зерновых культур с заблаговременностью в 1 год в рамках технологии «ЗОНТ» проводятся в Воронежском государственном аграрном университете с 60-х годов XX века. В итоге 32 лет испытаний доказана способность данной технологии предвидеть спады и подъемы урожаев не только для России, но и для других больших территорий Северного полушария с оправдываемостью 87%.[3]
Следует отметить, что успешность использования технологии «ЗОНТ » обеспечивается:
1. Особыми приемами подготовки исходной информации. В частности, представлением рядов динамики в форме цепных индексов и мажорантных отношений динамики урожаев.
2. Опорой на знание ряда статистических закономерностей в межгодовых колебаниях погодных условий урожаев.
3. Применением многоаспектных оценок гряду ще-го урожая, то предполагает взаимное наложение прогностических выводов, полученных в результате одно-
временной ориентации на несколько закономерностей колебаний урожаев.
4. Осуществлением прогностических работ в несколько этапов и использованием такой последовательности исполнения рас етов, которая позволяет разворачивать прогностические исследования: от более общих к более астным.
Естественно, технология “ЗОНТ” сохраняет немало белых пятен, но проводимая работа свидетельствует о принципиальной возможности их сокращения. Так, разработ ики технологии с итают, то в настоящее время необходимо ее уто нять для описания колебаний урожаев в районах хорошего увлажнения при высокой интенсивности производства. Нужно модифицировать способы оценки колебаний урожаев для условий затяжных аграрных кризисов типа 1914-1921, 1929-1933, 1941-1943 гг., а также нынешнего, берущего нач ало с 1990 г. Следует унифицировать порядок выделения зон стабильных колебаний урожаев, а также зон, индицирующих общие, либо максимальные спады и подъемы урожайности в отдельных районах и областях.
Обсуждаются вопросы организации специальных исследований, позволяющих рационально со етать долгосрочные и сезонные прогнозы, прогнозы по раз-ли ным культурам, по разным регионам, для поиска индицирующих районов с асинхронными колебаниями урожаев. Особое внимание уделяется обоснованию способов повышения надежности прогноза знака колебаний; изу ению возможности прогноза экстремальных условий сельскохозяйственного производства.
Нуждается в дополнительной обработке используемая при разработке прогнозов статисти еская информация, с целью обеспе ения сопоставимости рядов урожаев за возможно более длительный период. Остаются нерешенными некоторые вопросы вероятностной оценки показателей прогнозов, с у етом их существенного несоответствия законам нормального распределения.
Прогнозы по технологии «ЗОНТ» осуществляются в два этапа:
первый этап - качественная оценка изменения урожайности (прогнозируется тенденция - спад, подъем, отклонение от медианной точки равновесия в ту или иную сторону и т. д.);
второй этап - разработка количественного прогноза.
В региональном аспекте прогноз начинается с крупных регионов, и лишь затем опускается на уровень областей и более мелких территориальных образований. При этом уч итывается степень синхронности поведения урожаев в отдельных соседних регионах, а также баланс между прогнозом урожая в крупном регионе и прогнозами урожая во всех составляющих его территориях.
В отраслевом аспекте прогноз начинается с зерновых культур в целом, а уже далее выделяются озимые и яровые культуры, отдельные виды зерновых, технических культур и т.д. При этом учитывается баланс прогноза урожая по зерновым культурам в целом - с озимыми и яровыми составляющими прогноза.
Нами предпринята попытка развить технологию «ЗОНТ» в части выполнения прогнозов урожая не только по знаку колебаний (рост, спад), но и по чис-
ленным значениям ожидаемых в следующем году урожаев.
Изнач ально ясно, что в этом случ ае должны быггь задействованы регрессионные модели, однако заслуживает внимания вопрос о том, в какой мере правомерно выполнять соответствующие расчеты, используя традиционный метод наименьших квадратов, предполагающий
(1),
i=1
где у! и у! - соответственно расчетное и фактическое знач ение изуч аемого признака.
В принципе вопрос не нов, поскольку известно, что данный метод в свое время был разработан К. Г ауссом специально для анализа наблюдений, строго подчиняющихся нормальному распределению. При этом он специально подчеркивал: «если кто-нибудь возразит, что этот принцип принят произвольно, без особой на то надобности, то мы охотно с этим согласимся» [2, с. 20] и далее: «... из всех этих принципов наш наиболее простой, так как при других мы будем вынуждены приводить очень сложные вычисления» [2].
Как видно, К. Г аусс не переоценивал свой метод, а в качестве основного его достоинства отмеч ал только техническую простоту. Он заменил принцип минимизации алгебраической суммы отклонений поиском суммы квадратов отклонений не потому, что не видел «произвольности» подобной замены, а потому, что выяснил условия, когда подобная замена допустима. «Если предположить число наблюдений бесконечно большим, то способ наименьших квадратов всегда приводит к наиболее целесообразной комбинации. Но это обоснование оставляет нас в полной неизвестности, как нужно поступить, когда число наблюдений ограничено. В этом случае способ наименьших квадратов уже не обладает значением закона устанавливаемого теорией вероятности; он просто выделяется простотой основанных на нем операций» [4, с. 261].
Тем не менее, во имя этой простой операции многие исследователи пренебрегают известной особенностью способа наименьших квадратов - он может существенно искажать результаты расчетов, когда распределение случ айных ошибок значительно отлично от нормального.
Поэтому естественно, что такой современник К. Г аусса, как французский математик О. Коши, продолжал работать над упрощением метода Р. Босковича -П. Лапласа, ориентированного на минимизацию суммы отклонений расчетных значений от фактических по модулю:
min
(2)
i=1
распространяясь на условия и предварительно не доказанный нормальностью распределения ошибок наблюдений.
Подходя к проблеме количественно конкретного прогноза урожая, с учетом выше отмеченный условий эффективной реализации критериев (1) и (2), важно иметь в виду предупреждение Ф. Бородкина, высказанное им 40 лет назад: «экономич еские процессы» в большинстве случаев имеют скошенное, а иногда крайне ассиметричное распределение. Очень ч асто скошенность имеет определенный экономический смысл, например, она может отражать действующую в экономике систему стимулирования. ... Нормальное распределение - лишь частный и довольно редкий случай распределения экономических показателей или связанных с ними технико-экономических параметров» [1, с. 170]. Тем более это относится к земледелию, где, например, рентные доходы с самого начала могут резко выщелить из общей совокупности в одних зонах хозяйств, а в других - значительную группу. Столь же ассиметричным оказывается, например, распределение хозяйств по фондооснащенности, и уже совершенно редки случаи, когда можно признать нормальным распределение хозяйств по отдельным видам почв. Вот, например, каким образом распределяются хозяйства западной зоны Орловской области по удельному весу черноземов в площади пашни: до 5 % черноземов -56,7% хозяйств, 5,1 - 10 % - 8 % хозяйств, 10,1 - 15 % -3,7 % хозяйств, 15,1 - 20 % - 2,5 % хозяйств, 20,1 - 25 % - 2,6% хозяйств, свыше 25 % - 26,5 % хозяйств. Примерно та же картина наблюдается по темно - серым и серым лесным почвам.
Проблема характера распределений приобретает особое значение в прогностических исследованиях. Это связано с тем, что если в анализе текущей информации несложно определить ее соответствие или не соответствие нормальному распределению, а значит, при определеннык условиях осуществить браковку части неточных наблюдений, то характер распределения ошибок прогноза может быть изучен только post factum. Тем более это касается сельского хозяйства, где приходится иметь дело со стохастической динамикой многих экономических процессов.
В принципиально содержательном плане преимущество минимизации суммы модулей отклонений расчетных значений от фактических, получ енных на базе корреляционнык уравнений, обнаруживается с наибольшей очевидностью, когда основной целью исследований является поиск минимальнык ошибок не обязательно для всех, но обязательно для подавляющей части прогностических оценок (Ki):
(3),
i=1
Поскольку ему удалось этого достичь только за счет определенных погрешностей в реализации критерия (2), и это общеизвестно, а в то же время оч ень редко отмечаются условия, обеспечивающие достоверность решений на базе способа наименьших квадратов, последний используется универсально, не критически
Это позволяет более надежно из общей массы прогнозов выделять те, которые укладываются в требуемые границы достоверности.
П
Таблица 1 - Сравнительная эффективность прогнозов, разрабатываемых на основе способов наименьших _____________________________квадратов и минимизации суммы модулей_______________________________
Годы Уравнения для прогнозов урожайности по способу Факти- еские цепные индек- сы Расчетные цепные индексы урожайности по способу Отклонения расчетных значений от фактических, % по способу
Наименьших квадратов Минимизации модулей Наи- меньших квадратов Минимизации модулей Наименьших квадратов Миними- зации модулей
1985 у=1,951-0,79х У=1,904 -0,748х 1,17 1,29 1,27 10,26 8,55
1986 у=1,951-0,79х У=1,904 -0,748х 1,13 1,29 1,27 14,16 12,39
1987 у=0,993-0,096х у=1,082 -0,147х 0,93 0,88 0,91 5,38 2,15
1988 у=0,993-0,096х у=1,082 -0,147х 0,95 0,89 0,91 6,32 4,21
1989 у=1,985-0,835х у=2,455 -1,409х 1,13 1,21 1,14 7,08 0,88
1990 у=2,00-0,857х у=2,290 -1,207х 1,15 1,19 1,14 3,48 0,87
1991 у=1,017-0,113х у=1,087-0,150х 0,78 0,87 0,91 11,54 16,67
1992 у=1,930-0,781х у=2,135 -1,032х 1,19 1,32 1,33 10,92 11,76
1993 у=0,965-0,076х у =1,054 -0,129х 0,95 0,54 0,9 43,16 5,26
1994 у=0,965-0,076х у =1,054 -0,129х 0,87 0,54 0,9 37,93 3,45
1995 у=0,965-0,076х у =1,054 -0,129х 0,8 0,54 0,9 32,50 12,50
1996 у=1,896-0,759х у=1,933 -0,853х 1,12 1,29 1,27 15,18 13,39
1997 у=1,896-0,759х у=1,933 -0,853х 1,27 1,29 1,27 1,57 0,00
1998 у=0,897-0,040х у=0,971 -0,079х 0,57 0,85 0,87 49,12 52,63
1999 у=1,659-0,490х у=1,358 -0,216х 1,23 1,38 1,24 12,20 0,81
2000 у=1,659-0,490х у=1,358 -0,216х 1,23 1,38 1,24 12,20 0,81
2001 у=1,659-0,490х у=1,358 -0,216х 1,25 1,38 1,24 10,40 0,80
2002 у=1,659-0,490х у=1,358 -0,216х 1,01 1,38 1,24 36,63 22,77
2003 у=0,907-0,045х у=0,939 -0,059х 0,88 0,86 0,88 2,27 0,00
В среднем по способу 16,96 8,94
Рассмотрим в качестве примера следующие результаты, полученные в ходе параллельного прогноза урожайности зерновых культур в РФ на 1985 -2003 годы на базе технологии «ЗОНТ», с одной стороны, по критерию минимизации суммы квадратов, а с другой - суммы модулей ошибок (в цепных индексах урожайности). При этом заметим, что поскольку расчеты выполнялись с помощью программы 8Ш18-Йка 6.0, то в ч асти минимизации суммы модулей, требования данного критерия (ввиду известной не оптимальности используемого в данной программе алгоритма) были использованы не полно.
Тем не менее, преимущества минимизации суммы модулей отклонений прогнозной урожайности от фактической оказались весьма выразительными (табл. 1).
Приведенные в таблице уравнения отражают:
У - цепной индекс урожайности в РФ, в (!+1)-ом году изуч аемого периода;
X - цепной индекс урожайности зерновых культур в годы ожидаемого снижения урожайности в ь том году изуч аемого периода.
Если признано, что практически допустимая ошибка прогноза не должна превышать 13,5 %, то, как то следует из табл. 1, в прогнозах урожая по способу минимизации суммы модулей должны быть отмечены в качестве неудачных только 3 прогноза (из 19) - на 1991 г., 1998 г. и на 2002 г. При этом средняя ошибка 16 оправдавшихся прогнозов соста-
вила 4,6%. В расч етах по способу наименьших квадратов неудач ными оказались 7 прогнозов - 1986 г., 1991 г., 1994 г., 1995 г., 1996 г., 1998 г., 2002 г. Средняя ошибка оправдавшихся прогнозов - 7,7 %.
Можно предполагать, что преимущества в прогнозах по способу минимизации суммы модулей будут не столь разительны там, где динамика объектов исследования не обладает значительной стохастической компонентой.
Литература
1. Бородкин, Ф. М. Статистич еская оценка связей экономич еских показателей / Ф. М. Бородкин. - М.: 1968
2. Гаусс, К. Избранные геодезические соч инения / К. Гаусс. - М.: Геодезиздат, 1957. - Т. 1.
3. Загайтов, И. Б. Метод «ЗОНТ» в прогнозе колебаний природных условий урожая / И. Б. Загайтов, Л. П. Яновский, В. Г. Раскин, С. Н. Дементьев. -Воронеж: ВГАУ, 1996 - 220с.
4. Идельсон, Н. Способ наименьших квадратов и теория математической обработки наблюдений / Н. Идельсон. - М.: Геодезиздат, 1947.
5. Яблоновская, С. И. Технология «ЗОНТ» в долговременных прогнозах урожая зерновых культур для стран Северного полушария / Под общей редакцией проф. И. Б. Загайтова. - Воронеж ФГОУ ВПО ВГАУ, 2004. - 240 с.
