CC BY
17Научная статья Original article
УДК 338.43:636.2.034(470.32) doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10535
СЦЕНАРНЫЙ ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ МОЛОЧНОГО СКОТОВОДСТВА В ЦЧР SCENARIOUS FORECAST OF DEVELOPMENT OF DAIRY CATTLE BREEDING IN
THE CENTRAL BLACK EARTH REGION
b й московский
■p ЭКОНОМИЧЕСКИЙ
KVPHJUI
Китаёв Юрий Александрович,
ФГБОУ ВО Белгородский государственный аграрный университет имени В.Я. Горина, Email: [email protected]
Терновых Константин Семенович, ФГБОУ ВО Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I, E-mail: [email protected]
Kitaev Yuri Alexandrovich, Belgorod State Agrarian University named after V. Ya. Gorina, Belgorod, Russia Ternovykh Konstantin Semenovich,
Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter I, Voronezh, Russia Аннотация. В статье приведены результаты исследований по вопросам стратегического развития молочного скотоводства в ЦЧР. На основании фактических данных об объемах производства молока в ЦЧР в 1990-2019 гг. установлена математическая зависимость,
о
описывающая его динамику, имеющая вид: y = 4,0263x — 100,54x + 2739,4 (R2 = 0,8143). Для получения инерционного прогноза развития отрасли зависимость была экстраполирована на период 2022-2033 гг. Установлено, что при сохранении закономерности развития к 2033 г. в Черноземье будет произведено 3975,4 тыс. т. молока, что на 62,5 % больше, чем фактическое производство в 2019 г. Средний рост объема производства за период прогноза составит 4,1 %. Вместе с тем, темп роста объема производства молока при инерционном сценарии не способен обеспечить продовольственную безопасность РФ на протяжении рассматриваемого горизонта прогнозирования. Сценарный прогноз научно-технологического развития молочного скотоводства в ЦЧР предполагает активное внедрение инновационных организационно-
технических решений в отрасли, что позволит дополнительно произвести 548 тыс. т молока и достигнуть значений самообеспечения молоком и молочными продуктами, не менее предусмотренных Доктриной продовольственной безопасности. Средний коэффициент опережения сценария научно-технологического развитии молочного скотоводства в ЦЧР в сравнении с инерционным прогнозом составляет 1,16. Вместе с тем для обоснования комплексной стратегии научно-технологического развития молочного скотоводства требуется разработка частных прогнозов стратегических параметров отрасли на 2022-2033 гг. - поголовья коров, их молочной продуктивности, объема инвестиций и т.д.
Abstract. The article presents the results of research on the strategic development of dairy cattle breeding in the Central Black Earth Region. Based on actual data on milk production in the Central Black Region in 1990-2019. a mathematical relationship has been established that describes its dynamics, which has the form: y = 4.0263x2 — 100.54x + 2739.4 (R2 = 0.8143). To obtain an inertial forecast for the development of the industry, the dependence was extrapolated for the period 2022-2033. It has been established that, while maintaining the regularity of development, by 2033, 3,975.4 thousand tons of milk will be produced in the Chernozem region, which is 62.5% more than the actual production in 2019.The average growth in production over the forecast period will be 4.1 %. At the same time, the growth rate of milk production under the inertial scenario is not able to ensure the food security of the Russian Federation over the forecast horizon under consideration. The scenario forecast for the scientific and technological development of dairy cattle breeding in the Central Black Earth Region assumes the active introduction of innovative organizational and technical solutions in the industry, which will make it possible to additionally produce 548 thousand tons of milk and achieve self-sufficiency in milk and dairy products, no less than provided for by the Food Security Doctrine. The average coefficient of advancing the scenario of scientific and technological development of dairy cattle breeding in the Central Black Earth Region in comparison with the inertial forecast is 1.16. At the same time, to substantiate a comprehensive strategy for the scientific and technological development of dairy cattle breeding, it is necessary to develop private forecasts of the strategic parameters of the industry for 2022-2033. — the number of cows, their milk production, the volume of investments, etc.
Ключевые слова: молочное скотоводство, Центрально-Черноземный регион, прогноз, инерционный сценарий, научно-технологическое развитие, продовольственная безопасность
Keywords: dairy cattle breeding, Central Black Earth region, forecast, inertial scenario, scientific and technological development, food security
Уровень развития отрасли молочного скотоводства макрорегиона может быть охарактеризован, прежде всего, показателем валового производства, который отражает величину фактически надоенного за год молока, независимо от того, было ли оно реализовано или потреблено в хозяйстве. При этом, при оценке валового производства молока, следует учитывать хозяйства всех категорий: сельскохозяйственные организации, крестьянские (фермерские) хозяйства, хозяйства населений.
Динамика валового производства молока в Центрально-Чернозёмном регионе, представленная на рис.1, может косвенно свидетельствовать о снижении эффективности применяемых в отрасли организационно-технологических и организационно-экономических преобразований [1].
Рисунок 1. Динамика производства молока в ЦЧР в 1990-2019 гг. в хозяйствах всех категорий, тыс. т
За период 1990-2019 гг. производство молока в ЦЧР сократилось более чем в два раза - с 5002 тыс. т в 1990 г. до 2447 тыс. т в 2019 г., что в целом соответствует тенденции развития отрасли молочного скотоводства в России.
Имеющиеся данные об объемах производства молока в ЦЧР позволяют сделать прогноз развития отрасли молочного скотоводства в макрорегионе с использованием метода экстраполяции, как логико-методологической основы научного познания и предвидения. По мнению ряда ученых--экономистов, именно экстраполяция является самым распространенным методом прогнозирования [2-5]. В связи с этим, следует рассматривать экстраполяционное прогнозирование как перспективный метод, поскольку
позволяет выявить наилучшее описание тренда анализируемой динамики процесса или явления [6-10].
Вместе с тем, экстраполяция, как метод прогнозирования, налагает ряд допущений:
- основные факторы и тенденции в прошлом периоде сохраняют свою направленность в будущем периоде;
- анализируемый и прогнозируемый процесс развивается по плавной траектории и подлежит математическому описанию с высокой статистической достоверностью [11].
Кроме того, в процессе построения прогноза развития того или иного явления или процесса, возникает справедливый вопрос об оптимальности периода прогноза, обеспечивающего высокую надежность и точность полученного прогноза. В практике прогнозирования метод экстраполяции получил распространение на основе:
- среднего абсолютного прироста;
- среднего коэффициента роста;
- аналитического выравнивания ряда [3, 12].
Для экстраполяционного прогнозирования развития отрасли молочного скотоводства в Центрально-Черноземном регионе используем данные об объеме производства за 20002019 гг. Увеличение анализируемого периода не целесообразно ввиду того, что в период 1990-1999 гг. производственно-хозяйственная деятельность сельскохозяйственных товаропроизводителей макрорегиона осуществлялась в неспецифических условиях перехода к рыночной экономике и учет результатов деятельности отрасли молочного скотоводства за данный период приведет к искажению прогнозных значений.
Закономерность динамики производства молока в ЦЧР за 2000-2019 гг., представленная на рис. 2, с достаточной статистической достоверностью = 0,8143) может быть описана полиноминальной зависимостью вида: у = 4,0263x — 100,54x +
2739,4.
Для получения инерционного прогноза развития отрасли молочного скотоводства в Центрально-Черноземном регионе экстраполируем выявленную закономерность динамики производства молока в макрорегионе, описываемую уравнением на период 2022-2033 гг.
Разработанные прогнозные параметры развития отрасли молочного скотоводства по инерционному сценарию развития, позволяют утверждать, что к 2033 г. объем производства молока в Центрально-Черноземном регионе с высокой статистической достоверностью = 1) достигнет объемов
3975,4 тыс. т, или на 62,5 % больше фактического объема производства в 2019 г. (рис. 3). Рост объема производства в 2022-2033 гг. носит линейный характер и может быть описан уравнением вида: у = 4,0263x + 76,617x + 2476,2.
2022 2023 2024 2025 2026 2 027 2028 2029 2030 203 1 2032 203 3
Рисунок 3. Инерционный прогноз производства молока в Ц111' в хозяйствах всех категорий в 2022-2033 гг., тыс. т
Таким образом, инерционный прогноз развития отрасли молочного скотоводства в ЦЧР предполагает средний рост объема производства молока ежегодно в период 20222033 гг. на 4,1 % к предыдущему периоду, что в полной мере соответствует закономерности динамики производства молока в ЦЧР в хозяйствах всех категорий за 2000-2019 гг.
Однако, несмотря на то, что в отдельных категориях хозяйств и субъектах ЦЧР отмечается негативная тенденция сокращения производства молока, ЦентральноЧернозёмный регион в полной мере способен удовлетворить собственную потребность в данном виде продовольствия, с точки зрения требований Доктрины продовольственной безопасности.
Проведенный анализ показывает, что в целом по стране требование самообеспечения
молоком и молокопродуктами на уровне не менее 90,0 % не соблюдается, в ЦЧР данный
показатель составляет 122,8 %, что на 32,8 п. п. выше порогового значения (табл. 1).
Таблица 1. Оценка продовольственной безопасности 11111' с точки трения критериев Доктрины продовольственной безопасности
Субъект Производство, тыс. т Потребление, тыс. т. Самообеспеченность, %
Произв одств енное потребление Потери Личное потребление
Российская Федерация 30611.1 2903,3 31,3 33552,0 83,9
Центрально-Ч ерн о осиный регион: 2293,7 201.6 1.1 1665,7 122,8
Белгороде кая область 623.8 43,7 0.1 400,5 140,4
В оронежская область 904.8 91,9 0.4 635,3 124,4
Курская область 289,9 17,0 0,0 205,1 130,5
Липецкая область 279.4 25,0 0,2 261.9 97,3
Тамбовская область 195.8 24,0 0.4 162,9 104.5
Наибольший уровень самообеспечения характерен для Белгородской области - 140,4 %. Минимальный уровень самообеспечения зафиксирован в Липецкой области - 97,3 %, однако даже в данном регионе критерии Доктрины продовольственной безопасности достигнуты.
Все это позволяет рассматривать анализируемый макрорегион как донор, способный обеспечить продовольствием другие субъекты Российской Федерации, тем самым внести значительный вклад в обеспечение экономического благосостояния страны и продовольственной безопасности государства.
Расчеты показали, что по состоянию на 2019 г. для обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации по молоку необходим целевой объем производства молока на уровне 33414 тыс. т., что на 2076 тыс. т больше фактического уровня производства молока в стране (табл. 2).
Учитывая тот факт, что простой инерционный сценарий развития молочного скотоводства в Центрально-Черноземном регионе предполагает увеличение производства молока на 1528 тыс. т, то реализация стратегии научно-технологического развития отрасли в полной мере должна обеспечить увеличение производства молока в прогнозном периоде на 548 тыс. т по сравнению с инерционным развитием отрасли, тем самым обеспечив продовольственную безопасность России в части производства молока и молочных продуктов.
Таблица 2. Расчет уровня самообесиечеииямолоком в Российской Федерации в 2000 2019 гг.
Показатели Годы
2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2019
Производство, тыс. т 32259 33316 31097 32316 31197 29888 30611 31338
Потребность, тыс, т 36553 38153 37775 39041 39039 37406 36487 37 127
Производственное потребление, тыс, т 5 205 5 045 4 067 4 336 3 823 3 224 2 903 2 849
Потери, тыс. т 31 22 21 23 28 34 31 24
Личное потребление, тыс, т 31317 33086 33687 34683 35188 34148 33552 34254
Уровень самообеспечения, % 88,3 87,3 82,3 82,8 79,9 79,9 83,9 84.4
Целевое значение производства, тыс. т 32898 34338 33998 35137 35135 33665 32838 33414
Объем
дополнительного
производства, необходимый дтя 639 1 022 2 901 2 821 3 938 3 777 2 227 2 076
достижения
продов ольств еннои
независимости, тыс, т
Исходя из этого, в качестве целевого значения стратегии научно-технологического развития молочного скотоводства следует установить валовое производство молока на уровне 4523 тыс. т к 2033 г. С учетом того, что фактический объем производства молока в ЦЧР в 2019 г. составил 2447 тыс. т, мы можем спрогнозировать необходимый объем производства по годам (рис. 4).
у= 143,29х + 2743,6 4523
2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033
Рисунок 4. Прогноз производства молока во всех категориях хозяйств при реализации научно-технологического сценария развития молочного скотоводства в ЦЧР в 2022-2033 гг.. тыс. т
Закономерность динамики производства молока в условиях реализации стратегии научно-технологического развития может быть описана линейным уравнением вида: у = 148,29х + 2743,6. В 2022 г. прогнозный объем производства молока в ЦЧР составит 2892 тыс. т, а средний годовой темп прироста объема производства - 4,1 %.
При прогнозировании развития молочного скотоводства в ЦЧР были рассмотрены два основных сценария - инерционный и научно-технологического развития (рис. 5). Сценарий инерционного развития предполагает увеличение объема производства молока в ЦЧР на 1418 тыс. т на протяжении прогнозируемого периода 2022-2033 гг. с 2557 тыс. т в 2022 г. до 3975 тыс. т в 2033 г., при этом рост объема производства составит 55,5 %.
> Инерционный сценарий развития — — Стратегия научно-технологического развития
Рисунок 5. Сценарные прогнозы производства молока во всех категориях хозяйств в ЦЧР в 2022-2033 гг., тыс. т При реализации сценария научно-технологического развития молочного скотоводства в ЦЧР, предполагающего стимулирование организации производства молока на промышленной основе и широкое внедрение научно-технологических разработок в отрасли, за тот же период необходимо обеспечить увеличение производства молока на 1631 тыс. т. При этом в 2022 г. прогнозируется производство 2892 тыс. т молока, а к 2033 г. валовой объем составит уже 4523 тыс. т, или на 56,4 % больше, чем на начало прогнозируемого периода.
Предлагаемый сценарий научно-технологического развития молочного скотоводства обеспечит более интенсивное наращивание объемов производства молока в сравнении с инерционным сценарием. Развитие отрасли молочного скотоводства, основанное на организации высокоэффективного и инновационного производства на промышленной
основе, целесообразно в каждом из субъектов ЦЧР, что делает возможным реализацию предлагаемой стратегии.
Рассчитанный средний коэффициент опережения сценария научно-технологического развития в сравнении с инерционным сценарием составляет 1,16, что свидетельствует о превышении в среднем темпа роста валового производства молока в ЦентральноЧерноземном регионе первого над вторым — на 16,0 %. При этом максимальный коэффициент опережения - 1,18 - будет в период 2016-2018 гг., в то время как минимальный - 1,13 - прогнозируется в 2022 г. (табл. 3).
Таблица 3. Расчет коэффициента опережения производства молока в хозяйствах всех категорий в ЦЧР в 2022-2033 гг. при различных сценарных подходах
Сценарии Годы
развития 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033
Инерционный, тыс, т 2557 2646 2742 2847 2960 3081 3210 3347 3492 3645 3806 3975
Научно-технологического 2892 3040 3188 3337 3485 3633 3782 3930 4078 4226 4375 4523
развития, тыс, т,
Коэффициент опережения 1.13 1.15 1,16 1.17 1.18 1,18 1.18 1.17 1.17 1,16 1.15 1.14
Сценарный прогноз развития молочного скотоводства показал, что инерционный сценарий обеспечивает определенный рост отрасли, однако прогнозируемое увеличение производства молока в макрорегионе не позволит достигнуть продовольственной безопасности в стране. Сценарий научно-технологического развития, основанный на инновационных преобразованиях в отрасли молочного скотоводства, позволит довести уровень самообеспечения молоком в стране до значений, предусмотренных Доктриной продовольственной безопасности. При этом для эффективной реализации предлагаемой стратегии научно-технологического развития отрасли молочного скотоводства необходимы глубокая проработка и научное обоснование параметров на уровне макрорегиона.
Список источников
1. Производство молока в хозяйствах всех категорий. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://fedstat.ru/indicator/40694 (дата обращения 17.06.2020).
2. Котова Т.Н. Методы прогнозной экстраполяции в техническом сервисе / Т.Н. Котова, Р.Е. Хачатурян // Достижения вузовской науки. - 2014. - № 8. - С. 242-249.
3. Нарышев Г.А. Модифицированный метод экстраполяционного прогнозирования / Г.А. Нарышев, Н.В. Пархоменко // Вестник ГГТУ им. П.О. Сухого. - 2000. - № 1 (1). - С. 99105.
4. Швалёва А.В. Методы экстраполяции в прогнозировании / А.В. Швалёва, А.К. Алтаева // Наука и производство Урала. - 2017. - № 13. - 106-108.
5. Bryant C. Forecasting for Economic Development / C. Bryant, J. Dudycha, R.E. Preston // Economic Development Bulletin. - 1992. - vol. 9. - P. 1-30.
6. Fkirin M.A. Forecasting agricultural economic systems/ M. A. Fkirin, I. Al-Turki // Cybernetics and Systems. - 1991. - vol. 22. - P. 17-22.
7. Багриновский К.А. Опыт моделирования и программирования планово-экономических задач / К. А. Багриновский, Б.Б. Розин. - Новосибирск : НГУ, 1965. - 306 с.
8. Розин Б.Б. Экономико-математические методы в планировании многоотраслевых комплексов и отраслей / Б.Б. Розин, В.Д. Маршак, Б.П. Суворов и др. - Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1988. - 407 с.
9. Hewings G. A Note on Forecasting the Economic Base / G. Hewings // The Professional Geographer. - 2005. - vol. 1. - P. 315-318.
10. Hoch J.C. Linear Prediction Extrapolation / J.C. Hoch A.S. Stern M.W. Maciejewski // New Developments in NMR. - 2017. - vol. 1. - P. 49-59.
11. Лажаунинкас Ю.В. Построение и анализ среднесрочных прогнозов на основе экстраполяции линейным трендом / Ю.В. Лажаунинкас, В.Ю. Кармазин // Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий АПК. Материалы V Международной научно-практической конференции. - Саратов : ЦеСАин, 2021. - С. 158162.
12. Никулина Е.В. Использование методов экономического моделирования и экстраполяции для исследования бюджетно-налоговой безопасности региона / Е.В. Никулина // Экономика. Информатика. - 2014. - №1-1 (172). - С. 12-15.
References
1. Milk production in farms of all categories. Unified interdepartmental information and statistical system (EMISS) [Electronic resource]. — Access mode: URL: https://fedstat.ru/indicator/40694 (date of treatment 06/17/2020).
2. Kotova T.N. Methods of predictive extrapolation in technical service / T.N. Kotova, R.E. Khachaturian // Achievements of university science. — 2014. — No. 8. — P. 242-249.
3. Naryshev G.A. Modified method of extrapolation forecasting / G.A. Naryshev, N.V. Parkhomenko // Bulletin of GSTU im. ON. Sukhoi. — 2000. — No. 1 (1). — P. 99-105.
4. Shvaleva A.V. Extrapolation methods in forecasting / A.V. Shvaleva, A.K. Altayeva // Science and production of the Urals. — 2017. — No. 13. - P. 106-108.
5. Bryant C. Forecasting for Economic Development / C. Bryant, D.J. Dudycha, R.E. Preston // Economic Development Bulletin. — 1992. — vol. 9. — P. 1-30.
6. Fkirin M. A. Forecasting agricultural economic systems / M. A. Fkirin, I. Al-Turki // Cybernetics and Systems. — 1991. — vol. 22. — P. 17-22.
7. Bagrinovsky K.A. Experience of modeling and programming of planning and economic tasks / K. A. Bagrinovsky, B. B. Rozin. — Novosibirsk: NSU, 1965 .- 306 p.
8. Rozin B.B. Economic and mathematical methods in planning diversified complexes and industries / B.B. Rozin, V.D. Marshak, B.P. Suvorov and others — Novosibirsk: Science. Sib. department, 1988. — 407 p.
9. Hewings G. A Note on Forecasting the Economic Base / G. Hewings // The Professional Geographer. — 2005. — vol. 1. — P. 315-318.
10. Hoch J.C. Linear Prediction Extrapolation / J.C. Hoch A.S. Stern M.W. Maciejewski // New Developments in NMR. — 2017. — vol. 1. — P. 49-59.
11. Lazhauninkas Yu.V. Construction and analysis of medium-term forecasts based on extrapolation by a linear trend / Yu.V. Lazhauninkas, V.Yu. Karmazin // Economic and mathematical methods for analyzing the activities of agricultural enterprises. Materials of the V International Scientific and Practical Conference. — Saratov: TseSAin, 2021 . — P. 158-162.
12. Nikulina EV Using methods of economic modeling and extrapolation for the study of budgetary and tax security of the region. Nikulina // Economics. Computer science. — 2014. — No. 1-1 (172). — P. 12-15.
Для цитирования: Китаёв Ю.А., Терновых К.С. Сценарный прогноз развития молочного скотоводства в ЦЧР // Московский экономический журнал. 2021. № 9. URL: https://qje. su/ selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij -ekonomicheskij -zhurnal-9-2021 -22/ © Китаёв Ю.А., Терновых К.С., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 9.
