CC BY
6
УДК 658.5
УПРАВЛЕНИЕ РАЗМЕРАМИ И СТРУКТУРОЙ ПОСЕВОВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В КУРСКОЙ ОБЛАСТИ
ВЕКЛЕНКО В.И.,
доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономики, управления и гуманитарных наук, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
СОЛОШЕНКО Р.В.,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики, управления и гуманитарных наук, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
ДОЛГОПОЛОВ А.В.,
аспирант, ФГБОУ ВО Курская ГСХА.
Реферат. Планирование размеров и структуры посевных площадей зерновых культур составляет важнейшую составную часть управления ими. В настоящее время в Курской области зерновые культуры занимают большую часть посевных площадей, возделываются во всех категориях хозяйств. Основными зерновыми культурами являются пшеница и ячмень. Анализ сложившихся тенденций изменения посевных площадей показал, что удельный вес озимой пшеницы имел тенденцию увеличения, а ячменя - уменьшения. Значительно расширились посевы кукурузы на зерно. Прогнозирование размеров площадей уборки по видам зерновых культур, произведенное с помощью разработанных линейных экстраполяционных моделей, свидетельствует о большой вероятности дальнейшего увеличения площадей уборки озимой пшеницы, кукурузы на зерно и зерновых и зернобобовых культур в целом, а также роста удельного веса указанных зерновых культур во всей их площади посевов. В отличие от моделей для прогнозирования размеров уборочных площадей разработанные линейные экстраполяционные модели для прогнозирования урожайности по всем видам зерновых и зернобобовых культур оказались статистически приемлемыми, позволившими определить большую вероятность продолжения роста ее величины в ближайшем будущем. При сохранении сложившихся тенденций можно ожидать, что к 2025 г. валовой сбор зерна увеличится почти на 5% по сравнению с его средней величиной в 2016-2020 гг. Если же будет использован оптимальный вариант структуры посевов зерновых и зернобобовых культур, полученный нами в результате разработки и решения экономико-математической модели, то увеличение валового сбора может превысить 12%.
Ключевые слова: Курская область, зерновые культуры, посевные площади, управление, планирование, тенденции, прогноз, оптимальный вариант.
MANAGING THE SIZE AND STRUCTURE OF GRAIN CROPS IN THE KURSK REGION
VEKLENKO V.I.,
Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Economics, Management and Humanities, Kursk State Agricultural Academy named after I.I. Ivanov.
SOLOSHENKO R.V.,
Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Economics, Management and Humanities, Kursk State Agricultural Academy.
DOLGOPOLOV AV.,
postgraduate student, Kursk State Agricultural Academy.
Essay. Planning the size and structure of sown areas of grain crops is an essential part of their management. Currently, in the Kursk region, grain crops occupy most of the acreage, are cultivated in all categories of farms. The main grain crops are wheat and barley. Analysis of the prevailing trends in the change of acreage showed that the specific weight of winter wheat tended to increase, and barley -
decrease. Corn crops for grain have significantly expanded. Forecasting the size of harvesting areas by types of grain crops, carried out using the developed linear extrapolation models, indicates a high probability of further increase in the harvesting areas of winter wheat, corn for grain and grain and leguminous crops in general, as well as an increase in the specific weight of these crops in their entire area of crops. In contrast to the models for predicting the size of harvesting areas, the developed linear extrapolation models for predicting yields for all types of cereals and legumes turned out to be statistically acceptable, which made it possible to determine a high probability of continued growth of its value in the near future. If the current trends continue, it can be expected that by 2025 the gross grain harvest will increase by almost 5% compared to its average value in 2016-2020. If the optimal variant of the structure of grain and leguminous crops, obtained by us as a result of the development and solution of the economic and mathematical model, is used, the increase in gross harvest may exceed 12%.
Keywords: Kursk region, grain crops, acreage, management, planning, trends, forecast, optimal option.
Введение. Производство зерна - стратегическая государственная задача. В связи с этим среди отраслей сельского хозяйства во всех регионах страны, где имеются условия для развития земледелия, главная роль отводится зерновой отрасли. Эффективность и размеры производства зерна оказывают влияние на развитие растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом [1-3].
Управление производством зерна представляет собой целый комплекс проблем. Среди них первостепенное значение имеет обоснование размеров отрасли, позволяющие обеспечить потребность в зерне для производства достаточных объемов и ассортимента продуктов питания, организации кормовой базы животноводства, наращивания экспортного потенциала.
В свою очередь размеры зерновой отрасли определяются объемами производства зерна, зависящие от урожайности и размеров посевных площадей. В связи с тем, что производство зерна предполагает возделывание различных зерновых культур, важно обосновать эффективное сочетание площади их посевов. Планирование размеров и структуры посевов зерновых культур, таким образом, является важной задачей управления производством зерна.
Обсуждение. В Курской области зерновые и зернобобовые культуры занимают основную часть посевных площадей. Так, в среднем за 2016-2020 гг. на долю зерновых культур приходилось почти 62% площади посевов. Производством зерна занимаются все категории хозяйств. Основная часть посевных площадей приходится на сельскохозяйственные организации, в которых в 2020 г. было произведено почти 82% зерна. Возрастает производство зерна и в крестьянских (фермерских) хозяйствах и индивидуальных предпринимателей, по-
лучивших в указанном году чуть меньше 18% областного валового сбора зерна [4].
Среди основных зерновых культур, возделываемых в Курской области, находятся посевы пшеницы и ячменя. На их долю приходится 78-80% всех посевов зерновых культур, а в отдельные периоды она составляла почти 85%. Структура зернового клина колеблется по годам. Изменения же в относительно долгосрочном периоде имеют определенных закономерности.
Проведенный анализ средних размеров посевных площадей зерновых культур по 5-6-летним периодам с 2000 по 2020 гг. показывает, что удельный вес озимой пшеницы имел устойчивую тенденцию роста и увеличился с 37,4% в среднем за 2000-2005 гг. до 47,8% в 2016-2020 гг. Доля ячменя, наоборот, закономерно снижалась и сократилась за указанные периоды с 39,3 до 24,0%. Третьими по размерам посевов в последние годы стали площади, занятые под кукурузу на зерно. Это результат устойчивой тенденции значительного расширения посевов этой культуры, доля которых в зерновом клине увеличилась с 0,4% в 20002005 гг. до 15,0% в 2016-2020 гг.
Среди остальных зерновых и зернобобовых культур устойчивые тенденции сокращения посевов имели озимая рожь, удельный вес посевов которой сократились в сравниваемых периодах с 4,8 до 0,3%, овес - с 5,4 до 1,4%, гречиха - с 4,8 до 2,3%, просо - с 0,9 до менее чем 0,1%. Доля посевов яровой пшеницы и зернобобовых определенной тенденции изменения в рассматриваемом периоде не имела и изменялась по яровой пшенице от 4,0% в среднем за 2011-2015 гг. до 8,8% в 2006-2010 гг., а по зернобобовым - от 1,8% в 2006-2010 гг. до 3,0% в 2011-2015гг. (рисунок 1).
а >
I-
.0
>
X .о
со
0
1
а о т
х го со о и о с со о о со
120,0
100,0
80,0
60,0
40,0
Рисунок 1 - Гистограммы изменения структуры посевов зерновых и зернобобовых культур в Курской области
Таблица 1 - Расчет прогнозных размеров уборочной площади зерновых культур в Курской области
Вид зерновой культуры Коэффициент корреляции между размером площадей уборки и порядковым номером года Уравнение линейной экстрапо-ляционной модели у= а + Ъ* (у - уборочная площадь, тыс. га, 1 - порядковый номер года, а и Ъ - параметры модели^ Прогноз уборочной площади на 2025 г.
тыс. га %
Пшеница озимая 0,841 у= -26680 + 13,54 581 51,3
Пшеница яровая 0,366 - 55 4,9
Рожь озимая 0,941 у= 4541 - 2,25*1 0 0,0
Кукуруза на зерно 0,946 у= -19748 + 9,86*1 218 19,2
Ячмень 0,405 у= 7274 - 3,48*г 228 20,1
Овес 0,960 у= 3242 - 1,60 * 4 0,4
Просо 0,720 у= 819 - 0,41* 0 0,0
Гречиха 0,411 у= 1831 - 0,90* 17 1,5
Зернобобовые 0,561 у= -1281 + 0,65* 29 2,6
Зерновые и зернобобовые - всего х х 1132 100,0
0,857 у= -33317 + 17,02* 1143
Рассчитано по [4-7]
Для прогнозирования размеров уборочных площадей зерновых культур был проведен корреляционно-регрессионный анализ временных рядов их изменения за период 2000-2020 гг. Математическое выражения сложившихся тенденций производилось с помощью разработки линейных экстраполяционных моделей. Теснота связи между размером площадей уборки и порядковым номером года, линейное уравнение связи и прогноз исследуемой величина на 2025 г. приведены в таблице 1.
Наличие средней, тесной и очень тесной связи между размером площадей уборки и порядковым номером года по озимой пшенице, озимой ржи, кукурузе на зерно, овсу, просу, зернобобовым, зерновым и зернобобовым культурам в целом позволили получить статистически приемлемые модели и их параметры, что послужило основой для определения статистически достоверных прогнозных значений. Низкие коэффициенты корреляции по ячменю и гречихе обусловили превышение на 1-2% до-
пустимой пятипроцентной ошибки экстрапо-ляционной модели и ее параметров, что сказалось и на снижении точности прогнозных значений. Еще более слабая связь между размером площадей уборки и порядковым номером года по яровой пшенице привела к тому, что ошибки модели и параметров превысили 10%. Поэтому прогнозное значение уборочной площади яровой пшеницы принято на уровне средней ее величины за рассматриваемый период.
Сложившиеся высокие темпы увеличения площадей уборки озимой пшеницы, превысившие 13 тыс. га в среднем за год, кукурузы на зерно, составившие почти 10 тыс. га, и зерновых и зернобобовых культур в целом, составившие свыше 17 тыс. га, позволяют с высокой вероятностью прогнозировать дальнейшее увеличение площади уборки этих культур. Относительно небольшими темпами продолжат расти площади уборки зернобобовых культур.
Наибольшее среднегодовое снижение площади уборки наблюдалось по ячменю. Со-
хранение сложившейся тенденции в прогнозном периоде приведет к дальнейшему значительному сокращению площади уборки этой культуры. Продолжат сокращаться уборочные площади овса и гречихи. По озимой ржи и просу при сохранении сложившихся темпов снижения площадей уборки в прогнозном периоде эти культуры могут быть выведены из состава зерновых культур Курской области. Анализ тенденций изменения удельного веса посевов отдельных видов зерновых культур в общей площади зернового клина с помощью использованных выше статистических методов показал, что высокий и очень высокий коэффициент корреляции между долей посевов и порядковым номером года в рассматриваемом периоде наблюдался по озимой ржи, кукурузе на зерно, ячменю, овсу и просу, средний - по озимой пшенице и гречихе, слабый и очень слабый - по зернобобовым и яровой пшенице.
Вид зерновой культуры Коэффициент корреляции между величиной урожайности и порядковым номером года Уравнение линейной экстраполяционной модели y= a + b*t (y - урожайность, ц/га, t - порядковый номер года, а и b - параметры модели^ Прогноз урожайности на 2025 г., ц/га
Пшеница озимая 0,860 y= -3104 + 1,564 57
Пшеница яровая 0,865 y= -3031+ 1,52*t 51
Рожь озимая 0,843 y= -2065 + 1,0441 40
Кукуруза на зерно 0,828 y= -5200 + 2,6141 94
Ячмень 0,828 y= -2195 + 1,10*t 46
Овес 0,782 y= -1227 + 0,62*t 33
Просо 0,715 y= -1217 + 0,61*t 24
Гречиха 0,728 y= -771 +- 0,39*t 16
Зернобобовые 0,558 y= -882 + 0,4541 26
Вид зерновой культуры Условная цена Оценка валового сбора с 1 га уборочной площади
Пшеница озимая 100,7 5740
Пшеница яровая 100,7 5136
Рожь озимая 91,4 3656
Кукуруза на зерно 92,4 8686
Ячмень 102,6 4720
Овес 84,4 2785
Просо 63,8 1531
Гречиха 232,0 3712
Зернобобовые 108,8 2829
Рассчитано по [3-6]
Таблица 3 - Расчет условных цен и стоимостной оценки валового сбора зерновых культур в
В соответствии с коэффициентами при переменной, отражающей временной фактор, в среднем за 2000-2020 гг. доля посевов кукурузы на зерно увеличивалась на 0,97%, а озимой пшеницы - на 0,73%. Наиболее высокими темпами сокращался удельный вес посевов ячменя, составившими в среднем за год 1,02%. Сокращение доли посевов озимой ржи составило 0,31%, овса - 0,25%, гречихи - 0,17%, проса -0,06%. Доля посевов яровой пшеницы и зернобобовых колебалась вокруг средней ее величи-ны.Для оценки фактической и прогнозной структуры посевов зерновых и зернобобовых культур, а также ее совершенствования проведен прогноз их урожайности. Для этого были разработаны линейные экстраполяционные модели. В отличие от моделей для прогнозирования размеров уборочных площадей коэффициенты корреляции между величиной урожайности и порядковым номером года по всем культурам отражают высокую тесноту связи, а по зернобобовым - среднюю. Для всех культур получены статистически значимые уравнения связи и параметры модели. Максимальные ошибки не превышают 1%, что позволило рассчитать с высокой точностью прогнозные величины урожайности зерновых и зернобобовых культур (таблица 2).Оценка зерновых и зернобобовых культур проводилась по валовому выходу зерна на 100 га посевов и его стоимости. Для стоимостной оценки использовались условные единицы, рассчитанные как средние соотношения цен реализации зерна отдельных видов зерновых и зернобобовых культур к их средней цене, выраженной в процентах (таблица 3).
Как свидетельствую проведенные расчеты, наиболее эффективными и по валовому сбору, и по его стоимостной оценке являются посевы кукурузы на зерно, пшеницы и ячменя. Наименее эффективными тоже по обоим критериям являются крупяные культуры. В связи с этим сложившиеся тенденции расширения посевов озимой пшеницы и кукурузы и сокращения посевов крупяных культур следует признать положительными. Тенденцию же сокращения посев ячменя нужно считать отрицательной. Тенденции сокращения посевов озимой ржи и овса и увеличения посевов зернобобовых культур однозначно оценить не представляется возможным. Для поиска направлений совершенствования структуры посевов зерновых культур была разработана экономико-математическая модель, математическая запись которой может быть выражена следующим образом:
Найти:
Z7=1 v-j X Xj max (i G /),
при следующих ограничениях:
1) Ограничение по общей площади посевов
зерновых культур:
Х"=1 100,
2) Ограничение нижнему и верхнему пределах изменения посевных площадей отдельных видов зерновых культур:
0'еД
Условные обозначения:
/ - номер вида оценки посевов зерновых культур,
] - номер вида зерновых культур, I - множество видов оценки посевов зерновых культур,
3 - множество видов зерновых культур, п - количество видов зерновых культур, ■. . - площадь посева 7-го вида зерновых культур,
. - оценка /-го вида посевов 7-го вида зерновых культур,
5„..... - минимальная площадь посева 7-го
вида зерновых культур,
- максимальная площадь посева 7-го вида зерновых культур.
Для определения минимальных и максимальных размеров посевных площадей зерновых и зернобобовых культур были проанализированы средние, минимальные и максимальные пределы изменения удельного веса посевной площади зерновых культур, а также стандартные отклонения их величины (ст). Расчет нижнего и верхнего пределов изменения удельного веса посевов определялся путем вычитания и прибавления к прогнозному его значению величины сг (таблица 4).
Поиск оптимального решения числовой экономико-математической модели проводился по двум критериям:
1) Максимизация валового сбора (1 = 1),
2) Максимизация валового сбора в стоимостной оценке (1 = 1).
Результаты расчетов показали, что при использовании каждого из обозначенных критериев получена одинаковая оптимальная структура зернового клина. В соответствие с оптимальным решением для совершенствования структуры посевов зерновых культур необходимо усилить сложившиеся тенденции увеличения размеров и доли в зерновом клине озимой пшеницы и кукурузы на зерно. Тенденции же снижения размеров и доли посевов ячменя и роста зернобобовых нужно изменить на противоположные. Посевные площади яровой пшеницы нужно уменьшить по сравнению со средней фактической их величиной (рисунок 2).
Оценка фактической, прогнозной и опти- нобобовых культур приведена в таблице 5. мальной структуры посевов зерновых и зер-
Таблица 4 - Расчет допустимых пределов изменения удельного веса посевной площади зер-
новых культур в Курской области, %
Вид зерновой культуры Фактически в 2000-2020 гг. Расчетные пределы
в среднем минимум максимум стандартное отклонение нижний верхний
Пшеница озимая 42,1 24,6 51,3 6,84 44,5 58,1
Пшеница яровая 6,2 2,7 12,4 2,61 2,3 7,5
Рожь озимая 2,4 0,2 6,2 1,98 0 2,0
Кукуруза на зерно 7,2 0,1 17,8 6,33 12,9 25,5
Ячмень 32,4 20,1 48,3 8,60 11,5 28,7
Овес 3,3 1,1 6,0 1,59 0 2,0
Просо 0,4 0,0 1,9 0,47 0 0,5
Гречиха 3,6 1,0 8,5 1,79 0 3,3
Зернобобовые 2,1 1,0 3,4 0,67 1,9 3,3
11,5
25,5/
Пшен Пшен Кукур Ячме Зерн
58,1
Рисунок 2 - Оптимальная структура зерновых и зернобобовых культур в Курской области Таблица 5 - Оценка структуры посевных площадей зерновых культур в Курской области (на
Вид зерновой культуры Фа в 201 ктически [6-2020 гг. Прогноз Оптимальный вариант
валовой сбор, т оценка валового сбора, усл.ден.ед. валовой сбор, т оценка валового сбора, усл.ден.ед. валовой сбор, т оценка валового сбора, усл.ден.ед.
Пшеница озимая 272,5 274,4 292,4 294,5 331,2 333,5
Пшеница яровая 33,7 33,9 25,0 25,2 15,3 15,4
Рожь озимая 1,2 1,1 - - -
Кукуруза на зерно 141,0 130,3 180,5 166,8 239,7 221,5
Ячмень 110,4 113,3 92,5 94,9 52,9 54,3
Овес 4,6 3,9 1,3 1,1 - -
Просо 0,0 0,0 - -
Гречиха 3,7 8,5 2,4 5,6 - -
Зернобобовые 5,7 6,2 6,8 7,4 4,9 5,4
Прочие 1,2 1,2 - - - -
Всего 573,9 572,8 600,8 595,3 644,0 630,1
Вывод. При условии, что в ближайшем времени (на период до 2025 г.) сохранятся сложившиеся тенденции изменения размеров и структуры посевных площадей зерновых и зернобобовых культур, то по сравнению с 2016-2020 гг. валовой сбор зерна увеличится на 4,7%, а его стоимостная оценка - на 3,9%.
При реализации оптимального варианта появится возможность увеличить валовой сбор в натуральном выражении на 12,2%, а в стоимостном - на 10,0% по сравнению с фактическими показателями, или на 7,2 и 5,8% соответственно по сравнению с прогнозными значениями.
Список использованных источников
1. Пути повышения устойчивости воспроизводства в зерновой отрасли / В.И. Векленко, Р.В. Солошенко, К.С. Соклаков, Е.Н. Ноздрачева // Достижения науки и техники АПК. - 2006. - № 6. - С. 25-26.
2. Обоснование направлений улучшения финансовых результатов в зерновой отрасли / В.И. Векленко, Л.П. Силаева, Е.Л. Золотарева, В.М. Солошенко // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2014. - № 9. - С. 14-17.
3. Обоснование направлений устойчивого инновационного развития сельского хозяйства / А.И. Алтухов, В.И. Векленко, Р.В. Солошенко др. - Курск, 2017. - 144 с.
4. Сельское хозяйство Курской области (2016-2020). 2021: Статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области. -Курск, 2021. - 184 с.
5. Сельское хозяйство Курской области (2011-2015). 2016: Статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области. -Курск, 2016. - 195 с.
6. Сельское хозяйство Курской области (2006-2010). 2011: Статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области. -Курск, 2011. - 197 с.
7. Сводный статежегодник Курской области. 2006: Статистический сборник / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области. - Курск, 2006. - 518 с.
Spisok ispoFzovanny'x istochnikov
1. Puti povy'sheniya ustojchivosti vosproizvodstva v zernovoj otrasli / V.I. Veklenko, R.V. Soloshenko, K.S. Soklakov, E.N. Nozdracheva // Dostizheniya nauki i texniki APK. - 2006. - № 6. - S. 25-26.
2. Obosnovanie napravlenij uluchsheniya finansovy'x rezul'tatov v zernovoj otrasli / V.I. Veklenko, L.P. Silaeva, E.L. Zolotareva, V.M. Soloshenko // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. - 2014. - № 9. - S. 14-17.
3. Obosnovanie napravlenij ustojchivogo innovacionnogo razvitiya sel'skogo xozyajstva / A.I. Altuxov, V.I. Veklenko, R.V. Soloshenko dr. - Kursk, 2017. - 144 s.
4. Sel'skoe xozyajstvo Kurskoj oblasti (2016-2020). 2021: Statisticheskij sbornik / Terri-torial'ny'j organ Federal'noj sluzhby' gosudarstvennoj statistiki po Kurskoj oblasti. - Kursk, 2021. -184 s.
5. Sel'skoe xozyajstvo Kurskoj oblasti (2011-2015). 2016: Statisticheskij sbornik / Territori-al'ny'j organ Federal'noj sluzhby' gosudarstvennoj statistiki po Kurskoj oblasti. - Kursk, 2016. - 195 s.
6. Sel'skoe xozyajstvo Kurskoj oblasti (2006-2010). 2011: Statisticheskij sbornik / Territori-al'ny'j organ Federal'noj sluzhby' gosudarstvennoj statistiki po Kurskoj oblasti. - Kursk, 2011. - 197 s.
7. Svodny'j statezhegodnik Kurskoj oblasti. 2006: Statisticheskij sbornik / Territorial'ny'j organ Federal'noj sluzhby' gosudarstvennoj statistiki po Kurskoj oblasti. - Kursk, 2006. - 518 s.
