CC BY
50
вместе с соответствующими им юридическими нормами, но и очень часто (в отсутствие разработанной нормативной базы) - вместо них. Причем в рассматриваемой здесь сети Интернет применение организационно-технических норм характеризуется исключительно высоким, почти абсолютным уровнем эффективности.
В самом деле, исполнение юридической нормы обусловленно многочисленными факторами, в том числе субъективного характера. Например, соблюдение юридического запрета обеспечивается, среди прочих средств, возможностью уголовного (или иного) преследования и наказания. Легко видеть, что часто такие запреты или обходятся, или прямо нарушаются, невзирая на возможные санкции. В случае же ненадлежащего соблюдения организационно-технических норм (протоколов, алгоритмов и т.п.) становится невозжным достижение той или иной цели, ради которой такие нормы были разработаны...
Приведенный пример подтверждает, что юридические методы регулирования не всегда являются не только единственно возможными, но даже более эффективными, оптимальными для применения [1, с. 66].
Проблема защиты интеллектуальной собственности в сети Интернет на пути к информационному обществу становится все более и более актуальной. Собственно правовых способов такой защиты (которые также претерпевают серьезные изменения) на сегодняшний день гражданскому обороту очевидно не достаточно, поэтому все большее значение приобретают технические (программные и программно-аппаратные) способы недопущения и пресечения нарушений интеллектуальных прав в Интернете.
ЛИТЕРАТУРА
1. Войниканис Е., Якушев М. Информация. Собственность. Интернет. М., Волтерс Клувер, 2004, с. 66.
2. Дозорцев В.А. О мерах по развитию рынка интеллектуальных продуктов // Интеллектуальные права: Понятие. Система. Задачи кодификации. М., 2003.
^ 3. Иванилова Л. Особенности регулирования правового режима программного обеспечения в Интернете. // Ь Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права, 2007, № 6, стр. 62. ^ 4. Калятин В.О. Правовые проблемы использования произведения в сети // Информационное право. 2005. X № 1, с. 16.
^ 5. Колесников А.П. Справочник по вопросам охраны интеллектуальной собственности. Изд. 3-у. М., 2005.
6. Копылов В.А. Информационное право: учебник. М.: Юрист, 2002.
7. Лебедева Н. Особенности правового регулирования интеллектуальной собственности в Интернете. // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права, № 5, 2007.
^ 8. Липцик Д. Авторское право и смежные права: Пер. с фр. М., 2002.
I- 9. Нейман Л., Колоколов Н. Правовые основы DRM в России. // Интеллектуальная собственность. Авторское 00 право и смежные права, № 5, 2007, стр. 26.
О 10. Носова И.А., Козадеров Н.П. Программное обеспечение: правовые проблемы, пути их решения. - М.: Ком-¡=у пьютер Пресс, 1998, с. 151.
ф 11. Подшибякин А.С. Доменное имя в сети Internet как средство индивидуализации юридических лиц и про-D изводимых ими товаров, работ и услуг. // Сборник межрегиональной научно-практической конференции ф «Молодежь XXI века - будущее российской науки»., Ростов-на-Дону, 2004, с. 28-31.
s
0 а
1 влияние технического прогресса на динамику конечного > продукта в сельском хозяйстве
о
0 РУДАЯ Ю.Н.
1
ф _
со
Z
ш
о
Азово-Черноморская государственная агроинженерная академия, Q. ассистент кафедры экономики и управления, e-mail: juliarudaya@mail.ru
! о
О В статье анализируется состояние отрасли молочного скотоводства в Южном федеральном округе. Ис-
О пользуются производственные функции в оценке степени влияния технического прогресса на конечный
О продукт отрасли. О
О Ключевые слова: сельское хозяйство; технический прогресс; производственная функция; предельный
О продукт
0 CL
^ Коды классификатора JEL: Q16
1
о Проблема оценки степени влияния факторов производства на конечный продукт является крайне ак-
m туальной. Одним из основных факторов, оказывающим воздействие на результаты производства, является технический прогресс.
о В статье с помощью производственной функции Кобба-Дугласса и двух её модификаций: функции Р.
Солоу и функции Я. Тинбергена проведена оценка степени влияния технического прогресса на конечные
Ц результаты деятельности сельскохозяйственных предприятий Южного федерального округа. Проанализиро-
о вано современное состояние молочного скотоводства как одной из наиболее проблемных отраслей отечест-
о венного сельского хозяйства. А)
В России скотоводством занимаются повсеместно. Наибольшее поголовье крупного рогатого скота находится в Уральском (18,9%), Центральном (10,9%), Поволжском (14,6%), Западно-Сибирском (13,2%), Северо-Кавказском (14,5%) экономических районах, где сосредоточено 72% всего поголовья, производится 77% молока и 78% мяса.
В регионах наблюдается ситуация аналогичная той, которая сложилась в отечественном молочном скотоводстве в целом по стране. Наименьшее снижение производства отмечено в Приволжском и Южном федеральных округах, где валовой надой в 2007 году составил 10610,1 и 5260,2 тыс. тонн, что на 26,7% и 31,5% меньше дореформенных показателей, [3]. Производство молока за годы реформ по отдельным федеральным округам сократилось почти в два раза. Наибольшее снижение производства произошло в Дальневосточном федеральном округе. Надой молока в регионе в 2007 году уменьшился до 583,1 тыс. тонн, в то время как в 1990 году этот показатель превышал 1571 тонну. Значительное сокращение производства наблюдалось в Центральном и Северо-Западном федеральных округах, уровень производства молока в 2007 году составил 43,1% и 44,7% от уровня 1990 года соответственно.
Снижение объёмов производства обусловлено тем обстоятельством, что поголовье молочного стада на протяжении нескольких последних лет стремительно сокращается, а медленно растущая продуктивность не в состоянии сдержать темпов снижения валового надоя молока.
Следует отметить, что сокращение поголовья коров по федеральным округам России происходит неравномерно. В 2007 году сохранилась тенденция предшествующих лет снижения удельного веса поголовья скота в Центральном и Уральском Федеральных округах при незначительном его увеличении в Сибирском и Южном (1852,9 и 1994,6 тыс. голов).
Южный федеральный округ, несмотря на благоприятные условия, которые позволяют занять лидирующие позиции в отрасли молочного скотоводства (наличие пастбищ, погодные условия, обеспечивающие П продолжительное лагерное содержание животных и т.д.) занимает четвёртое место среди регионов как по ^ размерам молочного стада, так и по производству молока. По данным статистики поголовье коров на 1 января о 2006 г. насчитывало 1819,5 тыс. голов, что составило 97% от аналогичных показателей на 1 января 2005 г. [3]. И хотя в 2006 и 2007 годах наблюдался рост этого показателя, в 2007 году численность молочного стада не превысила 65% от уровня 1990 года. Необходимо отметить, что данный показатель различается по облас- □ тям ЮФО. ^
Наименьшее снижение поголовья коров за годы реформ произошло в Краснодарском крае, который яв- ^ ляется лидером по производству высокорентабельной молочной продукции в округе. В крае имеет место наименьшая по округу доля поголовья скота, находящегося в хозяйствах населения (32,2%), остальное же поголовье сосредоточено на крупных молочных комплексах и фермах, крупных и средних сельскохозяйс- (д твенных предприятий насчитывается около 600. □
По производству молока в Южном федеральном округе после Краснодарского края второе место занима- ^ ет Ростовская область, уступая по валовому надою почти в два раза при практически равных климатических и географических условиях. Данный разрыв обусловлен, прежде всего, тем, что в отличие от Краснодарского края, где основное поголовье сосредоточено в крупных сельскохозяйственных организациях, в Ростовской области наблюдается обратная ситуация: более 70% поголовья молочного стада содержится в хозяйствах населения. При этом поголовье коров в сельскохозяйственных организациях в 2007 г. по сравнению с предыдущим годом уменьшилось на 4,3% и составило 53,3 тыс. гол. В хозяйствах населения и крестьянских (фер- ® мерских) хозяйствах наблюдается обратная ситуация, там доля в общей структуре выросла с 70,1% до 70,5% от поголовья в хозяйствах всех категорий и с 7,5% до 8,3% соответственно. Однако в абсолютном выражении ^ в последние годы наблюдается сокращение поголовья в личных подсобных хозяйствах с 206,8 тыс. голов в 2001 г. до 178,2 тыс. в 2007 г. при одновременном росте этого показателя в крестьянских (фермерских) хозяйствах до 21 тыс. коров. ш В Ростовской области производство молока в 2006 г. составило 872,8 тыс. тонн, по сравнению с уровнем £ 1990 года этот показатель снизился более чем на 47%. В 2007 году наблюдался небольшой его рост до 884 ^ тыс. тонн, однако, вернуться к дореформенным показателям удастся не скоро. Валовое производство молока ^ в сельскохозяйственных организациях сократилось с 15,3% до 13,5% от общего объёма и составило 123,6 тыс. о
I_
0
1_
о
о
О о
I— ф
тонн. Одновременно выросло производство в хозяйствах населения с 683,4 до 712 тыс.т. Аналогичная ситуация наблюдается и в крестьянских (фермерских) хозяйствах, доля молока в которых увеличилась с 7,4% до 8,4% и составила 76,9 тыс.т. Выручка от реализованного молока в Ростовской области меньше чем в среднем по стране, что обуславливает рентабельность на уровне 11%, в то время как данный показатель по России ^ превышает 13%. Подобная тенденция присуща большинству регионов Южного федерального округа. ^
Сложившаяся в отечественном молочном скотоводстве ситуация объясняется рядом причин: сокраще- о нием государственной поддержки и удорожанием кредитных ресурсов; опережающим ростом цен на корма ^ по сравнению с ценами на молоко; ростом импорта молока и молочных продуктов; высоким уровнем техни- 1 ческой изношенности оборудования на молочных фермах, что делает работу на них трудоёмкой и малоприв- о лекательной. В Южном Федеральном округе наблюдается процесс старения основных фондов. Этот процесс т затрагивает как оборудование, так и производственные помещения.
Доля реконструированных помещений в общем объеме очень мала. Оборудование практически не обновляется. Наблюдается тенденция старения машин и оборудования. Обновление технических средств не превышает 3%, вместо необходимых по нормативам 10 - 15%. Более половины всего оборудования для дое- | ния коров приходится на предприятия Краснодарского края. Большинство предприятий остальных регионов о округа не обеспечено высокопроизводительным оборудованием. Основной объём поголовья обслуживается морально и физически устаревшими доильными установками, срок эксплуатации которых превышает 10 лет, 0)
[4, с. 23-24]. Более половины всего производимого в округе молока выдаивается вручную, в то время как при доении в доильных залах затраты труда на доение одной коровы сокращаются с 82 до 6 человеко-часов, (табл. 1).
Состояние механизации отрасли молочного скотоводства ЮФО
Таблица 1
П
л ь о (О
J *
а
Z
ш
о ь
00 □
□
ш
о
о
I— ф
1— S
0 а ф
со S
1
>
0
1
I ф
са 1— О
а о
о
0
1_
0
1_
о о
са О 1— О
о
CL
о ф
о ф
т
0
1
о А)
Наименование показателей Количество Срок эксплуатации, лет
Всего в т.ч. импортное
всего поступившие в 2006г. 1-3 3-5 5-7 7-10
Фермы и комплексы, всего шт. 1685 17 - 23 14 207 1270
в т.ч. реконструированные 133 9 - 25 12 26 44
Обслуживаемое поголовье, тыс. скотомест 815,8 11,8 3,2 6,2 14,6 117,6 483,5
Оборудование для доения коров, всего шт., в т.ч. 3396 71 54 112 171 443 1041
Доильные залы всего, в т.ч. 172 28 11 24 34 19 55
«Тандем» 42 - - 2 2 - 19
«Елочка» 56 15 5 1 18 19 8
«Параллель» 71 10 3 20 14 - 28
«Карусель» 3 3 3 1 - - -
Состояние материально-технической базы молочного скотоводства отрицательно сказывается на конечных результатах не только отрасли, но и всего сельского хозяйства. Чтобы оценить и сравнить степень влияния технического прогресса на конечные результаты сельскохозяйственного производства проанализируем основные показатели деятельности сельскохозяйственных предприятий Южного федерального округа.
Для этого используем производственную функцию Кобба-Дугласа с переменными факторами производства - трудом и капиталом: Q — AIIKр (а+в=1), и две её модификации - функцию Р. Солоу: Q — ALaK р (а+р*1) и функцию, предложенную Я. Тинбергеном Q — A0IK13 e1*, где Q - конечный продукт сельского хозяйства, L - численность занятых, K - основной капитал, а и в - частные эластичности выпуска по труду и капиталу, представляющие процентное изменение предельного продукта труда и капитала, соответственно, [2, с. 59].
Для нахождения параметров A, а, в производственную функцию приводят к линейному виду путем логарифмирования: ln(Q) = ln(A) + a ln(L) + b ln(K). Искомые параметры определяются с помощью линейного регрессионного анализа по методу наименьших квадратов.
Для статической модели обычно принимается равенство а+в=1. Но для динамической функции такое условие слишком жестко. Производственная функция Р. Солоу не налагает такие сильные ограничения на сумму коэффициентов эластичностей факторов производства как функция Кобба-Дугласса или Я. Тинберге-на, поэтому с её помощью можно оценить уровень отдачи от масштаба производства, что выражается следующим образом:
- а+в <1 - убывающая отдача от масштаба, при которой средние издержки растут;
- а+в =1 - постоянная отдача от масштаба производства, при которой средние издержки остаются неизменными, производственная функция линейно однородна, её рост пропорционален росту затрачиваемых ресурсов;
- а+в >1 - возрастающая отдача от масштаба, характеризуемая снижением средних издержек и отражающая рост общей эффективности производственных факторов в динамике, [1, с. 41].
Я. Тинберген ввел в функцию Кобба-Дугласа в явном виде дополнительный источник изменения производительности, который назвал повышением эффективности. Он сформулировал утверждение, согласно которому производственная функция может меняться, то есть при постоянных объёмах используемых факторов объём выпуска увеличивается: Q = AqLL K b eg, где gg - кинетическая компонента. Я. Тинберген вел в функцию Кобба-Дугласа величину, отражающую влияние технического прогресса в виде экспоненциальной компоненты g g, где e - основание натурального логарифма; y - темп технического прогресса, t - время
в годах. Производственная функция такого рода представляет собой простейший вид динамической производственной функции. Логарифмическое дифференцирование этой функции дает выражение: q = а в qk + Y,
где q - среднегодовой прирост национального продукта, ql - прирост труда, qk - прирост капитала, Y - прирост национального продукта, обусловленный научно-техническим прогрессом, [1, с. 109 - 110].
В качестве исходного материала для расчетов использовались официальные данные Федеральной службы государственной статистики за период с 2000 по 2006 гг. [3]. Все показатели были взяты в неизменных ценах в расчете на единицу земельной площади, на 1 га угодий, (табл. 2).
Для оценки достоверности регрессивной модели фактическому объему выпуска рассчитывается коэффициент множественной детерминации Я2. Он оценивает, насколько полученные коэффициенты могут адекватно отражать производственный процесс. Данный показатель изменяется в пределах 0<Я2<1. Чем меньше показатель отличается от единицы, тем более достоверно модель отражает существующие в производстве зависимости. Достоверная регрессионная модель должна объяснять не менее 80% вариаций зависимой переменной, т.е. значение Я2 не должно быть меньше 0,8.
Фактическое производство, численность работников, стоимость основного капитала в сельском хозяйстве по регионам
Таблица 2
ЮФО
Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
ЮФО
Конечный продукт (млн. руб.) 73,1 80,8 107,6 101,0 129,1 151,2 153,3
Основные фонды (млрд.руб.) 10989 1276 1461 1745 1884 2210 2371
Численность занятых (тыс.чел) 1928 1875 1827 1774 1653 1678 1642
Площадь сельхозугодий (млн.га ) 30,5 29,7 28,9 Ростовская область 29,0 28,2 27,3 25,9
Конечный продукт (млн. руб.) 12,7 15,2 21,0 19,0 26,5 30,8 31,7
Основные фонды (млрд.руб.) 189,7 234,0 271,7 344,2 373,8 415,0 462,5
Численность занятых (тыс.чел) 339,8 339,2 333,5 318,5 315,7 303,8 293,7
Земельная площадь (тыс.га) 6,2 6,1 6,0 5,9 5,7 5,5 5,3
Краснодарский край
Конечный продукт (млн. руб.) 33,9 36,3 46,1 44,6 57,0 65,3 67,4
Основные фонды (млрд.руб.) 320,2 357,3 401,3 471,5 550,7 695,8 711,5
Численность занятых (тыс.чел) 479,9 483,3 483,8 446,9 423,7 414,6 388,6
Земельная площадь (тыс.га) 3,7 3,6 3,6 3,6 3,5 3,4 3,3
Ставропольский край
Конечный продукт (млн. руб.) 11,5 12,6 19,5 16,2 20,7 29,0 27,4
Основные фонды (млрд.руб.) 135,1 157,7 170,1 205,7 213,7 237,7 263,7
Численность занятых (тыс.чел) 292,6 269,8 224,2 232,1 217,8 225,6 223,8
Земельная площадь (тыс.га) 4,7 4,7 4,6 4,6 4,6 4,5 4,2
Волгоградская область
Конечный продукт (млн. руб.) 7,0 7,7 9,9 10,7 13,1 15,1 15,5
Основные фонды (млрд.руб.) 124,7 150,5 182,5 233,1 249,1 267,7 300,7
Численность занятых (тыс.чел) 215,9 208,3 207,5 212,9 209,4 213,7 209,4
Земельная площадь (тыс.га) 6,2 6,0 5,8 5,7 5,5 5,3 5,2
Достоверность модели определяет значение квадрата регрессионных остатков. Чем меньше сумма квадратов остатков, тем достоверней уравнение регрессии. Критерий Дарбина - Уотсона DW позволяет оценить наличие автокорреляции, т.е. взаимосвязи последовательных элементов временного ряда в модели. Границы значения критерия Дарбина-Уотсона изменяются в диапазоне от нуля до четырех. В случае отсутствия автокорреляции критерий DW=2.
Для оценки степени влияния факторов производства на конечный продукт сельского хозяйства была использована программа ПФ lite v 2.2 beta release, которая позволяет вести расчет параметров для нескольких видов производственных функций.
Результаты анализа экономического роста в сельском хозяйстве в 1991-2006 гг., полученные с помощью названной производственной функции, представлены в таблице 3.
Полученные результаты являются достаточно достоверными: коэффициент детерминации в большинстве моделей превышает 0,8, что отражает их способность представить в модели адекватно производственный процесс.
Динамика конечного продукта различается по регионам округа. Хотя в оценке технического прогресса использовались три производственные функции, все они демонстрируют одинаковые результаты в названной тенденции и полученных измерениях конечного продукта.
Коэффициент эффективности технологии А=1,5147 в функции Р.Солоу для сельскохозяйственных пред-
ел
л ь Ü (□
J ^
а
z ш
о ь
00 □
□
ш
о
о
I— ф
I—
S
0 а ф
со S
1
>
0
1
I ф
са i— О
а о
Sí
о
0
1_
CD
I_
О
о
са О i— О О CL
о ф
о ф
т
0
1
о 0)
приятий Краснодарского края превышает аналогичные показатели по другим регионам и свидетельствует об эффективности применяемого нового оборудования. Сумма частных эластичности по труду и капиталу больше 1 (а+в=2,43), что свидетельствует о возрастающей отдаче от масштаба производства.
Таблица 3
Оценка технического прогресса в сельском хозяйстве ЮФО
_2 , , Б-квадрат
К2 - коэффициент
регрессионных ЭШ
детерминации
остатков
Южный Федеральный Округ
О=0,0069*К10141*Ь-0-7668 0,88 0,59 2,68
О=0,0475*К1-0381*Ь"0-0381 0,92 0,65 3,04
0=1,5784*К°,4737*Ь°,05263 *е°,0907П 0,96 0,62 3,14
Ростовская область
0=0,0847*К0 9831*Ь00866 0,84 0,71 1,46
0=0,108*К09187*Ь00813 0,74 0,89 1,35
0=0,1066*К09112*Ь0 0888*е001155*1 0,88 0,64 1,48
Краснодарский край
0=1,5147*К1 0388*Ь13866 0,99 2,97 3,34
П 0=0,2413*К°,8756*Ь°,1244 0,98 3,03 3,57
¡5 0=13,7427*К0,2303*Ь0,7698 *е0,1197*1 0,97 2,22 3,18 о Ставропольский край
X 0=0,0127*Ки206*Ь"°,2544 0,90 0,87 2,74
^ 0=0,0112*К1,3099*Ь"0,3099 0,89 0,87 2,70
^ 0=0,2479*К0,8022*Ь0,7978 *е0,07787*1 0,96 0,65 3,04 щ Волгоградская область
2 0=0,055*К1,°093*Ь°,0429 0,84 0,34 2,77
£ 0=0,0433*К1,0129*Ь"0,0129 0,82 0,34 2,67
00 д=0,1093*К°,8738*Ь°,1262*е0,0235*1 0,90 0,34 2,92 □
□
^ Значение компоненты технического прогресса е0,1197П в функции Я.Тинбергена свидетельствует о том, что около 12% прироста конечной продукции в сельском хозяйстве Краснодарского края обеспечивается
R техническим прогрессом, в то время как в Южном федеральном округе этот показатель не превышает 9%.
| В то же время в целом по округу коэффициент эффективности технологии характеризуется крайне низ-
0 ким значением, а сумма коэффициентов частной эластичности по труду и капиталу в функции Р. Солоу мень-ф ше 1, что характеризует отрицательный эффект масштаба.
1 Отрицательное значение предельного продукта труда в производственных функциях свидетельствует, > что предприятия стремятся увеличить объём производства за счет использования большего количества тру-£5 да. Без переоснащения производства и использования новых технологий, по закону убывающей предельной § производительности, последовательное увеличение переменного ресурса, при неизменности других, ведет к ф убывающей отдаче данного фактора, то есть к снижению предельного продукта или предельной производи-к тельности труда.
о. Таким образом, с учетом сложившихся условий прогноз дальнейшего развития сельского хозяйства не-
^ льзя назвать оптимистическим. По приведённым расчётам, без принятия кардинальных мер, в число которых
jj входит инновационное развитие производства и поддержка сельского хозяйства правительством, отрасль в
о ближайшее время будет развиваться невысокими темпами, что затруднит ее выход из кризисной ситуации.
о Главными направлениями увеличения сельскохозяйственной продукции являются дальнейшая интенсифи-
9 кация отрасли, повышение продуктивности, внедрение прогрессивных технологий и постепенное повыше-
о ние технической оснащённости предприятий. о
g ЛИТЕРАТУРА
^ 1. Браун М. Теория и измерение технического прогресса. М.: Статистика, 1971.
s 2. Германова О.Е., Черкасова Т.П. Математические модели в экономике. Ростов н/Д.: Изд-во СКАГС, 2007.
£ 3. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики / Центральная база статистических
ю данных. http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/DBInet.cgi
>s 4. Технологическое и техническое обеспечение молочного скотоводства. Состояние, стратегия развития: Ре-
^ комендации. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2008. ф
Т
s
0
1
о О
Функция
