Оптимизационная модель управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий с использованием системы оценочных показателей и стратегических сценариев | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 23 ноября, печатный экземпляр отправим 27 ноября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Сельское хозяйство

Опубликовано в Молодой учёный №1 (60) январь 2014 г.

Дата публикации: 08.01.2014

Статья просмотрена: 934 раза

Библиографическое описание:

Тимошевская, Т. И. Оптимизационная модель управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий с использованием системы оценочных показателей и стратегических сценариев / Т. И. Тимошевская. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2014. — № 1 (60). — С. 189-197. — URL: https://moluch.ru/archive/60/8715/ (дата обращения: 15.11.2024).

В статье предложена разработка оптимизационной модели управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий с использованием системы оценочных показателей и стратегических сценариев. Сценарии рассматриваются как варианты предполагаемого или возможного состояния использования земельных ресурсов с учетом тенденций изменения динамики оценочных показателей.

Практическая значимость экспериментальных расчетов по вариантам сценариев свидетельствует о целесообразности управления земельными ресурсами на основе системы оценочных показателей, как более совершенного методического подхода к обоснованию решений в земельном менеджменте.

Ключевые слова: оптимизационная модель, система оценочных показателей использования земельных ресурсов, построение сценариев в земельном менеджменте.

The article presents the development of an optimization model of land management of agricultural enterprises on the basis of performance indicators and strategic scenarios. The scenarios are proposed as options or possible state of land resources, taking into account trends in the dynamics of performance indicators.

The practical significance of experimental calculations on the options script shows the usefulness of the land administration system based on performance indicators, as a better methodological approach to the justification of decisions in land management.

Keywords:optimization model, the system estimates of land use, building scenarios in land management.

Актуальность проблемы. Управление земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий в рыночных условиях требует точных и качественных управленческих решений, принятие которых возможно на основе применения экономико-математических методов и разработок оптимизационных моделей. Поиск научных и практических подходов к повышению эффективности управления земельными ресурсами необходимо рассматривать как важнейшую и неотложную задачу успешного развития сельскохозяйственных предприятий в новых условиях хозяйствования.

При разработке решений по повышению эффективности использования земельных ресурсов в сельскохозяйственных предприятиях возникает множество вариантов, которые в равной степени направлены на достижение одной цели — получения максимального количества и ассортимента товарной продукции. Выбрать из этого множества один единственный оптимальный вариант, без применения моделирования невозможно. Это слишком трудоемкая работа, которая отнимает много времени и не приводит к оптимальному решению.

Оптимизационная модель управления земельными ресурсами с использованием системы оценочных показателей и сценариев дает возможность определять основные ориентиры производства для стратегического планирования, может использоваться для анализа современного состояния производства, позволяющего выявить более целесообразные пути развития и возможности увеличения объемов производства продукции, опираясь на фактические данные за предыдущие годы.

Анализ последних исследований и методы исследований.Использованию экономико-математических методов в организации, планировании и управлении сельскохозяйственным производством в целом и управлении земельными ресурсами в частности, уделяли внимание многие ученые, среди них следует отметить: Зигфрида Бадевица [1], М. Е. Браславца [2], Р. Г. Кравченко [3], А. П. Курносова [4]. В. С. Немчинова [5], Г. И. Новикова [6], А. Н. Онищенко [7], И. М. Стативку [8] и др. Исследованием вопросов оптимизации управления деятельности предприятий в наше время занимаются: О. Т. Иващук [9], С. И. Наконечный, С. С. Савина [10], Ю. М. Шмиголь [11] и др.

На основе проведенных нами исследований был выявлен целый ряд проблем, которые можно решить с помощью экономико-математических методов. К экономико-математическим методам относят большое количество научных подходов и направлений, хотя предмет их исследования и границы между ними в литературе толкуются по-разному.

Хотим отметить, что с середины 70-х годов большая работа по применению экономико-математических методов в сельском хозяйстве проводилась на факультете инженеров землеустроителей Харьковского ордена Трудового Красного знамени сельскохозяйственного института им. В. В. Докучаева (сейчас Харьковский национальный аграрный университет им. В. В. Докучаева) под руководством к.э.н., доцента, заведующего кафедрой землеустроительного проектирования и декана И. М. Стативки.

В последнее время практический интерес к их применению смещается в сторону организации производства, и проявляются не столько в результатах решения, сколько в обосновании экономической постановки и технологии разработки задач. На этой основе формируется комплекс оптимизационных моделей, в рамках которого развивается процесс их применения в земельном менеджменте.

В литературе нет единого удовлетворительного определения и понятия оптимизационной модели. Разные авторы по-разному понимают это понятие. Предлагаемое нами определение по идее близко к определению экономико-математической модели В. С. Немчинова. Исходные математические и экономические условия в модели формулируются в виде некоторых ограничений, математическое содержание которых является экономической оценкой возможного развития событий, поскольку всегда формулируется в границах предполагаемых будущих условий развития.

Оптимизационной модельюможно назвать некоторую математическую структуру, состоящую из совокупности связанных между собой математическими зависимостями величин, все или часть которых являются экономическими величинами. Описание оптимизационной модели устанавливает связи и зависимости между экономическими величинами. Составной частью комплексного исследования земельных ресурсов является установление взаимосвязей между конкретными экономическими показателями, что позволяет осуществлять поиск закономерностей повышения эффективности их использования.

Цель исследований. Целью исследований является разработка оптимизационной модели для обоснования изменений отраслевой структуры производства и поиска более высокого уровня использования земельных ресурсов. Применение подобных моделей предназначено способствовать не только установлению стратегических приоритетов развития отдельных отраслей, но и исследованию тенденций динамики объемов производства.

Необходимость оптимизации решения данной проблемы состоит в разработке концептуальных и методических подходов к повышению эффективности использования земельных ресурсов в новых условиях хозяйствования.

Результаты исследований и их обсуждение. Сельскохозяйственное производство даже в отдельном предприятии является достаточно сложной системой. Отразить в одной модели всю полноту направлений его развития невозможно. При оптимальном планировании использования земельных ресурсов приходится решать несколько задач. Выбор состава и соотношения видов деятельности, определение объемов и структурных сдвигов производства для достижения стратегических целей (диверсификации видов и источников получения кормов, оптимизации численности поголовья и продуктивности животных, уровня рентабельности реализации).

Развитие оптимизационных моделей управления земельными ресурсами в сельскохозяйственных предприятиях направлено на обеспечение повышения уровня использования земельных ресурсов, с одной стороны, а с другой — достижению более высокой экономической эффективности производства. Учитывая эти условия, каждое предприятие вынуждено осуществлять поиск соответствующих видов экономической деятельности, которые, как правило, предопределяют многоотраслевой характер хозяйственной деятельности. Поэтому возникает необходимость определения таких отраслей производства, которые дополняют друг друга и содействуют совместному их развитию.

Оптимизационная модель, учитывающая систему оценочных показателей эффективности использования земельных ресурсов (производство продукции в постоянных ценах 2010 г., валовое производство продукции в кормовых единицах, выручка от реализации продукции, затраты на производство, получение прибыли и др.) является мощным инструментом управления земельными ресурсами, применения которого способствует обоснованию стратегических ориентиров развития производства, при соблюдении безубыточных объемов реализации продукции и повышения экономической эффективности её ассортиментного состава.

Специфическую особенность оптимизационной модели составляет применение сценариев. Сценарий рассматривается как систематизированный набор многоаспектных оценок факторов, от уровня влияния которых зависит развитие прогнозируемой системы. Техника построения сценариев возникла еще в 70-х годах, когда выяснилось, что органически не связанные разрозненные одиночные прогнозы развития факторов не достаточно надежны для предвидения будущих изменений. Сценарий, аккумулируя множественные данные, на основе которых он строится, позволяет дать более полную оценку альтернативным вариантам конечного развития прогнозируемых явлений.

При составлении оптимизационной модели предоставляется возможность использовать сценарии с параметрами факторов, влияние которых может рассматриваться как возможные варианты развития. Учитывая то, что сценарии используются для обоснования управленческих решений, наличие нескольких вариантов позволяет разрабатывать более полную систему действий на возможные варианты развития ситуации.

Таким образом, практический интерес применения сценариев заключается в том, что они создают возможность для: составления более широкого набора вариантов сценариев; повышение качества прогнозирования использования земельных ресурсов при помощи моделирования различных вариантов сценариев; совершенствования анализа деятельности исследуемого объекта по альтернативным прогнозам; совершенствование сравнительной оценки альтернативных вариантов развития исследуемого объекта.

По результатам проведенных исследований разработана оптимизационная модель управления земельными ресурсами для ЧП “Агропрогрес” Кегичевского района Харьковской области с использованием системы оценочных показателей и стратегических сценариев. Анализ деятельности ЧП “Агропрогрес” свидетельствует о том, что предприятие в новых условиях хозяйствования руководствуется прошлым опытом и придерживается практики своих соседей. Площадь посева зерновых культур в последние годы сокращается. Если в 2008 г. под зерновыми было занято 2749,0 га, то в 2012 г. эта площадь уменьшилась до 1997,0 га, то есть на 752,0 га. В то же время площадь посева подсолнечника в 2008 г. составляла 645, га, в 2010 г. достигла 1005,0 га или почти 20,3 % от площади пашни, в 2012 г. — 944,0 га, т. е. 19,3 %. Такие изменения структуры посевных площадей объясняются, прежде всего, преобладанием коммерческих интересов предпринимателей. Следует отметить, что производственные затраты повысились с 16029,0 тыс. грн в 2008 г. до 25654,9 тыс. грн в 2012 г. Сравнительные показатели эффективности использования земельных ресурсов в сельскохозяйственных предприятиях различных организационно-правовых форм показаны в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительные показатели эффективности использования земельных ресурсов в сельскохозяйственных предприятиях Харьковской области за 2012 г.

Показатели
Сельскохозяйственные предприятия
ОАО “Насинневе” Кегичев-ский район
ЧААП “Зоря” Красно-градский район
ООО Агрофирма “Писчанська” Красно-градский район
ЧП “Агро-прогрес” Кегичевский район
ЧААП “Проминь” Красно-градский район
Площадь с.-х. угодий, га
9170,0
8996,0
10870,0
5089,0
5322,0
Площадь пашни, га
8964,0
8968,0
9360,0
4870,0
5322,0
в т. ч. площадь посева зерновых
2515,0
3700,0
4978,0
1997,0
2792,0
из них озимая пшеница
890,0
857,0
2778,0
371,0
-
 кукуруза
763,0
2843,0
1601,0
453,0
2104,0
 ячмень
789,0
-
599,0
-
676,0
Площадь посева подсолнечника, га
2694,0
2373,0
1389,0
944,0
708,0
Выручка от реализации — всего, тыс. грн
56917,8
75484,5
76245,2

30610,1

39859,4

 в т. ч. из расчета на 100 га с.-х. угодий
620,0
839,1
701,4
601,5
748,9
Производственные расходы, тыс. грн
77645,4
76989,0
75396,3
25654,9
51446,7
 в т. ч. из расчета на 100 га с.-х. угодий
850,0
855,8
693,6
504,1
966,7
Производство продукции, ц
 — зерна
64300,0
81625,0
158920,0
54446,0
69320,0
 — подсолнечника
42363,0
55397,0
21777,0
29101,0
19166,0
 — молока
89676,0
87663,0
84948,0
24348,0
49232,0
 — выращивания КРС
5013,0
6007,0
1701,0
1533,0
2442,0
 — выращивания свиней
2712,0
-
-
2770,0
1170,0
Среднегодовая численность работников — всего, лиц
534
252
359
222
224

Примечание: разработано автором на основании данных по предприятиям (форма статистической отчетности № 50 с.-х.)

Анализ ситуации, сложившейся в ЧП “Агропрогрес” позволяет сделать следующие выводы. Наряду с мощным производственным потенциалом, урожайность зерновых культур недостаточно устойчива и колеблется по годам. Связано это как с изменением погодных условий, так и экономических условий. В данной ситуации решающее значение имело повышение удельного веса технических культур в структуре посевных площадей. В 2010 г. на урожайность озимой пшеницы повлияла засуха. Резкое сокращение посевов пшеницы привело к расширению посевов подсолнечника. Погодные условия для выращивания подсолнечника в 2012 г. оказались благоприятными. Этот хозяйственный год хозяйство получило от реализации семян подсолнечника более 10,4 млн. грн. прибыли. Однако снижение урожайности зерновых во многом вызвано перенасыщением севооборотов техническими культурами. Мы обращаем внимание на удельный вес посевов подсолнечника в структуре посевных площадей сельскохозяйственных культур. По данным за 2012 г. на первом месте по удельному весу посевов подсолнечника (среди исследуемых объектов области) находится ОАО “Насинневе” — 30,0 %, при том что этот показатель раньше не превышал 7,8 %, на последнем ЧААП “Проминь” — 13,3 %. При том, что по нормам удельный вес посевов подсолнечника в севообороте не должен превышать 12,0 %.

Сравнение эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственных предприятий не дает оснований для понимания приоритетных направлений развития конкретного предприятия. Для исследования основных направлений повышения эффективности использования земельных ресурсов рекомендуем систему оценочных показателей и стратегических сценариев.

Сценарий I: Традиционная отраслевая структура с повышением урожайности сельскохозяйственных культур на 10 %. Выращивание зерновых, технических и кормовых культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при достижении такой урожайности сельскохозяйственных культур: озимой пшеницы — 50 ц/га; кукурузы на зерно — 58 ц/га; ячменя — 46 ц/га; семена подсолнечника 28 ц/га; сахарной свеклы — 330 ц/га; сои — 28 ц/га; кукурузы на силос — 330 ц/га; кормовых корнеплодов — 495 ц/га; однолетних трав на сено — 39 ц/га; многолетних трав на сено — 44 ц/га; однолетних трав на зеленый корм — 220 ц/га; многолетних трав на зеленый корм — 330 ц/га.

Сценарий II: Традиционная отраслевая структура с повышением урожайности сельскохозяйственных культур на 25 %. Выращивание зерновых, технических и кормовых культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при достижении такой урожайности сельскохозяйственных культур: озимой пшеницы — 56 ц/га; кукурузы на зерно — 66 ц/га; ячменя — 53 ц/га; семена подсолнечника 31 ц/га; сахарной свеклы — 375 ц/га; сои — 31 ц/га; кукурузы на силос — 375 ц/га; кормовых корнеплодов — 563 ц/га; однолетних трав на сено — 44 ц/га; многолетних трав на сено — 50 ц/га; однолетних трав на зеленый корм — 250 ц/га; многолетних трав на зеленый корм — 375 ц/га.

Сценарий III: Традиционная отраслевая структура с повышением урожайности сельскохозяйственных культур на 50 %. Выращивание зерновых, технических и кормовых культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при достижении такой урожайности сельскохозяйственных культур: озимой пшеницы — 68 ц/га; кукурузы на зерно — 80 ц/га; ячменя — 63 ц/га; семена подсолнечника 38 ц/га; сахарной свеклы — 450 ц/га; сои — 38 ц/га; кукурузы на силос — 450 ц/га; кормовых корнеплодов — 675 ц/га; однолетних трав на сено — 53 ц/га; многолетних трав на сено — 60 ц/га; однолетних трав на зеленый корм — 300 ц/га; многолетних трав на зеленый корм — 450 ц/га.

Сценарий IV: Перспективная отраслевая структура с повышением урожайности сельскохозяйственных культур до уровня аналогичного в сценарии 3. Выращивание зерновых, технических и кормовых культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при достижении такой урожайности сельскохозяйственных культур: озимой пшеницы — 68 ц/га; кукурузы на зерно — 80 ц/га; ячменя — 63 ц/га; семена подсолнечника 38 ц/га; сахарной свеклы — 450 ц/га; сои — 38 ц/га; кукурузы на силос — 450 ц/га; кормовых корнеплодов — 675 ц/га; однолетних трав на сено — 53 ц/га; многолетних трав на сено — 60 ц/га; однолетних трав на зеленый корм — 300 ц/га; многолетних трав на зеленый корм — 450 ц/га. Перспективной отраслевых структурой предполагается использование комплекса технических мероприятий по хранению зерна (зернохранилища и т. д.), что позволяет повысить выручку от реализации в наращивание мощностей по производству молока и продукции выращивания КРС.

Сценарий V: Перспективная отраслевая структура с повышением урожайности сельскохозяйственных культур до уровня аналогичного в сценарии 3. Выращивание зерновых, технических и кормовых культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при достижении такой урожайности сельскохозяйственных культур: озимой пшеницы — 68 ц/га; кукурузы на зерно — 80 ц/га; ячменя — 63 ц/га; семена подсолнечника 38 ц/га; сахарной свеклы — 450 ц/га; сои — 38 ц/га; кукурузы на силос — 450 ц/га; кормовых корнеплодов — 675 ц/га; однолетних трав на сено — 53 ц/га; многолетних трав на сено — 60 ц/га; однолетних трав на зеленый корм — 300 ц/га; многолетних трав на зеленый корм — 450 ц/га. Перспективной структурой предусмотрено использование комплекса технических мероприятий по хранению зерна, по производству комбикорма, по переработке молока, что позволяет повысить выручку от реализации и получить денежные средства для финансирования наращивания производства продукции от выращивания свиней.

Сценарии разработаны с учетом стратегических направлений развития сельского хозяйства Украины на период до 2020 г., разработанными Национальным научным центром “Институт аграрной экономики”, где определены основные направления достижения стратегических целей по повышению экономического потенциала сельскохозяйственного производства, усовершенствования земельных отношений, организации и технико-технологичес-кого обеспечения производства, предпринимательства, усовершенствования межотраслевых и внутриотраслевых экономических отношений, финансово-кредитного обеспечения, управления отраслью, инновационного обеспечения развития сельского хозяйства.

Предусматривается увеличение урожайности сельскохозяйственных культур: зерновых в 2015 г. до 43,8 ц/га, в 2020 г. — до 49,4 ц/га (по 26,9 ц/га в 2010 г. и 37,0 ц/га в 2011 г.); сахарной свеклы соответственно — до 40,0 и 43,8 т/га (по 28,0 т/га в 2010 г.); масличных культур — до 22,0 и 29,6 ц/га (по 15,2 ц/га в 2010 г.) и т. д. По молочному скотоводству предусматривается: 1) увеличение среднегодового поголовья коров в 2015 г. до 3040,0 тыс. голов, в 2020 г. до 4150,0 тыс. голов, против 2683,9 тыс. голов в 2010 г.; 2) увеличение объемов производства молока в 2015 году до 15400,0 тыс. тонн, в 2020 году до 23000,0 тыс. тонн, против 11249,0 тыс. тонн в 2010 году; 3) производство молока в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий в 2015 г. — 427,8 ц, в 2020 г. — 642,0 ц, против 308,0 ц — в 2010 г.; повышение годовых надоев молока от коровы в 2015 г. до 5066,0 кг, в 2020 году в 5542,0 кг, против 4191,0 кг — в 2010 году. [12, c. 14, 22]. Их внедрение предусматривает поэтапное совершенствование отраслевой структуры производства.

Естественно, развитие сельскохозяйственного производства предполагает и увеличение затрат, что предусмотрено стратегическими направлениями развития сельского хозяйства Украины до 2020 года. Так, увеличение затрат на 1 га составляет: по озимой пшенице от 2319 до 4000 грн., что обеспечит прирост эффекта в 2015 г. — 2000 млн. грн., в 2020 г. — 4229,2 млн. грн.; по ячменю от 1850 до 3000 грн., прирост эффекта в 2015 г. — 1000 млн. грн., в 2020 г. — 2129,4 млн. грн.; по кукурузе от 3539 до 5500 грн., прирост эффекта в 2015 г. — 3000 млн. грн., в 2020 г. — 6079,8 млн. грн.; по подсолнечнику от 4000 до 4200 грн., прирост эффекта в 2015 г. — 3200 млн. грн., в 2020 г. — 6573,4 млн. грн. [12, c. 158].

Следовательно, повышение эффективности использования земельных ресурсов, на примере ЧП “Агропрогрес” Кегичевского района Харьковской области, требует оптимизации структуры посевных площадей, дальнейшего увеличения поголовья и повышения производительности. В оптимизационной модели эту возможность важно предусмотреть. Иными словами, в дальнейшем необходимо снять ограничение численности поголовья и обеспечить улучшение структуры посевных площадей.

В оптимизационной модели управления земельными ресурсами ЧП “Агропрогрес” Кегичевского района Харьковской области целевой функцией выступает максимум прибыли:

; (;).(1)

В состав основных ограничений включают:

1. Площади посевов сельскохозяйственных культур

; (; ).                                                                                  (2)

2. Поголовье сельскохозяйственных животных

; (; ).                                                                                 (3)

3. Производство и использование основных видов продукции растениеводства

; (; ).                                               (4)

4. Соотношение численности половозрастных групп животных в соответствии к зоотехнических требований обращения стада

; (; ).                                                                        (5)

5. Баланс годовой потребности кормов

; (;).                                                                        (6)

6. Условия структуры кормов по видам

;(; ).                                               (7)

7. Безубыточные объемы реализации продукции

; (;).(8)

8. Соотношение капитальных вложений и формирование оценочных показателей использования земельных ресурсов

 F; (;),(9)

9. Балансы формирования системы оценочных показателей использования земельных ресурсов

= хj; (;),(10)

где неизвестные, коэффициенты, константы и алгебраические выражения обозначены так:

xj — искомые неизвестные j-го вида;

aij — структура стада животных i-го вида в ограничении j-го вида;

vij — урожайность сельскохозяйственных культур j-го вида в ограничении i-го вида;

gij — продуктивность животных половозрастной группы j-го вида в ограничении

i-го вида;

dij — коэффициенты кормовой ценности сельскохозяйственных культур j-го вида, определенные ограничениями i-го вида;

d'ij — коэффициенты использования продукции растениеводства j-го вида,

предусматриваются ограничениями i-го вида на корм сельскохозяйственным животным, а также для реализации на рынке;

kij — коэффициенты соотношения численности j-го вида поло возрастной группы животных при переходе в старшую группу i-го вида в соответствии с зоотехнических требований обращения стада;

– коэффициенты минимальной потребности корма, определены ограничениями i-го вида для животных j-го вида;

– коэффициенты максимальной потребности корма, определены ограничениями i-го вида для животных j-го вида;

wij — потребность питательных вещества i-го вида на корм животных j-го вида;

cj — цена реализации продукции j-го вида;

bij — оценочные показатели i-го вида по расчету на 1 гектар площади посева сельскохозяйственных культур j-го вида, или на 1 голову поголовья животных;

Si — площадь сельскохозяйственных угодий i-го вида;

Рi — поголовье животных, определены ограничениями i-го вида;

– гарантированный объем продукции, которую предполагается реализовать на рынке ограничениями i-го вида;

Fi — определены показатели, которые дополнительно характеризуют оптимальное решение;

Оптимизационная модель управления земельными ресурсами с учетом системы оценочных показателей включает 112 ограничений и 117 неизвестных.

х1–х25 обозначены площади посевов сельскохозяйственных культур, га;

х26–х31 — поголовья крупного рогатого скота (КРС), гол.;

х32–х38 — поголовья свиней, гол.;

х39–х63 — корма для КРС, ц;

х64–х81 — корма для свиней, ц;

х82–х96 — объемы реализации продукции, ц;

х97–х103 — стоимость капитальных вложений в строительство помещений для временного хранения и приобретения технологических комплексов для переработки продукции и страховых запасов кормов, тыс. грн.;

х104–х107 — послеукосные остатки, что могут быть использованы для повышения плодородия почвы, т;

х108–х117 — система оценочных показателей, которая включает:

производство продукции в принятых ценах 2010 г. тыс. грн;

производство продукции в кормовых единицах, т;

выручка от реализации, тыс. грн;

производственные затраты, тыс. грн;

капитальные вложения, тыс. грн;

производство продукции в ценах 2010 г. в расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс. грн;

производство продукции в кормовых единицах в расчете на 100 га с.-х. угодий, т;

выручка от реализации в расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс. грн;

производственные затраты в расчете на 100 га с.-х. угодий, тыс. грн;

поголовья КРС в расчете на 100 га с.-х. угодий, гол.

Эффективность разработки, выводы и предложения. Наиболее общей целью для каждого конкретного предприятия является обоснование увеличения объемов и повышения эффективности производства, которые обеспечат достижение устойчивости экономического развития. Решение таких задач ориентировано не только на стратегически важное определение перспективы развития предприятия, но и повышение эффективности использования земельных ресурсов, чему в дальнейшем будут способствовать: строительство мини-элеваторов для хранения запасов реализации продукции, комбикормовых заводов, мощностей по переработке продукции, повышение плотности поголовья животных.

В зависимости от производственных возможностей (финансово-экономического состояния самого предприятия, доступности ресурсов, рыночной конъюнктуры и др.) предприятию предложены различные варианты сценариев развития.

По результатам решения оптимизационной модели управления земельными ресурсами ЧП “Агропрогрес” Кегичевского района Харьковской области согласно стратегическим сценариям, повышение урожайности в 1,5 раза обеспечит рост производства зерна с 152076,0 ц до 191423,0 ц, или в 1,25 раза. При этом необходимо отметить, что с запланированным увеличением урожайности происходит изменение структуры посевных площадей. Согласно решения оптимизационной модели по третьему сценарию, при структуре посевных площадей, в которой удельный вес зерновых и зернобобовых составляет 70,41 % (и в частности озимых — 46,16 %), обеспечит рост производства зерна с 229813,0 ц, или в 2,7 раза больше в сравнении с производством зерна в среднем за предыдущие пять лет (период с 2008 г. по 2012 г.). Этот важный показатель и другие результаты решения оптимизационной модели сведены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты решения оптимизационной модели для ЧП “Агропрогрес” Кегичевского района Харьковской области

Показатели

Варианты решений

В среднем за 2008-2012 гг.

І

ІІ

ІІІ

ІV

V

Структура посевных площадей, %

Зерновые и зернобобовые

62,81

68,67

70,41

55,50

58,18

55,30

в т. ч. озимые

44,75

36,20

46,16

31,30

29,20

21,10

Технические

16,79

16,00

15,30

15,30

15,30

35,20

в т. ч. подсолнечник

9,01

9,02

9,03

9,03

9,03

20,30

Кормовые

20,39

15,33

14,29

29,21

26,52

9,50

 в т. ч. кукуруза МВС

6,09

4,41

4,31

8,15

7,79

2,50

 многолетние травы

6,16

4,36

4,26

10,30

8,40

2,40

Производство продукции, ц

Зерно

152076,0

181825,0

229813,0

179516,0

191423,0

83638,2

Подсолнечник

12277,0

13850,00

17000,0

17000,0

17000,0

22222,8

Молоко

25000,0

25000,0

32500,0

86271,0

69540,0

18830,8

Выращивание КРС

1534,0

1663,0

1663,0

3417,0

2754,0

1250,6

Выращивание свиней

3148,0

3148,0

3148,0

3148,0

4745,0

3208,0

Экономические показатели, тыс. грн

Производство продукции в ценах 2010 г., тыс. грн

33077,5

39169,6

48711,8

60334,2

59008,1

28345,8

Выручка от реализации, тыс. грн

40940,6

43134,9

58662,1

63639,9

58642,0

23057,2

Производственные затраты (себестоимость), тыс. грн

32005,9

33082,5

46276,2

57317,5

50108,5

20141,0

Производство продукции в корм. ед., т

32188,7

32545,9

44628,7

42374,5

43940,9

15738,3

Показатели в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, тыс. грн

Производство продукции в ценах 2010 г., тис. грн

639,3

757,0

941,5

1166,1

1140,5

549,6

Выручка от реализации, тыс. грн

791,3

833,7

1133,8

1230,0

1133,4

447,6

Производство продукции в корм. ед., ц

6221,2

6290,3

8625,6

8189,9

8492,6

3049,4

Поголовье КРС, гол.

28,1

28,2

28,2

69,7

56,2

13,0

Примечание:рассчитано автором по результатам решения оптимизационной модели

Из полученных результатов видно, что удельный вес зерновых и зернобобовых культур в структуре посевных площадей увеличивается с 62,81 % до 70,41 %. Рост плотности поголовья животных требует повышения удельного веса кормовых культур, рекомендуемым есть минимум показателя — 14,29 %. Вместе с тем, существенно должна сократится площадь под техническими культурами, в основном за счет уменьшения удельного веса в структуре посевных площадей подсолнечника — до 9,03 %. Обоснованием к этому решению является так же правовой аспект, ведь этот показатель должен соответствовать нормативам оптимального соотношения культур в севооборотах в разных природно-сельскохозяйственных регионах, утвержденных Постановлением Кабинета Министров от 11.02.2010 г. № 164.

По показателям пятого сценария, ориентированного на обеспечение хозяйства собственными кормами, суммарное производство продукции по оценке в кормовых единицах составляет 43940,9 т, что в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий составляет 8492,6 ц корм. единиц. По проекту производство продукции в постоянных ценах 2010 растет с 33077,5 тыс. грн в 59008,1 тыс. грн, или на 66,3 %. Выручка от реализации продукции соответственно возрастает с 40940,6 тыс. грн в 58642,0 тыс. грн, или в 1,4 раза. Предприятие имеет возможности для увеличения производства продукции выращивания КРС в 3417,0 ц и свинины до 3148,0 ц, получение выручки более 63639,9 тыс. грн, или больше в 2,7 раза в сравнении этого показателя за период 2008–2012 гг.; производство валовой продукции в расчете на постоянные цены 2010 р. возможно увеличить до 59008,1 тыс. грн, или на 23,1 %.

Установлено, что оптимальным путем повышения эффективности использования земельных ресурсов для ЧП “Агропрогрес”, является реализация сценария № 4, который ориентирован на выращивание сельскохозяйственных культур для содержания крупного рогатого скота и свиней при повышении урожайности на 50 %. Главное, экспериментальные расчеты, выполненные по вариантам сценариев, которые являются обоснованием направлений повышения эффективности использования земельных ресурсов, свидетельствуют о практической целесообразности оптимизационной модели управления земельными ресурсами, как более совершенного методического подхода к принятию стратегических решений.

На наш взгляд, экономический механизм управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий зависит именно от оптимального сочетания всех факторов, влияющих на эффективность его деятельности. Оптимизационная модель управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий является одним из инструментов механизма, что позволяет прогнозировать: повышение экономической эффективности использования земельных ресурсов; усовершенствование земельно-арендных отношений; землепользование в целом; землеустройство хозяйств; распределять земельные ресурсы между отраслями хозяйственного комплекса и рационально их использовать в каждой из них; разрабатывать и внедрять комплекс мероприятий по восстановлению плодородия почв и др. с учетом окупаемости всех затрат.

Литература:

1.      Бадевиц З. Математическая оптимизация в сельском хозяйстве / З. Бадевиц. — М.:“Колос”, 1982 г. — 549 с.

2.      Браславец М. Е. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / М. Е. Браславец, Р. Г. Кравченко. — М.: Колос, 1972 г. — 592 с.

3.      Кравченко Р. Г. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства / Р. Г. Кравченко Р. Г., И. Г. Попов, С. З. Толпекин. — М.: Колос, 1973 г. — 528 с.

4.      Курносов А. П. Практикум по информатике / А. П. Курносов, А. В. Улезько. — М.: Колосс, 2007 г. — 430 с.

5.      Немчинов В. С. Экономико-математические методы и модели / В. С. Немчинов. — М.: Соцэкгиз, 1962. — 324 с.

6.      Новиков Г. И. Применение ЭММ в сельском хозяйстве / Г. И. Новиков, К. В. Колузанов. — М.:“Колос”, 1975 г. — 287 с.

7.      Онищенко А. М. Критерии оптимизации сельскохозяйственного производства и методы нахождения наиболее эффективных планов по нескольким критериям / А. М. Онищенко. — К., 1970 г. — 196 с.

8.      Стативка И. М. Экономико-математические методы и моделирование в землеустройстве. Ч.I: Учеб. пособие/ Харьк. с.-х. ин-т им. В. В. Докучаева / И.М Стативка. — Х., 1985 г. — 102 с.

9.      Иващук О. Т. Экономико-математические моделирование / О. Т. Иващук. — Тернополь: ТНЭУ “Экономична думка”, 2008 г. — 704 с.

10.  Наконечный С. И. К вопросу математического моделирования технико-экономических процессов АПК / С. И. Наконечный, С. С. Савина, Т. С. Наконечный // Экономика АПК.– № 1(171). — 2009 г. — С.16–21.

11.  Шмиголь Ю. М. Оптимальное объединение отраслей в условиях экобезопасного производства / Ю. М. Шмиголь, В. О. Красильный, О. М. Кощенко // Сборник научных трудов Подольского ГАТУ. — Выпуск № 16. Т. 3. — 2008 г. — С.392–395.

12.  Стратегические направления развития сельского хозяйства Украины на период до 2020 г. / Под редакцией Ю. О. Лупенка, В. Я. Месель-Веселяка. — К.: ННЦ “ИАЭ”, 2012 г. — 182 с.

Основные термины (генерируются автоматически): оптимизационная модель, ресурс, производство продукции, оптимизационная модель управления, повышение урожайности, сценарий, предприятие, Харьковская область, повышение эффективности использования, результат решения.


Ключевые слова

оптимизационная модель, система оценочных показателей использования земельных ресурсов, построение сценариев в земельном менеджменте., построение сценариев в земельном менеджменте

Похожие статьи

Матричный подход в системе стратегического управления финансовым обеспечением региона

В статье исследованы особенности политики финансового регулирования эколого-ориентированного развития региона, проанализированы основные ее преимущества и недостатки. Предложен методический подход к усовершенствованию процесса выбора приоритетных инс...

Использование систем поддержки принятия решений при компьютерном моделировании экономического развития региона

В статье рассматриваются методологические и технологические подходы к построению систем поддержки принятия решений для региональных и федеральных органов власти, основанные на использовании новейших информационных технологий, таких как хранилище данн...

Инструментарий анализа банковских кризисов

Проведен анализ применимости формализованных моделей для идентификации и исследования банковских кризисов. В частности рассмотрены: регрессионный метод, KLR-метод выявления причин валютных кризисов, вероятностный подход для анализа механизмов формиро...

Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект)

В статье описывается поэтапное построение регрессионной модели динамики инвестиций в основной капитал классифицированных по источникам финансирования. Выполнена детальная оценка значимости полученной регрессионной моделей, а также дана характеристика...

Диагностический аппарат оценки готовности будущих педагогов к управлению проектными кластерами

В статье дана характеристика организационного компонента экспериментальной работы: выбор экспериментального плана, определение критериев и показателей, описание уровней их проявления, выбор диагностических методик и заданий для проведения оценивания....

Применение информационных технологий для реализации методики анализа эколого-экономической эффективности природоохранной деятельности

Обоснована целесообразность использование современных информационных технологий для реализации методики оценки экологических проблем. Определены требования к разрабатываемому программному продукту, описаны современных веб-технологии для реализации пр...

Выбор программного продукта для автоматизации бухгалтерского учета в религиозных организациях методом анализа иерархий Т. Саати

В статье описан выбор программного продукта для бухгалтерского учета с учетом потребностей религиозной организации. Проводится сравнительная характеристика программного обеспечения путём построения системы критериев для выбора варианта из основных на...

Математическая модель оптимизации структуры электромонтажной панели системы управления

В статье изложен метод повышения эффективности проектирования электромонтажных схем системы управления технологическим оборудованием с использованием математического моделирования. Разработана математическая модель оптимизации структуры электромонтаж...

Анализ основных методов, используемых для оценки социально-экономической эффективности заемного труда

В статье раскрывается содержание и обосновывается практическая значимость основных методов, используемых в ходе принятия решения делегировании функций заемным специалистам. Итогом рассмотрения используемых методов становится вывод о целесообразности ...

Декомпозиция задачи оптимизации сбалансированного распределения инновационных ресурсов промышленного предприятия между объектами инноваций

В статье рассматриваются отдельные аспекты проблемы управления инновационными ресурсами промышленного предприятия и их ранжирования. Показывается интенциональность научной концепции сбалансированного распределения инновационных ресурсов промышленного...

Похожие статьи

Матричный подход в системе стратегического управления финансовым обеспечением региона

В статье исследованы особенности политики финансового регулирования эколого-ориентированного развития региона, проанализированы основные ее преимущества и недостатки. Предложен методический подход к усовершенствованию процесса выбора приоритетных инс...

Использование систем поддержки принятия решений при компьютерном моделировании экономического развития региона

В статье рассматриваются методологические и технологические подходы к построению систем поддержки принятия решений для региональных и федеральных органов власти, основанные на использовании новейших информационных технологий, таких как хранилище данн...

Инструментарий анализа банковских кризисов

Проведен анализ применимости формализованных моделей для идентификации и исследования банковских кризисов. В частности рассмотрены: регрессионный метод, KLR-метод выявления причин валютных кризисов, вероятностный подход для анализа механизмов формиро...

Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект)

В статье описывается поэтапное построение регрессионной модели динамики инвестиций в основной капитал классифицированных по источникам финансирования. Выполнена детальная оценка значимости полученной регрессионной моделей, а также дана характеристика...

Диагностический аппарат оценки готовности будущих педагогов к управлению проектными кластерами

В статье дана характеристика организационного компонента экспериментальной работы: выбор экспериментального плана, определение критериев и показателей, описание уровней их проявления, выбор диагностических методик и заданий для проведения оценивания....

Применение информационных технологий для реализации методики анализа эколого-экономической эффективности природоохранной деятельности

Обоснована целесообразность использование современных информационных технологий для реализации методики оценки экологических проблем. Определены требования к разрабатываемому программному продукту, описаны современных веб-технологии для реализации пр...

Выбор программного продукта для автоматизации бухгалтерского учета в религиозных организациях методом анализа иерархий Т. Саати

В статье описан выбор программного продукта для бухгалтерского учета с учетом потребностей религиозной организации. Проводится сравнительная характеристика программного обеспечения путём построения системы критериев для выбора варианта из основных на...

Математическая модель оптимизации структуры электромонтажной панели системы управления

В статье изложен метод повышения эффективности проектирования электромонтажных схем системы управления технологическим оборудованием с использованием математического моделирования. Разработана математическая модель оптимизации структуры электромонтаж...

Анализ основных методов, используемых для оценки социально-экономической эффективности заемного труда

В статье раскрывается содержание и обосновывается практическая значимость основных методов, используемых в ходе принятия решения делегировании функций заемным специалистам. Итогом рассмотрения используемых методов становится вывод о целесообразности ...

Декомпозиция задачи оптимизации сбалансированного распределения инновационных ресурсов промышленного предприятия между объектами инноваций

В статье рассматриваются отдельные аспекты проблемы управления инновационными ресурсами промышленного предприятия и их ранжирования. Показывается интенциональность научной концепции сбалансированного распределения инновационных ресурсов промышленного...

Задать вопрос