В статье проанализировано современное состояние зернового производства в Ульяновской области. Рассмотрены основные формализованные методы прогнозирования и дан прогноз урожайности зерновых культур на перспективу.
Ключевые слова: эффективность, урожайность, прогнозирование, экстраполяция, экспоненциальное сглаживание, аналитическое выравнивание.
Ульяновская область является одним из важных аграрных регионов России, которая специализируется на производстве продукции растениеводства, на ее долю приходится около 50 % выручки от всей продукции сельского хозяйства области. Зерновое производство является одной из приоритетных отраслей растениеводства и всего аграрного сектора. Зернопроизводством занимаются практически во всех сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области [1, с. 60].
Важнейшей задачей зерновой отрасли является повышение эффективности производства продукции. Эффективность зерновой отрасли укрепляет межотраслевые связи не только в АПК, но и в народном хозяйстве в целом. Зерно обеспечивает до трети выручки в сельскохозяйственных организациях, доля посевов зерновых по области составляет до 60 %. Боле трети всей прибыли формируется в зерновом производстве.
Рис. 1. Средняя урожайность зерновых и зернобобовых, ц/га
Одним из значимых производственных показателей зерновой отрасли является урожайность. Урожайность — это качественный и комплексный показатель, который оказывает влияние на эффективность и финансовое состояние отрасли. В Ульяновской области урожайность зерновых и зернобобовых неустойчива, но наметилась тенденция ее роста (рис. 1).
Это происходит за счет некоторого повышения уровня интенсивности агротехнологий этих культур в сельскохозяйственных организациях региона.
За анализируемый период с 2000 по 2012 год урожайность зерновых культур изменялась от 14,19 ц/га (минимальный уровень) до 24,43 ц/га (максимальный уровень) при среднем ее значении 17,53 ц/га. (2010 год был исключен из анализа, как нетипичный по погодным условиям) (табл. 1).
Таблица 1
Значение урожайности зерновых культур в Ульяновской области, ц/га
|
Фактическая урожайность в среднем за три последних года, ц/га |
19,79 |
|
Фактическая урожайность в среднем за анализируемый период (12 лет), ц/га |
17,53 |
|
Минимальная урожайность, ц/га |
14,19 |
|
Максимальная урожайность, ц/га |
24,43 |
Среднее значение валового сбора зерновых культур за 2001–2012 годы составило 887,8 тыс. т. Максимальный валовой сбор 1298 тыс. т получен в 2011 году. В условиях засухи происходит значительный недобор зерна. Так, в острозасушливом 2010 году его валовой сбор составил только 273 тыс. т при урожайности 8,9 ц/га [2, с. 304].
Производственные показатели развития зерновой отрасли отражаются на ее финансовом состоянии (табл. 2.).
Таблица 2
Финансовое состояние зерновой отрасли в Ульяновской области
|
Показатели |
2010 г. |
2011 г. |
2012 г. |
2012 г. к 2010 г., % |
2012 г. к 2011 г., % |
|
Реализовано зерновых, тыс. т |
352,3 |
593,8 |
503,6 |
142,9 |
84,8 |
|
Полная себестоимость, тыс. руб. |
1576193 |
2144138 |
2795119 |
177,3 |
130,4 |
|
в т. ч.1 ц зерна, руб. |
447,4 |
361,1 |
555,0 |
124,1 |
153,7 |
|
Выручка от реализации, тыс. руб. |
1499185 |
2357791 |
3080090 |
205,5 |
130,6 |
|
в т. ч. 1 ц зерна, руб. |
425,6 |
397,1 |
611,6 |
143,7 |
154,0 |
|
Прибыль (убыток), тыс. руб. |
-77008 |
213653 |
284971 |
- |
133,4 |
|
в т. ч. 1 ц зерна, руб. |
-21,9 |
36,0 |
56,5 |
- |
156,9 |
|
Рентабельность (убыточность) производства, % |
-4,9 |
10,0 |
10,2 |
15,1 п.п. |
0,2 п.п. |
2010 год был крайне сложным для аграрного производства области в связи с неблагоприятными погодными условиями. При низком валовом сборе, объем реализации зерна в 2010 году составил только 352,3 тыс. т зерна. Цена реализации не покрывает высокие затраты в отрасли, поэтому сумма убытка 77 млн. руб., а уровень убыточности составил 4,9 %.
В 2011 году отмечается значительный рост объема продаж и роста прибыли до 213,7 млн. рублей, что несомненно связано с высокой урожайностью зерна. В 2012 году количество реализованного зерна по отношению к 2011 году снизилось на 15,2 %. Но в этом году значительно возросла цена реализации — на 54 %, поэтому прибыль от продаж повысилась на 33,4 %, а в расчете на 1 ц — на 56,9 %. Уровень рентабельности практически остался на прежнем уровне.
Прибыль в зерновой отрасли во многом зависит от объема реализации зерна, а значит и от его валового сбора. Интенсивный путь развития отрасли характеризуется ростом наращивания производства и эффективности за счет повышения урожайности зерновых культур. В современных условиях для любого предприятия и отрасли в целом, актуальным становится определение индикаторов (ориентиров) развития.
Прогнозирование основывается на накопленном опыте, то есть представляет собой сложный процесс, во время которого необходимо решать большое количество различных задач. Большое значение для перспективного развития сельскохозяйственных предприятий имеет прогноз урожайности зерновых культур, так как для многих это основная и порой единственная производимая продукция.
Для прогнозирования урожайности зерновых культур целесообразно применять формализованные методы прогнозирования. В состав этой группы методов прогнозирования входят: методы экстраполяции и методы моделирования.
Наиболее распространенным методом прогнозирования урожайности зерновых культур является экстраполяция. Сущность экстраполяции заключается в изучение сложившихся как в прошлом, так и настоящем стойких тенденций развития и перенос их на будущее [3, с.73].
Наибольшее распространение получили следующие методы экстраполяции:
- аналитическое выравнивание динамических рядов (тренд) — это определенные изменения, которые влияют на общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Под ним понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех факторов.
- метод экспоненциального сглаживания, при помощи которого возможно получение оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Применение этого метода возможно при небольших сроках прогнозирования.
- выравнивание динамических рядов возможно также при использовании метода скользящей средней. Динамический ряд разделяют на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений.
Метод скользящих средних наряду с методом укрупнения периодов наглядно указывает на то, что урожайность зерновых и зернобобовых в области снижалась до 2004 года, затем наблюдался ее рост (в 2012 году урожайность снизилась по причине неблагоприятных погодных условий).
При этом среднегодовой абсолютный прирост составляет 
.
Среднегодовой темп роста, %: 
Среднегодовой темп прироста, %: 
Показатель среднегодового темпа роста увеличился в 2011 году по сравнению с 2000 годом и составил 4,9 %, в 2012 году по сравнению с 2000 темп роста не изменился.
Аналитическое выравнивание урожайности зерновых культур было произведено на основе использования трендовых моделей:
|
Линейная |
Y(t) = A + B × t |
|
Парабола второго порядка |
Y(t) = A + B1 × t + B2 × t2 |
Обработку динамического ряда проводили с применением ПЭВМ (программа Excel 2007). Результаты аналитического выравнивания представлены на рисунке 2.
Рис. 2. Фактические и выровненные уровни ряда средней урожайности зерновых, ц/га
Уравнение линейного тренда имеет вид:
Y = 14,75 + 0,43t
Урожайность зерновых и зернобобовых культур за 12 лет имеет тенденцию увеличения с абсолютным приростом равным 0,43 ц/га. Средняя урожайность составляет 14,75 ц/га.
Уравнение параболического тренда имеет вид:
Уравнение параболы второго порядка показывает, что урожайность зерновых и зернобобовых культур за анализированный период увеличивается в среднем за год на 0,27 ц/га.
Для первого и второго уравнения средняя ошибка аппроксимации не превысила 15 %, это значит, что оба уравнения можно использовать в качестве регрессии. Степень приближения выровненных значений к фактическим и целесообразность применения одной из функций для прогнозирования оценивают по среднеквадратическому отклонению 
и коэффициенту вариации (V) [4].
,где 
, где 
Уравнение параболы лучше отражает тенденцию ряда, так как коэффициент вариации меньше, чем у уравнения прямой и именно его лучше использовать для экстраполяции. Графически урожайность больше соответствует параболе 2-го порядка, коэффициент аппроксимации в данном случае выше (0,239).
Используя уравнения динамических рядов представленных функций, прогнозируемая урожайность зерновых в 2013 году составит: линейная функция — 20,34 ц/га, парабола 2-го порядка — 20,66 ц/га. Прогнозируемая урожайность в 2014 году составит: линейная функция — 20,77 ц/га, парабола 2-го порядка — 21,52 ц/га.
Для прогнозирования урожайности зерновых культур так же используем метод экспоненциального сглаживания [3, с.76].
Прогноз урожайности рассчитывается по формуле:
,
где 
- фактический результат в последний период;
- прогноз в последний период.
Программа Excel позволяет быстро провести простое экспоненциальное сглаживание, результаты которого представлены на рисунке 3.
Прогнозирование данным методом показало, что с учетом последних значений фактической урожайности прогнозируемое ее значение на 2014 год составит 21,38 ц/га, что выше уровня 2012 года на 40,7 %.
Рис. 3. Прогнозирование урожайности зерновых культур методом экспоненциального сглаживания
Обобщение предложенных методов прогнозирования урожайности зерновых культур в Ульяновской области представлено в таблице 4.
Таблица 4
Прогнозирование урожайности зерновых культур
|
Метод прогнозирования |
Прогнозируемая урожайность, ц/га |
Прирост урожайности по отношению к 2012 г., ц/га |
||
|
2013 г. |
2014 г. |
2013 г. |
2014 г. |
|
|
Аналитическое выравнивание по линейной функции |
20,34 |
20,77 |
5,14 |
5,57 |
|
Аналитическое выравнивание по параболе 2-го порядка |
20,66 |
21,52 |
5,46 |
6,32 |
|
Метод экспоненциального сглаживания |
17,4 |
21,38 |
2,20 |
6,18 |
В результате анализа предложенных методов прогнозирования, прогнозная урожайность зерновых культур в Ульяновской области на 2014 год планируется в интервале от 20,7 до 21,5 ц/га, наиболее достоверным значением будет 21,4 ц/га (метод экспоненциального сглаживания).
Формализованные методы прогнозирования обеспечивают повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращают сроки их выполнения, позволяют облегчить деятельность по обработке информации и оценке результатов.
Литература:
1. Хохлова Н. В., Смирнова Е. А. Эффективность производства зерна в Ульяновской области / Материалы II Всероссийской студенческой научной конференции «В мире научных открытий» — Ульяновск:, ГСХА им. П. А. Столыпина, 2013, т.III., Часть 2 — с. 59–62
2. Басенкова С. В. Эффективность зернового производства: региональный аспект / С. В. Басенкова, Е. А. Смирнова // Экономика и предпринимательство. — 2014. — № 1–2, с. 304–307
3. Смирнова Е. А., Чупахина Е. Ю. Учебно-методический комплекс по курсу «Прогнозирование и планирование развития АПК». Ульяновск, ГСХА, 2007.-264 с.
4. Елесеева И. И. Статистика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой.- М.: Издательство Юрайт, ИД Юрайт, 2010. — 565 с.
