Книги, научные публикации
Экономические 5(54) Экономика и управление 162 науки 2009 Оптимизация параметров размещения ресурсного потенциала сельскохозяйственных организаций агрохолдинга й 2009 Т.В. Новикова Курский
государственный технический университет й 2009 Л.В. Голощапова кандидат экономических наук Курский государственный университет Рассмотрено моделирование сельскохозяйственных организаций агрохолдинга. Параметры про изводственной структуры, рассчитанные авторами, позволяют существенно повысить экономи ческую эффективность и финансовую устойчивость предприятий агрохолдинга.
Ключевые слова: агрохолдинги, оптимизация размещения, распределение, сельскохозяйственные организации, экономические ресурсы.
Сегодняшние агрохолдинги - это компании предприятия - одна из важнейших научных и с оборотами в сотни миллионов долларов, де- практических проблем экономики сельского хо сятками предприятий и сотнями тысяч гектаров зяйства. От того, насколько правильно опреде сельхозугодий. лена отраслевая структура производства, зависят Производственно-экономические параметры экономические результаты хозяйственной дея деятельности сельскохозяйственных организаций, тельности, определяющие дальнейшие возмож входящих в агрохолдинги, не должны кардиналь- ности роста производства сельскохозяйственной но расходиться с оптимальными параметрами, продукции. Соотношение отраслей сельскохозяй основанными на согласовании экономических ственных предприятий должно соответствовать интересов, выравнивании уровня рентабельнос- потребностям рынка и создавать максимальные ти с другими подразделениями вертикально ин- возможности для наиболее полного и эффектив тегрированных структур и распределения конеч- ного использования ресурсного потенциала хо ных доходов. Соблюдение этого принципа по- зяйства.
зволит избежать недобросовестного использова- Формирование рациональной производствен ния финансовых ресурсов и существенно повы- ной структуры, позволяющей получить макси сит экономическую эффективность деятельнос- мальные финансовые результаты на предприя ти сельскохозяйственных организаций, входящих тии, является многофакторной и многовариант в агрохолдинги. ной задачей. Наличие многомерных связей меж Нами разработана и решена экономико-ма- ду отраслями приводит к тому, что изменение тематическая задача оптимизации отраслевых па- размера даже одной из них приводит к деформа раметров производства в модельном хозяйстве, ции других отраслей и структуры производства нормативные показатели которого соответству- в целом. Оптимальная производственная струк ют прогнозируемым, плановым данным для хо- тура сельскохозяйственного предприятия пред зяйств, входящих в сырьевую зону изучаемого полагает такие количественные соотношения меж агрохолдинга. ду отдельными отраслями, которые позволяют Рыночная экономика устанавливает высокие произвести необходимый объем продукции при требования к степени качественного совершен- наиболее полном и эффективном использовании ства и адекватности производственной структу- имеющихся и дополнительно привлекаемых про ры сельскохозяйственных предприятий, которая изводственных ресурсов и получить наивысший должна обеспечить достижение максимальных экономический эффект. Наиболее эффективным финансовых результатов и ведение эффектив- способом увязки отдельных отраслей и расчета ного расширенного воспроизводства на основе пропорций между ними является экономико-ма передовых технологий производства сельскохо- тематическое моделирование с использованием зяйственной продукции. Общая сумма прибы- методов оптимального программирования.
ли, как известно, будет тем выше, чем удачнее Экономико-математическая модель (ЭММ) сочетание отраслей, пропорциональность их раз- представляет совокупность математических вы вития, дополняемость друг друга, соответствие ражений, которые отражают реальный процесс конкретным условиям зоны. производства и структуру экономического объек Определение научно обоснованной произ- та. В нее входят переменные, целевая функция водственной структуры сельскохозяйственного и ограничения. В качестве переменных величин n g a e h V C i X e w F e D r P w Click to buy NOW!
m w o w c.
.
d k o c c a r u t Экономические 5(54) Экономика и управление науки модели используются производственные пока- де - это футурология, в странах СНГ - прогнос затели, характеризующие технологию и органи- тика (прогнозирование). Это науки о будущем, зацию производства. их основной задачей является составление про Ограничения представляют собой математи- гнозов развития всех отраслей знаний. Особую ческие соотношения, связывающие переменные значимость среди всех видов прогнозов имеет в виде равенств или неравенств. экономическое прогнозирование, которое пред Целевая функция является аналитическим ставляет собой систему аргументированных ре выражением или линейной формой критерия оп- шений о направлениях развития и будущем со тимальности, для которой требуется найти мак- стоянии экономики или отдельных ее элемен симум или минимум. тов.
Развитие рыночных отношений требует, что- Прогнозирование в экономике является ана бы отраслевая структура производства обеспечи- литической стадией хозяйственного планирова вала ведение расширенного воспроизводства. ния, научно-исследовательским обоснованием Поэтому в качестве основного критерия опти- уровня основных плановых показателей. Роль мальности в экономико-математической модели планирования как средства организации произ нами использован максимум прибыли, т.е. раз- водства, распределения, обмена и потребления ница между стоимостью реализованной продук- материальных благ в условиях рыночной эконо ции и затратами на ее производство. мики остается весьма важной.
Указанным целям соответствует экономико- Прогнозы имеют предварительный, вариан математическая модель (ЭММ) оптимизации про- тный характер, их горизонт не ограничивается изводственной программы сельскохозяйственного плановым периодом. Прогноз не ставит конк предприятия, использование которой позволяет ретных заданий, но дает важнейшие показатели, установить: состав и структуру основных и до- которые необходимы для разработки планов.
полнительных отраслей хозяйства;
посевные пло- Главные функции прогнозирования - ква щади сельскохозяйственных культур;
поголовье лифицированный анализ социально-экономичес скота;
объемы производства продукции каждой ких, научно-технических процессов и тенденций, отрасли;
распределение производственных ресур- изучение объективных причинно-следственных сов по отраслям;
финансовые результаты и уро- связей, выявление узловых проблем хозяйствен вень эффективности производства: стоимость ного процесса и принятие решений, обеспечива валовой и товарной продукции, прибыль, рента- ющих эффективное развитие экономики, науки бельность, производительность труда. и техники.
В качестве критерия оптимальности в дан- Прогнозы классифицируются на точечные и ной ЭММ используется максимум прибыли. Ана- интервальные, кратко-, средне- и долгосрочные, литическое выражение этого критерия опреде- пассивные и активные, дискретные, апериоди ляется как разница между стоимостью реализо- ческие, циклические и т.д. В решении прогнос ванной продукции и затратами на ее производ- тических задач выделяются три основных на ство. правления: определение темпов развития эконо Входную информацию экономико-математи- мических процессов, сроков наступления собы ческой модели образуют условно-переменные тий, уровня либо размаха этих событий. В пер данные, состоящие из массивов коэффициен- вом случае относительно чаще используются ма тов и ограничений, которые уникальны для каж- тематические приемы статичной экстраполяции, дого предприятия. Условно-переменная инфор- особенно корреляционного анализа. Во втором мация разработана нами по данным прогнозиро- случае особое значение приобретают многооб вания соответствующих показателей по усред- разные способы диалектической экстраполяции, ненным данным для сельскохозяйственных пред- реализуемые способами графического анализа, не приятий, входящих в агрохолдинг. Для сельско- линейного программирования и др. В третьем слу го хозяйства актуальность прогнозирования под- чае обычно возникает необходимость примене черкивается необходимостью насыщения рынков ния динамичной экстраполяции с использова продовольствия отечественной продукцией, лик- нием различных приемов от расчетно-конструк видацией зависимости от импорта продоволь- тивных до стохастического программирования.
ственных товаров, приведением в соответствие с Самым простым методом прогнозирования медицинскими нормами потребления населени- принято считать прогноз, основанный на фик ем основных видов продовольствия. сации средних показателей за предшествующий К настоящему времени сформировалось со- период. Наиболее часто в различных областях ответствующее научное направление, которое и знаний и на практике при анализе динамичес определяет методику прогнозирования. На запа- ких рядов применяют методы прогнозирования, n g a e h V C i X e w F e D r P w Click to buy NOW!
m w o w c.
.
d k o c c a r u t Экономические 5(54) Экономика и управление науки где tl - время, на которое составляется прогноз (tl = базирующиеся на производственных функциях = n + 1);
или детерминированных компонентах (тренд).
Производственная функция моделирует, ото- - средний временной уровень ряда динамики;
t бражает влияние основных производственных t - текущие временные уровни.
факторов на зависимый результативный показа В целом доверительный интервал для про тель. Знание степени влияния производствен гнозируемого показателя составляет ных факторов на конечный результат дает воз можность находить их наиболее эффективное yt tmy y yt tmy, сочетание.
где t - критерий Стьюдента;
Производственные функции, моделирующие y - соответственно, фактический и прогно, yt изменение уровня показателей во времени, по лучили название трендов. Тренды определяют зируемый уровни ряда динамики.
тенденцию изменения экономических парамет О точности прогнозирования следует судить ров. С целью выявления тренда в рядах дина по уровню его оценки ( ):
O мики колеблющихся уровней используют следу ющие методы его изучения: укрупнение интер yp y f O 1 ( )2 / p валов, сглаживание скользящей средней, нахож-, y f дение регрессионных зависимостей.
p На начальном этапе для оценки тренда ис- где - число прогнозируемых показателей;
пользуется визуальный метод изучения времен yp, yf - соответственно, прогнозируемый и ного ряда показателя. Однако данный метод весь фактический уровни.
ма субъективен. Измерению тренда служат ме В работе с целью обеспечения необходимой тоды аналитического выравнивания с примене степени надежности получаемых результатов по нием уравнений регрессии.
строение производственных функций осуществле Кроме того, прогнозирование на основе по но на IBM PC по программе STATGRAPHICS 2.1.
строенного тренда приводит к точечной оценке, К прогнозируемой в качестве нормативной для причем совпадение точечного прогноза с факти оптимизационной модели информации относят ческим уровнем мало вероятно. Погрешность ся: показатели урожайности сельскохозяйствен обусловлена субъективизмом выбора математи ных культур и продуктивности кормовых уго ческой модели тренда, некоторой неопределен дий;
себестоимость 1 ц каждого вида продук ностью параметров, а следовательно, и самого ции;
удельные затраты кормов на 1 ц каждого тренда, а также отклонениями от него в буду вида продукции животноводства, задания по про щем. С увеличением уровня упреждения погреш изводству и реализации продукции растениевод ность уровня прогнозируемого показателя, как ства и животноводства в натуральном ассорти правило, увеличивается. Поэтому при прогно менте;
прогнозируемые цены реализации;
остат зировании методом экстраполяции тренда необ ки продукции растениеводства на начало кален ходимо установить доверительные интервалы.
дарного года.
Расчет последних базируется на среднем квадра Выход конечной продукции на 1 га посев тическом отклонении (my ) фактических наблю ных площадей сельскохозяйственных культур и естественных кормовых угодий рассчитываются дений (y) от теоретических ( ):
yt для зерновых культур как разница между уро жайностью (в весе после доработки) и нормой (y y) высева со страховым фондом, количеством ис my, n m пользуемых зерноотходов (5% от урожайности).
где n - количество наблюдений;
Выход кормовой соломы составляет 50-80% m - число параметров в модели тренда.
от зерновой части урожая. Выход конечной про дукции кормовых культур соответствует их пла В доверительном интервале прогнозируемо нируемой урожайности.
го показателя необходимо учитывать не только Для формирования целевой функции в мо неопределенность самого тренда, но и вероят дели используются нормативы затрат матери ные отклонения от него в будущем, т.е. сред ально-денежных средств на 1 ц всех видов про mp нюю квадратическую ошибку ( ):
дукции.
Финансовые результаты производства про дукции животноводства определяются с исполь n 1 (tl t) зованием коэффициентов средней стоимости mp, n кормов.
(t t) n g a e h V C i X e w F e D r P w Click to buy NOW!
m w o w c.
.
d k o c c a r u t Экономические 5(54) Экономика и управление науки Себестоимость продукции животноводства Удельный вес зерновых культур по рекомен рассчитывается в модели с привлечением дан- дациям оптимального плана составит 62%, что не ных об удельных технологических затратах на превышает их фактических посевов в хозяйстве, производство 1 ц каждого вида продукции жи- посевы озимой пшеницы хорошо обеспечены пло вотноводства. щадями предшественников - сеяных трав, гороха, Условия по специализации и экономичес- чистого пара и кукурузы на зеленый корм. В ким отношениям на сельскохозяйственных рын- структуре посевных площадей возрастает площадь ках задаются объемами реализации продукции яровой пшеницы, удельный вес ячменя следует и определяются планом производства товарной сократить на 3,3% и незначительно расширить продукции. площадь наиболее интенсивной культуры - са Балансовые расчеты по формированию пла- харной свеклы, что приведет к увеличению рен на производства и распределения продукции ра- табельности хозяйственной деятельности. Как стениеводства выполняются в модели с исполь- показывают проведенные расчеты, план хозяй зованием данных об остатках продукции на на- ства недостаточно хорошо сбалансирован с по чало периода планирования. требностью молочно-мясного скотоводства в кор Целевая функция экономико-математичес- мах. Поэтому площадь кукурузы на силос и зеле кой задачи и определение финансовых резуль- ный корм необходимо увеличить на 0,4% га, со татов производства в условиях ЭММ задаются с кратить посев однолетних трав от 7,8% по плану помощью прогнозируемых в хозяйстве средних хозяйства до 5,8% по проекту, сохранить площа цен реализации сельскохозяйственной продук- ди многолетних трав на уровне, сложившемся в ции. хозяйстве, увеличить площадь чистого пара, до Важнейшими зоотехническими показателя- ведя его до площади посева сахарной свеклы.
ми являются нормативы затрат кормов на 1 ц Оптимизация структуры использования продукции животноводства, которые определя- пашни, формирование сбалансированной и на ются путем деления количества кормов, исполь- пряженной производственной программы при зуемых для производства продукции на объем ведет к расширению реализации наиболее рента планируемого производства этой продукции с бельных видов продукции растениеводства - гре учетом зональных зоотехнических нормативов чихи, сахарной свеклы, что позволит получить типов и рационов кормления, разработанных существенную прибавку денежной выручки по учеными Курской ГСХА. сравнению с планом хозяйства (табл. 1).
Структурные пропорции посевных площа- Оптимальное планирование производствен дей сельскохозяйственных культур, заданные се- ной программы позволяет (табл. 2) расширить вооборотными требованиями, и соотношение объемы производства товарной продукции рас нижних и верхних границ допустимого включе- тениеводства и обеспечить скотоводство необхо ния зоотехнических групп кормов в годовые ра- димым количеством кормов в зоотехнически бла ционы кормления животных заданы в модели гоприятном ассортименте. При этом объем де условно-постоянными коэффициентами, выра- нежной выручки возрастет в целом по хозяйству жающими нормативные рекомендации областной на 7,1%, а по растениеводству - на 8,6%. Мате системы ведения сельского хозяйства. риально-денежные затраты в целом по хозяй Формирование оптимальной производствен- ству на 15%, а в животноводстве на 20,5% за ной программы в хозяйстве выполнялось по дан- счет оптимизации баланса кормов, типов и ра ным решения экономико-математической моде- ционов кормления. Использование рекоменда ли по программе симплексного метода MILP-88 ций оптимальной производственной программы на IBM-совместимом компьютере. Оптимальный позволяет достичь существенного улучшения фи план включает в себя проект перспективной нансовых результатов по сравнению с уровнем, структуры посевных площадей, баланс продук- планируемым в модельном хозяйстве.
ции растениеводства, годовые рационы кормле- Использование проектируемой программы ния животных, рациональную структуру товар- является оправданным в финансово-экономичес ной продукции, целесообразность которой хоро- ком отношении, поскольку позволяет увеличить шо аргументирована расчетом экономической поступление прибыли в целом по хозяйству на эффективности. Проектируемая по результатам 6,5 млн. руб. Убыточность животноводства со оптимального решения структура посевных пло- кратится на 0,62 млн. руб. Уровень рентабельно щадей не предусматривает принципиального из- сти производства в хозяйстве по оптимальному менения сложившейся в хозяйстве системы се- варианту производственной программы по срав вооборотов и согласуется с требованиями зональ- нению с планируемым в хозяйстве должен воз ной системы земледелия. расти с 11,9 до 41%.
n g a e h V C i X e w F e D r P w Click to buy NOW!
m w o w c.
.
d k o c c a r u t Экономические 5(54) Экономика и управление науки Таблица 1. Проектируемые финансовые результаты производства Цена реа- Денежная Себестои- Полная себе- Прибыль (+), Реализа Вид продукции лизации, выручка, мость 1 ц, стоимость, убыток (-), ция, ц руб./ц тыс. руб. руб. тыс. руб. тыс. руб.
Просо 200 150 30 162 32 - Пшеница 14 000 240 3360 150 2100 + Ячмень 28 210 250 7052 121 3413 + Гречиха 1000 300 300 144 144 + Овес 4000 150 600 121 484 + Горох 2700 300 810 118 319 + Сахарная свекла 127 500 130 16575 78 9945 + Молоко 5710 500 2855 490 2798 + Прирост живой массы:
крупного рогатого скота 440 4000 1760 6200 2728 - свиней 14 4500 630 1525 2135 - Итого 33 972 24 098 + Таблица 2. Экономическая эффективность оптимизации производственной программы в модельном хозяйстве Показатели проекта Показатель По плану хозяйства По проекту к плану, % Денежная выручка, всего, тыс. руб. 31 717 33 982 107, В том числе: растениеводство 26 472 28 737 108, животноводство 5245 5245 100, Материально-денежные затраты на товарную продукцию, всего, тыс. руб. 28 348 24 098 85, В том числе: растениеводство 20 065 16 437 82, животноводство 8283 7661 92, Прибыль (+), убыток (-), всего, тыс. руб., +3369 +9884 293, В том числе: растениеводство +6407 +12 300 192, животноводство -3038 -2416 79, Уровень рентабельности, % 11,9 41,0 - Использование рекомендаций оптимальной татов по сравнению с уровнем, планируемым в производственной программы позволяет достичь модельном хозяйстве.
существенного улучшения финансовых резуль Поступила в редакцию 07.04.2009 г.
n g a e h V C i X e w F e D r P w Click to buy NOW!
m w o w c.
.
d k o c c a r u t
Книги, научные публикации