Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Статистика

Статистический анализ влияния средств химической защиты растений на эффективность сельскохозяйственного производства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Ананьева, Софья Оскаровна
Место защиты Москва
Год 1998
Шифр ВАК РФ 08.00.11

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ влияния средств химической защиты растений на эффективность сельскохозяйственного производства"

На правах рукописи УДК 519.237(043)

АНАНЬЕВА СОФИЯ ОСКАРОВНА

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СРЕДСТВ ХИМИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА

Специальность 08.00.11 - Статистика

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 1998 г.

Работа выпонена в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики на кафедре математической статистики и эконометрики.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

-доктор экономических наук, профессор

Мхитарян Владимир Сергеевич

- доктор экономических наук, профессор

Ильин Сергей Сергеевич

- кандидат экономических наук, доцент

Василевская Наталья Савельевна Сельскохозяйственная Академия им. К.А.Тимирязева

Защита диссертации состоится .1998 г. в 14 часов

на заседании диссертационного совета К 053.19.01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу:

119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

У ЫИЫЧА.

Автореферат разослан мая"^ 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Л.А. Данченок

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Обеспечить страну продуктами и сырьем высокого качества с наименьшими затратами трудовых и материальных ресурсов - одна из приоритетных задач, особенно в условиях существующего экономического кризиса. К сожалению, разница между уровнем потребности в продовольствии и состоянием сельскохозяйственного производства очень значительна, ухудшение условий производства в аграрном секторе является, как известно, следствием недостаточного финансирования данной области и общего кризиса экономики страны. В связи с этим, важное место в повышении экономической эффективности растениеводства занимает рост урожайности сельскохозяйственных культур, который невозможен без использования прогрессивных технологий, включающих, как необходимый элемент, мероприятия по защите растений. Для России проблема защиты растений и применения химического метода более актуальна, чем для высокоразвитых стран. Глобальность проблемы защиты растений определяется не только необходимостью обеспечения продовольственной самостоятельности страны, но и стабильным экологическим оздоровлением агрорегионов. В непосредственной связи с экологической сущностью проблемы защиты растений находятся экономические и социальные проблемы, выходящие, в конечном итоге, на общенациональный и даже планетарный уровень.

Повышение производства продовольствия неразрывно связано с изучением закономерностей, связей и зависимостей в сельском хозяйстве. Анализ эффективности растениеводства осложняется необходимостью учитывать большое количество факторов, порой таких трудно предсказуемых, как погода. Важным для данного направления является применение многомерных статистических методов анализа и прогнозирования.

Все это определяет необходимость проведения глубоких исследований в данной области и актуальность темы диссертации.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является комплексный статистический анализ направлений повышения эффективности сельского хозяйства, в частности, за счет применения

средств химической защиты растений. Цель исследования обусловила постановку и решение следующих задач:

Х проведение сравнительного статистического анализа развития сельского хозяйства в России и странах мира;

Х выявление степени влияния средств химической защиты растений на развитие сельскохозяйственного производства;

Х разработка методики многомерного статистического анализа факторов, влияющих на интенсификацию растениеводства;

Х проведение классификации стран мира и регионов России по уровню эффективности сельскохозяйственного производства;

Х разработка методики прогнозирования урожайности основных сельскохозяйственных культур и объемов применения химических средств защиты растений.

Объектом исследования является сельскохозяйственная деятельность в России и странах мира.

Выбор объекта исследования обусловлен важной ролью сельскохозяйственной отрасли в экономической, политической и социальной жизни России.

Предмет исследования - основные показатели сельскохозяйственной деятельности в России и странах мира.

В качестве информации использовались данные статистических ежегодников, публикуемых Государственным Комитетом по Статистике Российской Федерации, данные по основным показателям агропромышленного комплекса Российской Федерации в 1996 году, данные статистических ежегодников, публикуемых Федеральным Бюро по охране окружающей среды США, а также статистические данные, публикуемые в периодической печати Российских средств массовой информации, журналов по экономике и сельскому хозяйству, издаваемых Американской Ассоциацией сельского хозяйства.

Методика исследования. Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в области экономики, сельского хозяйства, статистики,

природопользования и экологии. В качестве статистического инструментария использовались многомерные методы корреляционного, регрессионного и кластерного анализов, анализа рядов динамики и прогнозирования.

Для обработки данных были использованы пакеты прикладных программ: EXCEL, "ОЛИМП", "Мезозавр", "Statistica".

Научная новизна работы состоит в разработке методики комплексного экономико-статистического анализа и прогнозирования показателей эффективности сельскохозяйственного производства в России и странах мира.

В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

Х результаты анализа состояния сельского хозяйства в России и его влияния на социально-экономическое положение страны;

Х методика статистического анализа основных факторов, влияющих на урожайность зерновых культур, основанная на многомерных методах исследования зависимостей и классификации;

Х методика построения адаптивных моделей краткосрочного прогнозирования, оценки их адекватности и прогностических свойств;

Х результаты статистического анализа развития растениеводства в России, основанные на применении многомерных методов исследования зависимостей и классификации.

Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных рекомендаций в аналитической работе экономических и сельскохозяйственных служб регионов, экономических районов и страны в целом.

Они могут быть полезны для выявления факторов, влияющих на эффективность сельскохозяйственного производства на региональном и федеральном уровнях.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ в 1994-1997 г.г.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в трех опубликованных работах общим объемом 0,8 п.л.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Во введении изложены актуальность и научная новизна выбранной темы, сформулированы цели и задачи исследования, раскрыта теоретическая и методологическая основа диссертации, ее практическая значимость.

В первой главе "Химические средства защиты растений - как один из основных факторов повышения эффективности сельского хозяйства" освещены современные проблемы российский аграрной отрасли, основные причины и пути выхода из создавшегося кризисного положения.

Нынешнее состояние сельского хозяйства России можно охарактеризовать невысоким уровнем производства, неэффективностью инфраструктуры и необеспеченностью производства в плане снабжения и сбыта. В результате многочисленных ошибок сельское хозяйство стало малоприбыльной отраслью национальной экономики, что в свою очередь сказалось на факторах развития производства и на оттоке капитала в другие производственные отрасли. В 1994 году доля сельского хозяйства в ВВП составила 7.1 %.

Поставки удобрений сельскому хозяйству увеличились с 8911 тыс. т. в 1980 г. до 11051 тыс. т. в 1990г., после чего последовало значительное уменьшение объемов поставок и к 1995 г. данный показатель составил 1601 тыс. т. Российская Федерация импортировала в 1995 году 13 тысяч тонн минеральных удобрений и 20,7 тысяч тонн пестицидов. В стоимостном выражении это составило 2,5 и 163 мн. доларов США.

Наибольшая урожайность была достигнута в 1992 г. и составила 17,2 ц/га. А последующие годы кризиса привели к 11,6 ц/га в 1995 г. Экспорт зерна в 1997 году дает шанс сельскому хозяйству России укрепить свои позиции на мировом рынке.

Значительный ущерб сельскохозяйственным культурам наносят вредители. Потери зерна, фруктов и овощей из-за болезней исчисляются тысячами тонн, поэтому защита растений - одно из важнейших звеньев системы земледелия, использование которого диктуется требованиям надежной защиты урожая. Уровень и . качество защиты

сельскохозяйственных культур зависит от общего уровня развития сельского хозяйства и промышленности, обеспечивающей сельскохозяйственное производство пестицидами и соответствующей техникой, от конкретных экономических условий. Качество защитных мероприятий тесно связано с научным обеспечением, достижениями фундаментальной и прикладной науки.

Всего за 10 лет урожайность зерновых культур в трех ведущих Европейских странах возросла: на 60% в Великобритании, на 45% в ФРГ и на 73% во Франции. Урожаи в этих странах достигли 6-8 т/га при одновременном существенном увеличении объемов использования удобрений и средств химической защиты растений при комплексном их применении.

Рост производства продуктов питания в мире в последние годы достаточно убедительно доказал значение химизации для сельского хозяйства. Например, в ФРГ за период с 1950 по 1991гг. урожайность пшенигщ возросла на 41 ц/га (с 26 до 67). Немецкие ученые повышение урожая связывают с такими факторами, как:

Х применение минеральных удобрений (7ц/га):

Х совершенствование технологии обработки почвы и семеноводства (10

Х применение гербицидов (5ц/га);

Х применение инсектицидов и фунгицидов (12 ц/га).

Таким образом, из 41 ц/га прироста урожая 17 ц/га (41.5%) было получено за счет использования пестицидов.

Защита растений располагает комплексом методов и средств для подавления деятельности вредных организмов, среди которых ведущее место принадлежит химическим средствам. Создание и широкое использование синтетических препаратов-пестицидов дало огромный

экономический выигрыш и привело к значительному росту мирового производства продовольствия и сырья для промышленности, заметно повысилась производительность сельскохозяйственного труда.

Систематическое применение пестицидов началось примерно 100 лет назад. Пестицид - это собирательный термин для всех химических веществ, используемых для борьбы с вредными организмами. Мы будем рассматривать 3 основных вида пестицидов: инсектициды - против вредных насекомых, фунгициды - против заболеваний растений и гербициды -препараты доя борьбы с нежелательной растительностью.

Общее мировое производство пестицидов достигло 2 мн.т. в год, ассортимент составляет около 500 наименований и до 10 тыс. различных препаративных норм. В СССР в середине 80-х годов выпускалось более 300 тыс.т пестицидов в год. Наша страна занимала восьмое место в мире по производству химических средств защиты растений, уступая развитым странам Западной Европы, США и Японии.

По окупаемости затрачиваемых средств защита растений относится к числу наиболее рентабельных отраслей сельскохозяйственного производства. В США, например, при общих затратах на пестициды 2.2 мрд. дол., стоимость допонительной продукции, сохраненной в результате подавления вредных организмов, и экономия средства по уходу за посевами оценивается в 8.7 мрд. дол.

В настоящее время на обработку пестицидами приходится 35% затрат при возделывании сельскохозяйственных культур. При этом 90% себестоимости защитных мероприятий составляют расходы на препараты и 10% - затраты на их внесение.

Выпуск пестицидов в России по сравнению с 1985 г. уменьшися в 12, а с 1990 г. - в 5.5 раза. Недавно биопрепараты для защиты растений применялись на 22 мн. га, сейчас - только на 2 мн га. В последние годы, в ходе экологических дискуссий нередко ставится вопрос о поном отказе от применения пестицидов.

Опасность пестицидов для окружающей среды состоит прежде всего в том, что подавляющее большинство из них является синтетическими химическими веществами, не встречающимися в природе. При возрастающих объемах применения, их остатки или продукты метаболизма могут накапливаться в объектах окружающей среды. К этому добавляются и элементарные нарушения рекомендаций по применению пестицидов.

Однако проведенные исследования показывают, что защита растений -непреложное условие и предпосыка успешного развития сельскохозяйственного производства, получения гарантированных урожаев.

Из года в год потребность в пестицидах в развитых странах возрастает. В настоящее время мировой ассортимент пестицидов совершенствуется, что связано с проблемами окружающей среды и насчитывает около 400 препаратов. В 1990 г. общая стоимость реализованных пестицидов (табл. 1) составила 21.5 мрд. дол.

Таблица 1

Мировое потребление пестицидов _по видам. (мн. дол.)_

Впды 1990г. 1995г.

Гербициды 9500 10940

Инсектициды 6200 71100

Фунгициды 21500 24760

В перспективе до 1999 г, сложившиеся соотношения по объемам использования и структуре применения пестицидов по отдельным группам будет сохраняться. При общем росте объемов применения пестицидов следует ожидать совершенствования их ассортимента и роста доли пестицидов с минимальными гектарными нормами внесения, но относительно более дорогих и экологичных.

В создавшихся кризисных условиях возникла крайняя необходимость разработки широкомасштабной государственной программы развития системы защиты растений на базе использования отечественных научных разработок и материально-технических ресурсов.

В Российской Федерации общая площадь применения средств защиты растешш постоянно возрастала вплоть до середины 80-х годов. После 1986г. наметилась тенденция к их сокращению, и в 1989г. объемы снизились до уровня 1981г. Площади, обрабатываемые гербицидами, в 1978г - 1989гг. были примерно одинаковыми, что, вероятно, связано с достижением оптимальной доли обрабатываемых полей (примерно 1/3 пашни). Но в 1989г. применение гербицидов уменьшилось на 14% по сравнению с максимальными объемами обработок в 1986г., достигнув уровня 1976-1978гг. Данный спад, очевидно, вызван социально-

экономическими причинами, сокращением производства и импорта пестицидов, хотя опасность потери урожая от вредных организмов не уменьшилась.

В последние годы наблюдается устойчивая тенденция к снижению производства минеральных удобрений. Если минеральных удобрений было произведено в 1985 г. 17.3 мн. т., то в 1994г. - 7.5 мн. т. Такая же тенденция в производстве минеральных удобрений наблюдается во многих странах мира, за исключением США и Канады, которые незначительно увеличили объем производства. Для сравнения на рис. 1 представлены данные производства минеральных удобрений в России, Канаде и США.

1985 1990 1991 1992 1993 1994

Рис.1. Производство минеральных удобрений, мн. тонн

В результате совершенствования ассортимента, создания более экологичных, используемых в малых дозах, но более дорогих пестицидов, в мировом земледелии их значение будет расти, о чем свидетельствует табл.2.

Таблица 2

Объемы потребления и затрат на пестициды, используемые в мировом

земледелии.

Годы Объем потребления (тыс. т.) Объем затрат (мрд. дол.)

1960 500 0.85

1970 1500 2.70

1980 2400 11.60

1990 3100 18.40 (24.6 в текущих ценах)

2000 3170-3735

Оценка динамики объемов применения средств защиты растений указывает на стабилизацию объемов их применения при продожающемся росте площадей, обрабатываемых биологическими средствами. В странах Западной Европы сохраняется высокий уровень применения пестицидов в системе защитных мероприятий. Это происходит, несмотря на критику партий "зеленых" и на разработку программ отказа или сдержанного применения пестицидов в сельскохозяйственном производстве. По мере интенсификации производства продуктов земледелия, пестициды по их значению приближаются или даже превышают минеральные удобрения. Также необходимо учитывать продожающуюся замену пестицидов широкого профиля на препараты избирательного действия, оказывающие аналогичный эффект при значительно меньших дозах действующего вещества. Так, во второй половине 80-х годов расход пестицидов на 1 га сократися в стране примерно на 20%. Судя по ситуации в развитых странах мира, эта тенденция в текущем десятилетии сохраняется. В перспективе до 1999 г, сложившиеся соотношения по объемам использования и структуре применения пестицидов по отдельным группам будет сохраняться.

Можно ожидать, что к 2000г. на территории России площади, обрабатываемые гербицидами будут составлять 30-35 мн. га, инсектицидами и фунгицидами - 25-30, а биологическими средствами - 1015 мн.га.

Во второй главе диссертации "Многомерный статистический анализ эффективности растениеводства" изложены результаты примененния математико-статистических методов для классификации стран мира и регионов России по эффективности сельскохозяйственного производства. Выявлены факторы, определяющие урожайность зерновых культур. При этом анализировались как причинно-следственные связи в растениеводстве, так и множественные регрессионные модели.

Интенсивность сельского хозяйства во многом определяется показателями урожайности основных культур и нормами внесения минеральных удобрений. Показатели урожайности основных видов сельскохозяйственной продукции позволяют проводить межстрановые сопоставления по эффективности сельскохозяйственного производства. Для классификации стран по эффективности растениеводства были использованы методы кластерного анализа и рассмотрены следующие показатели: .

х, - валовой внутренний продукт в расчете на 100 человек населения (в

фактически действовавших ценах, дол. США);

х2 - урожайность зерновых и зернобобовых культур (ц/га);

х3 - урожайность пшеницы (ц/га);

х4 - урожайность картофеля (ц/га);

х5 - внесение минеральных удобрений на 1 га пашни (в пересчете на 100% питательных веществ, кг).

Классификация проводилась по различным агоритмам кластерного анализа, но наилучшими в содержательном плане оказались результаты, полученные методом "к-средних" при разбиении на четыре кластера (рис. 2).

В первый кластер вошли шесть (п{=6) стран: Россия, Богария, Венгрия, Польша, Румыния и Чехия. Наиболее удалена от центра этого кластера Чехия, которая характеризуется самым высоким уровнем валового внутреннего продукта в расчете на душу населения х1 и урожайностью зерновых х2.

Во второй кластер вошли четыре (п2~4) страны: Ирландия, Испания, Португалия и Финляндия.

В третий кластер вошли девять (и3=9) стран: Австрия, Бельгия, Великобритания, Дания, Италия, Канада, Нидерланды, Франция и Швеция.

В четвертый кластер вошли три (и4=3) страны: Германия, Норвегия и США, имеющие приблизительно равные значения валового внутреннего продукта в расчете на душу населения - Х] и внесение минеральных удобрений на 1 га пашни - х5.

Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4

расчете на

душу населения

Урожайность Урожайность Урожайность Внесение зерновых пшеницы картофеля минеральных

удобрений i 114 пашни

Рис. 2. График средних для каждого кластера. Классификация стран мира по эффективности сельскохозяйственного производства.

Кластер Бь куда входят страны бывшего восточного блока (страны СЭВ), характеризуется самыми низкими средними значениями валового внутреннего продукта в расчете на душу населения (в фактически действовавших ценах, дол. США) - х:, урожайности зерновых и зернобобовых культур - х2 и внесения минеральных удобрений на 1 га пашни -

Самое высокое значение валового внутреннего продукта у стран, входящих в кластеры Бз и 84.

Классификация проводилась методом центра тяжести с использованием расстояния Махалонобиса:

' А(Х.,Х.) = ^(Х. -х.)1^" 1СХ. -X.),

где Б - несмещенная оценка ковариационной матрицы исходных показателей, х, - вектор значений показателей для -ого объекта, а Xj - для )-ого объекта.

Приведенные расчеты показали, что используя два разных метода кластерного анализа, мы получили результаты совпадающие друг с другом только по кластерам, состоящим из бывших стран Восточной Европы (бывшие страны СЭВ).

В работе также проводилась многомерная классификация экономических районов России по показателям эффективности растениеводства.

При этом были использованы различные агоритмы кластерного анализа, включая методы К-средних и иерархических агломеративных процедур. За окончательную была принята классификация, полученная с использованием иерархической (агломеративной) процедуры, принцип работы которой состоит в последовательном объединении групп элементов сначала самых близких, а затем все более отдаленных друг от друга. При классификации были использованы показатели урожайности различных культур:

X, - урожайность зерновых культур (в весе после доработки), ц/га; х2 - урожайность картофеля, ц/га; х3 - урожайность овощей, ц/га; х4 - урожайность плодов и ягод, ц/га

В табл. 3 представлены средние значения показателей X, 7=1,2,3 для

всех трех кластеров.

Из табл.3 и рис. 3 следует, что регионы с более высокой урожайностью зерновых, плодов и ягод принадлежат кластеру (Центрально-Черноземный, Повожский, Северо-Кавказский и Дальневосточный районы, Калининградская область). Затем следуют регионы, принадлежащие соответственно кластерам 8, и Б2 (средние значения урожайности для этих кластеров незначительно отличаются друг от друга).

Таблица 3

Средние значения показателей. _

Показатели Кластер 1 (8]) Кластер 2 (82) Кластер 3 (83)

X, 10,87 13,08 10,53

Т2 118,33 88,40 151,75

174,00 115,40 197,25

*4 29,43 30,30 34,20

Кластер характеризовася наименьшим значением урожайности плодов и ягод. Он занимает промежуточное значение между двумя кластерами по урожайности картофеля и овощей.

Для кластера 83 характерны самые высокие показатели урожайности картофеля, овощей, плодов и ягод, наиболее низкие показатели урожайности зерновых.

Кластер 82 содержит регионы с наиболее высокой урожайностью зерновых и самой низкой урожайностью картофеля и овощей.

Используя два метода кластерного анализа были получены идентичные результаты разбиения экономических районов . России по эффективности растениеводства, что свидетельствует о качестве проведенных расчетов. На рис. 3 представлена дендрограмма разбиения экономических районов России по эффективности растениеводства,

полученная при использовании центра тяжести и расстояния Махалонобиса.

600 500 400

>5 >5 >3 5 >з: 5 >5 Л Л >5

О О. ю О т В. Ю 5 О О Л з О. > и н к т т А С, га а н- С (О л? а. Ф т Ф О

со а> О

Рис. 3. Дендрограмма классификации регионов России по эффективности сельскохозяйственного производства.

Для углубленного анализа факторов, влияющих на урожайность зерновых культур была построена множественная регрессионная модель, характеризующая зависимость урожайности от комплекса взаимосвязанных с ней параметров.

Для построения уравнения регрессии использовались следующие показатели:

у - урожайность зерновых культур, ц/га;

XI - обеспеченность сельскохозяйственных предприятий тракторами на 100 га;

х2 - обеспеченность сельскохозяйственных предприятий зерноуборочными комбайнами на 100 га;

х3 -, обеспеченность сельскохозяйственных предприятий орудиями поверхностной обработки почвы на 100 га;

х4 - внесете минеральных удобрений под посевы в сельскохозяйственных предприятиях (в пересчете на 100% питательных веществ), ц/га.

Анализировались данные Центрального, Вого-Вятского, Центрально-Черноземного регионов России.

Предварительно, с целью анализа взаимосвязи показателей была

построена матрица парных коэффициентов корреляции II.

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показал, что результативный показатель наиболее тесно связан с показателем х Ч внесение минеральных удобрений под посевы в сельскохозяйственных предприятиях (в пересчете на 100% питательных веществ) ?(у, Х4 ) = 0,58.

В то же время связь между признаками-аргументами достаточно тесная. Так, существует практически функциональная связь между числом тракторов и числом орудий поверхностной обработки почвы Х3:(?13)=0,98.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами был использован пошаговый агоритм регрессионного анализа. Оценка уравнения регрессии урожайности зерновых культур, найденная с помощью метода наименьших квадратов имеет следующий вид:

у = 7,291 + 0,282 х3 + 3,475х4.

(2,2) (3,2)

В скобках указаны значения I - критерия. Статистические

характеристики уравнения: з = 2,26; 112=0,482; 8 Ч 10,5%; РДабЛ=273 и 0\У=2,26 свидетельствуют об отсутствии автокорреляции случайных остатков и о достаточно хороших аппроксимирующих свойствах модели.

Из уравнения регрессии следует, что увеличение на единицу числа орудий поверхностной обработки почвы (при фиксированном значении х4) приводит к росту урожайности зерновых культур в среднем на 0,282 ц/га. Множественный коэффициент детерминации свидетельствует о

том, что только 48,2% вариации урожайности объясняется вошедшими в модель показателями (х3 - количество орудий поверхностной обработки почвы на 100 га и хд - внесение минеральных удобрений под посевы в

сельскохозяйственных предприятиях). Остальная часть вариации обусловлена действием неучтенных факторов (хь х2> погодные условия и ДР-)-

Подробный анализ данного уравнения свидетельствует о том, что все показатели, включенные в модель влияют на урожайность и характеризуют уровень технической и химической вооруженности сельского хозяйства.

Третья глава диссертации "Статистические методы прогнозирования показателей эффективности растениеводства" посвящена использованию математико-статистических методов для прогнозирования урожайности растениеводческих культур в России, а также объема применения пестицидов в сельскохозяйственном секторе США, как государства, наиболее удачно использующем на сегодняшний момент средства химической защиты растений.

В данной работе была решена задача краткосрочного прогнозирования (до двух лет) урожайности следующих основных видов продукции растениеводства: х^ - зерновые культуры; х2 - картофель; х3 -овощи. Х

Прогнозирование урожайности по видам продукции растениеводства осуществлялось на основе оптимальных по статистическим критериям адекватности моделям.

Для построения моделей прогнозирования использовались динамические ряды, характеризующие развитие растениеводства России с 1985 по 1996 годы.

Вид уравнения тренда выбирася прежде всего на основании качественного экономического анализа рассматриваемого процесса. При выборе тренда руководствовались также соображениями адекватности получетой модели, оцениваемой по величине остаточной дисперсии б2,

средней относительной ошибки аппроксимации 8 и значению Б-критерия.

Нами была выбрана модель Бокса-Джешашса. Анализ динамики урожайности зерновых культур показал, что лучшими аппроксимирующими свойствами обладала модель Бокса-Дженкинса,

которая дала минимальную среднеквадратическую ошибку 8=0,92. На основе данной модели был проведен ретроспективный анализ с 1994 по

1996гг. Модель Бокса-Дженкинса была признана адекватной и подходящей для прогнозирования урожайности зерновых культур.

Анализ динамического ряда (рис. 4) показал, что максимум урожайности зерновых культур приходится на 1989 и 1990 годы. Некоторое повышение урожайности наблюдались с- периодичностью три года. Минимум урожайности приходится на 1991 и 1995 годы.

Результаты тренда показали, что к 1998 урожайность зерновых культур снизится до 11,29 ц/га. Этот уровень, хотя и ниже самого низкого значения урожайности (в 1995г.), все-таки не намного отличася от существующего уровня урожайности зерновых. Однако, в дальнейшем следует ожидать роста данного показателя.

С учетом экспертных оценок прогноза урожайности зерновых была построена регрессионная модель, содержащая гармонические и линейную составляющие, которой и следует отдать предпочтение.

20 ; 18 | 2 16+* * 14 Г

12 10 I

ткЧ Исходные значения

-ЧМодельные значения

СП 00 О)

СО СП О)

Рис.4. Исходные и модельные значения временного ряда, прогноз урожайности

зерновых культур.

Прогнозные значения, полученные с использованием этой модели приведены в табл.4 и на рис.4.

Таблица 4

Прогноз урожайности зерновых культур_

Годы Исходные значения Расчетные и прогнозные значения

1994 14,40 14,285

1995 11,60 11,775

1996 12,90 13,149

1997 11,360

1998 13,410

По результатам расчетов с использованием данной регрессионной модели урожайность зерновых незначительно возрастет, что является наиболее вероятным и позволит обеспечить внутренний рынок зерном.

Картофель традиционно является одной из основных продовольственных культур России. Прогнозирование урожайности картофеля было осуществлено на основе модели Бокса-Дженкинса, которая имела минимальную ошибку аппроксимации.

К 1998 году уровень урожайности картофеля достигнет 115,32 ц/га, что выше, чем в самом неурожайном 1985 году (96 ц/га) и почти достигает уровня самого урожайного 1995 года.

Еще одной, не менее важной отраслью сельского хозяйства является овощеводство. Самой подходящей моделью урожайности овощей, исходя из статистических оценок, являлась модель Бокса-Дженкинса. Эта модель для овощеводства дает низкую ошибку аппроксимации 8=4,9 и

3 = 2,64%, критерий Дарбина-Уотсона Б\\/=1,9.

Урожайность овощей в течение исследуемого периода серьезно не изменяется (исключая 1994 год).

Прогнозирование развития основных отраслей растениеводства свидетельствует о том, что для каждого показателя приходится подбирать свою модель, т.е. не существует универсальной модели прогнозирования, которая оказалась бы самой подходящей для всех случаев. Это подтверждает целесообразность методики, основанной на использовании

определенной совокупности моделей и системе отбора оптимальной из них по критериям адекватности и прогностическим свойствам.

Как показали исследования урожайность овощей, зерновых культур и картофеля явно недостаточны для обеспечения России продуктами растениеводства собственными силами. Прогнозы урожайности в растениеводстве России имеют тенденцию к сшокению или остаются стабильно низкими.

На основании экспертных оценок в дальнейшем можно ожидать рост урожайности основных культур растениеводства, так как только в этом случае продукция отечественного сельского хозяйства будет конкурентоспособна хотя бы на внутреннем рынке. В связи с этим следует ожидать увеличение объема внесения минеральных удобрений и химических средств защиты растений. Последний вывод основывается на деятельности отдельных хозяйств, которые уже сейчас выпускают конкурентоспособную продукцию сельского хозяйства по уровню качества и себестоимости продукции. В частности, об этом свидетельствует деятельность хозяйств Подмосковья, Санкт-Петербурга и ряда других крупных городов.

Решите задачи повышения урожайности продукции растениеводства и снижения трудозатрат при выпуске этой продукции невозможно без применения химических средств защиты растений, в том числе и без применения пестицидов. Поэтому полезно использовать опыт применения пестицидов в Соединенных Штатах Америки.

Для этого нами был получен прогноз применения пестицидов в сельскохозяйственном секторе США. При построении модели прогнозирования использовася достаточно длинный временной ряд, характеризующий применение пестицидов в сельском хозяйстве США за 1966-1995гг. Были включены практически все годы, по которым к моменту проведения расчетов были опубликованы статистические материалы, касающиеся данного вопроса.

При прогнозировании применения пестицидов использовались адаптивные методы и наилучшей оказалась модель Бокса-Дженкинса. Данная модель имела лучшие аппроксимирующие свойства. Прогнозные значения, полученные по данной модели представлены в табл. 5.

Таблица 5

Прогнозные значения применения пестицидов в сельскохозяйственном секторе США, полученные по модели Бокса-Дженкинса (мн. кг)

Годы Прогноз Нижняя граница Верхняя граница

1996 372,89 336,20 409,57

1997 372,62 335,73 409,51

1998 376,37 339,12 413,62

Анализ динамического ряда применения пестицидов в сельскохозяйственном секторе США (рис.5.) показывает, что, начиная с 1979г. использование пестицидов колебалось примерно на одном уровне от 368,42 до 380,97 мн.кг (среднее 374,69 мн.кг). Следовательно, можно ожидать, что объем использования химических средств защиты растений особенно не изменится и останется примерно на том же уровне.

Прогноз применения пестицидов в с/х секторе США

450 , 400 350 300 * 250 з 200 150 100 -)-50 |

0 --Х--+-> Х Х - - Х I - | - | | , И , НИ | | | | Н

..Ч нЧ> ! - -1Ч!Ч;Чр ! -1 ! , > -4 1Ч 1Ч(Ч ыЧ гЧН -*н

со оо о СМ со 00 о см со со о СМ СО со

СО (О гЧ Г- СО СО ОО со СО О) ГО СП ГО го

СП ГО О) СП го СП О) го СП го го ГО О) го ГО ГО го

.Ч тЧ тЧ тЧ тЧ тЧ Т-- хЧ тЧ т- тЧ т- 1Ч тЧ

Рис.5. Прогноз применения пестицидов в сельскохозяйственном секторе США

Применение пестицидов в США позволило значительно увеличить объем сельскохозяйственной продукции при незначительных затратах и невысоком уровне экологического риска. В нашей стране во многих поясах имеются аналогичные климатические условия, что позволяет использовать опыт Соединенных Штатов в проведении экономической реформы в сельскохозяйственном секторе, особенно в области интенсификации растениеводства.

В заключении обобщены результаты проведенного статистического исследования, проанализированы перспективы их практического использования, а также сформулированы основные выводы, вытекающие из результатов исследования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Статистический анализ использования средств химической защиты растений в сельском хозяйстве. //Статистический анализ в финансовых, экономических и социальных задачах. Сборник научных трудов./ М: МЭСИ, 1996 г. - 0,3 п.л.

2. Оценка эффективности применения химических средств защиты растений. //Математико-статистический анализ финансовой и банковской деятельности. Сборшпс научных трудов./М: МЭСИ, 1996 г. -0,3 п.л.

3. Проблемы экологии и развития сельского хозяйства США. //Эконометрический и статистический анализ финансовой и банковской деятельности. Сборник научных трудов./ М: МЭСИ, 1998 г. - 0,2 п.л.

Похожие диссертации