Обоснование прогнозных сценариев развития птицеводства (теория, методология и практика)
| Вид материала | Автореферат |
- Моделирование прогнозных сценариев регионального развития с применением новых информационных, 58.01kb.
- Трансформация фирмы в процессе развития институтов современной экономики: теория, методология,, 561.4kb.
- Педагогическое управление коммуникативным образованием студентов вузов: методология,, 901.96kb.
- Теория, методология и практика экономического развития Республики Беларусь в условиях, 67.54kb.
- Бехтерев В. М. Обоснование объективной психологии // Проблемы развития и воспитания, 25.8kb.
- Разработка прогнозных сценариев развития зернового производства (на примере степной, 525.75kb.
- Конкурентно-интеграционны й бенчмаркинг в обеспечении конкурентоспособности предприятий, 973.5kb.
- Обоснование приоритетов социально-экономического развития республик Северного Кавказа, 1243.67kb.
- Образовательное пространство субъекта учебно-профессиональной деятельности: методология,, 905.38kb.
- Организационно экономическое обоснование развития рынка продукции птицеводства (на, 414.96kb.
Четвертое положение, выносимое на защиту. На втором этапе реализации предлагаемого методологического подхода разработки отраслевого прогнозного сценария разработана модель выбора альтернативных методов для различных рядов данных и их совокупностей, основанная на сравнении точности, достоверности и затрат по их применению.
Разработанные сценарии развития отрасли с учетом вероятности их реализации учитывают отраслевой потенциал и возможное вступление Российской Федерации в ВТО, отмечена неоднозначность теоретических положений и практики государственной поддержки племенных птицеводческих предприятий, разработана альтернативная методика распределения дотаций.
Основная цель разрабатываемого в работе сценария развития отрасли птицеводства — определить генеральное или стратегическое направление развития, как отрасли, так и отдельных направлений птицеводства. Написание сценария проводилось на основе выявленных тенденций и закономерностей развития отрасли, а его построение по разработанным прогнозным показателям характеризующих уровень развития отрасли в будущем, с учетом влияния внешних факторов описанных выше.
В работе, для выбора метода построения прогнозов по основным показателям, характеризующим уровень развития отдельных направлений птицеводства использовался пакет программ компании «Кон Си».
Нами был выполнен расчет прогнозов по каждому шагу исходного ряда. Но из четырех ых вариантов построения прогноза возможно использовать только три метода. Метод «Односерийный скользящего среднего», «Трендовый метод Хольта», и «Трендовый метод Брауна». «Односерийный метод Бокса-Дженкинса» к данному ряду параметров не подходит, поскольку в птицеводстве временные ряды редко характеризуются фиксированным линейным трендом, и следует рассмотреть возможность учета локального линейного тренда, меняющегося со временем. В данном случае уместно будет использовать двухпараметрический метод Хольта, учитывающий локальный линейный тренд, присутствующий во временных рядах.
Приведем три уравнения, составляющие метод, рекомендуемый нами для построения прогнозных показателей характеризующих отрасль:
- Экспоненциально сглаженный ряд или оценка текущего уровня.
(1)- Оценка тренда.
(2)- Прогноз на p периодов вперед.
(3)где
- прогноз на 
периодов вперед.Постоянные
выбираются субъективно или путем минимизации ошибки прогнозирования, например значения MSE (среднеквадратичная ошибка), которая вычисляется с помощью уравнения 
(4)Чем большие значения весов будут взяты, тем более быстрый отклик на происходящие изменения будет иметь место. И, наоборот, если веса будут небольшие, то и реакция модели на изменения в данных будет более слабой. Поэтому, чем большие веса задействуются, тем большему сглаживанию подвергаются данные. Меньшие веса делают структуру сглаженных значений менее ровной.
Для минимизации значения MSE необходимо создать сетку значений
(т.е. все комбинации 
= 0,1; 0,2; …..0,9 и = 0,1; 0,2;…… 0,9), и выбрать ту комбинацию, которая даст меньшее значение MSE. В нашем случае значение = 0,9, а значение = 0,3На первом этапе проводится корректирование сглаженного ряда или вычисление текущего уровня:
(5)
На втором этапе происходит корректирование оценки тренда:
(6)
Третьим этапом будет прогноз на один период вперед:
(7)
Нами выполнены ретропрогнозы за 10 лет развития отрасли разными методамии, сделан вывод, что предлагаемый метод является самым приемлемым, при прогнозировании показателей птицеводства, т.к. абсолютные и относительные отклонения минимальны. Однако для прогнозирования поголовья птицы оптимальным является метод Брауна (Таблица 1).
Как отмечалось выше, промышленное птицеводство представляет собой крайне сложную кибернетическую модель с очень большим количеством внутренних и внешних факторов. Прогнозирование какого-либо фактора, например, объема производства, на наш взгляд невозможно только на основе тенденции самого фактора.
Очевидно, что на объем производства птицеводческой продукции (как отдельный показатель) может влиять целый ряд факторов: поголовье птицы, яйценоскость, привес, расход кормов на единицу продукции, цены на энергоносители и многие другие факторы.
Таблица 1
Выбор метода прогнозирования на основе ретропрогноза
| Производство мяса птицы, млн.т, на 1 января | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | |
| Прогнозный | Исходный | 748 | 766 | 884 | 953 | 1044 | 1186 | 1370 |
| Односерийный скользящего среднего | 0 | 723,4 | 704,8 | 743,6 | 808,2 | 879 | 966,6 | |
| Трендовый метод Хольта | 0 | 759,63 | 819,31 | 951,42 | 1040,11 | 1132,32 | 1285,71 | |
| Трендовый метод Брауна | 681,95 | 728,20 | 754,66 | 845,22 | 920,68 | 1007,03 | 1132,34 | |
| Абсолютное отклонение | Односерийный скользящего среднего | 0 | 42,6 | 179,2 | 209,4 | 235,8 | 307 | 403,4 |
| Трендовый метод Хольта | 0 | 5,96 | 64,68 | 1,576 | 3,88 | 53,67 | 84,28 | |
| Трендовый метод Брауна | 66,04 | 37,79 | 129,33 | 107,77 | 123,31 | 178,96 | 237,65 | |
| Относительное отклонение, % | Односерийный метод Бокса-Дженкинса | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 |
| Односерийный скользящего среднего | 0,00 | 5,56 | 20,27 | 21,97 | 22,59 | 25,89 | 29,45 | |
| Трендовый метод Хольта | 0,00 | 0,78 | 7,32 | 0,17 | 0,37 | 4,53 | 6,15 | |
| Трендовый метод Брауна | 8,83 | 4,93 | 14,63 | 11,31 | 11,81 | 15,09 | 17,35 | |
| Абсолютное среднее отклонение | Односерийный скользящего среднего | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 194,8 | 266,96 |
| Трендовый метод Хольта | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25,95 | 41,61 | |
| Трендовый метод Брауна | 0 | 0 | 0 | 0 | 92,85 | 115,43 | 155,40 | |
| Относительное среднее отклонение, % | Односерийный скользящего среднего | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 19,26 | 24,03 |
| Трендовый метод Хольта | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 2,63 | 3,71 | |
| Трендовый метод Брауна | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 10,30 | 11,56 | 14,04 | |
И такое влияние обусловливает поведение не только фактора объема производства, но и любого внутрипроизводственного показателя.
Для прогнозирования объема производства яйца и мяса птицы в России, выбраны следующие группы факторов:
- для яичного птицеводства: поголовье птицы, яйценоскость на среднегодовую несушку, расход кормов на 1000 яиц, расход электроэнергии, затраты труда, себестоимость производства яйца, цена производителя за 1000 шт., потребление яйца.
- в мясном птицеводстве: поголовье, среднесуточный прирост, срок откорма, расход электроэнергии, затраты труда, себестоимость цена производителя за 1 тонну, экспорт и импорт мяса птицы, потребление мяса птицы всего и потребление отечественного мяса птицы.
Число выбираемых факторов неограничено, чем больше их будет на первом этапе, тем лучше, это определит более точный результат в прогнозировании.
Далее необходимо определить, какие из выбранных факторов действительно оказывают влияние на изменение объема производства, а какие нужно просто "отбросить" из рассмотрения. Критерием такого соответствия, безусловно, можно считать коэффициент корреляции, который показывает, насколько близки тенденции двух факторов.
Имея динамику "факторов влияния" и объема производства продукции птицеводства на период с 2001 по 2005 годы, мы прогнозируем по времени поведение каждого из "факторов влияния". В принципе, в таком предсказании более точный результат будет получен при аппроксимации тенденций факторов и оценки прогнозируемого фактора по аппроксимированной функции.
Очевидно, что мы не можем прогнозировать объем производства, используя только саму тенденцию производства во времени, это как раз и рассматривалось бы как "прогнозирование фактора по самому фактору". Но у нас имеется тенденция "факторов влияния", которая по своей сущности определяет поведение тенденции производства (это следует из рассчитанного нами коэффициента корреляции). И именно эта предсказанная тенденция позволяет нам спрогнозировать объем производства в соответствии со значениями каждого из факторов. Отметим, что предсказанное значение объема производства получается как среднеарифметическое от суммы предсказанных значений на основе каждого из "факторов влияния". Это позволяет учесть каждый из "факторов влияния" в прогнозе.
В работе построены несколько вариантов прогнозов объемов производства яйца и мяса птицы в России: с учетом и без учета факторов влияния, с учетом показателей эффективности функционирования племенного птицеводства и без него, с учетом размера квот на ввоз мяса птицы, с учетом сезонных колебаний потребления яйца, с учетом импорта мяса птицы. Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
Варианты прогнозов производства птицеводческой продукции в России на 2010 г.
| Показатели | Факт 2005 | Варианты прогнозов | прогноз* | ||||||
| 1. Без учета факторов влияния | 2. С учетом факторов влияния | 3.С учетом показателей племенного птицеводства | С учетом квот на ввоз мяса птицы | С учетом сезонных колебаний | С учетом импорта | ||||
| 2005 | 2010 | ||||||||
| Производство яиц, млрд. шт. | 36,8 | 38,8 | 38,8 | 37,5 | - | 36,1 | - | 38,0 | 47,0 |
| Производство мяса птицы в убойной массе, млн.т. | 1,4 | 2,1 | 1,4 | 1,7 | 1,52 | - | 1,6 | 1,7 | 2,2 |
* Концепция-прогноз развития животноводства России до 2010 года. – М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2002. – 136 с.
Сравнивая полученные результаты объемов производства яйца и мяса птицы в РФ на 2010 год с запланированными в концепции-прогнозе развития отрасли, можно констатировать, что отрасль не сможет достигнуть заданных концепцией показателей. Далее целесообразно сопоставить прогнозируемые объемы производства птицеводческой продукции, учитывая принятый объем квот с прогнозом потребления (рис.6).
Рис. 6. Варианты прогнозов производства мяса птицы в России
Анализируя полученные данные можно сделать вывод, что на рынке мяса птицы, на протяжении всего периода прогнозирования даже с учетом импорта в рамках квот будет наблюдаться дефицит, как следствие приводящий к росту цен на мясо птицы. Объем предложения с учетом квот лишь к 2010 году достигнет уровня потребления, причем необходимо отметить, что данный уровень производства, и заложен в концепции развития отрасли. Однако данный прогноз был построен исходя исключительно из динамики объемов производства мяса птицы, что с нашей точки зрения является не совсем корректным, т.к. не учитывает динамику основных факторов влияния описанных выше. При прогнозировании объемов производства с учетом этих факторов ситуация в корне меняется (Прогноз 2). Так в 2010 году объем производства мяса птицы с учетом динамики показателей остается на уровне 2005 года, при снижении поголовья на 20 %, увеличении среднесуточного прироста на 27,9%, сокращении срока откорма до 40 дней, сокращения расхода электроэнергии на 15,5%, снижении затрат труда на 47%, при росте себестоимости тушки на 23%.
Аналогично был построен прогноз производства мяса птицы с учетом показателей деятельности племенного птицеводства России (прогноз 3), которые оказывают существенное влияние на производство основной птицеводческой продукции. Для анализа были выбраны следующие факторы: поголовье несушек, яйценоскость, падеж птицы, производство племенного яйца реализация племенного яйца, размер дотаций, использование племенной продукции, затраты кормов в к. ед. на 10 шт. яиц, себестоимость 10 шт. племенных яиц в руб.
Анализ полученных прогнозных данных показывает стабильный рост производства яйца с 2006 по 2010 годы, но, как и в предыдущем прогнозе, этот показатель достигает лишь уровня 2005 года, запланированного в «Концепции - прогнозе развития животноводства». Для достижения даже таких показателей, необходимо: увеличить реализацию племенного яйца на 16,5 %, поголовье несушек увеличить на 27,9%, яйценоскость увеличить до 283 шт. на 1 несушку, затраты корма сократить до 2,8 к.ед. на 10 яиц, дотации увеличить на 35%. Для достижения производства мяса птицы 1,7 млн.т. необходимо сократить падеж птицы на 14,5%, производство племенного яйца увеличить на 13,8%. Достигнув этих показателей, производство мяса птицы увеличится на 21,4%, что приблизит к запланированному в «Концепции - прогнозе» показателю.
При таком варианте развития событий на рынке мяса птицы будет наблюдаться дефицит, что потребует увеличения импорта за счет снижения таможенных пошлин.
Аналогично были построены прогнозы производства яйца (рис. 7).
Рис.7. Варианты прогнозов производства яйца в России
Анализируя, прогнозные данные, полученные с учетом факторов влияния, мы можем констатировать, что для увеличения объемов производства яйца в России на 5 % к 2010 году необходимо: яйценоскость довести до 338 шт. в год, расход кормов сократить на 7,5 %, расход электроэнергии необходимо сократить на 16,7%, при росте себестоимости на 25%. Однако представленные выше меры позволят достигнуть к 2010 году только уровня 2005 запланированного «Концепцией-прогнозом развития животноводства России до 2010 года».
Рынок яйца на наш взгляд целесообразно разделить на два сегмента: индивидуальные потребители; предприятия-переработчики. Спрос со стороны домохозяйств имеет тенденцию к росту, он полностью покрывается отечественными производителями. Динамика роста объема производства яйца превышает темпы роста объемов потребления, так к 2010 году разница составит 2,8 млрд.шт., в случае отсутствия увеличения спроса со стороны предприятий переработчиков.
Для построения сценариев развития отрасли нами были использованы отобранные из вышерассмотренных максимально влияющие факторы, характеризующие разные направления птицеводства, такие, как: потребление мяса птицы, среднесуточный прирост живой массы, расход электроэнергии товарными птицефабриками, импорт мяса птицы, себестоимость мяса птицы, срок откорма птицы, реализация племенного яйца, дотирование племенных предприятий, использование племенной продукции, себестоимость племенного яйца, ввод помещений для содержания птицы, превышение потребительской цены над ценой производителя.
В работе построены две группы сценариев, первая - для мясного направления птицеводства, вторая - для яичного, что позволило учесть особенности их производства, переработки и реализации.
Рассмотрим основания для выделения сценариев развития мясного птицеводства:
- первое основание – ежегодное увеличение дотаций племенным птицеводческим хозяйствам на 20 %, что должно активизировать работу по совершенствованию существующих кроссов мясной птицы, направленную на повышение ее продуктивности, с учетом требований предъявляемых переработчиками и конечными потребителями.
- второе основание – ежегодное снижение затрат электроэнергии на 8% от уровня 2005 года за счет активного внедрения в бройлерном производстве энергосберегающих технологий, что позволит добиться снижения себестоимости и будет стимулировать увеличение объемов производства. Необходимо отметить, что данное основание актуально исключительно для данного направления птицеводства, что объясняется особенностями технологии выращивания птицы мясного направления.
- третье основание - сокращение квот на ввоз мяса птицы, бесспорно, будет стимулировать отечественное производство. Сокращение предложения, на рынке вызванное сокращением квоты на 10% от принятого уровня может быть компенсировано отечественными производителями, большее сокращение приведет к возникновению дефицита. Для построения сценариев развития яичного птицеводства данное основание использоваться не будет.
- четвертое основание – использование премиксов, рекомендованных предприятиями производителями племенной продукции рецептур комбикормов, соблюдение технологии кормления по нашему мнению позволяет добиться снижения расхода кормов до 3% в мясном, 5% в яичном птицеводстве ежегодно от уровня 2005 года, с одновременным увеличением объемов производства.
- пятое основание - ежегодное увеличение ввода помещений для содержания птицы на 9% от уровня 2005 года позволит качественно модернизировать предприятия отрасли, и, как следствие, более полно использовать генетический потенциал птицы.
- шестое основание для выделения сценария - уровень превышения потребительской цены на яйцо и мясо птицы над ценой производителя, который в некоторой степени отражает распределение прибыли между предприятиями производителями и переработчиками продукции птицеводства. По нашему мнению ежегодное снижение данного показателя на 2% от уровня 2005 года, которое может быть достигнуто посредством интеграции производителей племенной и товарной продукции птицеводства с переработчиками в рамках научно производственных систем основанной на принципах логистики, позволит значительно увеличить объем производимой продукции. Данное основание так же является актуальным для птицеводства яичного направления.
В результате описанных выше оснований нами разработаны сценарии представленные в таблицах 3 - 5.
Таблица 3
Сценарии развития мясного птицеводства
| Показатели | Сценарий 1 | Сценарий 2 | Сценарий 3 | Сценарий 4 | Сценарий 5 | Сценарий 6 |
| Дотации на племенную работу, млн. руб. | Ежегодное увеличение на 20% | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз |
| Затраты электроэнергии, к.Вт | Трендовый прогноз | Ежегодное снижение на 8% от уровня 2005 года | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз |
| Квоты на ввоз мяса птицы, тыс. т | Утвержденные правительством РФ | Утвержденные правительством РФ | Ежегодное снижение на 10% от утвержденного | Утвержденные правительством РФ | Утвержденные правительством РФ | Утвержденные правительством РФ |
| Расход корма, ц. к.ед. | Уровень 2005 года | Уровень 2005 года | Уровень 2005 года | Ежегодное снижение на -3% от уровня 2005 года | Уровень 2005 года | Уровень 2005 года |
| Ввод помещений для птицы, тыс. птицемест | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Ежегодное увеличение на 9% от уровня 2005 года | Трендовый прогноз |
| Превышение потребительской цены на мясо птицы над ценой производителя, % | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Ежегодное снижение на 2% от уровня 2005 года |
В таблице 4 представлены результаты проведения прогнозных расчетов по каждому из сценариев. Наибольший рост объемов производства мяса птицы возможен при корректировке квот на ввоз, но, необходимо отметить, что темпы прироста, в каждом последующем периоде будут сокращаться, в то время как дотирование племенных хозяйств приносит наибольший прирост, это объясняется инвестиционным характером данного направления государственной поддержки, в том случае если дотации будут рассчитываться по предлагаемой нами методике.
Таблица 4
Прогноз производства мяса птицы, тыс.т
| | 2007 г. | 2008 г. | 2009 г. | 2010 г. |
| Сценарий 1 | 1719.59 | 1807.59 | 1881.63 | 1964.55 |
| Сценарий 2 | 1706.62 | 1749.40 | 1791.17 | 1831.94 |
| Сценарий 3 | 1836.05 | 1882.68 | 1929.3 | 1975.93 |
| Сценарий 4 | 1711.68 | 1758.19 | 1804.70 | 1852.10 |
| Сценарий 5 | 1708.94 | 1749.61 | 1790.81 | 1832.58 |
| Сценарий 6 | 1731.28 | 1782.29 | 1833.70 | 1885.54 |
Государственная поддержка и распределение дотаций в племенном птицеводстве производится исходя из поголовья несушек, что на наш взгляд является недостаточно верным по отношению к производству племенной продукции. Многие племенные предприятия содержат большое поголовье несушек, реализуя при этом менее 20% племенной продукции, в то время как основная их цель - селекционная работа, направленная на повышение генетического потенциала птицы. На наш взгляд распределение дотаций целесообразно производить исходя из выручки от реализации племенной продукции, что, безусловно, будет стимулировать селекционное направление работы. Смоделировав последствия использования данного варианта распределения дотаций в рамках МНТЦ «Племптица», мы можем утверждать, что повысится рентабельность как объединения в целом на 0,6 пунктов в 2007 году и 1,2 пункта в 2008, так и отдельных племенных предприятий, входящих в данное объединение.
Также значительный рост объемов производства возможен при условии интеграции производителей с переработчиками с целью формирования логистических систем, что позволяет активно внедрять концепцию управления цепями поставок (Сценарий 6). Развивая данную концепцию, возможна интеграция с предприятиями кормопроизводства и племенными птицеводческими хозяйствами, которая позволит реализовать четвертый сценарий.
Эффект от реализации 2 и 5 сценария практически один, что связанно с технологической и идеологической близостью выделенных оснований, так введение новых площадей для содержания птицы и позволяет более активно использовать ресурсосберегающие технологии. Необходимо отметить, что строительство новых объектов в ряде случаев является более привлекательным с экономической точки зрения, чем технологическое перевооружение существующих, с целью их адаптации под современные технологии выращивания птицы.
Аналогично в работе выделены основания для выделения прогнозных сценариев развития яичного направления птицеводства.
Таблица 5
Сценарии развития яичного птицеводства
| Показатели | Сценарий 1 | Сценарий 2 | Сценарий 3 | Сценарий 4 |
| Дотации на племенную работу, млн. руб. | Ежегодное увеличение на 20% | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз |
| Расход корма, ц. к.ед. | Уровень 2005 года | Ежегодное снижение на -5% от уровня 2005 года | Уровень 2005 года | Уровень 2005 года |
| Ввод помещений для птицы, тыс. птицемест | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Ежегодное увеличение на 9 % от уровня 2005 года | Трендовый прогноз |
| Превышение потребительской цены на яйцо над ценой производителя, % | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Трендовый прогноз | Ежегодное снижение на 2% от уровня 2005 года |
Анализируя прогнозные данные по каждому из сценариев развития яичного производства (табл. 6) необходимо отметить, что их реализация дает практически одинаковый прирост объемов производства яйца.
Таблица 6
Прогноз производства яйца птицы, млн.шт.
| | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 |
| Сценарий 1 | 36955.014 | 37166.142 | 37389.808 | 37628.432 |
| Сценарий 2 | 36946.404 | 37123.715 | 37301.026 | 37478.337 |
| Сценарий 3 | 36938.122 | 37108.374 | 37280.080 | 37453.369 |
| Сценарий 4 | 37005.169 | 37216.181 | 37427.194 | 37638.206 |
Несмотря на это можно сделать вывод, что приоритетными направлением является развитие государственной поддержки племенных хозяйств, что позволит наряду с повышением эффективности селекционной работы начать процесс формирования логистических систем основным звеном которых они и будут являться. Реализации четвертого сценария будет способствовать организация распределительных центров продукции яичного птицеводства посредством интеграции производителей одного региона, что позволит получить более полный контроль рынков сбыта, вырабатывать единую ценовую и товарную политику, и, как следствие, ожидать значительный прирост объемов производства яйца и повышения рентабельности производства.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что основными стратегическими направлениями развития птицеводства является, взвешенная политика квотирования ввоза мяса птицы, а также государственная поддержка племенных предприятий, наряду с проведением логистической реформы отрасли направленной на интеграцию с предприятиями производителями кормов, оборудования, переработчиками и сферы распределения в рамках единой логистической системы функционирующей на основе системного подхода к интегрированному планированию и управлению всем потоком, информации, кормов, оборудования, товарной продукции и услуг от поставщиков через предприятия отрасли, распределительные центры до конечных потребителей.