Обоснование экономико-математическим методом оптимальных параметров ресурсного потенциала сельскохозяйственных формирований

На основании приведенной в работе [6] и (приложение В, стр. 93) теоретической экономико-математической модели оценки эффективности использования производственного потенциала, приступим к построению численной модели, рассматриваемого АО АПК «Адал».

Введем параметры, переменные, целевую функцию и функции ограничений (для значений переменных и для целевой функции).

Таким образом, была разработана численная экономико-математическая модель задачи, состоящая из 34 переменных и 44 ограничений. Переменные разбиты на блоки и соответственно функции ограничений, имеющие содержательный смысл ([6], приложение В, ст. 107).

Решение данной задачи выполнялось на компьютере с использованием программы «Поиск решения» в среде MS Excel. Для разработки программы-таблицы на листе MS Excel в ячейках набраны формулы, начальные значения переменных постоянные (неизменяемые) величины, соответствующие формулам вышеописанной модели. Указанные ячейки объединены в виде матрицы (табличная форма модели). В работе [6], приложение В, на рисунке В2.2, стр. 115-118 приведен фрагмент этой таблицы и на рисунке В2.3, стр. 119-122 фрагмент трех отчетов, полученные компьютером в результате решения задачи.

Результаты и анализ. В первом варианте решения задачи все ограничения и значения показателей исследуемого хозяйства являются фактическими (реальными). Это необходимо для сравнения фактических данных с результатами моделирования оптимальных данных, тем самым мы практически имитировали реальные условия хозяйства.

Таблица 5. Оптимальная структура ресурсного потенциала АО АПК «Адал»

Таблица 6. Использование кормовых угодий

По результатам расчетов, полученных на компьютере, на основании трех отчетов нами построена таблица 5 оптимальной структуры посевных площадей или иначе говоря, получена оптимальная структура ресурсного потенциала.

Анализ полученных результатов проведем на основании данных таблицы 5. Начинаем с определения посевных площадей хозяйства, оптимальной их структуры или оптимальной структуры ресурсного потенциала. Она представлена в таблице 6.

Как видим, пашня используется полностью (3115,84 га) и ее выгодно увеличивать, при увеличении ее на 1 га прибыль увеличится на 163,1 тыс. тенге: об этом можно судить по значению двойственных оценок ([6], см. приложение В, отчет об устойчивости, рис. В2.3).

Площади озимых культур в составе площади пашни занимают 19,97 %. Значит, объем площади озимых культур находится в допустимых пределах (значение заданного ограничения равно 20%). Площади под зерновые в пашне 45,43 %, это соответствует минимально заданному ограничению. Площади под многолетние травы в пашне - 24,05%, что меньше минимально заданного ограничения, равного 25%. Все это показывают выполнение условий севооборота.

Отметим, что в хозяйстве существует определенная проблема по планированию площадей под естественные сенокосы, т.е. практически ощущается нехватка сельскохозяйственных угодий и отсутствие в их составе специальной земли под естественные сенокосы (таблица 6).

Таблица 7. Оптимальная структура стада молочно-товарной фермы АО АПК «Адал»

Естественные сенокосы и естественные пастбища используются в хозяйстве полностью и их выгодно увеличивать, например, при увеличении на 1 га площади естественных пастбищ прибыль увеличится на 60,1 тыс. тенге ([6], теневая цена, см. приложение В, отчет об устойчивости, рис.В2.3).

При этом, в соответствии зоотехническими нормами, для обеспечения животноводства нужным объемом грубых кормов необходимо иметь площади естественных сенокосов в размере до х₁₃ = 1501,92 га.

После установленного размера естественных сенокосов, компьютер значение двойственной оценки естественных сенокосов приравнял к нулю ([6], см. приложение В, отчет об устойчивости, рис.В2.3).

Таким образом, грубые корма в хозяйстве из состава дефицитных кормов становятся избыточными.

Отметим, что только в этом случае хозяйство получает возможность нормально развиваться, без покупки на стороне сена или без аренды земли под естественные сенокосы.

По полученному нами результату имеем вывод: хозяйству не выгодно заниматься выращиванием многолетних трав на сено, выгодно использовать соломы зерновых культур в составе грубых кормов. Полученная оптимальная структура скотоводства представлена в таблице 7.

Из таблицы видно, что хозяйству выгодно развивать молочное направление, чем мясное, так как группа коров в структуре представлена по максимуму - 45%. Поэтому поголовье коров выгодно увеличивать, увеличение поголовья коров на 1 голову увеличит прибыль предприятия на 146,96 тыс. тенге ([6], теневая цена, см. отчет об устойчивости, стр. 119-122). Поголовье лошадей соответствует заданным значениям.

По результатам расчетов на компьютере можно сделать вывод, что хозяйству невыгодно выращивать следующие культуры: многолетние травы на сено и сои, так как каждый гектар этой культуры снизит прибыль предприятия на 206,8 и 40,45 тыс. тенге соответственно.

Анализ ограничений по использованию трудовых ресурсов показывает, что в хозяйстве трудовых ресурсов не хватает в расчете на год. Из- за этого хозяйству необходимо будет привлекать дополнительные трудовые ресурсы в объеме 159684,67 чел. - часов. Трудовые ресурсы в напряженный период (66000 чел-ч) используются не полностью и составляют всего 26138,23 чел - ч. В целом затраты трудовых ресурсов по проекту составляют 522423 чел - ч, а фактически в хозяйстве этот показатель равен 402600 чел - ч. Если эти объемы человеко-часов переведем на среднегодовую численность работников, то получаем 308 занятых рабочих по проекту и 330 занятых рабочих фактически в хозяйстве.

Анализ ограничений по производству и использованию кормов показывает о недостатке в хозяйстве грубых кормов и об отсутствии земли под естественные сенокосы. Сенаж в рационе минимальную границу превышает на 7992,06 ц к.е., не достигает максимальной границы на 4956,51 ц к.е., снижение в рационе его на 1 ц к.е. уменьшает прибыль предприятия ([6], см. отчет об устойчивости, рис. В2.3). По отношению силоса аналогичная ситуация повторяется.

По зеленому конвейеру: зеленые корма в мае, июле и августе - больше минимальной нормы соответственно на 10244,05 ц к.е., 4813,57 ц к.е. и 4820,88 ц к.е.. В июне и сентябре зеленые корма вошли в рацион по минимальной границе, увеличивать их невыгодно. Так как их увеличение в рационе на 1 ц к.е. уменьшит прибыль ([6], см. отчет об устойчивости, рис. В2.3, стр. 119-122).

Таким образом, по нашему расчету обеспеченность животноводства питательными веществами в целом соответствует зоотехническим нормам.

Анализ ограничений по производству товарной продукции для выполнения условий заключенных договоров показывает следующие ситуации:

- производство и продажа товарной пшеницы выгодна при условии: заключен договор (на 4890 ц), произведен больше на 9339,18 ц, всего -14229,18 ц;

- производить и продавать молоко выгодно при условии: заключен договор (на 58680ц), произведено больше на 13410 ц, всего - 72090 ц;

- выращивать молодняк и откармливать другие группы крупного рогатого скота для получения привеса выгодно: если заключен договор (на 2540 ц), произведен больше на 59,36 ц всего - 2599,36 ц.

- невыгодно производить товарный ячмень, кукурузный силос и зерно кукурузы больше плана, соответственно на 2105 ц, 52000 ц и 50580 ц. Продажу этих видов культур должны проводить в пределах договорного плана.

Реализация данного оптимального плана принесет предприятию максимальную прибыль, равную 2= 486271,49 тыс. тенге.

Как видно из анализа результатов моделирования, при решении проблемы повышения эффективности использования ресурсного потенциала, главным является обеспечение сбалансированности ресурсной базы.

Недостаток одних видов ресурсов (даже при избытке других) повлечет «торможение» в развитии отдельных звеньев в системе агропромышленного комплекса области и будет способствовать «торможению» развития всего комплекса в целом [11].

Проведенные нами исследования [12] свидетельствуют, что обобщающим показателем эффективности использования ресурсного потенциала является совокупный индекс эффективности, который рассчитан по известной методике [13] и для фактического состояния АО АПК «Адал» составляет 2,8 единиц, а по оптимальному проекту 5,6 единиц.

Поэтому в качестве критерия оптимальности был использован данный показатель и приведен в оценочной таблице 8 эффективности использования ресурсного потенциала АО АПК «Адал».

Об эффективности оптимального использования производственных ресурсов можно судить по уровню производства основных видов продукции на 1 га земельных угодий и на 1 чел - ч (таблица 8). Как видно, из данной таблицы за исключением производства ячменя наш проект по оптимизации использования ресурсного потенциала намного превосходит фактическое положение хозяйства.

В Казахстане животноводство дает около 49% валовой продукции сельского хозяйства. Определяющим показателем состояния отрасли является обеспеченность населения молочными продуктами. Однако, низкая конкурентоспособность казахстанского молока - закономерный результат сложившихся тенденций и меж субъектных отношений во всем агропромышленном секторе. По сегодняшний день в Алматинской области обеспеченность населения молочными продуктами главная роль играют личные подворья, которые производят около 90 % молоко. Важной для молочного скотоводства средне- и крупно товарного производства надо и инфраструктурной составляющей является и выступают мерой эффективности введения кормовая база. Отсутствие качественной кормовой хозяйства, основанием для инвестиций. базы сказывается и на модернизации отрасли. Для

Таблица 8 Оценка эффективности использования ресурсного потенциала АО АПК «Адал»

Внедрение автоматизированных линий и робототехники на молочных фермах становится не рентабельным, когда надои составляет не менее 35 литров в сутки. Добиться такого уровня можно лишь при разведении племенного поголовья, требующего качественной кормовой базы и эффективного ее использования путем составления сбалансированного рациона питания скота, который возможно только на основании применения экономико-математических методов и 1Т-технологий [14 и 15].

Важнейшее значение в интенсификации молочного животноводства имеет нормированное, сбалансированное и полноценное кормление животных посредством максимального использования высококачественных объёмистых кормов. Современный принцип кормления жвачных животных основан на том, что чем больше сбалансированные элементы питания и тем выше полноценность кормления, продуктивность животных и ниже затраты корма на единицу продукции. Составление такого сбалансированного рациона скота возможно только на основании применения ЭММ и 1Т-технологий.

Нами как один из путей повышения эффективности молочной фермы рассмотрена технология расчёта оптимальных рационов кормления, исходя из конкретных, специфических условий АО АПК «Адал». Суть и содержание этой технологии расчета, результаты и их обсуждение полученного оптимального рациона для молочных коров, приведена в работе [6], приложение В, стр. 127-134. Наш рацион хорошо сбалансированный и его значение близко к 100%.

Рассматривая двойственные оценки оптимизации рациона, делаем вывод, что самое ценное в рационе содержание сои и ЭКЕ (энергокормовых единиц). Теневая цена их соответственно равна 128,126 и 27,411. Значения остальных теневых оценок практически равны нулю и это обстоятельство еще раз показывают, что рацион точно сбалансирован со всеми элементами питания. сельскохозяйственный экономика математический алматинский

Таким образом, нет ни одного показателя, который бы при увеличении снижал значение целевой функции оптимального рациона, то есть модель оптимальна для продуктивности молочного стада в 14,3 кг молока в сутки.

Результаты решения выше указанных задач переданы в АО «Адал» для внедрения в производства и доложены на международной научно-практической конференции «Информатика и прикладная математика», 25-29 сентября 2019 года. - Алматы, Казахстан.

Заключение

• разработана экономико-математическая модель оптимального функционирования производственной системы АО АПК «Адал», позволяет наравне с другими сопутствующими задачами решить ряд экономических задач, связанных с обоснованием найденного оптимального использования ресурсного потенциала при различных производственных ситуациях.

• в рамках одной модели решаются (во взаимосвязи) задачи развития животноводства и растениеводства, определяются наиболее выгодные объемы производства видов продукции, а также использования произведенного сельскохозяйственного сырья и продуктов, их поставок на продажу, на цели личного и производственного потребления.

• в результате практической имитации фактических условиях хозяйства (первый вариант решения задачи) определились размеры посевных площадей по культурам и по поголовьям видов скота. Результаты исследований показывают, что применение экономико-математических моделей оптимизации позволит значительно повысить эффективность производства и использования ресурсного потенциала АО АПК «Адал». На основании этой методики можно решить также задачи по обоснованию оптимальных параметров ресурсного потенциала всех видов СХФ для условий северной, западной и южно-предгорной зон Алматинской области.

• Особоезначение экономико-математическое моделирование имеет в такой отрасли народного хозяйства, как животноводство. Сегодня во всем мире при помощи ЭММ и компьютера успешно составляется оптимальный рацион кормления скота, который удовлетворяет всем требованиям по питательности и одновременно обеспечивает эффективного использования кормового ресурса. Считаем необходимым для менеджеров молочно-товарных ферм важно знать теорию и владеть практическими инструментами ЭММ, т.к. при помощи данной науки каждый, кто владеет знаниями, сможет построить и рассчитать экономико-математическую модель, которая сможет помочь в любых ситуациях, когда необходимо принять правильное решение.

• апробация модели показала высокую эффективность ее использования в оптимальном и индикативном планировании, необходимость рекомендации ее в качестве методического инструмента для применения на практике в деятельности работников экономического отдела АО АПК «Адал». Применение модели позволяет переложить на плечи компьютера выполнение такой сложной, вместе с тем творческой работы, какой является оптимальное, индикативное планирование, оценка эффективности использования ресурсного потенциала, проведение множества творческих вычислительных экспериментов, обоснование эффективных направлений развития производства. При этом намного повышаются качество и научный уровень разработок, значительно сокращается время, затрачиваемое на проведение расчетов, достигаются при любой ситуации производства оптимальные решения проблем, которые практически невозможно получить, опираясь на традиционные методы.

Список литературы

1. Инновационная деятельность в АПК: состояние, проблемы, перспективы: науч.изд. - М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2010. - 280 с.

2. Волков, С.Н., Бугаевская В.В. Оптимизация структуры посевных площадей в хозяйстве // -М.: ГУЗ. 1994. № 1, - С. 6.

3. Платов, О.К., Майорова М.А., Маркин М.И. Теоретические основы управления земельными ресурсами сельскохозяйственных предприятий // Научный журнал «Вестник АПК Верхневолжья». № 22(2). 2013. - С. 15.

4. Куликов, В.Е. Моделирование хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды: специальность: дисс. 08.00.13 к.э.н. / Тих. гос. экон. унив. В., 2006. -157 с.

5. Царев, С.А. Анализ использования Производственного потенциала сельскохозяйственными предприятиями методами экономико-математического моделирования: автореф. дис.к.э.н./Росс. гос. агр. заоч. универ. Б., 1999. -163 с.

6. Отчет о научно-исследовательской работе по теме: «Информационные технологии и математические методы в эффективном управлении ресурсным потенциалом сельскохозяйственных предприятий Республики Казахстан» (Промежуточный), № гос. регистр. 0118РК00588. - Алматы: НАО «КазНАУ», 2019. - 211 с.

7. Нормативы затрат на единицу основных видов сельскохозяйственной продукции растениеводства. Рассмотрен и одобрено на заседании научно-технической комиссии АО «КазАгроИнновация», 2 августа 2010 года. - Астана, 2010. - 275 с.

8. Прямые производственные затраты на 1 голову, 1 ц молока в молочном скотоводстве при интенсивных технологиях по регионам Казахстана (Рекомендации). Утвержден Ученым Советом Казахского НИИ экономики АПК и развития сельских территорий, 27.01. 2017 г., протокол №1. - Алматы, 2017. - 31 с.

9. Средние цены производителей сельскохозяйственной продукции в Алматинской области в 2017 году в тенге за 1 тонну. Алматинская область в 2017 году / Статистический ежегодник. Департамент Статистики Алматинской области, Комитет по статистике МНЭ РК. - Алматы, 2018.

10. Методика расчета валового выпуска продукции (услуг) сельского, лесного и рыбного хозяйства. Утвержден приказом Председателя Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан от 9 ноября 2015 года, № 175.

11. Стовба, Е. В. Оптимизация структуры отраслей растениеводства сельскохозяйственных организаций региона // АгроЭкоИнфо. 2011. № 2.

12. Ахметов, К.А., Бекбосынова А.Б. Технология расчета производственного потенциала сельскохозяйственной организации Алматинской области на компьютере. Проблемы экономики, организации и управления в России и мире: Материалы XIX международной научно-практической конференции (26 декабря 2018 года). - Прага, Чешская Республика: WORLD PRESS s. r.o., 2019.-117с.

13. Лешиловский, П.В., Киян Т.В. Методы оценки совокупного производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий и использование их результатов в практической деятельности. АПК Белорусский экономический журнал. №4, 2008. - С. 36-45.

14. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных. Справочное пособие. 3-е издание переработанное и дополненное. / Под ред. А. П. Калашникова, В. И. Фисинина, В. В. Щеглова, Н. И. Клейменова. - М.: 2003. - 456 с.

15. Лукьянов, Б.В., Лукьянов П.Б. Новая информационная технология оптимизации рационов для сельскохозяйственных животных (Компьютерные программы «КОРАЛЛ»): Учебно - методическое пособие - М.: Изд-во РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева, 2009.

Размещено на Allbest.ru