Обоснование прогнозных сценариев развития рынка зерна (теория, методология и практика)

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы исследования. Актуальность решения проблемы оценки текущего состояния рынка агропродовольственной продукции и основных тенденций развития рынка зерновых состоит в необходимости адаптации условий функционирования внутреннего рынка к требованиям открытой экономики в связи с предстоящим присоединением России к ВТО.

Мониторинг агропродовольственных рынков становятся основным инструментом для анализа тенденций изменения рыночных показателей: закупочных и потребительских цен, объёмов экспортируемой и импортируемой продукции и др. и ориентирован на решение проблем их государственного регулирования.

Для взвешенного исследования рынков агропродовольственной продукции требуется применение автоматизированных средств обработки данных. Решение проблемы по обработке разнокачественных источников информации, разработка динамических оперативных прогнозов будет способствовать повышению принятию обоснованных управленческих решений и мер государственного регулирования, учета выявленных тенденций в развития рынка зерна в прогнозировании основных параметров рынка, обеспечения национальной продовольственной безопасности.

Актуальность темы исследования обусловлена потребностью в совершенствовании прогнозирования зернового рынка и необходимостью разработки методической базы использования новых информационных технологий для обеспечения качественного решения этой важнейшей народнохозяйственной проблемы.

Работа соответствует п.15.34 паспорта специальности ВАК 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством.

Степень изученности проблемы. Исследованию проблем функционирования и прогнозирования рынка зерна посвящены труды таких известных отечественных экономистов, как А. Алтухов, К. Багриновский, Г. Беспахотный, М. Браславец, А. Гатаулин, В. Денисов, В. Кардаш, В. Киселев, Р. Кравченко, В. Краснопивцева, Э.Крылатых, В.Милосердов, В. Можин, Н. Моисеев, А.Петров, И. Поспелов, М.Прокопьев, И. Попов, В. Узун и многие другие. Вместе с тем, проблемы совершенствования прогнозирования на основе моделирования параметров рынка зерна в динамическом режиме, оперативное определение его состояния в экономической науке недостаточно разработаны и требуют дальнейшего исследования.

Целью диссертационного исследования является совершенствование процедуры оценки и прогнозирования рынка зерна на основе оперативного использования разнокачественной информации о состоянии его параметров, интерпретирующего результаты прогнозно- аналитических расчетов в форме оперативных аналитических отчетов.

В соответствии с обозначенной целью поставлены и решены следующие задачи:

раскрыты теоретические основы прогнозирования продовольственного и сырьевого рынков, выявлены отличительные особенности функционирования зернового рынка и продуктов его переработки;

уточнена сущность категории динамического прогнозирования, ее критерии и показателей с учетом специфики зернового рынка и направлений переработки зерна;

разработка методики динамического прогнозирования на основе оперативного анализа разнокачественных источников информации;

выявлены тенденции в развитии рынка зерна, оказывающие влияние на разрабатываемые динамические прогнозы и оперативные аналитические отчеты;

разработка методических рекомендаций по подготовке аналитических отчетов о состоянии и тенденциях развития рынков зерновых культур;

разработаны предложения по внедрению технологий и мероприятий, повышающих эффективность функционирования рынка зерна;

обоснованы приоритетные направления развития зернового рынка и разработаны предложения по разработке сценариев его развития в имитационном режиме.

Объект исследования - зерновой рынок страны, предприятия АПК - зернопроизводители и переработчики зерна, другие субъекты рынка, организации, составляющие инфраструктуру и обеспечивающие информационное обслуживание зернового рынка.

Предмет исследования - организационно-экономические основы функционирования зернового рынка, а также процессы, закономерности и отношения, возникающие в процессе его развития в современных условиях.

Теоретическую и методическую основу исследования составили труды классиков экономической науки, работы российских и зарубежных авторов по изучаемым вопросам.

Исходной базой исследования послужили научные работы ВНИЭСХ, ВИАПИ им. А.А. Никонова, ВНИЭТУСХ и других научных учреждений страны, данные статистических сборников РФ Федеральной службы статистики, нормативные документы федеральных органов власти, результаты личных исследований автора.

Методы исследования. В процессе исследования использовались следующие методы: абстрактно-логический, монографический, экономико-статистический, аналитический, расчетно-конструктивный, имитационного моделирования и других методов исследования. В качестве инструмента для решения задачи использованы Data Mining: SPSS Clementine.

Научная новизна работы заключается в осуществлении комплексного теоретического и методологического исследования развития рынков зерновых культур на основе математических моделей для решения задачи повышения эффективности его функционирования на основе прогнозирования параметров в динамическом режиме, позволяющего составлять оперативные аналитические отчеты, улучшить понимание происходящих на рынке зерна процессов: производства, внешнеэкономического обмена, производственного и конечного потребления, ценообразования, формирования запасов, а также анализа процессов переработки указанных видов продукции, материальных запасов сырья и продукции его передела.

В результате исследований получены следующие научные результаты:

- уточнена сущность категории прогнозирование, ее критериев и показателей с учетом специфики зернового производства, проведен аналитический обзор существующих направлений использования моделей прогнозирования для исследования сельскохозяйственных рынков; предложена классификация видов прогнозов по срокам осуществления, оценки их достоверности и корректировки, введено понятие «динамического оперативного прогнозирования»;

- выделены основные тенденции развития зернового рынка России и регионов, рынка зерновой продукции, оказывающие влияние на разрабатываемые прогнозы;

- выявлены различные направления использования зерна и зерновой продукции, апробирована методика оценки альтернативных затрат при различных направлениях использования зерна, в т.ч. на комбикорм и биотопливо;

- разработана методика разработки оперативных аналитических отчетов из разнокачественных источников информации по основным параметрам рынка зерна; определены результаты апробации прогнозирования рынка зерна в аналитическом и имитационном режимах;

- получены прогнозные сценарии развития рынка зерна с учетом существующих трендовых и корреляционно-регрессионных зависимостей, кластерного анализа и определены его основные прогнозируемые параметры;

- обоснованы основные направления повышения эффективности производства и переработки зерна, в т.ч. на основе оперативного государственного регулирования, принятия обоснованных управленческих решений.

Основным научным результатом выполненного исследования является разработка целостной методологической концепции решения проблемы прогнозирования зернового рынка в специфических условиях переходной экономики России. Разработанная теоретическая и методологическая платформа может служить теоретической и методологической основой разработки прикладных (рабочих) методик решения широкого круга организационно- экономических задач по развитию и функционированию зернового рынка.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в использовании при разработке прогнозных сценариев развития и повышения эффективности зернового рынка в Российской Федерации. Теоретические исследования, выводы, предложения и рекомендации используются в учебном процессе при подготовке студентов сельскохозяйственных вузов; информационно - консультационными службами для построения на базе разработанной имитационной модели рынков зерна, системы вариантного прогноза и ситуационного анализа, могут быть использованы для разработки прогнозов в других отраслях.

Главным прикладным результатом выполненного исследования являются разработка и обоснование положений, которые служат основой принятия управленческих решений, реализации политики Министерства сельского хозяйства Российской Федерации и региональных органов государственного управления АПК. Это разработанный прогноз с учетом комплекса факторов внутреннего и внешнего воздействия и модели организационных форм и механизмов его реализации (модели единой системы производства и переработки продукции зерновых культур; концентрации и централизованного использования ресурсов; демонополизации и государственного регулирования рынка зерновых культур; экономической и технологической интеграции его участников в структуру агрохолдингов; ценообразования на рынке зерновых культур).

Рекомендуется внедрить данные методические рекомендации для использования органами федерального управления АПК в целях принятия адекватных мер аграрной политики для обеспечения эффективного функционирования рыночного механизма. Основные результаты проекта также могут быть использованы в целях повышения конкурентоспособности аграрного производства, в т.ч. в рамках осуществления Государственной программы.

Апробация и реализация результатов исследования. Диссертация выполнена в ФГОУ ВПО «Российский государственный аграрный заочный университет» в соответствии с темой научно-исследовательской работы кафедры информатики ФГОУ ВПО РГАЗУ № 39 и госбюджетными исследованиями по теме «Проведение научных исследований, разработка и апробация имитационных моделей рынков зерна, мяса, молока» №1441/13; «Разработать методические рекомендации по подготовке аналитических отчетов о состоянии и тенденциях развития рынков зерновых, масличных культур, мяса и молока на основе математических моделей» № 1333/13.

Результаты исследований докладывались и публиковались в материалах научно-практических конференций ФГОУ ВПО РГАЗУ, опубликованы в статьях, а также обсуждались и одобрены на заседании НТС Министерства сельского хозяйства РФ.

1. Сущность категории прогнозирование, ее критерии и показатели с учетом специфики зернового производства

Проведен аналитический обзор существующих направлений использования моделей прогнозирования для исследования сельскохозяйственных рынков; предложена классификация видов прогнозов по срокам осуществления, оценки их достоверности и корректировки, введено понятие «динамического оперативного прогнозирования».

Прогноз для конкретной отрасли имеет свои специфические особенности. Под прогнозом в зерновом производстве, нами понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях отрасли в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.

По времени упреждения прогнозы подразделяются на оперативные, краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и дальнесрочные. Перечисленные типы прогнозов отличаются друг от друга также по своему содержанию и характеру оценок исследуемых процессов.

Таблица 1. Характеристика типов прогнозов

Прогнозы и их отличия
Оперативный до 1 года	Краткосрочный 1-3 года	Среднесрочный 5-7 лет	Долгосрочный 10-20 лет	Дальнесрочный Более 20 лет
По содержанию
Нет существенных количественных изменений	Количественные изменения	Количественные и качественные изменения	Качественные изменения
По характеристике оценок
Детальные количественные изменения	Количественные изменения	Количественно-качественные изменения	Качественные изменения на уровне общих закономерностей

Оперативные прогнозы основаны на предположении о том, что в прогнозируемом периоде не произойдет существенных изменений в исследуемом объекте как количественных, так и качественных. В них преобладают детально-количественные оценки ожидаемых событий.

Краткосрочные прогнозы предполагают только количественные изменения. Оценка событий соответственно дается количественная.

Среднесрочные и долгосрочные прогнозы исходят как из количественных, так и из качественных изменений в исследуемом объекте, причем в среднесрочных количественные изменения доминируют над качественными.

В оперативном прогнозировании мы выделяем динамический прогноз, получение которого обеспечивается использованием автоматизированных средств рыночной аналитики. В качестве инструмента для решения данной задачи по подготовке аналитических отчетов о состоянии и тенденциях развития продуктовых рынков нами использованы Data Mining: SPSS Clementine.

Сущность такого прогноза состоит в ежедневной атоматизированной обработке разнокачественной информации о состоянии продовольственного рынка и формировании еженедельных, месячных, квартальных, годовых аналитических отчетов о состоянии рынков и разработке прогнозов и их корректировке в зависимости от обработанной аналитической информации. Данный прогноз апробирован нами на примере зернового рынка и более подробно изложен в последующих главах. Данная работа выполнялась по заказу Министерства сельского хозяйства в рамках Государственного контракта.

Формирование и состояние зернового рынка отражает текущее состояние мирового рынка, характеризует его наиболее важные краткосрочные тенденции и основные параметры. На фоне этой глобальной рыночной среды, должна раскрываться специфика национального рынка, а затем определяться краткосрочная перспектива его развития.

В оперативном динамическом прогнозировании нами систематизированы показатели рынка и разделены на группы для прогнозирования по периодам - месяц, квартал, год.

Систематизируем параметры зернового рынка (табл. 2).

зерновой рыночный экономический

Таблица 2. Основные параметры зернового рынка

I. Ситуация на мировых рынках.
предложение	состояние мирового рынка по отдельным зерновым культурам: пшеница, ячмень, кукуруза; производство зерна и ожидаемые объемы экспорта из крупнейших стран-экспортеров; переходящие запасы
спрос	мировое потребление зерновых культур
цены	динамика цен на пшеницу на крупнейших мировых биржах; динамика средней контрактной цены экспорта и цен реализации пшеницы товаропроизводителями
II. Внутренний рынок
предложение	изменение зерновых ресурсов за текущий год; виды на урожай: посевные площади, урожайность, валовой сбор зерна; балансы ресурсов и использования продовольственной и фуражной пшеницы, продовольственной ржи, фуражного ячменя; структура пшеницы и ржи по качеству; запасы зерна; хранение зерна; динамика производства муки, хлеба и хлебобулочных изделий, круп и макаронных изделий
спрос	доходы населения по отношению к инфляции; месячная стоимость потребительской корзины; отношение курса доллара к рублю; доход на душу сельского населения по регионам; потребление продукции, произведенной из зерна, населением; доля импортной продукции в отечественном потреблении по пшенице, ячменю и др.; внутрихозяйственное потребление; потребности отраслей животноводства
цены	график цен или индекса цен первичной реализации зерновых, цен на пшеницу (твердую, мягкую), ячмень, овес, рожь, фуражную кукурузу; динамика маржи между ценой приобретения и ценой реализации пшеницы; розничные цены на продукцию переработки; индексы потребительских цен на основные хлебные продукты; цены факторов производства; динамика цен на дизтопливо и средних цен реализации на зерно; цены на удобрения; трансакционные издержки; объемы реализации в натуре
государственное регулирование	дотации; субсидированная часть ставки кредита; степень компенсации лизинговых платежей; государственные закупочные и товарные интервенции; внешнеторговое регулирование
рыночная инфраструктура	объемы выданных кредитов; приобретение техники по лизингу
внешняя торговля зерном	доля зерновой продукции в экспорте и импорте агропродовольственной продукции в целом; влияние импорта зерна на внутреннее предложение; ввоз / вывоз зерна по видам культур; импорт переработанной продукции; цены импортных и экспортных контрактов; сравнительный анализ цен основной зерновой продукции на внутреннем и зарубежных рынках
III. Прогноз	общие тенденции в сельском хозяйстве РФ; перспективы развития ситуации в зерновом секторе.

Важнейшими критериями прогнозирования являются его достоверность, обоснованность, точность. Степень достоверности прогнозов напрямую зависит от количества и характера исходных данных, метода их обработки, степени соответствия данных и методов друг другу.

Составление прогнозов требует мониторинга состояния рынков и формирования исходных данных. Для основных рынков зерновых, молока, мяса исходные данные формируются и обрабатываются из следующих источников (табл. 3)

Таблица 3. Источники исходных данных для прогнозирования параметров основных сельскохозяйственных рынков

1.	Формирование исходных данных для загрузки в хранилище по следующим позициям: - ценовая информация ФГУ «ЦРИ АПК» за 1998 - 2009 годы по всем позициям; - материалы ведомственных сборников «АПК России в 2002 - 2007 годах»; - еженедельная информация от ФТС России по 21 позиции еженедельных данных и 109 позициям ежемесячных данных, совпадающих с позициями Росстата по ежемесячным формам «Цены производства товаров» и «Объемы производства товаров»; -ежемесячная информация Росстата по объемам произведенной продукции и средним ценам производства по 109 позициям наблюдаемых товаров; - еженедельная биржевая информация с РТБ, по интервенциям, ведущих мировых бирж (Агроспикер); - ежемесячная информация с ведущих мировых бирж по агропродовольственным лотам (Агроспикер); - данные мониторинга по ведомственным формам: - «СОЖ» (сведения о воспроизводстве КРС, ежеквартально); - «НПМОЛ» (сведения о надоях и реализации молока, еженедельно); - «№1-КЗ» (сведения об оценке качества зерновых культур, ежемесячно с июля по декабрь); - «№1-СХ, срочная» (сведения о наличии семян яровых культур, 6-ть раз в год: 01.03; 01.09; 15.09; 01.10; 15.10; 01.11); - «№7-СХ» (сведения о ходе уборки урожая, севе озимых и вспашке зяби, 8 раз в сезон, с начала уборки еженедельно); - «№10-СХ, срочная» (сведения о ходе сенокошения и заготовки кормов, 7-мь раз в сезон по уточнению); - «№10-К-СХ, срочная» (сведения о качестве кормов, 7-мь раз в сезон по уточнению); - «№3-СХ, срочная» (сведения о севе яровых культур, 6-ть раз в год, еженедельно с начала сева); - «ЧПС» (сведения о поголовье племенного скота, ежеквартально); годовые: - «№-СКП» (сведения о качестве реализованной животноводческой продукции); - «№- ГП-16» (сведения о севе сельскохозяйственных и площадей, засеваемых элитными семенами, по состоянию на 01.07.); - «№ - ГП-14» (сведения об объемах производства и реализации семян элиты сельскохозяйственных культур); - данные по ценам реализации продукции производителями (зерно, мясо, молоко) по следующим странам: США. Канада, Мексика, Аргентина, Бразилия, Чили, страны ЕС и отдельно - Англия, Франция, Германия, Испания, Италия, Польша, Венгрия, Румыния, Финляндия, Швеция, Бельгия, Турция, а также: Иран, Ирак, Пакистан, Индия, Япония, Китай, Малайзия, Новая Зеландия, Австралия, Египет, Сирия, ЮАР, Израиль, Филиппины, (источники - МСХ США, Аглинк, Евромонитор, ФАО, Евростат); - данные по ценам потребительским на индикативные товары по странам: США. Канада, Мексика, Аргентина, Бразилия, Чили, страны ЕС и отдельно - Англия, Франция, Германия, Испания, Италия, Польша, Венгрия, Румыния, Финляндия, Швеция, Бельгия, Турция, а также: Иран, Ирак, Пакистан, Индия, Япония, Китай, Малайзия, Новая Зеландия, Австралия, Египет, Сирия, ЮАР, Израиль, Филиппины, (источники - МСХ США, Евромонитор); - данные по балансам по зерну, масличным, мясу и молоку ((источники - МСХ США, ежемесячно по 38 странам мира); - данные по стоимости фрахта, автоперевозок (www.zol.ru , АПК-Информ, US Wheat Associates).
2	Создание структуры и формы отображения оперативных и аналитических отчетов по ранкам «Зерна», «Мяса», «Молока».
5.	Тестирование построения и отображения динамических таблиц и графиков для презентации оперативных и аналитических отчетов, формирование структуры комментариев.

Математическое моделирование агропродовольственных рынков - инструмент анализа рыночных процессов. Математическая модель агропродовольственного рынка представляет собой полученные с помощью математических процедур отображение элементов, их свойств, и отношений реально функционирующей рыночной системы.

Описывая математические закономерности производства, внутреннего и внешнеэкономического обмена, переработки сельскохозяйственного сырья и потребления конечного продукта, а также процессы ценообразования, модель аграрного рынка позволяет воспроизвести самые разнообразные значимые для общества эффекты. Рыночная модель дает возможность количественно оценить влияние экономических факторов и их причинно-следственные связи. Эти явления бывает трудно интерпретировать иными методами.

Методы прогнозирования следует использовать в различных комбинациях. Это повышает качество информации, увеличивает объективность и вероятность прогнозируемых событий.

Разрабатывая прогнозы развития АПК было бы целесообразно объединить разрозненные усилия целого ряда научно-исследовательских институтов с тем, чтобы выработать более или менее единые подходы к методике научных исследований и разработке экономико-математических моделей. Важно, чтобы прогноз стал достоянием сельхозтоваропроизводителей и ориентировал бы их в планировании своей деятельности и поведении на рынке не только на краткосрочный период.

2. Основные особенности и тенденции развития зернового рынка России и регионов, рынка зерновой продукции, оказывающие влияние на разрабатываемые прогнозы

В рыночных условиях хозяйствования процесс производства и доведения зерновой продукции до конечного потребителя обеспечивается взаимодействием хозяйствующих субъектов рынка через реализацию их взаимных экономических интересов. При этом рынок зерновых культур обладает следующими характерными особенностями:

- рынок зерновых культур не может рассматриваться как изолированная часть национального зернового рынка вообще и фуражного в частности, а его развитие в большей степени связано с природно-экономическими факторами, состоянием отраслей кормопроизводства и животноводства, функционированием межрегиональных связей;

- зерновые культуры требовательны к условиям возделывания. Их ареал распространения широкий, что предопределяет зависимость внутреннего, регионального рынка зерновых культур от развития межрегиональных и межгосударственных связей.

- зависимость от географического месторасположения по отношению к зернопроизводящим и зернопотребляющим регионам страны, от наличия транспортных путей сообщения, влияющих на уровень развития межрегиональных связей по ввозу и вывозу зерновых культур;

спрос на зерновые культуры во многом вызван сложившимися у населения традициями питания и его платежеспособностью, уровнем развития полевого кормопроизводства, животноводства и комбикормовой промышленности.

Региональным рынкам зерновых культур также присущ ряд основных признаков, а именно:

- локальный характер возделывания зерновых культур вызывает необходимость максимальной концентрации их посевов в регионах, наиболее благоприятных по почвенно-климатическим условиям;

- сравнительно резкое несоответствие между производством и потреблением по регионам страны обусловливает развитие межрегиональных связей по ввозу и вывозу зерновых культур для продовольственных, семенных и фуражных целей и технической переработки;

- в основных регионах страны предложение зерновых культур, нередко находясь под воздействием природных факторов, отражается на колебаниях объема его производства и требует создания определенных запасов в целях стабильного спроса;

- зерно для разного целевого использования относится к продукции, пригодной к длительному хранению и хорошо транспортабельной, а существенные региональные различия в себестоимости производства являются основой его конкуренции на межрегиональном рынке.

В рыночных условиях хозяйствования существенно расширился круг участников процесса производства зерновых культур и товародвижения. Отношения между ними стали экономически самостоятельными и административно независимыми. С одной стороны, они основываются на принципах конкуренции, а с другой - делового предпринимательства. Поскольку определяющим критерием деятельности каждого хозяйствующего субъекта становится чисто экономический интерес, выражающийся в получении максимальной прибыли, то каждый из них самостоятельно ведет свою хозяйственную деятельность, выбирает партнеров на рынке зерна и устанавливает с ним экономические отношения. Такая схема экономических отношений существует и в процессе производства, и реализации зерновых культур.

Анализ рынков сельскохозяйственной растительной продукции значительно осложняется тем, что его развитие в большей мере зависит от различных природных, а, следовательно, рыночных факторов, в отличие от рынков мясной и молочной продукции. К этим факторам можно отнести:

экономические (например, изменение курса доллара по отношению к рублю, изменение стоимости ресурсов, необходимых для производства сельскохозяйственной продукции);

природные (например, сезонность, заболеваемость растений и повреждаемость их вредителями);

государственные (например, государственные закупки зерна в интервенционный фонд или изменение пошлины на экспорт семян подсолнечника).

Динамика цен на подсолнечник и пшеницу постоянно изменяется. При этом чёткая зависимость прослеживается только для сезонного фактора (а в некоторые годы не прослеживается и эта зависимость), влияние же других факторов необходимо рассматривать в совокупности. Это обусловлено тем, что очень часто изменение одного из условий влияет не на одну, а на несколько товарных позиций рынка (например, повышение спроса на определённый вид продукции в экспортных целях может повлиять не только на повышение цены на данную продукцию в экспортных регионах, но и на повышение стоимости продуктов переработки данной сельскохозяйственной культуры). Кумулятивный эффект (например, проведение государственных закупок одновременно с изменением количества экспорта этой же продукции) может привести к резкому изменению цен на данную продукцию именно из-за сложения влияния множества факторов.

При обработке имеющихся массивов информации все эти факторы не учитываются, благодаря чему даже при достижении относительно приемлемого уровня моделирования системы, прогнозные данные отличаются значительной неопределённостью, т.к. разброс доверительного интервала (границы, в которых может развиваться рынок согласно прогнозу) составляет в некоторых случаях (например, при моделировании рынка подсолнечника) до 500%.

В производстве зерновых можно выделить следующие тенденции:

- в сложившейся структуре посевных площадей зерновых культур удельный вес продовольственных составляет 64,7% их посевов и имеет тенденцию к дальнейшему росту;

- на долю яровой и озимой пшеницы приходится 53,9% посевов зерновых. Внутри самой продовольственной группы устойчиво сокращаются площади под крупяными культурами и озимой рожью;

- в структуре посевов и производства зерна фуражных культур низкая доля зернобобовых культур;

- потребление зерна за годы рыночных преобразований снизилось на 37%;

- для ведения зерновой отрасли характерна относительно высокая концентрация производства зерна, возделыванием зерновых культур занято более 20 тыс. крестьянских (фермерских) хозяйств, 24,5 тыс. крупных кооперативных хозяйств, акционерных обществ и товариществ, 87% сельскохозяйственных предприятий;

- в динамике рентабельность зерна снизилась на 37,3 пункта. За период с 2000 по 2006 г. себестоимость производства зерна возросла в 2,2 раза, прибыль от его реализации уменьшилась на 27,5%.

- в структуре себестоимости наибольший удельный вес занимают приобретенные промышленные средства производства и услуги - 68,5%, а наибольший прирост затрат у удобрений - 3,63 раза.

- по видам зерновых наибольший прирост цены у проса -168%, наименьший - у бобовых - 10,78%

- интенсивно развитие зернового производства в Центральном, Северо-Западном, Сибирском, Дальневосточном и Приволжском районах.

Среди 16,3 тыс. сельскохозяйственных организаций нами выделены организации, специализирующиеся на производстве зерна и представлены в трех группах - с удельным весом зерновых в выручке от реализации от 25 до 50%, от 50 до 75%, выше 75%. Для каждой из групп выполнено разделение на постоянные и переменные затраты методом экспоненциального сглаживания.

Безубыточный объем продаж и зону безопасности определили с помощью графика. По горизонтали показываем объем реализации зерновых в денежной оценке, по вертикали - себестоимость проданной продукции и прибыль, которые вместе составляют выручку от реализации (рис. 1).

Точка пересечения прямых выручки и совокупных затрат, в которой затраты равны выручке от реализации продукции, и является точкой безубыточного объема реализации продукции.



Рис. 1. Определение точки безубыточности при производстве зерна в сельскохозяйственных организациях с удельным весом зерновых от 25% до 50% в выручке от реализации продукции

Аналогично выполнены расчеты для других сельскохозяйственных организаций, имеющих более глубокую специализацию на производстве зерновых. На основе полученных уравнений трендов с высоким уровнем достоверности нами получено соотношение постоянных и переменных затрат при производстве зерна в группах хозяйств с различным уровнем специализации, которые использованы в расчетах параметров безубыточности (табл. 4).

Таблица 4. Результаты расчета параметров безубыточности производства зерновых

Показатель	Значение показателя по видам продукции для групп
Вид продукции	в хозяйствах с удельным весом зерновых от 25 до 50%	в хозяйствах с удельным весом зерновых от 50 до 75%	в хозяйствах с удельным весом зерновых более 75%
Количество сельскохозяйственных организаций в выборке, ед.	3356	1566	3357
Выручка, тыс. руб.	8472,1	15186,2	22169
Постоянные затраты, тыс. руб.	525,3	840,48	961,6
Переменные затраты, тыс. руб.	6643,3	11608,42	16525,4
Маржинальный доход, тыс. руб.	1828,8	3577,78	5643,6
Доля маржинального дохода в выручке	0,22	0,24	0,25
Безубыточный объем продаж, руб.	2433,51	3567,49	3777,32
Точка критического объема реализации в процентах к максимальному объему, %	28,72	23,49	17,04
Зона безопасности, %	71,28	76,51	82,96
Критический уровень постоянных затрат при заданном уровне маржинального дохода и объема продаж, руб.	113,39	198,01	244,80
Срок окупаемости постоянных затрат, мес.	3,45	2,82	2,04

Полученные результаты группировки сельскохозяйственных организаций по производству зерновых в зависимости от специализации показали, что в специализированных хозяйствах с удельным весом зерновых в выручке от реализации более 75% ниже срок окупаемости - 2,04 мес., выше доля маржинального дохода в выручке, ниже точка критического объема реализации, что подтверждает преимущества крупного производства и специализации в зерновом производстве.

3. Направления использования зерна и зерновой продукции, методика оценки альтернативных затрат при различных направлениях использования зерна, в т.ч. на комбикорм и биотопливо

В развитии пищевой и перерабатывающей промышленности (в том числе зерноперерабатывающей) можно выделить следующие тенденции:

- спад производства во всех отраслях, особенно значительный в 1990-1995 гг., к 2006 году наблюдается рост только по пиву, остальные виды продуктов из зерна не достигли уровня 1990г.;

- уменьшение производства высокоэластичных видов продовольствия (мучных кондитерских изделий, ликероводочной продукции) вызванное высокими ценами на эти изделия и снижением доходов населения;

- снижение производства низкоэластичных продуктов зерновой группы (мука, хлеб, крупы) из-за прекращения их использования на непищевые цели;

- рост производства на малых предприятиях;

- низкий коэффициент использования мощностей в большинстве отраслей зерноперерабатывающей промышленности при высоком износе основных фондов: крупяные предприятия используются на 32%, мукомольные - на 44%, хлебопекарные - на 39%;

- расширение ассортимента выпускаемых продуктов питания, на основе применения новых приемов переработки зерна и использования различных пищевых добавок;

- ухудшение качества зерна, поступающего на зерноперерабатывающие предприятия. Данная тенденция подтверждена нашими исследованиями по качеству зерна и продуктов его переработки, полученными по Тульской области в 2007г.;

- создание крупных интегрированных корпоративных формирований, объединяющих весь технологический процесс производства продукции «от поля до прилавка»;

- рост инвестиций в зерноперерабатывающую промышленность. Доля предприятий с иностранным капиталом в пивоваренной промышленности составляет 80%, в кондитерской - 50%, в хлебопекарной - около 2%;

- зерноперерабатывающие отрасли занимают устойчивое положение в экономике страны, однако, финансовое положение этих предприятий неудовлетворительное.

Недостаточность сырьевой базы, рост цен на муку, снижение качества поставляемого сырья, недозагрузка мощностей, потребность в техническом обновлении - это те тенденции и реалии, которые должны учитывать зерноперерабатывающие предприятии при развитии своей деятельности

Зерновое производство и животноводство взаимосвязаны в первую очередь через кормопроизводство (табл.5), состояние которого характеризуется снижением объема заготовки кормов и ухудшением их питательности в кормовых единицах.

В настоящее время животноводство России убыточно по большинству видов продукции. Повышение экономической эффективности производства продуктов животноводства находится в прямой зависимости от снижения затрат труда и особенно кормов на единицу продукции.

Несбалансированность рационов по энергетической и протеиновой питательности приводит к значительному (на 20-30%) перерасходу кормов и использованию потенциала продуктивности животных лишь на 50-60%.

Основным источником кормового белка для животноводства в настоящее время и на перспективу являются растительные корма. Удельный вес этого источника в общем балансе кормового белка составляет 94-95%, из которых примерно 65-70% приходится на зернофуражные и кормовые культуры, возделываемые на пашне.

Нами выполнена оценка влияния экологически безопасных добавок в комбикорма на продуктивность свиней.

В перспективе целесообразно коренным образом изменить ситуацию в кормопроизводстве: уйти от превалирования пшеницы в кормовом секторе и производить высокобелковые корма. Необходимо увеличение по объему и улучшение по качеству производимых и используемых кормов для обеспечения потребностей животноводства с учетом перспектив его роста при реализации Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия.

Таблица 5. Заготовка и расход кормов в сельскохозяйственных предприятиях

	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2007 г.
Заготовлено кормов
Сена, тыс. тонн	15581,0	14148,0	13746,4	12916,0	11142,5	11291,2
Силоса, тыс. тонн	30375	35150	31827	29363	26521,1	27248,1
Кормовых корнеплодов, тыс. тонн	1405	1167	918	591	561,4	329,6
Сенажа, тыс. тонн,	22214	23191	21934	21078	20980,8	21508,0
Всего заготовлено грубых и сочных кормов тыс.
тонн к.ед.	22904	22473	21020	19462	17764	18201
на условную голову крупного рогатого скота, ц
к.ед.	18,5	20,0	20,7	21,3	20,4	21,6
Расход кормов на 1 ц продукции
Молока
Всего кормовых единиц, ц	1,4	1,3	1,3	1,3	1,2	1,2
в т.ч. концентрированных кормов, кг	39	38	34	36	35	35
Удельный вес концентрированных кормов, %	27,7	28,7	25,8	27,6	28,9	29,4
Привеса крупного рогатого скота
Всего кормовых единиц, ц	14,5	14,5	14,7	14,4	14,0	14,0
в т.ч. концентрированных кормов ц	3,6	3,6	3,3	3,4	3,4	3,4
Удельный вес концентрированных кормов %	25,0	25,1	22,4	23,8	24,5	24,7
Привеса свиней
Всего кормовых единиц ц	8,4	7,9	7,5	6,8	6,4	6,3
в т.ч. концентрированных кормов, ц	7,5	7,1	6,8	6,3	6,9	5,9
Удельный вес концентрированных кормов, %	89,6	90,0	90,3	91,7	92,8	93,7

Одним из альтернативных направлений использования зерновых является производство этанола. При цене на зерно 5000 руб./т себестоимость этанола составит 19-21 руб./т. Производство зерна по цене 3000 руб./т и переработка в спирт на новых заводах обеспечивает рентабельность 40-50% (себестоимость 13 руб./л, цена 19 руб./л), что экономически целесообразно вертикально интегрированным производителям сырья и этанола.

Альтернативное производство биотоплива позволит увеличить потребность в зерновых на 1-4,5 млн.т./год (1,5-6%), создать новые рабочие места и повысить благосостояние в сельской местности, повысить актуальность финансирования НИР в области молекулярной биологии и генной инженерии; снизить загрязнения окружающей среды, что весьма актуально для крупных городов; сдерживать цены на бензин; увеличить производство двигателей внутреннего сгорания, предназначенных для использования этанола. При производстве 29 млн.т высокооктановых бензинов в РФ и добавлении 1-5% спирта, потенциальная потребность в спирте на топливные цели составляет 300-1500 млн. л./год. При существующей конъюнктуре рынка нецелесообразно заниматься производством этанола на топливные цели.

4. Методика разработки оперативных аналитических отчетов из разнокачественных источников информации по основным параметрам рынка зерна; определены результаты апробации прогнозирования рынка зерна в аналитическом и имитационном режимах

Для обоснования прогнозного сценария развития отрасли нами разработана имитационная модель рынка зерна, которая представляет собой инструментальное средство с широким спектром направлений использования, среди которых необходимо выделить следующие важнейшие: мониторинг, анализ состояний рынка зерна, с оценкой их динамических характеристик, использование в режиме «что будет, если», нахождение будущих траекторий рыночных статистических показателей, обеспечивающих достижимость заданных критериев развития рыночной системы.

Данная разработка состоит из следующих основных элементов:

· Базы данных, состоящей из набора статистических показателей (около 50 показателей) как в целом по Российской Федерации, так и по отдельным регионам, заданных в форме временных рядов на интервале 1995 - 2009 гг.

· Процедуры для оценки состояний рынка зерна, как при фактической, так и при виртуальной (имитационный режим) обстановке;

· Реализация имитационных моделей в адекватной для этого программной среде (SPSS). Применение данного программного средства позволит существенно улучшить понимание происходящих на этих рынках процессов: производства, внешнеэкономического обмена, производственного и конечного потребления, ценообразования, формирования запасов, а также проанализировать процессы переработки указанных видов продукции, материальные запасы сырья и продукции его передела.

Для взвешенного исследования рынков агропродовольственной продукции требуется применение автоматизированных средств обработки данных. Решение проблемы по обработке разнокачественных источников информации будет способствовать повышению автоматизации процессов формирования аналитических отчетов о текущем состоянии рынков.

Как известно для снижения погрешности при прогнозировании рынков агропромышленной продукции наиболее оптимальным является использование множества разнокачественных источников информации.

Разнокачественные источники информации различаются по структуре и формату представления данных. Данные по структуре различаются формой представления табличной информации, что несёт в себе сложности в формализации данных для обработки и прогнозирования. Для анализа информация может быть представлена в виде текстовых файлов, серверов баз данных, электронных таблиц Excel, более того данные могут находиться не в электронном виде, а только на бумажных носителях и требовать кодировки и ввода перед началом анализа.

Методика анализа разнокачественных источников информации включает следующие этапы: подбор источников информации, подключение файлов разных форматов к среде Clementine, извлечение разнокачественных данных из файлов (текстовые, в среде Excel, SPSS, баз данных); определение типов анализируемых переменных; определение входных и выходных переменных для построения модели.

Для качественного выполнения анализа необходимо, чтобы данные, по возможности, содержали все существенные факторы. Тщательный подбор факторов позволяет достигнуть большей точности прогнозирования.

При извлечении информации из разнокачественных источников возникает ситуация когда исходные данные находятся в разных форматах.

Нами рассмотрены следующие способы выборки данных из файлов: извлечение данных из файлов с разделителями, из текстовых файлов с полями фиксированной длины, из файлов SPSS, подключение серверов баз данных с помощью ODBC, извлечение данных из таблиц Excel. После подключения файлов с анализируемой информацией необходимо задать типы переменных и определить, какие переменные будут использоваться в качестве входных и выходных для построения модели.

Рис. 2. Графическое изображение расположения операционных узлов для построения модели по рынку зерна

Программная среда Clementine позволяет изучать данные при помощи техники визуального программирования, используя Панель стримов. Эта панель является главной рабочей областью в Clementine и представляет собой поле с различными пиктограммами, которые соответствуют операциям над данными и называются узлами из которых стоятся стримы модели.

Визуально модель рынка зерна в среде Clementinе будет выглядеть так рис. 2.

- получены прогнозные сценарии развития рынка зерна с учетом существующих трендовых и корреляционно-регрессионных зависимостей, кластерного анализа и определены его основные прогнозируемые параметры;

На развитие рынка зерна оказывает значительное влияние прогнозный сценарий общеэкономического развития. Проблемы в мировой финансовой системе вызвали распространение отрицательных реальных кредитных ставок по всему миру, что привело к падению цен на основные ресурсы - нефть, металл, продукцию химической промышленности, сельского хозяйства и др.

В первую очередь пострадал банковский сектор, затем - фондовый рынок, после чего наметился спад в базовых отраслях реального сектора и строительстве, снижая потребительский спрос. В условиях глобализации мировые проблемы влияют на ход российских событий, усугубляемых специфическими внутренними проблемами.

На реально происходящие процессы - отток иностранного капитала из страны и последующий кризис ликвидности, снижение цен на нефть, а также темпов роста ВВП - наслаиваются события, вызванные субъективными факторами: инфляция, подстегиваемая ожиданиями потребителей относительно ослабления рубля и дефицита импортной продукции на рынке, изъятие денег с банковских счетов, перевод сбережений в валюте и т.д.

Нами разработан общеэкономический прогноз основных показателей развития экономики на 2009-2011гг. : индекс потребительских цен в среднем за год, %; валовой внутренний продукт, млрд. руб.; темп роста ВВП, в % к пред. году; цены на нефть Urals (мировые), долл. / барр.; курс доллара США (руб. за долл.) среднегодовой; курс доллара США (руб. за долл.) на конец периода; иностранные инвестиции (прямые), млрд. долл.

На основе анализа последовательного влияния внешних и внутренних факторов на развитие кризиса в России сделан вывод о взаимосвязи базовых элементов экономики и общества: топливо-энергетического комплекса - финансового сектора - агропромышленного комплекса. Мировые цены нефти в большей степени зависят от политических факторов и регрессивный прогноз цен на нефть - падение до уровня $42 за баррель в долларах 2005 года в период 2011 - 2015 годов отрицательно скажется на взаимосвязанной цене пшеницы, а с учетом продовольственного импорта на уровне 40% и на состоянии продовольственного рынка России.

В результате построения модели с применением SPSS Clementine с помощью автоматизированных средств рыночной аналитики были получены модели и прогнозы по основным рынкам сельскохозяйственной продукции.

На рис. 3 представлен фрагмент полученного по модели графического изображения прогноза, а также доверительных интервалов (рис. 4).

Рис. 3. Прогноз уровня цены производителя на пшеницу 3 класса мягкую в РФ, руб./т.

На графике на рис. 4 голубым цветом (верхняя кривая) отображаются цены, полученные из имеющейся базы данных; бордовым цветом (средняя кривая) отображается моделирование и прогноз дальнейшего развития рынка. Эта линия показывает наиболее вероятное развитие рынка; синяя линия - нижний доверительный интервал (граница, ниже которой согласно данной модели значения не могут опускаться с заданной вероятностью (автоматически - 95%); зелёная линия - верхний доверительный интервал (граница, выше которой согласно данной модели значения не могут подниматься с заданной вероятностью (автоматически - 95%).



Рис. 4. Доверительные интервалы прогноза уровня цены производителя на пшеницу 3 класса мягкую в РФ, руб./т.

При построении всех графиков использовалась заданная автоматически (95%) вероятность развития ценовой динамики согласно прогнозу, рассчитанному программой. При моделировании рынков всех сельскохозяйственных культур срок прогнозирования задавался в 24 месяца.

Как видно из графика, до момента прогнозирования интервал возможных значений сравнительно узок, в него за редким исключением попадают данные из имеющейся базы данных и показатели наиболее вероятного развития системы согласно строящейся модели.

Один из рассмотренных сценариев - изменение поддержки отечественного производителя в виде дотаций на дизельное топливо в размере 10, 20 и 30%, а так же вариант отсутствия дотирования и удорожание дизельного топлива на 10%, в таком случае прогноз будет выглядеть как на рис. 5.



Рис. 5. Сценарии развития рынка зерна при различных уровнях дотаций.

Внутренний рынок зерна зависит от объёмы импорта и экспорта. Из полученного прогноза (рис. 5) видно, что в стране экспорт зерна будет увеличиваться.

Несоответствие темпов роста производства зерна к возможностям экспорта, а также к мощностям хранения могут привести к проблемному рынку для сельхозпроизводителей и новому ослаблению цен на российском рынке в сезоне 2009/10 года. Спекулянты будут дожидаться возможности купить дешевое зерно. Вторая угроза проседания цен на мировом рынке зерновых исходит от плачевного состояния финансовых рынков.



Рис. 6. Реальная величина экспорта и прогноз до 01.09.10

5. Основные направления повышения эффективности производства и переработки зерна, в т.ч. на основе оперативного государственного регулирования, принятия обоснованных управленческих решений

В перспективе развитие зернового производство является базовым блоком, так как здесь создается исходная продукция для других отраслей агропромышленного комплекса, включая и животноводство.

Объемы производства зерновой продукции учитывают фактически сложившееся разделение труда между организационно-правовыми формами хозяйствования.

Производство зерна будет осуществляться в основном в крупных сельскохозяйственных предприятиях кооперативной и коллективной организационно - правовой формы, крестьянских (фермерских) хозяйствах.

Перспективные меры по повышению эффективности зернового производства намечается осуществить с минимальными материальными и финансовыми издержками путем;

- эффективного, дифференцированного использования пахотных угодий и вовлечения дополнительных площадей пашни в сельскохозяйственный оборот. Посевная площадь в сельскохозяйственных предприятиях вырастет.

- оптимизации севооборотов и совершенствования структуры посевных площадей, расширения посевных площадей многолетних бобово-злаковых трав, зернобобовых культур, однолетних зернобобовых кормовых смесей;

- эффективного использования ресурсного потенциала сортов интенсивного типа зерновых, зернобобовых и крупяных культур, адаптированных к почвенно-климатическим условиям экономических зон и природно-почвенных районов;

- перевода всего земледелия на технологическую основу, внедрения в производство малозатратных, технологий возделывания культур и адаптации их к различному уровню материально-технической оснащенности и финансового состояния сельскохозяйственного предприятия.

Совокупность намечаемых мер позволит максимально мобилизовать внутренние резервы предприятий.

В качестве основных факторов интенсификации технологических процессов будут задействованы:

- биологизация земледелия, как идеальный альтернативный фактор интенсификации растениеводства, в которой высокая продуктивность обеспечивается за счет биологических ресурсов;

- нормативный метод использования минеральных удобрений под запланированный урожай;

- нормативный метод использования пестицидов на основе порога вредоносности сорных растений, болезней и вредителей;

- сидеральные культуры в паровом и пожнивном поле как зеленое органическое удобрение и солома в дополнение недостающего объема навоза.

Для несостоятельных хозяйств, среди первоочередных задач восстановления земледелия предлагается переход на травопольную систему.

Произойдет структурная трансформация зернового производства в сторону увеличения производства энергонасыщенных культур, спрос на которые на рынке значительно вырастает. Основной удельный вес в валовом объеме производства составит кукуруза.

Масштабные изменения в. растениеводческой отрасли большого числа земледельческих регионов России, базирующейся зачастую на зерновой монокультуре, можно осуществить посредством научно обоснованного замещения зерновой культуры масличным рапсом, плановой организации его производства и переработки. Рапсово-зерновой тандем является одним из наиболее экономически эффективных севооборотных звеньев мирового растениеводства при условии строгого соблюдения технологической дисциплины производственного процесса, базирующегося на использовании современных селекционных достижений и зональных технологий возделывания культуры.

Предусматриваются следующие основные факторы интенсификации производства зерновых культур:

- размещение зерновых культур по лучшим предшественникам на полях среднего и повышенного уровня плодородия по чистому и сидеральному пару, многолетним травам, бобовым непаровым предшественникам;

- использование новейших сортов интенсивного типа с заданными параметрами качества зерна. На современном этапе селекционных достижений будут использоваться в основном известные сорта местной селекции. Эти сорта, при значительном колебании природных условий, менее подвержены негативным влияниям, отличаются от других нерайонированных сортов высокой урожайностью и высокими продовольственными, пивоваренными кормовыми достоинствами;

- сев семенами только первого и второго класса, протравленными против болезней растений;

- строгое соблюдение технологии возделывания (сроки и сева, норма высева, глубина заделки семян и т.д.);