Прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития (на примере производства молока в Сибирском федеральном округе)
Автор: Ганиева Ирина Александровна
Журнал: Молочнохозяйственный вестник @vestnik-molochnoe
Рубрика: Экономические науки
Статья в выпуске: 4 (24), 2016 года.
Бесплатный доступ
В исследовании обоснована и апробирована методика прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития в форме инерционного и инновационного прогнозов производства молока в Сибирском федеральном округе.
Прогнозирование, цикличность, инновационный сценарий, сельское хозяйство
Короткий адрес: https://sciup.org/14998870
IDR: 14998870
Текст научной статьи Прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития (на примере производства молока в Сибирском федеральном округе)
Интерес инвесторов к агропромышленному бизнесу в Сибири, как впрочем, и в других регионах России, стремительно растет. Это – следствие влияния совокупности факторов, от глобальных до региональных: ухудшение показателей мирового рынка энергетических товаров и одновременный рост спроса на сельхозпродукцию, всеобщее внимание к сельскому хозяйству федеральных и региональных властей и следующие за этим программы поддержки отрасли, пафос речей публичных политиков о том, вся надежда нации на выход из перманентного кризиса, на бурный рост заключается в ожидании роста именно в отечественном агропромышленном комплексе. Шутка ли – АПК по темпам ВПК обогнал!
Если отбросить эмоции и сконцентрироваться на сухой статистике, то выручка 100 крупнейших компаний агропромышленного комплекса Сибири в 2015 году достигла 132,5 миллиарда рублей, что на 19,6% выше показателей 2014 года. Этот показатель в Сибири выше, чем в России на 3% – и мифы об обреченности сельского хозяйства в суровом климате нашего региона рушатся.
Развитие сельского хозяйства обозначило проблему сбалансированности производства и распределения продовольствия, которая должна решаться как на федеральном, так и на региональном уровнях. Продукты питания в основном имеют ограниченные сроки хранения, поэтому прогнозирование объемов их производства и последующее планирование распределительных потоков – чрезвычайно актуальная проблема. Огромное значение в этом процессе имеет обоснованное долгосрочное прогнозирование объемов производства продукции сельского хозяйства в сибирском макрорегионе.
По мнению ведущих ученых и политиков, инвестиции в отраслевую модернизацию и инновации будут наиболее эффективны и принесут ощутимый синергетический эффект при условии качественного прогнозирования показателей развития отрасли, как долгосрочного, так и краткосрочного. Считаем, что используя и совершенствуя известные методики долгосрочного прогнозирования сельскохозяйственного производства с учетом сложившихся трендов и потенциальных катализаторов роста экономики отрасли (продолжающейся модернизации отрасли, внедрения аграрных инноваций), корректировка планов Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013‒2020 годы (далее – Госпрограмма) [1] нивелирует угрозы обеспечения продуктами питания в результате международного эмбарго, недопроизводства российского продовольствия, интеграции в ВТО и т.п. Этого мнения придерживаются такие авторитетные российские ученые, экономисты, политики, как И.Г. Ушачев, Г. Карпенко, В.Н. Плотников, А.А. Серков, Д. Эпштейн и другие.
Прогнозирование экономики – это сложный многоэтапный процесс взаимодополняющих действий, конечной целью которого является получение максимально обоснованного и объективного результата – прогноза, который в свою очередь будет использован в разработке плана по решению обозначенной социально-экономической проблемы [2, 3].
Экономико-математическое моделирование, являясь одним из инструментов, представляет сегодня мейнстрим в прогнозировании. Экономико-математические модели – это модели, описывающие экономические процессы, объекты, связи с использованием математического аппарата, прежде всего математических соотношений, уравнений. С развитием компьютерного программирования возможности подобных моделей представляются условно безграничными [4, 5].
Экономико-математическое моделирование происходит в совокупности с другими методами прогнозирования ‒ методом написания сценариев, методом исторических аналогий, имитационными моделями [6]. В экономико-математическое моделирование входят методы: детерминированных моделей, линейно-динамических моделей, нелинейных моделей, стохастических моделей, моделирования с использованием распознавания образов, моделирования с использованием нейросетей и другие.
Разработанная и предложенная нами методика прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития реализована в форме инерционного и инновационного прогнозов [7].
Осуществлено прогнозирование всех основных продуктов сельскохозяйственного производства Сибирского федерального округа: зерна, картофеля, овощей, мяса, молока и яиц, в пределах пятого длинного сельскохозяйственного цикла. Результаты прогнозирования позволили определить валовое производство каждого продукта в натуральном выражении на период 40‒60 лет, а так же изобразить графически результаты прогнозирования.
Так, инерционный рост производства молока в пределах 5-го длинного цикла позволит сельскому хозяйству достигнуть уровня производства в 9 млн. т молока в 2053-55 годах, что однако не позволит полностью удовлетворить потребности населения Сибири в молочных продуктах. После стремительного роста производства наступит спад, который прогнозируется менее глубоким, чем спад четвертого длинного сельскохозяйственного цикла.
На рисунке 1 представлен прогнозный график 5-го длинного цикла в производстве молока в сельском хозяйстве Сибири по инерционному сценарию развития отрасли.

• Производство молока ^^м и ■ Инерционный прогноз
Рисунок 1. Инерционный прогноз валового производства молока в пределах пятого длинного цикла сельскохозяйственного производства в Сибири
годы
Для составления инновационного прогноза нами произведен анализ показателей надоев молока в животноводстве развитых стран мира, которые демонстрируют устойчивую повышательную динамику надоев молока и других показателей эффективности животноводства на протяжении десятилетий.
На рисунке 2 представлена динамика среднегодовых надоев молока на 1 корову в сельскохозяйственных предприятиях Канады, Германии, США и России.

Россия —■— Канада --*-- США —•- Германия Китай
Рисунок 2. Динамика среднегодовых надоев молока на 1 корову в сельскохозяйственном производстве разных стран мира
На протяжении 20 лет наблюдается постоянный рост среднегодовых надоев молока на 1 корову в США, Канаде и Германии. Сельскохозяйственные товаропроизводители США вплотную подобрались к отметке в 10 тысяч литров в год на 1 корову, канадцы преодолели уровень 8 тысяч литров, а Германия производит более 6 тысяч литров молока на 1 корову ежегодно.
Высокая интенсивность молочного скотоводства достигается в этих странах за счет качественной селекции скота (продажа семени высокопродуктивных молочных коров и животных в последние годы приобрела масштабы самостоятельной отрасли), инноваций в кормлении и содержании животных. Все перечисленные инновации внедряются в России локально, демонстрируя свою эффективность в отдельных проектах.
В аграрной экономике Сибирского федерального округа ежегодные надои молока от одной коровы за исследуемый период с 1950 по 2010 годы значительно выросли – более чем в 3 раза до 3,5 тысяч литров. Однако необходимо учитывать эффект низкой базы – в 1950 году надои немного превышали показатель в 1,2 тысячи литров. На основании показателей надоев, представленных в приложении 4, отобразим их динамику ( рис. 3 ).

Рисунок 3. Динамика ежегодных надоев молока от 1 коровы в сельском хозяйстве Сибирского федерального округа
Надои молока в Сибири соответствуют среднероссийским значениям и уступают американским (США, Канада) в 3 раза, немецким ‒ в 2 раза. Однако показатель развитых стран может быть достигнут – активно идет улучшение стада коров за счет импорта племенного скота, эмбрионов, развития отечественной селекции.
Поэтому для последующего инновационного прогнозирования мы используем ежегодный темп прироста надоев молока по общему тренду надоев молока в сельском хозяйстве развитых стран мира, который составляет 0,8%. Мы смогли идентифицировать коэффициенты экономико-математической модели инновационного прогноза, которая позволила рассчитать прогнозные значения валового производства молока в натуральном выражении в пределах пятого длинного цикла в сельском хозяйстве Сибирского федерального округа по инновационному сценарию.
На рисунке 4 мы графически изобразили прогнозный график 5-го длинного цикла в производстве молока в сельском хозяйстве Сибири по инновационному сценарию развития отрасли в сравнении с инерционным.
Таким образом, инновационное развитие молочного производства позволит производить более 10 миллионов тонн молока в Сибирском федеральном округе, что полностью обеспечит население региона молочным сырьем. Инновационный прогноз сельскохозяйственной экономики будет реализован в результате массированного инновационного толчка, который возможен за счет внедрения новейших аграрных инноваций, существующих и используемых в настоящее время в современной аграрной экономике разных стран мира.

Производство молока
■ ■ ■ ■ Инновационный прогноз
Рисунок 4. Инновационный прогноз валового производства молока в пределах пятого длинного цикла сельскохозяйственного производства в Сибири
годы
Список литературы Прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития (на примере производства молока в Сибирском федеральном округе)
- Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы: государственная программа: утв. постановлением Правительства РФ от 14 июля 2012 г. №717 с изменениями постановления Правительства РФ от 19 декабря 2014г. № 1421. -Режим доступа: http://vologdaoblast.ru/ru/documents
- Санду, И. С. Экономические аспекты реализации инновационных проектов в агропромышленном комплексе /И. С. Санду//Прикладные экономические исследования. -2015. -№ 1. -С. 43-46.
- Кузин, А. А. Организация и эффективность деятельности молочного кластера Вологодской области /А. А. Кузин, Н. Г. Малков, А. А. Лагун, С. Г. Голубева//Молочнохозяйственный вестник. -2016. -№ 2. -С. 117-127.
- Агапова, Т. Н. Человеческий капитал -фактор инновационного развития сельского хозяйства региона /Т. Н. Агапова, Н. А. Медведева//Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. -2014. -№ 4 (36). -С. 43-48.
- Барышников, Н. Г. Модели прогнозирования стратегического развития сельского хозяйства /Н. Г. Барышников, Д. Ю. Самыгин//Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. -2015. -№ 1 (13). -С. 81-86.
- Личко, К. П. Прогнозирование и планирование развития агропромышленного комплекса /К. П. Личко -М.: КолосС, 2007. -286 с.
- Ганиева, И. А. Прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития/И. А. Ганиева. -Княгинино: Нижегородский государственный инженерно-экономический институт, 2013. -376 с.