ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ РЕСУРСОВ РЕГИОНА

   При прогнозировании количественных параметров ресурсов и использования основных продуктов питания применялся балансовый метод, метод обработки и анализа статистических данных, позволяющий взаимно увязать ресурсы и их использование, выявить пропорции и взаимосвязи, складывающиеся в процессе воспроизводства.

    Материальные балансы разрабатывались по 5-и основным видам продуктов: мясо и мясопродукты; молоко и молокопродукты; яйца и яйцепродукты; картофель; овощи и продовольственные бахчевые культуры. Система показателей материальных балансов имеет вид таблицы, состоящей из двух частей – ресурсной и распределительной. В первой части указывается объем и источники поступления ресурсов продукта, во второй основные направления и объемы использования этого продукта. Основная составляющая приходной части баланса – производство, расходной части – виды использования: на производственные нужды и непроизводственное потребление, т.е. личное потребление, а также создание резервов.

   При прогнозировании количественных параметров производства использовались такие экстраполяционные методы, как трендовое моделирование (линейные и нелинейные тренды), корреляционно-регрессионный анализ в сочетании с трендовыми моделями и имитационным моделированием. Наряду с указанными методами использовались и другие методические приемы (индексный метод, log-log функции, и др.). Использование этих методов прогнозирования покажем на примере производства молока в КБР.

    Исходя из анализа состояния и тенденций развития отрасли молочного скотоводства в регионе, разработаны несколько сценариев прогноза развития отрасли на 2016 и 2019 гг. Первый сценарий основан на инерционном трендовом моделировании, которое отражает фактически сложившиеся тенденции в производстве молока сельхозорганизациями за  последние 10  лет (2004-2014гг.), которые в перспективе до  2019 г. предположительно останутся, в основном, без существенных изменений (Табл.1).

Таблица 1 Прогноз производства молока в хозяйствах всех категорий КБР с использованием трендовых моделей на 2016 и 2019 годы, тыс.т.

   Разработка трендовых моделей и отбор по наименьшему значению дисперсии наиболее достоверных результатов свидетельствует, что показатель производства молока во всех категориях хозяйств региона может составить к 2016 г. 952,3 тыс.т (104,4% к 2004 г.), из них производство молока в СХО составит 162,0 тыс.т (17% от валового надоя по региону – сложившийся удельный вес СХО в общем производстве молока в среднем за 2004-2008 гг.). Таким образом, объем производства молока в СХО увеличится против 2009 г. на 19,8%. При среднегодовом поголовье молочных коров в СХО примерно на уровне 2006г. – 44 тыс. гол. (уровень 2010 г. – 39,8 тыс. гол.), удой в расчете на корову составит 3680 кг, или 122,6% к 2009 г.

      Второй сценарий (интенсивный) рассчитывался при помощи корреляционно-регрессионного анализа в сочетании с трендовыми моделями. При прогнозировании количественных параметров производства молока в СХО Кабардино-Балкарской Республики использовались данные за 2009 г. по развитию молочного скотоводства в 8 административных районах республики. При определении прогнозных показателей производства молока в СХО региона при помощи корреляционно-регрессионного анализа в качестве У была взята реализация молока от 100 коров в тоннах. Для определения значений У с помощью регрессионной модели исследовались следующие факторы, предположительно влияющие на значение У:

х1 - товарность молока, %;

х2 – приплод телят на 100 маток, гол.;

х3 – расход кормов на корову в год, ц к.ед.;

х4 – производство молока на 100га сельхозугодий, т.

В регрессионную модель фактической зависимости в 2014 г. объемов реализации молока от 100 коров (У) вошло три фактора (х1, х2, х3):

У = -377,82 + 1,95х1 + 0,063х2 + 11,76х3                               (1)

    Коэффициент корреляции R = 0,99 свидетельствует о достаточно высоком уровне связи, коэффициент детерминации R2 = 0,98 показывает, что свыше 98% изменений объемов реализации молока от 100 коров зависит от включенных в модель факторов. Проведем прогнозный расчет реализации молока от 100 коров на 2016г. на основе данной регрессионной модели (1). Значения факторов, принятые в прогнозе на 2016 и 2019 гг., определены с помощью трендовых расчетов и приведены в Табл.2.

    Подставив в уравнение (1) данные из Табл.2 (прогнозные значения на 2012г.), получаем: У = -377,82+1,95×89,8+0,063×84+11,76×47,1 = 356т

    В 2016г. среднегодовое поголовье молочных коров в СХП республики должно стабилизироваться примерно на уровне 2013 г. (44 тыс. гол.), а производство молока от 1 коровы (по уравнению регрессии с учетом товарности молока) – 3960 кг. Таким образом, общее производство молока в сельхозорганизациях может составить 174,2 тыс.т (3960 кг ´ 44000), у населения и фермерских хозяйств – 850,5 тыс.т, а всего по КБР 1024,7 тыс.т.

Таблица 2Прогнозные значения факторов (х) на 2016 и 2019 годы по КБР (молоко)

I сценарий: У = -377,8 + 1,95´90 + 0,063´83 + 11,76´48,4 = 372.

II сценарий: У = -377,8 + 1,95´91 + 0,063´83 + 11,76´50,0 = 392.

III сценарий: У = -377,8 + 1,95´92 + 0,063´84 + 11,76´51,7 = 415.

Таблица 3 Расчет прогноза реализации молока на 100 коров на 2016 г. по имитационным (сценарным) вариантам

   Таким образом, с использованием различных методических подходов разработаны три сценария развития молочного скотоводства в КБР на 2016г.: I – инерционный; II – интенсивный; III – оптимистический

Таблица 4 Сценарный прогноз производства молока в хозяйствах всех категорий (ВКХ) и сельхозорганизациях (СХО) КБР в 2016 г., тыс.т.

    Используя вышеуказанные методические приемы и сценарные условия, сделаны прогнозные  расчеты производства молока в регионе на 2019 г. Первый сценарий основан также на трендовом (имитационном) моделировании. Расчет показал, что производство молока во всех категориях хозяйств региона может составить к 2019 г. 966,2 тыс.т (105,9% к 2013г.), При среднегодовом поголовье молочных коров в СХО на уровне 44 тыс. гол., средний удой в расчете на корову составит 3755 кг, или 125,1% к 2014 г.

   В 2019 г. согласно сценарным вариантам общее потребление молока может составить 1098,5; 1271,0 и 1296,9 тыс.т, что означает потребление на душу населения, соответственно, 269, 311 и 317 кг против 239 кг в 2013г.

   Таким образом, даже по самому оптимистическому сценарию потребление молока будет обеспечено собственным производством на 90,2% в 2016 г. и на 90,0% – в 2019 г.

Список литературы

1.     Адаева Х.Н., Садуева М.А., Дикинов А.Х., Абитов М.М. Прогнозирование количественных параметров и потребности использования продовольственных ресурсов региона / Математические методы и модели в исследовании государственных и корпоративных финансов и финансовых рынков. Материалы Всероссийской молодежной научно-практической конференции. Уфа, 2015. С. 151-157.

2.     Губачиков Б.А., Дикинов А.Х., Дикинова А.А. Экономико-математическая модель прогнозирования структурных изменений  в  агропромышленном комплексе / Математические методы и модели в исследовании государственных и корпоративных финансов и финансовых рынков Сборник материалов Всероссийской молодежной научно-практической конференции. Уфа, 2015. С. 189-193.

3.     Мисаков В.С., Куянцев И.А., Казанчева Х.К., Дикинов А.Х., Кильчукова А.Л., Эфендиева А.А., Сабанчиев А.Х., Мисаков А.В., Абаев Р.М. Прогнозирование и оценка возможностей устойчивого развития проблемных регионов / Под научной редакцией В.С. Мисакова. ИИПРУ КБНЦ РАН. Нальчик, 2015.

4.     Дикинов А.Х., Деркач Е.Г. Многоуровневый механизм определения интегральных показателей развития видов сельскохозяйственной деятельности в регионах // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2014. № 3 (59). С. 108-113.

5.     Дикинов А.Х., Садуева М.А. Организационно-экономическая модель регионального оптового продовольственного рынка // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2014. № 5 (61). С. 112-117.

6.     Дикинов А.Х., Загазежева О.З., Марзоева Э.О. Управление социально-экономическими системами региона с позиции конкурентных преимуществ // В сборнике: Проблемы и перспективы развития менеджмента и предпринимательства в России Сборник докладов V международной научно-практической конференции. Ростов-на-Дону. РАХиГС ЮРИ-Ф. 2013. С. 227-231.

7.     Дикинов А.Х., Дикинова А.А., Эльгукаева Л.А. Механизм привлечения  инвестиций как фактор устойчивости реального сектора региональной экономики // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2012. № 2. С. 103-108.

8.     Дикинов А.Х., Архестова З.З., Дикинова А.А. Исследование понятия "экономический рост и развитие" // В сборнике: Современные информационные технологии в экономической деятельности Материалы IV международной научно-практической конференции. 2011. С. 32-39.