Прогнозирование основных показателей развития виноградарства в Республике Дагестан

Принято различать следующие  эконометрические(1) модели: факторные, структурные и комбинированные. Один и тот же тип моделей может быть применим к различным экономическим объектам. В зависимости от уровня агрегирования показателей развития народного хозяйства различают макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные модели. По аспектам развития народного хозяйства различают модели воспроизводства основных фондов, трудовых ресурсов, системы финансов и ценообразования и др.

Факторные модели описывают  зависимость уровня и динамики того или иного экономического показателя от уровня и динамики влияющих на него экономических показателей-аргументов.

Переменные эконометрической модели подразделяются на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние). Например, экзогенный фактор в модели может представлять собой для предприятия ритмичность поставок; эндогенный – наличие трудовых ресурсов на предприятии.

Факторные модели могут включать различное количество переменных величин  и соответствующих им параметров. Простейшими видами факторных моделей являются однофакторные, в которых фактором является какой-либо временной параметр. В этом случае анализ и прогноз какого-либо показателя осуществляется в зависимости от хронологического ряда времени, и тем самым выявляются тренды (зависимости, характеризующие общую тенденцию изменения какого-либо динамического ряда).

Многофакторные модели линейного, нелинейного типа позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень и динамику прогнозируемого показателя. Такими моделями могут быть модели, описывающие макроэкономические производственные функции, модели анализа спроса на отдельные предметы потребления в зависимости от доходов населения, цен, уровня насыщения, рациональных норм потребления и др.

1 Эконометрия – наука, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических процессов с помощью экономико-математических методов и моделей.

Структурные модели описывают  соотношения, связи между отдельными элементами, образующими одно целое или агрегат. Эти модели являются моделями структурно-балансового типа, где наряду с разбивкой какого-либо агрегата на составляющие элементы рассматриваются взаимосвязи этих элементов. Такие модели имеют матричную форму и применяются для анализа и прогноза межотраслевых и межрайонных связей. С их помощью описываются взаимосвязи потоков, например межсекторные поставки продукции. Наиболее распространенной формой структурно-балансовой модели является межотраслевой баланс производства и распределения продукции.

Комплекс межотраслевых  моделей включает укрупненную динамическую и развернутую натурально-стоимостную модель. Единство системы обеспечивается использованием для построения натурально-стоимостного межотраслевого баланса основных показателей укрупненной динамической модели, таких, как национальный доход, структура его распределения, а также показателей, характеризующих потребность отраслей материального производства в капитальных вложениях и др.

Современные динамические межотраслевые  модели позволяют предвидеть перспективы  развития экономики с учетом трех групп основных факторов, определяющих темпы и пропорции экономического развития, а именно: исходного уровня экономического потенциала, характеризующегося масштабом и структурой накопленных к началу планового периода основных производственных фондов; перспективных тенденций изменения показателей эффективности использования трудовых ресурсов; перспективной структуры конечных потребностей общества.

В зависимости от номенклатуры продукции, сырья и других различают однопродуктовые, и многопродуктовые модели. К первым относятся модели, в которых установлено одно ограничение по спросу на продукцию, вырабатываемую отраслью в целом, либо одно ограничение на количество сырья или другого ресурса, потребляемого ею.

Однопродуктовая модель может использоваться не только в отраслях с однопродуктовым производством, но в ряде случаев и в многопродуктовых отраслях, если производимые в них продукты взаимозаменяемы в потреблении или их можно свести к одному продукту посредством использования относительных показателей, например коэффициентов пересчета. Эти коэффициенты позволяют соизмерять потребительные стоимости различных, продуктов по какому-либо одному полезному качеству, имеющему главное значение. Например, в топливной промышленности – по теплотворной способности энергоносителя.

В многопродуктовых моделях рассматриваются два и более ограничений по спросу на продукцию, вырабатываемую отраслью в целом, и на потребление сырья или любого другого ресурса. В этих моделях может использоваться возможность приведения различных продуктов к однородным с учетом взаимозаменяемости в потреблении. В этом случае составляющие спроса характеризуют нс отдельные продукты, а величины потребностей, которые удовлетворяются различными взаимозаменяемыми продуктами. Тогда даже значительное число производимых в отрасли продуктов можно свести к ограниченному количеству групп продуктов.

Разновидностью многопродуктовой модели является внутриотраслевая межпродуктовая модель, в которой учитывается передача продукции между заводами внутри отрасли.

По степени влияй и «транспортного фактора модели оптимального отраслевого планирования имеют две разновидности: производственная, в которой транспортный фактор нс учитывается, и производственно-транспортная, в которой он находит отражение.

Рассмотрим динамическую многопродуктовую производственно-транспортную модель с дискретными переменными. Целью применения такой модели является нахождение такого плана или набора значений переменных, который обеспечивает минимум значений функции, представляющей собой сумму интегральных производственных и транспортных затрат за плановый период.

 

Глава 3. Прогнозирование основных показателей развития виноградарства в Республике Дагестан

В экономике Республики Дагестан все возрастающее значение приобретает  аграрный сектор, что связано, в первую очередь, с ускорением развития виноградарства. В настоящее время значительная часть винограда производится в  системе Министерства сельского  хозяйства. Динамика площадей виноградников (общая, плодоносящая, новых посадок), валовые сборы (всего и с плодоносящей площади), урожайность и себестоимость  винограда за 2003-2010гг. по предприятиям, подведомственным Минсельхозу РД, приведена в таблице 1.

Таблица 1.

Динамика  основных показателей виноградарства в хозяйствах Министерства сельского  хозяйства Республики Дагестан за 2003-2010 гг.

	Посажено в отчетном году, га	Наличие на конец года, га	Площадь в плодоносящем возрасте, га	Валовой сбор всего, т	В т.ч.с плодоносящей площади, т	Урожайность, ц/га	Затраты на продукцию с плодоносящей площади, млн.руб.	Себестоимость, руб/ц.
2003	215	16959	16456	47469	47402	28,8	-	-
2004	698	17014	16003	50677	50677	28,7	153,5	333,8
2005	568	16267	14832	40977	40942	27,6	180,5	440,8
2006	1238	16167	13290	54446	53702	40,4	228,8	426,1
2007	1697	16468	12788	53547	53452	41,8	298,4	558,2
2008	2106	17700	12091	52820	52731	43,6	298,1	565,3
2009	1443	17416	11271	64008	63664	56,5	381,7	599,5
2010	2155	18086	11569	59952	59834	51,7	425,2	710,6

Из данных таблицы 1 видно, что посадки новых виноградников  ежегодно растут, хотя, в 2009 г. их размер заметно меньше, чем в 2007 и 2008 гг. Общая площадь виноградников начала расти с 2006 г., а площадь плодоносящих виноградников снижалась все годы (общее снижение за 2004-2009 гг. составило 5185 га или почти 32%), в 2010 г. по сравнению с 2009 г. плодоносящая площадь несколько увеличилась (на 298 га). Заметный рост урожайности начался с 2006 г., в 2009 ее уровень почти в 2 раза выше, чем в 2003 г., но в 2010 г. она уменьшилась на 4,8 ц/га.

В соответствии с документами, принятыми за последние несколько  лет, республике предстоит восстановить потенциал виноградарства и обеспечить уже в ближайшем будущем стабильное развитие. В рамках настоящей статьи нами сделана попытка спрогнозировать  важнейшие показатели виноградарства на ближайшее пятилетие (2011-2015 гг.) методами математического и компьютерного моделирования. В качестве объекта прогнозирования выбрана система Минсельхоза РД.

Прогноз целесообразно начинать с прогнозирования площадей виноградников. Принято различать площадь виноградников: общую, плодоносящую, новых посадок, раскорчевываемую, а также одно-, двух-, трех- и четырех летнего возраста.

Общую площадь можно рассчитать по формуле:

?

где SO_баз, SO_t - общая площадь в базисном и прогнозируемом году, га;

SN_t, SR_t – площади новых посадок и раскорчевок, га.

Например, если за базисный год  принять 2010 г., то общая площадь виноградников составит:

в 2011 г. – SO₂₀₁₁ = SO₂₀₁₀ + SN₂₀₁₁ - SR_t2011;

в 2012 г. – SO₂₀₁₂ = SO₂₀₁₁ + SN₂₀₁₂ - SR_t2012

или SO₂₀₁₂= SO ₂₀₁₀ + (SN₂₀₁₁+SN₂₀₁₂) - (SR₂₀₁₁ +SR₂₀₁₂).

Рассуждая аналогично для 2015 г. формулу можно записать следующим образом:

SO₂₀₁₅= SO ₂₀₁₀ + (SN₂₀₁₁+SN₂₀₁₂+.....+SN₂₀₁₅) - (SR₂₀₁₁ + SR₂₀₁₂ +.....+ SR₂₀₁₅).

Плодоносящую площадь  можно рассчитать по формуле 

где SP_t, SP_баз – площади виноградников соответственно в прогнозируемом и базисном году, га; S4_t - площадь 4-х-летних виноградников в t-м году, га; SR1_t – раскорчевываемая площадь плодоносящих виноградников в t-м оду, га.

В таблице 2 приведены прогнозные значения площадей в разрезе возрастных групп на 2011-2015 гг. Исходными показателями для прогнозов являются площадь виноградников разных возрастных групп за 2010 г., а также площади новых посадок и раскорчевок на 2011-2015 гг.

 

Таблица 2.

Прогноз площадей виноградников в хозяйствах Минсельхоза  Республики Дагестан на 2011-2015 методом компьютерного моделирования

	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Общая площадь	18086	21308	22408	23608	24808	26008
Плодоносящая площадь	11569	11907	12704	14010	14653	16008
Площадь 4-х летних	1238	1697	2106	1443	2155	2000
Площадь 3-х летних	1697	2106	1443	2155	2000	2000
Площадь 2-х летних	2106	1443	2155	2000	2000	2000
Площадь 1-х летних	1443	2155	2000	2000	2000	2000
Площадь новых посадок	2155	2000	2000	2000	2000	2000
Раскорчевываемая площадь	2122	900	900	800	800	800

На основе данных таблицы 2 можно сделать следующие выводы: из предусмотренных в модели 12 тыс. га новых посадок винограда на 2011-2015 гг. в плодоношение за предстоящее пятилетие вступят только 2155 га (новые посадки 2010 г.) за вычетом площади возможных раскорчевок; 8639 га молодых и новых виноградников 2010 г. в 2011-2015 гг. должны вступить в плодоношение; в 2015 г. из 14723 га плодоносящих виноградников более 10 тыс. га составят насаждения в возрасте от 5 до 10 лет; по данным о площадях виноградников в 2015 г. можно с высокой вероятностью спрогнозировать площадь плодоносящей площади еще на пять лет вперед (на 2016-2020 гг.). За этот период в плодоносящий этап вступят все неплодоносящие площади 2015 г., т.е. 10,5 тыс. га. Это значит, что к 2020 г. в системе Минсельхоза РД площадь плодоносящих виноградников составит около 25 тыс. га.

После прогнозирования площадей виноградников следует перейти  к прогнозированию урожайности  винограда. Существуют разные методы прогнозирования, среды которых наиболее эффективными являются методы эконометрического  моделирования. Прогноз урожайности  нами выполнен с использованием уравнений  временных рядов различных видов: Y=a+b*t; Y=a*b^t; Y=a*t^b, где Y - урожайность винограда, ц/га; t - фактор времени, т.е. это номера лет, по данным которых строятся уравнения временных рядов (t=1,2,...,8 - 2003,2004,...,2010 гг.) и номера лет, на которые проводится прогноз (t=9,10,11,12,13 - 2011,2012,2013,2014,2015 гг.). По статистическим характеристикам (индексы корреляции и детерминации, стандартные ошибки, F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента и др.) в порядке приемлемости временные ряды располагаются в следующей последовательности: показательная, линейная, степенная. Математически они записываются следующим образом:

Y=24,022+4,5345*t; (0,9001) Y=23,4587*1,1195^t; (0,8982) Y=24,1208*t^0,3623. (0,7626)   (3)

Траектории изменения  урожайности фактической и при  различных видах уравнений регрессии (линейный, показательный, степенной), построенных по данным хозяйств Минсельхоза  РД за 2003-2010 гг. приведены на рис.2.

Рис. 2. График динамики урожайности винограда в системе Минсельхоза РД фактически и при различных видах регрессии, построенной по данным за 2003-2010 гг.

Урожайность винограда, спрогнозированная  по каждому из уравнений временного ряда, приведена в таблице 3. Траектории роста урожайности, характеризующие  линии регрессии, приведены на рис.2. Предлагаемые варианты прогноза исходят  из того, что сложившаяся за 2003-2010 гг. тенденция роста урожайности сохранится еще на несколько лет. Разность прогнозных значений урожайности винограда в 2015 г. по сравнению с 2010 г. составила 22,7 при линейном, 44,8 при показательном и 4,8 ц/га при степенном виде временных рядов. Полученные варианты прогноза можно оценить как пессимистический (временной ряд степенного вида), оптимистический (временной ряд показательного вида) и наиболее вероятный (временной ряд линейного вида).