Совершенствование и оптимизация продовольственной безопасности на основе животноводческой продукции

Планирование государственного бюджета Кыргызской Республики должно выстраивается с позиции эффективности ее администрирования, с учетом рисков и положительных тенденций, опираясь на реальные показатели экономики сегодняшнего дня.

Литература

1. Девятловский Д. Н. Государственное финансовое регулирование // Современные наукоемкие технологии. - 2012. - № 7. - С. 47-48.

2. Кыргызстан в цифрах . 2015год.

3. Данные Национального статистического комитета Кыргызской Республики раздел. « Финансы».

Совершенствование и оптимизация продовольственной безопасности на основе животноводческой продукции Омошев Т. Т.1, Сулайманова Д. К.2

1Омошев Тологон Тенирович / Omoshev Tologon Tenirovich - кандидат педагогических наук,

профессор,

кафедра философии и общеобразовательных дисциплин;

2Сулайманова Диларам Капарбаевна / Sulaimanova Dilaram Kaparbayevna - старший

преподаватель,

кафедра экономики, менеджмента и права,

Университет экономики и предпринимательства, г. Жалал-Абад, Кыргызская Республика

Аннотация: в данной статье рассматриваются вопросы решения проблем совершенствования и оптимизации животноводческой продукции. Также отражены цифровые данные сельхозпроизводства и некоторые пути решения продовольственной безопасности.

Ключевые слова: продовольствие, безопасность, агропромышленный комплекс, сельское хозяйство.

Обеспечение продовольственной безопасности страны - это комплексная проблема, решение которой может быть осуществлено на основе разработки инновационно-инвестиционной модели. Аграрная наука рекомендует к производству для различных природно-экономических зон страны системы земледелия и животноводства, адаптивные высокопродуктивные сорта, новые сортовые технологии возделывания сельскохозяйственных культур, новые селекционные формы животных и птиц, системы машин, не уступающие мировым аналогам.

На современном этапе одним из наиболее перспективных и динамично развивающихся считается мировой рынок мясной продукции. Такая тенденция наблюдается и в Кыргызстане. Ее можно наблюдать по росту поголовья основных видов голов скота и домашней птицы, данные о которых представлены в таблице 1.

Производственные показатели отрасли мясного животноводства в Кыргызстане (все категории хозяйств, по данным Нацстаткома).

93

Таблица 1. Поголовье скота и птицы (годовая), тыс. голов

Показатели 2010 2011 2012 2013 2014

Крупнорогатый скот 1298,8 1338,6 1367,5 1404,2 1458,4

Овцы и козы 5037,7 5288,1 5423,9 5641,2 5829,0

Лошади 378,4 389,0 398,8 407,4 433,0

Домашние птицы 4747,9 4815,3 5076,6 5385,7 5420,0

Источник: Составлено автором по «Кыргызстан в цифрах» [5, 6]

Из приведенных данных видно, что в 2014 году, по сравнению с 2010 годом, крупнорогатый скот увеличился на 159,6 тыс. голов, овцы и козы на 791,3 тыс. голов, лошади на 54,6 тыс. голов, а домашняя птица - на 672,1 тыс. голов.

Сейчас перед Государством ставится проблемы оптимального развития агропромышленного производства страны и обеспечения ее продовольственной безопасности.

В Кыргызстане имеются заметные положительные результаты по наращиванию производства основных видов сельскохозяйственной продукции, которые могут целиком обеспечить страну собственным продовольствием. При этом, хотя по количеству данное производство опережает многие страны СНГ, но по продуктивности уступает. Поэтому необходимо внедрять новые технологии, оптимизировать поголовье скота в соответствии со спросом населения.

Нами был проведен прогноз оптимизации поголовья крупнорогатого скота. Были определены пять трендовых уравнений, наименьшую дисперсию имеет

полиноминальное трендовое уравнение

х1р=2,6143Н2 + 22,794*t +1276,4.

На основе этого уравнения нами определены прогнозные расчеты, которые представлены на пятом столбце таблицы 2. Индекс детерминации определен и равен R2=0,994. Он показывает, что 99,4 % вариации результативного признака объясняется вариацией признака фактора, а 0,6 % приходится на долю прочих факторов.

Средняя аппроксимация £=0,26 %, это означает, что можно с помощью формулы (1) осуществлять прогноз на ближайшие 10-15 лет.

94

Таблица 2. Прогноз оптимизации поголовья крупнорогатого скота

Годы Поголо вье КРС (тыс. голов) Расчет прогнозных значений

Виды зависимости

Линейная Логариф- мическая Полиноми- нальная Экспонен- циальная Степенная

2010 1298,8 1296,58 1285,5 1301,808 1297,835 1287,1

2011 1338,6 1335,06 1349,181 1332,445 1334,688 1348,294

2012 1367,5 1373,54 1386,432 1368,311 1372,588 1385,413

2013 1404,2 1412,02 1412,862 1409,405 1411,563 1412,376

2014 1458,4 1450,5 1433,362 1455,728 1451,646 1433,65

Прогнозные расчеты

2015 1488,98 1450,113 1507,275 1492,866 1451,271

2016 1527,46 1464,275 1564,059 1535,257 1466,337

2017 1565,94 1476,542 1626,067 1578,852 1479,515

2018 1604,42 1487,363 1693,304 1623,684 1491,237

2019 1642,9 1497,043 1765,77 1669,79 1501,801

Диспер сия тх = 5 4,42 х1 ' тх = 5 8,69 х2 ' тх =48,7 7 т4 = 54,36 +5 = 62,11

Ошибки аппрокси мации £ =0,40% R2=0,99 £ =1,11% R2=0,9 £ =0,26% R2=0,994 £ =0,35% R2=0,99 £ =1,04% R2=0,92

Уравне ния тренда х4= 1258,1+ 38,48*t Xi= 91,872*lnt + 1285,5 Xi = 2,6143 *t2 + 22,794*t +1276,4 126,2e0,028t 1287,И°,°67

Поголовье коров составляет примерно 51 % от общего количества.

Покажем статистическую значимость уравнения (1). С этой целью определим F-критерия Фишера.

R2 п — т — 1 0,994

Г факт 1-Д 2 т 1 -0,994 а 4 9 '

Табличное значение (ki=1, k2=n-2=3, а=0,05) F^j^lO,^. Так как Fфакт>Fтабл, то уравнение (1) признается статистически значимым. В целом можно показать, что коэффициенты регрессии также являются статистически значимыми. Поэтому с помощью формулы (1) можно осуществлять прогнозные расчеты. Правильный выбор метода определяет качество прогноза. На основе экономико-математического метода значительно расширяется возможность использования методов прогнозирования и их совершенствования.

В то же время, ввиду сложности системы продовольственного обеспечения и большой степени неопределенности и случайности факторов, ни один из существующих методов, как правило, не применяется в чистом виде.

Результаты расчетов показали, что наименьшая величина дисперсии - при использовании трендовой модели с полиноминальным видом зависимости, что позволяет выбрать соответствующий прогнозный результат 1507,275 тыс. голов и 1765,77 тыс. голов КРС соответственно к 2015 и 2019 гг. (рост к 2010 г. - 116,05 тыс. голов или 136 %).

Темп роста на прогнозируемый период составляет соответственно 103,5 %; 103,8 %; 104 %; 104,1 %; 104,3 %, т. е. ежегодно поголовья КРС увеличивается примерно по 4 %.

На прогнозируемый период поголовье коров будет составлять соответственно 753,64 (тыс. голов); 797,67 (тыс. голов); 829,30 (тыс. голов); 863,36 (тыс. голов) и 900,54 (тыс. голов).

95

Отсюда видно, что в 2019 году по сравнению с 2010 годом количество коров увеличится на 35,6 %. Несомненно, объем молока также должен увеличиться по крайней мере на 35,6 %, а это существенно повышает обеспечение продовольственной безопасности.

В 2014 году увеличение поголовья коров отмечалась в хозяйствах Иссык-Кульской области - на 5,6 тыс. голов (на 5,6 %), Ошской - на 7,6 тыс. голов (на 4,6 %), Нарынской - на 3,2 тыс. голов (на 4,4 %), Жалал-Абадской - на 4,9 тыс. голов (на 3,2%) и Чуйской области - на 3,5 тыс. голов (на 2,9 %) [7].

Овцеводство - одна из крупнейших отраслей животноводства в Кыргызстане. В настоящее время овцеводство из сельскохозяйственных предприятий перемещается в личные подсобные хозяйства населения. В 2014 году в ЛПХ находилось 43 % общего поголовья овец, в крестьянских (фермерских) хозяйствах - 56,4 %, а в государственных и коллективных хозяйствах - всего лишь 3,6 %.

Прогноз оптимизации овец и коз в Кыргызстане осуществляется с одновременным расчетом трендовых моделей с различными видами зависимостей: линейной, логарифмической, полиноминальной, экспоненциальной и степенной. Произведем прогнозные расчеты по совершенствованию поголовья овец и коз. Результаты представим в таблице 3.

Таблица 3. Прогноз оптимизации поголовья овец и коз

Годы Поголовье овцы и козы (тыс. голов) Расчет прогнозных значений

Виды зависимости

Линейная Логариф- мическая Полино миналь ная Экспонен- циальная Степенная

2010 5037,7 5056,87 4991,8 5050,579 5062,764 5000,4

2011 5288,1 5250,44 5319,16 5253,514 5246,245 5312,694

2012 5423,9 5444,01 5510,653 5450,207 5436,376 5504,339

2013 5641,2 5637,58 5646,519 5640,658 5633,397 5644,491

2014 5829 5831,15 5751,905 5824,865 5837,558 5755,655

Прогнозные расчеты

2015 6024,72 5838,012 6002,83 6049,119 5848,105

2016 6218,29 5910,814 6174,551 6268,346 5927,428

2017 6411,86 5973,879 6340,03 6495,519 5997,011

2018 6605,43 6029,505 6499,267 6730,267 6059,064

2019 6799 6079,265 6652,26 6974,862 6115,117

Дисперсия = = Тх = т4 = т5 =

Ошибки аппрокси- мации £ =0,31 % R2=0,9941 £ =0,90 % R2=0,956 £ =0,30 % R2=0,9945 £ =0,36 % R2=0,9924 £ =0,80 % R2=0,9645

Уравнения тренда * 2 = 193,57*t + 4863,3 * 2 = 472,28*lnt + 4991,8 *2 = -3,121 *t2 + 212,3*t +4841,4 4885,7e0,0356t 5000,4t°,°874

Согласно данным таблицы 3, в качестве оптимального трендового уравнения выберем полиноминальное трендовое уравнение вида

*2р=-3,121П2 + 212,3 *t +4841,4

Ошибка аппроксимации и коэффициент детерминации соответственно будет £ =0,30 % и R2=0,9945. Покажем статистический уровень значимости уравнения (2). С этой целью определим F-критерий Фишера.

F'факт

* 3 = 542,45.

96

Табличное значение (ka=1, k2=n-2=3, а=0,05) Ртабл=10,13. Отсюда Рфакт>Ртабл, поэтому (2) признается статистически значимым.

Индекс детерминации определен и равен R2=0,9945. Он показывает, что уравнение регрессии объясняет 99,45 % дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится лишь 0,55 %.

От прогнозного расчета видно, что в 2019 году по сравнению с 2010 годом количество голов овец и коз будет увеличено на 32 %, т. е. на 1614,56 тысяч голов.

На прогнозируемый период темп роста овец и коз составляет соответственно: 103,05 %; 102,9 %; 102,7 %; 102,5 %; 102,4 %. Отсюда видно, что темп роста ежегодно снижается 0,2 %. Необходимо принимать такие меры, чтобы приостановить ежегодное снижение поголовья овец и коз, необходимо совершенствовать экономическую эффективность овцеводства.

Оптимальность поголовья лошади также была вычислена с помощью экономикоматематических методов, результаты которых представлены в таблице 4.

Таблица 4. Прогноз оптимизации поголовья лошади

Поголо- Расчет прогнозных значений

вье Виды зависимости

Годы лошади (тыс. голов) Линейная Логариф- мическая Полино миналь ная Экспонен- циальная Степенная

2010 378,4 375,64 372,71 379,993 376,212 373,37

2011 389 388,4 393,303 386,228 388,291 392,994

2012 398 401,16 405,349 396,817 400,756 404,948

2013 407,9 413,92 413,895 411,748 413,623 413,649

2014 433 426,68 420,525 431,022 426,902 420,526

Прогнозные расчеты

2015 439,44 425,941 454,639 440,607 426,231

2016 452,2 430,521 482,598 454,752 431,114

2017 464,96 434,488 514,901 469,352 435,389

2018 477,72 437,987 551,546 484,421 439,196

2019 490,48 441,118 592,534 499,973 442,628

Дисперсия Тг = г1 Тг = г1 Тг = г1 Ч = Ч =

Ошибки £ =0,95 % £ =1,79 % £ =0,59 % £ =0,88 % £ =1,70 %

аппрокси- мации R2=0,9419 R2=0,8249 R2=0,9801 R2=0,9508 R2=0,8409

Уравнения тренда *3 = 12,76*t + 362,88 *3 = 29,709*lnt + 372,71 *3 = 2,1714*t2 -0,2686*t +378,08 364,51e0,0316t 373,37t0,0739

Данные таблицы 4 показывают, что в 2019 году поголовье лошадей по сравнению с 2010 годом будет увеличено 2,5 раза.

На прогнозируемые года темп роста изменяется соответственно: 105,48 %; 106,15 %; 106,7 %; 107,12 %; 107,43 %.

Таким же образом были вычислены темпы роста поголовья домашних птиц, которые соответственно составили: 105 %; 103,8 %; 103,8 %; 103,8 %; 103,8 % т. е. в 2015 году по сравнению с 2014 годом количество голов домашних птиц увеличится на 5 %, а начиная с 2015 года по 2019 год ежегодно одинаково на 3,8 % увеличится, т. е. поголовье домашних птиц увеличится на 227 тыс. птиц.

Продовольственное обеспечение Кыргызской Республики предусматривает повышение качественных параметров с ориентацией на достижение более высокого уровня питания в зависимости от обеспеченности потребностей,

97

внутреннего продовольственного рынка и наличием достаточных ресурсов для сбалансированного питания.

Оценка обеспеченности внутреннего продовольственного рынка республики осуществляется по минимальным нормам потребления продуктов питания, утвержденных постановлением Жогорку Кенеша Кыргызской Республики № 1088-III от 09.06.06. г. Утвержденные минимальные нормы обеспечивают питательную ценность продуктов питания в пределах 24,30 Ккал, что соответствует первому уровню питания [2].

Таблица 5. Потребление продуктов питания по Кыргызской Республике

Наименование продуктов (кг/шт в год) Мед. нормы 2010 2011 2012 2013 2014

Мясо и мясопродукты (в пересчете на мясо) 61,3 20,4 20,4 20,4 19,2 20,4

Молоко и молочные продукты (в пересчете на молоко) 200 90 82,8 73,2 79,2 80,4

Яйца, шт. 182,5 62,4 61,2 60 62,4 66

Рыба и рыбные продукты 9,1 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2

Источник: Составлено автором по «Кыргызстан в цифрах» [5, 6]

На основании данных таблицы 5, с целью осуществления прогнозных расчетов, берем пять трендовых уравнений: линейная, логарифмическая, полиноминальная, экспоненциальная и степенная функции. Для каждого уровня, применяя метод наименьших квадратов, определим расчетные значения мяса и мясопродуктов, определим конкретные трендовые уравнения, а также определим соответствующие им ошибки аппроксимации, и полученные результаты представим в таблице 6.

Таблица 6. Расчетные значения мяса и мясопродуктов

Виды трендовых уравнений 2010 2011 2012 2013 2014 Ошибки аппрок- симации

х5 =0,17*t+21,07 20,9 20,73 20,57 20,39 20,22 2,38 %

x5=-0,45*lnt+20,992 20,992 20,679 20,496 20,367 20,266 2,51 %

x5=0,1214*t2-0,8986 *t+ 21,92 21,1428 20,6084 20,3168 20,268 20,462 2,60 %

х5=21,07*е"0’08*4 20,91 20,743 20,578 20,414 20,251 2,35 %

x5=20,996*t"°,°23 20,996 20,664 20,472 20,337 20,233 2,55 %

Согласно таблицы 6, в качестве расчетной формулы берем линейное трендовое уравнение вида:

х5р=21,07+0,17*1

Относительно трендового уравнения (3) показана статистическая обоснованность, также определены доверительные интервалы коэффициентов. На основании формулы нами определены прогнозные значения:

Х5пр(2 015) =21,24; Х5пр(2 016) =21,41; Х5пр(2 017) =21,58; Х5пр(2 018) =21,75;

Х5пр

Отсюда видно, что объем мясо- и мясопродуктов на прогнозируемый период ежегодно будет увеличиваться по 0,17 кг.

98

Рассмотрим осуществление прогнозных расчетов среднедушевого потребления молока и молочных продуктов населения в регионах Республики на основе разработки трендового уравнения. Рассмотрим пять трендовых уравнений: линейная, логарифмическая, полиноминальная, экспоненциальная и степенная функции. Для каждого из этих уравнений, применяя метод наименьших квадратов, определим расчетные трендовые уравнения. Результаты представим в таблице 7.

Таблица 7. Расчетные значения молоко и молочные продукты

Виды трендовых уравнений 2010 2011 2012 2013 2014 Ошибки аппрок- симации

x6=-2,28*t+87,984 85,704 83,424 81,144 78,864 76,584 4,27 %

x6=-7,02*lnt+87,865 87,865 82,99911 80,15274 78,13321 76,56675 3,61 %

x6=2,2971*t2-16,063*t+ 104,06 90,2941 81,1224 76,5449 76,5616 81,1725 2,21 %

x6=87,797*e'°’027*t 85,4582 83,1817 80,9658 78,809 76,710 4,20 %

x6=87,721*t'0,084 87,721 82,759 79,988 78,078 76,628 3,56 %

Отсюда видно, что полиноминальное трендовое уравнение имеет наименьшую ошибку аппроксимации, которая равна £ =2,21 %.

Относительно полиноминально трендового уравнения определим индекс корреляции по формуле:

Pxbt

N

1 -

£(*i-xi)2

£(*i-xi)2

N

1 -

20,8585

= д/0,8983 = 0,948

205,105

Оценку качества построенной модели дает коэффициент детерминации. Это и определяет оценку тесноты связи. Покажем статистическую обоснованность трендового уравнения.

х6р=2,2971*12 - 16,063*t +104,06

С этой целью определим F-критерий Фишера

р2 t 0,8983

Рфакш — 1 _ р2^ *(n-z) - г _ 0 8983 * з - 2 6,5

Табличное значение критерия при пятипроцентном уровне значимости и степенях свободы k1=1, k2=n-2=3 составляет F.ra6JI=10,13. Так как Fфакт=26,5>Fтабл=ШД3, то уравнение регрессии признается статистически значимым.

Оценку статистической значимости параметров регрессии и корреляции проведем с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого из параметров.

Это означает, что на основании уравнения (5) можно осуществлять прогнозные расчеты. С этой целью в уравнение (5) вместо t подставляем последовательно значения от 6 до 10 включительно, тогда прогнозные расчеты будут определены в виде:

Х6пр (2 0 1 5 ) — 9 0,4 ; Х6пр(2 0 1 6) — 1 0 4, 2 ; Хбпр (2 0 17) — 1 2 2,6 '

Х6пр

Медицинская норма потребления молоко и молочных продуктов достигается в 2020 году и составляет 205,3 кг.

Литература

1. Маматурдиев Г. М., Давыдов И. У., Кадыров Ш. Г. Методологические аспекты экономического развития АПК на основе информационно-коммуникационной технологии. В сборнике: Актуальные направления научных исследований: от

99

теории к практике, сборник материалов III Международной научно-практической конференции. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Чувашский

государственный университет имени И. Н. Ульянова»; Харьковский

государственный педагогический университет имени Г. С. Сковороды; Актюбинский региональный государственный университет имени К. Жубанова; Центр научного сотрудничества «Интерактив плюс». 2015. С. 322-326.

2. Сулайманова Д. К. Научные основы развития инновационных процессов в сельском хозяйстве. // Экономика и социум. Электронное периодическое издание. - № 4 (17). - 2015.

3. Сулайманова Д. К. Формирование и совершенствование конечного потребления населения на основе интегрированных структур АПК. // Современные проблемы экономики и менеджмента. - Воронеж, 2015.

4. Маматурдиев Г. М., Давыдов И. У., Кенешбаева З. М. К вопросу занятости сельского населения Кыргызской Республики. // Социальная политика и социология. 2013. № 2-2 (93). С. 63-74.

5. Кыргызстан в цифрах, 2010-2014. // Статистический сборник. - Бишкек, 2015.

6. Кыргызстан в цифрах, 2009-2013. // Статистический сборник. - Бишкек, 2014.

7. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.stat.kg.

Проблемы инвестиционной деятельности в горнодобывающем комплексе Кыргызской Республики Жапаров Г. Д.

Жапаров Гурас Дурболонович / Japarov Guras Durbolonovich - кандидат экономических наук,

доцент,

кафедра финансов и кредита,

Кыргызский экономический университет им. М. Рыскулбекова, г. Бишкек, Кыргызская Республика

Аннотация: в статье рассматриваются вопросы стимулирования инвестиционной деятельности, более детально рассматриваются проблемы инвестиции в горнодобывающем комплексе Кыргызской республике.

Ключевые слова: инвестиции, горнодобывающий комплекс, прямые и портфельные инвестиции.

Определяющим фактором экономического роста и подъема производства в горнодобывающем комплексе Кыргызской Республики в условиях рынка является повышение инвестиционной активности.

В Кыргызстане существует довольно прозрачная система законодательства, которая позволяет достаточно эффективно регулировать отношения, связанные с деятельностью иностранных юридических лиц и граждан на территории страны. Принят ряд нормативно-правовых актов, регулирующих инвестиционную политику государства. Основные вопросы правовых отношений, связанных с инвестициями, регулируются Законом Кыргызской Республики «Об инвестициях» от 27 марта 2003 г.

Государство определяет своей главной задачей в сфере инвестиционной политики создание благоприятного инвестиционного климата для притока капитальных вложений и привлечения отечественных и иностранных инвестиций на основе совершенствования законодательной базы и обеспечения государственной поддержки интересов отечественных и иностранных бизнесменов [2, с. 68].

100