Территориальная модель анализа рисковых ситуаций и оценки угроз устойчивого развития сельского хозяйства региона

9. Growth and development of agricultural production requires an integrated approach / I. Usha-chev, A. Serkov, V. Maslova, V. Chekalin // AIC: economy, management. - 2016. - No. 4. - P. 4-15.

10. Schastlivtseva, L. V. Estimation of economic efficiency of the current model of agricultural insurance / L. V. Schastlivtseva, N. V. Gubanova // AIC: economy, management. - 2015. - No. 5. - P. 55-62.

11. Prices in the economic mechanism of agro-industrial complex in present conditions / N. A. Borkhunov, E. A. Sagaidak, V. V. Maslova et al. - M.: ARSRIAE, 2013. - 136 p.

12. Economic relations in agriculture in the conditions of transition to innovative development: monograph / N. A. Borkhunov, E. A. Sagaidak, V. V. Maslova et al. - M.: 000 "Scientific center Vosk-hod-A", 2011. - 188 p.

13. Baryshnikov N. G. Modeling agricultural and food policy of the region of Russia / N. G. Ba-ryshnikov, D. Yu. Samygin // Economics of agriculture of Russia. - 2016. - No. 1. P. 71-76.

УДК 631.1

ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АНАЛИЗА РИСКОВЫХ СИТУАЦИЙ И ОЦЕНКИ УГРОЗ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕГИОНА

Ю. Г. Полулях, доктор. экон. наук, действительный член МАИЭС; Л. Ю. Ададимова, канд. экон. наук; Т. В. Брызгалин, н. е., соискатель; М. В. Белаконь, м. н. с.

ФАНО ФГБНУ Поволжский НИИ экономики и организации АПК, г. Саратов, Россия, т. (8452) 64-86-70, e-mail: adadimova@inbox. ru;

Представлены результаты исследований, связанных с разработкой методологии анализа рисковых ситуаций и оценки угроз устойчивого развития сельского хозяйства региона. Рассматривается территориальная модель, как модификация аналогичной базовой модели, в основу которой положен жизненный цикл устойчиво развивающейся аграрной производственной системы. Модель базируется на теории константной бухгалтерии. На нисходящей ветви жизненного цикла фиксируются различные рисковые ситуации по мере нарастания угроз потери устойчивости от ускоренного роста до полного банкротства. Модель позволяет анализировать рисковые ситуации, оценивать угрозы потери устойчивости производства зерна в РФ, характеризовать его состояние в отдельных субъектах. В частности, из 73 регионов, выращивающих зерновые и зернобобовые культуры, только один (Белгородская область) соответствует требованиям стадии ускоренного экономического роста. Пять субъектов РФ способны осуществлять рост экономики этой отрасли заданными темпами, 8 регионов характеризуются потерей устойчивости экономического роста. Модель может использоваться как в практических, так и в научных целях, для разработки стратегии устойчивого роста аграрного производства и страхования возможных рисков.

Ключевые слова: модель, моделирование, анализ рисковых ситуаций, оценка рисков и угроз, механизм выявления, устойчивое развитие.

Территориальная модель анализа рисковых ситуаций и оценки угроз устойчивого развития сельского хозяйства региона является одной из модификаций аналогичной базовой модели, разработанной нами в рамках и в развитие теории константной бухгалтерии [1, с. 1229], на основе констант «С» (постоянных затрат в расчёте на 1 га посева) и «V» (переменных затрат в расчёте на 1 ц продукции)*. С их помощью рассчитываются производственные затраты [5,7...13], на которые накладывается нор-

*Программа для ЭВМ: Базовая модель анализа рисковых ситуаций и оценки угроз устойчивого развития сельского хозяйства (БмАРС), свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2015662810 от 02.12.2015 г.

мативная прибыль, равная альтернативным или неявным издержкам, необходимая для простого воспроизводства, а затем экономическая прибыль, являющаяся базой и генератором экономического роста. Модель устойчивого развития агропроиз-водственной системы (сельскохозяйственной организации) представляется не как статическая модель состояния экономики в стадии устойчивого экономического роста [2-4, 6, 14, 15], а как модель постадийного (поэтапного) достижения этого состояния в процессе эволюционного прохождения всех позиций. Выделены этапы (стадии) развития системы: вторая стадия убыточности (вход в рынок); первая стадия убыточности; уровень безубыточности; статическая устойчивость; нормативный (устойчивый) экономический рост (рост заданным

-Выручка от реализации продукции, тыс.руб

-Бухгалтерская прибыль, тыс.руб

-Экономическая прибыль, тыс.руб

-Критерий устойчивости, тыс.руб

Рис. 1. Стадии экономического роста и рисковые ситуации устойчивого развития

агропроизводственной системы

темпом); ускоренный экономический рост. Сформирован жизненный цикл системы, нисходящая ветвь которого используется для анализа рисковых ситуаций (рис. 1) в порядке нарастания рисков и угроз от стадии ускоренного экономического роста к полному банкротству организации: потеря ускорения роста экономики (угроза потери устойчивости роста); замедленный экономический рост (потеря устойчивости роста); статическая устойчивость (угроза стагнации); потеря статической устойчивости (стагнация, угроза оттока факторов производства); уровень безубыточности (угроза рецессии, отток факторов производства); первая стадия убыточности (рецессия); вторая стадия убыточности (угроза банкротства); банкротство.

Исследования показали, что модель может иметь несколько модификаций. По крайней мере, совершенно очевидно, что кроме общей схемы, индивидуально применимой как для одного субъекта оценки (хозяйство, район, регион), так и для любой совокупности (в составе: района, региона, федерального округа, страны), нужна возможность сопоставления этих субъектов между собой и рассмотрение некоторого их множества одновременно. Поэтому основная (базовая) модель должна иметь некую территориальную модификацию, обеспечивающую проведение индивидуальной оценки угроз каждого субъекта оценки, рас-

распределять их (группировать по стадиям развития и рисковым ситуациям), создавать возможность для формирования индивидуальных моделей для каждого субъекта.

Процесс создания и использования территориальной модификации базовой модели можно продемонстрировать на примере производства зерна в регионах Российской Федерации. В связи с ограниченностью доступа к сводам отчетной информации сельскохозяйственных организаций, следует воспользоваться статистическим сборником «Основные показатели финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций Российской Федерации*». Имеющиеся в нем сведения необходимо дополнить данными о посевных площадях, валовом сборе зерна и урожайности, объеме реализации и коэффициенте товарности, размере производственных затрат - всего и на 1 га посева. Затем нужно проранжировать регионы по возрастанию урожайности, исключив из списка субъекты РФ, не производящие зерно, а также строки средних данных по федеральным округам и в среднем по Российской Федерации; найти зависимость размера затрат на 1 га от урожайности с

*По данным ФГБУ "Центр экспертно-аналитической оценки эффективности деятельности АПК".

Нива Поволжья № 4 (41) ноябрь 2016 159

посевной площади

= ^Ц + С,

где Гга - затраты на возделывание зерновых и зернобобовых культур в расчёте на 1 га посевной площади в ¡-том субъекте РФ, руб.; Ц - урожайность зерновых и зернобобовых культур (с посевной площади) в ¡-том субъекте РФ, ц/га; V - константа переменных затрат, руб./ц; С - константа постоянных затрат, руб./га.

Уравнение регрессии, приведенное на рисунке 2 (У = 219,33х+2119), интерпретируется как

= VU¡ + С,

где ггат = у; Ц = х.

В связи с этим можно записать:

V = 219,33 руб./ц;

С = 2119 руб./га.

Непосредственно переменные (ГЯ) и постоянные (Гс) затраты, встроенные в модель, рассчитываются с помощью полученных констант по формулам

= V * Ц * S,

гс = С * S,

где S - посевная площадь, га.

Каждый вид затрат наиболее предпочтительно разделить на две равные части с помощью коэффициентов КЯ = Кс = 0,5. Далее по известным (обоснованным) коэффициентам определяются размеры нормативной и экономической расчётной прибыли:

Р „ 2С*К ,

Рэр Гу*Крэ ,

где Рн - прибыль нормативная (неявные или альтернативные издержки);

Рэр - прибыль расчётная экономическая, тыс. руб.;

Крн и КрЭ - коэффициенты нормативной и экономической расчётной прибыли в долях, соответственно, постоянных и переменных затрат.

Полная бухгалтерская прибыль может быть установлена по нормативу, представляющему собой коэффициент превышения общей прибыли над расчетной суммой нормативной и экономической составляющих, задающий ускорение экономического роста:

К**

где Кбух - коэффициент превышения общего размера бухгалтерской прибыли над суммой нормативной и экономической прибыли, обеспечивающий ускорение экономического роста.

Весьма важным инструментом модели, основные расчёты и параметры которой демонстрируются в таблице 1 в обратном порядке, т. е.снизу вверх (от строки 11 к строке 1), является колонка «нормативы», транспонируемая в строку «значения». В неё, кроме уже названных коэффициентов, заносятся константы бухгалтерских затрат (V и С), а также площадь посева, урожайность, валовой сбор, коэффициент товарности и цена реализации продукции. Эти атрибуты используются как при формировании модели, так и в процессе анализа с её помощью рисковых ситуаций.

45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0

35000

30000

25000

20000

15000

10000

5000

Урожайность (с

посевной

площади)

-Затраты

-Линейный

Урожайность с посевной площади

0

Рис. 2. Зависимость затрат на производство зерна от его урожайности в Российской Федерации 160 Экономические науки

Территориальная модификация базовой модели анализа рисковых ситуаций и оценки угроз потери устойчивости развития производства зерна

№ п. п. Рисковая ситуация Нормативы Значения, тыс. руб. Прирост значений, тыс. руб. Выручка от реализации (нарастающий итог), тыс. руб. Бухгалтерская прибыль, тыс. руб. Экономическая прибыль, тыс. руб. Критерий устойчивости Уровень рентабельности, %

Количество, руб. Степень, ед.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 Устойчивый экономический рост 2455 1051 8931 3303 2455 1404 3,98 58,68

2 Нормативная устойчивость 0,4 1404 702 7880 2251 1404 352 1,00 40,00

3 Потеря устойчивости роста 0,5 702 702 7178 1549 702 -350 -0,99 27,53

4 Статическая устойчивость (угроза стагнации) 0,4 848 424 6476 848 0 -1051 -2,98 15,06

5 Потеря статической устойчивости (стагнация) 0,5 424 424 6052 424 -424 -1475 -4,19 7,53

6 Уровень безубыточности (угроза рецессии) 5628 0 5628 0 -848 -1899 -5,39 0,00

7 Первая стадия у быточности(рецессия) 0,5 1060 1060 4569 -1060 -1907 -2958 -8,40 -18,82

8 Вторая стадия убыточности (угроза банкротства) 3509 1755 3509 -2119 -2967 -4018 -11,40 -37,65

9 Банкротство 0,5 1755 1755 1755 -3874 -4721 -5773 -16,38 -68,82

10 Начальная стадия 0,0 0,0 -5628 -6476 -7527 -21,36 -100,00

11 Независимые переменные показатели площадь, тыс. га урожайность, ц/га валовой сбор, тыс. ц константа V, руб./ц константа С, руб./га товарность, ед. цена реалии-зации, руб./ц Коэф. превышения бухг. прибыли

12 Значения 1,0 16 16 219,3 2119 0,63 690,0 1,467

По данным ФГБУ «Центр экспертно-аналитической оценки эффективности деятельности АПК» за 2012 год как лучший за 2009-2013 гг.

В графу 4 таблицы 1 заносятся расчётные значения затрат и прибыли, а в графе 5 вычисляются приращения затрат на производство по мере их нарастания от начала функционирования организации. В следующей колонке (гр. 6) методом накопленного результата (нарастающего итога) рассчитывается выручка от реализации продукции, которая сначала покрывает бухгалтерские затраты, а затем формирует все виды прибыли, начиная с нормативной.

Фактическая экономическая прибыль рассчитывается как разность между изменяющейся бухгалтерской и постоянной нормативной прибылью:

Рэф1 = Рбух! — Рн.

Количественный критерий устойчивости, или запас устойчивости роста измеряется разницей между изменяющейся бухгалтерской и постоянной суммой нормативной и расчётной экономической прибыли:

АРЭ| = Рбух! -

где АPэ¡ - количественная мера устойчивости экономического роста организации, тыс. руб.

Степень устойчивости определяется отношением количественной меры устойчивости к расчётной экономической прибыли:

йРэт = АРэ/Рэр,

где НРэТ - степень устойчивости экономического роста, ед.

Критерий показывает как устойчивость роста (со знаком плюс), так и неустойчивость (со знаком минус), а также размер очевидного экономического (финансового) ущерба, связанного с потерей устойчивости роста.

По сравнению с базовой моделью здесь сохранены те же рисковые ситуации, но их параметры существенно отличаются, за исключением двух значений уровня рен-

Нива Поволжья № 4 (41) ноябрь 2016 161

Гоуппировка субъектов РФ по стадиям развития и рисковым ситуациям

при производстве зерна

№ пп. Группы субъектов РФ по стадиям нарастания рисков и угроз Кол-во в группе, ед. Доля в общем количестве, % Урожайность с посевной площади, ц/га Затраты на 1 га, посева, руб. Производственная себестоимость 1 ц. зерна, руб. Себестоимость 1 ц.реализованного зерна, руб. Цена 1 ц. реализованного зерна,руб. Уровень рентабельности затрат, %

РФ 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Ускоренный экономический рост 1 1,37 33,4 14330 404,0 419,0 665,0 58,9

2 Устойчивый рост экономики 5 6,85 27,4 19003 500,8 629,8 898,9 43,6

3 Потеря устойчивости роста 8 10,96 20,0 11395 554,6 519,9 684,4 31,7

4 Статическая устойчивость (угроза стагнации) 23 31,51 12,0 6848 559,7 501,2 614,1 22,4

5 Потеря статической устойчивости (стагнация) 16 21,92 11,4 7354 553,9 505,9 566,9 12,0

6 Уровень безубыточности (угроза рецессии) 11 15,07 14,0 8176 601,8 531,9 563,2 6,2

7 Первая стадия убыточности(рецессия) 4 5,48 14,4 14336 754,6 874,5 841,1 -3,8

8 Вторая стадия убыточности (угроза банкротства) 2 2,74 9,9 9398 763,2 813,2 611,3 -25,1

9 Банкротство 3 4,11 8,8 10630 742 723 473,6 -34,1

10 Всего (в среднем) 73 100,0 16,0 9842 541 537 700,7 30,2

11 Макс. 33,4 19003 763,2 874,5 898,9 58,9

12 Мин. 8,8 6848 404 419 473,6 -34,1

13 Макс./Мин. 3,8 2,77 1,89 2,09 1,90 -1,73

табельности. Например, в базовой модели потеря устойчивости экономического роста наступает при снижении рентабельности ниже 34,6 %, а в условиях производства зерна в РФ - до 27,5 %, то есть коридор (зона) устойчивого роста заметно шире. Статическая устойчивость и угроза стагнации в базовой модели находятся на уровне 29,3 %, а в модели производства зерна в РФ - почти вдвое ниже (15,1 %). Угроза рецессии возникает и в той, и в другой модели на уровне нулевой рентабельности (уровня безубыточности), а сама рецессия может наступить в модели устойчивости производства зерна значительно раньше -при убыточности около 20 %, тогда как в базовой - лишь при почти 37 %.

Полученная модель позволяет не только анализировать рисковые ситуации и определять угрозы потери устойчивости развития зернопроизводства в Российской Федерации, но и характеризовать состояние этой отрасли в федеральных округах и отдельных субъектах. Для этого необходимо проранжировать отобранные субъекты РФ по убыванию уровня рентабельности и разбить их на группы в соответствии со стадиями модели (рисковыми ситуация-

ми). В таблице 2 приведена такая группировка, а на рисунке 3 демонстрируются её результаты. Анализ показал, что из 73 регионов, занимающихся производством зерна, в первую группу вошёл только один. Таким субъектом РФ, в котором производство зерна обладает потенциалом для ускоренного развития, является Белгородская область*, имеющая самый высокий уровень рентабельности (58,9 %). Но он лишь на 0,2 процентных пункта превышает нижнюю границу зоны ускоренного экономического роста, т. е. производство зерна в этой области находится под угрозой перехода в стадию нормативной (заданной) устойчивости роста экономики.

В группу регионов с нормативной устойчивостью экономического роста (заданными темпами) вошли 5 регионов, из которых Курская область (51,1 %) и Республика Бурятия (49,4 %) отстают от этой границы менее, чем на 10 процентных пунктов. Чуть

*В целях демонстрации большего разнообразия стадий развития сельскохозяйственных организаций использованы данные за 2012 год как лучший для производства зерна за период с 2009 по 2013 годы.

больше отрыв у Орловской области (46,8 %).

Замыкающие список этой группы субъектов РФ Волгоградская область (41,5 %) и Краснодарский край (40,6 %) близки к нижней границе этой группы (40,0 %). Для них характерна угроза перехода в стадию потери устойчивости экономического роста с диапазоном рентабельности 27,5...40 %. В эту группу вошли восемь регионов, из которых три попадают в более узкий коридор базовой модели: Воронежская (35,7 %) и Брянская (35,3 %) области и Республика Адыгея (34,3 %). Остальные пять регионов входят в эту стадию только по нормативам модифицированной модели. Это Московская (33,2 %), Ростовская (32,3 %) и Тульская (29,9 %) области, Ставропольский край (29,6 %) и Курганская область (28,5 %). Производство зерна в этих субъектах РФ находится в стадии потери устойчивости экономического роста и угрозы перехода к статической устойчивости (простое воспроизводство).

Реальная же статическая устойчивость присуща очень большой группе, состоящей из 23-х российских регионов, или около одной трети их общего числа в группировке, с

уровнем рентабельности в диапазоне 15,3 %...27,5 %. Кстати, в эту же группу входит Владимирская область (26,5 %), находясь почти на верхней границе, т. е. очень близко к переходу в вышестоящую стадию.

Несколько менее многочисленная группа субъектов РФ (16 регионов, или почти 22 % от общего числа) находится в диапазоне уровня рентабельности от 7,5 % до 15,1 %. Она характеризуется потерей статической устойчивости и угрозой стагнации с последующим переходом из стадии стабильного производства (простого воспроизводства) к его спаду, но для этого регионы ещё должны опуститься до уровня безубыточности (0,0 %) с ощутимой угрозой рецессии. В этой стадии с диапазоном от 0,0 % до 7,5 % находится 11 субъектов РФ, или 15,1 % общей численности.

Реальная рецессия, или первая стадия убыточности, характерна для четырех субъектов РФ с уровнем рентабельности от -0,2 % (Еврейская автономная область) до -10,4 % (Архангельская область). Вторая стадия убыточности и угроза банкротства характерна для Хабаровского края (-21,2 %) и Республики Тыва (-27,2 %). Непосредст-

Вологодская обп 734

-7,7

17,8

_ _ Ярославская обл.

^ ' Тверская обп. 647

8,4 Ивановская обп.

московская обп.

Пермская обп.

Кировская обп. о24

Рвсп. №риШ^В 14,:

Нижегородская обп. 578 137

559 12,1 '

17,4 , Ч^в41Т5ая1'а,7р1эсп. Тап^хган

231 - 11 2

Рзсп.3Ьрдовия 18,1 192

26 Ульяновская обп.

187 600

Пензенская обл. — 10,2Са154д<ая °бп

-5 ^ НИ 11,5 24,3

12,6 11,9

„ 18,7 _ Пензенская обп. 644

5,2

12,6

Уровень рентабельности, %

58,7 -40 -27,5 -15,1 -7,5 -0 --18,8 --37,6 --50 --

59

58.7

27.5

7,5

0

18.8

37.6

Ускоренный экономичеЪ Устойчивый экономический рост Потеря устойчивости роста Статическая устойчивость (угроза стагнации) „ Потеря статической устойчивости (стагнация)! Уровень безубыточности (угроза рецессии) Уровень безубыточности (угроза рецесси^ Первая стадия убыточности (рецессия] Вторая стадия убыточности (угроза бат Банкротство

Волгоградская обп.

Астраханская Рёсп. Калмыкия 5

Ставропольский край 1йка Ацыпея 584 20 6

41,5

12,3

Рис. 3. Оценка устойчивости развития производства зерна в субъектах РФ (фрагмент) Нива Поволжья № 4 (41) ноябрь 2016 163

венно в стадии банкротства производство зерна находится в республиках: Чеченской (-33,8 %), Саха (Якутия) (-38,9 %) и Карелии (-50,0 %).

Выполненная группировка субъектов РФ позволила дать характеристику состояния экономики производства зерна в каждом из них и определить место в эволюционном ряду формирования устойчивого экономического роста. Кроме того, она позволяет определить для каждого региона возможность переместиться в этом ряду на

одну или несколько ступеней вверх - к пику устойчивого экономического развития.

Разработанная модель анализа рисковых ситуаций может использоваться как в практических, так и в исследовательских целях для анализа различных рисковых ситуаций с выявлением факторов, которые обусловили эти ситуации, и определением их влияния на результативные показатели, для разработки стратегии устойчивого роста и страхования возможных рисков.

Литература

1. Большой экономический словарь / Под ред. А. Н. Азрилияна. - 7-е изд., доп. - М.: Институт новой экономики, 2007. - 1472 с.

2. Устойчивое развитие сельских территорий: региональный аспект: Науч. тр. ВИАПИ им

A. А. Никонова. - Вып. 25 / Под общ. ред. А. В. Петрикова. - М.: ВИАПИ им А. А. Никонова: ЭРД, 2009. - 272 с.

3. http: //www. vikiznanie. ru// ru - wz/index. php.

4. Филонов, В. С. Неустойчивость воспроизводства: способы и механизмы ее локализации в аграрной сфере: автореф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05 / Филонов Виталий Сергеевич. - Воронеж, 2011. - 21 с.

5. Экономическое моделирование управления технологическими процессами в растениеводстве в геоинформационной среде: монография / А. А. Черняев, Л. Ю. Ададимова, Ю. Г. Полулях,

B. И. Глазунов; Саратов ГНУ ПНИИ ЭО АПК. - Саратов: Типография ЦВП «Саратовский источник», 2010. - 82 с.

6. Агропромышленное производство: опыт, проблемы и тенденции развития: обзорная информация. Серия: Технологические проблемы АПК. Вып. № 2. - ЦИиТЭИ АПК ВНИИЭСХ, 2009. -92 с.

7. Канев, В. С. Системное экономико-математическое моделирование и информационные технологии устойчивого развития АПК / В. С. Канев, Н. И. Востриков // Научные основы разработки и реализации региональных программ стабилизации и развития АПК, систем ведения агро-пром. пр-ва и обеспечения продовольственной безопасности РФ: тез. докп. Всерос. науч.-практ. конф. - Новосибирск,1998. - С. 138-140.

8. Агальцов, В. П. Математические методы в программировании: учебник / В. П. Агальцов, И. В. Волдайская. - М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2006. - 224 е.: ил.

9. Колдаев, В. Д. Численные методы и программирование: учебное пособие / В. Д. Колдаев; под ред. проф. Л. Г. Гагариной. - М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2008. - 336 е.: ил.

10. Ишкова, Э. А. С# начала программирования / Э. А. Ишкова. - М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 336 е.: ил.

11. Корнелл, П. Анализ данных в Excel. Просто как дважды два / П. Корнелл; пер. с англ. - М.: Эксмо, 2006. - 224 е.: ил.

12. Методы агроэкономических исследований (второй выпуск) / Отв. за выпуск: А. Ф. Серков, А. Г. Папцов. / ВНИИЭТУСХ. - М.: Типогр. ФГНУ «Росинформагротех», 2007.

13. Разработать геоинформационные технологии ситуационного анализа сельскохозяйственного производства в Поволжье: отчет о НИР (заключительный) / ГНУ ПНИИЭО АПК; рук. А. М. Косачев; исполн.: Л. Ю. Ададимова [и др.]. - Саратов, 2010. - 43 с.

14. Катихин, О. Экономическая система устойчивого развития: содержание и факторы формирования / О. Катихин // Менеджмент в России и за рубежом. - 2014. - № 2. - С. 27-32.

15. Пчелинцев, О. С. Региональная экономика в системе устойчивого развития / О. С. Пче-линцев. - М.: Наука, 2004. - 258 с.

UDK 631.1

TERRITORIAL MODEL OF THE ANALYSIS OF RISKY SITUATIONS AND ESTIMATIONS OF THREATS TO STEADY DEVELOPMENT OF AGRICULTURE IN THE REGION

Yu. G. Polulyakh, doctor of economic sciences, member of MAYES;

L.Yu. Adadimova, candidate of economic sciences; Russia, Saratov, (8452 64-86-70), E-mail: adadimova@san.ru;

T. V. Bryzgalin, the scientific researcher, competitor; M. V. Belakon, junior scientific researcher of FASO FSBSI Volga region scientific research institute of economy and the organization of agrarian and industrial complex, Saratov, Russia, t. (8452 64-86-70), E-mail: adadimova@san.ru

The article deals with the results of the researches connected with development of methodology of the analysis of risky situations and estimation of threats to steady development of agriculture in the region. The territorial model is considered as modification of similar base model based on life cycle of steadily developing agrarian industrial system. The model is based on the theory of constant accounting. On a descending branch of life cycle, various risky situations are fixed according to the process of increasing threats of loss of stability, from the accelerated growth up to full bankruptcy. The model helps to analyze risky situations, to estimate threats of loss of stability of grain production in the Russian Federation, to characterize its condition in separate subjects. In particular, from 73 regions that are growing grain and leguminous crops, only one (the Belgorod area) meets the requirements of a stage of the accelerated economic growth. The model can be used both in practical, and in the scientific purposes, for development of strategy of steady growth of agrarian manufacture and insurance of possible risks.

Key words: model, modelling, the analysis of risky situations, estimation of risks and threats, the mechanism of revealing, steady development.

References:

1. The big economic dictionary / under ред. A. N. Azriliyan. - 7th edition added. - Institute of new economy, 2007. - 1472 p.

2. Steady development of rural territories: regional aspect: Proceedings of VIAPI in the name of A. A. Nikonov. - issue 25 / under general edit. A. V. Petrikov.. - M.: VIAPI in the name of A. A. Nikonov: ERD, 2009. - 272 p.

3 Electronic source: http: // www. vikiznanie. ru // ru - wz/index. php.

4. Filonov, V.S. Instability of reproduction: ways and mechanisms of its localization in agrarian sphere: the author's abstract of the dissertation of cand. econ. sci.: 08.00.05 / Filonov Vitaly Ser-geyevich. - Voronezh, 2011. - 21 p.

5. Economic modelling of management by technological processes in plant growing in the geoin-formation environment: monograph / A.A. Chernyayev, L.Yu.Adadimova, Yu.G. Polulyakh, V.I. Glazu-nov; Saratov SSU. -Saratov: Printing house CVP « Saratovsky istochnik », 2010. - 82 p.

6 Agro-industrial production: experience, problems and tendencies of development. The survey information. Series: Technological problems of AIC. Issue № 2. - CIandTEI AIC ARSRIEA, 2009. - 92 p.

7 Kanayev, V. S. System economic-mathematical modelling and information technologies of sustainable development and agrarian and industrial complex / V.S. Kaneyev, N.I. Vostrikov // Scientific bases of development and realization of regional programs of stabilization and development of agrarian and industrial complex, systems of conducting an agricultural production and providing food safety of the Russian Federation: The thesis of Reports of the All-Russia scientifically-practical conference. -Novosibirsk, 1998. - P. 138-140.

8 Agaltsov, V. P. Mathematical methods in programming: textbook / V.P. Agaltsov, I.V. Volday-skaya. - M.: ID «FORUM»: INFRA-M, 2006. - 224 p. illustr.

9 Koldayev, V.D. Numerical methods and programming: textbook /V.D. Koldayev, under ed. of the prof. L. G. Gagarina. - M.: ID «FORUM»: INFRA-M, 2008. - 336 p.: illustr.

10 Ishkova, E. A. C# the beginnings of programming / E.A. Ishkova. - M.: ООО " BinomPress", 2007. - 336 p.: illustr.

11 Kornell, P. Analysis of data in Excel. Simply as twice two / Item Kornell; translated from English. - M.: Exmo, 2006. - 224 p..: illustr.

12 Methods of agro-economic researches (the second issue) in charge of issue: A.F. Serkov, A.G. Paptsov. / M.: «Rosinformagrotex», 2007.

13. To develop geo-information technologies of the situational analysis of agricultural production in Volga region: the report about scientifically research work (final) / SSU PNIIEO AIC; adviser A.M. Kosa-chev; the executor.: L.Yu. Adadimova [et al.]. - Saratov, 2010. - 43 p.

14. Katikhin, O. Economic system of steady development: the contents and factors of formation / O. Katikhin // Management in Russia and abroad. - 2014. - № 2. - P 27-32.

15. Pchelintsev, O. S. Regional economy in the system of sustainable development. - M: Nauka, 2004. - 258 p.

Нива Поволжья № 4 (41) ноябрь 2016 165