Анализ эффективности зернового производства для оптимизации размещения зерновых культур в Орловской области

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В ОРЛОВСКОЙ

ОБЛАСТИ

А. Л. ЛАЗАРЕНко, доктор экономических наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования орловский государственный институт экономики и торговли

а. а. цвырко,

старший преподаватель орловский государственный аграрный университет

Агропромышленный комплекс (АПК) занимает ведущее место в экономике Орловской области. Здесь производится более 30 % ВРП (в сельском хозяйстве — 19 %) и занято 33 % численности работников. Зерновая отрасль по стратегической и социально-экономической значимости, размерам вовлекаемых в нее трудовых, материальных и финансовых ресурсов является важнейшей в аграрной сфере Орловской области. От ее состояния зависит обеспеченность хлебом, мясом и другими продуктами питания.

Предлагаемая методика оценки эффективности зернового производства позволяет абстрагироваться от влияния условий реализации произведенной продукции и определить меры и рычаги регулирования формирования рынка зерна для каждого конкретного района. Оценку эффективности зернового производства предлагается проводить в несколько этапов. Каждый этап базируется на своем оценочном показателе, который в процессе оценки имеет как самостоятельное значение, так и возможность его использования в комплексе с другими показателями. Одно из основных направлений регулирования — создание экономических условий для развития производства там, где возможно наращивание объемов зерна при наименьших затратах. Достаточно полно эту сторону производственного процесса можно охарактеризовать, рассматривая его результативные

показатели: урожайность и себестоимость продукции. Они и были положены в основу оценки эффективности зернового производства.

В этих целях использован индексный метод, при котором каждый из показателей приводится к условному измерителю путем сопоставления его со средним уровнем по области. В результате получено три оценочных показателя:

индекс урожайности зерновых культур: Ур

I =

района

У ср.области

индекс себестоимости: I =

С

С

ср.области

индекс совокупной эффективности: I эф = —.

с

Эффективность производства зерна по каждому показателю в отдельности для всей совокупности районов оценить сложно. Многие районы с высокой урожайностью имеют большие затраты средств на производство единицы продукции, а при низком уровне урожайности затраты, как следствие, минимальны. Поэтому необходимо рассчитать показатель, отражающий совокупную эффективность производства зерна (рис. 1).

Следующий этап методики предполагает группирование районов, взяв за группировочный признак поочередно один из индексов. В рыночных условиях оценка экономической целесообразности производства зерна имеет определяющее значение

Рис. 1. Ранжированный ряд районов по уровню индекса совокупной эффективности производства зерна

Индекс совокупной эффективности и зернового производства в районах Орловской области

2,5 2 1,5 1

0,5 0

Район

для его развития. Достаточно полно эффективность производства с этой стороны характеризуют затраты, необходимые для возделывания зерновых в различных зонах.

В нашем расчете различия между крайними значениями себестоимости достигли 1,6 раза — от 2 060 до 3 420 руб. за 1 т. Основной объем зерна (41,3 %) производится при индексе себестоимости выше 1,000. Производство зерна в районах с индексом затрат 0,901—0,990 обусловливается внутрихозяйственной необходимостью. При рыночных отношениях при увеличении товарных ресурсов кормового зерна возможно сведение до минимума или даже прекращение производства зерна с таким уровнем затрат. За критерий оценки эффективности по урожайности принимаем ее значение в среднем по области, которое составило 2,1 т/га.

Расчет эффективности производства учитывает как относительно благоприятные для производства зерна условия, так и влияние засухи на его

результативность. В наиболее благоприятные годы средняя урожайность зерна в области составляет 2,7 т/га. В засушливые годы средняя урожайность складывается в размере 1,5 т/га. Индекс урожайности в среднем находится в пределах от 0,476 до 1,905. Группировка районов по уровню урожайности позволяет выявить зоны, наиболее благоприятные для возделывания зерновых культур, а потому наиболее перспективные для наращивания производства. В завершение группируются районы Орловской области по индексу совокупной эффективности (табл. 1). Расчеты показали, что данный показатель варьирует в пределах от 0,492 до 1,905 (рис. 2).

Эффективность производства зерна внутри области по районам, в районах по хозяйствам, при различии природных и экономических условий хозяйствования обусловлена значительной дифференциацией. Оценка эффективности производства зерна по отношению к областному уровню позволяет дифференцированно подойти к развитию рынка

Таблица 1

Группировка районов по индексу совокупной эффективности

Район Индекс совокупной эффективности, !эф Индекс себестоимости, I Индекс урожайности, / Валовой сбор, в массе после доработки, т

Дмитровский 0,492 0,968 0,476 19 555,7

Урицкий 0,546 1,045 0,571 16 087,1

Шаблыкинский 0,630 0,906 0,571 10 501,8

Болховский 0,673 0,919 0,619 9 712,9

Краснозоренский 0,679 1,052 0,714 21 028,3

Сосковский 0,784 0,972 0,762 7 743,1

Итого по 1 группе (6 районов): 84 628,9

Новосильский 0,805 0,947 0,762 5402,0

Орловский 0,806 1,122 0,905 46 846,3

Малоархангельский 0,857 1,056 0,905 15 885,8

Хотынецкий 0,894 1,119 0,809 21 152,3

Троснянский 0,897 1,168 1,048 35 883,0

Знаменский 0,925 0,721 0,667 5 584,0

Покровский 0,956 1,196 1,143 749169

Новодеревеньковский 1,014 0,892 0,905 186875

Верховский 1,057 0,811 0,857 37 543,5

Глазуновский 1,118 0,937 1,048 15 442,6

Окончание табл. 1

Район Индекс совокупной эффективности, /ф Индекс себестоимости, I Индекс урожайности, / Валовой сбор, в массе после доработки, т

Итого по 2 группе (10 районов): 277 343,9

Кромской 1,171 0,976 1,143 25 068,6

Корсаковский 1,233 0,888 1,095 15 200,2

Колпнянский 1,243 0,843 1,048 25 859,7

Свердловский 1,274 0,972 1,238 65 500,5

Ливенский 1,410 0,878 1,238 180 447,9

Мценский 1,434 1,129 1,619 41 130,1

Залегощенский 1,564 0,913 1,428 39 897,9

Должанский 1,905 1,000 1,905 65 550,8

Итого по 3 группе (8 районов): 458 655,7

зерна, поскольку на этом уровне, можно наиболее точно определить меры и рычаги регулирования формирования рынка зерна для каждого конкретного района в соответствии с условиями производства, определяющими его результативность.

Дмитровский, Урицкий, Шаблыкинский и другие районы 1 группы имеют самую низкую эффективность производства зерна. Самый высокий индекс совокупной эффективности имеют сельскохозяйственные предприятия Ливенского, Мценского, Залегощенского, Должанского и других районов 3 группы.

Рациональное размещение сельского хозяйства по районам области позволит в значительной степени увеличить объемы производства продукции, снизить ее себестоимость и повысить эффективность использования производственного потенциала, так как результаты производства могут быть выше там, где для них имеются наиболее благоприятные условия. Для определения и анализа условий, положительно или отрицательно влияющих на сельскохозяйственное производство, на наш взгляд, могут быть использованы различные показатели и данные: почвенный состав, климатические условия, средние по району показатели урожайности и эффективности возделывания культур и др. Определение этих показателей осу-

500 000 450 000 400 000 350 000 300 000 250 000 200 000 150 000 100 000 50 000

До 0,804

0,805-1,170

1,171 и более Индекс совокупной

Рис. 2. Эффективность производства зерна

ществляется с помощью статистических данных за длительный период времени (не менее 6 лет), которые позволяют проследить динамику показателей, выявить тенденцию.

При планировании размещения посевов на территории с наиболее благоприятными условиями в первую очередь необходимо осуществить количественный анализ показателей, характеризующих устойчивость воспроизводства. Одним из этих показателей является колеблемость (вариация).

Рассчитанные показатели колеблемости свидетельствуют, что условия отдельных участков территории региона по-разному влияют на устойчивость производства зерновых культур. Так, наименьшее колебание составляет 4,3 % (Урицкий район), а наибольшее — 16,2 % (Корсаковский район). Таким образом, разброс составляет 11,9 %.

Проведенные расчеты подтверждают неодинаковое влияние факторов на показатели производства. Полученные данные уже выявляют ряд районов, обладающих наиболее стабильными условиями выращивания зерновых. Несмотря на это, перечисленные районы нельзя считать наиболее благоприятными.

Более основательно подойти к оценке эффективности размещения зерновых культур по территории Орловской области позволяет анализ нескольких взаимосвязанных показателей, на основе которых с помощью программы STATISTICA можно осуществить кластерный анализ территории региона (табл. 2).

Кластерный анализ объединяет различные процедуры, используемые для проведения классификации. В результате применения этих процедур исходная совокупность объектов разделяется на кластеры или группы

эффективности

(классы) схожих между собой объ-

0

ектов. Под кластером обычно понимают группу объектов, обладающую свойством плотности, дисперсией, отделимостью от других кластеров, формой и размером.

Метод кластерного анализа широко используется в социологических, маркетинговых и экономических исследованиях. Сложность задач кластерного анализа состоит в том, что реальные объекты являются многомерными, т. е. описываются не одним, а несколькими параметрами и объединение объектов в группы производится в пространстве многих измерений.

В целом, методы кластеризации делятся на агломеративные (от слова агломерат — скопление) и итеративные дивизивные (от слова division — деление, разделение).

В агломеративных, или объединительных, методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один кластер. Процесс такого последовательного объединения можно изобразить графически.

В программе STATISTICA реализованы следующие агломеративные методы кластеризации: joining (tree clustering), two-way joining, а также метод k-средних — k-means clastering.

Для расчетов нами был использован последний метод — k-means clastering. Данный метод, в отличие от других, работает непосредственно с объектами, а не с матрицей сходства.

Принципиально метод k-средних «работает» следующим образом:

1) вначале задается некоторое разбиение данных на кластеры (число кластеров определяется самостоятельно), вычисляются центры тяжести кластеров;

2) происходит размещение точек: каждая точка помещается в ближайший к ней кластер;

3) вычисляются центры тяжести новых кластеров;

4) шаги 2, 3 повторяются, пока не будет найдена стабильная конфигурация (т. е. кластеры перестанут изменяться) или число итераций не превысит заданное пользователем. Итоговая конфигурация будет являться искомой.

Анализируя причины объединения в ходе кластерного анализа районов в группы, можно выявить следующее.

Восемь районов 3 группы характеризуются низким уровнем средних показателей урожайности 1,53 т/га, что ниже среднеобластного значения на 0,63 т/га, минимальная урожайность на уровне 1,2 т/га сложилась в Дмитровском районе, а максимальная — 1,9 т/га, в Знаменском районе. Зерновое производство в районах данной группы является убыточным (общая сумма убытков 21 039,5 тыс. руб.), сумма убытка колеблется от 528 тыс. руб. в Знаменском районе до 20 540,5 тыс. руб. в Дмитровском районе. Валовой сбор зерновых в данной группе значительно ниже среднего значения по области, т. е. группу по всем показателям можно охарактеризовать как наименее благоприятную для возделывания зерновых культур. Таким образом, зерновое производство в данном кластере является неэффективным и не сможет способствовать динамичному развитию рынка зерна. Показатели второго кластера:

• средняя урожайность: 2,5 т/га;

• минимальная урожайность по районам кластера: 1,9 т/га в Верховском районе;

• максимальная урожайность по районам кластера: 4,25 т/га в Должанском районе;

• средний валовой сбор района данного кластера — 40 881,69 т зерна;

• прибыль — 47 413,5 тыс. руб., или по 3 161 тыс. руб. на район.

Это характеризуют 15 районов, входящих в его состав как более благоприятные и перспективные

Таблица 2

Результаты разделения районов области на 3 кластера. Параметры значений кластеров

Номер кластера Районы, вошедшие в кластер Стацда1 этизированные значения кластера

Урожайность Доля зерновых в сельскохозяйственных угодьях Валовой сбор

1. Ливенский 0,948 1,796 3,807

2. Болховский, Хотынецкий, Троснянский, Кромской, Орловский, Мценский, Корсаковский, Залегощен-ский, Свердловский, Глазуновский, Малоархангельский, Покровский, Верховский, Колпнянский, Должанский 0,437 0,264 0,071

3. Знаменский, Шаблыкинский, Сосковский, Урицкий, Дмитровский, Новосильский, Новодеревеньковский, Краснозоренский -0,938 -0,719 -0,609

для развития рынка. Применение интенсивных технологий, использование в качестве посевного материала семян высокопродуктивных сортов может также существенно повлиять на дальнейшее развитие, расширение границ и увеличение емкости рынка в данных районах, даст хорошие результаты и повысит стабильность производства зерновых.

Наибольший интерес представляет первый кластер, так как в него включен один район. Это связано с тем, что он по всем показателям существенно отличается от других и не может быть включен ни в одну из рассмотренных групп. Производство зерновых в районе характеризуется высокими средними показателями урожайности — 2,8 т/га, минимальным (2,6 т/га) и максимальным (3,0 т/га) зерновых, стабильностью получения хороших результатов производства — средний валовой сбор составляет 181 662,6 т при уровне прибыли — 99 330 тыс. руб. Тем не менее, несмотря на самые благоприятные условия производства зерновых культур, Ливенс-кий район не может оказать существенное влияние на дальнейшее развитие рынка, так как почти все возможные ресурсы уже используются.

В целях планирования, прогнозирования и обоснования производственных показателей представляется целесообразным определить вероятности получения определенных уровней урожайности в каждой группе. Имеющиеся статистические данные уровней урожайности по районам Орловской области позволяют рассчитать статистическую вероятность наступления события, которой является относительная частота появления этого события в п произведенных испытаний. Для определения частоты получения определенного уровня урожайности разобьем совокупность уровней урожайности от 1,54 т/га до 3,93 т/га (размах вариации

Вероятность

1-г

15- 17,5- 20- 22,5- 25- 27,5- 30- 32,517,4 19,9 22,4 24,9 27,4 29,9 32,4 34,9

1 кластер

2 кластер

3 кластер

Рис. 3. График значений вероятнос2ей

от минимальной до максимальной урожайности по области) на равные интервалы и определим число раз, в которых появлялся определенный уровень урожайности.

Используя приведенные данные, определим вероятность получения урожайности в каждом из интервалов (рис. 3).

Для 1-го кластера характерна высокая вероятность (50,0 %) получения урожайности в интервале от 2,75 до 2,99 т/га, для 2-го кластера вероятность получения 2,0—2,24 т/га составляет 25,6 %. Для 3-го кластера наиболее вероятным (в 27,1 % случаях) является получение урожайности от 1,5 до 1,74 т/га.

Рассчитанные вероятности также позволяют более обоснованно подойти к размещению зерновых по территории региона и планированию возможных результатов деятельности, а также оценить возможности отдельных субъектов рынка (сельскохозяйственных товаропроизводителей).

Наименее благоприятными являются условия 3-го кластера, наиболее благоприятными — 1-го. Дальнейшее развитие регионального рынка зерновых культур возможно за счет использования производственного потенциала районов, включенных во 2-й кластер. Полученные значения вероятностей различных уровней урожайности могут быть использованы при планировании и обосновании производственных результатов как в целом по области, так и для каждого отдельного товаропроизводителя.

Оценку эффективности зернового производства необходимо использовать при совершенствовании действующих и обосновании новых экономических мер и рычагов регулирования развития зерновой отрасли.

Таким образом, в условиях рыночных отношений развитие производства в значительной степени обусловливается экономической целесообразностью его осуществления, которая, в свою очередь, определяется потребностью в зерне и наличием рынков сбыта продукции.

Улучшение положения зернового хозяйства поможет поднять экономику АПК и во многом обеспечить продовольственную безопасность страны. Проблемы формирования рынка зерна лежат в трех плоскостях. Первая

35 и Урожайность, более ц/га

связана с относительно небольшими объемами зерна, продаваемыми через биржу, что обусловлено экономическими проблемами. В условиях финансовой нестабильности применение обычных для бирж инструментов фьючерсных и форвардных контрактов ограничено из-за нежелания субъектов рынка указывать цену товара вместе с объемом.

Вторая — порождается введением органами исполнительной власти субъектов федерации ограничений на свободное перемещение зерна и продуктов его переработки по территории России.

И, наконец, третья — отсутствие инфраструктуры, обеспечивающей функционирование единого рынка зерна в стране.

В качестве первоочередной задачи выступает создание условий, необходимых для восстановления и последующего развития зернового производства:

• придание зерновому хозяйству статуса приоритетной отрасли через принятие системы неординарных и безотлагательных мер по государственной поддержке как на федеральном, так и на региональном уровнях производителей товарного зерна, независимо от форм собственности и хозяйствования;

• определение на ближайшую и отдаленную перспективы системы основных мер по развитию зернового хозяйства и рынка, а также механизма их реализации на федеральном и региональном уровнях;

• осуществление государственного регулирования зернового рынка, создание специализированного органа управления, определяющего национальную зерновую политику, владеющего реальными экономическими рычагами и средствами для ее реализации, координации действий хозяйствующих субъектов рынка;

• изменение пропорций стоимостного обмена между зерновым хозяйством и промышленнос-

тью, поставляющей ему ресурсы, а также частичное перераспределение в пользу зерновой отрасли доходов, поступающих в федеральный и региональные бюджеты от промышленности, использующей зерно в качестве сырья для производства своей продукции;

• использование преимущественно экономических методов государственного регулирования зернового рынка с сочетанием механизмов оптимального сочетания ценовой политики, бюджетной поддержки, льготного налогообложения и кредитования и других, обеспечивающих режим максимального благоприятствования развитию зерновой отрасли;

• формирование государственного стабилизационного фонда зерна, а также принятие ряда целевых федеральных, межрегиональных и региональных программ по отдельным видам зерна.

Решение данных задач позволит стабилизировать зерновой рынок, придать устойчивость хлебофуражному снабжению, усилить формирование крупномасштабных специализированных зон производства отдельных видов зерна при одновременном расширении и совершенствовании межрегиональных зерновых связей, ускорить процесс формирования единого зернового рынка страны и будет способствовать самоорганизации производителей зерна через их объединение с целью согласования и координации своих действий, выработки единой структурной, ценовой и сбытовой политики, реального участия в формировании государственной зерновой политики.

Эффективно используя существующую рыночную инфраструктуру, при необходимости сформировав недостающие элементы и звенья, можно повысить эффективность зерновой отрасли, зернопроизводящих хозяйств и регионов.