левых функций. В этом случае каждый графический разрез целевого функционала в соответствии с методом решения задач в смешанных стратегиях был рассмотрен как набор чистых стратегий предприятия (рис. 2).
Для количественной оценки смешанной стратегии в этих точках были использованы следующие формулы: В = А, х А, / А, + А2, где А, - величина диапазона целевой функции р А2 - тах-тлп;
А3 - величина диапазона Х;
р = А, / А, + Д2,
где А,, Д2 - параметры предыдущей формулы.
Использование смешанной стратегии для СХП «Великоовражское» позволило получить для данного хозяйства оптимальный уровень урожайности зерна в 17,2 ц/га, при этом вероятность ее получения составила 86% с уровнем производственного риска М%.
Рассмотренная методика оценки производственных рисков позволит не только получить оценку рисков,
но и делать прогнозы, позволяя руководству скорректировать стратегию развития предприятия. Так, используя минимаксный метод, мы можем не только оценить выбранную стратегию на текущем этапе, но спланировать и скорректировать дальнейшее развитие сельскохозяйственного производства на основе полученных оценок рисков.
Литература
, Брикач Г.Е. Оптимизация производства молока в условиях современного земле-
пользования // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2003. - №1. - С. 20-22.
2. Брикач Г.Е. Нелинейная оптимизация в оценках деловой стратегии предприятий: Учеб. Пособие/Г.Е. Брикач. - М.: Издательство МПСИ, 2006. - 200с. - (Серия «Библиотека экономиста»).
3. Брикач Г.Е. Оценка ситуации неопределенного поведения графических разрезов целевой функции в задачах нелинейной оптимизации « затраты - выпуск»/Г.Е. Брикач, А.А. Строков, А.И. Цымбал //Опубликовано 19 августа 2011 в рубрике: Приоритеты аграрной экономики: http:// www.prityki.net/
Аннотация. Фактор риска может возникнуть и оказывать свое воздействие на любое сельскохозяйственное предприятие независимо от степени его устойчивости на рынке. Авторы полагают, что рассмотренная методика оценки сельскохозяйственных производственных рисков позволит не только получать оценку рисков, но и делать прогнозы, которые позволят руководству скорректировать стратегию развития предприятия АПК.
Ключевые слова: сельское хозяйство; производственные риски; целевой функционал; нелинейная оптимизация; максиминный и минимаксный методы; смешанная стратегия. Abstract. The risk factor might appear and have its influence on any agricultural enterprise independent on degree of its sustainability in the market. The authors assume that considered methods for evaluating the agricultural production risks enable not solely getting risk evaluation, but making forecasts, which provide for authorities to correct the strategy for development of AIC enterprise.
Key words: agriculture; production risks; target functional; nonlinear optimization; maximin and minimax methods; mixed strategy.
Контактная информация: Колобов Дмитрий Сергеевич, Брикач Георгий Евгеньевич
(эл. почта: brikach@mail.ru).
УДК 338.3^664., (470+57,)
ИНТЕГРАЛЬНАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ СВЕКЛОСАХАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА И РЫНКА САХАРА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
П.В. МИХАЙЛУШКИН, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и внешнеэкономической деятельности
(Кубанский госагроуниверситет)
Обеспечение продовольственной безопасности страны по сахару, достижение устойчивости развития свеклосахарного производства и рынка сахара актуализируют необходимость объективной и комплексной экономической оценки хозяйственных процессов в свеклосахарном подкомплексе.
Проблемы экономической оценки свеклосахарного подкомплекса освещены в работах Гончарова В.Д., Ка-линичевой Е.Ю., Кундиус В.А., Пол-тарыхина А.Л., Святовой О.В., Серегина С.Н. и других ученых. Особенностью настоящего исследования является комплексный подход к экономической оценке состояния и тенденций развития свеклосахарного производ-
ства и рынка сахара, позволяющий учесть взаимосвязь хозяйственных процессов по всей технологической цепочке «производство сырья - переработка - реализация готовой продукции - потребление» на основе расчета результирующих показателей. Информационной базой оценки являются данные Федеральной службы государственной статистики, Министерства сельского хозяйства РФ, Союз-россахара, Института конъюнктуры аграрного рынка (ИКАР), аналитических агентств BusinesStat, DISCOVERY Research Group.
Интегральная экономическая оценка развития свеклосахарного производства и рынка сахара предполага-
ет расчет обобщающего индикатора, построенного на основе ключевых результирующих показателей: выход свекловичного сахара с , га посевной площади сахарной свеклы, рентабельность свеклосахарного производства, коэффициент насыщенности рынка сахара за счет свекловичного сахара.
Выход сахара с одного гектара посева сахарной свеклы является одним из важнейших натуральных показателей результативности и экономической эффективности свеклосахарного производства. Этот показатель отражает основную цель свеклосахарного производства - максимальное получение сахара с учетом естественного и экономического плодородия земли как главного средства производства в свеклосахарном подкомплексе через определение общей экономической составляющей, что позволяет полнее обеспечить общественные потребности в свекловичном сахаре. Его применение играет важную роль для анализа и управления интенсификации производства как сахарной свеклы, являющейся конечным результатом для отрасли свекловодства и сырьем для сахарной промышленности, так и свекловичного сахара.
Анализ динамики выхода свекловичного сахара с одного гектара посева сахарной свеклы фабричной в ,99,-20,0 гг. (табл. , характеризует одновременно процессы результативности интенсификации свекловодства
Оценка динамики выхода свекловичного сахара с одного гектара посева сахарной свеклы (фабричной) в 19912010 гг.
Период, гг. Среднегодовой выход сахара Среднеква-дратическое отклонение Коэффициенты Уравнение тренда Наблюдаемое значение F-критерия
вариации, % устойчивости, % корреляции детермина-нации
1991-1995 1,67 0,93 55,57 44,43 -0,74 0,55 y=10,86+0,59t 3,46
1996-2000 1,65 0,93 56,06 43,94 0,46 0,21 y=10,84+0,12t 2,35
2001-2005 2,38 0,67 28,24 71,76 -0,30 0,09 y=11,06+0,11t 1,68
2006-2010 3,34 0,76 22,62 77,38 0,47 0,22 y=11,42+0,75t 4,41
1991-2010 2,30 1,03 45,79 54,21 -0,10 0,01 y=11,05+0,26t 3,31
Таблица 2
Основные производственные показатели развития свеклосахарного производства в россии**
Показатель в среднем за год 2006-2010 гг. к 1991-1995 гг.
1991-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2010
Посевная площадь сахарной свеклы фабричной, млн га* 1,27 0,90 0,80 0,82 64,6
Валовой сбор сахарной свеклы фабричной, млн т* 21,66 14,03 18,53 27,13 125,3
Урожайность сахарной свеклы фабричной, ц/га* 178 177 241 309 173,6
Сахаристость при приемке сахарными заводами, в % к массе принятой свеклы 16,04 16,30 15,76 17,04 106,2
Выход сахара на сахарном заводе, в % к массе переработанной свеклы 10,76 12,31 12,62 13,80 128,3
Уровень использования производственных мощностей по переработке сахарной свеклы, % 87,1 75,7 79,9 86,3 99,1
Выход свекловичного сахара с 1 га посевной площади свеклы, т 1,67 1,65 2,38 3,34 200,0
*В хозяйствах всех категорий.
""■Составлена по данным: Российского статистического ежегодника. - URL:
http://www. gks.ru; Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России. - URL: http://www.gks.ru.
Таблица 3
Оценка динамики рентабельности свеклосахарного производства в 1991-2010 гг.*
Период, гг. Рентабельность свеклосахарного производства, % Средне-квадрати-ческое отклонение, % Коэффициенты Уравнение тренда Наблюдаемое значение F-критерия
вариации, % устойчивости, % корреляции детермина-нации
1991-1995 28,06 8,51 30,33 69,67 0,49 0,24 y=28,06+0,05t 4,36
1996-2000 15,82 2,19 13,83 86,17 -0,04 0,00 y=15,82+1,27t 4,82
2001-2005 13,24 3,77 28,46 71,54 -0,05 0,00 y=13,24+1,59t 3,32
2006-2010 17,84 2,50 14,01 85,99 0,77 0,59 y=17,84+1,59t 5,13
1991-2010 18,7 5,84 31,18 68,82 0,72 0,52 y=18,74+0,29t 4,83
'Составлена по данным: DISCOVERY Research Group. —URL: http://www.drgroup.ru; Союзроссахара. —URL: www.rossahar.ru; Института конъюнктуры аграрного рынка (ИКАР). —URL: http://www.ikar.ru.
и промышленного производства свекловичного сахара.
Динамика индикатора отличается значительным уровнем колеблемости и невысокой устойчивостью изменений в динамике. Однако эти результаты, несомненно, обусловленные высокой стохастичностью технологических процессов растениеводства, во многом являются следствием нелинейности изменений анализируемого индикатора развития. Показатель уравнения регрессии во всех случаях имеет положительное значение, что позволяет сделать вывод о присутствии технологического развития в этой сфере.
Выход сахара с 1 га посевов сахарной свеклы зависит от многих факторов, основными из которых являются:
- урожайность сахарной свеклы,
- уровень технологического качества сырья (сахаристости, загрязненности и других показателей),
- уровень потерь сахара и сахарной свеклы при транспортировке, хранении и переработке, выхода сахара на заводе,
- уровень использования производственных мощностей на сахарных заводах.
Количественные данные о выходе сахара и об определяющих его факторах при веде ны в таблице 2. Данные таблицы свидетельствуют о том, что увеличение валового сбора сахарной свеклы было достигнуто без существенного роста посевных площадей. Данный вывод подтверждается результатами корреляционно-регрессионного анализа зависимости между валовым сбором, размером посевных площадей и урожайностью сахарной свеклы: Ух1х2 = -5,17 + 0,003х1 + 0,1х2. (1) Анализ коэффициентов регрессии позволяет определить степень влияния исследуемых факторов на вало-
вой сбор сахарной свеклы: рост посевной площади на 1 га ведет к приросту валового сбора сахарной свеклы на 0,003 млн т, в то время как повышение урожайности на 1 ц/га - на 0,1 млн т. Можно сделать вывод об определяющем значении интенсивных факторов в рассматриваемый период. Вместе с тем надо отметить, что от
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.