ЗОЛОТАРЁВ АЛЕКСЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ
реклама
На правах рукописи ЗОЛОТАРЁВ АЛЕКСЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ Специальность: 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика предпринимательства) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Санкт-Петербург 2013 Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете управления и экономики Научный руководитель: доктор экономических наук, доцент Пак Хе Сун Официальные оппоненты: Погодина Вера Владимировна – доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», профессор кафедры экономики предприятия и производственного менеджмента Каленская Наталья Валерьевна доктор экономических наук, профессор, ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», заведующий кафедрой маркетинга, коммерции и предпринимательства Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова» Защита диссертации состоится « » июня 2013 года в ____ часов на заседании диссертационного совета Д521.009.01 при негосударственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский университет управления и экономики» по адресу: 190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д.44, лит А. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НГОУ ВПО «СанктПетербургский университет управления и экономики», с авторефератом на официальном сайте ВАК Министерства образования и науки РФ http://vak.ed.gov.ru и на сайте университета www.spbume.ru Автореферат разослан « » мая 2013 г. Ученый секретарь диссертационного совета Д521.009.01 доктор экономических наук, профессор Н.П. Голубецкая 2 I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. В настоящее время в современной российской экономической действительности одной из самых сложных проблем, стоящей перед государственными управленческими структурами различного уровня, начиная с регионального и выше, является проблема повышения эффективности управления сельскохозяйственным сектором экономики. Особенно актуальными проблемы повышения эффективности управления АПК и предпринимательской деятельности в АПК становятся в условиях вступления России в ВТО, так как в ближайшем будущем отечественным сельскохозяйственным товаропроизводителям придется конкурировать с продукцией эффективных сельскохозяйственных предпринимательских структур развитых стран. Все последние двадцать лет государство ищет способы поддержки отечественного сельского хозяйства в условиях рыночной экономики, пути повышения эффективности предпринимательской деятельности в этой отрасли и конкурентоспособности отечественной сельскохозяйственной продукции. Из последних крупномасштабных программ по поддержке и развитию сельского хозяйства в Российской Федерации следует отметить приоритетный национальный проект «Развитие АПК» 2006-2008 гг. и две Государственные программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия — на 2008-2012 гг. и на 2013-2020 гг. Несмотря на принимаемые правительством меры, эффект от реализации подобного рода программ часто оказывается незначительным. Это во многом объясняется тем, что при принятии управленческих решений в сфере сельского хозяйства часто не учитывается специфика аграрного сектора, связанная со сложной системой межпроизводственных и межпродуктовых связей внутри одной отрасли. Повышение эффективности управления развитием аграрного сектора предполагает повышение качества планирования базой, которой является прогнозирование. Образуется единая целостная последовательность элементов, которые связаны как методологически, так и информационно: прогнозирование – планирование – управление. Традиционные методы прогнозирования в агарном секторе экономики не обеспечивают возможность учета всего комплекса внутриотраслевых связей. Одним из возможных способов повышения качества прогнозирования развития агарного сектора экономики является использование комплексов дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования, которые с помощью матриц межпродуктового баланса позволяют рассчитывать совокупные затраты на продукцию отраслей, т.е. позволяет учитывать косвенные связи всех порядков между отраслями. Результаты исследования показали, что существующие традиционные методики прогнозирования рассчитаны на построение прогноза развития АПК, в т.ч. предпринимательской деятельности, на уровне страны в целом. Данные 3 рекомендации не могут использоваться при построении прогнозов развития сельскохозяйственного сектора экономики региона. В настоящий момент практически отсутствуют методические рекомендации по построению прогнозов развития регионального АПК. В ряде документов, касающихся прогнозов социально-экономического развития региона в целом, существуют разделы с узким перечнем прогнозных показателей развития аграрного производства. В этих условиях необходимы новые подходы к прогнозированию регионального АПК и аграрного предпринимательства, направленные на повышение качества планирования развития данных сфер, что делает весьма актуальным исследование всего комплекса вопросов, касающихся прогнозирования развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики. Эти вопросы представляют не только теоретический, но и практический интерес. Степень изученности проблемы. Теоретическим и практическим вопросами исследования различных форм и видов предпринимательства посвящены работы зарубежных и отечественных учёных: Л.И. Абалкина, И. Ансоффа, А.И. Асаула, И.П. Астахова, А.М. Виленского, О.М. Виханского, Е.П. Голубкова, О.А. Грунина, А.И. Добрынина, П.Н. Завьялова, В.С. Кабакова, Б.А. Калтынюка, Л.А. Косолапова, С.Н. Максимова, М. Портера Г. Саймона, Л.А. Трофимовой, И.П. Фаминского и других. Вопросы прогнозирования, а также применения математических методов в прогнозировании рассматриваются в работах отечественных и зарубежных авторов, таких, как: А.Г. Аганбегян, Л.Е. Басовский, И.В. Бестужев-Лада, С.М. Вишнев, В.П. Герасенко, В.В, Глущенко, Е.Г. Гольштейн, А.Г. Гранберг, Дж. Данциг, Т.А. Дубова, В.А. Дудкин, Б.Н. Кузык, Т.Г. Морозов, В.Н. Мосин, Л.В. Канторович, В.А. Лисичкин, А.А. Лихачев, И.В. Липсиц, Н.А. Орехов, В.А. Парфенова, Н.Н. Погостинская, А.В. Пикулькин, М. Мескон, Дж. Нейман, Д. Норт, Е.М. Четыркин, Д.Е. Эдельгауз. Прогнозирование непосредственно в агропромышленном комплексе рассматривали в своих трудах: А.А. Никонов, И.М. Башкиров, В.М. Гатаулин, В.В. Денисов, Е.В. Серова, В.А. Кардаш, В.А. Клюкач, А.В. Саакян, В.В. Сухоруков, С.Б. Огнивцев, К.П. Личко, П.П. Пастернак, Дж. Торнли, М.М. Тунеев, Н.И. Холод, Дж. Франц, Н.В. Чепурных, М.М. Юзбашев и др. авторы. Научный вклад указанных авторов в исследовании поставленной проблемы значителен, но ряд вопросов научно – методического характера, связанных с прогнозированием развития АПК и аграрного предпринимательства, в т.ч. с применением модельного метода, не получил до сих пор достаточно полного решения, что определили выбор темы диссертационного исследования. Разработка и реализация данных подходов к прогнозированию предпринимательской деятельности позволяет повысить эффективность управления региональным сельскохозяйственным сектором экономики и уровень конкурентоспособности аграрных предпринимательских структур различного вида. 4 Актуальность проблемы, а также недостаточная теоретическая, методическая и практическая разработанность многих ее аспектов определили выбор объекта и предмета настоящего диссертационного исследования и повлияли на постановку его целей и задач. Объектом исследования является процесс функционирования и развития предпринимательских структур в агарном секторе экономики Ленинградской области. Предметом исследования являются управленческие отношения, возникающие в процессе прогнозирования развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики. Цель и задачи исследования. Цель исследования состоит в разработке теоретических подходов и методических рекомендаций по разработке прогнозов развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе. Реализация этой цели вызвала необходимость решения следующих задач: рассмотреть теоретические аспекты особенностей прогнозирования развития аграрного предпринимательства; выявить основные тенденции развития аграрного предпринимательства в Ленинградской области; проанализировать имеющийся опыт построения прогнозов развития аграрного предпринимательства в Ленинградской области, выявить наиболее перспективные направления повышения качества таких прогнозов и принимаемых на их основе управленческих решений; разработать комплекс дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования развития аграрного предпринимательства; разработать методические рекомендации по применению комплекса матричных моделей как инструмента повышения эффективности управления развитием аграрных предпринимательских структур; на основе разработанного комплекса матричных моделей построить прогноз развития аграрного предпринимательства в Ленинградской области на каждый год перспективы с различными заданными уровнями надежности. Теоретическая и методологическая база исследования. Диссертационное исследование основывается на классических и современных научных работах отечественных и зарубежных ученых. При выполнении работы использовались общенаучные методы познания: диалектический, абстрактнологический, сравнительный, функциональный и структурно-уровневый методы исследований, методы системного анализа и синтеза. Кроме этого, в соответствии с кругом исследуемых вопросов в работе применялись методы теории вероятности и математической статистики, матричные методы, методы математического программирования и системного математического моделирования экономических процессов. Информационную базу исследования составили аналитические обзоры, статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Комитета по агропромышленному и рыбохозяйственному комплексу Ленинградской области, справочные и нормативные материалы по агропромышленному комплексу, периодические издания по изучаемой тематике, 5 материалы монографий, публикации в зарубежном и российском сегменте Интернета. Область исследования соответствует требованиям паспорта научной специальности ВАК: 08.00.05. Экономика и управление народным хозяйством: экономика предпринимательства: 8.13. Стратегическое планирование и прогнозирование предпринимательской деятельности. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. Во введении обоснована актуальность темы, определены цель и задачи диссертации, объект и предмет исследования, указана научная новизна, практическая значимость полученных результатов. Поставленные автором задачи определили логическое содержание исследования. В первой главе «Государственное регулирование и особенности прогнозирования развития аграрного предпринимательства» рассмотрены теоретические основы прогнозирования. Сформулированы основные принципы системного подхода к прогнозированию, раскрыто их содержание. Рассмотрены формы государственного регулирования предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики и особенности прогнозирования аграрного предпринимательства. Во второй главе «Методические основы прогнозирования развития аграрного предпринимательства в Ленинградской области» исследованы состояние и уровень развития аграрных предпринимательских структур Ленинградской области, тенденции экономического развития аграрного предпринимательства в Ленинградской области. Проанализированы существующие методы прогнозирования развития аграрного сектора Ленинградской области. Выявлены проблемы теоретико-методического обоснования прогнозирования развития аграрного предпринимательства. Обоснована необходимость использования методов сквозного прогнозирования при прогнозировании развития аграрного предпринимательства. В третьей главе «Комплекс дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования как основа принятия управленческих решений» разработана организационная структура комплекса дискретнодинамических матричных моделей сквозного прогнозирования, представлены основные модели комплекса и их модули. Определена логика функционирования данного комплекса в процессе прогнозирования развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики. Рассмотрена целевая установка расчётов по комплексу моделей, информационное обеспечение числовых моделей, задачи эмпирического исследования. Сформирована и обоснована система показателей прогнозирования развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики региона. Изложены и обобщены результаты апробирования разработанного комплекса. Даны методические указания по его применению. В заключении диссертационного исследования изложены основные выводы и предложения, имеющие практическое значение для повышения эффективности деятельности предпринимательских структур в аграрном секторе экономики Ленинградской области в современных условиях. 6 II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1. Уточнение теоретических подходов к прогнозированию предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики. Необходимо дополнить типологию прогнозов классификацией их с точки зрения специфики данной отрасли, которая заключается в сложности межпроизводственных и межпродуктовых связей внутри нее. Выделяются три вида прогнозирования: одномерное, многомерное и сквозное. Одномерное прогнозирование предполагает прогнозирование значений отдельных элементов объекта прогнозирования. Многомерное прогнозирование заключается в параллельном построении ряда одномерных прогнозов и последующее их согласование между собой. Сквозное прогнозирование — один из видов прогнозирование, связанный с предвидением состояния объекта прогнозирования в целом. Для того, чтобы избежать смешения таких понятий как агропромышленный комплекс, сельское хозяйство, сельскохозяйственные товаропроизводители и аграрное предпринимательство предлагается использовать для последнего следующее определение: Аграрное предпринимательство представляет собой разновидность предпринимательской деятельности, отличительной особенностью которой является использование земли в качестве основного фактора производства, причем земля выступает одновременно и в роли предмета труда, и в роли средства труда. В контексте данного исследования под аграрным предпринимательством понимается так же совокупность экономических агентов, занимающихся такой деятельностью. Построение прогнозов должно базироваться на ряде принципов, среди которых выделяют такие как принцип системного комплексного подхода, динамичности, согласованности, вариантности, надежности и др. При прогнозировании состояния аграрного предпринимательства необходимо этот ряд дополнить следующими принципами: выполнение принципа методологической однородности позволит добиться методологического единства региональных прогнозов развития аграрного предпринимательства. Отсутствие его затрудняет на местах разработку прогнозов развития аграрного предпринимательства и усложняет увязку результатов региональных прогнозов на федеральном уровне. реализация принципа ответственности позволяет избежать формального подхода к прогнозированию и усиливает ответственность за разработку прогнозов. 2. Проблемы существующих методических подходов к прогнозированию развития аграрных предпринимательских структур В Ленинградской области отдельный прогноз развития аграрного сектора экономики отсутствует. Имеются прогнозные значения некоторых показателей развития аграрного производства, которые включены в один из разделов ряда документов, касающихся прогнозов развития всей области в целом. В таблице 1 представлены, соответствующие разным источникам 7 информации, три варианта прогноза одного и того же показателя — объема продукции сельского хозяйства в организациях всех категорий. Эти же данные в графическом представлении изображены на рис.1. Таблица 1 — Прогнозные значения объема продукции сельского хозяйства в документах Ленинградской области, млрд. руб Вариант 2012 2013 2014 2015 88,1 Название источника 1 Программа социально-экономического развития Ленинградской области на 2012–2016 годы 64,4 71,6 79,2 2 Концепция социально-экономического развития Ленинградской области на стратегическую перспективу до 2025 года 65,6 81,4 115,5 149,7 3 Основные параметры прогноза социальноэкономического развития Ленинградской области на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов 63,0 68,0 74,4 81,5 Источник: Составлено автором Третий вариант прогноза является самым пессимистичным, более высокие значения дает первый вариант прогноза, причем с увеличением горизонта прогнозирования разрыв немного увеличивается. Самым оптимистичным является второй вариант прогноза — согласно ему после 2013 года объем продукции резко возрастет и к 2015 году почти в 2 раза превысит объем продукции по двум другим прогнозам. Рисунок 1 — Сравнение прогнозных значений объема продукции сельского хозяйства Источник: Составлено автором Более детальный «прогноз» развития областного АПК содержится в Программе «Развитие сельского хозяйства Ленинградской области на 2013–2020 годы». Хотя термин «прогноз» в отношении данного документа можно использовать только с очень серьезными оговорками, так как в программе речь идет собственно не о прогнозировании развития аграрного сектора экономики, а о целевых значениях индикаторов реализации Программы. Несмотря на то, что 8 «программа» и «прогноз» имеют много общего, все же они являются разными формами научного предвидения. Еще одно сравнение трех вариантов прогнозов одного и того же показателя — индекса производства продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий в сопоставимых ценах — представлено в таблице 2. Таблица 2 — Прогнозные значения индекса производства продукции сельского хозяйства в документах Ленинградской области Вариант 2013 2014 2015 Название источника 1 Программа социально-экономического развития Ленинградской области на 2012–2016 годы 103,2 104,1 104,8 2 Основные параметры прогноза социальноэкономического развития Ленинградской области на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов 104,0 105,0 106,0 3 Государственная программа развития сельского хозяйства Ленинградской области на 2013–2020 годы 102,4 102,8 102,7 Источник: Составлено автором Если рассчитать прирост продукции сельского хозяйства за три года с 2013 по 2015, то по первому варианту прогноза он составит 12,6 %, по второму — 15,8 %, а по третьему — всего 8,1 %. Разница между крайними значениями составляет почти 100 % (см. рис. 2 ). Рисунок 2 — Сравнение прогнозных значений индекса роста продукции сельского хозяйства. Источник: Составлено автором Из данных таблиц видно, что даже при небольшом отрезке времени (3 года) прогнозные значения разошлись достаточно сильно друг от друга. Эти варианты зафиксированы в документах, на которые правительство Ленинградской области ориентируется принимая решения в сфере регулирования и поддержки аграрного предпринимательства. Используются узкий перечень обобщенных показателей функционирования сельского хозяйства из «Прогноза социально – экономического развития Ленинградской области» и прогнозные значения индикаторов, характерные для «Программы 9 развития сельского хозяйства Ленинградской области». Исследование методов, применяемых при составлении прогнозов развития региональных аграрных предпринимательских структур, позволило выявить ряд моментов, оказывающих отрицательное влияние на качество принимаемых управленческих решений и эффективность расходования бюджетных средств, выделяемых на региональные программы развития аграрного сектора экономики ( табл. 3). Существующие методики прогнозирования развития региональных аграрных предпринимательских структур имеют целый ряд слабых мест, среди которых можно выделить следующие: 1. Для построения прогнозов развития АПК используются общие методики прогнозирования развития экономики региона в целом (в соответствующих методических рекомендациях имеется раздел с узким перечнем прогнозных показателей развития аграрного производства) из–за отсутствия специальных методик прогнозирования развития аграрного предпринимательства. 2. В существующих методиках строятся точечные, а не интервальные прогнозы. 3. В этих методиках практически не учитывается недетерминированный характер многих показателей, что особенно важно именно для сельского хозяйства, которое имеет дело с живыми организмами и значительно сильнее других отраслей подвержено влиянию агроклиматических факторов. 4. В качестве прогнозных документов используется Программа развития сельского хозяйства. При этом областная Программа строится на основе государственной Программы, в которых механизм согласования региональных Программ детально не прописан: используется весьма ограниченное число простейших методов прогнозирования, остается непонятным процесс увязки показателей между отраслями сельского хозяйства в различные периоды времени. Основным недостатком существующих методик прогнозирования состояния аграрного сектора экономики является то, что в них не учитываются показатели совокупных материальных затрат, отражающие специфику данного сектора, связанную со сложной системой межотраслевых связей. В настоящее время практически отсутствуют работы, посвященные разработке прогнозов развития регионального аграрного предпринимательства. 3. Обоснование необходимости применения методов сквозного прогнозирования при составлении прогнозов развития аграрного предпринимательства. В существующих сложных компьютерных экономико-математических моделях развития АПК решаются вопросы прогнозирования на макроуровне. Остается неразработанной данная проблема на мезоуровне, поскольку ее решение требует уточнения методических и теоретических положений исследования регионального прогнозирования развития предпринимательских структур в сельском хозяйстве. 10 Таблица 3 — Сравнительный анализ существующих методических подходов к России Критерий сравнения Методика 1 прогнозированию состояния АПК в Методика 2 Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социальноэкономического развития субъектов Российской Федерации Методика 3 Название Теоретико-методологическое обоснование прогнозирования развития АПК на период до 2030 г. Стратегия социально-экономического развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на период до 2020 года (научные основы). Разработчик Координационный совет РАН по прогнозированию. Министерство экономического развития Руководитель — академик РАН Анфиногентова А.А. Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства. Руководитель — академик РАСХН Ушачев И.Г, Горизонт прогнозирования долгосрочное кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы Уровень национальная экономика субъект РФ национальная экономика Используемые сценарии инерционный и инновационно-прорывной базовый и основной инерционный и инновационный Используемые методы Межотраслевой баланс, логистические модели. Для прогнозирования населения используется матрица естественного движения населения. Возможно, используются две компьютерные эконометрические модели прогнозирования АПК: 1. Национальная модель агропродовольственного комплекса РФ, разработанная Всероссийским институтом аграрных проблем и информатики. 2. Эконометрическая модель, основанная на статистической информации. В ее основе лежит построение регрессионных зависимостей. В основе лежат использование счетов СНС, индексный метод, пересчет в сопоставимые цены осуществляется с помощью дефляторов. Никак других конкретных других указаний нет. Есть намек на возможность использования эконометрических моделей: 1) классическая линейная модель множественной регрессии; 2) обобщенная линейная модель множественной регрессии; 3) некоторые специальные модели регрессии (со стохастическими регрессорами , с переменной структурой, нелинейные); 4) модели и методы статистического анализа временных рядов; 5) анализ систем одновременных эконометрических уравнений. Используемые не ясны, есть только готовые цифры, но текст стратегии местами совпадает с текстом рекомендаций Минэкономразвития, что дает основание полагать, что используются схожие методы. Продолжение таблицы 3 Критерий сравнения Методика 1 Методика 2 Методика 3 Основные прогнозируемые показатели 1) площадь сельскохозяйственных земель и пашни на душу населения; 2) обеспеченность материально-техническими ресурсами; 3) объемы валовой продукции сельского хозяйства, растениеводства и животноводства; 4) уровень среднедушевого производства зерна; 5) удельный вес отечественной сельскохозяйственной продукции в общем объеме внутреннего рынка; 6) балансы ресурсов и использования основных видов продуктов питания; 7) нормы потребления продуктов питания; 8) изменение численности и структуры сельского населения 9) средняя ожидаемая продолжительность жизни сельского населения; 10) процент безработных; 11) динамика реальных доходов на душу населения и их дифференциация; 12) динамика цен на основные продукты питания. 1) объем производства продукции сельского хозяйства всеми сельхозпроизводителями; 2) продукция сельского хозяйства исчисляется в сопоставимой оценке и в действующих ценах по всем категориям хозяйств, в том числе сельскохозяйственным организациям, крестьянским (фермерским) хозяйствам и хозяйствам населения. 3) индекс производства продукции сельского хозяйства, рассчитанный по формуле Ласпейреса. 1) темп роста продукции АПК; 2) производительность труда в АПК; 3) производство основных видов продукции сельского хозяйства в натуре; 4) производство отдельных видов пищевых продуктов в натуре; 5) обеспеченность населения питанием по сравнению с научно-обоснованными нормами. Достоинства Количество учитываемых параметров, использование компьютерных эконометрических моделей, использование метода передвижки возрастов Простота Недостатки Методика достаточно сложна и непригодна для прогнозирования аграрного предпринимательства или АПК региона Не предназначена специально для прогнозирования развития АПК, негибкость, «узость», простота (оборотная сторона простоты применения) Достоинства и недостатки неясны, так методика подробно не прописана, есть основания полагать, что в этом отношении методика сходна с методикой Минэкономразвития. Источник: Составлено автором 12 Задачи долгосрочного и среднесрочного прогнозирования регионального развития, в том числе в сфере АПК, федеральным центром полностью переложены на плечи субъектов РФ, в частности, на региональные комитеты по АПК. Многие регионы, в т.ч. — Ленинградская область, перестают заниматься составлением прогнозов развития АПК, а просто используют прогнозные показатели, которые приведены в Государственной программе. Происходит смешение разных по сути понятий «программа» и «прогноз», одно замещается другим, что отрицательно сказывается на качестве принимаемых управленческих решений. Анализируя крупное современное сельскохозяйственное предприятие, пусть даже специализированное, можно заметить, что часть произведенной продукции, порой довольно значительная, потребляется внутри предприятия (наиболее характерный пример, производство кормов для собственного поголовья). Формируется сложная система межпроизводственных связей – это одна из особенностей сельскохозяйственного производства. Существующие методы прогнозирования развития агарного сектора экономики не имеют возможности учитывать все эти межпроизводственные связи. Применение разработанного автором комплекса сквозных дискретнодинамических матричных моделей, концептуальные основы построения которого была разработана на кафедре экономико-математических методов и статистики Санкт-Петербургского аграрного государственного университета (СПбГАУ) под руководством доктора экономических наук, профессора П.П. Пастернака, позволит решить данную проблему. На основе комплекса матричных моделей проводится анализ состояния АПК. С помощью матриц межпродуктовых балансов рассчитываются совокупные затраты (то есть прямые затраты и косвенные затраты всех порядков) на продукцию отраслей. Показатели совокупных затрат позволяют перейти на качественно новый уровень анализа экономических показателей, они дают возможность рассчитать, например, совокупные затраты труда на производство продукции отраслей, совокупную фондоемкость и капиталоемкость выпускаемой продукции, т.е. учитываются косвенные связи между отраслями. Подобные расчеты с использованием прямых показателей сделать практически невозможно. 4. Технология формирования сквозных прогнозов развития аграрных предпринимательских структур. В данной технологии использовались результаты научноисследовательской работы кафедры экономико-математических методов и статистики СПбГАУ. Достоинствами разработанной технологии являются: сочетание простоты технологии и качества получаемых прогнозов; гибкость; адаптируемость; соответствие принципам прогнозирования. Реализация технологии разработки сквозных прогнозов развития аграрного предпринимательства предполагает выполнение ряда этапов (см. рис. 3). 9 8 1 2 3 7 6 5 4 Рисунок 3 — Схема поэтапной реализации процесса сквозного прогнозирования развития аграрного предпринимательства. Источник: Составлено автором Краткое содержание всех этапов разработанной формирования сквозных прогнозов представлено в таблице 3. технологии Таблица 3 — Этапы реализации технологии формирования сквозных прогнозов № п/п Содержание этапа Формирование информационной базы. 1 Составление балансов межотраслевых связей сельского хозяйства. 2 Балансы составляются для каждого года, входящего в базу прогнозирования. Расчет матриц прямых межпродуктовых затрат для каждого года, 3 входящего в информационную базу. Расчет матриц совокупных межпродуктовых затрат. 4 Проверка точности построенных матриц совокупных межпродуктовых 5 затрат. Расчет одномерных прогнозов объема конечной продукции, 6 численности населения региона, площади сельскохозяйственных угодий и коэффициентов прямых межпродуктовых затрат. Расширение базы прогноза за счет значений, полученных на 7 предыдущем этапе. Построение сквозного прогноза развития аграрного сектора 8 экономики. Анализ выполненных расчетов. 9 Источник: Составлено автором Главным этапом в данной технологии является восьмой этап — именно на нем осуществляется построение сквозного прогноза развития аграрного предпринимательства. 14 5. Комплекс дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования развития аграрного предпринимательства: функции, структура, особенности. Отличительными особенностями и достоинствами данного комплекса моделей являются: – гибкость (комплекс может применяться и на региональном уровне и на уровне отдельного предприятия, не требуя при этом внесения значительных изменений); – учет неограниченного количество возможных сценариев развития прогнозируемой системы с любым заданным уровнем надежности недетерминированных параметров (на основе двух базовых прогнозов остальные можно получать всего лишь с помощью линейной комбинации базовых) – совмещение регрессионных, оптимизационных и балансовых моделей, при этом отмечается относительная простота реализации их; – простота корректировки построенных прогнозов при появлении новых фактических данных; – расчет ненулевых оценок на все виды используемых ресурсов, как в оптимальных планах, так и в просто сбалансированных по ресурсам планах; – готовая программная реализация комплекса в виде набора электронных таблиц и макросов к Microsoft Office Excel. Общая организационная структура комплекса моделей сквозного прогнозирования развития аграрного предпринимательства может быть схематически представлена так, как это показано на рис. 4. Информационный подкомплекс Подкомплекс матричных моделей Подкомплекс анализа 1 2 3 Рисунок 4 — Общая организационная структура комплекса моделей сквозного прогнозирования Источник: Составлено автором Каждый подкомплекс в своем составе содержит нескольких групп моделей. Результатом функционирования информационного подкомплекса моделей является необходимая входная информация для моделей подкомплексов 2 и 3, с предварительной проверкой ее качества. Структура информационного комплекса показан на рис. 5. 15 Рисунок 5 — Структура информационного подкмоплекса. Источник: Составлено автором Основным в разработанном комплексе моделей является подкомплекс матричных моделей. Его структура представлена на рис. 6. Рисунок 6 — Структура подкомплекса матричных моделей. Источник: Составлено автором Подкомплекс 3 выполняет функции анализа и представления полученных результатов. Схема формирования сквозного прогноза развития аграрного предпринимательства представлена на рис. 7. 16 одномерное прогнозирование многомерное прогнозирование сквозное прогнозирование Рисунок 7 — Схема формирования сквозного прогноза. Источник: Составлено автором В ходе составления сквозного прогноза на каждый год рассчитывается количество валовой и конечной продукции отраслей сельского хозяйства, численность населения региона, площадь сельскохозяйственных угодий, потребность в основных видах ресурсов. 6. Прогнозная оценка развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики с помощью комплекса дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования Апробация разработанного комплекса моделей была осуществлена на примере Ленинградской области. Все расчеты проводились с тремя разными уровнями надежности учета недетерминированных параметров, поэтому в результате было получено 3 варианта сквозных прогнозов с разной степенью надежности — р=0,85; р=0,9; р=0,95. При проведении расчетов были использованы данные только по сельскохозяйственным предприятиям Ленинградской области. В качестве информационной базы выступали данные с 1999 по 2011 год включительно. Фактические данные за 2012 год использовались в качестве индикатора качества построенных прогнозов. Помимо этого, использование фактических данных за 2012 год позволило отработать процедуру 17 корректировки прогнозов при появлении новой фактических статистических данных (см. табл. 4) . Таблица 4 — Интервальные прогнозы основных показателей развития предприятий АПК Ленинградской области на 2012 год Показатели прогноз факт р=0,85 р=0,90 р=0,95 Площадь сельхозугодий, 341,4–417,0 335,1–423,0 325,3–432,8 432,6 тыс. га Валовой сбор зерновых, 80,5–100,5 78,7–103,2 75,9–107,5 98,1 тыс. т Валовой сбор картофеля, 96,9–101,7 94,9–103,7 91,6–107,0 110,7 тыс. т Валовой сбор овощей, тыс. т 101,5–145,2 97,4–148,8 91,6–154,7 148,4 Производство мяса скота и 195,6–252,3 192,8–258,0 186,1–264,7 217,8 птицы (убойный вес), тыс. т Производство молока, тыс. т 480,1–550,2 474,6–555,8 465,5–564,8 526,0 Производство яиц, млн. шт 2525,1– 2492,0– 2438,2– 3021,1 2942,1 2975,2 3028,3 Источник: расчеты автора, данные Росстата В процессе эмпирических исследований было использовано несколько расчетных вариантов конечной продукции аграрного сектора Ленинградской области на 2015 г. Первый вариант конечной продукции рассчитывался на основе экстраполяции по тренду данных о величине конечной продукции основных отраслей сельского хозяйства в области за период с 1999 по 2011 год. Второй вариант конечной продукции определялся на основе спрогнозированной численности населения и фактического уровня потребления (в среднем за 2007-2011 гг.) основных видов продуктов питания на душу населения в год в Санкт-Петербурге и Ленинградской области. Третий вариант конечной продукции определялся на основе спрогнозированного значения численности населения города и области и норм потребления продуктов питания, разработанных Министерством здравоохранения и социального развития. Данные варианты конечной продукции на перспективу на 2015 год позволяют определить: расчетное количество валовой продукции сельского хозяйства будет произведено сельскохозяйственными предприятиями; количество конечной и валовой продукции сельского хозяйства, которое необходимо производить в области, для сохранения текущего уровня потребления населением продуктов питания; 18 количество конечной и валовой продукции сельского хозяйства, которое необходимо производить в области, для обеспечения населения продуктами питания на уровне действующих норм Министерства здравоохранения и социального развития; потребность в земельных и трудовых ресурсах долю требуемого объема сельскохозяйственной продукции, которую смогут производить сельскохозяйственные предприятия Ленинградской области; виды и объем импортируемой сельскохозяйственной продукции для сохранения текущего уровня потребления продуктов питания населением; виды и объем импортируемой сельскохозяйственной продукции для обеспечения населения продуктами питания на уровне действующих норм Министерства здравоохранения и социального развития. III ВКЛАД АВТОРА В ПРОВЕДЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ Диссертация является завершенным научным исследованием актуальной проблемы: разработка теоретических положений и практических рекомендаций по формированию сквозных прогнозов развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе. Методические положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертации, являются результатом самостоятельного исследования автора. Личный вклад автора состоит в: формулировании принципов прогнозирования развития предпринимательских структур аграрного сектора экономики (принцип методологической однородности и принцип ответственности), позволяющие исключить неопределенность при разработке прогнозов и повысить ответственность за разработку прогнозов на уровне субъекта Российской Федерации; проведении аналитической оценки развития АПК территории, которая показывает, что развитие данного комплекса сдерживается не только ограниченными финансовыми ресурсами, низкими темпами строительства жилья на селе, недостаточной обеспеченностью элементами сельской инфраструктуры, но и отсутствием новых методических подходов к прогнозированию регионального АПК и аграрного предпринимательства, направленные на повышение эффективности управления в этом секторе экономики; обосновании методических подходов к прогнозированию предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики на основе применения комплекса матричных моделей; применении одномерного прогнозирования на конкретный период перспективы в практике исследования управленческих отношений в в аграрном секторе экономики; 19 разработке комплекса дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования развития аграрного; разработке методических рекомендаций по повышению эффективности управления аграрными предпринимательскими структурами на основе применения комплекса дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования. IV НАУЧНАЯ НОВИЗНА И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ Научная новизна диссертационной работы заключается в теоретическом обосновании и разработке методических и практических рекомендаций по прогнозированию развития аграрного предпринимательства. 1. Проведена сравнительная аналитическая оценка существующих методических подходов к прогнозированию развития АПК, которая раскрывает ряд слабых мест в них: используются общие методики для прогнозирования социально-экономического развития экономики региона в целом из – за отсутствия отдельных методик регионального прогнозирования развития АПК, в которых строятся точечные, а не интервальные прогнозы и не учитывается недетерминированный характер прогнозных показателей, что особенно важно для сельского хозяйства, имеющее дело с живыми организмами и значительно сильнее других отраслей подвержено влиянию агроклиматических факторов. 2. Предложена технология формирования сквозных прогнозов развития аграрного предпринимательства. Данная технология предусматривает выполнение девяти этапов, обеспечивающих формирование информационной базы, расчет и проверку матриц совокупных межпродуктово-ресурсных затрат, построение одномерных, многомерных и сквозных прогнозов и анализ выполненных расчетов. 3. Разработана и обоснована система показателей сквозного прогнозирования развития аграрных предпринимательских структур: валовый сбор основных видов продукции сельского хозяйства; производство мяса птицы, яиц, молока; общая площадь сельскохозяйственных угодий; численность населения Ленинградской области и Санкт-Петербурга и др. 4. Разработаны основные модули комплекса моделей сквозного прогнозирования развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики, ориентированные на реализацию алгоритмических и информационных связей комплекса в процессе его функционирования. 5. Дана прогнозная оценка развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики Ленинградской области с помощью комплекса дискретно-динамических матричных моделей сквозного прогнозирования. Теоретическая значимость результатов проведенного исследования состоит в развитии теоретических основ и разработке методических 20 рекомендаций по разработке сквозных прогнозов развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе. Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности использования разработанного комплекса моделей сквозного прогнозирования для обоснования перспектив развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики. Эти расчеты могут служить научной базой для принятия управленческих решений по развитию сельского хозяйства и повысить обоснованность решений, формирующих государственную аграрную политику. Отдельные теоретические и практические разработки диссертационного исследования целесообразно использовать в преподавании курсов «Планирование и прогнозирование», «Экономико-математические методы и модели», «Стратегический менеджмент» студентам экономических факультетов вузов. Апробация результатов исследования и публикации по теме диссертации. Результаты научных исследований докладывались на ежегодных научно-практических конференциях Санкт-Петербургского государственного аграрного университета (2008–20011 гг.), а также СанктПетербургского университета управления и экономики (2011г.), семинарах и «круглых столах» аспирантов и соискателей СПбГАУ в 2008–2011 гг. Методические рекомендации по разработке сквозных прогнозов развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе прошли внедрение и реализуются СЗНИИ Экономики организации сельского хозяйства и Санкт-Петербургским аграрным университетом в своей деятельности, что подтверждено соответствующими справками внедрении. Основные положения данного исследования отражены в 12 публикациях общим объемом 19,95 п.л. (в т.ч. 16,4 п.л. авторских), в том числе в пяти статьях в научных изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией и монографии. Опубликованные работы по теме диссертации: в изданиях, рекомендованных ВАК: 1) Золотарёв А.А. Общая организационная структура и эмпирическая апробация комплекса моделей сквозного прогнозирования развития аграрного сектора экономики региона. // Известия СПбГАУ.—2010.— № 20. — 0,5 п.л. 2) Золотарёв А.А. Применения системного подхода к прогнозированию развития аграрного сектора экономики региона. // Известия СПбГАУ. — 2010. — № 20. — 0,3 п.л. 3) Золотарёв А.А. Применение системного подхода для повышения качества стратегического планирования и прогнозирования развития предпринимательской деятельности в аграрном секторе экономики 21 региона. // Российский научный журнал. Экономика и управление. — 2011. — №12/2 (74/2) — 0,8 п.л. 4) Золотарёв А.А.. Прогноз развития предпринимательских структур в аграрном секторе экономики Ленинградской области.// Российский научный журнал. Экономика и управление. — 2012. — № 5(79) — 0,7 п.л. 5) Пак Х.С., Золотарёв А.А. Проблемы разработки методических подходов к прогнозированию развития аграрного сектора экономики региона // Власть и управление на Востоке России. — 2013.— № 4 — 0,5 п.л. (в т.ч. 0,3 п. л. авторских) монографии и главы в монографиях: 1) Золотарёв А.А., Пак Х.С. Методические подходы к прогнозированию развития аграрного сектора экономики региона. СПб. — ЛЕМА. — 2013. — 15 п.л. (в т.ч. 12 п. л. авторских) 1) 2) 3) 4) 5) 6) в других изданиях: Золотарёв А.А. Информационная технология разработки сквозных прогнозов развития агарного сектора экономики региона использованием математико-статистических и матричных методов. // Вестник экономического факультета СПбГАУ. — 2006. — №1. — 0,25 п.л. Золотарёв А.А., Долгополова Л.И. Апробация информационной технологии разработки сквозных прогнозов развития аграрного сектора экономики региона на примере Ленинградской области. // Вестник экономического факультета СПбГАУ. — 2006. — №1. — 0,25 п.л. (в т.ч. 0,1 п.л. авторских). Золотарёв А.А. Общая организационная структура комплекса моделей сквозного прогнозирования развития аграрного сектора экономики региона. // Вестник экономического факультета СПбГАУ. — 2006. — № 4. — 0,25 п.л. Золотарёв А.А. Эмпирическая апробация комплекса моделей сквозного прогнозирования развития аграрного сектора экономики в регионе на примере сельскохозяйственных предприятий Ленинградской области. // Вестник экономического факультета СПбГАУ. — 2006. — №1. — 0,3 п.л. Золотарёв А.А. Методологические приемы одномерного прогнозирования показателей с заданной надежностью. // Вестник экономического факультета СПбГАУ. — 2007.— №7. – 0,6 п.л. Пак Х.С., Золотарёв А.А. Инновационные подходы к управлению аграрным предпринимательством в регионе. Сборник трудов XII Международной научно-практической конференции «Инновационные подходы к управлению агропромышленным комплексом» г. Барнаул. 2013. – 0,5 п.л. (в т.ч. 0,3 п. л. авторских). 22 23 24
