Методика формирования баланса продовольственных ресурсов Республики Саха (Якутия) с учетом региональных особенностей

1.3. Методика прогнозирования баланса продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)

Прогнозный баланс РС (Я) отражает движение продукции от момента производства до момента конечного ее использования, позволяет осуществлять текущий анализ и прогнозировать развитие ситуации на рынке продовольствия, оценивать потребности в ввозе (включая импорт), рассчитать уровень самообеспечения, определять фонды потребления продуктов питания в регионе [3].

Целью прогнозирования баланса продовольственных ресурсов РС (Я) является оценка возможностей, разработка комплекса мер для совершенствования системы производства сельскохозяйственной продукции, продуктов питания и его размещения, функционирования продовольственного рынка, транспортной и логистической инфраструктуры, то есть усиление государственного регулирования продовольственного рынка и его основных продуктовых сегментов. Схема составления регионального баланса включает в себя расчет отдельных статей с использованием различных методов: анализа рядов динамики, регрессии и корреляции, балансового метода [6] (Рисунок 1).

Баланс продовольственных ресурсов представляет собой систему показателей, характеризующих ресурсы основных видов продовольствия по источникам поступления и направлениям их использования, и представлен следующим образом:

Ресурсная часть баланса (ресурсы):

1. Запасы на начало года

2. Производство

3. Ввоз, включая импорт

4. Итого ресурсов

Распределительная часть баланса (использование):

1.      Производственное потребление в сельском хозяйстве (на семена, на корм скоту и птице)

2.      Переработка на непищевые цели

3.      Потери

4.      Вывоз, включая экспорт

5.      Личное потребление (фонд потребления)

6.      Запасы на конец года

7.      Итого-использование

Рисунок 1. Схема прогнозирования баланса продовольственных ресурсов

Сформирован следующий перечень групп сельскохозяйственных продуктов Баланса продовольственных ресурсов РС (Я) на 2019-2032 гг.:

– зерно (пшеница, рожь, ячмень, овес);

– овощи;

– картофель;

– мясо и мясопродукты (говядина, мясо лошадей, мясо домашних оленей, свинина, мясо птицы, мясо диких оленей);

– молоко;

– яйца и яйцепродукты.

По всем вышеперечисленным группам сельскохозяйственных продуктов балансы составлены в тысячах тонн, баланс яиц и яйцепродуктов – в миллионах штук. Баланс овощей формировался без бахчевых культур.

При детализации прогнозных балансов по видам продукции (для зерна – пшеница, рожь, ячмень, овес; для мяса – говядина, свинина, мясо птицы, мясо лошадей, оленина), использовались официальные данные Росстата по РС (Я), Министерства сельского хозяйства РС (Я), Министерства экономики РС (Я) и других официальных источников.

Прогнозные значения отдельных статей баланса продовольственных ресурсов РС (Я) на 2019-2032 гг. рассчитывались с использованием различных статистических и эконометрических и нормативов (ряды динамики, регрессионный анализ, нормы высева семян и т.д.), с помощью программы Microsoft Оffice Excel.

В Прогнозный баланс продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия) за период с 2019 г. по 2024 г. включены данные из Прогноза социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) на 2019-2024 годы (за 2019-2021 гг. –

I вариант), утвержденного Постановлением Правительства РС (Я) № 280 от 16 октября 2018 г.

Основным исходными и ориентировочными данными для прогнозирования объемов производства основной сельскохозяйственной продукции являлись официальные статистические показатели и нормативно-правовые акты, при этом по аграрному сектору экономики за 2017 г. взяты данные, скорректированные на основе проведенной Росстатом первой оценки с учетом итогов Всероссийской сельскохозяйственной переписи, за 2018 г. использовались предварительные данные:

1.      Фактические показатели населения республики за 2010-2018 гг. (за 2018 г. взяты предварительные данные):

– среднегодовая численность постоянного населения.

2.      Фактические производственные показатели растениеводства за 2010-2018 гг. (за 2018 г. берутся предварительные данные):

– посевная площадь по видам культур;

– валовой сбор по видам культур;

– урожайность по видам культур.

3.      Фактические производственные показатели животноводства за 2010-2018 гг. (за 2018 г. взяты предварительные данные):

– поголовье сельскохозяйственных животных (КРС, лошадей, оленей, свиней, птиц);

– объемы производства мяса (скот и птица на убой в живом весе).

4. Фактические показатели потребления по видам продуктов на душу населения за 2010-2017 гг.

5. Показатели по сельскому хозяйству Прогноза 2019-2024.

6. Нормативные показатели:

– нормы высева по видам культур;

– нормы кормления сельскохозяйственных животных;

– коэффициенты перевода объемов производства скота и птицы на убой из живого веса в убойный вес;

– методический материал по урожайности сельскохозяйственных культур в условиях РС (Я);

– рекомендуемые рациональные нормы потребления пищевых продуктов, отвечающих современным требованиям здорового питания, утвержденные Приказом Минздравом России № 614 от 19 августа 2016 г.;

– состав и объем минимальных наборов потребительской корзины, установленные Законом РС (Я) "О потребительской корзине в Республике Саха (Якутия)" № 1237-З от 5 декабря 2013 г.

Нормативные показатели взяты из Системы ведения сельского хозяйства РС (Я) на 2016-2020 г., нормативно-правовых актов (Правительства РФ, РС (Я), Росстат и т.п.), справочников, методических материалов ЯНИИСХ.

Таблицы Microsoft Оffice Excel сформированы таким образом, чтобы была возможность поменять нормативы при изменении технологий производства (внедрении новых технологий).

1.3.1. Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)

При внедрении Методики формирования баланса продовольственных ресурсов на Республики Саха (Якутия) 2019-2032 годы с учетом региональных особенностей мы основывались на показателях Прогноза социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) на 2019-2024 гг.

При прогнозировании источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия) в ресурсную часть включены следующие статьи баланса:

– "Запасы на начало года";

– "Производство";

– "Ввоз, включая импорт".

В результате расчета данных статей сформирована ресурсная часть баланса продовольственных ресурсов РС (Я) на 2019-2032 гг. по видам продукции (Таблица 68).

1.3.1.1. Статья "Запасы на начало года"

Запасы на начало года формировались по показателям статьи "Запасы на конец года" распределительной части баланса предыдущего года, при этом на начало 2019 г. – на основе данных Прогноза социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) на 2019-2024 гг.

1.3.1.2. Статья "Производство"

Статья прогнозного баланса "Производство" формировались на основе следующих данных:

1.      Фактические показатели населения республики за 2010-2018 гг. (за 2018 г. взяты предварительные данные):

– среднегодовая численность постоянного населения.

2. Фактические производственные показатели растениеводства за 2010-2018 гг. (за 2018 г. взяты предварительные данные):

– посевная площадь по видам культур (кроме овощей);

– валовой сбор по видам культур;

– урожайность по видам культур (кроме овощей).

3. Фактические производственные показатели животноводства за 2010-2018 гг. (за 2018 г. взяты предварительные данные);

– поголовье сельскохозяйственных животных (КРС, лошадей, оленей, свиней, птиц);

–объемы производства мяса (скот и птица на убой в живом весе);

– объемы сдачи дикого оленя заготовительным и прочим организациям товаропроизводителями всех категорий хозяйств.

4. Показатели по сельскому хозяйству Прогноза социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) на 2019-2024 гг. (за 2019-2021 гг. – I вариант)

5. Нормативные показатели:

– нормы высева по видам культур;

– нормы кормления сельскохозяйственных животных;

– коэффициенты перевода объемов производства скота и птицы на убой из живого веса в убойный вес;

– методический материал по урожайности сельскохозяйственных культур в условиях РС (Я).

Для прогнозирования значений по производству растениеводческой продукции с помощью рядов динамики во временной интервал включены фактические данные за 2010-2017 гг., предварительные данные за 2018 г. и прогнозные значения за 2019-2024 гг., взятые из Прогноза 2019-2024. Данный подход обусловлен возникновением тенденции к снижению прогнозных показателей до 2032 г. при включении во временной данных за 10 лет до 2018 г.

Как показали результаты оценки современного состояния производства сельскохозяйственной продукции в РС (Я), выполненной в 2017 г., в республике в ходе реализации Государственной программы Республики Саха (Якутия) "Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2012-2020 годы" наблюдается рост производства сельскохозяйственной продукции.

Для прогнозирования значений по производству животноводческой продукции во временной интервал для нахождения уравнения тренда включены фактические значения за 2010-2017 гг., предварительные данные за 2018 г. и прогнозные значения за 2019-2024 гг., взятые из Прогноза 2019-2024.

Прогноз производства растениеводческой продукции

Прогноз производства в растениеводстве рассчитывался на основе рядов динамики урожайностей и посевных площадей по уравнению тренда:

y =a + bt; (2)

где: y – исходные данные величины урожайности или посевной площади, t – нумерация лет от первого до последнего (отчетного) года.

В первую очередь рассчитывались прогнозные значения урожайностей и посевных площадей следующих сельскохозяйственных культур:

– группа продуктов "Зерно";

– пшеница;

– рожь;

– ячмень;

– овес.

– овощи;

– картофель. Методика расчета прогнозного значения урожайностей и посевных площадей по всем видам рассматриваемых сельскохозяйственных культур идентична: были внесены фактические исходные данные по урожайности и посевным площадям за ряд лет (таблица 1,2).

При этом во временной интервал для нахождения уравнения тренда были включены фактические значения урожайности и посевных площадей за 2010-2018 гг. (по овощам – за 2012-2018 гг., при этом за 2018 г. берутся предварительные данные), а также прогнозные значения урожайности и посевных площадей на 2019-2024 гг. (за 2019-2021 гг. – I вариант)

Далее, используя прогнозные значения урожайности и посевных площадей, рассчитаны прогнозные объемы валового сбора сельскохозяйственных культур (Таблица 3).

Остальные расчеты представлены в приложениях.

Пример прогнозирования растениеводческой продукции

В качестве примера представлен ход прогнозирования объемов производства картофеля.

1. Прогноз урожайности картофеля.

В первую очередь были рассчитаны прогнозные значения урожайности картофеля.

1.1. Для расчета прогнозных значений урожайности картофеля в качестве исходных данных были использованы следующие показатели (Таблица 2):– фактическая урожайность картофеля за 2010-2018 гг. (ц/га), за 2018 г. взяты предварительные данные;

– прогнозируемая урожайность картофеля на 2019-2024 гг. (ц/га) в соответствии с Прогнозом 2019-2024.

1.2. Далее на основе исходных данных проводилось аналитическое выравнивание ряда с использованием линейного тренда.

Для нахождения уравнения линейного тренда ŷ = a + bt была решена система нормальных уравнений:

где:

y – исходные данные величины урожайности, t – нумерация лет от 1 до последнего (отчетного) года.

Далее была составлена вспомогательная таблица (Таблица 5).

Соответственно получены следующие оценки параметров:

Отсюда получено уравнение тренда

ŷ = a + bt       (4)

ŷ = 87,189 + 0,713t

Путем подстановки в уравнение ŷ = 87,189+ 0,713 t соответствующие значения t, определено прогнозное значение .

Параметр b = 0,713 ц/ га показал, что в среднем урожайность картофеля в РС (Я) за год возрастал на 0,713 ц. Исходя из этого, спрогнозировано, что в 2032 г. урожайность картофеля в РС (Я) составит 103,6 ц с 1 га.

2. Прогноз посевной площади картофеля.

Далее были рассчитаны прогнозные значения посевной площади картофеля.

2.1. Для расчета прогнозного значения посевной площади в первую очередь в качестве исходных данных были использованы следующие показатели (Таблица 4):

– фактическая посевная площадь картофеля за 2010-2018 гг. (ц/га), за 2018 г. взяты предварительные данные;

– прогнозируемая посевная площадь картофеля на 2019-2024 гг. (ц/га) в соответствии с Прогнозом 2019-2024.

2.2. Аналогичным образом, как в прогнозе урожайности путем аналитического выравнивания ряда с использованием линейного тренда рассчитаны прогнозные значения посевной площади картофеля (Таблица 6).

Уравнение тренда получил вид:

ŷ = a + bt            (5)

ŷ = 8 225,019+ 17,266t

Путем подстановки в уравнение ŷ = 8 225,019+ 17,266t соответствующие значения t, определено прогнозное значение

Параметр b = 17,266 га показал, что в среднем посевная площадь картофеля в РС (Я) за год возрастал на 17,266 га. Исходя из этого, рассчитано, что в 2032 г. прогнозное значение посевной площади картофеля в РС (Я) составит 8622 га (Таблица 7).

t = 23

ŷ = 8 225,019+ 17,226 х 23 = 8 225,019 + 396,198 = 8622

3. Прогноз валового сбора картофеля на 2019-2032 гг.

Путем умножения прогнозных значений урожайности и посевных площадей сформирован прогноз валового сбора картофеля на 2025-2032 гг. Таким образом, сформирован прогноз валового сбора картофеля на 2019-2032 гг. (Таблица 7).

Аналогичным образом рассчитаны прогнозные значения валового сбора по зерновым культурам (пшеница, рожь, ячмень, овес).

Таким образом, узнав прогнозное значение урожайности и имея заданные прогнозные (плановые) показатели посевной площади можно спрогнозировать валовой сбор определенного вида сельскохозяйственной культуры.

По овощам прогнозные значения рассчитывались путем анализа рядов динамики объемов производства всех овощей без прогнозирования урожайности и посевных площадей.

Прогноз производства животноводческой продукции

Для расчета прогнозных значений производства мяса скота и птицы (КРС, свинина, мясо лошадей, оленина, мясо птицы) использовался коэффициент парной корреляции для определения тесноты связи между объемом производства (у) и поголовьем по формуле:

Прогнозные значения объемов производства мяса в живом весе рассчитаны по следующим видам: говядина, мясо лошадей, мясо домашних оленей, свинина, мясо птиц.

Методика расчета прогнозного значения по всем видам мяса и яиц идентична: были внесены фактические исходные данные по поголовью сельскохозяйственных животных и объемов производства мяса скота и птицы в живом весе (яиц) за ряд лет.

При этом во временной интервал для нахождения уравнения тренда были включены фактические значения поголовья по видам сельскохозяйственных животных и производства мяса в живом весе за 2015-2018 гг. (при этом за 2018 г. берутся предварительные данные), а также прогнозные значения поголовья по видам сельскохозяйственных животных и производства мяса в живом весе на 2019-2024 гг., взятые из Прогноза социально-экономического развития РС (Я). Фактические данные были взяты, начиная с 2015 г., а не с 2010 г. (как это представлено в прогнозе растениеводческой продукции), что обусловлено снижением динамики фактических показателей с 2010 г. по 2014 г. и снижением прогнозных показателей при временном интервале 2010-2018 гг. Как показали результаты оценки современного состояния производства сельскохозяйственной продукции в РС (Я), выполненной в 2017 г., начиная с 2015 г. наблюдается относительный рост производства продукции животноводства.

Так как на период с 2019-2024 гг. прогнозные значения сформированы в соответствии с утвержденными показателями Прогноза 2019-2024 г., показатель 2025 г. по мясу КРС в живом весе был скорректирован для сглаживания и выравнивания рядов динамики с 2019 г.

Для нахождения прогнозных значений по мясу диких оленей был проведен анализ рядов динамики на основе данных по сдаче мяса диких оленей заготовительным и прочим организациям товаропроизводителями всех категорий хозяйств за 2010-2016 гг. в живом весе и рассчитаны прогнозные значения на 2019-2032 гг. (Таблица 8)

После расчета прогнозных значений объемов производства мяса в живом весе по всем видам с использованием нормативов, рекомендованных Системой ведения сельского хозяйства в РС (Я) на 2016-2020 годы (Таблица 10), выполнен перевод объемов производства скота и птицы на убой из живого веса в убойный вес (Таблица 11)

Остальные расчеты представлены в приложениях.

Пример прогнозирования животноводческой продукции

Рассмотрим расчет прогнозного значения объема производства мяса в живом весе на примере лошадей.

1. В качестве исходных данных были использованы следующие показатели:

– фактическое поголовье лошадей за 2015-2018 гг. (на конец года, тыс. голов), за 2018 г. берутся предварительные данные;

– фактический объем производства мяса лошадей в живом весе за 2015-2018 гг. (тыс. тонн), за 2018 г. берутся предварительные данные;

– прогнозируемое поголовье лошадей на 2019-2024 гг. (на конец года, тыс. голов) в соответствии с Прогнозом 2019-2024 (за 2019-2021 гг. – I вариант) (Таблица 13).

Рассчитана зависимость производства мяса, тыс. т (у) по годам от поголовья лошадей (х) по данным вспомогательной таблицы 14.

2. Для получения уравнения парной регрессии вида

рассчитаны средние значения признаков, средние квадратичные отклонения и коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации, значения b и a:

Уравнение парной регрессии

имеет следующий вид:

Параметр a исполняет роль доводки до соотношения между средними признаками и , никакого экономического смысла в него не вкладывается. Параметр b (коэффициент регрессии) показывает, что в среднем с ростом на одну единицу поголовья лошадей объем производства в среднем растет на 227 тонн. Направление связи между признаками y и х определяет знак коэффициента регрессии b. В нашем примере b 0, то есть является прямой.

Средний коэффициент эластичности для парной линейной регрессии составляет 3,31%, т.е. с ростом поголовья на 1% от своего среднего значения объем производства мяса увеличивается примерно на 3,31%      от своего среднего уровня.

Для определения ожидаемого значения результата прогнозное значение фактора (поголовья) необходимо подставить в уравнение регрессии

Для этого рассчитывалось прогнозное значение поголовья лошадей на 2025-2032 гг. путем аналитического выравнивания ряда с использованием линейного тренда, аналогично с методом прогнозирования растениеводческой продукции, где во временной интервал включены данные за 2015-2024 гг. Исходные данные и расчеты показаны в таблицах 13, 15.