В последние годы важной составной частью национальной безопасности стала продовольственная безопасность, которая оказывается не менее важной, чем меры по борьбе с терроризмом или различными внешними угрозами. Проблеме поддержания продовольственной безопасности в России отводится важное место. Ее достижение невозможно без стабильного развития агропромышленного комплекса [1, 2, 3].
Важной составной частью комплекса экономических мероприятий по повышению уровня региональной продовольственной безопасности является проектирование оптимальных производственно-экономических показателей в крупнотоварных многоотраслевых предприятиях Курской области. Недостаточные темпы преодоления негативных процессов в региональном сельском хозяйстве, а следовательно, укрепления региональной продовольственной безопасности, обусловлены во многом незначительностью прямой государственной поддержки сельского хозяйства, а также низким уровнем программно-целевого планирования и управления развитием региональной аграрной экономики. Это не способствует укреплению региональной продовольственной безопасности в силу недостаточной конкурентоспособности сельскохозяйственной продукции на аграрных рынках [4, 5, 10], а также предопределяет условия обеспечения несбалансированного развития региона [9].
Развитие региональной продовольственной безопасности должно базироваться на формировании сбалансированного индикативного планирования, органично объединяющего агробиологическую и экономическую составляющие аграрного производства [7, 8].
На основании разработанной унифицированной экономико-математической модели нами представлен анализ по достижению максимальной прибыли и достижению предельного уровня рентабельности наиболее типичного агропромышленного предприятия региона на примере ООО «Медвенское агрообъединение» Медвенского района на Курской области. Рассматриваемое предприятие специализируется на производстве зерна, сахарной свеклы, продукции молочно-мясного скотоводства, свиноводства и является типичным представителем многоотраслевых сельскохозяйственных организаций областного АПК. Сложившийся на территории хозяйства рельеф относится к типу водно-эрозионного долинно-балочного. В составе пахотных угодий этих организаций имеются в наличии значительные площади эрозионноопасных земель – 17 %, поэтому рациональность использования основного сельскохозяйственного ресурса – пашни – во многом зависит от правильного выбора состава и соотношения различных групп полевых культур и их размещения по территории хозяйства в соответствии с принципом учета агроэкологической разнородности земель.
Практикуемая в последние годы структура посевных площадей данного предприятия далеко не в полной мере учитывает адаптивную способность выращиваемых культур, их почвозащитную роль и реакцию на степень эродированности почв; эффективность возделывания различных видов культур; средообразующие особенности культивируемых видов растений. Отмеченные недостатки в землепользовании рассматриваемого модельного объекта характерны и для других сельскохозяйственных предприятий Курской области. Выполненные нами исследования позволили установить, что в ООО «Медвенское агрообъединение» при возделывании всех полевых культур не обеспечивается бездефицитность гумусового баланса – его отрицательная величина превышает 0,5 т/га. Дегумификация почвы обусловливает ухудшение ее агрохимических, агрофизических и биологических свойств, падение противоэрозионной стойкости, а в конечном счете – снижение урожайности возделываемых культур и падение эффективности ведения отрасли в целом.
Для преодоления недостатков односторонней оптимизации производственной структуры и программы многоотраслевого сельскохозяйственного предприятия по критерию достижения максимума прибыли без согласования с максимальным восстановлением гумуса использовано компромиссное программирование с привлечением метода И. Саска [6] как наиболее простого и отработанного способа построения многокритериального функционала для линейных ЭММ. Сущность подхода И. Саска заключается в последовательном решении задач линейного программирования:
АX = B; X ≥ 0; (1)
(2)
где Fk (k ∈ K) – значение k-й целевой функции из множества K.
В результате решения каждой из таких задач отыскиваем максимальные значения целевых функций, отвечающих тем или иным показателям производственной деятельности. Максимально возможное значение k-й целевой функции обозначим через .
После решения K задач, имеющих общие матрицы технолого-экономических коэффициентов – А, общий набор переменных и ограничений, но различные целевые функции Fk (k ∈ K) –составляется и решается задача многоцелевой оптимизации:
АX = B; X ≥ 0; (3)
(4)
F = х* → min. (5)
Здесь х* – показатель качества многоцелевой оптимизации.
Его сущность видна из преобразования условий (4):
k ∈ K. (6)
То есть х* – верхняя граница относительных отклонений показателей Fk, получаемых при решении задачи (3)–(5), от максимально возможных значений этих же показателей, найденных при решении задачи (1)–(2).
В соответствии с приведенной процедурой компромиссного программирования и принятыми критериями оптимизации формулируется общая постановка задачи оптимального планирования сельскохозяйственного производства в многоотраслевом агропроизводственном формировании.
Схема решения задачи многоцелевой оптимизации производственной программы сельскохозяйственного предприятия
Компромиссный план перспективной производственной программы модельного предприятия заключался в одновременном достижении максимальных параметров прибыли и восстановления почвенного плодородия в оценке по балансу гумуса в почве. Предлагаемая в настоящей работе методика использована для доказательства предпочтительности компромиссного программирования производственной структуры сельскохозяйственных предприятий в Курской области в сравнении с односторонней ее оптимизацией как по экономическому критерию – максимуму прибыли, так и по агрономическому – максимальному накоплению гумуса в почве, с учетом того, что восстановление почвенного плодородия является одной из приоритетных задач федеральной и региональной долгосрочной программы развития сельского хозяйства. Для проведения многовариантных расчетов использовалась специально разработанная нами унифицированная экономико-математическая модель. Проектируемые варианты усовершенствованной структуры посевных площадей модельного хозяйства по вариантам критериев оптимальности и в компромиссном плане приведены в табл. 1.
Таблица 1
Проектируемая структура использования пашни в модельном хозяйстве (по вариантам критериев оптимальности)
Культура |
Факт 2013 г. |
Максимум прибыли |
Максимум гумуса |
Компромиссный план |
||||
га |
% |
га |
% |
га |
% |
га |
% |
|
Озимая пшеница |
1955 |
33,4 |
1801 |
28,8 |
1800 |
28,8 |
1801 |
28,8 |
Яровая пшеница |
200 |
3,4 |
171 |
2,7 |
115 |
1,8 |
171 |
2,7 |
Ячмень |
438 |
7,5 |
396 |
6,3 |
230 |
3,7 |
396 |
6,3 |
Горох |
229 |
3,9 |
120 |
1,9 |
120 |
1,9 |
120 |
1,9 |
Гречиха |
– |
– |
181 |
2,9 |
181 |
2,9 |
181 |
2,9 |
Кукуруза на зерно |
347 |
5,9 |
120 |
1,9 |
120 |
1,9 |
120 |
1,9 |
Сахарная свекла |
1057 |
18,1 |
1200 |
19,2 |
1100 |
17,6 |
1200 |
19,2 |
Подсолнечник на зерно |
229 |
3,9 |
185 |
3,0 |
185 |
3,0 |
185 |
3,0 |
Однолетние травы |
813 |
13,9 |
520 |
8,3 |
332 |
5,3 |
520 |
8,3 |
Многолетние травы |
259 |
4,4 |
532 |
8,5 |
1192 |
19,0 |
532 |
8,5 |
Кормовые корнеплоды |
– |
– |
27 |
0,4 |
26 |
0,4 |
27 |
0,4 |
Кукуруза на силос и з.к. |
91 |
1,6 |
89 |
1,4 |
89 |
1,4 |
89 |
1,4 |
Чистый пар |
232 |
4,0 |
688 |
11,0 |
370 |
5,9 |
688 |
11,0 |
Сидеральный пар |
– |
– |
230 |
3,7 |
400 |
6,4 |
230 |
3,7 |
Итого |
5860 |
100,0 |
6260 |
100,0 |
6260 |
100,0 |
6260 |
100,0 |
Рассчитанная на основе экономико-математической модели структура посевных площадей предусматривает дифференцированное использование пахотных угодий и выполнение необходимых севооборотных требований как общих для всех категорий пашни, так и специфичных для ее отдельных пользовательских групп во всех вариантах оптимальных плановых решений. При этом площадь посева озимой пшеницы остается стабильной во всех вариантах плана, площадь яровой пшеницы в компромиссном решении соответствует варианту решения по критерию «Максимум прибыли», площадь посева сахарной свеклы в компромиссном плане является максимальной и составляет 1200 га.
Площадь чистого и занятого паров в компромиссном решении соответствует показателям варианта плана, полученного по критерию «Максимум прибыли». При этом в варианте решения по критерию «Максимум гумуса» обеспечивается накопление 1569,5 т гумуса и получение 33610,8 тыс. руб. прибыли; в варианте решения по критерию «Максимум прибыли» будет получено наибольшее количество прибыли – 49603,7 тыс. руб. и наименьшее накопление гумуса при обеспечении его бездефицитного баланса – 394,4 т; и в компромиссном варианте оптимального плана достигается минимальное значение отклонений от максимума критериальных функций – получение прибыли в размере 44232,2 тыс. руб. и накопление гумуса в объеме 1300,5 т.
Усовершенствованная структура посевных площадей ООО «Медвенское агрообъединение» увязывается с системой севооборотов, сформированной на аэроландшафтной основе с учетом организационных и территориальных особенностей этого типичного хозяйства, и может являться ориентиром при решении аналогичной задачи в крупных и средних сельскохозяйственных организациях региона.
Требование по достижению бездефицитного баланса гумуса является принципиально важным и занимает центральное место в агроэкологических условиях производства, нашедших отражение при формировании экономико-математической модели.
Проведенный анализ показывает (табл. 2), что комплексное использование всех факторов и источников поступления в почву органического вещества позволяет во всех вариантах оптимальных плановых решений структуры посевных площадей модельного хозяйства в течение годичного цикла обеспечить бездефицитность гумусового баланса как по каждой выделенной из пользовательских групп, так и в целом на всей площади пашни при различных темпах увеличения почвенного плодородия и повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства. В компромиссном варианте достигается близкое к максимальному производство пшеницы, наименьшее производство товарного ячменя, который используется в этом варианте в основном на фураж, максимальное производство гречихи, подсолнечника и сахарной свеклы в сравнении с вариантами плановых решений по односторонним критериям. Во всех вариантах оптимальных планов обеспечиваются равные и превышающие фактический уровень объемы производства продукции животноводства (табл. 3).
Таблица 2
Проектируемый баланс гумуса в модельном предприятии (варианты оптимальных плановых решений по различным критериям оптимальности), т
Категории пашни |
Поступление гумуса |
Выбытие гумуса |
Общее сальдо гумуса (+), (–) |
||||
Всего |
В том числе |
Всего |
В том числе |
||||
Сеяные травы |
Орг. удобрения, солома, ботва |
Зерновые |
Пропашные и чистый пар |
||||
1. Максимум прибыли |
|||||||
1 |
4715,8 |
693,1 |
4022,7 |
4715,8 |
722,4 |
3993,4 |
0 |
2 |
548,5 |
416,1 |
132,4 |
154,1 |
154,1 |
– |
+394,4 |
Итого |
5264,3 |
1109,2 |
4155,1 |
4869,9 |
876,5 |
3993,4 |
+394,4 |
2. Максимум гумуса |
|||||||
1 |
4976,8 |
1134,7 |
3842,1 |
3839,5 |
699,3 |
3140,2 |
+1137,3 |
2 |
535,6 |
515,4 |
20,2 |
103,4 |
103,4 |
– |
+432,2 |
Итого |
5512,4 |
1650,1 |
3862,2 |
3942,9 |
802,7 |
3140,2 |
+1569,5 |
3. Компромиссный план |
|||||||
1 |
4482,2 |
1018,4 |
3463,8 |
3986,2 |
749,5 |
3236,7 |
+496,0 |
2 |
908,0 |
515,4 |
392,6 |
103,4 |
103,4 |
– |
+804,6 |
Итого |
5390,2 |
1533,8 |
3856,4 |
4089,6 |
852,9 |
3236,7 |
+1300,6 |
Таблица 3
Проектируемое производство товарной продукции и кормов в модельном предприятии по вариантам критерия оптимальности, ц
Виды продукции |
Факт 2013 г. |
Проект по вариантам критериев оптимальности |
||
Максимум прибыли |
Максимум гумуса |
Компромиссный план |
||
Пшеница |
70975 |
96318 |
94323 |
94323 |
Ячмень |
2628 |
16017 |
9643 |
2628 |
Горох |
300 |
2400 |
1158 |
3200 |
Гречиха |
3802 |
3802 |
3802 |
4410 |
Кукурузное зерно |
3560 |
9600 |
9600 |
9914 |
Сахарная свекла |
323722 |
700800 |
642400 |
642400 |
Подсолнечник |
4620 |
4620 |
4620 |
6000 |
Корма: концентраты |
6369 |
6642 |
7447 |
8303 |
– зеленые |
63240 |
66428 |
74732 |
66428 |
– сено |
2176 |
3321 |
6642 |
3321 |
– силос |
1348 |
16607 |
16607 |
16607 |
– сенаж |
8130 |
3260 |
9489 |
3260 |
– кормовые корнеплоды |
– |
5351 |
5351 |
5351 |
Молоко |
13136 |
14087 |
14087 |
14087 |
Прирост крупного рогатого скота |
1073 |
1073 |
1073 |
1073 |
Таблица 4
Проектируемая экономическая эффективность производства товарной продукции (варианты оптимальных плановых решений по различным критериям), тыс. руб.
Показатель |
Факт 2013 г. |
Проект по вариантам критериев оптимальности |
||
Максимум прибыли |
Максимум гумуса |
Компромиссный план |
||
Денежная выручка, всего |
116767 |
208045 |
193633 |
192969 |
В том числе: растениеводство |
92282 |
182103 |
167691 |
167027 |
животноводство |
24485 |
25942 |
25942 |
25942 |
Материально-денежные затраты, всего |
108169 |
158441 |
150022 |
148736 |
В том числе: растениеводство |
74653 |
133536 |
123053 |
123366 |
животноводство |
33516 |
24905 |
26969 |
25370 |
Прибыль (+), убыток (–), всего |
+8598 |
+49604 |
+43611 |
+44233 |
В том числе: растениеводство |
+17629 |
+48567 |
+44638 |
+43661 |
животноводство |
–9031 |
+1037 |
–1027 |
+572 |
Уровень рентабельности, % |
8,0 |
31,3 |
29,1 |
30,0 |
Оптимизация структуры посевных площадей, баланса накопления и расхода гумуса при выращивании полевых культур, годовых рационов кормления животных обусловливает повышение экономической эффективности модельного предприятия (табл. 4).
Полученные данные плановых расчетов по модельному предприятию свидетельствуют, что оптимизация по критерию достижения максимальной прибыли позволяет достичь предельного уровня рентабельности 31,3 %, но при этом занижается возможный уровень увеличения почвенного плодородия. Оптимизация по критерию максимального накопления гумуса способствует интенсивному росту плодородия земель при сокращении уровня рентабельности до 29,1 %, и только согласование критериев при решении оптимизационной задачи на минимум отклонений критериальных функций от их максимальных значений позволяет в равной мере учесть агроэкономические требования, выраженные односторонними критериями по отдельности. При этом достигается компромиссное, т.е. равновесное значение уровня рентабельности 30 %, обеспечивающее ведение расширенного воспроизводства, и удовлетворительный темп роста почвенного плодородия, опережающий соответствующий показатель для варианта по максимуму прибыли на 78 %, но меньший максимально возможного уровня прибавки гумуса на 38,4 %. На основании проведенных оптимизационных расчетов можно сделать общий вывод о том, что при компромиссном программировании производственной структуры и программы многоотраслевого сельскохозяйственного предприятия по комплексу агроэкономических критериев достигается согласование долгосрочных и краткосрочных перспектив возрастания региональной продовольственной безопасности. На основании изложенных в настоящем разделе результатов проведенного исследования нами выполнены следующие выводы.
1. Эффективным средством оптимального перспективного планирования расширения объемов эффективного производства сельскохозяйственного производства, а следовательно, увеличения региональной продовольственной безопасности является унифицированная экономико-математическая модель, которая должна быть использована на трех уровнях последовательного формирования оптимальных параметров сельскохозяйственного производства: во всем регионе; в крестьянских фермерских хозяйствах, а также в типичных многоотраслевых крупнотоварных предприятиях.
2. Укрепление региональной продовольственной безопасности должно основываться на сбалансированном индикативном планировании, органично объединяющем агробиологическую и производственно-экономическую компоненты сельскохозяйственного производства.
3. Для преодоления недостатков односторонней оптимизации перспективных планов многоотраслевых крупнотоварных сельскохозяйственных предприятий по критерию достижения максимума прибыли без согласования с критерием максимального увеличения почвенного плодородия целесообразно выполнять компромиссное программирование с привлечением метода И. Саска.
4. При компромиссном программировании планов сельскохозяйственных предприятий по комплексу агроэкономических критериев достигается согласование долгосрочных и краткосрочных перспектив возрастания региональной продовольственной безопасности.