Scientific journal

Fundamental research

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

В Республике Дагестан сельское хозяйство – ведущая отрасль экономики. При этом свыше половины аграрного производства приходится на животноводство. Животноводство является важной отраслью как по части занятости населения, так и в его продовольственном обеспечении, особенно в хозяйствах горной и предгорной зон. Однако потенциал развития экономики АПК, по мнению ученых и специалистов, реализуется весьма неудовлетворительно. Причин такого положения много. К ним можно отнести высокие инвестиционные риски, связанные с неблагополучной обстановкой в республике, недопустимо высокий уровень безработицы, низкая конкурентоспособность экономики республики в целом и сельского хозяйства в частности, низкий уровень развития производственной и социальной инфраструктуры сельского хозяйства и низкий, по сравнению с другими сферами экономики, образовательный уровень сельского хозяйства, острая нехватка специалистов в силу непрестижности профессий, ориентированных на аграрный сектор, самая низкая среди сфер экономики заработная плата и вызванный этим отток сельской молодежи в город [1, 2, 4].

Анализ (с др. греч. – разложение, расчленение) – это метод исследования, позволяющий изучить анализируемый объект. Экономическое прогнозирование – это получение информации о состоянии экономических показателей анализируемого объекта посредством применения системы методов, расчетов. Для анализа динамики показателей были рассчитаны показатели базисного и цепного темпов роста. В табл. 1–3 представлены такие показатели крупного рогатого скота молочного направления, как среднегодовое поголовье, общее количество затрат и материальные затраты, а также темпы роста к базисному (2005 г.) и предыдущему году за 2005–2015 гг.

Как видно из данных таблиц, среднегодовое поголовье крупного рогатого скота в целом за рассматриваемый период имеет тенденции к снижению, но в 2011 г. наблюдается скачек на 19,5 %, что на 4025 тыс. голов больше чем в 2010 г. В 2012 г. поголовье возросло на четверть, по сравнению с 2011 г., а в 2014 г. наблюдается скачок поголовья, почти в два раза (на 63,3 %) по сравнению с 2013 г.. Величина материальных затрат, аналогично общему количеству затрат, имеет тенденцию к росту, но так же, как и по общему количеству затрат, в 2013 г., здесь наблюдается спад на 2,4 % по сравнению с 2012 г., в 2014 г., также резкий скачок на 83,5 % по сравнению с предыдущим годом, а в 2015 г. по сравнению с 2014 г. особой разницы не наблюдается.

Что касается изменения этих показателей по отношению к базисному (2005) году, то здесь можно отметить, что среднегодовое поголовье скота уменьшается, а материальные затраты и общее количество затрат при этом возрастают, что говорит о не очень эффективном использовании ресурсов. То есть если в 2005 г. этот показатель составлял 25443 тыс. голов, то в 2015 г. он составил 47560 тыс. голов. Материальные затраты и общее количество затрат возросло на 58,98 % и 44,20 % соответственно по сравнению с базисным годом, то есть на 374512 тыс. руб. и на 715986 тыс. руб. соответственно. Колебания этих показателей наглядно отображены на рис. 1.

Таблица 1

Величины среднегодового поголовья скота, материальных и всех затрат по основному стаду крупного рогатого скота молочного направления (по данным МСХиПрод. РД за 2005–2015 гг.)

Таблица 2

Темпы роста к предыдущему году среднегодового поголовья скота, общего количества затрат и материальных затрат

Таблица 3

Темпы роста к базисному (2005) году среднегодового поголовья скота, общего количества затрат и материальных затрат

Источник: составлена автором.

Рис. 1. График базисных темпов роста основных показателей КРС

Таким образом, можно сделать вывод, что лучшие результаты по всем трем показателям были в 2015 г. и составили: среднегодовое поголовье – 47560 тыс. голов, затраты – всего – 931146 тыс. руб., материальные затраты – 487734 тыс. руб.

По данным структуры затрат на ключевые виды продукции животноводства за 2005–2015 гг. видно, что основная доля затрат приходится на корма, наибольший удельный вес затрат на корма был в 2015 г., а именно составил 56,72 % от общего количества затрат. Также удельные веса оплаты труда по овцеводству и козоводству в среднем превышают удельные веса оплаты труда по основному стаду КРС молочного направления на всем рассматриваемом периоде, что говорит о том, что в сектор овцеводства направлено больше трудовых ресурсов.

Диаграммы структуры затрат по животноводству всего за 2010 и 2015 гг. по основным видам затрат представлены на рис. 2 а и б соответственно.

Как видно из представленных диаграмм, структура затрат в 2010 и 2015 гг. отличается. А именно, в 2010 году доля затрат на корма собственного производства превышает долю этих же затрат в 2015 г. на 16,78 %, но при этом доля затрат на общее количество кормов в 2015 г. возросла на 15,53 %, что говорит о том, что в 2015 г. шла активная закупка готовых кормов. Также, по сравнению с 2010 г., в 2015 г. затраты на оплату труда сократились на 9,21 %, что говорит о не очень удовлетворительной структуре затрат, так как оплата труда является одним из самых важных видов затрат, а в 2015 г. на долю этих затрат пришлось всего лишь 12,09 %. Для выявления тенденций могут быть применены различные методы, модели и методики. Наиболее распространенными методами выявления тенденций являются [1]:

– классический метод, предусматривающий расчет темпов роста и прироста;

– графический метод, предусматривающий построение различных видов графиков и диаграмм;

– эконометрический, предусматривающий построение уравнений временных рядов и рядов динамики, расчет и анализ их параметров и характеристик.

Одним из наиболее распространенных способов моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени или тренда [2]. Выбор наилучшего уравнения можно осуществить путем перебора основных форм тренда по статистическим характеристикам, проанализировав наиболее важные из характеристик, которыми являются коэффициенты корреляции и детерминации, F-критерий Фишера и средняя ошибка аппроксимации. Реализация этого метода относительно проста при компьютерной обработке [5].

Коэффициенты корреляции и детерминации позволяют оценить степень тесноты связи между экономическими показателями, принятыми в качестве зависимой (у) и независимой (х) переменных. Величина коэффициента корреляции варьирует от 0 до 1. Чем ближе коэффициент к 1, тем связь считается теснее. Соответственно коэффициент корреляции близкий к нулю говорит об отсутствии связи между показателями [1].

а)

б)

Рис. 2. Структура затрат на производство продукции животноводства в 2010 (а) и 2015 (б) гг., %

Таблица 4

Величины параметров и статистических характеристик уравнений временных рядов для среднегодового поголовья крупного рогатого скота по данным МСХиПрод РД за 2005–2015 гг.

Источник: составлена автором.