Планирование урожайности зерновых

    Проведем  среднесрочный прогноз уровня урожайности  зерновых и зернобобовых культур  в Туймазинском районе путем подстановки  в полученные уравнения прямой и  параболы последующего года t=14, t=8.

    Теперь проведем расчеты прогнозирования по 5-летней скользящей средней:

    Таблица 3 Прогнозируемая урожайность на 2007-2011 годы по 5-летней скользящей средней

 

      Таким образом согласно прогнозу по 5-летней скользящей средней по уравнению прямой урожайность зерновых и зернобобовых культур на 2011г. составит 27,2 ц/га, а по уравнению параболы – 26,7ц/га.

      Теперь проведем расчеты прогнозирования по 11-летней скользящей средней:

    Таблица 4 Прогнозируемая урожайность на 2007-2011 годы по 11-летней скользящей средней

      Таким образом, согласно прогнозу по 11-летней скользящей средней по уравнению прямой урожайность зерновых и зернобобовых культур на 2011г. составит 22,4 ц/га, а по уравнению параболы – 19,3 ц/га.

      Результаты  прогноза практически совпадают, следовательно, прогнозы верны. Необходимо также отметить, что график параболы наиболее точно отражает тенденцию изменения урожайности зерновых и зернобобовых культур в 1990-2006 гг.

      ВЫВОДЫ  И ПРЕДЛОЖЕНИЯ 

    Методология прогнозирования нужна не только ученым, но и предпринимателям, работникам всех уровней управления и даже домохозяйкам, которые стремятся предвидеть покупку качественных товаров на тех рынках, где цены ниже. То есть каждый человек стремиться предвидеть свои действия и возможные результаты. В условиях децентрализованной рыночной экономики предвидение будущего становится необъемлемой частью нашей жизни.

    В данной работе был проведен подробный  анализ урожайности зерновых и зернобобовых культур в Туймазинском районе районе РБ в 1990-2006 гг.

      Была  осуществлена проверка гипотезы о наличии  тенденций методом Фостера-Стюарта  и  определена  тенденция  изменения  урожайности зерновых и зернобобовых культур в Туймазинском районе методом 5-летних и 11-летних скользящих средних, а также был разработан прогноз урожайности на будущий период. Фактическое значение урожайности зерновых и зернобобовых культур Туймазинского района за 2006 год составило 24 ц/га. Видно, что прогноз, полученный с помощью уравнения параболы, более точно определил фактическое значение.

    В сложившейся на сегодняшний день экономической ситуации в Туймазинском районе производство зерна играет основную роль. Зерно не только главный продукт хозяйств, но также и основной источник концентрированных кормов для животноводства. Кроме того, побочный продукт производства зерновых – солома – является на сегодняшний день и страховым фондом кормов.

          Производство зерна  может быть увеличено за счет расширения площадей зерновых культур на основе улучшения использования пашни и структуры посевных площадей. Также за счет совершенствования структуры зернового производства в сторону увеличения посевов высокоурожайных культур, улучшения территориального размещения зернового производства с учетом природных и экономических условий. И, наконец, самое главное за счет повышения урожайности зерновых культур путем всемирной интенсификации зернового производства на основе внедрения достижений научно-технического прогресса и передового опыта. Главный резерв увеличения валового производства зерна - повышение урожайности.

          Оно может быть достигнуто за счет:

• посева зерновых семенами высших репродукций и районированных    сортов;
• более полного использования органических и минеральных удобрений;
• снижения себестоимости продукции;
• ликвидации потерь при уборке.

          Поиск скрытых резервов снижения себестоимости – основная функция экономической службы хозяйства. Снижение себестоимости производства зерна возможно за счет роста урожайности, а также путем экономии денежно – материальных затрат:

• экономный расход семенного материала за счет повышения качества;
• внедрение подрядной организации труда, внутрихозяйственного расчета на основе предоставления самостоятельности подразделениям хозяйства, материального стимулирования работников;
• увеличение реализационных цен за счет повышения качества товарного зерна.

      Особенно  важно в современных условиях уделить большое внимание планированию и прогнозированию в системе АПК, т.к. оно позволяет рационально организовать производство и предвидеть возможные негативные явления. 
 
 
 
 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 

1. Аскаров А.А. Природно-климатический потенциал  развития аграрной экономики. Уфа: Гилем, 2006. – 110 с.
2. Государственный (национальный) доклад о состоянии и использовании земель в РБ в 2006 году. – Уфа, 2007. – 153 с.
3. Гусманов У.Г., Сайфуллин Ф.А. Основы системного ведения агропромышленного комплекса Республики Башкортостан. Уфа, 1998. – 181с.
4. Личко К.П. Прогнозирование и планирование развития агропромышленного комплекса. − М.: Колос, 2007. − 286 с.
5. Макарец Л.И., Макарец М.Н. Экономика производства сельскохозяйственной продукции: Учебное пособие. - Спб.: "Лань", - 2002. - С. 20-21.
6. Малыш М.Н. Аграрная экономика. - Спб.: "Лань", - 2002. - С. 12-13.
7. Научно обоснованные системы земледелия  по зонам Башкирской АССР. – Уфа: Башкирское книжное издательство, 1990. – 264 с.
8. Сельское хозяйство РБ: / Статсборники за 1990 – 2007 гг.
9. Социально-экономическое прогнозирование развития территориальных систем / Под общей ред. Гизатуллина Х.Н., Татаркина А.И. − Екатеринбург, 2001. − 230 с.

 
 
 
 
 
 
 
 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ

Приложение  А 

 

ПРОСТАЯ РЕГРЕССИЯ.  Файл:

 

                            Переменные: x2, x1 

         Модель: линейная  Y = a0+a1*x

Y=x1                     x2

  Коэфф.       a0       a1

Значение     15,1    0,497

Ст.ошиб.     2,47    0,241

 Значим.  8,02E-5   0,0546 

Источник  Сум.квадр. Степ.св Средн.квадр.

Регресс.      101        1      101

Остаточн      356       15     23,8

     Вся      457       16 

Множеств R     R^2  R^2прив  Ст.ошиб.       F   Значим

  0,46972  0,22063  0,16868   4,8746     4,25 0,000965

   Гипотеза 1: <Регрессионная модель  адекватна экспериментальным данным> 

   Xпрогн   Yпрогн   Ст.ошиб Довер.инт

       18     24,1     5,47     11,5

       19     24,5     5,57     11,7

       20       25     5,68       12

       21     25,5     5,79     12,2

       22       26     5,92     12,5

       23     26,5     6,05     12,7

       24       27     6,19       13

       25     27,5     6,33     13,3

       26       28     6,48     13,7

       27     28,5     6,64       14

       28       29      6,8     14,3

       29     29,5     6,96     14,7

       30       30     7,13       15

       31     30,5      7,3     15,4

       32       31     7,48     15,8

       33     31,5     7,66     16,1

       34       32     7,85     16,5

       35     32,5     8,03     16,9