WWW.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |

«Министерство сельского хозяйства РФ Департамент научно-технологической политики и образования Министерство сельского хозяйства Иркутской области Иркутская ...»

-- [ Страница 9 ] --

В Иркутской области промышленной переработкой яйца занимается лишь одна организация – СХОАО Белореченское. На предприятии установ лено оборудование по производству яичного порошка и жидкого пастеризо ванного яичного меланжа. Был также опыт производства сухих омлетных и блинных смесей, но из-за отсутствия необходимой рекламы, дегустаций и т.п.

данные продукты не были востребованы на рынке.

В 2012 году в СХОАО Белореченское было произведено 392 т яичного порошка, что на 13.5% меньше показателя 2010 года. За тот же период произ водство жидкого пастеризованного яичного меланжа увеличилось на 19.1% и составило в 2012 году 181 т (табл. 1).

Таблица 1 – Производство яичных продуктов в СХОАО “Белореченское” в период с Снижение объемов производства яичного порошка можно объяснить его убыточностью. Так, например, в 2012 году окупаемость затрат на производство и реализацию яичного порошка составила лишь 64.4%. Отметим, что на пред приятии в переработку отправляется нестандартное яйцо, а также яйцо, имею щее повреждения скорлупы или сильное поверхностное загрязнение. Поэтому даже убыточная переработка имеет смысл для предприятия (т.к. раньше такое яйцо просто утилизировалось), но реализация яйца в скорлупе получается зна чительно прибыльней.

Высокая себестоимость производства яичного порошка объясняется се бестоимостью сырья (яиц в скорлупе), составляющего около 80% стоимости готового продукта. Таким образом, данное направление переработки яиц не может быть конкурентным в условиях Иркутской области, т.к. яичный поро шок долго хранится и может быть транспортирован из других регионов России, в которых по объективным причинам себестоимость производства яиц значи тельно ниже.

В себестоимости жидкого пастеризованного яичного меланжа стоимость яйца занимает также около 70–80%, что не позволяет получать большой при были.

За период с 2010 по 2012 гг. в СХОАО Белореченское рентабельным было производство омлетной и блинной смесей, но в связи с низкой востребо ванностью этой продукции производство было сокращено. По нашему мнению, реализация такой продукции в достаточном объеме могла бы быть успешной в случае сегментации рынка и проведения хорошей рекламной кампании. По ре зультатам проведенного нами социологического опроса населения Иркутской области о наличии на рынке омлетной смеси были осведомлены менее 20% опрошенных респондентов.

Учитывая тенденции, сложившиеся на мировом и российском рынках яиц, а также результаты опроса населения Иркутской области, мы считаем, что 35-50% яиц, реализуемых в пределах Иркутской области, должны быть функ циональными, т.е. обогащенными витаминами, минералами и полиненасыщен ными кислотами. Такая продукция должна иметь собственный узнаваемый бренд и соответствующую упаковку, рекламирующую полезные свойства дан ного продукта. Согласно мнению 27% опрошенных наиболее полезным и цен ным является яйцо с ярким (желтым или оранжевым) желтком, поэтому доля яиц, обогащенных каратиноидами или имеющих статус деревенского, от об щего объема предложения должна составлять не менее 25%.

Выход функциональных яиц на региональный рынок должен сопровож даться активной рекламной кампанией в различных источниках и обязатель ным наличием соответствующей упаковки. СХ ОАО Белореченское уже пы талось реализовывать яйцо, обогащенное витамином D и селеном, но при этом оно практически не рекламировалось и имело стандартную упаковку, вслед ствие чего покупатели были мало заинтересованы в приобретении данного продукта, и предприятие закрыло данный проект.

Положительным примером в случае позиционирования на рынке функ циональных яиц является птицефабрика Роскар в Ленинградской области. С 1998 г. на фабрике развивается направление производства обогащенных яиц с повышенным содержанием полезных для организма человека элементов. Пер вым было выведено яйцо под торговой маркой ЭКСТРА, ярко-оранжевый цвет желтка которого обеспечивало введение в корм кур-несушек веществ, бо гатых каратиноидами. В 2002 г. ассортимент пополнился яйцом Омега-3 Ак тив, содержащим полиненасыщенные жирные кислоты омега-3. С 2002 г.

Роскар производит яйца Счастливая курица от несушек, содержащихся по уникальной для России бесклеточной системе. В 2006 появилась еще две но винки - яйцо Активита с повышенным содержанием йода и селена и особо крупное яйцо Мега. В 2007 году фабрика начала выпуск яиц под торговой маркой Пользики с повышенным содержанием йода. В 2010 г. было выпуще но столовое яйцо "Яркоvо", а в 2011 яйцо от молодой курицы под названием Mini De Lux. В 2011 году также производство было сертифицировано Сове том муфтиев России и выпущена новая яичная торговая марка Халяль. Всего на птицефабрике было разработано 12 брендов куриных яиц в скорлупе.

Основным приоритетным направлением развития переработки яиц в Ир кутской области должно стать организация глубокой переработки, включаю щей производство желтка, белка и меланжа в высушенном, жидком пастеризо ванном и замороженном виде, с добавкой различных веществ (соль, сахар, ферменты и др.), улучшающих конечные потребительские свойства (раствори мость, эмульгирующую способность, взбиваемость и др.) и направленных на удовлетворение запросов конкретных покупателей.

В России глубокая переработка яйца хорошо развита на четырех пред приятиях: ЗАО Птицефабрика Роскар, ОАО Птицефабрика Боровская, ОАО Волжанин и ЗАО Рузово. Поэтому конкуренция на российском рын ке продуктов глубокой переработки яйца пока еще слабо выражена, и органи зация такой переработки на базе яичных птицефабрик Иркутской области бу дет эффективна. Развитие переработки, по мнению В.В. Гущина, директора ГНУ Всероссийского НИИ птицеперерабатывающей промышленности Рос сельхозакадемии (ГНУ ВНИИПП РАСХН), повышает рентабельность произ водства яйца на 10-15% [4].

Необходимость в развитии глубокой переработки яйца объясняется так же положительными темпами развития кондитерской и масложировой отрас лей, на которые приходится около 90% объема рынка яйцепродуктов в нату ральном выражении [1].

Большинство предприятий масложировой отрасли при производстве майонеза предпочитают использовать ферментированный яичный желток, от личающийся усиленными эмульгирующими свойствами, обеспечивающий термостойкость готового продукта и его стабильность в цикле разморажива ние – оттаивание [3]. Предприятия Иркутской области могут предложить лишь яичный порошок, который не обладает вышеперечисленными свойства ми.

По данным Е.А. Нестеровой, исполнительного директора НКО Ассоциация потребителей и производителей масложировой продукции, среднедушевое годовое потребление майонеза в России составляет около 5.2 кг [2]. Учитывая, что согласно стандартной рецептуре в майонезе должно содержаться не менее 5% сухих яйцепродуктов, можно рассчитать потребность масложировой отрасли в яичном желтке, необходимую для обеспечения населения России и Иркутской области качественным майонезом при сложившемся уровне потребления (табл. 2).

Таблица 2 – Расчет потребности масложировой отрасли РФ в яйцепродуктах для производства майонеза по стандартному рецепту Территории населения в ние майо рассчитано исходя из уровня среднедушевого потребления майонеза в целом по России (5,2 кг./чел./год).

Согласно приведенным расчетам для обеспечения населения Иркут ской области качественным майонезом в глубокую переработку должно от правляться свыше 78 млн. шт. яиц ежегодно, что в 2 раза превышает суще ствующие объемы переработки (около 39 млн. шт. яиц). Кроме того, произ веденная в Иркутской области яичная продукция может поставляться и на другие региональные рынки, с которыми уже налажены торговые отношения (Дальневосточный ФО, Республики Бурятия и Якутия, забайкальский край).

Качественно улучшенные продукты глубокой переработки яйца (например, ферментированные) могут конкурировать с более дешевой про дукцией, произведенной в западных регионах России, и экспортироваться в страны ближнего и дальнего зарубежья.

Яичным производителям Иркутской области следует также осваивать сегмент рынка яйцепродуктов, предназначенных для домашнего хозяйства и общественного питания. При этом необходимо провести соответствующую сегментацию рынка и разработать маркетинговый план, включающий пози ционирование товара, разработку бренда, упаковку, рекламу и определение каналов реализации. Примерный ассортимент и целевые группы потребите лей могут быть следующими (табл. 3).

В настоящее время на рынке яиц Иркутской области в фасовке для розничного покупателя присутствуют только омлетная смесь и яичный по рошок, причем купить их можно лишь в некоторых магазинах фирменной торговой сети СХОАО Белореченское.

Таблица 3 – Перспективные направления развития переработки яиц для домашнего хозяйства и общественного питания в Иркутской области Яйцепро- Описание, потребитель- Упаковка, Вареные готовый к употреблению ведерко;

маринаде лее 28 суток при темпера- более Отметим, что в России в настоящее время отсутствует производство яич ных напитков, распространенных во многих других странах. При этом сотруд никами лаборатории технологии переработки яиц ГНУ ВНИИПП РАСХН сов местно с ГУ ВНИИ пивоваренной, безалкогольной и винодельческой промыш ленности и ГУ ВНИИПАК (г. Санкт-Петербург) разработаны рецептуры и тех нологии порошкообразных смесей для напитков с использованием сухих яйце продуктов. При подборе компонентов для сухих смесей с использованием су хих яйцепродуктов учитывали их полезность для организма, а также ожидае мый вкус и хороший товарный вид конечного продукта. Важно было, чтобы ингредиенты дополняли друг друга в рецептуре напитков. Напитки имели аро мат и вкус: кофе, какао, молочный, персика, земляники и апельсина [5].

Развитие переработки яиц в Иркутской области будет способствовать росту уровня среднедушевого потребления яиц как в Иркутской области, так и в дру гих регионах, ввозящих яйцо, произведенное СХОАО Белореченское и СПК Окинский. По данным 2012 года в этих регионах (Дальневосточный ФО, рес публики Саха (Якутия) и Бурятия, Забайкальский край) недопотребление яиц в сравнении с рациональной нормой составило свыше 410 млн. шт. яиц. Яичным птицефабрикам развитие глубокой переработки яиц позволит избегать потерь от сезонных колебаний спроса на яйцо, увеличить объем и рентабельность произ водства, а также существенно повысить экспортный потенциал.

1. Агафонычев В.П. Яичное производство: перспективные направления/ В.П. Агафо нычев // Птицепром. -2011. – №3. – С. 54- 2. Нестерова Е.А. Состояние и перспективы развития масложировой отрасли. Вопро сы технического регулирования / Е.А. Нестерова// Масложировая промышленность. - 2013. – №2. – С. 6- 3. Рябухин Е. Компаудные системы KLLBERG – желток внутри! / Е. Рябухин // Мас ложировая промышленность. -2013. – №3. – С. 11- 4. Фисинин В.И. Сохранить стабильность – главная задача птицеводов/ В.И. Фисинин, Г.А. Бобылева // Птицеводство. - 2013. – №2. – С. 2- 5. http://map.biorf.ru/pages.php?id=RASHN_vniipp_techper УДК 339.

ПРОГНОЗ ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ ЯИЦ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия В статье рассмотрено предложение на рынке яиц Иркутской области. Рассчитаны прогнозные значения объемов производства, ввоза, вывоза и переходящих остатков яиц и яйцепродуктов в 2013 и 2014 году. Изучено влияние различных факторов (цена реализации десятка яиц, себестоимость производства десятка яиц, средняя трудоемкость производства 10000 шт. яиц, средняя годовая яйценоскость, объем регионального спроса, объем вывоза яиц и яйцепродуктов) на уровень производства яиц в Иркутской области и разработана мо дель парной регрессии.

Ключевые слова: рынок яиц, предложение, производство, Иркутская область.

SUPPLY FORECAST IN THE MARKET OF EGGS OF THE IRKUTSK

REGION

In article the offer in the market of eggs of the Irkutsk region is considered. Forecast values of production volumes, import, export and passing remaining balance of eggs and яйцепродуктов in 2013 and 2014 are calculated. Influence of various factors (a sales price of ten eggs, cost value of production of ten eggs, average labor input of production of 10000 pieces of eggs, an average annual egg-laying qualities, amount of regional demand, amount of export of eggs and egg products) on the production rate of eggs in the Irkutsk region is studied and the model of pair regression is developed.

Keywords: market of eggs, supply, production, Irkutsk region.

Развитие рынка в значительной степени обусловлено взаимодействием двух его основных элементов – спроса и предложения. Прогноз предложения на рынке яиц необходим для определения будущей степени обеспечения насе ления пищевым яйцом, структуры предложения и факторов, влияющих на его формирование. На основании прогнозных оценок предложения производители, импортеры и органы государственного управления могут принимать управлен ческие решения, направленные на достижение конкретных целей.

Под предложением понимаются товары, которые находятся на рынке или могут быть туда доставлены. При этом рыночное предложение формируется за счет объема структуры товарной продукции производства, товарных запасов и импорта [3, 2].

Решение производителей об объемах производства и продаж находится под воздействием закона предложения, который утверждает, что, при прочих равных условиях, высокие цены стимулируют расширение производства и реа лизацию большего объема товаров в рамках определенного периода времени.

И, наоборот, по мере снижения цен падают доходность и стимулы к расшире нию производства и объема продаж [5].

Кроме того, по мнению различных ученых объем предложения товара на рынке зависит от ряда других факторов, среди которых выделяют издержки производства и обращения данного товара (с учетом стоимости затраченных ресурсов), научно-технический прогресс, общественные потребности и спрос (т.е. баланс спроса и предложения), потребительские ожидания изменения цен в будущем, уровень конкуренции на рынке и др. [1, 4].

Прогнозирование будущего объема предложения яиц и яичной продук ции в Иркутской области мы предлагаем выполнять с использованием следу ющей формулы:

где S – прогнозируемый объем предложения яиц и яйцепродуктов (в пересчете на яйцо в скорлупе);

P – прогнозируемый объем производства яиц и яйцепро дуктов с учетом потерь;

I – прогнозируемый объем ввоза яиц и яйцепродуктов;

E – прогнозируемый объем вывоза яиц и яйцепродуктов, B – прогнозируемый переходящий остаток яиц и яйцепродуктов (запасы на начало года).

В первую очередь, следует выполнить прогноз производства яиц и яич ной продукции. Для оценки влияния различных факторов на уровень производ ства яиц и яичной продукции в Иркутской области мы использовали множе ственный регрессионный анализ.

В качестве вероятных факторов, влияющих на производство яиц, были рассмотрены следующие показатели: цена реализации десятка яиц, себестои мость производства десятка яиц, средняя трудоемкость производства 10000 шт.

яиц, средняя годовая яйценоскость, объем регионального спроса, объем вывоза (включая экспорт) яиц и яйцепродуктов.

Обработка исходных данных и построение модели множественной ре грессии выполнялось с применением пакета прикладных программ Statistica 6. методом пошагового исключения независимых переменных. В результате было выявлено, что значимым фактором является лишь объем регионального спроса на яйца и яйцепродукты, объясняющий 91,8% дисперсии результативного при знака, т.е. объема производства яиц и яйцепродуктов в Иркутской области.

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

где у – объем производства яиц и яйцепродуктов в Иркутской области, млн.

шт.;

х – внутрирегиональный спрос на яйца и яйцепродукты, млн. шт.

Таким образом, с увеличением годового объема спроса на 1 млн. шт. яиц объем производства увеличивается на 1,289 млн. шт. яиц. Значение свободного члена в уравнении указывает на то, что при отсутствии внутреннего спроса на яйца и яйцепродукты объем производства в Иркутской области составил бы 211,9 млн. шт. яиц.

Отметим, что составленная модель является статистически значимой (со гласно F-критерию Фишера), стандартная ошибка составила менее 14,5 млн. шт.

яиц, а полученные остатки соответствуют нормальному закону распределения.

Используя полученные нами ранее прогнозные значения спроса на яйца и яйцепродукты в Иркутской области можно рассчитать прогнозный объем производства: в 2013 году он составит 954,2 млн. шт., в 2014 – 973,1 млн. шт.

яиц, что на 4,6% больше показателя 2012 года.

В течение последних 5 лет (2008–2012 гг) объем потерь яиц и яйцепро дуктов от общего объема их производства в Иркутской области колебался в пределах 0,1-1,0 млн. шт. яиц, поэтому для определения прогнозной величины потерь и производственного потребления воспользуемся средним значением данного показателя – 0.3 млн. шт. яиц.

Прогноз ввоза (включая импорт) яиц и яичной продукции осуществить довольно сложно, т.к. никакой тенденции в данном направлении не наблюдает ся, а фактические объемы постоянно колеблются. По мнению ведущих специа листов СХОАО Белореченское, крупнейшего предприятия-производителя яиц и яичной продукции в Иркутской области, объем ввоза яиц и яйцепродуктов в ближайшей перспективе будет сохраняться в пределах 40-60 млн. шт. яиц, по этому для нашего прогноза воспользуемся средним значением – 50 млн. шт. яиц.

Вывоз яиц и яйцепродуктов (включая экспорт) с территории Иркутской области в значительных объемах отмечается с конца 1998 – начала 1989 года, т.е. сразу после экономического кризиса 1998 года, после которого многие яич ные птицефабрики были разорены, а экономическая эффективность экспорта яиц и яйцепродуктов возросла. Этим вовремя воспользовались яичные пред приятия Иркутской области, заняв соответствующую рыночную нишу в тех ре гионах, которые уже не могли самостоятельно обеспечить себя яйцом птицы.

Таким образом, в период с 1999 по 2012 годы наблюдается устойчивая тенденция роста объемов вывоза яиц и яйцепродуктов из Иркутской области, что позволяет нам использовать трендовые модели для осуществления прогно за данного показателя (рис.).

Рисунок – Вывоз яиц и яйцепродуктов из Иркутской области в период с 1999 по 2012 годы и аппроксимация линейным трендом Линейный тренд y = 7.7116x + 317.11 обладает высокой точностью и является статистически значимым, следовательно, его можно использовать для оценки средних прогнозных значений объема вывоза яиц и яйцепродук тов из Иркутской области в 2013 и 2014 годы. Согласно приведенному урав нению к 2014 году объем вывоза составит 440.5 млн. шт. яиц, что на 3.6% больше показателя 2012 года.

Таким образом, объединяя полученные прогнозы производства, по терь, ввоза и вывоза яиц и яйцепродуктов, а также используя формулу (1), мы можем рассчитать прогнозную величину предложения на рынке яиц Ир кутской области (табл.).

Таблица – Прогноз предложения на рынке яиц Иркутской области на период с К 2014 году, согласно разработанному прогнозу, физический объем предложения на рынке яиц Иркутской области составит 602.2 млн. шт. яиц, что лишь на 2.3% больше показателя 2012 года. Тем не менее, этого количе ства достаточно для того, чтобы обеспечить спрогнозированный ранее объем внутрирегионального спроса (590.6 млн. шт. яиц). В случае значительного роста уровня среднедушевого потребления яиц в Иркутской области объем предложения может быть увеличен за счет снижения объемов вывоза или за счет увеличения объемов ввоза яиц и яйцепродуктов.

1. Ишмуратов М. М. Продовольственный рынок: формирование, развитие и госу дарственное регулирование / М. М. Ишмуратов, А. М. Ишмуратов, С. У. Нуралиев – М.:

ФГУ РЦСК, 2006. – 437 с.

2. Мониторинг регионального продовольственного рынка / Г. И. Макин [и др]. – М.: ГП УСЗ Минсельхозпрода России, 1997. – 237 с.

3. Сажина М. А. Экономическая теория: учеб. для вузов– 2-е изд., перераб. и доп. / М. А. Сажина, Г. Г. Чибриков. - М.: Норма, 2007. – 672 с.

4. Теоретико-методологические подходы к исследованию рынков продовольствен ных товаров и сырья: монография / М. В. Федоров и др. – Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2010. – 159 с.

5. Экономическая теория: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономи ческим специальностям. – 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. И. П. Николаевой– М.:

ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 527 с.

УДК 332.

КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ РЕГИОНАЛЬНЫХ

ОСОБЕННОСТЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ

СЕЛЬСКОЙ МЕСТНОСТИ

Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия В статье представлен литературный анализ типологий регионов, выделены основ ные индикаторы для проведения группировки регионов по наличию и использованию трудовых ресурсов сельской местности, включающие плотность населения в сельской местности, долю сельского населения в общей численности населения, уровень экономи ческой активности сельского населения, уровень безработицы в сельской местности и до лю малоимущего (бедного) населения, проживающего в сельской местности. Проведен кластерный анализ регионов Российской Федерации. Выявлены основные тенденции формирования и использования трудовых ресурсов сельской местности в региональном аспекте.

Ключевые слова: регион, кластер, трудовые ресурсы, сельская местность.

CLUSTER APPROACH TO RESEARCH OF REGIONAL FEATURES OF

FORMING OF THE MANPOWER

In article the literary analysis of tipologiya of regions is provided, the main indicators for carrying out group of regions on availability and use of a manpower of the rural zone, including density of population in the rural zone, a share of rural population in the total number of the population, a level of economic activity of rural population, the level of unemployment in the rural zone and a share of the needy (poor) population living in the rural zone are allocated. The cluster analysis of regions of the Russian Federation is carried out. The main tendencies of forming and use of a manpower of the rural zone in regional aspect are revealed.

Key words: region, cluster, manpower, rural zone.

Формирование и использование трудовых ресурсов сельской местности России следует рассматривать в региональном аспекте, в неразрывной связи с демографическими, экономическими, социально-культурными и другими осо бенностями, присущими конкретному субъекту или группе субъектов РФ [3].

В экономической литературе встречается множество типологий регио нов, разработанных как отечественными авторами, так и зарубежными [2].

Наиболее распространенной является типология ООН, основанная на общеси стемных индикаторах, к которым относят индекс развития человеческого по тенциала (ИРЧП), ВВП на душу населения, уровень антропогенной нагрузки [7]. Типологии регионов по отношению к наличию и использованию трудовых ресурсов сельской местности пока не существует. Поэтому для осуществления группировки регионов РФ необходимо определить основные индикаторы, ха рактеризующие данное направление исследования.

Существуют различные мнения авторов по вопросам включения тех или иных индикаторов при исследовании трудовых ресурсов. Во всех изученных нами совокупностях индикаторов присутствуют количественное выражение ресурсов труда, основные показатели рынка труда и качественная сторона тру довых ресурсов. Г. Г. Фетисов и В. П. Орешин в качестве количественного ин дикатора предлагают использовать саму численность трудовых ресурсов [7], тогда как В. Т. Калинников, Ф. Д. Ларичкин и В. С. Селин – только числен ность экономически активного населения (ЭАН) [5]. Также Г. Г. Фетисов и В.

П. Орешин в предложенных индикаторах выделили уровень дифференциации доходов и долю оплаты труда в доходах населения, тогда как Е. Н. Акерман, А.

А. Михальчук, А. Ю. Трифонов указываю лишь среднемесячную номинальную заработную плату [3, 1].

На основе изученных индикаторов исследования трудовых ресурсов, а также индикаторов развития сельских территорий, предложенных Минсельхо зом России [6], нами были выделены (с учетом статистических данных, предо ставляемых Росстатом) следующие индикаторы, в лучшей степени характери зующие группировки регионов по наличию и использованию трудовых ресур сов сельской местности.

1. Плотность населения в сельской местности региона, показывающая освоенность территорий, благоприятность климатических условий проживания и т.д.

2. Доля сельского населения в общей численности населения региона как основной источник трудовых ресурсов сельской местности.

3. Уровень экономической активности сельского населения как показа тель основной составляющей трудовых ресурсов сельской местности региона.

4. Уровень безработицы в сельской местности как основной индикатор использования трудовых ресурсов сельской местности региона.

5. Доля малоимущего (бедного) населения, проживающего в сельской местности, как индикатор социального уровня развития сельской местности ре гиона.

Для дальнейшего проведения исследования используем метод кластер ного анализа, который позволит выделить основные группы, в границах кото рых регионы будут схожи по выбранным индикаторам.

Основные расчеты были проведены с использованием пакета приклад ных программ STATISTICA 6.0. За основу расчетов был принят метод Уорда, как наиболее распространенный метод в социальных науках, показавший в наших расчетах наиболее четкие границы кластеров с учетом евклидового рас стояния. Средние показатели региональных кластеров отражены в таблице 1.

В первый кластер вошли регионы, показатели которых отличаются наибольшим значением, т.е. это регионы с высокой плотностью сельского населения (70 чел./км2), высокой долей сельского населения в общей численно сти населения региона (64.2%), очень высоким уровнем безработицы в сель ской местности (40.5%), а также большая часть малоимущего населения дан ных регионов проживает в сельской местности. По отношению к наличию и использованию трудовых ресурсов сельской местности данные регионы можно охарактеризовать как кризисные, трудоизбыточные, с низким уровнем урбани зации и неблагоприятным социально-экономическим положением. В эту груп пу вошли Чеченская республика и республика Ингушетия.

Таблица 1 – Средние показатели региональных кластеров Российской Федерации В среднем по России Второй кластер также отличается сравнительно высокими значениями всех показателей. Почти половина жителей этих регионов проживает в сель ской местности, уровень безработицы на селе составляет 10.8%, а доля мало имущего населения в сельской местности (по отношению к общей численности малоимущих в регионе) приближается к 60%. Плотность сельского населения составляет более 18 чел./км2. К числу субъектов, попавших в данную группу, относятся республики Алтай, Тыва, Калмыкия, Северная Осетия-Алания, Даге стан, Адыгея и некоторые другие регионы. В этом кластере социально экономическое положение в сельской местности можно считать неблагоприят ным.

В третьем кластере доля сельского населения от общей численности населения составила в среднем 37.1%, а уровень безработицы – 8.9%. Мало имущее население в одинаковой степени распространено как в городской, так и в сельской местностях. Отличительными особенностям данной группы наряду с перечисленными являются низкая плотность сельского населения – в среднем около 3.4 чел./км2, а также наименьший уровень экономической активности сельского населения (63.7%). Данный кластер является весьма многочислен ным и включает в себя 20 регионов, среди которых Забайкальский и Алтайский края;

республики Саха (Якутия), Бурятия, Башкортостан, Марий Эл, Хакасия;

Курганская, Астраханская, Оренбургская, Пензенская и другие области.

Четвертый кластер – активный. Для него характерен самый высокий уровень экономической активности населения – почти 70% и, как следствие, самый низкий уровень безработицы (6.4%). Средняя плотность сельского насе ления по данной группе также оказалась наименьшей – 2.7 чел. /км2, что объяс няется в основном вхождением в группу Чукотского автономного округа с плотностью сельского населения около 0.02 чел./км2 и значительными земель ными ресурсами. Четвертый кластер образуют регионы с относительно невы сокой долей сельского населения в общей численности населения регионов (29.4%), но превышающей среднее значение по России. Здесь уже прослежи ваются более благоприятные условия для формирования и использования тру довых ресурсов сельской местности. Кластер состоит из 9 субъектов РФ: Кам чатского и Хабаровского краев, Удмуртской и Чувашской республик, Ленин градской, Липецкой и Тюменской областей, а также республики Мордовия.

Половина малоимущего населения проживает в сельской местности.

Пятый кластер можно охарактеризовать как типичный, так как практи чески по всем входящим в него регионам исследуемые показатели максималь но приближены к средним значениям по России. В данный кластер входит субъекта РФ, в числе которых Красноярский, Пермский и Приморский края;

Новосибирская, Кемеровская, Архангельская, Волгоградская, Ульяновская, Амурская, Сахалинская, Иркутская и другие области. Плотность сельского населения и уровень безработицы в этой группе составили 9.8%, а доля мало имущего населения в сельской местности – около трети от общего числа мало имущих.

Шестой кластер – благоприятный. Основная положительная характе ристика данного кластера заключается в низкой доле малоимущего населения, проживающего в сельской местности (22.9%), а также относительно низком уровень безработицы на селе (6.9%). В регионах этой группы отмечается наименьшая доля сельского населения (20.5%) и достаточно высокая плотность их расселения (свыше 14 чел./км2), что свидетельствует о высокой степени освоенности сельских территорий. Кластер включает 15 регионов, в том числе республику Татарстан, Калининградскую, Челябинскую, Ярославскую, Влади мирскую, Самарскую, Калужскую, Московскую и ряд других областей. Состав региональных кластеров отражен в таблице 2.

Таким образом, в результате проведенного кластерного анализа были выявлены следующие тенденции:

– с уменьшением доли сельского населения в общей численности насе ления региона доля малоимущего населения в сельской местности от всей чис ленности населения данной категории снижается;

– в первых четырех кластерах уменьшению доли сельского населения сопутствует снижение плотности сельского населения и уровня безработицы.

Таблица 2 – Региональные кластеры Российской Федерации Республика Ингушетия, Чеченская Республика Республика Алтай, Республика Тыва, Республика Калмыкия, Респуб лика Северная Осетия – Алания, Республика Дагестан, Кабардино Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Красно Пензенская область, Рязанская область, Курская область, Республика Саха (Якутия), Забайкальский край, Курганская область, Республика Бурятия, Воронежская область, Еврейская автономная область, Ал тайский край, Оренбургская область, Ставропольский край, Респуб лика Марий Эл, Республика Башкортостан, Республика Хакасия, Ро стовская область, Астраханская область, Тамбовская область, Орлов Чукотский автономный округ, Камчатский край, Хабаровский край, Тюменская область, Удмуртская Республика, Ленинградская область, Чувашская Республика, Республика Мордовия, Липецкая область Костромская область, Тверская область, Республика Карелия, Респуб лика Коми, Архангельская область, Вологодская область, Новгород ская область, Псковская область, Волгоградская область, Пермский край, Кировская область, Саратовская область, Ульяновская область, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Ново сибирская область, Омская область, Томская область, Приморский край, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область Калининградская область, Мурманская область, Челябинская область, Нижегородская область, Ярославская область, Республика Татарстан, Владимирская область, Свердловская область, Самарская область, Тульская область, Ивановская область, Московская область, Смолен ская область, Белгородская область, Калужская область Субъекты, входящие в пятую и шестую группы, характеризуются бла гоприятными условиями для формирования и использования трудовых ре сурсов сельской местности. А невысокая плотность сельского расселения и низкие доли сельского населения в общей численности населения регионов указывают на имеющиеся возможности и перспективы увеличения количе ства и качества трудовых ресурсов сельской местности этих кластеров.

Результаты кластерного анализа являются основой исследований фор мирования и использования трудовых ресурсов, в т.ч. и составления про гнозного баланса трудовых ресурсов сельской местности [4].

1. Акерман Е.Н. Типология регионов как инструмент со-организации регионально го развития / Е. Н. Акерман, А.А. Михальчук, А.Ю. Трифонов // Вестн. Том. гос. ун-та. – 2010. – №331. – С.126-131.

2. Ермакова Н.А. Типологии регионов для целей региональной политики: учеб. по собие / Н.А. Ермакова, А.Т. Калоева – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2011. – 65 с.

3. Зеленская И.А. Теоретические аспекты формирования и рационального исполь зования трудовых ресурсов аграрной сферы региона / И. А. Зеленская, Л. А. Калинина // Вестник ИрГСХА. - 2013. – №54 (февраль). – С. 130- 4. Калинина Л. А. К вопросу о методике составления баланса трудовых ресурсов сельской местности [/ Л. А. Калинина, И. А. Зеленская, В. О. Зеленский, В. В. Баймее ва, А. А. Иляшевич // Вестник ИрГСХА. - 2013. – № 56. – С. 146- 5. Калинников В.Т. Cтратегические перспективы социально-экономического разви тия Мурманской области / Ф. Д. Ларичкин, В.С. Селин – М.: Изд-во Экономика, 2010. – 318 с.

6. Региональный опыт разработки программ устойчивого развития сельских терри торий: информ. изд. – М.: ФГБНУ Росинформагротех. - 2012. – 112 с.

7. Фетисов Г. Г. Региональная экономика и управление: Учебник / Г.Г. Фетисов, В. П. Орешин – М.: ИНФРА-М, 2006. – 416 с.

УДК 004.94: 631.

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС МОДЕЛИРОВАНИЯ

БИОПРОДУКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

Иркутска государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия В работе проведен анализ существующих информационных систем управления растени еводством. Создана функциональная модель и схема данных программного комплекса. Пред ложена модель взаимодействия программного комплекса на уровне информационного обмена и программного обеспечения, обеспечивающая качественные решения задач и их наглядное представление. Описаны основные функции и интерфейс проблемно-ориентированного про граммного комплекс, предназначенного для планирования производства продукции, с учетом особенностей климатических параметров и рядов биопродуктивности.

Ключевые слова;

программный комплекс, моделирование, урожайность, сельское хо зяйство, имитационное моделирование, статистические методы.

SOFTWARE MODELING BIOPRODUCTIVE OF DIFFERENT CROPS

In the paper, an analysis of existing information systems, crop management. Created a func tional model and software complex data schema. A model of interaction software system at the lev el of exchange of information and software solutions providing quality problems and their pictorial representation. The basic functions and interface problem-based software package designed for planning of production, taking into account the characteristics of climatic variables and rows of bio logical productivity.

Key words: software system, modeling, productivity, agriculture, simulation, statistical methods.

В условиях современного производства растениеводческой продукции производителю необходимо иметь системное представление о влиянии на про цесс выращивания сельскохозяйственных культур различных природно климатических и агротехнологических факторов. Знания и учет взаимодей ствия этих факторов позволят получать высокие урожаи при одновременном повышении плодородия почв и экономии затрат [2].

Результатом моделирования урожайности сельскохозяйственных культур является разработка мероприятий, позволяющих приблизить фактическую биопродуктивность (урожайность) в производстве к потенциальной. В настоя щее время разработаны различные информационные системы (ИС), позволяю щие управлять процессами сельскохозяйственного производства [1].

Среди современных отечественных разработок в области растениевод ства выделим следующие системы:

конфигурация АдептИС: Сводное планирование в сельском хозяй стве» для 1С: Предприятие 8.0;

географическая информационная система ПанорамаАГРО;

АРМ Агронома-Землеустроителя, созданная в ГНУ СибФТИ СО РАСХН;

автоматизированная ИС Хозяйство, разработанная министерством сельского хозяйства Иркутской области и др.

Перечисленные информационные системы полностью или частично ав томатизируют производство растениеводческой продукции на основе точного земледелия, анализа севооборота, нормирования работ. К недостаткам систем можно отнести отсутствие сравнительного анализа результатов моделирования с применением различных методов;

оценки неоднородности данных;

использо вания результатов прогнозирования в задачах оптимизации производства сель скохозяйственной продукции различных отраслей и их сочетания и др. По скольку одним из основных параметров, влияющих на управление аграрным производством, является урожайность актуально создание проблемно ориентированного программного комплекса моделирования биопродуктивно сти с применением различных подходов, методов моделирования и прогнози рования.

Согласно построенной функциональной модели программного комплек са его основной задачей является моделирование биопродуктивности культур с учетом изменчивости климата.

На рисунке 1 изображена декомпозиция функции «Моделирование био продуктивности культур с учетом изменчивости климата». Основная функция детализируется на функции второго уровня: систематизация и статистическая обработка данных;

выбор модели для прогнозирования, оценка качества моде ли;

оптимизация размещения посевов сельскохозяйственных культур.

Функция «Систематизация и статистическая обработка данных» поз воляет обновлять и редактировать базу данных, применять статистические методы обработки информации для определения параметров рядов. На сле дующем этапе осуществляется выбор качественной модели для прогнозиро вания урожайности. На основании полученных особенностей рядов строятся модели оптимизации размещения посевов с вероятностными и интерваль ными параметрами и трендовыми, авторегрессионными, корреляционными и факторными зависимостями.

Рисунок 1 – Декомпозиция функции “Моделирование биопродуктивности культур с В качестве входной информации использованы многолетние данные об урожайности, площадях и валовых сборах, а также различных климатических и агротехнических параметрах. В качестве управляющей информации использо ваны алгоритмы, методы теории вероятностей и математической статистики, методы математического программирования. Детерминированные параметры, как правило, определяются на основе нормативно-справочной информации и маркетинговой оценки производства продукции. Что касается интервальных и случайных параметров, то они определяются с помощью статистических мето дов обработки данных. Для выявления функциональных зависимостей пара метров модели используются методы построения аналитических выражений на основании статистических критериев. На выходе пользователь получает опти мальный план размещения посевов сельскохозяйственных культур.

Одним из ключевых этапов при создании программного комплекса явля ется разработка базы данных, полностью удовлетворяющей потребностям пользователя. Учитывая комплексный подход при моделировании биопродук тивности и оптимизации размещения посевов сельскохозяйственных культур, становится понятным, что существующие базы данных содержат лишь часть необходимых для решения этих задач сведений.

База данных включает в себя информацию об урожайности различных культур, площадях посевов и валовых сборах, а также о климатических и агро технических параметрах за многолетний период по муниципальным районам Иркутской области. Кроме того, в справочники занесены нормы затрат трудо вых и материальных ресурсов за единицу продукции, которые используются при построении оптимизационных моделей.

Для представления информационной модели данных использовано CASE-средство ERwin. С его помощью при проектировании модели программ ного комплекса была создана физико-логическая модель базы данных [3].

Построение логической и физической моделей данных является основ ной частью проектирования базы данных. Полученная в процессе анализа ин формационная модель сначала преобразуется в логическую модель данных, ко торая представлена на рисунке 2, а затем в физическую.

В модели данных на логическом уровне выделено 12 сущностей: Уро жайность, Культура, Поле, Муниципальное образование, Реестр, Природно климатические характеристики, Агротехнические параметры, Справочник ре сурсные затраты, Категории хозяйств, Зона, Урожайность с учетом предше ственника, Пункты наблюдений. Каждая из сущностей имеет множество атри бутов, например, Урожайность: Код урожайности, Год урожайности, Значение урожайности.

Одной из отличительных черт базы данных является наличие экспертных оценок, характеризующих степень изменения урожайности культур в зависи мости от предшественников, которые используются при построении модели оптимизации размещения посевов.

После построения модели данных в ERwin произведена ее генерация в систему управления базами данных Fire Bird, для этого использован метод прямого проектирования (Forward engineering).

Администрирование СУБД FireBird осуществляется в пользовательской оболочке IBExpert, которая позволяет не только полностью управлять структу рами баз данных, но также и создавать хранимые процедуры, триггеры, а также отлаживать их в пошаговом режиме, как это принято в «обычных» языках про граммирования (C++, Delphi, Java, PHP и т.д.) [4].

Одной из проблем разработанной базы данных является ее неавтомати зированное заполнение. Основными источниками данных в этом случае явля ются статистические сборники, ежемесячные метеорологические сборники, от четы организаций. Следует отметить, что в настоящее время существует воз можность получения некоторых данных из сети Интернет. Кроме того, для за полнения базы данных можно использовать облачные технологии, активно ис пользующиеся для выполнения такого рода задач. Облачное хранилище дан ных – модель онлайн-хранилища, в котором данные хранятся на многочислен ных распределенных в сети серверах, предоставляемых в пользование клиен там, в основном, третьей стороной. Данные хранятся, а равно и обрабатывают ся, в так называемом облаке, которое представляет собой, с точки зрения кли ента, один большой виртуальный сервер. Физически же такие серверы могут располагаться удаленно друг от друга географически, вплоть до расположения на разных континентах.

На основе систематизации данных, технологий обработки информации предложена архитектура программного комплекса моделирования биопродук тивности культур для планирования аграрного производства (рис. 3).

Внешние источники Ядром программного комплекса является база данных, которая состоит из таблиц, содержащих сведения стационарных наблюдений и нормативно справочную информацию. В клиентской части реализованы функции сбора, обработки, анализа, экспорта/импорта данных об урожайности и климатиче ских параметрах. Клиентская часть состоит из средств загрузки, выгрузки и мониторинга базы данных и программных инструментов обработки и анализа данных, реализованных в среде разработки приложений Visual Basic for Appli cation.

В программном комплексе кроме редактирования и заполнения базы данных реализована возможность оценки и прогнозирования биопродуктивно сти и планирования аграрного производства.

Информация из базы данных посредствам СУБД поступает в вычисли тельный модуль, где с помощью математического и алгоритмического обеспе чения обрабатывается и передается через VBA пользователю, а также в другие программные средства через интерфейс взаимодействия приложений. Напри мер, данные об урожайности обрабатываются в статистическом пакете SPSS for Windows.

Пользовательский интерфейс программного комплекса Моделирование биопродуктивности включает в себя меню, панель инструментов и рабочую область.

Меню состоит из следующих пунктов: Прогнозирование;

Планирова ние структуры посевов;

Оценка рядов;

Выход;

Редактирование меню.

В них выделены уровни: Прогнозирование (тренды;

авторегрессия;

факторная зависимость);

Планирование структуры посевов (с вероятност ными параметрами;

детерминированная задача;

с интервальными оценками;

с трендами и автокорреляцией;

с факторными зависимостями;

с учетом предше ственников).

В пункте Редактирование меню можно корректировать названия пунк тов меню и включать новые опции. Разработанный интерфейс программного комплекса способствует осуществлению быстрого доступа к основным функ циям, является наглядным и интуитивно понятным.

Описанные ранее модели и алгоритмы оптимизации структуры посевов реализованы в программном комплексе. На рисунке 4 показан фрагмент обра щения пользователя, работающего в программном комплексе, к базе данных для заполнения параметров модели оптимизации с детерминированными пара метрами. При нажатии на кнопку Заполнение открывается окно, где пользо ватель выбирает необходимые атрибуты для обращения к базе данных.

Рисунок 4 – Фрагмент обращения к базе данных программного комплекса В открывшемся окне необходимо выбрать муниципальный район, куль туры и категорию хозяйств, по которым будет рассчитана задача.

При решении детерминированной задачи решение выводится в заранее подготовленную форму, на которой отображается значение целевой функции, урожайности культур и площадь их посевов.

При выборе пункта меню Планирование структуры посевов С вероятностными параметрами открывается окно, подобное окну предыду щей задачи. Особенностью оптимизации размещения сельскохозяйственных культур со случайными параметрами является то, что при построении вероят ностной модели рассчитывается некоторое число задач, для построения кото рых значения урожайности сельскохозяйственных культур моделируются со гласно закону распределения. Эта функция реализована с помощью пакета SPSS for Windows. Кроме того, каждому значению критерия оптимальности соответствует некоторая вероятность.

Помимо этого, в программном комплексе реализовано решение задач с интервальными параметрами и учетом влияния предшественников.

Таким образом, для работы программного комплекса реализованы раз личные алгоритмы оптимизации структуры посевов с вероятностными, интер вальными и детерминированными параметрами. Помимо этого, предложены алгоритмы оптимизации размещения посевов с учетом параметра времени, предшествующих значений, влияния факторов и предшественников. Разрабо танный программный комплекс позволяет обращаться к базе данных, вводить при необходимости дополнительные сведения, использовать методы решения задач математического программирования и статистической оценки парамет ров.

В заключение отметим, что предложенный программный комплекс Мо делирование биопродуктивности предоставляет возможность пользователю моделировать значение биопродуктивности на основе информационного и ма тематического обеспечения и оптимизировать размещение посевов сельскохо зяйственных культур для принятия решений необходимых в управленческой деятельности. Информационным обеспечением программного комплекса явля ется спроектированная и реализованная с помощью СУБД Firebird база дан ных, которая состоит из 12 сущностей. В качестве математического обеспече ния использованы методы математического программирования и статистиче ской обработки. Разработанный в VBA интерфейс программного комплекса обеспечивает взаимодействие операционной системы, системы управления ба зами данных Firebird, статистического пакета SPSS 15.0 for Windows, таблич ного процессора Microsoft Excel 2007. Статистический пакет SPSS позволяет осуществлять вероятностную оценку рядов биопродуктивности. С помощью Microsoft Excel реализуются функции заполнения базы данных и решения задач математического программирования. В базе данных, реализованной с помо щью СУБД Firebird, хранятся сведения об урожайности, различных природных и производственных параметрах муниципальных и агроландшафтных районов, сельскохозяйственных зон региона. Разработанный программный комплекс ре ализован для решения задач оптимизации структуры посевов в хозяйствах раз личных категорий для принятия управленческих решений.

1. Асалханов П.Г. Прогнозирование оптимальных сроков посева зерновых культур с учетом изменчивости агроклиматических показателей / П.Г. Асалханов // Винеровские чте ния: Тр. IV Всеросс. конф.// Иркутск: ИрГТУ, 2011. – Ч. 1. – С. 219-224.

2. Астафьева М.Н. Об информационной системе моделирования биопродуктивности различных культур для планирования производства продовольственной продукции/ М.Н.

Астафьева // Современные технологии, системный анализ, моделировании. -2012. – № 2(34).

– С.139-144.

3. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем / С.В. Маклаков - М.: Диалог-МИФИ, 1999. - 256 с.

4. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах / Дж. Мартин – М.: Мир, 1980. – 662 с.

УДК 338.439.4:637.12 (571.53)

РЫНОЧНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МОЛОЧНОГО ПОДКОМПЛЕКСА АПК

ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия В статье представлены данные по потреблению молока в регионе, среднедушевому потреблению молока, потребительским ценам на молоко, ежегодному темпу роста потре бительских цен на молоко, ввозу молока за период 2007-2011гг. в Иркутской области, на основании которых представлен расчет рыночного потенциала молочного подкомплекса АПК региона в 2011г., а также отражены результаты расчетов рыночного потенциала мо лочного подкомплекса АПК регионе за период 2007-2011гг. Сделаны выводы об имею щихся перспективах объективно необходимого роста производства молока в регионе.

Ключевые слова: рыночный потенциал, молоко, сельское хозяйство, Иркутская область.

MARKET POTENTIAL OF THE DAIRY SUBCOMPLEX OF

AGRARIAN AND INDUSTRIAL COMPLEX OF THE IRKUTSK

REGION

Irkutsk State Academy of Agricultural, Irkutsk, Russia In article are submitted data on milk consumption in the region, to average per capita consumption of milk, consumer prices of milk, annual growth rate of consumer prices of milk, milk import for the period 2007-2011gg. in the Irkutsk region on the basis of which calcula tion of market potential of a dairy subcomplex of agrarian and industrial complex of the re gion in 2011 is presented, and also results of calculations of market potential of a dairy su b complex of agrarian and industrial complex the region for the period 2007-2011gg are reflect ed. Conclusions are drawn on available prospects of objectively necessary increase in produ c tion of milk in the region.

Key words: market potential, milk, agriculture, Irkutsk region.

Учет влияния рыночного механизма необходим при выявлении экономи ческого потенциала отрасли, поскольку данный механизм выступает регулято ром спроса и предложения товаров, необходимых для потребления. Очевидно, что наличие потребности в продуктах питания является основанием для увели чения объема их производства. Однако существуют определенные ограничения приобретения товаров, которые, в первую очередь, вызваны уровнем платеже способности населения. Данные обстоятельства определяют рыночную ситуа цию для производителя и характеризуют рыночную составляющую экономи ческого потенциала или рыночный потенциал определенной отрасли [2].

Методика расчета коэффициентов необходимых для определения ры ночного потенциала и его составляющих, согласно методике Зуева С.А., пред ставлена в таблице 1 [1].

Таблица 1 – Показатели оценки экономического потенциала молочного подком Коэффициент соотноше ния фактического уровня потребления молока с Рациональн ые нормы потреблени я молока, кг нормативным (К1) Коэффициент темпа роста Ежегодный ттем роста цен на молоко, руб.

цию (К2) (К3) Коэффициент использова гового) потенциала (Кмп) При исследовании использования рыночного потенциала производства молока Иркутской области, необходимо рассмотреть сложившийся уровень по требления молока на душу населения (189.3 кг) с рациональными нормами по требления молочных продуктов (340.0 кг). Фактический средний уровень по требления молока ниже нормативного уровня на 55%, следует учитывать, что наибольшее влияние на потребление оказывает уровень цен на молоко (рис. 1).

Очевидно, что если темп роста цен на молочные продукты превышает темп ро ста заработной платы, то потребление данных продуктов снижается (коэффи циент корреляции между показателями Среднемесячный душевой доход и Потребительская цена на молоко составляет 0.94, что свидетельствует о вы сокой прямой связи). Верно и обратное утверждение.

Одним из показателей, характеризующих уровень рыночного потен циала, является средний темп роста потребительских цен на молоко. За исследуемый период средний уровень цен на молоко вырос в 1.4 раза (с 25.3 руб. до 36.1 руб.) средняя цена реализации молока конечным потребителям составляет 29,9 руб.

Также одним из показателей данной группы является коэффициент неза висимости потребления продукции от уровня ее ввоза. Данный коэффициент определяет долю ввоза продукции в объеме потребления и характеризует сте пень независимости потребления от ввоза и, следовательно, уровень конкурен тоспособности отрасли.

Рисунок 1 – Динамика потребительских цен на молоко за 1 литр и среднедушевого до Для объективной оценки следует брать средний уровень ввоза и средний уровень потребления за исследуемый период. Динамика ввоза и потребления молока представлена в таблице 2.

Таблица 2 – Динамика потребления и ввоза молока в Иркутской области Исходя из данных таблицы в регионе за период 2007-2011гг. средний уровень ввоза молока составил 67.7 тыс.тонн, средний уровень потребления – 467.9 тыс.тонн. При этом уровень ввоза молока вырос в 2.4 раза, а потребление возросло на 5.8%, причиной такой тенденции является снижение собственного производства.

Учитывая произведенные расчеты, коэффициент использования рыноч ного потенциала составляет 0.14 (табл. 3), то есть при реализации продукции используется потенциал на 14%, это, в первую очередь, связано с низкими тем пами роста цен на конечную продукцию, что, в свою очередь, вызвано низким уровнем платежеспособного спроса, а также низким уровнем потребления мо лока по сравнению с рациональными нормами потребления.

Также, данные таблицы свидетельствуют о том, что за анализируемый период зависимость потребления молока от ввоза составляет 14%, таким обра зом, влияние ввоза молока на отрасль оценивается как низкое, однако в дина мике наблюдается рост в 2.4 раза.

Аналогично была проведена оценка экономического потенциала за пери од 2007-2011гг. (табл. 4).

Таблица 3 – Оценка использования рыночного потенциала молочного подкомплекса Коэффициент соотношения фактического уровня потребления молока с нор мативным Оценка использования рыночного (маркетингового) потенциала 0. Таблица 4 – Рыночный потенциал молочного подкомплекса АПК Иркутской области за Коэффициент соотношения ления молока с нормативным Коэффициент темпа роста цен на конечную продукцию Коэффициент независимости потребления от ввоза Коэффициент использования потенциала Несмотря на рост объема производства молока, увеличивается коэффициент неудовлетворенности спроса продукцией местного производства и зависимость от ввоза, следовательно, существует объективная необходимость увеличения объема производства, которое вызовет увеличение коэффициента роста цен на конечную продукцию, снижение которого вызвало сокращение рыночного.

Таким образом, существует реальная потребность в увеличении объемов производства молока. Следует отметить, что в регионе имеются необходимые ресурсы, так неиспользуемая пашня составляет около 700 тыс. га или 40% об щей площади пашни региона. Наличие потенциальной кормовой базы свиде тельствует о необходимости увеличения племенного поголовья коров путем естественного воспроизводства и покупки из других регионов.

1. Зуев С.А. Инвестиционная привлекательность продуктовых подкомплексов АПК:

Дис. … канд. экон. наук:]/ С.А. Зуев. – Пермь, 2002. – 173 с.

2. Тяпкина М.Ф., Ильина Е.А. Оценка экономического потенциала как фактора инве стиционной привлекательности предприятий / М.Ф. Тяпкина, Е.А. Ильина// Матер. Междуна род. науч.-практ. конф. Механизм деятельности хозяйственных организаций в рыночных условиях (18 мая 2012г., Иркутск). – Иркутск: БГУЭП, 2012. – С. 124- УДК 339.187.

ФРАНЧАЙЗИНГ В АПК ПРИАНГАРЬЯ НАМЕРЕН РАСШИРИТЬ

ГРАНИЦЫ

Иркутская государственная сельскохозяйственная академия, г. Иркутск, Россия В статье рассмотрены последствия вступления в ВТО для агропромышленного ком плекса региона, показавшие, что иркутский агропромышленный комплекс, исходя из своего географического положения, является наиболее уязвимым. Среди всех отраслей АПК регио на наибольшей конкуренции подвергаются отрасли овощеводства и звероводства. Для того, чтобы равноправно конкурировать необходимо развивать эти отрасли. В качестве одного из эффективных методов развития отрасли звероводства предложено внедрение франчайзинго вой схемы. Рассмотрена сущность системы франчайзинговых отношений и приведены наиболее яркие примеры компаний, развивающихся по этой системе.

Ключевые слова. ВТО, франчайзинг, звероводство, ЗАО Большереченское, ОАО Иркутский масложиркомбинат.

FRANCHISING IN AIC PRIANGARYE BORDER TO ENLARGE

The article considers the implications of WTO accession for agriculture in the region, show ing that the Irkutsk agriculture, based on its geographical location, is the most vulnerable. Among all the agricultural industries of the region are the most competitive industries and vegetable farming.

In order to compete on an equal footing to develop these industries. As one of the most effective methods of farming industry prompted the introduction of franchising scheme. The essence of fran chising and are the most prominent examples of companies that develop in this system.

Keywords: WTO, franchising, fur farming, JSC "Bol'sherechenskijj", JSC "Irkutsk Oil and Fat".

Летом 2012 года после 18 лет переговорного процесса Россия стала пол ноправным членом Всемирной торговой организации (ВТО).



Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |
 




Похожие материалы:

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Е.Г. Парамонов, А.А. Маленко ОСНОВЫ ЛЕСОВОДСТВА И ЛЕСОПАРКОВОГО ХОЗЯЙСТВА Учебное пособие Барнаул Издательство АГАУ 2007 УДК 634.0.2.(635.91) Парамонов Е.Г. Основы лесоводства и лесопаркового хо зяйства: учебное пособие / Е.Г. Парамонов, А.А. Маленко. Бар наул: Изд-во АГАУ, 2007. 170 с. Учебное издание ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Е.Г. Парамонов, А.П. Симоненко ОСНОВЫ АГРОЛЕСОМЕЛИОРАЦИИ Учебное пособие Барнаул Издательство АГАУ 2007 УДК 634.0.2.(635.91) Основы агролесомелиорации: учебное пособие / Е.Г. Пара монов, А.П. Симоненко. Барнаул: Изд-во АГАУ, 2007. 224 с. В учебном издании приведены основные положения, рас крывающие ...»

«издательство ВАЛЕНТИН Владивосток Издательство Валентин 2012 УДК 94(571.6) ББК 63.3 П13 Пак В. П13 Земля вольной надежды. Книга 1. Очерки дореволюци- онной истории Надеждинского района / В. Пак. – Вла- дивосток: Валентин; 2011. – 216с. ISBN 978-5-9901711-5-2 Земля Вольной Надежды раскрывает страницы истории На- деждинского района. Повествование охватывает в основном период с середины ХIХ века по 1917 год, когда шло заселение далёкой окраи ны, развивающей российскую государственность с момента ...»

«5 Turczaninowia 2002, 5(3) : 5–114 СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ ОБЗРОРЫ УДК 582.683.2(47) В.И. Дорофеев V. Dorofeyev КРЕСТОЦВЕТНЫЕ (CRUCIFERAE JUSS.) ЕВРОПЕЙСКОЙ РОССИИ CRUCIFERAE OF EUROPEAN RUSSIA Предлагаемый Вашему вниманию список сем. Cruciferae Европейской России является второй большой попыткой познакомить читателей Turczaninowia с представителями европейских крестоцветных. Первая работа, опубликованная в 3 выпуске за 1998 год, касалась крестоцветных Средней полосы европейской части Российской ...»

«ЧТЕНИЯ ПАМЯТИ АЛЕКСЕЯ ИВАНОВИЧА КУРЕНЦОВА A. I. Kurentsov's Annual Memorial Meetings _ 2011 вып. XXII УДК 595.7.001 А.И. КУРЕЦОВ: ДНЕВНИК ОБ ЭКСПЕДИЦИИ В УССУРИЙСКИЙ КРАЙ В 1928 ГОДУ Ю.А Чистяков Биолого-почвенный институт ДВО РАН, г. Владивосток Приведены дневниковые записи А.И. Куренцова за время его шестимесячной экспедиции в Уссурийский край в 1928 г. Записи содержат данные о растениях и растительности, насекомых, птицах и других животных, встреченных А.И. Куренцовым во время экскурсий, ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Н.Д. ОВЧАРЕНКО, О.Г. ГРИБАНОВА БИОЛОГИЯ ЖИВОТНЫХ УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ Барнаул Издательство АГАУ 2012 УДК 574. (072) Рецензенты: д.б.н., профессор, зав. кафедрой экологии Алтайского государст венного университета Г.Г. Соколова; к.б.н., доцент кафедры генетики и разведения сельскохозяйствен ных ...»

«1 Основы идеологии белорусского государства Под общей редакцией профессора С.Н. Князева и профессора С.В. Решетникова МИНСК 2004 2 УДК ББК И Авторский коллектив: кандидат юридических наук, профессор Князев С.Н., доктор политических наук, профессор Решетников С.В., доктор юридических наук, профессор Василевич Г.А., доктор политических наук, профессор Земляков Л.Е., кандидат философских наук, доцент Денисюк Н.П., кандидат политических наук, доцент Антанович Н.А., доктор философских наук, ...»

«Ю.А.ОВСЯННИКОВ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОЛОГО-БИОСФЕРНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ Екатеринбург Издательство Уральского университета 2000 УДК 581.5+631.8+ 631.46 Рекомендовано к изданию решением ученого совета Уральской го- сударственной сельскохозяйственной академии Рецензенты: зав. кафедрой земледелия Уральской сельскохозяйственной академии В.А. Арнт; зав. лабораторией экологии почв Института экологии растений и животных УрО РАН, с. н. с, к. б. н. В.С. Дедков; зав. лабораторией фитомониторинга и охраны ...»

«УДК 633/635(075.8) ББК 41/42я73 О-75 А в т о р ы: доктор сельскохозяйственных наук, профессор Н.П. Лукашевич; кан- дидат сельскохозяйственных наук, доцент Н.Н. Зенькова; кандидат сель- скохозяйственных наук В.И. Поплевко; кандидат сельскохозяйственных наук, доцент С.Н. Янчик, В.Ф. Ковганов, Н.Е. Шишко. Р е ц е н з е н т ы: декан агрономического факультета УО БГСХА, доктор сельскохозяй ственных наук, профессор А.А. Шелюто; доктор сельскохозяйственных наук, профессор УО БАТУ И.П. Коз ловская. ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ ЗАОЧНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кузнецова Е.И., Закабунина Е.Н., Снипич Ю.Ф. ОРОШАЕМОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ Учебное пособие Москва 2012 УДК 631.587(075.8) Рецензенты: профессор Верзилин В.В. (Воронежский РГАУ), зав. отделом эрозии почв доктор с.-х. наук Извеков А.С. (Почвенный институт им. В.В. Докучаева) Кузнецова Е.И., ...»

«Альфред Николаевич Окснер 1898 -1973 АКАДЕМИЯ НАУК СССР НАУЧНЫЙ СОВЕТ ПО ПРОБЛЕМЕ БИОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ, ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И ОХРАНЫ РАСТИТЕЛЬНОГО МИРА ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ ЛИШАЙНИКОВ СССР ВЫПУСК 2 А.Н.ОКСНЕР МОРФОЛОГИЯ, СИСТЕМАТИКА И ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО НАУК А ЛЕНИНГРАДСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ЛЕНИНГРАД • 1974 THE ACADEMY OF S C I E N C E S OF THE U.S. S. R. HANDBOOK OF THE LICHENS OF THE U.S.S.R. 2. MORPHOLOGY, SYSTEMATIC AND GEOGRAPHICAL DISTRIBUTION A. N. Ox ner ...»

«Департамент природных ресурсов и охраны окружающей среды Курганской области ГКУ Территориальный государственный экологический фонд Курганской области ФГОУ ВПО Курганский государственный университет Особо охраняемые природные территории Курганской области Справочник Курган 2014 1 УДК 502.1; 502.7; 351.853.2 072 Особо охраняемые природные территории Курганской области: справочник / под ред. И.Н. Некрасова. Курган, 2014. 188 с. 8 л. илл. Авторский коллектив: Н.И. Науменко, В.В. Тарасов, А.В. ...»

«ОБЩЕГОСУДАРСТВЕННЫЙ КЛАССИФИКАТОР ОКРБ 007-ХХХХ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Промышленная и сельскохозяйственная продукция Прамысловая і сельскагаспадарчая прадукцыя Издание официальное БЗ 10-2011 Госстандарт Минск ОКРБ 007-ХХХХ УДК (658.62 + 63.002.6)(083.74)(476) МКС 35.040 Ключевые слова: классификатор общегосударственный, продукция, продукция промышленная, продукция сельскохозяйственная, услуга, код продукции Предисловие 1 РАЗРАБОТАН научно-производственным республиканским унитарным предприятием ...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК Чебоксарский филиал учреждения Российской академии наук Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН МИНИСТЕРСТВО ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОЛОГИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГУ Государственный природный заповедник Присурский МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Казанский федеральный (Приволжский) университет им. В.И. Ульянова-Ленина Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова Филиал ГОУ ВПО Российский государственный социальный университет, г. ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.И. ВАВИЛОВА НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА В АПК Материалы Международной конференции, посвященной 105-летию со дня рождения профессора Красникова Владимира Васильевича САРАТОВ 2013 1 УДК 631.17:338.436.33 ББК 30.61:65.32 Новые технологии и технические средства в АПК: ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ СБОРНИК нормативных материалов на работы, выполняемые машинно-технологическими станциями (МТС) Москва 2001 УДК 631.173.2 ББК 40.72 С23 В подготовке сборника приняли участие сотрудники ГОСНИТИ: д-р техн. наук В. М. Михлин, канд. техн. наук Л. И. Кушнарев, канд. техн. наук Н. М. Хмелевой, канд. техн. наук И. Г. Савин, научный сотрудник С. Е. Бутягин Использованы материалы, подготовленные канд. техн. наук Н. В. Забориным Ответственный за выпуск ...»

«Российская Академия наук Институт общей генетики имени Н. И. Вавилова НИКОЛАЙ ИВАНОВИЧ ВАВИЛОВ В КОНТЕКСТЕ ЭПОХИ Автор-составитель чл.-корр. РАН И. А. Захаров-Гезехус Москва Ижевск 2012 УДК 57(092) + 63(092) ББК 28г(2)6.д + 4г(2)6.д В121 Оглавление Интернет-магазин •физика •математика ПРЕДИСЛОВИЕ •биология •нефтегазовые КРАТКИЙ ОЧЕРК НАУЧНОЙ, НАУЧНО-ОРГАНИЗАЦИОННОЙ технологии http://shop.rcd.ru И ОБЩЕСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Н. И. ВАВИЛОВА Исследования в области растениеводства Исследования в ...»

«ФГБОУ ВПО Иркутская Государственная Сельскохозяйственная Академия БИБЛИОТЕКА БЮЛЛЕТЕНЬ НОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ За 2011 год ИРКУТСК 2011 Содержание 1. Агрономический факультет. ……………………………………………….3 2. Инженерный факультет. …………………………………………….……….14 3. Литература по гуманитарным и естественным наукам ….….…….…20 4. Факультет Биотехнологии и ветеринарной медицины……………………37 5. Факультет охотоведения. ………………………………………………….47 6. Экономический факультет. …………………………………………….……58 7. Энергетический ...»

«Леопольдович Ларри Необыкновенные приключения Карика и Вали Необыкновенные приключения Карика и Вали: Юнацтва; Минск; 1989 ISBN 5-7880-0230-3 Ян Ларри: Необыкновенные приключения Карика и Вали Аннотация Обыкновенные ребята, Карик и Валя, по воле случая становятся крошечными и попадают в совер шенно незнакомую и страшную обстановку: их окружают невиданные растения, отовсюду угрожают чудовищные звери. В увлекательной приключенческой форме писатель рассказывает много любопытного о растениях и ...»






 
© 2013 www.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.