|
175 функций ресурса на результаты использования сельскохозяйственных угодий опосредованно (например, в группировках хозяйств, районов) и проявляется в массовых статистических наблюдениях. Данный прогноз отражается в форме корреляционных моделей, по которым определяется фактический вклад отдельного ресурса или направления в достижение конечного результата по эффективности использования земель. Основываясь на данных методических подходов, научных разработках ряда ученых по прогнозу развития отрасли животноводства, нами была разработана компьютерная программа прогноза рационального ведения данной отрасли. В связи с этим встает задача научного определения темпов прироста объема производства продукции животноводства на перспективу на основе ресурсно-нормативного метода и использования ЭВМ. В значительной степени решение этой задачи обеспечивается методом регрессионного анализа по определению уровня влияния производственных ресурсов на темпы прироста объема продукции. В связи с этим, нами определены коэффициенты регрессии обеспеченности трудовыми ресурсами, оснащенности основными производственными фондами и т. д. Получив уравнение регрессии, нами определены перспективные параметры объема сельскохозяйственной продукции по прогнозу на 2012 год по сельскохозяйственным зонам и районам Карачаево-Черкесской республики. Прогноз основных показателей эффективности использования земли в Карачаево-Черкесской республике реализован методом моделирования. |
нормативных расчетов и использования ЭВМ) воспроизводятся основные логические и численные операции (Рис.4.2). В этой модели одной из наиболее сложных проблем является прогнозирование затрат и результатов по каждому из блоков рационального использования земель. В принципе оно может осуществляться двумя способами. Во-первых, на основе нормативов, например, биологической урожайности, удельных затрат всех видов ресурсов. Во-вторых, на основе производственных функций, если влияние ресурса на результаты использования сельскохозяйственных угодий опосредованно (например, в группировках хозяйств, районов) и проявляется в массовых статистических наблюдениях. Такой прогноз отражается в форме корреляционных моделей, по которым определяется фактический вклад отдельного ресурса или направления в достижение конечного результата по эффективности использования земель. Достоверность таких расчетов тем выше, чем больше статистических наблюдений. Основываясь на данных методических подходов, научных разработках ряда ученых по прогнозу развития сельского хозяйства и АПК нами была разработана компьютерная программа прогноза рационального использования сельскохозяйственных угодий по хозяйствам, районам, сельскохозяйственным зонам КарачаевоЧеркесской республики. В связи с этим встает задача научного определения темпов прироста объема сельскохозяйственной продукции на перспективу на основе ресурснонормативного метода и использования ЭВМ. В значительной степени решение этой задачи обеспечивается методом регрессионного анализа по определению уровня влияния производственных ресурсов на темпы прироста объема сельскохозяйственной продукции. 213 В связи с этим, нами определены коэффициенты регрессии обеспеченности трудовыми ресурсами, оснащенности основными производственными фондами сельскохозяйственного назначения, наличия скота и птицы, уровня внесения минеральных удобрений и бонитировочной оценки сельскохозяйственных угодий по их влиянию на объемы сельскохозяйственной продукции. Получив уравнение регрессии, нами определены перспективные параметры объема сельскохозяйственной продукции по прогнозу на 2000-2002 гг. и на период до 2005 и 2010 годов по хозяйствам, сельскохозяйственным зонам и районам Карачаево-Черкесской республики. Прогноз основных показателей эффективности использования земли в Карачаево-Черкесской республике реализован методом моделирования. По фактическим данным практически 64-х хозяйств республики, занимающихся сельскохозяйственным производством разработана модель множественной корреляции. Исследована зависимость валовой продукции (у) хозяйств в сопоставимых ценах 1983 г. от следующих факторов: Xi количество условных голов скота на 1 0 0 га сельскохозяйственных угодий; х2дозы внесения минеральных удобрений на 1 0 0 га пашни, ц д.в. х3. бонитировочный балл оценки пашни в хозяйстве; х4численность среднегодовых работников в хозяйстве, чел. х4наличие основных производственных фондов в хозяйстве, тыс. руб. Модель выведена на персональном компьютере при помощи программы множественного корреляционно-регрессионного анализа (KRA) по данным 64 сельскохозяйственных предприятий республики. Исходные данные для экономико-математического моделирования представлены в таблице 4.2. |