Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА МЕТОДАМИ КЛАССИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ (НА ПРИМЕРЕ АДМИНИСТРАТИВНЫХ РАЙОНОВ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН)

Абдулкеримова Ш.Х. 1
1 ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет»
Целью настоящего исследования является построение моделей для анализа ключевых показателей сельского хозяйства административных районов региона методами классической экономики. Благодаря применению экономико-математических методов и методов классического анализа можно сделать новые выводы об экономических явлениях и процессах, тенденциях их развития. Математическое моделирование является объединяющим фактором, с помощью которого классические методы получают дополнительное обоснование, фундаментальные исследования – определенную цель, а прикладные разработки – теоретическую базу. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: создано исходное информационное обеспечение; разработан алгоритм действий и выполнены расчеты; созданы таблицы и графики с результатами и проведен их анализ. В процессе исследования обобщена и собрана в виде таблиц исходная информация, а именно статистические данные по ключевым показателям административных районов Республики Дагестан: объему производства сельскохозяйственной продукции, посевным площадям, численности занятых в сельском хозяйстве и фонду оплаты труда за 2010–2017 гг. Республика Дагестан является аграрным регионом: ведущей отраслью народного хозяйства является сельское хозяйство. Аграрный характер экономики Республики Дагестан вызван, прежде всего, наличием благоприятных природных условий для ведения сельскохозяйственного производства. Важную роль в формировании разнообразных природных условий Дагестана играет рельеф. Территория республики по характеру рельефа и обеспеченности агроклиматическими ресурсами условно делится на следующие зоны: равнинную, предгорную и горную. Всю совокупность административных районов анализировать вместе нецелесообразно, поэтому исследование административных районов проводилось в разрезе этих трех зон.
математическое моделирование
методы классической экономики
анализ
темпы роста
удельный вес
динамические тенденции
сельское хозяйство
АПК
1. Морозов В.И., Пономарев А.Т., Рысев О.В. Математическое моделирование сложных систем: монография. М.: Физматлит, 1995. 736 с.
2. Корсун Н.Ф. Повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности объектов АПК на основе моделирования // Актуальные вопросы инновационного развития агропромышленного комплекса: материалы Международной научно-практической конференции. Курск: Курская государственная сельскохозяйственная академия им. профессора И.И. Иванова, 2016. С. 210–2015.
3. Якушев А.А. Принятие управленческих решений на основе системного подхода и математического моделирования // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 16. URL: https://www.science-education.ru/ru/article/viewid=7936 (дата обращения: 22.11.2018).
4. Якушев А.А. Прогнозирование предпринимательской деятельности в торговой организации на основе современного экономико-математического инструментария // АПК: Регионы России. 2012. № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskaya-model-prognozirovaniya-predprinimatelskoy-deyatelnosti-torgovoy-organizatsii (дата обращения: 22.11.2018).
5. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. Компьютерное моделирование в экономике: учебное пособие. Махачкала: Издательско-полиграфический центр ДГУ, 2014. 211 с.
6. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2008. 560 с.
7. Абдурагимов Н.А. Земельный фонд Республики Дагестан и его распределение по зонам // Вестник ДГИНХ. 2008. № 12. C. 120–124.
8. Пулатов З.Ф. Развитие специализации и кооперации в сельскохозяйственном производстве. М.: Изд-во МСХА, 2009. 269 с.
9. Елесеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. Эконометрика: учебник / Под ред. И.И. Елесеевой. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005. 576 с.:
10. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика учебник для студентов вузов 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 328 с.

Методы математического моделирования являются универсальными, так как с использованием компьютера с развитой периферией и специализированными программными средствами возможно решать целые классы задач, а также обеспечивать переходы от одной задачи к другой благодаря изменению значений параметров исследуемых экономических объектов [1, 2].

Основным преимуществом математического моделирования является возможность решения сложных задач, решение которых другими методами практически невозможно. С помощью методов математического моделирования можно выявлять и описывать связи, зависимости и тенденции, а также изучать возможное поведение экономических объектов при изменении определяющих и ключевых факторов [3].

По мнению А.А. Якушева, между традиционными классическими методами исследований и новой научно-прикладной методологией нет никакого противоречия [4]. Напротив, математическое моделирование является объединяющим фактором, с помощью которого классические методы получают дополнительное обоснование, а фундаментальные исследования – определенную цель, а прикладные разработки – теоретическую базу.

Использование методов математического моделирования и принятие на их основе своевременных и эффективных управленческих решений ученые и специалисты считают важным конкурентным преимуществом экономических объектов, позволяющим повысить качество их деятельности.

Аграрная сфера экономики является наиболее сложной из экономических сфер, так как она функционирует в условиях неопределенности. Анализ и прогнозирование в аграрной сфере представляется сложной задачей не только с экономической, но и с математической точки зрения.

Экономико-математические модели в сочетании с современными компьютерными технологиями сокращают время оперативного принятия решений, а также способствуют повышению конкурентоспособности.

Благодаря применению экономико-математических методов и методов классического анализа можно получить новые выводы об экономических явлениях и процессах, тенденциях их развития.

Целью настоящего исследования является построение моделей для анализа ключевых показателей сельского хозяйства административных районов региона методами классической экономики. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: создано исходное информационное обеспечение; разработан алгоритм действий и выполнены расчеты; созданы таблицы и графики с результатами и проведен их анализ. В процессе исследования обобщена и собрана в виде таблиц исходная информация, а именно статистические данные по ключевым показателям административных районов Республики Дагестан: объему производства сельскохозяйственной продукции, посевным площадям, численности занятых в сельском хозяйстве и фонду оплаты труда за 2010–2017 гг. Республика Дагестан является аграрным регионом: ведущей отраслью народного хозяйства является сельское хозяйство.

Материалы и методы исследования

Настоящее исследование посвящено математическому моделированию основных показателей сельского хозяйства методами классической экономики. Отличие классических методов исследования состоит в том, что они предполагают выполнение прямых расчетов с помощью инструментария арифметики и алгебры (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень и др.), а реализация методов моделирования требует применения инструментария высшей математики, статистики, эконометрики, имитации и др. [5, 6].

В качестве объекта исследования нами выбраны административные районы Республики Дагестан. Они существенно различаются по объему производимой в них сельскохозяйственной продукции и другим экономическим показателям. Так, например, объем произведенной продукции в 2017 г. колебался в пределах 290 млн руб. (Агульский район) – 11165,3 млн руб. (Левашинский район). В связи с этим необходимо анализировать административные районы методом группировок.

Республика Дагестан является аграрным регионом: ведущей отраслью народного хозяйства является сельское хозяйство. Аграрный характер экономики Республики Дагестан вызван, прежде всего, наличием благоприятных природных условий для ведения сельскохозяйственного производства. Важную роль в формировании разнообразных природных условий Дагестана играет рельеф. Территория республики по характеру рельефа и обеспеченности агроклиматическими ресурсами делится на следующие зоны: равнинную, предгорную и горную. Всю совокупность административных районов анализировать вместе нецелесообразно, поэтому исследование административных районов проводилось в разрезе этих трех зон [7].

Равнинная зона, занимающая 30 % всех земель республики, по масштабам производства играет важную роль в экономике аграрного сектора Дагестана. Она включает в себя 11 крупных специализированных районов, в которых сосредоточены 3/5 всей пашни республики, 65 % орошаемых земель и производится 59,2 % общего валовой продукции РД. Предгорная зона включает 10 административных районов, занимающихся в основном садоводством, зерновым хозяйством, овцеводством и скотоводством. Сельхозугодья предгорной зоны составляют 13,7 %, пашни – 19,3 %, многолетние насаждения – 26,7 %. Большая часть Республики Дагестан – это горная зона (57,2 % всей территории), которая объединяет 22 административных района. Главной отраслью является горное животноводство, отгонное овцеводство, картофелеводство и горно-долинное садоводство [8].

В настоящем исследовании анализ административных районов проводится в разрезе этих трех зон, которые отличаются погодными условиями.

В табл. 1 приведены величины четырех ключевых показателей сельского хозяйства в разрезе равнинной, предгорной и горной зон с 2010 по 2017 гг.

Таблица 1

Суммарные величины основных показателей сельского хозяйства административных районов в разрезе групп

Показатель

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Равнинная зона

Посевн. площадь, га

197233

208762

193506

216954

211901

244246

252935

276504

Обьем пр-ва, млн руб.

20659

23523

25314

35462

37853

43564

50020

54362

ср. числ. работников, тыс. чел

8685

6815

6913

4947

4969

4485

4655

3998

Фонд опл. тр, тыс. руб.

467078

452361

361465

347143

386224

413239

525616

510395

Предгорная зона

Посевн. площадь, га

43549

41017

39233

48540

37614

55596

60059

77488

Обьем пр-ва, млн руб.

7998

9184

8254

11824

13643

15624

17064

19069

ср. числ. работников, тыс. чел

1426

1503

1356

1140

1286

1081

1026

1028

Фонд опл. тр, тыс. руб.

64452

80762

64899

63262

69035

81581

92745

101646

Горная зона

Посевн. площадь, га

83354

85726

82443

83536

82191

84909

86982

109167

Обьем пр-ва, млн руб.

20765

24237

31121

30085

35013

40148

45369

47806

ср. числ. работников, тыс. чел

4887

4539

4432

3857

4425

4250

3389

2986

Фонд опл. тр, тыс. руб.

170291

186127

202250

191763

248106

264533

283255

282178

Примечание. Источник: таблица составлена авторами по данным годовых отчетов Минсельхоза РД.

Результаты исследования и их обсуждение

По данным табл. 1 можно провести различные виды анализа, одним из которых является выявление и анализ динамических тенденций за 8 лет (2010–2017 гг.).

Существуют различные методы и методики для выявления тенденций [9, 10]:

– классические методы (выявление темпов роста и прироста);

– графический метод (построение различных видов графиков и диаграмм);

– эконометрические методы (построение уравнений временных рядов и рядов динамики) и др.

Для анализа классическими методами рассчитаны темпы роста к базисному периоду и к предыдущему; удельные веса трех рассматриваемых зон в показателях региона в целом, а также удельные веса каждого административного района в показателях трех равнинных зон.

Согласно полученным данным можно сформулировать ряд выводов:

– по сравнению с 2010 г. размеры посевных площадей в 2017 г. выросли в разной степени в каждой из зон и по республике в целом (по равнинной зоне – на 40 %, предгорье – на 78 %, горы – на 31 %), хотя до 2012 г. имели тенденцию к уменьшению;

– в темпах роста объема производства сельскохозяйственной продукции заметна положительная динамика и в 2017 г. заметен резкий скачок в темпах роста для всех зон и в целом по республике (равнина – на 163 %, предгорье – на 138 %, горы – на 130 %, в целом по республике – на 130 %);

– если рассматривать отдельно темпы роста объемов производства по отраслям сельского хозяйства, то положительные тенденции наблюдаются и в растениеводстве, и в животноводстве в каждой анализируемой зоне;

– численность работников сельского хозяйства ежегодно сокращалась и в 2017 г. в равнинной зоне уменьшилась почти вдвое – на 54 %, в предгорной – на 28 %, в горной – 39 %;

– в темпах роста фонда оплаты труда для всех групп в целом имеет место положительная динамика, хотя на отдельных интервалах времени были тенденции к снижению. Так для районов равнинной зоны фонд оплаты труда до 2013 г. уменьшался (на 24 %), а далее до 2017 г. наблюдается рост, который по сравнению с 2010 г. составил 9 %. Для районов предгорной и горной зон динамика имеет скачкообразный характер с положительной тенденцией и в 2017 г. рост составил 58 % и 66 % соответственно.

Наглядно увидеть динамические тенденции можно с помощью графиков. На рис. 1 представлен график динамики объемов производства для трех зон.

abdul1.wmf

Рис. 1. График динамики объема производства продукции сельского хозяйства в разрезе районов трех зон за 2010–2017 гг.

Из графика видно, что за рассматриваемый интервал времени объемы производства имеют положительную динамику.

В табл. 2 представлена структура показателей в разрезе трех зон в показателях по республике в целом

Таблица 2

Удельный вес показателей в разрезе зон в показателях республики за 2010, 2014 и 2017 гг., %

 

2010

2014

2017

Показатель

Равнина

Предг.

Горы

Равнина

Предг.

Горы

Равнина

Предг.

Горы

Обьем пр-ва

41,8

16,2

42,0

43,8

15,8

40,5

59,7

15,7

39,4

растениеводства

49,7

17,1

33,2

51,9

17,1

31,1

55,0

16,4

28,6

животноводства

33,9

15,2

50,9

37,7

14,8

47,5

35,7

15,1

49,1

Посевн. площадь

60,8

13,4

25,7

63,9

11,3

24,8

63,0

16,7

23,6

Числ. работников

57,9

9,5

32,6

46,5

12,0

41,4

48,3

12,4

36,0

Фонд оплаты труда

65,9

9,1

24,0

54,9

9,8

35,3

57,1

11,4

31,6

Примечание. Источник: таблица оставлена авторами по данным годовых отчетов МСХ РД.

По данным табл. 2 видно, что более половины (63,0 % в 2017 г.) посевных площадей республики располагаются в равнинной зоне, тогда как всего 16,7 % посевных площадей приходится на предгорную зону и 23,6 на горную зону. Структура посевов, сложившаяся в 2010 г., за рассматриваемый интервал времени не претерпела значительных изменений.

Видно, что более половины продукции сельского хозяйства производится в районах равнинной зоны – это 59 % от общего объема (в предгорной – 15,7 %, в горной зоне – 39,4 %). По отраслям сельского хозяйства 55 % продукции растениеводства приходится на равнинную зону, на предгорную – 16,4 %, а на горную зону – 28,6 %. В структуре производства продукции животноводства больший удельный вес приходится на горную зону – это 49,1 %, на равнинную – 35,7 % и 15,1 % на предгорную зону.

Анализ структуры численности работников сельского хозяйства показал, что она распределена по следующим пропорциям (в 2017 г.): в районах равнинной зоны – 48,3 %, в районах горной зоны – 36,0 % и в предгорной зоны – 12,4 %.

Анализ удельных весов показателей административных районов в суммарных показателях по зонам показывает, что среди районов равнинной зоны лидирующие позиции по объему производимой продукции занимают Кизлярский, Хасавюртовский и Дербентский районы. Так, в 2017 г. на их долю приходится 13,0; 15,9 и 18,0 % соответственно. На рис. 2 представлен график структуры административных районов равнинной зоны республики за 2017 г. Из диаграммы видно, что наименьший удельный вес приходится на г. Махачкалу и Кумторкалинский район. По производимой продукции по отраслям сельского хозяйства Дербентский район в 2017 г. занял первое место по объему продукции растениеводства, а по объему продукции животноводства – Хасавюртовский район.

abdul2.wmf

Рис. 2. Структура объема произведенной продукции сельского хозяйства в административных районах равнинной зоны за 2017 г.

По численности занятых в сельском хозяйстве работников первое место занимает Дербентский район – 28,2 %. На втором месте находится Каякентский (26,7 %) и на 3-м месте – Кизлярский (17,3 %).

Среди административных районов предгорной зоны большая часть произведенной продукции приходится на Буйнакский (1-е место), С-Стальский (2-е место), Табасаранский, Сергокалинский и Казбековский районы (3-е место). На последнем месте находится Кайтагский район. По отраслям сельского хозяйства по продукции животноводства первое место приходится на Буйнакский район, а по продукции растениеводства – на С-Стальский.

В районах горной зоны наибольший удельный вес по объему производства занимает Левашинский район – это 23,4 %. Второе и третье место занимают Акушинский и Ботлихский районы соответственно (9,9 % и 7,7 % соответственно), которые занимают лидирующие позиции и по другим рассматриваемым показателям. Остальные районы имеют незначительный удельный вес, который колеблется в пределах 5–0,6 %.

Выводы

Из 42 административных районов Республики Дагестан лидерами по производству продукции сельского хозяйства являются: Левашинский (9,2 %), Дербентский (8,1 %), Хасавюртосвкий (7,1 %), Кизлярский (5,8 %) и Кизилюртовский (4,4 %) районы, из них Левашинский район относится к горной зоне, а остальные 4 района – к равнинной. Наименьший удельный вес по производству продукции (меньше 1 %) имеют районы горной зоны. В дальнейших исследованиях целесообразно исключить из выборки или анализировать эти районы-лидеры отдельно от всей совокупности административных районов.


Библиографическая ссылка

Абдулкеримова Ш.Х. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА МЕТОДАМИ КЛАССИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ (НА ПРИМЕРЕ АДМИНИСТРАТИВНЫХ РАЙОНОВ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН) // Фундаментальные исследования. – 2018. – № 12-1. – С. 42-46;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42349 (дата обращения: 07.12.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074