Развитие отечественного АПК является одним из приоритетных направлений для нашей страны. Поэтому надеемся, что материалы публикуемые в журнале внесут достойный вклад в успешное развитие научного поиска, повышение значимости научных разработок, подъем сельскохозяйственного производства
 д. с.-х. н., профессор А.В.Алабушев

 

№3 2010

№2 2010

№1 2010

№6 2009

№5 2009

№4 2009

№3 2009

№2 2009

№1 2009

 

 

Теоретический и научно-практический журнал ISSN 2079-8733

СРЕДНЕСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗЕРНОВОГО РЫНКА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

А.Н.Тарасов,
ГНУ Всероссийский НИИ экономики и нормативов

Рассмотрены методические вопросы среднесрочного прогнозирования зернового рынка. Дана характеристика инструментов прогнозирования. Приведен прогноз производства и потребления зерна в Российской Федерации в 2009, 2012 годах.

The article considers methodical questions of average urgent prognostication of grain market. It is given characteristics of prognostication instruments. It is shown a prognostication of production and grain consumption in Russian Federation in 2009, 2012 years.

 

Ключевые слова: зерно, рынок, прогноз, методика прогнозирования.

Key words: grain, market, prognostication, methods of prognostication.

 

Развитие любого рынка характеризуется объемами торговли и ценами. В современных институциональных условиях функционирования сырьевых рынков, и в том числе зернового рынка, существенной их характеристикой являются ожидания (предположения). Предположения являются одной из форм предвидения, которое составляет неотъемлемую часть процесса индикативного планирования [1]. Когнитивная задача предвидения – дать представления о вероятных вариантах поведения исследуемых рынков и их возможных качественных параметрах. Решение задач предвидения невозможно без научного прогнозирования.

В настоящее время под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их достижения [2].

Работа по составлению прогноза заключается в том, чтобы на основе определенной методологии с использованием определенных методов прогнозирования [3] и инструментария [4] провести экономико-статистическую обработку информации о состоянии изучаемого объекта, о текущих и зарождающихся тенденциях его развития, об условиях его функционирования в изучаемый период времени и преобразовать ее в информацию о вероятном состоянии и поведении объекта в прогнозном периоде времени.

В концептуальном плане методология среднесрочного прогнозирования производства и предложения агропродовольственной продукции, в том числе и зерна, имеет следующие особенности:

– информационная база составления прогнозов и планов формируется на основе актуализации статистических данных в соответствии с цикличностью экономического развития и трансформационными периодами в российской экономике; цикличностью урожайности сельскохозяйственных культур и т.п.;

– неопределенность в развитии экономических систем предполагает вариантный подход к разработке прогнозов на основе имитационного моделирования, базирующегося на системе трендовых и факторных моделей, эвристических методов;

– актуализация статистических данных с определенной долей вероятности может привести к недостаточности априорной информации, и в этом случае при составлении прогноза развития изучаемого объекта или факторов, обусловливающих его функционирование, на основе трендовых моделей целесообразно использовать метод размножения оценок;

– между факторами, определяющими развитие современных экономических систем (экономик, рынков и т.п.), зачастую существуют нелинейные связи, которые могут быть описаны степенной функцией вида – У = ах b, где степень «b» является численным значением коэффициента эластичности, которые объединяются с различными агрегированными экономическими показателями в единую математическую систему – log-lоg функции;

– ориентирование субъектов АПК, рыночных агентов целесообразно реализовывать не только на основе информации о текущем и будущем развитии исследуемого объекта, но и на основе нормативного подхода (нормативы потребления продовольствия, целевые индикаторы и показатели развития сельского хозяйства и т.п.);

методики разработки прогнозных сценариев развития аграрного сектора народного хозяйства, аграрных рынков должны учитывать масштабность исследуемых экономических систем, их специфические особенности, цели и задачи развития.

В практическом плане выше обозначенные концептуально-методические подходы к прогнозированию производства и потребления зерна в Российской Федерации в среднесрочной перспективе были решены следующим образом [5]:

– информационная база производства была поэтапно актуализирована с учетом экономических циклов в российской экономике (1995–2007 гг.>1998–2007 гг.>1999–2007 гг. >2000–2007 гг.), а информация по динамике продуктивности сельского хозяйства – с учетом четырехлетних циклов роста – снижения урожайности зерновых культур (1989–1990/1992–1993 – рост; 1993–1994/1996–1997– снижение; 1997–1998/2000–2001 – рост; 2001–2002/2004–2005 – снижение; 2005–2006/2008 – рост);

 – с использованием факторных моделей установлена группа факторов, тесно связанных с урожайностью зерновых (R =0,87; R2 =0,76);

– трендовые модели (линейные и нелинейные) были использованы для количественной и качественной оценки изменения факторов в прогнозном периоде;

– среднесрочный прогноз урожайности зерновых культур на 2012 год был составлен на основе трендовых и факторных моделей, log-lоg функции:

              UDim                         EV

ln (URi) = a + ? ln (-----------) + ? ln (--------),

   JUDim                       JEV

 

где URi – урожайность зерновой культуры, т/га; ? – эластичность урожайности от уровни внесения минеральных удобрений, кг д.в. /га; ? – эластичность урожайности зерновой культуры (i ) от энерговооруженности, л.с./1 работника; UDim – уровень внесения минеральных удобрений, кг д.в./1га; JUDim – индекс изменения объемов внесения минеральных удобрений, %; EV – энерговооруженность, л.с./ 1 раб.; JEV – индекс изменения энерговооруженности, %; a – константа (свободный член) уравнения;

– log-lоg функция спроса на продовольственную пшеницу имеет следующий вид:

 

                               WTPP               GDPI

ln (WTOC) = a – ?WT ln (-----------) + ? ln (----------),

                                  CPI                  POP

 

где ln (WTOC) – платежеспособный спрос на продовольственную пшеницу; POP – численность населения; ?WT – эластичность спроса от цены; WTPP – закупочная цена; CPI – индекс потребительских цен; ? – эластичность спроса на пшеницу от валового внутреннего продукта; a – константа (свободный член) уравнения;

– результаты экономико-статистического и теоретического анализа позволили высказать предположение о четырех вероятных вариантах развития зернового рынка России: инерционный сценарий (учет текущих макроэкономических, конъюнктурных и иных закономерностей, неизменность технико-технологиче-ских условий зернового производства); имитационные сценарии 1,2 и 3 (макроэкономические, конъюнктурные, производственные цикличности, пошаговое повышение уровня технико-технологических условий производства с шагом +15%);

– прогнозы разрабатываются на национальном (макро), окружном (мезо) и региональном уровнях, которые представляют собой сложные экономические системы, в которых движение продовольствия является результатом взаимодействия субъектов аграрного рынка, осуществляющих производство, межрегиональный обмен и потребление агропродовольственной продукции.

Прогнозирование развития зернового рынка и в целом развития агропродовольственного комплекса представляет собой сложную и важную задачу, решение которой возможно только на основе модельного и программного инструментария. Во Всероссийском НИИ экономики и нормативов в 1999 году была разработана экономико-математическая модель прогноза развития сельского хозяйства «Факт-Анализ-Результат» (модель «F»), которая в процессе научных исследований совершенствовалась [4].

Основные характеристики современной версии модели можно сформулировать следующим образом:

– рекурсивная динамическая модель частичного равновесия для национального, регионального и локального рынков агропродовольственной продукции;

– дает прогнозную оценку годовому производству и потреблению по основным сельскохозяйственным продуктам, продовольственных балансов, потребности в материально-технических ресурсах, налоговых поступлений и платежеспособного спроса;

– горизонт прогноза – 5 лет;

– состоит из 12217 уравнений для 78 субъектов Российской Федерации;

– модель «F» состоит из шести модулей.

Модель «Факт-Анализ-Результат» (F) стала экономико-математической основой для программы для ЭВМ «Прогноз производства сельскохозяйственной продукции и платежеспособного спроса населения на основные виды продовольствия на региональном уровне (FAR-FOOD-AREA-RU)», зарегистрированной в Роспатенте (свидетельство №2008613741 от 05.08.2008 г.).

Параметры экономических прогнозов, разработанных с помощью выше представленного инструментария, свидетельствуют, что в 2012 году российский зерновой рынок вероятнее всего может иметь следующие количественные характеристики:

– урожайность зерновых культур в диапазоне от 2,11 т/га до 2,43 т/га (по трендовым моделям – 2,11 т/га; по факторным моделям – 2,24 т/га, 2,30 т/га и 2,41 т/га; по log-lоg функции – 2,43 т/га). При некоторых количественных различиях прогнозы совпадают с тенденцией снижения урожайности в понижительном цикле 2009–2010/2012–2013; валовой сбор зерновых культур – 95,8–103,6 млн тонн.

Другим модельным инструментом прогнозирования рынка продовольствия может стать адаптированная и актуализированная ВИАПИ им. А.А. Никонова модель AGLINK-COSIMO [6] с горизонтом прогнозирования в 10 лет, которая также является рекурсивной динамической моделью частичного равновесия, позволяющая получить прогнозную оценку годовому производству, потреблению и среднегодовым ценам по основным сельскохозяйственным товарам, производимым, потребляемым и продаваемым на внешних рынках [6].

Сопоставление результатов прогнозов, выполненных с помощью моделей AGLINK и FAR-FOOD-AREA-RU, дало следующие результаты (см. таблицу): в 2009 году производство зерна по оценке, полученной с помощью AGLINK, может составить около 78,2, а по FFA-RU – 89,8 млн тонн; потребление зерна в 2009 году вероятно может составить 66,8 млн тонн (AGLINK) и 70,2 млн тонн (FFA-RU). Отклонение прогнозных результатов моделей AGLINK и FFA-RU по производству зерна составляет +14,9%, по потреблению зерна +5,0%, а на 2012 год эти отклонения уже составляют +21,5% и +20,0%, соответственно.

Сопоставление прогнозов производства и потребления зерна в Российской Федерации
на 2009 и 2012 годы

Параметры

2009 год

2012 год

AGLINK 1)

FFA-RU 2)

AGLINK 1)

FFA-RU 2)

Производство, тыс. т

78167

89801

79691

96795

Потребление (всего), тыс. т

66823

70175

6792

81800

Уровень самообеспечения, %

117

128

117,3

118,3

1) Данные ВНИИЭиН.

2) FFA-RU – FAR-FOOD-AREA-RU.

 


Анализ результатов других прогнозных оценок урожая 2009 года показывает, что по информации ООО «Международная Зерновая Компания» с учетом всех факторов общее производство зерна прогнозируется в 103,6 млн тонн [7], по прогнозу агентства «Стратег», урожай зерна в текущем году составит 87,5 млн тонн [8], а Минсельхоз страны дает прогноз производства зерна на уровне 85–90 млн т [7]. По расчетам аналитиков WJ «Промзерно», урожай зерна в России в 2009 году возможен в пределах 92,9–101,5 млн тонн [9], но с наибольшей вероятностью они предполагают, что будет произведено 97,2 млн тонн зерна [9, 7]. Однако точную оценку урожая может дать только уборка зерновых и она также покажет методическую состоятельность всего спектра модельного прогнозного инструментария. Ждать осталось совсем немного.

Литература

1. Серков А.Ф. Индикативное планирование в сельском хозяйстве. – М.: Информагробизнес, 1996. – 161 с.

2. Прогностика. Терминология. – М.: Наука, 1990. – 56 с.

3. Личко К., Романюк М. Прогнозирование и планирование в АПК // Экономика с.-х. России. – 2009. – №4. – С.44–56.

4. Тарасов А.Н. Планирование в сельском хозяйстве: история, методология, программное обеспечение. – Ростов н/Д: ВНИИЭиН, 2008. – 214с.

5. Среднесрочное прогнозирование развития сельского хозяйства и продовольственного рынка Российской Федерации / В.В. Кузнецов, А.Н. Тарасов, В.Л. Дунаев и др. – Ростов н/Д: ВНИИЭиН, 2008. – 128с.

6. Сиптиц С.О., Романенко И.А., Строков С.Н., Абрамов А. Международная система прогнозирования развития АПК национального уровня AGLINK-COSIMO // Прогнозирование и планирование развития аграрного сектора экономики России: национальный и международный аспекты: Материалы междунар. научн.-практ. конф., г. Ростов-на-Дону, апрель 2009. – Ростов н/Д: ГНУ ВНИИЭиН, 2009. – С.105–108.

7. Итоги производства зерна и прогноз на 2009 год // Экономика с.-х. и перераб. предприятий. – 2009. – №5. – С.80–81.

8. Зерновой рынок и сила прогноза // http://www.agronews.ru/.

9. Прогноз урожая зерна в России в 2009 г. // Экономика с.-х. России. – 2009. – №5. – С.85–90.

 

© 2009 ГНУ ВНИИЗК
им. И.Г.Калиненко
Главная | Поиск | Авторам | Контакты | Архив