CОДЕРЖАНИЕ 8 page. Последние две группы населения заинтересованы в том, чтобы и продовольственные товары продавались недорого

где к₁ и к₂ – предельные значения норм удобрений по изучавшейся группе предприятий;

– урожайность при , если ;

– прирост урожайности при увеличении на один кг действующего вещества.

В качестве критерия сближения расчетных по уравнению и фактических значений урожайности в хозяйствах с разными нормами удобрений обычно принимается минимизация суммы квадратов отклонений. Но в зависимости от специфики изучаемых процессов может быть поставлена задача минимизации суммы модулей либо большего из отклонений и т.д.

Если логический анализ, в сочетании с итогами расчетов по вышеприведенной модели свидетельствует о целесообразности рассмотреть влияние удобрений на урожай в форме нелинейной зависимости, то модель несложно трансформировать в нелинейную, позволяющую выйти на норматив ускорения (замедления) эффекта внесения удобрений по мере существенного повышения норм их внесения

.

При определенных условиях на базе последнего уравнения становится возможным выявление даже предела рациональных объемов внесения удобрений.

Корреляционная модель может быть многофакторной, позволяющей более основательно оценить взаимосвязи в экономике. Такова, например, модель зависимости рентабельности производства () – от фондообеспеченности (), удельного веса животноводства в валовой продукции сельского хозяйства (), индекса диспаритета цен () и индекса погодных условий () –

.

Определение факторов, которые целесообразно включить в модель экономической задачи, осуществляется на основе логического обоснования либо после специально выполненных экспериментов. Решение модели ответит на вопрос, в какой мере существенно влияние, а потому оправдано ли включение в модель каждого из этих факторов.

Точно так же путем логического анализа и экспериментальной проверки устанавливается форма связи отдельных факторов с результативным признаком. Например, учитывая реалии падения себестоимости молока в летний период, когда скармливается более дешевый зеленый корм, и повышение себестоимости зимой, можно уверенно говорить о необходимости планировать колебания себестоимости молока () в течение года на базе не прямолинейной, не параболической зависимости, а синусоиды

(t = 1, 2, 3…12),

где t₁=30⁰, t₂= ⁰, … t_n= ⁰

В тех случаях, когда целью предплановых расчетов является не количественная, а качественная оценка показателей хозяйственной деятельности, скажем, ответ на вопрос об ожидаемом росте или падении урожая, усилении или ослаблении диспаритета цен, повышении или снижении себестоимости и т.д., фактические числовые значения преобразуются в знаки колебаний («+» и «–»), после чего формируется модель распознавания образов, которая решается методами графического, регрессионного, дискриминантного анализа и др.

Функциональные модели используются в планировании там, где имеются веские основания считать, что включаемые в модель факторы в основном исчерпывающе характеризуют перспективы экономического развития. В идеальном простейшем случае такая модель выражается в виде формулы. Например, на основе формулы продовольственного баланса можно планировать общий индекс розничных цен на продовольствие в условиях свободного рыночного оборота продуктов питания: если ожидается, что в следующем году ресурсы продовольствия возрастут на 2 %, а доходы, используемые на питание, увеличатся на 3,4 %, то можно планировать повышение индекса цен на 1,7 % ().

Но если согласно концепции решения продовольственной проблемы необходимо не допустить повышения цен, то придется планировать либо более высокие темпы роста производства и импорта продуктов питания, либо сокращение экспорта, резервных фондов и затрат продовольственного сырья на технические цели. С учетом социальных ориентиров концепции можно идти другим путем - планировать либо замораживание денежных доходов некоторых групп населения, либо дополнительное отвлечение части доходов с продовольственного рынка – в коммунальные платежи, медицинские, транспортные расходы и т.д.

В планировании сельскогохозяйства основным видом функциональных моделей являются балансы различных сторон хозяйственной деятельности. Так, плановый баланс земли учитывает возможные сдвиги в землевладении и землепользовании, с учетом потенциального оборота земель (аренда, купля-продажа), а также их трансформации (перевод из одной категории в другую). Плановый баланс кормов должен обеспечить соответствие потребностей в кормах с планируемым производством продуктов животноводства. В свою очередь, потребности в кормах необходимо покрыть либо за счет их приобретения на стороне, либо за счет собственного производства.

В последнем случае возникает проблема согласования баланса кормов с балансом продукции растениеводства – в целях выяснения части продукции, оставляемой в хозяйстве на фуражные цели в зависимости от того, какая площадь в балансе землепользования будет отведена под кормовые угодья. А поскольку для выполнения основных видов работ и в животноводстве, и в растениеводстве нужны немалые оборотные средства, требуется разработка и планового баланса оборотных средств.

Таким образом, мы убеждаемся: с одной стороны, планирование осуществляется путем разработки системы взаимосвязанных балансовых моделей, а с другой – благодаря тому, что на основе корреляционных моделей удается обеспечить балансовые расчеты нормативной информацией. В этом смысле можно говорить об использовании в планировании нормативно-балансовых методов.

Одно из наиболее развитых направлений нормативно-балансового планирования связано с использованием оптимизационных моделей, позволяющих выбирать лучший из многих возможных вариантов организации хозяйственной деятельности. В тех случаях, когда оптимальные плановые решения нужно находить по малому числу факторных признаков, может оказаться целесообразным использование нелинейных корреляционных моделей, как то отмечалось выше, на примере выявления предела рациональных объемов внесения удобрений.

Возможны и такие способы построения оптимизационных моделей, в решении которых используется, в частности, потенциал дифференциального исчисления. Такая ситуация возникает, когда в процессе выбора оптимальных пропорций между фондами потребления и накопления, в распределении прибыли на дивиденды и инвестиции приходится учесть зависимость роста суммы дивидендов или валового дохода от эффективности роста инвестиций.

При составлении оптимизационных моделей главным вопросом является научное обоснование критерия оптимизации, т.е. выбора показателя, достижению которого подчиняется решение задачи. В одних случаях это – достижение минимальных издержек производства либо минимальных сроков выполнения определенных решений. В других случаях это – максимизация прибыли, валового дохода, ренты, фонда потребления, эффекта добавочных вложений капитала и т.д. В конечном счете, критерий оптимизации должен быть ориентирован на более полное соответствие целевым установкам социально-экономического развития, как они определены в соответствующей Концепции. Если решение плановой задачи требует ориентации на реализацию нескольких критериев, они должны быть ранжированы по уровню приоритетности.

Эффективность использования экономических моделей в планировании, с одной стороны, определяется адекватностью моделей объективным закономерностям развития экономики, а с другой – качеством базы данных, используемых при работе с указанными моделями.

Непременное условие для этой базы данных – она должна быть объективной, полученной экспериментальным путем либо в ходе статистических оценок и монографических (на отдельных примерах) наблюдений. Возможно использование информации в форме субъективных оценок специально подобранных экспертов. Важно одно – в любом случае информация должна пройти проверку на достоверность, поскольку качество планирования не может быть выше качества той информации, которая была задействована в ходе плановых расчетов. Скажем, если мы оперируем с данными урожайности, измеряемой с точностью 3 %, то планируемые показатели изначально не должны претендовать на оправдываемость с ошибкой менее 3 %.

Базу данных для планирования нужно разделять на два вид а - отчетную и перспективно значимую. Отчетная информация описывает исходное состояние условий хозяйственной деятельности в предплановом периоде. Она формируется на основе материалов долговременного статистического учета и дополнительных исследований, после чего обязательно проверяется на достоверность экспертным путем, с позиций нормативно-балансовых сопоставлений. В итоге каждый грамотный экономист забракует информацию, согласно которой в 1913 г. в Воронеже потребление мяса на душу населения якобы составляло 144 кг (400 г в день, включая младенцев и вегетарианцев); отвергнет и сообщение, что при затратах 2 т зерна и 3 т сочных кормов удается вырастить 1,5 т свинины; усомнится в правомерности сделки, согласно которой контрольный пакет акций компании с суммой выплачиваемых дивидендов 100 млн. долл. продается за 200 млн. долл. при ставке банковского процента – 5 % годовых, и т.д.

Перспективно значимая информация разрабатывается на основе отчетной, но учитывает вероятные ее изменения по мере реализации концептуальных установок и программных намерений. В этом случае она носит характер либо качественных оценок («рыночная конъюнктура планового периода в целом будет благоприятной», «в ближайшие несколько лет можно ожидать нарастание угрозы техногенных катастроф», «весьма вероятна ранняя весна и засушливое лето следующего года» и т.п.), либо количественно конкретных нормативов затрат и выхода продукции (услуг) в расчете на единицу израсходованных ресурсов.

Норматив всегда должен устанавливаться как научно обоснованная расчетная величина, отражающая меру ресурсов, используемых в процессе производства, распределения, обмена и потребления. Технические нормативы характеризуют воспроизводственные пропорции, определяемые в основном технико-технологическими условиями хозяйственной деятельности (расход молока на выпойку теленка, потребность в дизтопливе на 1 га сельхозработ и т.д.).

Экономические нормативы отличаются от технических комплексностью оценок, учитывающих существенное влияние на хозяйственную деятельность отношений присвоения, организации производства, распределения, обмена и потребления. Таковы, в частности, все стоимостные показатели – они могут изменяться при неизменных технических условиях под влиянием колебания цен, налогов, кредитных отношений и т.п. Таковы и некоторые натуральные показатели: нормативы формирования фондов потребления, накопления, резервов зерна; нормативы жилой площади для городского и сельского жителя; нормативы койко-мест в больницах; норматив нормо-смен и др.

В зависимости от целевых установок плановые нормативы могут быть прогрессивными и регрессивными. Регрессивные обычно ориентированы на минимизацию негативных последствий кризисных и им подобных ситуаций: норматив снижения рождаемости, повышения фондоемкости и электроемкости народного хозяйства. Наоборот, прогрессивные нормативы разрабатываются с ориентацией на экономический рост, совершенствование организации производства, научно-технический прогресс, использование инвестиций и передового опыта.

В зависимости от содержания целевых программ и планов необходимо использовать различные нормативы. При подготовке программы восстановления плодородия почв, естественно, нужен совсем иной набор нормативов, чем для программы развития животноводства либо перерабатывающей промышленности. Даже в работе над разными вариантами, казалось бы, одноименных программ может потребоваться различный объем информации и состав нормативов.

В структуре показателей различных планов должен формироваться специфический состав необходимых для планирования нормативов. А поскольку разработка нормативов, в свою очередь, нуждается в значительном информационном обеспечении, то, в конечном счете, оказывается, что информационная база эффективного планирования по своему составу должна многократно превышать объем планируемых показателей, тем более что в процессе перспективно ориентированного анализа должны быть выполнены оценки относительной дееспособности потенциальных конкурентов в качестве и продавцов и покупателей.

Часть базы данных, необходимых для планирования, должна быть представлена в натуральных показателях (показатели урожайности, расхода семян, кормов, горючего на единицу продукции, покупательский спрос на отдельные виды товаров и т.д.), что важно для разработки плановых натуральных балансов. Часть информации включается в базу данных в стоимостной форме, позволяющей формировать рациональные общеэкономические и межотраслевые пропорции (между оплатой и производительностью труда, между основными и оборотными средствами), оценивать эффективность производства и др.

Бесспорно предпочтительным является наполнение базы данных количественно конкретными показателями объема и потребительских достоинств производимых продуктов и услуг ( – тонн пшеницы 3-го класса, - тонн пшеницы 4-го класса), а также используемых природных, материальных, трудовых и финансовых ресурсов: – га земель качеством 85 баллов, – тонн дизтоплива, - работников средней и – высшей квалификации, – руб. арендной платы и т.д.)

Однако современный уровень экономических знаний и организации учета далеко не всегда позволяет выразить количественно конкретно анализируемые и планируемые экономические события. В таких случаях не следует пренебрегать использованием качественных характеристик динамики хозяйственной деятельности.

Определяя, что в следующем году урожайность окажется выше (ниже) среднего многолетнего уровня, что спрос на мясо увеличится или понизится, что цены на сельхозсырье будут расти быстрее (медленней) цен на средства производства для села, что кредиторскую задолженность удастся погасить досрочно (либо не удастся погасить своевременно), мы получаем не полную информацию, однако достаточную для принятия пусть ограниченных, но практически полезных управленческих решений, оправдывая принцип: малое знание лучше большого незнания.

3.3. Виды прогнозов. Показатели их эффективности

Разработка количественных показателей плана связана с составлением прогнозов, позволяющих примерно определить меру развития социально-экономических процессов в проектируемой перспективе.

Прежде всего, будем иметь в виду, что прогнозы, как правило, тесно связаны с предвидением (научно обоснованной качественной оценкой грядущих событий), а также с предсказанием (оценкой будущих событий на базе интуиции). С одной стороны, предвидение и предсказание нередко прокладывают дорогу для составления прогнозов (получив оценку в целом благоприятной рыночной ситуации с предложением пивоваренного ячменя в следующем году, можно прогнозировать использование мощностей пивзаводов до 90-95%), а с другой стороны, прогноз позволяет раздвинуть горизонт предвидения. Так, если мы вышли на определенные показатели загрузки пивзаводов (скажем, до 90-95% их мощностей), то несложно предвидеть увеличение расхода электроэнергии, потребности в специализированном транспорте, можно ожидать прирост налоговых поступлений и предусмотреть дополнительные расходы бюджета.

Поскольку экономический прогноз является, в сравнении с предвидением, количественно более определенной оценкой перспективных событий, он будет успешным только в том случае, если не противоречит предвидению, а продолжает и в определенных моментах уточняет его.

Например, если перед началом «шоковой терапии» можно было предвидеть, что ее ближайшим следствием будет особо сильное повышение цен на детский ассортимент потребительских товаров, а потому и резкое падение рождаемости, то в процессе более тонкого логического и статистического анализа несложно было бы установить, что:

1) скачок в падении рождаемости произойдет не раньше чем через 9 месяцев;

2) размер этого скачка будет наиболее значительным в малообеспеченных семьях и в семьях, уже имеющих детей.

Далее уже дело техники: отслеживая реакцию в прошлом отдельных брачных групп на катастрофическое падение жизненного уровня, можно было установить примерный спад рождаемости в среднем по всем социальным группам нашего общества и прийти к выводу, что рождаемость в России в четвертом квартале 1992 г., в сравнении с предшествующим годом, понизится примерно в 1,5 раза. Аналогично можно было установить, что взлет цен на лекарства и общее ухудшение условий жизни населения в течение всего 1992 г. будет определять постепенное нарастание смертности – примерно на 15%. Отсюда, вслед за довольно общим предвидением ухудшения демографической ситуации, уже вполне конкретный прогноз: в результате «шоковой терапии» в 1992 г. впервые после немецко-фашистского нашествия население России численно сократится, причем не менее чем на 100 тыс. человек (фактически на 211 тыс.). Продолжая этот прогноз, можно было ожидать, что поскольку ситуация четвертого квартала 1992 г. сохранится и в 1993 г., то превышение смертности над рождаемостью обойдется России уже в 600 тыс. человек (фактически 730 тыс.)^[17] и соответственно сократится численность потенциальных потребителей продукции АПК.

Экономический прогноз сложнее предвидения, так как не только опирается на него, но и продолжает, уточняет с помощью специфических логических (в вышеприведенном примере – 9-месячный минимальный срок реакции брачных пар на «шоковую терапию») и математических оценок. В то же время он не может претендовать на равную с предвидением степень достоверности. И это естественно. Поскольку в большинстве случаев разработка прогноза предполагает совместное использование материалов разноплановых предвидений (в нашем примере – совмещение динамики рождаемости и смертности), а каждое из них обеспечивается с вероятностью ниже 100 процентов, то полученный на их основе прогноз будет оцениваться исходя из произведения их вероятностей.

По направлениям разработки прогнозы делятся на следующие виды:

· прогноз уровня и темпов социально-экономического развития;

· прогноз сроков решения определенных социально-экономических задач;

· прогноз эффективности хозяйственной деятельности.

По содержанию прогнозы охватывают весь процесс воспроизводства в АПК – производство, распределение, обмен, потребление.

По объектам прогноза – это материальные блага, интеллектуальные блага, услуги; условия труда и быта сельского населения; общие тенденции динамики демографических и экологически значимых процессов.

Заблаговременность прогнозов определяется периодом, на который рассчитан План, опирающийся на отдельные прогнозы. Поэтому прогнозы, как и Планы, можно разделить на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

По способности оценивания перспективной динамики различают прогнозы точечные, интервальные, односторонне ограниченные. Точечный прогноз ориентирован на однозначную количественную оценку грядущих событий («урожай в следующем году составит 28 ц с гектара», «кризис следует ожидать в 2009 году»). Интервальный прогноз оценивает грядущие события, не претендуя на высокую точность, и указывает лишь верхний и нижний предел ожидаемой социально-экономической ситуации («урожай в следующем году будет выше 15 и ниже 40 ц с гектара», «кризис следует ожидать в 2008-2015 гг.»). Односторонне ограниченный прогноз еще менее конкретен («урожай в следующем году будет ниже 40 ц/га», «кризис следует ожидать до 2015 г.»).