Особенности и методика моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия

Содержание структурной ЭММ  определяет перечень необходимой исходной информации. Исходную информацию для  экономико-математической модели рассчитаем на основе системы информационных моделей.

 

2.3 Обоснование исходной  информации задачи

 

В качестве объекта исследования выступает СПК «Агронеманский»  Столбцовского района Минской области.

Обоснование программы развития предприятия будем проводить  по данным 2011 года. Период прогноза 3 года.

Обоснование прогнозной информации в разрезе сельскохозяйственных культур и отраслей включает следующие этапы:

-определениеперечнясельскохозяйственных культур и отраслей,которыемогутполучитьразвитиеврассматриваемом хозяйстве;

- обоснование договорных  поставок сельхозпродукции государству и урожайности зерновых культур;

- прогноз объема важнейших незаменимых ресурсов СПК;

-прогнозобъемакооперативных и интеграционных связей хозяйства;

- расчет перспективных  показателей отраслей и производств  на основе системы информационных (корреляционных) моделей; 

-обоснованиетехнологических и производственных ограничений на размеры важнейших (товарных) отраслей.

Перечень сельскохозяйственных культур и отраслей может включать:озимые зерновые,яровые зерновые, зернобобовые, кукурузу на зерно,картофель,сахарнуюсвеклу, кукурузу на силос и зеленый корм, кормовые корнеплоды, многолетние травы на сено, сенаж, зеленый корм, семена, однолетние травы на зеленый корм, развивать молочное скотоводство, заниматься откормом крупного рогатого скота, развивать свиноводство.

Методика обоснования  договорных поставок сельскохозяйственной продукции и сырья включает следующие  этапы:

- определение продолжительности  планового или прогнозного периода  или года освоения прогнозной  программы. 

- обоснование среднегодового  прироста объемов производства  сельскохозяйственной продукции  региона, в котором расположено  рассматриваемое хозяйство. 

- обоснование приращения  договорных поставок в год  и в течение прогнозного периода.  Планируется, что в условиях, когда сдаточные цены на сельскохозяйственную продукцию постоянно вырастают и приближаются к уровню, обеспечивающему самоокупаемость и самофинансирование сельскохозяйственных организаций процент прироста договорных поставок составит 70% (0,7) от прироста объема сельскохозяйственной продукции, т.е. 1,2∙0,7=0,84% в год или 0,84∙3=2,5%. к объему договорных поставок на начало планового (прогнозного) периода.

С учетом изложенного выполнено  обоснование договорных поставок СПК «Агронеманский» (таблица 1).

Таблица 1 - Обоснование договорных поставок сельскохозяйственной продукции государству

Наименование товарной продукции	Фактический объем на начало планового  периода, ц	Договорные поставки – 70% от товарной продукции	Приращение договорных поставок, %	Договорные поставки в год освоения прогнозной программы, ц
Зерно	74510	52150	2,5	53450
Сахарная свекла	89010	132300	2,5	135600
Картофель	11510	8050	2,5	8250
Рапс	1820	1274	2,5	1300
Молоко	66160	46310	2,5	47470
Говядина	5220	3650	2,5	3740
Свинина	1280	890	2,5	910

Определяем объемы ресурсов предприятия, возможные тенденции  их изменения на плановый период:

- земельные ресурсы  планируем на фактическом уровне.

- ресурс труда в напряженный  период 60 % от годового.

Таблица 2 - Производственные ресурсы

Показатель	Наличие	Прогноз, n=3
Всего сельхозугодия, га	6519	6519
Пашня, га	5089	5089
Сенокосы, га	267	267
Пастбища, га	1129	1129
Численность среднегодовых  рабочих, чел	369	369
Труд годовой, чел.-час.	904000	904000
Труд в напряженный  период,чел.-час.	542000	542000
Привлеченный труд, чел.-час.	45200	45200

Обоснование прогнозных показателей  отраслей и производств на год  освоения программы начинаем с прогнозирования  средней урожайности зерновых культур. Определяем урожайность зерновых культур  в физической массе после доработки  на перспективу по следующей корреляционной модели:

(11)

где расчетная (планируемая) урожайность зерновых культур хозяйства jна перспективу;

 фактическая урожайность  зерновых культур на начало  планового периода по хозяйству j;

 фактическаяурожайность  зерновых культур по однотипным  хозяйствам района в среднем;

x- номер года, считая, что в первый год планового периода;

коэффициент регрессии, характеризующий  возможное среднегодовое приращение урожайности в хозяйстве.

Коэффициент приращения в  зависимости от средней фактической  урожайности на начало планового  периода составил 1,9.

                           (12)

При планировании урожайности  отдельных видов зерновых культур  использовали коэффициенты соотношения  средней урожайности зерновых и  отдельных видов зерновых культур.

 

Таблица 3 - Расчет перспективной урожайности отдельных видов зерновых культур

 

Виды культур	Фактическая урожайность отдельных  зерновых, ц/га	Фактическая урожайность зерновых культур в целом, ц/га	Коэффициент соотношения	Расчетная урожайность зерновых культур, ц/га	Расчетная урожайность отдельных  зерновых, ц/га
Озимые	26,7	26	1,0	31,3	31,3
Яровые	26,1		1,0		31,3
Зернобобовые	21,5		0,8		25,04
Кукуруза на зерно	29,7		1,36		42,5

 

При обосновании урожайности  других сельскохозяйственных культур  нужно использовать корреляционные модели соотношения средней урожайности зерновых и этих культур. После расчета параметры этих корреляционных моделей будут иметь следующий вид:

                                        (13)

где урожайность сельскохозяйственных культур хозяйства

средняя перспективная урожайность  зерновых культур хозяйства 

параметры КМ.

Расчетная урожайность:

 картофель: ; 

корнеплоды: ;

сахарная свекла: ;

кукуруза на силос (зеленая  масса): ;

сенокосы на сено: ;

пастбища на зелёный  корм:;

многолетние травы: на сено: ; 

то же на зеленый корм: ; 

зеленый корм (однолетние травы): ; 

 

Обоснование информации по животноводству

Определяем продуктивность среднегодовой  коровы (центнер), привес молодняка  КРС и свиней (грамм) в зависимости  от фактической на начало планового  периода, приращения урожайности зерновых культур как мерила кормовой базы:

;                                                        (14)

 

где соответственно перспективная продуктивность коров, молодняка и свиней и ее значение на начало планового периода в хозяйстве

продолжительность планового периода;

приращение урожайности зерновых, т.е. разность между перспективной  и фактической урожайностью в  хозяйстве 

десятичный логарифм;

коэффициент регрессии (для коров -2,61, молодняка КРС – 0,0054, свиней – 0,024.).

В результате расчетов получены следующие модели:

Надой молока на среднегодовую  корову, ц:

== 47,2;

 

среднесуточный привес молодняка КРС, г:

;

среднесуточный привес свиней, г:

;

 

 

Расход питательных  веществ (ц к.ед.) на производство 1 ц  продукции животноводства определяется информационной моделью:

молоко:

где надой молока на 1 корову за год, ц;

привес КРС:

где среднесуточный привес, кг;

привес свиней:

где среднесуточный привес, кг;

на голову маточного  поголовья свиней:

где годовой приплод на одну свиноматку хозяйства j;

 

Расход питательных  веществ (ц. к. ед.) на среднегодовую голову животного равен расходу питательных веществ на производство 1 ц продукции умножить на продуктивность.

КРС молочного направления: 47,2 *1,06 = 50,03

КРС мясного направления: 1,9*9,8 = 18,62

Откорм свиней: 1,4 * 7,1 = 9,9

Определяем прирост  живой массы на перспективу: среднесуточный привес *365/ 100000

 

 

Приплод на среднегодовую  корову:

где надой молока на среднегодовую корову, ц;

 

приплод на основную свиноматку за один опорос:

где среднесуточный привес свиней на откорме, кг (планируется 1,8 опороса на основную свиноматку);

 

 

Затраты труда (чел.-ч) на 1 га или среднегодовую (среднюю) голову можно рассчитать по информационной модели в зависимости от фактических затрат труда на начало планового периода ( ) и урожайности сельхоз культуры или среднегодовой продуктивности животного, ц ( ).

Информационная модель имеют следующий вид

                                            (15)

Где - фактические затраты труда на 1 гас.х. культуры, отрасли j; - нормативные затраты труда на 1 гас.х. культуры, отрасли j; - соответственно прогнозная и фактическая на начало планового периода урожайность с.х. культуры, отрасли j, чел. часов.

яровые зерновые:

=31 чел.-час.

озимые зерновые:

=30 чел.-час.

зернобобовые: =24 чел.-час.

кукуруза на зерно:

; =27 чел.-час.

 

картофель:

=314чел.-час.

 

корнеплоды:

=47чел.-час.

 

сахарная свекла:

=40чел.-час.

 

Для среднегодовой коровы затраты труда составляют: =177 чел.-час.

 

Для среднегодовой головы молодняка КРС:

=55 чел.-час.

 

Для средней головы молодняка  свиней:

; =23 чел.-час.

Полученные данные по животноводству сведены в таблицу 4 .

 

Таблица 4 - Информация по животноводству

 

Показатели	Коровы	Молодняк КРС	Свиньи откорм	Свиньи основное стадо
Затраты годового труда на 1 гол, чел.-ч.	177	55	23	-
в т. ч. в напряж. период, чел.-ч.	58	18	8	-
Продуктивность, ц	47,2	1,9	1,4
Расход ц к. ед. на голову	50,03	18,62	9,9	24,45

 

Расчётные данные по растениеводству  заносим в таблицу 5.

 

Таблица 5 - Информация по растениеводству

 

Культура	Урожайность, ц/га	в том числе					Затраты труда на 1 га, чел-час
		на корм скоту	товарная продукция		семена		за год			в напряженный период
Зерновые озимые	31,3	11,5	17,4		2,4		30			21
Зерновые яровые	31,3	14	17,3		-		31			22
Зернобобовые	25,04	25,04	-		-		24			16
Кукуруза на зерно	42,5	10,3	32,2		-		27			19
Сахарная свекла	305,6	-	305,6		-		40			26
Картофель	234,4	113,4	85,8		35,2		314			251
Овощи	10	-	10		-		450			382
Рапс	25,6	5,06	20,4		0,14		14			11
Кормовые корнеплоды	483,1	483,1	-		-		47			30
					Продолжение таблицы 5
Культура	Урожайность, ц/га	в том числе						Затраты труда на 1 га, чел-час
		на корм скоту		товарная продукция		семена		за год	в напряженный период
Многолетние травы: Зеленую массу Сено Семена	227,3 50,5 3,63	227,3 50,5 3,63		- - -		- - -		1 4 0	1 3
Однолетние травы: зеленая  масса	114,9	114,9		-		-
Кукуруза силос	294,1	294,1		-		-		9	7
Пастбища выпас	72	72		-		-
Сенокосы: сено Зеленую массу	40,5 162	40,5 162		- -		- -		3 3	2 2