Скотоводство – преобладающая отрасль животноводства. Это связано с тем, что крупный рогатый скот дает более 99% молока и около 50% говядины – главных продуктов питания населения нашей планеты.

Анализ сырьевой базы молочного подкомплекса Ульяновской области показал, что в регионе сформировались  три группы производителей молока: сельскохозяйственные предприятия, хозяйства населения и крестьянские (фермерские) хозяйства. В 2012 году ими было произведено 267,5 тыс.т. молока, что на 24,6% меньше, чем в 2000 году [1, с. 363]. Тенденция снижения объема производства молока в области сохранялась вплоть до 2005 года, но в 2006 – 2009 годы наметились небольшие изменения в сторону его роста, но в 2010 году производство несколько снизилось, затем опять наращивание производства (рис. 1).

Рисунок 1 – Производство молока в Ульяновской области, тонн

Основное влияние на падение объема производства молока в области оказали сельскохозяйственные предприятия, в которых он снизился в 2 раза, при росте его производства в ЛПХ на 4%, в  КФХ – 2,7 раза. В 2012 году в хозяйствах населения производилось 61,5% молока, в то время, как в Приволжском федеральном округе только 48,9%. Уменьшение производства молока в сельскохозяйственных предприятиях обусловлено одной причиной – сокращением поголовья коров [2, с. 222]. Но в динамике просматривается тенденция роста продуктивности коров  с 1924 кг до 3593 кг или в 1,9 раза.

Молочная продуктивность коров – важнейший признак при отборе крупного рогатого скота для дальнейшего разведения и использования. Молочная продуктивность характеризуется качеством и количеством молока, получаемого за определенный период времени. Значение продуктивности  влияет на эффективность молочной отрасли [3]. Необходимо знать индикаторы развития отрасли и в первую очередь уровень продуктивности.

Аналитической базой исследования послужила продуктивность коров в трех районах Ульяновской области, а именно Цильнинского, Мелекесского и  Радищевского за 2004-2012 годы. Прогнозное значение продуктивности определено с помощью таких методов, как экстраполяция, экспоненциальное сглаживание и корреляционно – регрессионное моделирование[4].

Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и в переносе их на будущее. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение эмпирических рядов, то есть множество наблюдений, полученных последовательно во времени [5].

Сущность метода экспоненциального сглаживания заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону распределения.

Таблица 1- Молочная продуктивность и ее прогнозные значения в районах Ульяновской области, ц

Во всех анализируемых районах продуктивность молока имеет положительную тенденцию роста. Но самая высокая молочная продуктивность  была получена в хозяйствах Мелекесского района, так в 2010 году она достигла уровня  51,6 ц, что выше, чем в Радищевском за тот же период в 2,5 раза. Наименьшая продуктивность молока наблюдается в Радищевском районе. В 2006 году она была на уровне 16,2 ц, но к 2012 она повысилась на 21%. Низкая молочная продуктивность связана с тем, что плохо организовано кормление, используются породы коров с  маленькой молочной продуктивностью, либо затраты труда на их содержание сводятся к минимуму.

По данным прогноза видно, что наибольшее прогнозное значение во всех трех районах достигается с использованием линейной функции.

Достоверность прогноза показывает коэффициент аппроксимации. Чем  он больше, тем достовернее прогноз. Следуя этому, мы видим, что в Радищевском районе коэффициент аппроксимации больше у полиномиальной функции, тем самым прогнозная продуктивность составит 16,47 ц, это ниже уровня 2012 года на 37%, что связано с колеблемостью продуктивности молока. Для ее повышения нужно принять определенные меры: совершенствование рациона кормления, введение новых пород коров и т.д.

В Мелекесском районе прогноз был проведен по экспоненциальному сглаживанию, продуктивность достигнет 44,06 ц, что выше чем в 2012 году на 3,2%. В Цильнинском районе больше коэффициент аппроксимации по линейной функции, и прогнозное значение 2014 года тем самым составит 34,21 ц, что выше уровня 2012 году на 10%.

Влияние факторов на молочную продуктивность изучалось по данным Мелекесского района на основе корреляционно-регрессионного анализа. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Задачи регрессионного анализа заключаются в, определении функции регрессии и использовании уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной [6].

В качестве результативного признака (Y) взята молочная продуктивность, ц.

Х₁- затраты денежных средств на корма на 1 голову, тыс. руб.;

Х₂- затраты труда на 1 голову, чел. – час.

Данные корреляционного анализа показали, что мультиколлиниарность между факторами отсутствует. Связь между продуктивностью молока и затратами денежных средств на корма на 1 голову тесная и прямая (0,7191).  Связь между продуктивностью молока и затратами труда на 1 голову умеренная и обратная (-0,6851) . А связь между данными факторами  тесная и обратная (-0,8297).

По данным регрессионного анализа получено следующее уравнение множественной регрессии: У=46,5140 + 0,4195Х₁ – 0,05626Х₂

При увеличении затрат на корма на 1 тыс. руб. молочная продуктивность увеличивается на 0,42 ц. А при росте затрат труда на 1 голову на 1 чел.- час продуктивность снижается на 0,06 ц.

Коэффициент множественный корреляции (R=0,7363) означает, что связь между всеми факторами значительная. Коэффициент детерминации – 0,5421, т.е. 54,21% вариации молочной продуктивности зависит от выбранных факторов.

Анализ остатков в модели позволяет судить о том, что в Мелекесском районе  в период с 2007-2010 годы рационально используются исследуемые факторы. Так в 2010 году фактическое значение молочной продуктивности превысило прогнозное на 7,04 ц, а в 2009 году – на 5,46 ц. В остальные же годы затраты труда и денежные средства на корма расходовались не рационально, вследствие этого прогнозное значение продуктивности больше фактического.

Для прогноза молочной продуктивности на 2014 год по данному методу увеличиваются затраты на корма на 1 тыс. руб., а затраты труда на 1 голову не изменятся. Прогнозное значение продуктивности молока составит 46,8 ц, что выше  2012 года на 9,6% (по методу экстраполяции только 44,06 ц). Для роста продуктивности необходимо совершенствовать кормовую базу, структуру рациона.

1. Иванова Н.А. Место и роль молочного скотоводства в экономике АПК Ульяновской области / Н.А. Иванова, А.Е. Аношина // Экономика и предпринимательство. – 2013. -№ 12-2 (41-2). – с. 362-365
2. Орлова А.Р. Современное состояние молочного скотоводства в РФ и Ульяновской области / А.Р. Орлова, Е.А. Смирнова // Материалы II Всероссийской студенческой научной конференции «В мире научных открытий» – Ульяновск: ГСХА им. П.А. Столыпина, 2013, т.III., часть 1. – с. 220 – 223
3. Долгова И.М. Экономическая  эффективность прогрессивной технологии в молочном скотоводстве / И.М. Долгова // АПК: Экономика, управление.- 2005.- №2.-с.74-77
4. Смирнова Е.А. Прогнозирование и планирование развития АПК: учебно-методический комплекс / Е.А. Смирнова, Е.Ю. Чупахина. – Ульяновск: ГСХА. – 2007. – 264 с.
5. Бутакова М.М.. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учебное пособие / М.М. Бутакова. — 2-е изд., испр. — М.: КНОРУС. – 2010.- 168 с.
6. Смирнов А.А. Статистическая обработка экономической информации: учебное пособие / А.А. Смирнов, Е.А.Смирнова. – Ульяновск: ГСХА. – 2001. – 206 с.

Все статьи автора «Афанасьева Надежда Владимировна»