Галина Ивановна Даянова
Методика формирования баланса продовольственных ресурсов Республики Саха (Якутия) с учетом региональных особенностей
Методика расчета прогнозного значения по всем видам мяса и яиц идентична: были внесены фактические исходные данные по поголовью сельскохозяйственных животных и объемов производства мяса скота и птицы в живом весе (яиц) за ряд лет.
При этом во временной интервал для нахождения уравнения тренда были включены фактические значения поголовья по видам сельскохозяйственных животных и производства мяса в живом весе за 2015-2018 гг. (при этом за 2018 г. берутся предварительные данные), а также прогнозные значения поголовья по видам сельскохозяйственных животных и производства мяса в живом весе на 2019-2024 гг., взятые из Прогноза социально-экономического развития РС (Я). Фактические данные были взяты, начиная с 2015 г., а не с 2010 г. (как это представлено в прогнозе растениеводческой продукции), что обусловлено снижением динамики фактических показателей с 2010 г. по 2014 г. и снижением прогнозных показателей при временном интервале 2010-2018 гг. Как показали результаты оценки современного состояния производства сельскохозяйственной продукции в РС (Я), выполненной в 2017 г., начиная с 2015 г. наблюдается относительный рост производства продукции животноводства.
Так как на период с 2019-2024 гг. прогнозные значения сформированы в соответствии с утвержденными показателями Прогноза 2019-2024 г., показатель 2025 г. по мясу КРС в живом весе был скорректирован для сглаживания и выравнивания рядов динамики с 2019 г.
Для нахождения прогнозных значений по мясу диких оленей был проведен анализ рядов динамики на основе данных по сдаче мяса диких оленей заготовительным и прочим организациям товаропроизводителями всех категорий хозяйств за 2010-2016 гг. в живом весе и рассчитаны прогнозные значения на 2019-2032 гг. (Таблица 8)
После расчета прогнозных значений объемов производства мяса в живом весе по всем видам с использованием нормативов, рекомендованных Системой ведения сельского хозяйства в РС (Я) на 2016-2020 годы (Таблица 10), выполнен перевод объемов производства скота и птицы на убой из живого веса в убойный вес (Таблица 11)
Остальные расчеты представлены в приложениях.
Пример прогнозирования животноводческой продукции
Рассмотрим расчет прогнозного значения объема производства мяса в живом весе на примере лошадей.
1. В качестве исходных данных были использованы следующие показатели:
– фактическое поголовье лошадей за 2015-2018 гг. (на конец года, тыс. голов), за 2018 г. берутся предварительные данные;
– фактический объем производства мяса лошадей в живом весе за 2015-2018 гг. (тыс. тонн), за 2018 г. берутся предварительные данные;
– прогнозируемое поголовье лошадей на 2019-2024 гг. (на конец года, тыс. голов) в соответствии с Прогнозом 2019-2024 (за 2019-2021 гг. – I вариант) (Таблица 13).
Рассчитана зависимость производства мяса, тыс. т (у) по годам от поголовья лошадей (х) по данным вспомогательной таблицы 14.
2. Для получения уравнения парной регрессии вида 
рассчитаны средние значения признаков, средние квадратичные отклонения и коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации, значения b и a:
Уравнение парной регрессии 
имеет следующий вид:
Параметр a исполняет роль доводки до соотношения между средними признаками и , никакого экономического смысла в него не вкладывается. Параметр b (коэффициент регрессии) показывает, что в среднем с ростом на одну единицу поголовья лошадей объем производства в среднем растет на 227 тонн. Направление связи между признаками y и х определяет знак коэффициента регрессии b. В нашем примере b 0, то есть является прямой.
Средний коэффициент эластичности для парной линейной регрессии составляет 3,31%, т.е. с ростом поголовья на 1% от своего среднего значения объем производства мяса увеличивается примерно на 3,31% от своего среднего уровня.
Для определения ожидаемого значения результата прогнозное значение фактора (поголовья) необходимо подставить в уравнение регрессии
Для этого рассчитывалось прогнозное значение поголовья лошадей на 2025-2032 гг. путем аналитического выравнивания ряда с использованием линейного тренда, аналогично с методом прогнозирования растениеводческой продукции, где во временной интервал включены данные за 2015-2024 гг. Исходные данные и расчеты показаны в таблицах 13, 15.
ŷ = a + bt (8)
ŷ = 177,53227+ 1,18553 t
Путем подстановки в уравнение тренда соответствующие значения t (номер года -18), определены прогнозные значения поголовья лошадей ( ) на 2025-2032 гг. (Таблица 16). За 2019-2024 гг. были взяты данные из Прогноза 2019-2024.
2032 г. – t = 18
ŷ = 177,53227+ 1,18553 х 18 = 177,53227+ 21,33954 = 198,872
4. Имея прогнозное значение поголовья сельскохозяйственных животных, подставив в уравнение регрессии, определено прогнозное значение объема производства мяса в живом весе, как это показано на примере лошадей (Таблицы 17, 18).
В 2032 г. = 198,872 (тыс. голов)
По птицеводству для расчета прогнозных значений производства мяса птиц и яиц соответственно взяты данные по поголовью бройлеров, кур-несушек, их выбраковке.
Таким образом, зная прогнозное значение поголовья сельскохозяйственных животных, можно определить прогнозное значение объема производства мяса (яиц) в живом весе.
1.3.1.3. Статья "Ввоз, включая импорт"
Статья "Ввоз, включая импорт" рассчитывается, как необходимый объем ввоза на территорию республики для обеспечения потребностей местного населения и формируется в последнюю очередь после расчета Распределительной части баланса, где основными статьями являются статья "Личное потребление". Данная статья рассчитывается как разность между статьями "Использование" и "Производство", при этом запасы не учитываются (Таблица 19).
1.3.1.4. Статья "Итого ресурсов"
Статья баланса "Итого ресурсов" в сформированном прогнозном балансе продовольственных ресурсов РС (Я) на 2019-2032 гг. представлена как "Ресурсы", являющаяся суммой статей "Запасы на начало года", "Производство", "Ввоз, включая импорт".
1.3.2. Методика прогнозирования распределения продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)
Методика прогнозирования распределения продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия), рассчитанная на 14 лет (в данном случае на 2019-2032 гг.), с учетом показателей Прогноза социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) на 2019-2024 годы (за 2019-2021 гг. – I вариант), утвержденного Постановлением Правительства РС (Я) № 280 от 16 октября 2018 г.
Методика прогнозирования распределения продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия) включает в себя прогнозирование следующих статей продовольственного баланса:
– "Использование",
в том числе:
– "Производственное потребление";
– "Потери";
– "Вывоз";
– "Личное потребление";
– "Запасы на конец года".
Статья «Использование» является суммой статей:
– "Производственное потребление";
– "Потери";
– "Вывоз";
– "Личное потребление".
1.3.2.1. Статья "Производственное потребление"
Статья прогнозного баланса "Производственное потребление" сформировано на основе следующих данных:
1. Прогнозные показатели посевной площади по видам культур на 2019-2032 гг.;
2. Прогнозные показатели поголовья сельскохозяйственных животных (КРС, лошадей, свиней, птиц);
3. Нормативные показатели:
– нормы высева по видам культур;
– нормы кормления.
Зерновые культуры (Статья "Производственное потребление")
Статья прогнозного баланса "Производственное потребление" по зерновым культурам включает в себя:
– "Производственное потребление на семена";
– "Производственное потребление на корм скоту и птице";
– "Переработка на кормовые цели".
Статья баланса зерна "Производственное потребление на семена"
Статья баланса зерна "Производственное потребление на семена", отражающая расход вида зерновых культур на семена у сельскохозяйственных производителей, сформирована на основе следующих данных
1. Прогнозные показатели посевной площади по видам культур на 2019-2032 гг., сформированных в разделе пособия 1.2. Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия).
2. Нормы высева по видам культур.
Источник: Система ведения сельского хозяйства РС (Я) на 2016-2020 г., Росстат
Путем умножения прогнозных показателей посевных площадей по видам зерновых на соответствующие нормы высева рассчитываются прогнозные значения статьи "Производственное потребление на семена" (Таблица 22).
Статья баланса зерна "Производственное потребление на корм скоту и птице"
Для формирования статьи баланса зерна "Производственное потребление на корм скоту и птице" использованы:
– фактические и прогнозные значения поголовья КРС, свиней, птиц из таблицы 7 " Фактические и прогнозные показатели поголовья сельскохозяйственных животных в РС (Я) за 2010-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)";
– коэффициенты перевода животных в условные головы (для расчета потребности в кормах)
– фактическое значение производственного потребления на корм скоту и птицы за 2017 г.
– примерная структура кормления по видам зерновых культур для отдельных видов сельскохозяйственных животных (в процентах) (Приложение 48).
Объемы производственного потребления на корм скоту и птице на 2018 г., 2019-2032 гг. по видам зерновых культур рассчитаны следующим образом:
1. Фактические и прогнозные значения поголовья КРС, свиней, птиц переводятся в условные головы, полученные условные головы по данным видам животных затем суммируются. Тем самым определяются значения условных голов на 2018 г., 2019-2032 гг. (Таблица 21).
2. Определяется удельный вес объема производственного потребления на корм скоту и птицы за 2017 г. к численности условного поголовья 2017 г. (49,7%)
3. Значения производственного потребления на корм скоту и птице всего по зерновым культурам за 2018 г, 2019-2032 гг. определяются путем умножения значений условных голов на 2018 г., 2019-2032 гг. на удельный вес объема производственного потребления на корм скоту и птицы за 2017 г. к численности условного поголовья 2017 г. (49,7%).
4. На основе структуры кормления по видам зерновых культур для отдельных видов сельскохозяйственных животных определяются значения производственного потребления на корм скоту и птице по пшенице, ржи, ячменю, овсу на 2018 г., 2019-2032 гг.
Статья баланса зерна "Переработка на кормовые цели"
Для формирования статьи баланса зерна "Переработка на кормовые цели" используются:
– значения условных голов КРС, свиней, птиц за 2010-2018 гг., 2019-2032 гг., представленные в разделе пособия Статья баланса зерна "Производственное потребление на корм скоту и птице";
– рекомендуемый объем потребности в комбикормах 1 дойной коровы (1 условной головы), составляющий 293 кг в год [66, с. 198];
– примерная структура состава комбикормов по видам зерновых культур для отдельных видов сельскохозяйственных животных (в процентах) планируемая мощность комбикормового завода в 20 тыс. тонн (Приложение 48).
Объемы производственного потребления на кормовые цели на 2018 г., 2019-2032 гг. по видам зерновых культур рассчитаны следующим образом:
1. Рассчитана потребность определенного сельскохозяйственного животного (птицы) в комбикормах (тыс. тонн) путем умножения численности условных голов (КРС, свиней, птиц) (голов) на "потребность в комбикормах 1 условной головы (1 дойной коровы) в год (кг)". Например, расчет общей годовой потребности свиней в комбикормах в 2032 г. будет следующий: 211 215 голов * 293 кг/год = 61 885 тонн или 61,885 тыс. тонн (Приложение 56)
Рассчитана общая потребность условных голов каждого сельскохозяйственного животного (КРС, свиней, птиц) в пшенице, ячмене и овсе по отдельности (тыс. тонн) путем умножения общей годовой потребности соответствующего вида животного в комбикормах (тыс. тонн) на долю вида зерновой культуры в составе комбикормов для соответствующего животного (%). Например, расчет годовой потребности свиней в пшенице в 2032 г. выглядит следующим образом: 61,885 тыс. тонн * 40% = 24,8 тыс. тонн.
2. Суммированы показатели годовых потребностей КРС, свиней, птиц в пшенице, ячмене, овсе за 2018 г., 2019-2032 гг. Например, потребность в пшенице в 2032 г. составит 51,2 тыс. тонн (15,7 +24,8+10,7).
3. Рассчитана общая потребность в зерновых культурах на кормовые цели на 2018 г., 2019-2032 гг. Например, в 2032 г. объем потребности составит 120,5 тыс. тонн.
4. Учитывая планируемую мощность комбикормового завода в 20 тыс. тонн, установлено значение удельного веса использования зерновых культур в качестве сырья в общем объеме потребности комбикормов – 13,7%.
5. Рассчитаны объемы используемого сырья для производства комбикормов по видам зерновых культур (пшеница, ячмень, овес). Это произведение потребности в зерновых культурах в качестве сырья для производства комбикормов на 2018 г.,2019-2032 гг. и удельного веса использования зерновых культур в качестве сырья в общем объеме потребности комбикормов (13,7%). Так, на 2032 г. прогнозируются следующие объемы использования зерновых культур для переработки на кормовые цели: пшеницы –7 тыс. тонн, ячменя – 6,3 тыс. тонн, овса – 3,5 тыс. тонн.
6. Статья баланса зерна "Переработка на кормовые цели" рассчитана как сумма значений переработки на кормовые цели всех видов зерновых культур (пшеница, ячмень, овес) с учетом приблизительного удельного веса зерновых культур в общем объеме комбикормов в 80% и планируемой мощности комбикормового завода в 20 тыс. тонн. Например, в 2019 г. мощность комбикормового завода прогнозируется в объеме 18,6 тыс. тонн, в 2024 г. – 19,5 тыс. тонн. Таким образом, на 2032 г. прогнозируется использование зерновых культур для переработки на кормовые цели в объеме 16,8 тыс. тонн (7+6,3+3,5).
Разница между объемами используемого сырья и объемами местного производства будет являться объемами ввоза сырого зерна. Разница между общей потребностью в основных видах зерновых культур в составе комбикормов и объемами используемого сырья является примерным объемом завоза готовых комбикормов, которая в сформированный баланс зерна не входит. Так как в баланс зерна включается зерно в сыром виде и не включается зерно, потребленное в переработанном виде.
Овощи (Статья "Производственное потребление")
Для формирования статьи «Производственное потребление» по овощам использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства овощей из таблицы 1-3 раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)".
– фактические показатели производственного потребления овощей за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса производственного потребления овощей в общем объеме производства за 2010-2017 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 11,44% (Таблица 26).
Далее для расчета прогнозных значений производственного потребления овощей в РС (Я) на 2019-2032 гг. прогнозные значения производства умножили на среднее значение удельного веса производственного потребления (Таблица 27).
Картофель (Статья "Производственное потребление")
Статья "Производственное потребление на семена" отражает расход картофеля на семена у сельскохозяйственных производителей (Таблица 28), рассчитана исходя из данных о площади посева картофеля и нормативного расхода семян на гектар посева, составляющего 4,97 т/га (Приложение 48).
Мясо и мясопродукты (Статья "Производственное потребление")
Для формирования статьи баланса мяса и мясопродуктов "Производственное потребление" исходными данными являлись:
– фактические и прогнозные значения производства мяса в живом весе (тыс. тонн), представленные в таблице 10 "Фактические и прогнозные производственные показатели животноводства в РС (Я) за 2010-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)";
– фактические показатели производственного потребления мяса и мясопродуктов
(тыс. тонн) за 2011-2017 гг. (Таблица 29).
Статья баланса мясу и мясопродуктам "Производственное потребление" рассчитана путем умножения рассчитанных прогнозных объемов производства мяса в убойном весе по каждому виду мяса на среднее значение удельного веса уровня производственного потребления (0,43%) к общему объему производства мяса в убойном весе за 2010-2017 гг. (Таблица 30).
Молоко и молокопродукты (Статья "Производственное потребление") (Таблица 31)
Для формирования статьи баланса молока "Производственное потребление" исходными данными являлись:
– прогнозные значения поголовья коров в хозяйствах всех категорий РС (Я),
– фактические данные выхода телят (от коров) в расчете на 100 маток за 2010-2017 гг.
Далее рассчитано среднее значение выхода телят (от коров) в расчете на 100 маток за 2010-2017 гг.
Затем, путем умножения поголовья коров (гол.) на выход телят на 100 маток (%), сформированы расчетные фактические и прогнозные значения поголовья телят в хозяйствах всех категорий РС (Я) за 2010-2018 гг. и 2019-2032 гг.
На основе расчетных данных путем умножения численности поголовья телят в хозяйствах всех категорий РС (Я) на норму выпойки телят (275 кг/гол) рассчитаны прогнозные значения статьи баланса молока и молокопродуктов "Производственное потребление" на 2019-2032 гг. (Приложение 48) [69].
Яйца и яйцепродукты (Статья "Производственное потребление")
Для формирования Статьи баланса яиц и яйцепродуктов "Производственное потребление" исходными данными являлись (Таблица 30):
– фактические и прогнозные значения объемов производства яиц,
– фактические показатели производственного потребления (производственных расходов) яиц за 2010-2017 гг.
Далее рассчитана доля производственных расходов к объему производства и ее среднее значение за 2010-2017 гг.
Затем, путем умножения объемов производства яиц (млн. шт.) на среднее значение доли производственных расходов к объему производства за 2010-2017 гг. (2,26%), сформированы прогнозные значения производственного потребления яиц за 2019-2032 гг. (Таблица 32).
1.3.2.2. Статья "Потери"
Зерновые культуры (Статья "Потери")
Для формирования статьи "Потери" по зерновым культурам использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения валового сбора видов зерновых культур из таблицы 3 «Фактические и прогнозные показатели валового сбора сельскохозяйственных культур в РС (Я) за 2012-2032 гг.» раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)".
– фактические значения потерь зерна за 2010-2012 гг.
Определены значения удельного веса потерь зерна в общем объеме производства всех зерновых культур за 2010-2012 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2012 гг., составляющее 1,17% (Таблица 33).
Далее прогнозные значения общего валового сбора всех зерновых культур умножили на среднее значение доли потерь зерна. Таким образом, сформированы прогнозные значения потерь всех зерновых культур (Таблица 34).
Овощи (Статья "Потери")
Для формирования статьи "Потери" по овощам использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства овощей из таблицы 3 "Фактические и прогнозные показатели валового сбора сельскохозяйственных культур в РС (Я) за 2012-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)".
– фактические показатели потерь овощей за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса потерь овощей в общем объеме производства за 2010-2017 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 2,96% (Таблица 33).
Далее для расчета прогнозных значений потерь овощей в РС (Я) на 2019-2032 гг. прогнозные значения производства умножили на среднее значение удельного веса потерь (Таблица 35).
Картофель (Статья "Потери")
Для формирования статьи "Потери" по картофелю использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства картофеля из таблицы 3 "Фактические и прогнозные показатели валового сбора сельскохозяйственных культур в РС (Я) за 2012-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)";
– фактические показатели потерь картофеля за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса потерь картофеля в общем объеме производства за 2010-2017 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 2,39% (Таблица 36).
Далее для расчета прогнозных значений потерь картофеля в РС (Я) на 2019-2032 гг. прогнозные значения производства умножили на среднее значение удельного веса потерь (Таблица 36).
Мясо и мясопродукты (Статья "Потери")
Для формирования статьи "Потери" по мясу и мясопродуктам использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства видов мяса из таблицы 9 " Фактические и прогнозные показатели поголовья сельскохозяйственных животных в РС (Я) за 2010-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)".
– фактические показатели потерь мяса за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса потерь мяса в общем объеме производства за 2010-2016 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 1,67% (Таблица 37).
Далее прогнозные значения общего объема производства мяса умножили на среднее значение доли потерь, при этом в соответствии со структурой производства определены прогнозные значения потерь каждого вида мяса. Таким образом, сформированы прогнозные значения потерь всех видов мяса (Таблица 38).
Молоко (Статья "Потери")
Для формирования статьи баланса молока и молокопродуктов "Потери" использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства молока из таблицы 8 " Фактические и прогнозные показатели производства основных продуктов животноводства в РС (Я) за 2010-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)".
– фактические показатели статьи баланса молока и молокопродуктов "Потери" за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса потерь молока в общем объеме производства молока за 2010-2017 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 0,48% .
Далее для расчета прогнозных значений потерь молока в РС (Я) на 2019-2032 гг. прогнозные значения производства умножили на среднее значение удельного веса потерь (Таблица 39).
Яйца и яйцепродукты (Статья "Потери")
Для формирования статьи баланса яиц и яйцепродуктов "Потери" использованы следующие исходные данные:
– фактические и прогнозные значения производства яиц из таблицы 8 " Фактические и прогнозные показатели производства основных продуктов животноводства в РС (Я) за 2010-2032 гг." раздела пособия "Методика прогнозирования источников формирования продовольственных ресурсов в условиях Республики Саха (Якутия)";
– фактические показатели статьи баланса яиц и яйцепродуктов "Потери" за 2010-2017 гг.
Определены значения удельного веса потерь яиц в общем объеме производства за 2010-2017 гг. Затем определено среднее значение данного показателя за 2010-2017 гг., составляющее 4,82 %.
Далее для расчета прогнозных значений потерь яиц в РС (Я) на 2019-2032 гг. прогнозные значения производства умножили на среднее значение удельного веса потерь (Таблица 40).