Точность прогноза урожая и валового сбора зерновых культур составляет центнеров с гектара

Обновлено: 02.07.2024

Прогноз урожая кукурузы был увеличен в связи с ростом средней урожайности в ходе уборки в южных регионах – Краснодарскому краю, Ростовской области и Кабардино-Балкарии. По Южному и Северо-Кавказскому ФО оценка сбора увеличена на 0,3 млн т до 5,4 млн т, что ниже на 1,2 млн т по сравнению с 2019 г (6,6 млн. т) при резком снижении урожайности . По Центральному ФО прогноз был снижен на 0,05 млн т – до 6,4 млн. т, что однако превышает результат 2019 года (5,7 млн. т) за счет существенный роста площадей в регионе - на 20% к 2019 году и несмотря на снижение урожайности. По Приволжскому ФО прогноз сохранен на прежнем уровне – 1,6 млн. т, что на 200 тыс. и выше 2019 года, также за счет роста площадей

Оценка валового сбора ячменя оставлена без изменений 21 млн т (плюс 0,5 млн т к 2019 г.). Ранее прогноз валового сбора пшеницы был повышен на 0,8 млн т до 83,6 млн т (плюс 9,2 млн т к 2019).

В данной статье был проведен эконометрический анализ сельскохозяйственных процессов на основе данных Росстата. Изучено влияние различных факторов на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур по регионам РФ и построена шестифакторная модель в пакете Statistica.

Ключевые слова: эконометрические методы, растениеводство, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, моделирование, прогнозирование, сельское хозяйство, шестифакторная модель, дескриптивный анализ.

Роль прогнозирования в подготовке управленческих решений всех уровней (страна, отрасль, регион, предприятие) повышается в современных условиях, поскольку наряду с учетом социальных, технологических, экономических и политических факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса, объективно необходимо оценивать состояние экономических объектов, динамику из развития и делать соответствующие прогнозы.

Одной из главных проблем экономической науки является удовлетворение постоянно растущих потребностей в условиях ограниченности ресурсов. Поскольку сельское хозяйство снабжает население продуктами питания, а промышленность — сырьем, обеспечивая продовольственную независимость страны, то эта отрасль экономики заслуживает особого внимания и изучения. Чем более развит агропромышленный комплекс страны, тем более независима она от других стран с точки зрения продовольственной безопасности.

Агропромышленный сектор экономики имеет определенные особенности:

Рынок сельскохозяйственной продукции наиболее приближен к рынку совершенной конкуренции.
Ограниченная возможность изменять ассортимент продукции.
Временной лаг между получением готового продукта и затратами, вложенного в него.
Значительная зависимость от погодных условий и другие. [3, c. 67–80]

Объектом проведенного исследования стал валовой сбор зерновых и зернобобовых культур по состоянию на 2016 год по 60 регионам РФ. Была выдвинута гипотеза, что на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур оказывают влияние следующие факторы:

– обеспеченность сельскохозяйственных организаций тракторами на 1000 га пашни, шт. (X1);

– посевные площади зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях, тыс. га (X2);

– количество внесенных сельскохозяйственными организациями минеральных удобрений по зерновые и зернобобовые культуры, кг (X3);

– убранные площади зерновых и зернобобовых культур сельскохозяйственными организациями, тыс. га (X4);

– средняя температура воздуха в июле, °C (X5);

– количество осадков, выпавших в июле, мм (X6).

По данным Росстата в соответствии с методикой [2, с. 87–104] была построена шестифакторная модель зависимости валового сбора зерновых и зернобобовых культур — y от вышеперечисленных факторов в пакете .

Перед проведением эконометрического моделирования был проведен дескриптивный анализ на допустимость использования данных для моделирования.

Полученная многофакторная регрессионная модель имеет следующий вид:

Y= -41102 -621,1– 11,5 + 73+ 15,8+ 1502,3- 41

В среднем с увеличением посевных площадей (x2) на 1 тыс. га валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) сокращается на 11,5 тыс. га при постоянстве остальных факторов (x1, x3, x4, x5, x6).

В среднем с увеличением количества внесенных минеральных удобрений (x3) на 1кг на 1000 га пашни валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 73 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x4, x5, x6).

В среднем с увеличением убранных площадей (x4) на 1 тыс. га валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 15,8 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x5, x6).

В среднем с увеличением средней температуры воздуха в июле (x5) на 1 градус Цельсия валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 1502,3 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x4, x6).

В среднем с увеличением количества осадков (x6) на 1 мм валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) уменьшается на 41 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x4, x5).

Причем, статистически значимыми являются коэффициенты а2, а3, а4 и а5, а коэффициенты а0, а1, а6 сформированы под влиянием случайных причин. Поэтому факторы x1, x6 можно исключить из модели как неинформативные.

Определив частные коэффициенты эластичности: Ex1= 0,22 %, Ex2= 0,44 %, Ex3=0,35 %, Ex4=0,64 %, Ex5=2,84 %, Ex6=-0,31 %можно сделать следующий вывод. Например, при увеличении посевных площадей на 1 % от среднего уровня валовой сбор зерновых и зернобобовых увеличивается на 0,64 % от своего среднего уровня.

Полученные значения парных коэффициентов корреляции говорят о наличии прямой умеренной связи валового сбора зерновых и зернобобовых культур (Y) с фактором x5 и прямой тесной межфакторной связи между убранными (x4) и посевными (x2) площадями. Также между посевными площадями (x2) и количеством осадков (x5), то есть присутствует мультиколлинеарность и, следовательно, фактор x2 целесообразно исключить из модели.

Коэффициент множественной корреляции Ryx1x2х3х4x5x6= 0,93 свидетельствует о сильной связи факторных признаков с результативным.

Оценим статистическую надежность полученного уравнения множественной регрессии с помощью общего F-критерия, который проверяет нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров построенного регрессионного уравнения и показателя тесноты связи (H0: a0= a1=a2=а3=а4=а5=а6=0, Ryx1x2х3х4х5х6=0).

Фактическое значение F-критерия Фишера — Fр=65,69 cравним с табличным значением F-критерия Fт (α= 0,05, d.f.1= m =6, d.f.2 = 53) = 2,29. Поскольку Fр> Fт, то признается статистическая значимость регрессионного уравнения, его параметров и показателя тесноты связи Ryx1x2х3х4х5х6.

Таким образом, в результате проведенного эконометрического анализа установлена зависимость валового сбора зерновых и зернобобовых культур в 2016 году по 60 субъектам Российской Федерации от посевных площадей, количества внесенных удобрений, убранных площадей и средней температуры воздуха.

Основные термины (генерируются автоматически): валовой сбор зерновых, культура, постоянство остальных, валовый сбор зерновых, среднее, температура воздуха, га пашни, дескриптивный анализ, показатель тесноты связи, сельское хозяйство.

Ключевые слова

моделирование, сельское хозяйство, прогнозирование, растениеводство, эконометрические методы, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, шестифакторная модель, дескриптивный анализ

Похожие статьи

валовой сбор зерновых, постоянство остальных, культура.

Применение факторного анализа в исследовании колебаний.

Анализ и прогнозирование урожайности зерновых культур.

Статистическое исследование валового сбора овощей.

Анализ развития сельского хозяйства Оренбургской области

Проведен анализ развития сельского хозяйства в растениеводстве и животноводстве.

Таблица 2. Валовый сбор продуктов растениеводства (в хозяйствах всех категорий), тыс. центнеров.

Средний показатель урожайности составил 9,7 центнеров с 1 га.

Пути увеличения и повышения эффективности производства зерна

Методические подходы определения экономической.

Анализ площадей посева, валового сбора и урожайности.

Основа растениеводческой отрасли в РФ – производство зерновых и зернобобовых культур, посевная площадь которых в 2020 году увеличилась на 1 321 тыс. га по сравнению с 2019. Кроме того, по прогнозам ведомств, планируется рост валового сбора к концу уборочной сессии с урожайностью до 30 центнеров с гектара

Основой растениеводческой отрасли АПК России является производство зерновых и зернобобовых культур, удельный вес которых в структуре посевных площадей составляет почти 60%.

В 2020 году общий объем посевных площадей под растениеводческие культуры уменьшился на 250 тыс. га 0,3% по сравнению с предыдущим годом. В структуре всех посевных площадей России зерновые и зернобобовые культуры в 2020 году увеличились на 1 321 тыс. га по сравнению с 2019 годом (табл.1).

В 2020 году в структуре посевных площадей РФ зерновые и зернобобовые культуры заняли самый большой объем – 58,8% от совокупности всей посевной площади под растениеводческие культуры, что на 1,9% больше, чем в предыдущем году (56,9%) (рис. 1).

Вот уже 20 лет лидером среди всех зерновых культур в структуре посевных площадей России является озимая и яровая пшеница, которая в 2020 году заняла 35,8% всей площади под зерновые. Также существенный объем занимают ячмень с долей посевной площади в 10,5%, кукуруза – 3,8% и овес – 2,9%.

В 2019 – 2020 гг. наблюдается прирост площади посевных площадей не только под пшеницу, но и под рожь, просо, кукурузу и др. В 2020 году в большей степени были расширены посевные площади под рожь, которые увеличились на 127 тыс. га (16,2%), а также под просо – на 58 тыс. га (14,8%) и кукурузу – на 279 тыс. га (10,8%) (рис.2).

Несмотря на расширения посевных площадей некоторых зерновых культур в 2020 году, наблюдается также их сокращение в отношении, в первую очередь, тритикале – на 26 тыс. га (18,4%). Уменьшение посевных площадей коснулось также сорго – 3 тыс. га (-3,5%), ячменя – 261 тыс. га (-3%) и овса – 65 тыс. га (-2,6%).

Ведущим регионом по посеву пшеницы в 2020 году стала Ростовская область, где посевные площади под данную зерновую культуру составили порядка 2,87 млн га, что на 2,8% больше, чем в предыдущем году.

Второе место занимает Ставрополье, регион засеял пшеницей более 2 млн га, что на 3,9% больше прошлогоднего показателя.

В тройку лидеров входит также Алтайский край, засеявший 1,7 млн га с сокращением посевных площадей под пшеницу на 8,4% по отношению к прошлому году.

В Оренбургской области под пшеницу отведено 1,68 млн га, что выше прошлогоднего показателя на 2,3%. Замыкает ТОП-5 регионов-лидеров по посеву пшеницы Краснодарский край, где было засеяно порядка 1,63 млн га, что на 5,1% выше прошлогоднего показателя.

В целом, посевные площади под пшеницу в 2020 году превышают прошлогодний показатель на 1,3 млн га, составив 29,4 млн га. Данный показатель является рекордным с начала 2000 года.

На октябрь 2020 года урожай в России был собран c 95% всей посевной площади. По расчетам различных ведомств, планируется рост валового сбора зерновых культур к концу уборочной сессии от 128 до 132 млн т с урожайностью 30 центнеров на один гектар (рис. 3).

В 2019 году валовой сбор зерновых и зернобобовых культур по сравнению с предыдущим годом увеличился на 7,9 млн т (7%), составив в целом по России 121,2 млн т при урожайности почти в 26,7 ц га.

Самую большую долю в структуре валового сбора зерновых занимает пшеница – 74,5 млн т в 2019 году, что на 3,2% больше, чем годом ранее. Уже на 20 октября 2020 года при общем валовом сборе зерновых в 130 млн т пшеницы произведено 87,5 млн т с урожайностью 30,3 ц га. (рис.4).

Все показатели производства пшеницы приблизились к рекордным 2017 года, когда ее валовой сбор составил 86 млн т. Как было отмечено выше, объем посевных площадей, в том числе под пшеницу, увеличивается третий год подряд в среднем на 3,3%, что и обеспечивает высокий рост производства и урожайности (рис. 5).

По оперативным данным АПК, осенью 2020 года наблюдался рост урожайности по стратегически важным категориям зерновых и зернобобовых культур, в частности, пшеницы и ячменя, которые вместе с кукурузой составляют основную долю экспорта. Кроме роста показателей производства и урожайности пшеницы отмечено повышение урожайности ячменя на 2,8 ц га и риса на 6,4 ц га, по сравнению с прошлым годом.

В отношении кукурузы наблюдается снижение урожайности на 6,6 ц га. При увеличении в 2020 году посевной площади под кукурузу почти на 11% происходит снижение ее производства, которое обусловлено засухой в летний период на юге страны. Прогнозируется валовой сбор кукурузы порядка 13,5 млн т, что почти на 782 млн т меньше предыдущего года.

По данным на 20 октября 2020 года лидером по валовому сбору зерновых и зернобобовых культур уже третий год подряд остается Ростовская область, собравшая 12,3 млн т зерна. Вторым регионом по производству зерновых стал Краснодарский край, регион собрал урожай на 9,4 млн т. Далее идет Воронежская область, которая заметно отстает от первых двух лидеров, собравшая 6,2 млн т зерновых (рис. 6).

Пшеница мягкая обследована в 49 регионах Российской Федерации в объеме 32,3 млн т -38,0% от валового сбора регионов обследования (далее – валового сбора), составившего 84,9 млн т.

По результатам обследования 1-го класса выявлено - 0,002% (2019 г. - 0,003%), 2-го – 0,2% от общего объема обследований (2019 г. - 0,02%). Доля 3-го класса сохранилась на уровне 32,3%, что соответствует показателю прошлого года (2019 г. - 32,9%). 4-й класс продолжил расти до 38,9% (2019 г. - 46,0%). Доля 5-го класса уменьшилась до 28,5%, но значительно превышает прошлогодний показатель (2019 г. - 20,7%).

К середине октября 2020 г. доля пшеницы 1-4 классов увеличилась до 71,4%, при этом оставшись ниже значения 2019 г. (2019 г. - 78,9%).

В Южном ФО на дату мониторинга доля пшеницы 1-4 классов выросла до 90,7%, что соответствует уровню 2019 г. В Приволжском ФО доля такого зерна выросла до 48,6%, однако уступает значению 2019 г. В Центральном ФО доля пшеницы 1-4 классов сохранила положительный тренд и составила 64,0%. В Сибирском ФО доля пшеницы указанных классов сократилась до 84,9%, при этом показатель выше уровня прошлого года.

Ячмень обследован в объеме 4,7 млн т в 37 регионах в доле 27,9% от валового сбора в 17,0 млн т. Доля ячменя 1-го класса за отчетную неделю продолжила расти до 26,1%, что соответствует прошлогоднему значению, доля 2-го класса сократилась до 73,9%.

В Южном ФО на дату мониторинга доля ячменя 1 класса снизилась до 16,2%, при этом показатель выше 2019 г. В Центральном ФО доля такого ячменя, напротив, увеличилась до 27,5%, однако осталась ниже прошлогоднего показателя. В Сибирском ФО доля ячменя 1 класса выросла до 38,4%, значительно превысив уровень 2019 г.

Ячмень пивоваренный обследован в объеме 1,1 млн т в 8 регионах в доле 43,1% от валового сбора в 2,6 млн т. На дату отчета доля ячменя пригодного для пивоварения увеличилась до 65,9%, что несколько ниже прошлогоднего значения.

Рожь обследована в объеме 821 тыс. т в 28 регионах в доле 42,2% от валового сбора в 1,9 млн т. На дату отчета доля ржи 1-3 классов снизалась до 89,2%, при этом оказавшись выше уровня 2019 г.

В Приволжском ФО доля ржи 1-3 классов сохранилась на уровне 85,8% и превышает прошлогодний показатель.

Кукуруза обследована в объеме 1,2 млн т в доле 20,4% от валового сбора в 5,8 млн т в 11-ти регионах страны. На дату отчета доля кукурузы для переработки в крупу и муку сократилась до 18,6%, что ниже показателя 2019 г., кормовая продолжала расти до 75,3%, при этом показатель превысил прошлогоднее значение. К середине октября 2020 г. доля кукурузы для крахмалопаточной промышленности сократилась до 1,9%.

В Ростовской области продолжается уборка поздних зерновых культур, основу урожая которых составляют кукуруза и рис.

Кукуруза убрана на 73% площадей, валовой сбор составил 465 тысяч тонн при урожайности 40,7 ц/га (в 2020 году урожайность была ниже – 31,7 ц/га).

Урожай риса собран на 70%, валовой сбор составляет более 68 тысяч тонн, при урожайности 66,5 ц/га, что на 13 центнеров с гектара больше, чем в прошлом году.

Напомним, в целом на Дону рисоводством занимаются 12 хозяйств, ежегодная посевная площадь, занятая под рисовые чеки, составляет в среднем 14 тысяч гектаров.

В целом, в Ростовской области числится 261,3 тысячи гектаров мелиорируемых земель, в том числе на орошении – 233,6 тысячи гектаров. В оросительные системы самотеком подается вода из Цимлянского водохранилища через Донской магистральный канал (ДМК).

"На развитие мелиорации в Ростовской области за пять лет направлено более 1,6 млрд рублей господдержки, - сообщил первый замгубернатора. – Только на 2021 год на мероприятия по развитию мелиорации предусмотрено более 380 млн рублей, из которых почти 210 млн рублей – из областного бюджета"

За пять лет была проведена реконструкция мелиорируемых земель на площади 35 тыс. га за счет замены мелиоративной техники. Средства федерального бюджета позволили возместить хозяйствам часть затрат на выполнение гидромелиоративных мероприятий. За счет финансирования областного бюджета производилась оплата услуг по подаче воды для орошения и компенсировались затраты на оплату электроэнергии, потребляемой внутрихозяйственными насосными станциями при подаче воды для орошения сельхозкультур, приобретались фосфогипс и ленты капельного орошения.

Управление информационной политики правительства Ростовской области

Читайте также: