Прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития

Актуальность темы

исследования. Циклическая динамика является всеобщей формой движения природы, общества и экономики. Специфика экономической динамики состоит в том, что ей присущ более вероятностный характер, чем, например, природным циклам. Это обстоятельство важно учитывать в процессе прогнозирования развития экономики. В современной экономике прогнозирование играет существенную роль, которая обусловлена практической значимостью прогнозов.

Благодаря реализации в России национального проекта «Развитие АПК», Государственной программы развития сельского хозяйства, региональных целевых программ развития отрасли, крупных проектов агробизнеса производство продукции в сельском хозяйстве России в последние годы растет. В сельском хозяйстве нашей страны аккумулируются значительные финансовые средства, эффективность использования которых будет зависеть в значительной мере от достоверности отраслевых прогнозов. Научно обоснованное прогнозирование позволит так же демпфировать риски, возникшие в аграрном секторе после вступления России во Всемирную торговую организацию — последующие 5 лет Россия приняла на себя обязательства по сокращению субсидирования сельского хозяйства, что приведет к значительной коррекции мероприятий и их финансового обеспечения Госпрограммы, утвержденной до 2020 года и реализуемой Министерством сельского хозяйства России. Обоснованная государственная политика в области сельского хозяйства обеспечит динамичное развитие отрасли и повышение конкурентоспособности отечественных сельхозтоваропроизводителей на мировом рынке продовольствия.

Важную роль в развитии сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний играют инновации, лежащие в основе экономического роста и являющиеся его источником. Созданная в нашей стране инновационная инфраструктура, включающая многочисленные и разнообразные элементы, недостаточно приспособлена для проникновения инноваций в сельское хозяйство.

Вышеизложенное предопределяет научную и практическую актуальность данного исследования.

Степень изученности проблемы. Исследованию вопросов прогнозирования экономики посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых. Создана научная база знаний, раскрывающих теоретические и методологические аспекты прогнозирования, особенности прогнозирования в условиях инновационного развития, в том числе с учетом отраслевых аспектов.

Теоретическим и методологическим основам прогнозирования посвящены труды И. А. Бокун, В. И. Борисевича, Л. П. Владимировой, Н. Д. Кондратьева, Б. С. Кошелева, М. Ю. Ксенофонтова, К. П. Личко, Н. В. Мордовченкова, Т. Г. Морозовой, В. Ф. Печеневского, A.B. Пикулькиной, С. Н. Тарамонова, D.S. Walonicka.

Проблемы циклических колебаний и их влияние на развитие экономики наиболее полно представлены в работах ученых Л. И. Абалкина, С. П. Аукуционека, С. Ю. Глазьева, P.C. Гринберга, И. В. Дерюгиной, Н. Д. Кондратьева, У. К. Митчелла, A.B. Полетаева, В. Г. Растянникова, Е. Е. Слуцкого, П. А. Сорокина, М.И. Туган-Барановского, Г. Хаберлера, Р. К. Харрода, Ю. В. Шараева, Й. Шумпетера, Ю. В. Яковца, P. Aghiona, P. Howitta, L.A. Metzlera, H.L. Moore, A.C. Pigou, R.M. Solow.

В работах ученых A.A. Акаева, A.M. Гатаулина, P.C. Гринберга, H.H. Данилова, М. Ю. Ксенофонтова, В. Г. Растянникова отмечается возрастающая значимость экономико-математического моделирования и сценарного прогнозирования процессов в экономике с учетом циклических колебаний.

Вопросы инновационного развития сельского хозяйства рассматриваются в работах В. М. Баутина, А. И. Гаврилова, A.B. Голубева, A.B. Гордеева, Т.А.

Дозоровой, A.C. Донченко, В. И. Елагина, В. А. Иванова, Н. Я. Коваленко, В. Д. Козлова, Д. И. Кокурина, Н. Д. Кондратьева, Ю. П. Морозова, Г. А. Морозовой, В. И. Нечаева, Н. В. Оболенского, A.M. Озиной, В. Н. Папело, П. М. Першукевича, A.B. Петрикова, Г. А. Полунина, В. М. Помогаева, Д. В. Проскура, К. В. Рыжова, Б. Твисса, И. Г. Ушачева, Л. П. Федоровой, O.A. Фроловой, Д. В. Ходоса, А. Е. Шамина, Ю. В. Яковца, G. Menscha.

Вместе с тем недостаточно исследованными остаются вопросы методологического и методического обеспечения долгосрочного прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и с учетом инновационного импульса развития. Кроме того, несмотря на большое количество работ по проблемам создания инновационной инфраструктуры, мало исследованы практические аспекты формирования региональных инфраструктур, необходимых для инновационного развития сельского хозяйства.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационного исследования явилось решение научной проблемы, связанной с развитием теоретических и методологических положений прогнозирования сельскохозяйственного производства и разработкой методических и практических рекомендаций по обоснованию долгосрочных прогнозов сельскохозяйственного производства и условий их реализации с учетом циклических колебаний и инновационного развития сельского хозяйства.

Для достижения сформулированной цели поставлены следующие задачи диссертационного исследования:

1) уточнить и систематизировать теоретические и методологические положения прогнозирования сельскохозяйственного производства на основе систематизации отечественного и зарубежного опыта прогнозирования в условиях циклических колебаний и инновационного развития сельского хозяйства;

2) выявить особенности циклических колебаний сельскохозяйственного производства и разработать экономико-математическую модель для долгосрочного прогнозирования объемов производства продуктов сельского хозяйства;

3) определить совокупность факторов, оказавших превалирующее влияние на динамику сельскохозяйственного производства в пределах длинного сельскохозяйственного цикла с использованием многофакторного корреляционного анализа;

4) уточнить классификацию сельскохозяйственных инноваций и идентифицировать длинные сельскохозяйственные циклы, мировые технологические уклады и агроинновации;

5) разработать методику прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний с учетом инновационного развития;

6) обосновать инерционный и инновационный сценарии долгосрочных прогнозов сельскохозяйственного производства;

7) разработать функциональную модель инновационной инфраструктуры сельского хозяйства региона как необходимого условия реализации инновационного сценария прогноза;

8) разработать механизм создания и развития модели инновационной инфраструктуры сельского хозяйства региона;

9) обосновать предложения по функционированию элементов инновационной инфраструктуры в сельском хозяйстве.

Объект исследования — сельскохозяйственное производство и инновации в сельском хозяйстве.

Предмет исследования — экономические, организационные, социальные процессы и отношения, характеризующие и определяющие прогнозирование сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития.

Теоретическую, методологическую и методическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых и практиков по проблемам прогнозирования, циклических колебаний экономики, в том числе сельскохозяйственной, инновационного развития экономики.

Для обоснования выдвигаемых автором основных положений в диссертационном исследовании использованы следующие методы: диалектический метод изучения объективных экономических законов и закономерностей, метод системного и сравнительного анализа, абстрактно-логический метод, монографический метод, экономико-статистический метод, метод экспертных оценок, метод экономико-математического моделирования и другие методы научных исследований, что позволило обеспечить комплексность исследования.

Информационной базой исследования явились официальные материалы Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, территориальных органов Федеральной службы государственной статистики по Иркутской, Кемеровской, Новосибирской, Омской, Томской областям, Алтайскому и Красноярскому краям, республике Бурятии, данные, опубликованные в работах других исследователей, аналитические материалы научно-исследовательских организаций России и других стран, информация, размещенная на официальных сайтах Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, научно-образовательных организаций, занимающихся проблемами развития сельского хозяйства.

Значимость основных научных результатов, представленных в диссертации, а так же в работах, опубликованных в ходе выполнения исследования, заключается в том, что использование разработанных рекомендаций по обоснованию прогнозов сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний с учетом влияния инноваций способствует повышению эффективности разработки прогнозов развития сельского хозяйства и решению проблем построения инфраструктуры внедрения инноваций в сельском хозяйстве региона.

Научная новизна диссертационного исследования.

Наиболее существенными являются следующие результаты, полученные лично автором и характеризующие научную новизну исследования.

1. Научно обоснована система методов и условия разработки методики для долгосрочного прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития на основе дополненной и систематизированной классификации методов прогнозирования с учетом целесообразности их применения для прогнозирования развития отраслевой экономики в долгосрочном периоде, способности учитывать особенности длинноволновых циклических колебаний и инновационного развития.

2. Построена экономико-математическая модель для долгосрочного прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях длинноволновых циклических колебаний на основе выявленного с использованием методов дифференциальных исчислений и предельного анализа четвертого длинного сельскохозяйственного цикла, определения временных границ его фаз, научного обоснования характера циклической динамики в каждой фазе цикла.

3. На основе многомерного корреляционного и дисперсионного анализа выявлены факторы, оказавшие доминирующее влияние на динамику сельскохозяйственного производства в пределах четвертого длинного сельскохозяйственного цикла, что позволило скорректировать параметры разработанной эконометрической модели для прогнозированияв ходе исследования установлено, что повышательная стадия цикла была связана с экстенсивным расширением факторов сельскохозяйственного производства и имплицитным внедрением инкрементальных инноваций, что дало возможность идентифицировать четвертый длинный сельскохозяйственный цикл и третий технологический уклад в отрасли и определить перечень приоритетных инновационных технологий для ускоренного перехода аграрной экономики на новый технологический уклад.

4. Уточнена и расширена классификация сельскохозяйственных инноваций путем включения в нее классификационных критериев: масштаб распространения, частота и период применения, инициирующий субъектна основе предложенной классификации сформированы внутрикритериальные группы инноваций в сельском хозяйстве, определяющие возникновение и развитие очередного длинного цикла и технологического укладавыявлен существенный дисбаланс между динамикой создания и внедрения сельскохозяйственных инноваций, что позволило научно обосновать необходимость создания системы для предварительной апробации инноваций, что значительно ускорит процесс их последующего тиражирования.

5. На основе предложенной концептуальной схемы методологии долгосрочного циклического прогнозирования разработана методика прогнозирования сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний и инновационного развития, которая позволяет, используя модельный инструментарий, выявлять закономерности в динамике основных показателей и оценивать количественные взаимосвязи между ними, сравнивать показатели эффективности сельскохозяйственного производства с аналогичными в мировой практике и экстраполировать их с учетом выявленного потенциала инновационного ростапредложенная методика оптимальна при построении долгосрочных прогнозов с учетом особенностей циклических колебаний и инноваций.

6. Научно обоснованы долгосрочные прогнозы сельскохозяйственного производства до 2060 года по инерционному сценарию с учетом циклических колебаний и по инновационному сценарию с условием реализации инновационного потенциала, накопленного в сельском хозяйствеинновационный сценарий развития сельского хозяйства Сибирского федерального округа позволит значительно увеличить объемы производства в отрасли (в диапазоне 8−14% по разным продуктам) — таким образом, будет решен целый комплекс региональных стратегических задач, включая достижение полной продуктовой самообеспеченности региона, вовлечение в сельскохозяйственный оборот неиспользуемых земель, повышение занятости сельского населения.

7. Разработана функциональная модель инновационной инфраструктуры сельского хозяйства региона, включающая новые элементы: Центр внедрения аграрных инноваций, Центр обучения и консалтинга и Центр трансфера аграрных технологий, который успешно функционирует на базе ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт», что позволило существенно повысить эффективность производства на отдельных предприятиях за счет внедрения сельскохозяйственных инноваций.

8. Предложен механизм создания и развития инновационной инфраструктуры в сельском хозяйстве региона, включающий в себя аккумуляцию агроинноваций, их апробацию и массовое тиражирование, мероприятия по повышению уровня инновационного образования агробизнесаобоснованы основные положения по функционированию элементов инфраструктурыпредложенную инфраструктуру рекомендовано создать в каждом федеральном округе России с учетом специфики производимых сельскохозяйственных продуктов, что обеспечит быстрое погружение в отрасль уже созданных инновационных разработок и динамичное внедрение вновь создаваемых технологий.

Практическая значимость исследования заключается в теоретическом, методическом и методологическом обосновании прогнозов сельскохозяйственного производства в условиях циклических колебаний с учетом влияния инноваций, в решении проблем построения инфраструктуры внедрения инноваций в сельское хозяйство региона.

Предложенные автором методические и практические рекомендации помогут осуществлять обоснованное долгосрочное прогнозирование сельскохозяйственного производства региона для разработки отраслевых программ развития и рационального планирования государственных и частных инвестиций. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе при подготовке и переподготовке специалистов АПК.

Содержание диссертационного исследования соответствует пунктам 1.2.39 — «Обоснование прогнозов и перспектив развития агропромышленного комплекса и сельского хозяйства» и 1.2.40 — «Инновации и научно-технический прогресс в агропромышленном комплексе и сельском хозяйстве» Паспорта специальностей ВАК (экономические науки).

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных и российских научно-практических конференциях, форумах и конгрессах: на Международной научно-практической конференции «Кондратьевские чтения», организуемой Институтом экономики РАН и Фондом Николая Кондратьева (Москва, 2007 г., 2008 г., 2009 г., 2010 г., 2011 г., 2012 г.) — на Международной научно-практической конференции «Научное обеспечение АПК Сибири, Монголии и Казахстана» (Улан-Батор, 2007 г.) — на Международной научно-практической конференции молодых ученых Сибирского федерального округа (Красноярск, 2007 г.) — на Первом Российском экономическом конгрессе (Москва, 2009 г.) — на Международной научно-практической конференции «Инновации в агропромышленном комплексе» (Новосибирск, 2009 г.) — на Всероссийской научно-практической конференции «Вклад молодых ученых в отраслевую науку с учетом современных тенденций развития АПК» (Москва, 2009 г.) — на Международной научно-практической конференции «Современные проблемы экономической науки» (Иркутск, 2010 г.) — на Международной научно-практической конференции «Стратегическое развитие инновационного потенциала АПК регионов» (Тверь, 2012 г.) и других.

Результаты диссертационного исследования приняты к внедрению Департаментом научно-технологической политики и образования Министерства сельского хозяйства Российской Федерации при разработке Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013;2020 годы, Департаментом сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Кемеровской области при разработке долгосрочной целевой программы «Государственная поддержка АПК и социального развития села в Кемеровской области на 2008;2012 годы».

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Кемеровский ГСХИ» при чтении лекций для студентов экономического факультета, в программах повышения квалификации работников АПК Кемеровской области.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 64 научных работы общим объемом 71,43п.л. (авторский вклад 60,65п.л.), в том числе 4 монографии и 15 работ в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных исследований.

Структура диссертации. Диссертация изложена на 333 страницах компьютерного текста, содержит 46 таблиц, 43 рисунка, состоит из введения, пяти глав, выводов и предложений, библиографического списка литературы, включающего 353 наименования, 8 приложений.

Наши выводы относительно циклического характера производства продукции в сельском хозяйстве и о необходимости государственного стимулирования подъема сельскохозяйственного производства вторят аналогичными выводам и результатам исследований отраслевой и национальной экономики современных российских ученых (М.К.Бункина [46, с.108], М. Айрапетян [13], С. Ю. Глазьев [57], В. И. Нечаев [167], П. М. Першукевич [185], И. Г. Ушачев [301] и другие).

Падение темпов роста сельскохозяйственного производства наблюдалось с конца 50-х годов XX в. В 1960;х годах страна перешла к систематическому импорту продовольствия. Современный этап развития сельского хозяйства, который совпал с фазой подъема пятого длинного сельскохозяйственного цикла, должен стать этапом активного роста аграрной экономики.

Длинные циклические колебания экономики, о неизбежности которых пишут ученые, указанные в первой главе данного исследования, могут изменять свою амплитуду под действием факторов производства экстенсивного и интенсивного характера. Эта черта длинных волн может быть использована для выработки антициклической политики регулирования отрасли и должна учитываться при прогнозировании.

Поэтому следующим этапом нашего исследования стало выявление факторов, оказавших наибольшее воздействие на траекторию фаз выявленной нами 4-й длинной волны посредством многофакторного корреляционного анализа показателей сельскохозяйственного производства, характеризующих наличие и использование производственных ресурсов.

2.3. Выявление существенных факторов циклической динамики сельскохозяйственного производства.

Смена одной фазы экономического цикла другой происходит при соблюдении определенных условий и под действием определенных факторов. Для последующего прогнозирования параметров цикла важно определить, какие из факторов оказали на этот процесс доминирующее влияние. Для этого в экономике используется метод многомерного корреляционного анализа, который применен в данной работе. В работе поставлена задача исследовать факторы, оказавшие влияние на сельскохозяйственное производство в каждой фазе выявленного 4-го длинного цикла.

По мнению Кондратьева Н. Д. к этому времени (к концу 3-го «Кондратьевского» экономического цикла) в сельском хозяйстве России практически завершился процесс государственной монополизации агросферы, «опирающейся на веления публичной власти», главным объектом которой стало зерновое хозяйство, а так же все смежные отрасли промышленности, производящие средства производства [107, с.407].

Многие исследователи экономики сельского хозяйства 20 века отмечают, что с начала 50-х годов 20 века в отрасли наметились некоторые признаки подъема, которые совпали с повышательной фазой второго (в 20 веке) «большого цикла» Кондратьева [213, с. 19−29]. Это объясняет высокие темпы экономического роста сначала 50-х годов 20 века, в том числе в сельском хозяйстве Сибирского федерального округа.

Предусмотрен следующий порядок корреляционного исследования причинно-следственных связей показателей сельскохозяйственного производства Сибирского федерального округа: по каждому виду проанализированных сельскохозяйственных продуктов представляются набор причинно-следственных показателей производства (эмпирические значения всех показателей за рассматриваемый период представлены в приложениях 35) — после выявляется степень влияния показателей, характеризующих факторы производства, на результирующий показатель сельскохозяйственного производства путем вычисления коэффициентов корреляции (или устанавливается теснота взаимосвязи между результирующим показателем сельскохозяйственного производства региона и показателями, характеризующими факторы сельскохозяйственного производства). Совокупности причинно-следственных связей показателей сельскохозяйственного производства проанализированы в конкретных временных периодах, которыми стали выявленные для каждого продукта фазы 4-го «Кондратьевского» экономического цикла.

Приняты следующие обозначения показателей, участвующих в корреляционном анализе:

1. Валовый сбор зерна, тыс. т — Va;

2. Валовый сбор картофеля, тыс. т — Vb;

3. Валовый сбор овощей, тыс. т — Vc;

4. Производство скота и птицы на убой, тыс. т — Vd;

5. Производство молока, тыс. т — Ve.

6. Производство яиц, тыс. т — Vf;

7. Урожайность зерна, ц/га — Ua;

8. Урожайность картофеля, ц/га — Ub;

9. Урожайность овощей, ц/га — Uc;

10. Надои молока, кг на 1 корову — UkW;

11. Среднегодовая яйценоскость кур, шт. на 1 голову — Uf;

12. Посевные площади всех сельскохозяйственных культур, тыс. га — Sa;

13. Посевные площади зерновых культур, тыс. га — Sa;

14. Посевные площади картофеля, тыс. га — Sb;

15. Посевные площади овощей, тыс. га — Sc;

16. Среднегодовое количество осадков, мм — N;

17. Количество площадей овощей на один трактор, га — Sct;

18. Поголовье крупного рогатого скота, тыс. голов — Ккг5;

19. Поголовье свиней, тыс. голов — К8;

20. Поголовье птиц, тыс. голов — Кр;

21. Поголовье коров, тыс.голов.

22. Парк тракторов в пересчете на 15-сильные, шт. — К1;

23. Парк зерноуборочных комбайнов в пересчете на 15-футовые, шт. — Кк;

24. Расход кормов в расчете на 1 условную голову КРС в сельскохозяйственных организациях, кг — Кг;

25. Среднегодовая численность сельскохозяйственных производственных рабочих, тыс.чел. — Ь;

26. Численность специалистов с высшим и средним профессиональным образованием, занятых в сельскохозяйственном производстве, тыс. чел. — Ье;

27. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, тыс.чел. — Ь-.

28. Внесение минеральных удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур в сельхозпредприятиях в пересчете на 100% питательных веществ, кг.

N"5.

29. Внесение органических удобрений на 1 га посева сельскохозяйственных культур в сельхозпредприятиях, т — N0;

30. Численность инновационноактивных предприятий промышленности и сферы услуг, ед. — Р!;

31. Число внедренных результатов интеллектуальной деятельности (патенты, авторские свидетельства), ед. — Т;

32. Число использованных передовых производственных технологий, ед. -Тес;

33. Внутренние затраты на исследования и разработки, тыс. руб. — С^.

34. Государственные закупки зерна, тыс. т — Са;

35. Государственные закупки картофеля, тыс. т — СЬ;

36. Государственные закупки овощей, тыс. т — Сс;

37. Государственные закупки мяса, тыс. т — С^.

38. Государственные закупки молока, тыс. т — Се;

39. Государственные закупки яиц, тыс.т.

Данные для корреляционного анализа по перечисленным показателям, характеризующим производство всех продуктов отрасли, представлены в приложениях 1,3−5.

Корреляционный анализ показателей сельскохозяйственного производства представлен на примере анализа производства зерна. Для определения доминирующих факторов, оказывающих влияние на валовый объем производства зерна, были проанализированы следующие совокупности показателей, распределенные по временным периодам, соответствующим фазам 4-го «Кондратьевского» экономического цикла (таблица 2.21).