Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства



страница1/11
Дата17.01.2013
Размер1.81 Mb.
ТипКнига
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
Министерство сельского хозяйства РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Мичуринский государственный аграрный университет»


Б. И. СМАГИН


ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Мичуринск – наукоград РФ

2007

УДК

ББК

С50

Рецензенты:

доктор экономических наук, профессор Б.И. Герасимов

доктор экономических наук, профессор Н.И. Куликов
Смагин Б.И.

Экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства. Научное издание. Мичуринск: Издательство Мичуринского государственного аграрного университета, 2007. – 170с.
В монографии с позиций общей теории систем обоснован стохастический характер функционирования процессов в аграрном секторе экономики, что предполагает проведение наиболее объективного анализа на основе вероятностно-статистического подхода. Рассмотренные методы статистического моделирования позволяют описать производственно-технологические зависимости, оценить ресурсный и производственный потенциал и эффективность функционирования сельскохозяйственных предприятий.

Книга рекомендуется для преподавателей, научных работников, аспирантов и студентов. Может быть также полезна практическим работникам, интересующихся вопросами эффективности, анализа и статистического моделирования в аграрном секторе экономики.
ISBN

ББК


© Издательство Мичуринского государственного аграрного университета, 2007.

Содержание

Введение 4

1. Статистические закономерности аграрного производства………………….6

1.1. Стохастический характер функционирования сельскохозяйственного производства………………………………………………………………………6

1.2. Специфика статистического моделирования экономических систем…...24

2. Теоретико-методологические основы эффективности аграрного производства………………………………………………………………………………..41

2.1. Методологические положения эффективности сельскохозяйственного производства……………………………………………………………………..41

2.2. Особенности аграрной экономики и их влияние на эффективность производства……………………………………………………………………………72

3. Статистическое моделирование аграрного производства………………….88

3.1. Формирование однородных совокупностей………………………………88

3.2. Производственные функции как основа описания закономерностей сельскохозяйственного производства……………………………………………..103

3.3. Методы вероятностно-статистического моделирования в оценке ресурсного и производственного потенциалов аграрной сферы…………………..119

Заключение…………………………………………………………………….
154

Список использованной литературы…………………………………………156

Введение
В процессе функционирования сельскохозяйственное предприятие испытывает на себе значительное влияние случайных факторов. Поэтому наиболее объективный анализ аграрного производства возможен лишь в рамках вероятностных категорий.

В первом разделе данной монографии «Статистические закономерности аграрного производства», с позиций общей теории систем обоснован стохастический характер функционирования процессов в аграрном секторе экономики, что предполагает проведение наиболее объективного анализа на основе вероятностно-статистического подхода. Рассматривая же специфику статистического моделирования экономических процессов, обоснован нелинейный характер функционирования производственно-экономических систем (в том числе и в аграрном секторе экономики).

Учитывая, что основным показателем, характеризующим качество функционирования экономической системы, является ее эффективность, в работе значительное внимание уделено методологическим положениям эффективности сельскохозяйственного производства и тем специфическим особенностям аграрной экономики, которые оказывают существенное влияние на эффективность производства. Используя аппарат многофакторного регрессионного анализа, применяемый для построения производственных функций, рассмотрена методика исчисления частного и интегрального показателей эффективности.

В третьем разделе «Статистическое моделирование аграрного производства» рассмотрены теоретические положения и алгоритмы формирования однородных совокупностей как для одномерных числовых величин (критерии Стьюдента, Крамера-Уэлчи, Смирнова, типа омега квадрат Лемана-Розенблатта), так и для многомерных (кластерный анализ). Рассмотрены также производственные функции как основа описания закономерностей сельскохозяйственного производства, их характеристики, основные логические предпосылки, лежащие в основе построения и возможности применения в экономическом анализе. Особое внимание в монографии уделено метода вероятностно-статистического моделирования в оценке ресурсного и производственного потенциалов аграрной сферы экономики.
1. Статистические закономерности аграрного производства
1.1. Стохастический характер функционирования

сельскохозяйственного производства
Конструированию любого экономического объекта, процесса, явления должно предшествовать решение концептуального вопроса: что представляет собой изучаемый экономический процесс, какие стороны производственной и экономической действительности служат объектом измерения. Следовательно, необходимо с общеметодологических позиций определить место и роль сельскохозяйственного производства, учитывая при этом особенности его функционирования. Важное значение при этом имеет определение степени сложности и обусловленности действия анализируемого объекта, его взаимодействия с внешней средой и внутренние взаимодействия между составляющими его элементами. Мы считаем, что ответить на эти вопросы можно только с позиций общесистемной методологии.

Слово «система» (systema – составленное из частей, соединение), как известно, греческого происхождения. Круг его значений в греческом языке весьма обширен: сочетание, организм, устройство, организация, союз, строй, руководящий орган. Первоначально его значение было связано с формами социально-исторического бытия.

В общем, следует отметить, что и в дальнейшем, несмотря на некоторые (порой довольно существенные) отличия в определении системы, практически все исследователи основным считают свойство целостности [1 – 19]. Иначе говоря, термин «системный» означает «целостно трактуемый». Поэтому даже на уровне интуитивных представлений мы признаем в качестве системы объект, объединяющий множество материальных элементов и функционирующий в качестве единого целого. При этом целостность системы следует оценивать не как возможность естественного объединения в классы заранее имеющихся объектов. Общность этих объектов состоит в наличии у них единой природы, позволяющей естественным образом сопоставлять между собой эти объекты и образовывать из них естественные классы. Элементы системы образуют полностью связанное множество, которое невозможно разложить на несвязанные подмножества. Поэтому, хотя система может являться частью большей системы, ее нельзя разложить на независимые подсистемы. Таким образом, исходными являются законы, управляющие поведением целого. Если же нас интересуют особенности функционирования частей, то их следует вывести из законов, управляющих поведением целого.

Основные идеи теории систем группируются вокруг изучения специфики целостных свойств системы, не редуцируемых к свойствам ее составляющих. В системном подходе мы сначала имеем целостную систему, а затем рассматриваем ее как составленную из элементов. Казалось бы, мы пришли к понятию множества, и никаких новых категорий вводить не требуется. Однако особенность состоит в том, что система не есть множество, а только представлена как множество.

Объединение элементов в систему означает в первую очередь установление взаимосвязей между ними, возникновение целостности. Эти взаимосвязи образуют организационную структуру системы и, вообще говоря, ограничивают поведение отдельных элементов. По образному выражению А.И. Яблонского, за устойчивость в коалиции элементы расплачиваются, как правило, потерей своей автономии [20,21].

Закономерность целостности проявляется в системе в возникновении новых интегративных качеств. Данное свойство систем, получившее название эмерджентность (emergence – англ. - возникновение, появление нового) отмечается практически всеми исследователями, причем у некоторых авторов это свойство находит отражение в определении системы [7,22 – 24]. В силу эмерджентности системы нельзя ограничиться изучением лишь ее элементов и связей между ними, необходим целостный анализ ее. В этой связи Б. Рассел отметил, что если мы определили действие только одной причины, а затем действие только другой причины, то мы не сможем найти действие их обеих путем складывания двух определенных порознь действий [25]. На основе этого можно сделать вывод о том, что функционирование системы не может быть описано линейным уравнением, в котором значение результативного показателя совпадает с суммой эффектов действующих элементов, т.е. оно имеет существенно нелинейный характер. Методологическая задача теории систем, таким образом, состоит в решении проблем, которые носят более общий характер, чем аналитически-суммативные проблемы классической науки.

Возникновение эмерджентности связано с тем, что наряду с действиями элементов, образующих систему, определенный эффект обусловлен и взаимодействием элементов между собой. Свойства объекта не могут быть определены из свойств его изолированных элементов, без учета их взаимосвязи и взаимозависимости. Таким образом, развитие, усложнение объекта не есть простое суммирование развития его отдельных элементов. Высокая степень взаимосвязи между элементами приводит к тому, что изменения в какой-либо части системы приводят к изменению функционирования всей системы в целом. А.Д. Холл и Р.Е. Фейджин утверждают, что именно в такой ситуации система и проявляет себя как целостность [18]. Таким образом, невозможно изучить функционирование системы, изучая порознь действие на нее различных факторов. В связи с этим У.Р. Эшби отметил, что при исследовании сложных систем такой метод, как: «Изменяйте факторы по одному», неприменим по существу [26]. Применение процедуры, при которой исследуемый объект разлагается на части, а затем может быть воссоздан из собранных вместе частей, требует выполнения двух условий. Во-первых, необходимо, чтобы взаимодействие между частями данного явления отсутствовало или было бы пренебрежимо мало. Только при этом условии части можно реально, логически или математически «извлекать» из целого, а затем «собирать». Во-вторых, отношения, описывающие поведение частей должны быть линейными. Только в этом случае имеет место отношение суммативности, т.е. форма уравнения, описывающего поведение целого, такова же, как и форма уравнений, описывающих поведение частей; наложение друг на друга частных процессов позволяет получить процесс в целом. Для образований, называемых системами, т.е. состоящих из взаимодействующих частей, образующих единое целое, эти условия не выполняются.

Любая наука в своем развитии приходит к осознанию необходимости классификации изучаемых ею объектов. По образному выражению Э. Кондильяка: «...чтобы установить порядок в наших мыслях, нам приходится распределять вещи по разным классам» [27,c.161]. Классификации не могут быть полностью произвольными. По мнению А. Рапопорта хорошие классификации – такие, которые могут привести к появлению понятий, из которых может быть построена далеко идущая теория [28]. Например, Декарт классифицировал тела по их форме и величине объемов. С точки зрения теории движения эта классификация оказалась бесплодной, в то время как классификация тел в соответствии с величиной их массы оказалась необычайно плодотворной. Очевидно, что хорошая классификация объектов той или иной природы предполагает довольно высокий уровень их познания.

По характеру взаимодействия с внешней средой различают открытые и замкнутые системы. В открытой системе происходит непрерывный обмен энергией, веществом, информацией с внешней средой. Окружающая среда представляет собой совокупность всех объектов, изменение свойств которых влияет на систему, а также тех объектов, чьи свойства меняются в результате поведения системы. В замкнутой системе элементы взаимодействуют только между собой. Замкнутые системы не могут быть подсистемами любой системы, а, следовательно, все подсистемы открыты. Строго говоря, замкнутых систем (кроме Вселенной) вообще не бывает. Любые системы подвержены воздействию среды и сами влияют на нее. Но иногда в методических целях возникает необходимость абстрагироваться от несущественных (с позиций проводимого исследования) взаимодействий системы со средой и рассматривать ее как замкнутую.

По степени сложности системы принято делить на простые и сложные. Все исследователи придерживаются практически единой точки зрения при определении простой системы. Простыми называют системы, состоящие из небольшого числа элементов, с несложными взаимосвязями и неразветвленной внутренней структурой, предназначенные для выполнения элементарных функций.

Однозначного же определения сложной системы не существует. Зачастую это связано с тем, что интуиции, связанные с понятием сложной системы, часто ассоциируются с понятием «большой системы» или «громоздкой системы». По меткому замечанию Д.С. Данина, довольно часто сложность понимают как сложенность из чего-то [29]. Принципиальная разница состоит в том, что «большие системы» – это многократно повторенные (агрегированные) обычные системы и отличаются от них исключительно громоздкостью описания. И.Б. Новик отметил, что в данном случае мы наблюдаем так называемую аддитивную сложность, которая по своей сути есть не что иное как «суммированная простота» [11]. Простое увеличение числа элементов не порождает качественно новых системных явлений, которые не наблюдались бы в простейшем элементе. Следовательно, нет необходимости в применении новых символов, отражающих новые системные понятия, возникающие при простом объединении элементов. Сложные же системы – это объект особой природы. Н.Н. Кузюрин отмечает, что на современном этапе развития науки нет строгого математического определения сложной системы, охватывающего все интуитивные представления о реальных сложных системах. Одним из наиболее трудных моментов при всех попытках математического описания сложных систем является формализация понятия сложности [30].

Однако довольно часто в качестве основного признака сложной системы берется количество элементов, образующих данную систему. Мы же считаем этот признак наименее существенным, так как имеются системы, содержащие огромное количество элементов, но обладающие примитивным поведением и выполняющие элементарные функции. Г. Николис и И. Пригожин рассматривая 1см3 газа или жидкости, отмечают, что здесь мы имеем дело с системами, в которых содержится огромное число взаимодействующих элементов-молекул. В 1см3 скопилось около 1019 молекул, движущихся во всевозможных направлениях и непрерывно сталкивающихся друг с другом. Достаточно ли этого, чтобы считать такую систему сложной? Несмотря на вышеупомянутые впечатляющие числа, интуиция все-таки подсказывает отрицательный ответ на этот вопрос, поскольку здесь нет какой-либо координированной активности, формы или динамики. По существу такая система выглядит как прототип неупорядоченного неправильного движения, которое физики часто называют молекулярным хаосом [31].

Сложные системы отличаются от прочих систем сравнительно низким уровнем наших знаний о характере их функционирования, особенностями взаимодействий с внешней средой и отношений к внешним воздействиям, спецификой протекающих в них эволюционных процессов и т.п. Поэтому сложность можно трактовать как меру понимания поведения системы.

На наш взгляд, представляет интерес понятие сложности, которое определил Ю.М. Горский. Сложность – это обобщенная характеристика элементов системы и в зависимости от того, что понимается под элементом, эта характеристика будет отражать сложность состава, либо структуры, либо свойств системы [32]. Сложность состава является функцией либо числа элементов, входящих в систему, либо их разнообразия. Сложность структуры системы – это функция числа связей либо их разнообразия. Аналогично, сложность свойств системы – функция числа свойств либо их разнообразия. Таким образом, сложность (G) системы можно представить в виде:

Gi(n) = (n)

Gi(N) = (N),

где n, N – соответственно число и разнообразие рассматриваемых элементов. Кроме дифференцированной оценки сложности по составу, структуре, свойствам в принципе можно производить эквивалентную оценку сложности системы. Однако в этом случае необходимо определить веса отдельных составляющих сложности и вид их вхождения в эквивалентный показатель.

Некоторые ученые считают, что сложность системы имеет меру – это интервал времени, на который можно правильно предсказать поведение системы. Чем короче данный временной интервал, тем выше сложность. Системы, сколь угодно длительное наблюдение за которыми недостаточно для предсказания их поведения, имеют бесконечную сложность [22]. Очевидно, что «очень сложные системы» (понятие, введенное У.Р. Эшби) в некотором смысле аналогичны системам, имеющим бесконечную меру сложности. Под «очень сложными системами» У.Р. Эшби понимает такие системы, функционирование которых человечество до сих пор не смогло удовлетворительно описать. К таким он отнес социально-экономическую систему, кору головного мозга человека и функционирующее сообщество живых существ [26].

Мы придерживаемся той точки зрения, что сложная система – это система, обладающая сложным поведением. Одна из существенных особенностей сложного поведения – это способность осуществлять переходы между различными режимами. Иначе говоря, понятие сложности относится к таким системам, в которых наблюдаемое поведение в значительной мере связано с их эволюцией, т.е. предысторией. Степень же этой сложности должна определяться с помощью гносеологического подхода. В данном случае вопрос стоит уже не о конструировании определения сложной системы, но о выяснении того, чем характеризуются способы представления знаний о таких системах. Термин «сложная система» становится тогда обозначением некоторой формы знания об объектах.

По обусловленности действия системы разделяют на детерминированные и стохастические. Связи детерминированной системы носят функциональный характер. Поведение такой системы может быть точно, однозначно предсказано в любой момент времени. Поведение же стохастической системы носит качественно более сложный характер и детальное описание ее возможно лишь в рамках вероятностных категорий. Некоторые исследователи называют детерминированные системы хорошо организованными, а стохастические – плохо организованными системами [12].

С позиций жесткого механистического детерминизма все процессы в природе носят строго однозначный (детерминированный) характер. Введение же случайности всецело обусловлено слабостью человеческого ума и играет роль своеобразных «временных костылей», используемых до тех пор, пока не выявлена до конца суть изучаемого явления. Как только процесс будет познан, категория случайности (вероятности) будет отброшена за ненадобностью. Иначе говоря, если уметь измерять все причины, то можно точно предсказать их следствия. Наиболее последовательно эту точку зрения выразил французский ученый Лаплас в известном отрывке из «Аналитической теории вероятностей»: «Разумное существо, которое в каждый данный момент знало бы все движущие силы природы и имело бы полную картину состояния, в котором природа находится, могло бы (если бы только его ум был в состоянии проанализировать эти данные) выразить одним уравнением, как движение самых больших тел мира, так и движение мельчайших атомов. Ничто не осталось бы для него неизвестным, и оно могло бы обозреть одним взглядом, как будущее, так и прошлое». Следует отметить, что эта точка зрения оказалась чрезвычайно живучей. В частности, исследуя логическую необходимость применения статистических методов в экономике, Т. Шаттелес утверждает, что следует допускать вероятностные гипотезы при описании связей между наблюдаемыми переменными во многих случаях, когда отсутствует знание «полной» системы причин. По существу это незнание и порождает эконометрию (т.е. применение методов математической статистики в экономическом анализе). Если бы были известны непосредственно искомые структурные связи, то была бы известна и система действующих в них причинных отношений [33].

Однако современное естествознание свидетельствует, что вероятность не принадлежит всецело уму, а обусловлена специфической природой объектов. Рассматривая сложную картину взаимосвязей между случайностью и необходимостью, известный немецкий ученый Г. Хакен пришел к выводу, что реальный мир нуждается и в том и в другом [34]. Впервые это было выявлено в области квантовой механики при изучении законов микромира. Наиболее выпукло этот вывод сформулировал Н. Винер, заявив, что физика больше не претендует иметь дело с тем, что произойдет всегда, а только с тем, что произойдет с преобладающей степенью вероятности [35]. В настоящее время выявлен целый ряд других областей объективной реальности, в которых действуют похожие закономерности. Иначе говоря, современной наукой строго доказано, что в самой природе вещей существует определенный класс закономерностей, отражаемый в науке в форме вероятностных законов. Подробный анализ этих процессов провел А.С. Кравец [36]. Им было выявлено, что вероятностная структура обладает тремя специфическими свойствами:

1) единством иррегулярности и устойчивости;

2) единством автономности и зависимости событий;

3) единством беспорядка и порядка в классе событий.

Иррегулярность – это постоянное нарушение и несоблюдение любых заранее заданных правил реализации событий. Иррегулярность реализации отдельных событий оказывается ограниченной устойчивостью их множества в целом, благодаря чему отношения между событиями приобретают некоторый закономерный, повторяющийся характер. Таким образом, в поведении вероятностной системы обнаруживается диалектическое единство изменчивости, ломающей в каждом отдельном случае окостенелый и неизменный ход процессов, и устойчивости, направляющей в целом эту изменчивость по определенному руслу закономерных тенденций.

Другой существенной чертой случайных событий является автономность (независимость) их по отношению друг к другу. Автономность явлений представляет собой одно из фундаментальных свойств объективной реальности, не менее фундаментальное, чем их взаимозависимость. Диалектическое единство взаимозависимости и автономности характеризует организацию всех стохастических систем.

Беспорядок, будучи диалектической противоположностью порядка, означает не отсутствие всякой объективной закономерности в поведении элементов системы, а наличие некоторой вероятностной закономерности. Наблюдаемый в стохастической системе беспорядок есть прямое следствие иррегулярности и автономности поведения элементов, составляющих эту систему. Мы живем в мире неустойчивых динамических систем. В этом мире рациональность не может более отождествляться с «определенностью», а вероятность – с незнанием, как это имело место в классическом естествознании.

Развитие естествознания, изучение сложных динамических систем показало, что в природе существуют объекты, поведение которых носит принципиально случайный характер. В этом случае неопределенность носит объективный (неустранимый) характер. Для описания функционирования исследуемой системы мы вводим понятие вероятности не из-за незнания, а в силу объективной неупорядоченности системы, иррегулярности ее поведения. Следует особо отметить, что «…Вероятностный подход действительно дает разумные практические результаты, но только там, где неопределенность носит «технологический» или «природный» характер» [37, c. 62]. По меткому выражению В.П. Боровикова, по-видимому, случайность является важным элементом мироздания: выброшенные в открытый хаотически меняющийся мир, мы вынуждены либо приспосабливаться к нему и побеждать, либо погибнуть или влачить жалкое существование, не понимая ни сущности вещей, ни событий, происходящих в нем [38].

На наш взгляд существует тесная взаимосвязь и взаимозависимость классификации систем по степени сложности и обусловленности действия. Сам по себе стохастический характер функционирования является одним из признаков сложности системы. Этот момент отмечает в частности В.Е. Лихтенштейн [39].

Для верной оценки современного системного подхода, саму идею системности следует рассматривать как явление, развитие которого непосредственно связано с развитием человеческой мысли. Наличие систем (и, следовательно, системный подход к анализу изучаемых процессов) присуще практически всем областям человеческой деятельности. Природа не предстает перед нами разделенной на дисциплины. Нет явлений физических, химических, биологических и т.д. Разбиение науки на дисциплины представляет собой соответствующую систему знаний. Ее организацию нельзя смешивать с организацией самой природы [1,40,41]. Общеметодологические понятия, подходы и методы, разработанные в общей теории систем, с успехом могут применяться в различных областях. Часто само обращение к системной проблематике стимулируется не столько стремлением позаимствовать уже готовый концептуальный аппарат, сколько необходимостью в общей ориентации, в определенных исходных установках для решения тех или иных конкретных проблем. Системная ориентация не должна пониматься как некий алгоритм или набор алгоритмов, лежащий в основе исследовательского движения и предписывающий те или иные ходы этому процессу. Специфика системного подхода заключается не в усложнении конкретных методов анализа, а в выдвижении некоторых новых принципов подхода к объекту изучения, в новой ориентации всего процесса исследования. В самом общем виде эта ориентация сводится к стремлению построить целостную картину объекта как своеобразной «органической системы». В силу этого системные исследования позволяют удовлетворять самый широкий спектр разнообразных и разнонаправленных научных интересов.

На необходимость проведения системного анализа сельскохозяйственного производства указывают многие ученые [42 – 49]. Однако это требование просто декларируется, а качественный анализ этой важнейшей отрасли народного хозяйства с позиций системного подхода отсутствует. Мы считаем необходимым показать, что аграрный сектор экономики (равно как и конкретное сельскохозяйственное предприятие) действительно является системой с присущими ему всеми системными характеристиками.

Для производства сельскохозяйственной продукции необходимо применение совокупности взаимосвязанных и взаимообусловленных производственных ресурсов (земельных, трудовых и материальных). Эти составные части процесса производства образуют сложную систему взаимодействий с постоянным изменением их количественных пропорций, качественных характеристик, определяющихся уровнем развития производства. Между затратами производственных ресурсов должны соблюдаться определенные пропорции, обусловленные технологическими требованиями и спецификой производства сельскохозяйственной продукции. Изменения в объеме и характере использования какого-либо ресурса приводят к изменениям количественных и качественных характеристик использования других ресурсов. Это в свою очередь сопровождается изменениями количественных и структурных характеристик производимой продукции.

Взаимодействие факторов производства образует производительную силу сельскохозяйственного предприятия, величина которой не совпадает с суммой производительных сил каждого из факторов в отдельности. Особенно ярко этот эффект проявился при функционировании агропромышленных образований. В частности, В.П. Василенко отмечает, что в практике работы агропромышленных формирований обнаружена интересная особенность, выразившаяся в том, что если в одном предприятии или объединении согласованно развиваются сельскохозяйственное и промышленное производство, то их совокупная экономическая эффективность заметно превышает эффективность аналогичных производств, ведущихся в разобщенно функционирующих сельскохозяйственных и промышленных предприятиях. Например, в агропромышленных совхозах-заводах по производству и переработке овощей рентабельность производства овощей выше, чем в овощеводческих совхозах, а рентабельность переработки овощей выше, чем на консервных заводах. Если овощеводческий совхоз и овощеперерабатывающий завод объединяются в единое предприятие, то экономический эффект работы такого предприятия существенно выше арифметической суммы экономического эффекта, получаемого ранее в самостоятельно функционировавших совхозе и заводе. В этом превышении проявляется действие синергического эффекта [50, c. 203 – 204].

Определенные соотношения, взаимосвязи и взаимодействия имеются и между различными отраслями сельскохозяйственного производства. Так, например, развитие животноводства невозможно без успешно функционирующей отрасли растениеводства. С другой стороны одним из важных условий нормальной работы растениеводства является развитие животноводства, поставляющего растениеводству органические удобрения. Кроме того, наличие кормовых культур позволяет успешно проводить работу по оптимизации структуры посевных площадей с учетом требований севооборотов.

Важнейшим и определяющим свойством системы является ее целостность, которая обусловливается взаимодействием элементов системы в соответствии с целью ее функционирования. Не элементы системы сами по себе определяют сущность целого, а наоборот, система как целостное образование, как первичное порождает при своем делении или формировании элементы системы. Например, сельскохозяйственное предприятие как система, представляет собой совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих подразделений. При анализе особенностей его функционирования, сначала следует рассматривать предприятие как целое, изучить его свойства и связи с внешней средой и только потом – компоненты предприятия. Предприятие как целое существует не потому, что на нем работает, допустим, механизатор или зоотехник, а, наоборот, они работают потому, что функционирует предприятие.

Если каждая часть системы так соотносится с каждой другой частью, что изменение в некоторой части вызывает изменения во всех других частях и во всей системе в целом, то говорят, что система ведет себя как целостность, или как некоторое связанное образование. Таким образом, сельскохозяйственное производство как совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, образующих единое целое, представляет собой систему.

Определенная выше эмерджентность объекта как системы означает принципиальную несводимость его свойств к сумме свойств составляющих его элементов и несводимость из последних свойств целого. Поэтому, хотя сельскохозяйственное производство как система является частью большей системы (народное хозяйство), ее нельзя разложить на независимые подсистемы. Так, сельскохозяйственное предприятие характеризуется показателями, отражающими ее особые свойства. Но исчерпывающая характеристика отрасли в целом не может быть получена путем механической сводки показателей предприятий.

Сельскохозяйственное производство является открытой системой. В первую очередь это связано с тем, что на ее состояние, функционирование и развитие значительное влияние оказывают природные факторы. Особенно тесная связь имеет место при взаимодействии живых организмов (животных и растений) с окружающей их физической средой. Кроме того, аграрное производство является одной из отраслей национальной экономики. Между сельским хозяйством и другими отраслями народного хозяйства существует тесная взаимосвязь. Сельское хозяйство является одним из основных поставщиков сырья для легкой, пищевой, комбикормовой и других отраслей промышленности.

В то же время, сельское хозяйство – крупный потребитель промышленных товаров. Промышленность поставляет селу тракторы, автомобили, машины, оборудование, топливо и смазочные материалы, минеральные удобрения, комбикорма и т.д. В структуре затрат на производство сельскохозяйственной продукции на долю промышленных товаров приходится до 40%.

Следовательно, развитие некоторых отраслей промышленности в значительной мере зависит от сельского хозяйства, в то же время успешное функционирование сельскохозяйственных товаропроизводителей определяется уровнем развития промышленности.

Кроме того, сельскохозяйственное производство испытывает на себе влияние общеэкономической ситуации, социальных напряжений, изменений законодательной системы и другие воздействия, которые носят характер изменения внешней среды. Обратное же воздействие аграрного сектора экономики на среду незначительно, так как сельскохозяйственные предприятия не интегрированы, а каждое конкретное предприятие содержит недостаточное количество ресурсов и обладает низким социально-экономическим потенциалом.

Таким образом, аграрное производство характеризуется тесным переплетением биологических, производственно-технологических, экономических и социальных процессов. Воспроизводственные циклы различных видов ресурсов взаимосвязаны и взаимообусловлены.

Среда, в которой функционирует аграрный сектор экономики, сама по себе не является статической. Она динамична, так как всегда изменяется, подвергаясь как внешним, так и внутренним воздействиям. Само сельскохозяйственное производство также непрерывно изменяется в результате технологического прогресса, изменений в социальной сфере и т.д. Таким образом, аграрное производство является сложной динамической системой.

Сельское хозяйство является системой со стохастическим принципом действия. Приходится констатировать постоянное присутствие в аграрном производстве неопределенности, связанной с оценкой состояния внешней среды. Имеет место неопределенность в природных, трудовых, материальных и финансовых ресурсах. Поэтому серьезное внимание должно уделяться всестороннему анализу результатов, получаемых при разных условиях внешней среды. На основе проведенного анализа должно приниматься окончательное решение о количественных, качественных и структурных показателях развития производства. Неизбежной реакцией любой системы на изменения в обеспечении ее ресурсами, является адаптация к новым условиям. Однако инерционность, присущая производственно-экономическим системам, значительно сужает возможность адаптации и часто приводит к тому, что при уменьшении объемов используемых ресурсов снижается выпуск продукции, – происходит так называемая пассивная адаптация.

Значительное влияние на функционирование сельскохозяйственной производственной системы оказывают неуправляемые, а зачастую и неконтролируемые факторы.

Рассматривая процессы, происходящие в сельскохозяйственном производстве, следует отметить, что здесь мы имеем объективную неопределенность, обусловленную функционированием объектов биологической природы.

На принципиально стохастический характер биологических законов указывал еще Э. Шредингер. Все физические и химические законы, которые, как известно, играют важную роль в жизни организмов, являются статистическими. Э. Шредингер установил зависимость между размерами биологической структуры и величиной ошибки действующих биологических законов. Пусть в деятельности организма принимают участие n молекул. Если мы захотим проверить это утверждение, то найдем его неточным: отклонение будет порядка . Следовательно, если n = 100, то отклонение составит приблизительно 10. Таким образом, относительная погрешность измерения равна 10%. Но если n = 1 000 000, то отклонение будет равным примерно 1000, и относительная погрешность 0,1%. Грубо говоря, этот статистический закон является весьма общим. Законы физики и физической химии неточны в пределах вероятной относительной погрешности, имеющей порядок 1/, где n – количество молекул, участвующих в проявлении этого закона. Таким образом, организм должен представлять собой относительно большую структуру, чтобы ошибка в действии законов, как в своей внутренней жизни, так и при взаимодействии с внешним миром была очень мала. Если бы количество участвующих частиц было слишком мало, то «закон» оказался бы слишком неточным, чтобы быть «Законом Природы». Любой другой вид закономерности и упорядоченности, который можно себе представить, постоянно нарушается и становится недейственным вследствие непрерывного теплового движения атомов. Следует особо отметить, что деятельность живого организма нельзя свести к проявлению обычных законов физики, потому что его структура отличается от всего изученного в физической лаборатории [51]. Рассматривая процессы, происходящие в биологических системах, следует помнить, что их течение определяется на микроуровне, а в соответствии с принципом неопределенности Гейзенберга: все процессы в микромире случайны. Поэтому случайны и те макропроцессы, чье функционирование определяется на микроуровне. В настоящее время эту точку зрения разделяют практически все исследователи в области биологических систем. На эту отличительную особенность указал В.Г. Афанасьев: «Наличие статистических закономерностей и в квантово-механических и в биологических системах не подлежит сомнению» [52, c.18].

На существенные отличия в проявлении физических и биологических законов обратил внимание В.В. Налимов. В физике дифференциальные уравнения применяются для описания свойств материи в ее изменении. Но эти изменения происходят в мире с устойчивой структурой. Устойчивость структуры, в свою очередь, определяется неизменностью фундаментальных физических постоянных (постоянная Планка, гравитационная постоянная, диэлектрическая постоянная и др.). Набор этих постоянных необходим и достаточен для существования нашего мира. Доказано, что даже небольшое изменение одной из физических постоянных при неизменности остальных и при сохранении всех физических законов приводит к невозможности существования основных устойчивых связанных состояний :ядер, атомов, звезд, галактик. События, происходящие в физическом мире, натянуты на устойчивые, в своих численных значениях, фундаментальные постоянные. В этом стационарность нашего мира. В мире живого, конечно, есть свои постоянные, но они не поднимаются до ранга фундаментальных констант. Их численные значения не являются критическими для существования самого мира [53, C. 113 – 114].

Таким образом, объекты биологической природы, составляющие основу функционирования сельскохозяйственного производства, объективно могут быть описаны только с помощью статистических закономерностей.

Ситуация еще более усложняется, если мы приступаем к рассмотрению экономических процессов в сельскохозяйственном производстве. Наряду с указанными особенностями, особо следует учитывать влияние человеческого фактора, т.е., как было указано ранее, данный объект следует анализировать как активную систему. Поведение человека является практически не формализуемым. В частности, изучая, казалось бы, простые вопросы, связанные с формированием спроса на различные виды продукции Х. Лейбенстайн выявил тот факт, что существенное значение имеет нефункциональный спрос. Нефункциональный спрос означает, что часть спроса на потребительский товар не связана с качествами, присущими этому товару. Определенное значение имеет также вовсе немотивированный спрос [54].

Неопределенность свойственна любой экономической системе и отношение к риску должно играть важную роль в определении того, как работает экономика. На стохастический характер многих экономических процессов указывают Э.Б. Аткинсон, Дж.Э. Стиглиц, А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Н.Я. Петраков, В.И. Ротарь, В. Перламутров, Я. Корнаи, А.М. Чавкин и др. [55 – 61]. В рамках синергетической экономики, рассматривающей проблемы, относящиеся к эволюции и переменам в нелинейных неустойчивых экономических системах, было показано, что экономический хаос может возникнуть даже в моделях, описываемых совершенно простыми дифференциальными уравнениями. Это ошеломляющее открытие изменило наши взгляды на процесс экономического развития. Системы обладают внутренними свойствами, порождающими опасность непредсказуемого поведения. Мы обнаруживаем новые фундаментальные ограничения возможностей экономического прогнозирования [62].

Следует особо отметить, что развитие экономики в существенной степени зависит от предыстории. Эта особенность отличает ее от других объектов исследования [22,63,64].

Резюмируя вышесказанное, можно утверждать, что сельскохозяйственное производство является материальной, открытой, сложной, активной динамической системой со стохастическим принципом действия. Поэтому наиболее объективный анализ аграрного сектора экономики возможен только в рамках вероятностных категорий. Модель же, описывающая процесс производства продукции должна носить принципиально нелинейный характер.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Похожие:

Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconРабочая программа учебной дисциплины экономический анализ наименование дисциплины
Курс «Экономический анализ» является одной из основных базовых дисциплин для подготовки студентов по специальности 080102 «Мировая...
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconВ. М. Рынков1 Государственное регулирование аграрного рынка Сибири в годы Первой мировой войны в оценках Омского сельскохозяйственного и кооперативного съезда (2–12 января 1916 года)
Состояние аграрного производства стало вопросом государственной политики, предметом забот патриотически настроенных общественных...
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconЭкономический барометр
Индекс металлургического производства и производства готовых металлических изделий
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconМоделирование возможных сценариев развития институциональных структур аграрного сектора России xix-начала ХХ веков

Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства icon3. Долгосрочный период производства : изокванта и изокоста. Отдача от масштаба производства
Тема анализ процесса производства. Значение производственной функции в принятии решений
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconПредмет и метод экономической теории 6
Отличительные черты систем с доминированием аграрного способа производства
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconЭкономический анализ как наука и практика предмет и объект эа. Эа и его роль в управлении предприятием
...
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconОбучающихся по специальности "Бухгалтерский учет, анализ и аудит" Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности

Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconЭкономический анализ
Теоретический анализ экономических систем: Учебное пособие. Стандарт третьего поколения
Б. И. Смагин экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства iconПервомай и всемирный финансово – экономический кризис
Причина этого, впрочем, как и других кризисов капитализма, повторяющихся с периодами в 6, 8, 10 лет одна – противоречие между общественным...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org