Планирование кормопроизводства

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК
СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
СИБИРСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ
РАСТЕНИЕВОДСТВА И СЕЛЕКЦИИ
ЦЕНТР ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО И
АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
СИБИРСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ
КОРМОВ
А.Ф. Алейников, Н.М. Габитов,
Н.И. Кашеваров, Ю.А. Матасова
Планирование кормопроизводства
в крупнотоварных
сельскохозяйственных предприятиях
Информационно-аналитическое обеспечение
Под редакцией профессора А.Ф. Алейников
Новосибирск 2005
УДК 636.085/087 (571.1)
А.Ф. Алейников, Н.М. Габитов, Н.И. Кашеваров, Ю.А. Матасова
Планирование кормопроизводства в крупнотоварных сельскохозяйственных предприятиях: Информационно-аналитическое
обеспечение.
/
РАСХН. Сиб. отд-ние, ЦИВиАО. – Новосибирск,
2005. – 212 с.
В предлагаемой монографии изложены сущность, цели, задачи и методические подходы к
разработке планов кормопроизводства в крупнотоварных сельскохозяйственных предприятиях с
учетом производственного направления животноводства; описаны методы автоматизированного
планирования с использованием ПЭВМ; приложены основные плановые нормативы.
Монография предназначена для научных сотрудников, руководителей и специалистов сельскохозяйственных предприятий.
Утверждена НТС ЦИВиАО ГНУ СибНИИРС
СО РАСХН (протокол № 2 от 29.10.2004 г.)
Библиогр. 77, ил. 5.
Рецензент
д-р экон. наук, профессор А.К. Михальченко
© ЦИВиАО ГНУ СибНИИРС СО РАСХН, 2005
© ГНУ СибНИИ кормов СО РАСХН, 2005
2
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие………………………………………...5
1. Планирование как условие гармоничного развития крупнотоварного сельскохозяйственного
производства………………………………………11
2. Кормопроизводство как экономический
базис функционирования животноводства……...40
3. Постановка системы планирования кормопроизводства (анализ проблемы, исходные положения, определение стратегии развития)………..…61
4. Структура и приоритеты информационнонормативного обеспечения задач планирования
кормопроизводства………………………………..84
4.1. Применение моделей и методов математического моделирования в планировании сельскохозяйственного производства…………….85
4.2. Модели, апробированные на практике в
условиях Сибири………………………………93
3
4.3. Разработка модели оптимизации
планирования промышленного производства
кормов………………………………………….98
4.4. Разработка моделей урожайности и затрат
на производство сырья………………………106
Заключение………………………………………112
Приложения 1-26. Нормативно-методический инструментарий к планированию
кормопроизводства……………………..………..119
Приложение 27.Итоговые таблицы плана
производства кормов…………………………….185
Список литературы……………………………...200
4
ПРЕДИСЛОВИЕ
Начиная с 90-х годов ХХ столетия в России
форсированно осуществляется смена исторически
сложившегося способа производства. Реставрация
старых производственно-экономических отношений проходит болезненно в форме острых кризисных явлений, вызванных институциональным развалом или целенаправленной ломкой старых хозяйственных механизмов, структурными изменениями и распадом сложившихся производственных связей во всех звеньях экономики страны.
При этом особенно пострадало сельское хозяйство – одна из важнейших системообразующих
отраслей экономики. Смена общественного строя
страны повлекла за собой изменение всего жизнеустройства российской деревни. Она привела к
раздроблению и изменению организационного типа более 2/3 бывших крупнотоварных предприятий – колхозов и совхозов, исчезновению тысяч
сельских поселений, и в конечном счете – к резкому сокращению объемов производства сельскохозяйственной продукции.
Это нанесло тяжелый удар по всей экономике
страны, поскольку привело к потере огромного
количества бесплатных природных ресурсов, которые приходится оплачивать при импорте продовольствия. К тому же проблемы аграрнопродовольственной сферы усложняются много5
кратно объективными факторами, обусловленными спецификой воспроизводственных процессов,
которые ведутся в зонах рискованного земледелия, требующих дополнительных ресурсов как
природного, так и промышленного происхождения.
На состояние сельского хозяйства существенно
повлияла также неготовность аграрного менеджмента управлять производством в изменившихся
условиях хозяйствования. Если раньше в течение
десятилетий хозяйство велось в основном ради
удовлетворения потребностей общества в натуральной продукции, то сейчас оно переориентируется на получение прибыли. Изменение цели хозяйственной деятельности сопровождается сменой
многих понятий, в которых приходится объяснять
экономические явления при осуществлении экономических функций. Специалисты, привыкшие
оперировать натуральными показателями оценки
воспроизводственных процессов, должны осваивать показатели, характеризующие движение денег (рентабельность, прибыльность, платежеспособный спрос и т.п.). Однако при этом требуется
инструмент, позволяющий прогнозировать и регулировать всю производственную цепочку от товаропроизводителя до потребителя. В дореформенный период при социалистическом способе производства таким инструментом было планирование.
6
В девяностые годы в первую очередь был
нанесен удар именно по системе планового управления хозяйством, которая не вписывалась в новые представления о либерализации экономики.
Управление всеми циклами производства отдавалось во власть «невидимой руке» свободного рынка. Однако вскоре действительность показала, что
принимать хозяйственные решения с прикидкой
«на пальцах» нельзя, особенно в сельском хозяйстве, где свои требования диктуют не только экономические законы, но и особо жесткие законы
природы.
В новых условиях сельский товаропроизводитель столкнулся с новой проблемой – недостатком
информации о рыночной конъюнктуре. Не ощущают они и положительного воздействия на свою
деятельность многочисленных федеральных законов и других решений, призванных помочь аграриям в их трудной жизни.
Такой «революционный» подход к реформированию привел фактически к свертыванию аграрного сектора экономики. Аналитический обзор, приведенный в «Белой книге» экономических реформ
в России [1], рисует нежелательные экономические картины современного и будущего состояния
сельскохозяйственного производства.
В качестве обобщающего показателя ухудшения «здоровья» сельского хозяйства можно привести данные по животноводству. Как известно скот
7
и птица – это основные фонды животноводства,
своеобразные «биологические машины» для превращения растительного сырья в мясо, молоко,
яйца, шерсть. То есть, количество скота и птицы –
первый экономический показатель состояния отрасли.
То, что произошло с животноводством в ходе
«реформ» после 1990 г. не имеет прецедентов в
истории страны. Поголовье скота упало более чем
в два раза – на 33 млн. голов, без войны и стихийных бедствий. Мы имеем сейчас крупного рогатого скота меньше, чем в 1916 году и даже чем в
1923 г. – после девяти лет тяжелейших войн. В
1996 году Россия перешла рубеж, какого даже во
2-ую мировую войну не переходила – у нас стало
меньше одной коровы на 10 человек. В 1988 г. в
РСФСР этот показатель был 1,43, в 2001 г. – 0,89,
в 2002 г. – 0,85. Это сокращение вовсе не компенсируется улучшением продуктивности стада.
Больше всего пострадало овцеводство. Поголовье
овец с 67-68 млн. голов уменьшилось до 15 млн.
голов. Соответственно деградирует отрасль кормопроизводства. Заготовка сена упала в 2 раза,
использование зерна в животноводстве сократилось в 2,5 раза, производство комбикормов снизилось также вдвое. Ликвидировано производство
белково-витаминных кормовых добавок (БВД).
Все это явные признаки глубокого и затяжного
кризиса в сельском хозяйстве, который оказал ка8
тастрофическое влияние на продовольственное
обеспечение населения РФ. Конкретные цифры
снижения уровня питания каждый ощущает на себе, даже не заглядывая в различные справочники.
Страна неоднократно переживала трудные
времена, но еще не было такой критической ситуации когда ставилась бы под угрозу сама возможность существования сельского хозяйства, а следовательно и самого государства.
Становится очевидным, что большинство указанных проблем порождено прямыми или косвенными, осознаваемыми или неосознаваемыми действиями вопреки объективным экономическим законам. Очень важно понять объективные противоречия, их диалектику, которые невозможно разрешить, оставаясь в плену ложного доминирующего мировоззрения, основанного на том, что рынок способен регулировать все сам без вмешательства государства. Отсутствие у реформаторов
достаточного научного осмысления проблем, реальных возможностей их решения, непонимание
глубинных причин и масштабов бедствия – главная причина стратегических ошибок.
Научные центры России констатируют в связи
с происшедшим факт крупной «корпоративной»
научной необъективности, строго говоря – некомпетентности, но вернее всего – фальсификации
теоретического обоснования проводимых «реформ». В этих условиях чрезвычайно актуальна
9
выработка правильных понятий, основанных на
научной картине мира, которая действительно
адекватна реальности, где существует и действует
Человек. Он не может игнорировать общие законы
живой и неживой природы, как и законы общественного развития, выраженные на универсальном языке диалектики. Знание и грамотное использование этих законов в повседневной практике залог успеха любого товаропроизводителя.
На всех хозяйствующих уровнях требуется постоянно регулировать ход воспроизводственных
процессов в целях обеспечения равномерной и
ритмичной работы в любой отрасли материального производства. Координирование во времени и
пространстве процессов производства сельскохозяйственной продукции должно осуществляться
путем применения специальной методологии и
методик в практическом руководстве по стратегическому,
тактическому
и
оперативнопроизводственному планированию. Необходимо
вернуть этому механизму хозяйствования подобающее ему место.
В предлагаемой работе излагаются сущность,
цели, задачи и методические подходы к разработке планов кормопроизводства в крупнотоварных
сельскохозяйственных предприятиях с учетом
производственного направления животноводства;
приводятся методы планирования с использованием ПЭВМ.
10
1. ПЛАНИРОВАНИЕ КАК УСЛОВИЕ
ГАРМОНИЧНОГО РАЗВИТИЯ
КРУПНОТОВАРНОГО
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО
ПРОИЗВОДСТВА
На рубеже двух тысячелетий Мировое сообщество столкнулось с проблемами преодоления угрозы «пределов роста» и ресурсных ограничений для
сохранения развития человечества в будущем.
Существует одобренная в 1987 году Генеральной
Ассамблеей ООН и принятая в Рио-де-Жанейро в
1992 г. всеми странами Концепция устойчивого
развития Мирового сообщества. При ее разработке
выяснились почти непреодолимые трудности в
понимании и установлении общих законов развития «Жизни», отраженных в пространственновременных мерах. Оказалось, что существующее
мировоззрение не адекватно реальному миру. Отсутствует правильное понимание глубинных причин и масштабов глобального мирового кризиса
[2].
В последние годы в мировом научном сообществе появилась различная трактовка мироздания
как триединства: Материя – Информация – Вещество.
11
Имеется несколько гипотез о существе информации1:
1) информация – форма проявления универсального свойства материи – отражения разнообразия, не отождествляемое с веществом и энергией;
2) информация особая форма существования
материи, реально проявляющаяся в виде информационного поля, пронизывающего все материальные объекты, являющиеся источниками, носителями и потребителями информации;
3) информация – физическая величина, аналогичная энтропии, характеризующая информационное воздействие на физический объект (она позволяет переводить тепловую энергию в работу без
передачи тепловой энергии);
4) информация – фундаментальная физическая
величина, определяющая строение, упорядоченность системы, содержащаяся в ней и представляющая собой модель системы, ее информационный
ресурс;
5) информация – подобна энергии (мощности )
и имеет информационные ток, напряжение, сопротивление и т.п.;
1. Концепция информатизации аграрной науки Сибири /РАСХН,
Сиб. отд. ГНУ ЦИВО/ Авторский коллектив под редакцией
П.Л.Гончарова.-Новосибирск,2003. – 58 с.
2. Губарев В.В. Информатика в рисунках и таблицах. (Фрагменты
системного путеводителя по концептуальным основам.): Учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999.- 152 С.
1
12
6) информация – упорядоченность воздействия
одного объекта на другой (отраженная структура,
воспроизводящая структуру оригинала);
7) информация – органическая составляющая
только живых организмов, свойство живых систем, мера их структурной организации;
8) информация – все, что несет в себе любая
система и что выражает способ, качество, уровень
эволюционного поведения системы;
9) информация – инвариант Вселенной, существующей в трех взаимосвязанных формах – объективной, генетической и идеализированной, образующие триаду – информационное поле;
10) информация – продукт научного познания,
не существующая вне и не зависимо от субъекта;
11) информация – сообщение, осведомляющее
о положении дел или чьей-либо деятельности, о
сведениях, разъясняющих что-либо.
Все выше перечисленные гипотезы происхождения информации имеют «право на жизнь».
На наш взгляд. в экономике часть этого триединства воплощена и в «Законе планомерного
пропорционального развития общественного хозяйства». Этот закон выражает объективную необходимость того, чтобы общество прямо контролировало и направляло движение производства материальных благ, осуществляло согласованную
деятельность всех звеньев экономики.
13
Кроме того, если экономика – наука, то при
планировании должны присутствовать и процедура измерений величин.
Лучше всего роль измерений понимали ученые. Приведем несколько их высказываний:
«Именно измерение связывает науку с математикой, с одной стороны, с торговлей и технической практикой – с другой».
Бернал Дж.
«Наука начинается там, где начинают измерять, точная наука немыслима без меры».
Менделеев Д.И.
«В природе мера и вес суть, главное орудие познания».
Менделеев Д.И.
«Искусство измерения является могущественным оружием, созданным человеческим разумом
для проникновения в законы природы и подчинения ее сил нашему господству».
Якоби Б.С.
«Ни одной точной науки, ни одной прикладной
науки, ни одного опыта без измерений! Новые
средства измерений знаменуют собой настоящий
прогресс».
Якоби Б.С., 1857
14
«Каждая вещь известна лишь в той степени, в
какой ее можно измерить».
Кельвин
«Измеряй все доступное измерению и делай
доступным все недоступное ему».
Галилей Г.
Под процедурой измерения, например, физической величины понимается совокупность операций по применению технического средства, хранящего единицу физической величины, заключающихся в сравнении (в явном или неявном виде) измеряемой величины с ее единицей с целью получения значения этой величины (или информация о
ней) в форме, наиболее удобной для использования.
Довольно сложная трактовка процедуры измерения. Терминология разрабатывается учеными
метрологами и не всегда отражает существо термина с разных точек зрения. Во-первых, мы убедились с вами, что процедура измерения – это познавательный процесс. Во-вторых, нетрудно понять следующую особенность измерения, заключающуюся в операции сравнения неизвестной физической величины с ее единицей измерения. Втретьих, необходимо получить результат измерения в виде именованного числа. То есть, как сказал известный психофизик Стивенс на симпозиуме
по теории измерений в США в 1957 г., необходимо «пришпилить» числа, отражающие свойства
15
вещей (в данном случае измеряемой физической
величины).
Поэтому в экономике также должно быть
обеспечено и единство измерений, на основе единиц измеряемых величин, принятых за эталоны
(меры). Основная экономическая категория – стоимость, представляющая собой овеществленный
труд. Денежная форма стоимости – цена, должна
измеряться не в рублях, долларах и т.п., которые
утратили с 1971 года свое абсолютное значение и
связь с золотом, а в более понятных устойчивых
величинах, например, таких как кг зерна, кг золота, кг нефти, квт/час и т.п.[3].
При любом общественном строе существует
естественная необходимость определенных пропорций, а в экономике обеспечение соответствий в
распределении труда и капитала по отраслям и
сферам производства [4].
Пропорциональность в хозяйственной деятельности означает обеспечение такого состояния экономики, когда каждая отрасль, звено оказывается
в определенном соотношении друг с другом, что
дает возможность производить определенные объемы продукции при взаимосвязанных темпах развития всех воспроизводственных звеньев. С этой
целью каждому звену предоставляется определенное количество средств производства, рабочей силы, денежных ресурсов, что диктуется задачами
расширенного воспроизводства.
16
Но общество нуждается в установлении не любых пропорций, а оптимальных – тех, которые
позволяют обеспечить максимальный и полезный
эффект при минимуме затрат. Система таких пропорций дает не просто сбалансированную экономику, а сбалансированную наилучшим образом
при данных конкретных условиях. Для этого требуется учитывать и правильно отображать в производственном плане действие всей совокупности
экономических и природных законов в их взаимосвязи и взаимообусловленности.
Сознательное и постоянное поддержание необходимых пропорций требует научного понимания
происходящих процессов. Важно при этом иметь
ввиду, что и естественные и экономические пропорции не остаются неизменными, они развиваются в процессе производства, растут или уменьшаются количественно и видоизменяются качественно под влиянием различных факторов. Особенно сильное влияние могут оказать факторы
научно-технического прогресса, рыночной конъюнктуры. Необходимо поэтому разрабатывать не
только текущие, но и перспективные планы. Руководители и специалисты должны уметь предвидеть события с учетом знаний имеющихся в наличии и перспективных возможностей резервов.
Важная роль в обеспечении оптимальной
структуры производства принадлежит плановым
нормативам, ориентированным не на средние ста17
тистические показатели, а на прогрессивные, экономически и технически обоснованные показатели. Нормативы позволяют учесть основные реальные возможности управляемого объекта, определить наиболее эффективное использование имеющихся ресурсов, установить соответствие между
развитием смежных отраслей и производств.
Однако в реальной жизни ход производства не
обязательно строго следует заложенным в него
нормативам. В сельском хозяйстве часты отклонения от намеченного вектора развития, обусловленные естественно-природными факторами. А
сейчас накладываются и рыночные факторы, обусловленные платежеспособным спросом на ту или
иную продукцию. Поэтому в одном случае потребности в средствах производства расширяются,
в других – сокращаются. Эти колебания можно
предотвратить или сгладить посредством создания
определенных резервов материально-технических,
финансовых средств и запасов сырья.
В нашем случае рассматриваются три вида
пропорций:
а) межотраслевые, охватывающие взаимосвязанные отрасли производства, например, животноводство и кормопроизводство. Особое место
среди данных пропорций занимают те, которые
обеспечивают соответствие между производством
и потреблением продукции отрасли, определяющей выпуск конечной продукции. В данном слу18
чае – между состоянием производства кормов и
животноводством;
б) внутриотраслевые, представляющие между
собой соотношения между различными производствами в данной отрасли – между полевым и лугопастбищным кормопроизводством, между сельскохозяйственным и промышленным кормопроизводством, между мясным и молочным скотоводством и т.п.;
в) внутрипроизводственные, то есть соотношения между разными цехами или участками производства кормов внутри данного предприятия.
Все виды пропорций находятся в диалектическом единстве и взаимодействии. Дело в том, что
каждая из них выражает часть той существенной
связи, которая охватывает все элементы воспроизводственного процесса. Диалектика утверждает,
что общее воплощает в себе гамму частного (особенного) и единичного (отдельного).
На современном этапе экономической ситуации в нашей стране возрастает значение внутрипроизводственных и внутриотраслевых пропорций. Экономика сельского хозяйства приведена в
такое состояние, что главным источником его реанимации становятся внутренние возможности роста – лучшего использования каждого агрегата,
каждого гектара земли, потенциала животных на
основе усиления кооперации труда.
19
Успех дела во многом зависит от того,
насколько правильны соотношения между различными элементами воспроизводственного процесса, что возможно обеспечивать повышением качества планового управления этими процессами. А
планирование может быть научным лишь при знании и правильном использовании всей системы
экономических и природных законов и закономерностей. Лишь в этом случае люди выступают
свободными в регулировании производственноэкономических отношений. «Не в воображаемой
независимости от законов природы заключается
свобода – указывал Энгельс Ф., – а в познании
этих законов и в основанной на этом знании возможности планомерно заставлять законы природы
действовать для определенных целей … Свобода
воли означает, следовательно, не что иное, как
способность принимать решение со знанием дела».
Важную роль в анализе экономических явлений и процессов, в раскрытии связей, существующих между ними, играет учет, данные которого
абсолютно необходимы не только при разработке
плана, но и в процессе его реализации. Научнообоснованное планирование предполагает также
использование выводов экономической географии,
демографии, истории народного хозяйства, естественных, технических и других наук.
20
Степень научной обоснованности планирования во многом зависит от выбора системы плановых показателей, определение экономической
обоснованности их использования, а также от того, насколько правильно отражается в плане содержание каждого показателя. Они должны
наиболее полно отражать природу планируемых
экономических процессов, не противоречить, а
взаимно дополнять друг друга, должны быть увязаны в плане и с экономической стороны.
По экономической природе различаются натуральные и стоимостные показатели. Необходимость такого деления вызвана товарным характером продукции производства: товар, как известно,
представляет собой единство потребительной стоимости и стоимости.
В зависимости от того, какие стороны экономического явления они выражают, различают показатели качественные и количественные. Качественные бывают двух видов. Одни (экономические) показатели характеризуют обобщенные результаты хозяйственной деятельности – прибыль,
рентабельность, себестоимость, производительность
труда
и
т.д.
Другие
(техникоэкономические) показатели характеризуют степень эффективности использования отдельных
видов средств производства, а также рабочего
времени. Это, например, отдача кормов продукцией животноводства, коэффициент использования
21
потенциала плановых пород животных и птицы,
сортов кормовых культур и т.д. Количественные
показатели выражают числовую меру экономического явления, степень развития его свойств (кормовая площадь, численность поголовья скота и
т.п.)
Все указанные виды показателей находятся в
неразрывном единстве, так как характеризуют
важные стороны воспроизводственного процесса.
В то же время каждый из них выполняет свои
определенные конкретные функции. Отсюда известная противоречивость этого единства. Поэтому требуется глубокое понимание экономической
природы этих показателей, места и роли каждого
из них в плановой работе.
Очень важно уметь выделять ведущее звено
плана, чтобы удержать всю цепь и подготовить
переход к следующему звену (этапу) планирования. При этом выделение ведущих звеньев должно
происходить на основе общей сбалансированности
всех разделов и показателей плана. Достичь этого
позволяет применение балансового метода плановой работы. Он означает, что план составляется в
виде взаимно уравновешивающих показателей,
где с одной стороны учитываются ресурсы (материальные, трудовые, денежные и другие), а с другой – соответствующие потребности отрасли
(производства).
22
Эффективность деятельности крупнотоварных
сельскохозяйственных предприятий в условиях
рыночной экономики напрямую зависит от предвидения дальней и близкой перспективы развития
как внешней так внутренней среды ведения хозяйства. Заметно возрастет роль информационного
обеспечения воспроизводственных процессов, отвечающих рыночным требованиям. Сюда относится и планирование как инструмент, позволяющий программировать направления развития производства, оценивать возможности и пути его реализации, менять курс реализации проекта с учетом
изменений, привнесенных внешними обстоятельствами.
В современных условиях возрастает умение
менеджмента диалектически сочетать инструменты долгосрочной и среднесрочной маркетинговой
стратегии, а также оперативно-производственного
планирования в целях адаптации к изменениям
рыночной среды.
Система оперативно-производственного планирования позволяет регулировать ход производства, обеспечивая равномерную и ритмичную работу предприятия. В процессе оперативнопроизводственного планирования осуществляется
разработка и своевременное доведение до участков производства программ выпуска продукции по
ассортименту, качеству, объемам и срокам, параметры использования ресурсов. При этом коорди23
нирование во времени и пространстве производственных процессов во всех звеньях осуществляется с помощью специальных календарноплановых нормативов.
Основными признаками, характеризующими
любой экономический процесс, является движение
и изменение. С количественной стороны эти признаки следует рассматривать как взаимосвязь нескольких переменных величин, между которыми
существует функциональная зависимость. Такие
количественные связи в экономике существуют
повсюду, начиная с нормы кормления животных,
норм высева семян, внесения удобрений, норм
выработки агрегатов, норм расхода материальнотрудовых ресурсов, балансы использования земли,
кормов, трудовых ресурсов и т.д., где все показатели находятся во взаимной связи.
Без знаний закономерностей количественных
зависимостей нельзя осуществлять научнообоснованное планирование, сознательно и целеустремленно направлять экономические процессы
для получения желаемых производственных результатов. Поэтому очень важно точно установить
количественные экономические зависимости и исследовать их с целью рационального регулирования воспроизводственных процессов.
В экономике сельского хозяйства существует
множество многофакторных зависимостей, обусловленных не только экономическими, ни и агро24
техническими,
зоотехническими,
природноклиматическими и другими условиями. Взять, к
примеру, животноводство. От зачатия до рождения на свет поросенку требуется 120 дней, ягненку
– 154 дня, теленку – 285 дней, а жеребенку – 340
дней. В мире растений существуют свои законы.
Так, для прохождения всех фаз развития разным
культурам и разным их сортам требуется разное
количество фотосинтетической активной радиации (ФАР), тепла, влаги, питательных веществ и
т.п. И человеку не дано изменять их по своему желанию, а осознано использовать в своих целях. В
технике и технологиях существуют свои ограничивающие параметры и т.д. Основные данные по
ним можно получить из нормативно-справочной
литературы. Следует также иметь в виду, что решение поставленной задачи при планировании
может иметь несколько вариантов и методов. Однако общим является принцип последовательности перехода от решения одной задачи к другой,
то есть, требуется заранее выработанный и апробированный алгоритм составления плана, что дается практическим опытом.
В практике планирования сельскохозяйственного производства встречаются разные методические подходы к разработке планов. Каждый из методов требует особого подхода к подготовке информативных данных, но непременным остается
25
обеспечение их научной обоснованности для
практического применения.
Текущее и перспективное планирование сельскохозяйственного производства в своей основе
есть составление и взаимоувязывание ряда балансов. Насколько правильно составлены и взаимоувязаны все балансы, настолько правильно спланировано производство. При этом можно разработать несколько планов, каждый из которых в различной степени соответствует поставленной цели.
В каждом конкретном случае об эффективности
планов можно судить по выбранным экономическим показателям.
Основное требование по всем задачам планирования – их четкая постановка, или правильная
формулировка, поскольку от этого зависит выбор
необходимой информации, методов решения и
итоговые результаты. В понятие «постановка»
входит формулировка того, что требуется, в какое
время, на каком объекте, при каких условиях и с
какой целью. Следует также заранее подготовить
необходимую информационную базу: нормативные документы; данные об имеющихся ресурсах,
включая приобретение их на плановый период,
прогнозы урожайности сельскохозяйственных
культур и продуктивности животных; погодные
условия. Особенно важно иметь данные маркетинговых исследований рыночной конъюнктуры по
26
планируемой группе товаров, о портфели заказов
на них.
Современная концепция управления исходит
из понимания планирования не как одновременного акта, а как непрерывного процесса, осуществляемого в течение всего производственнохозяйственного цикла. Первоначальные плановые
установки могут пересматриваться под воздействием изменения внешней или внутренней среды,
в которой функционирует предприятие. Поэтому
планы следует составлять с таким расчетом, чтобы
в нем предполагалась возможность технологического маневрирования, учитывающего погодные
условия отдельных лет. А это требует наличия соответствующей структуры средств производства и
ресурсов, материальных и финансовых резервов,
необходима система оперативного сбора и обработки информации, поступающей в процессе производственно-сбытовой деятельности.
Риск неблагоприятного изменения рыночной
конъюнктуры следует также учитывать при составлении форм плановых документов, отражающих распределение полученной продукции (внутрихозяйственный оборот, товарная продукция и
каналы его реализации), которые желательно составлять в нескольких модификациях.
Особую значимость приобретает учет специфики организации системы планирования в первичной ячейке агропромышленного производства
27
– в сельскохозяйственном предприятии. В теоретическом плане сельскохозяйственное предприятие представляет собой первичное структурное
звено производительных сил конкретного региона,
определенным образом входящее в систему общественного разделения и кооперации труда. Фактически это иерархически организованная система, в
которой слагаемыми являются подсистемы (отрасли, подотрасли), существующие для производства продукции целевого назначения в конкретных условиях. Основу эффективных производственных подсистем составляют научно обоснованные технологии, базирующиеся на определенном наборе машин и механизмов, применении
средств биологии и химии, на особой организации
производства и труда, что формирует определенный уровень и структуру производственного потенциала предприятия в целом.
Таким образом, сельскохозяйственное предприятие правомочно рассматривать как определенную хозяйственную целостность (конгломерат)
сопряженных производств, обладающих внутренней структурой элементов, обеспечивающих непрерывность процессов воспроизводства, то есть,
специфический технико-технологический и организационный уклад. Каждый их этих укладов обладает определенными только им присущими техническими и организационно-экономическими параметрами, позволяющими обеспечить ресурсно28
технологическую сбалансированность всех циклов
воспроизводственных процессов и производить
продукцию требуемого вида, ассортимента и качества.
Значение такой постановки вопроса определяется, во-первых, возможностью вскрытия позитивных и негативных явлений в воспроизводственных процессах и выявления противоречий в
их развитии. Во-вторых, появляется возможность
регулирования количественных параметров элементов, составляющих ресурсно-технологическое
обеспечение производственного потенциала каждой отрасли (подотрасли).
Становление
новых
производственноэкономических отношений на основе многоукладности аграрного сектора экономики, частного
предпринимательства, играющих все большую
роль в формировании продовольственных рынков
различных масштабов, создало сложнейшие проблемы в функционировании сельскохозяйственных предприятий. От конкретных сельхозтоваропроизводителей требуется деловая активность,
предприимчивость и коммерческая инициатива в
процессе управления процессами воспризводства.
Естественно, что особого внимания требует и
проблема осмысления научных знаний, их накопления и систематизации как одного из основных
факторов формирования конкретного техникотехнологического уклада производства, как ос29
новного ресурса необходимых темпов роста в перспективе. Возникает потребность не только в
определении рациональных размеров и структуры
производственных ресурсов, задействованных для
поддержания намечаемых уровней производства,
но и в разработке стратегии выбора оптимально
сбалансированных уровней научных знаний по
всем составляющим процессов воспроизводства.
Таким образом, на повестку дня выдвигаются
проблемы, связанные с созданием механизмов,
позволяющих осуществлять мониторинг процессов воспроизводства, планирование и управление
ими в ходе принятия перспективных и оперативных хозяйственных решений. Эти механизмы
должны обеспечить возможность сельхозтоваропроизводителям самостоятельно и своевременно
решать возникающие перед ними реально преодолимые проблемы хозяйственных решений.
Этим целям призваны служить современные
информационные технологии, описываемые в виде различных экономико-математических моделей. При этом особо важен выбор методологии
постановки задачи, подбор информационной базы
знаний, их научная обоснованность, связь с местными природно-экономическими условиями хозяйствования сельских товаропроизводителей.
Здесь неприемлемы упрощенные подходы, ограничивающиеся отслеживанием одного какоголибо аспекта проблемы.
30
Процесс мониторинга кроме информационнонормативной составляющей предполагает также
изучение и оценку влияния внешних факторов на
воспроизводственные
процессы
(рыночноконъюнктурные, природно-климатические, научно-технические, организационно-экономические);
это требует прогнозирования их возможных изменений и выработки решений, уменьшающих хозяйственный риск предприятия в относительно
изменяющихся рыночных условиях;
При анализе внешней среды – по сути дела исследования рынка, на котором работает предприятие, – необходимо обращать внимание на следующие составляющие:
1) общие тенденции изменения данного рынка;
2) состояние конкуренции на рынке;
3) основные потребители;
4) сбытовая деятельность;
5) наличие инфраструктуры.
При этом важным моментом является обладание информацией о конкурентах, что позволяет
оценивать степень конкуренции на данном рынке,
а также свои позиции на нем. Полезно также обладать данными о структуре потребностей потребителей, следуя принципу: запросы потребителя –
фундамент предпринимательства. По этим данным
можно определить всестороннюю характеристику
конъюнктуры рынка: соотношение спроса и предложения , уровень цен, запасы старых товаров, то31
вары – аналоги, конкуренты и другие показатели.
Знание конъюнктуры и прогноз развития рынка –
необходимые условия оценки сильных и слабых
сторон своего изделия, возможность оперативно
реагировать на изменение рыночной ситуации: составить прогноз продажи продукции, выпускаемой
предприятием, рационально распределить внутренние производственные ресурсы.
Указанные требования, вытекающие из общих
для технологии планирования установок, выработанных в период ведения планового хозяйства,
полезно соблюдать при разработке планов на любой период действия и любого уровня хозяйствования в современных условиях.
В перспективных планах предусматриваются и
определяются лишь ориентировочные показатели:
– организационно-правовая форма;
– производственное направление предприятия;
– землепользование;
– внутрихозяйственная структура;
– производственная база и инфраструктура;
– схема управления предприятием.
При этом перспектива развития должна быть
рассмотрена по этапам.
Основной целью перспективного планирования
является разработка и осуществление мер по повышению конкурентоспособности производимой
товарной продукции, выбор направлений наиболее
рационального использования материальных и
32
финансовых ресурсов. Перспективный план становится основой его рациональной деятельности и
формируется исходя из собственных интересов,
действующих программ, базируясь на прогнозе
конъюнктуры рынка [5].
В среднесрочном плане целесообразно отражать следующие вопросы:
– стратегию маркетинга, включающую основные направления деятельности, адаптированные к
предполагаемой динамике рыночной конъюнктуры;
– определение параметров развития производственной базы и инфраструктуры;
– показатели объемов и ассортимента производимой продукции согласно прогнозам выявленных
рыночных ниш;
– перечень и количество необходимых ресурсов;
– предполагаемые объемы инвестиций и источники их поступления;
– основные параметры социальных условий.
То есть здесь присутствуют также элементы
бизнес-планирования, что позволяет не только
приспосабливаться к динамично меняющейся
конъюнктуре рынка, но и предвидеть ее, определять возможные варианты поведения [5].
Перечисленные особенности сельскохозяйственного производства предопределяют основные принципы при разработке системы планиро33
вания кормопроизводства на уровне предприятия,
которые заключаются в следующем.
Как и любая сложная система, сельскохозяйственное предприятие имеет множество вариантов
сочетания кормопроизводства и животноводства, а
также внутриотраслевой структуры в них; важнейшим является выбор из многих возможных вариантов оптимального с точки зрения определенной цели (критерия).
Сложность и разнообразие внутренней структуры отраслей кормопроизводства и животноводства в зависимости от их специализации и производственного направления предприятия требует
тщательного обоснования многообразных пропорций, что должно быть реализовано путем полного
сбалансирования планов.
Далее ключевым является положение, что развитие и структура кормопроизводства определяются объемом и структурой животноводства; потребности животноводства изменчивы, что предопределяет необходимость систематической корректировки планов кормопроизводства в автоматизированном режиме путем применения современных информационных технологий. При этом
исключительно важное значение приобретает селектирование собранной и имеющейся информации.
Кроме того, процессы воспроизводства в отраслях (подотраслях) носят непрерывный харак34
тер, поэтому планирование должно быть построено на принципах скользящего плана.
Вместе с тем в условиях рыночной экономики,
когда вместо жесткой директивной формы отношений на первый план выдвигается проблема саморегулирования процессов воспроизводства, меняется сам алгоритм планирования. Если раньше
отправной точкой планирования было обеспечение плановых заданий государства (планов закупок сельскохозяйственной продукции), то сейчас
весь портфель заказов.
В этих условиях не уменьшается, а напротив,
возрастает роль как долгосрочного и среднесрочного (маркетинговой стратегии), так и оперативного (текущего) планирования. Архитектурная
модель разработки планов может быть представлена в следующем виде (см. рис. 1).
Под влиянием указанных факторов в самих
сельскохозяйственных предприятиях усилились
тенденции коммерциализации, когда значительная
часть продукции двух технологически сопряженных отраслей – животноводства и кормопроизводства – превращается из предмета внутрихозяйственного промежуточного продуктообмена в конечный товар. Отношения между первичными
звеньями хозяйства основываются на куплепродаже кормовых средств, а также органических
отходов животноводства.
35
36
3. Экономическая оценка состояния кор-
4. Анализ отклоне-
2. Взаимоувязка
структуры и объемов животноводства и кормопроизводства
1. Разработка и выбор стратегий функционирования предприятия. Выбор
управленческих решений
Корректировка параметров развития с
учетом прогнозов
внешней и внутренней среды предприятия
5. Прогноз возможностей реализации производственного потенциала предприятия
Оптимизация кормовых балансов предприятия и других
ресурсов производства
6. Прогноз формирования «портфеля
заказов» на продукцию предприятия
Информация о факторах
внешней и внутренней
среды:
- спрос на продукцию
животноводства;
-условия сбыта и реализации
продуктов животноводства;
-рынок комбикормов
- рынок сторонних услуг;
- рынок материально технических ресурсов;
- рынок научно технических
разработок;
- кадры специалистов и
других работников;
- информационное обеспечение;
- банковско-кредитные
услуги;
- прочая информация.
мопроизводства и животноводства.
Основные данные объекта изучения
ний фактического
состояния от желаемого
Внутрихозяйственная специализация
животноводства и соответственно кормопроизводства
Уровень продуктивности животноводства
и использования генетического потенциала пород животных
Объемы производства продукции животноводства, удельный расход кормов на
единицу учета, их структура и себестоимость
Объемы и структура собственных кормовых ресурсов, их использование. Качество
и себестоимость готовых кормов
Покупные корма, их источники, удельный
вес в собственных ресурсах, доля затрат в
общих расходах кормов
Рис.1. Архитектурная модель информационно-аналитической поддержки планирования кормопроизводства
на уровне сельскохозяйственного предприятия
В перспективе следует ожидать расширения
масштабов уже сложившихся межхозяйственных
отношений купли-продажи кормовых средств. В
первую очередь, это поставка фуражного зерна и
высокобелковых добавок, как основа перехода на
двухступенчатую систему производства комбикормов на месте их потребления. Перспективно
формирование специализированных предприятий
по производству кормовых средств на пойменных
землях вдоль крупных и средних рек. В ходе земельной реформы может получить распространение аренда кормопроизводящими предприятиями
природных лугов, принадлежащих другим землепользователям и на этой основе создание кооперативов по производству и продаже различных кормосмесей. Основой кооперирования могут стать
спецхозы, ориентированные на производство кормового сырья разного целевого назначения: для
молочного и мясного скотоводства, тонкорунного
и мясошерстного овцеводства, обеспечение сырьем комбикормовых предприятий, создание централизованных страховых резервов кормов и т.д.
В одном случая целевой функцией земледелия
станет производство сырья на базе полевого травосеяния и возделывания зернофуражных культур,
в другом – на базе освоения интенсивных лугопастбищных оборотов и т.д.
Эти прогнозы имеют под собой реальную почву. Еще в конце 70-х годов ХХ века в ряде обла37
стей Сибири наблюдалась тенденция нарастания
масштабов продуктообмена между сельским хозяйством и промышленностью, которая реализовывалась в форме создания различных организационно-экономических структур (ассоциаций, агропромышленных союзов, объединений, кооперативов), нацеленных на решение кормовой проблемы. Одной из причин этого стало и то, что рост
потребности животноводства в кормах привел к
сужению потенциала отраслей растениеводства.
Впервые в оценку деятельности этих образований
был положен принцип повышения уровня использования генетического потенциала плановых пород животных и птицы.
При этом первейшим условием является обеспечение оптимальной пропорциональности и сбалансированности всех составляющих. Это предполагает: во-первых, приведение в соответствие с
местными природно-климатическими условиями
специализации отраслей животноводства; вовторых, научно обоснованную сопряженность
объемов и структуры производства кормов с физиологическими потребностями половозрастных
групп животных и птицы; в-третьих, приведение в
соответствие с отмеченными выше условиями
набора групп и видов кормовых культур с пространственным их размещением в полях севооборотов; в-четвертых, ресурсно-технологическую
сбалансированность воспроизводственных про38
цессов, позволяющих производить корма требуемого объема, ассортимента и качества с наименьшими затратами на единицу продукции.
Вместе с тем существует ряд специфических
особенностей в функционировании двух взаимосвязанных секторов производства – кормопроизводства и животноводства, которые не всегда учитываются в реальной жизни, что часто приводит к
нежелательным последствиям. Их рассмотрению
посвящены следующие разделы работы (3, 3.1).
39
2. КОРМОПРОИЗВОДСТВО
КАК ЭКОНОМИЧЕСКИЙ БАЗИС
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ЖИВОТНОВОДСТВА
Человечество перешло от эпохи дикости к более высокой доисторической ступени культуры
после введения в рацион мясной и молочной пищи. Например, Энгельс Ф. писал: «…Человек не
мог стать человеком без мясной пищи».2 А это
удалось, когда человек научился приручать и разводить животных. С передвижением человеческих
общин из южных областей в северные появилась
потребность в кормах для скота в зимних условиях, что привело к зарождению полеводства (кормопроизводства), а это, в свою очередь, дало почти неограниченные возможности обеспечения
потребностей человека в продуктах питания. То
есть, человек научился получать продукты более
высоких питательных свойств из растений, не обладающих этими свойствами. Космическая энергия, накапливаемая растениями, передается животным через корма, а от них – в более концентрированном виде – человеку. В современных понятиях этот процесс называется конверсией питательных веществ корма, который можно оцени-
2
1. Диалектика природы Соч. т.20 стр.492 изд. 2-е. 1955 г.
40
вать по показателям уровня потенциального производства животного белка.
Для понимания этих процессов интерес представляет предложенная Купером Дж. и Вареингом П. схема «Затраты – выпуск» в процессе
накопления белка у растений (рис. 2) 6:
Световая энергия
(солнечная)
СО2
Азот
Жвачные животные
Б
Е
Моногастричные
животные
Л
О
К
Сельскохозяйственные культуры
Вода
Белок
Человек
Прочие питательные элементы почвы
Рис.2. Процесс накопления белка
При этом в качестве единицы измерения «выпуска» использовалось количество общего или переваримого белка, а в «затратах» – количество углекислого азота, воды, питательных веществ почвы, уборочная площадь (затраты энергии). Сбор
белка с единицы площади будет при этом наиболее подходящим критерием оценки эффективности производства кормов. Английский ученый
Пири Н.В. для единицы измерения «выпуска» при
41
определении вышеуказанного показателя предлагает использовать 6:
1) уровень накопления сухих веществ сельскохозяйственными растениями по сравнению с теоретическим максимумом фотосинтеза в условиях
экспериментов;
2) процентное содержание белка в сухом веществе при возделывании различных сельскохозяйственных культур и, следовательно, сбор белка в
тоннах с 1га уборочной площади за год;
3) процентное содержание той части полученного белка, которая может быть превращена в
белковое средство продовольственного назначения при различных методах его обработки.
Измерение затрат у различных сельскохозяйственных культур надо делать раздельно в каждой
конкретной среде. Зная уровень конверсии этих
ресурсов растениями можно подсчитать уровень
потенциального производства белка. Для большинства культурных растений конверсия 2,5 – 3 %
световой энергии в сухое вещество за вегетационный период часто признается в качестве полезного
коэффициента при прогнозе их потенциальных
возможностей, если, разумеется водообеспечение
и почвенные питательные элементы не лимитируют рост растений.
Для растений, у которых конечным (полезным)
продуктом является вегетационная часть (например, кормовые травы), это обеспечивает около 10
42
тонн растительной массы для заливных лугов и
около 15 тонн – для орошаемых искусственных
пастбищ. Если предположить, что в 1 кг зеленой
массы трав содержится 40 г переваримого протеина, то это обеспечит 400 кг белка с 1 га в первом
случае и около 600 кг – в другом.
Общеизвестно, что при производстве растительного белка взаимодействуют три наиболее
важных компонента: энергия топлива (удобрения,
машины, горючее и другие затраты); земля и труд.
Все это в хозяйственной практике взаимосвязано и
частично взаимозаменяемо 6.
Например, при увеличении топливных энергозатрат (прошлого труда) до определенного уровня
снижаются затраты живого труда и, наоборот,
увеличивая затраты энергии с помощью использования удобрений, химических средств защиты
растений, машин можно снизить и количество обрабатываемой земли, необходимой для выращивания определенной массы сельскохозяйственного
продукта, но тоже только до определенных границ.
Современные технологии индустриального типа позволяют производить растительного белка с
довольно высокой эффективностью. Например, с
1 га люцерны в условиях Сибири можно собрать
до 700 кг белка с довольно низкими затратами
труда и топливной энергии. Высокие сборы белка
с 1 га посева сои, амаранта (450-550 кг/га). Обра43
щает на себя внимание то, что при этом относительно высокие затраты энергии приводят к низким затратам живого труда, чего нельзя сказать о
современном уровне кормопроизводства в Сибири. Хотя в стоимостном измерении эти соотношения резко меняются, что нельзя объяснить объективными причинами, связанными с совершенствованием технологий выращивания сельскохозяйственных культур. Скорее, это средство необоснованного и безудержного роста тарифов и цен на
промышленную продукцию.
В практических условиях биологическая активность производства животного белка может не
совпадать или противоречить экономической эффективности. По зарубежным данным биологическая эффективность производства белка в расчете
на 1 га сельскохозяйственных угодий самая высокая у кур-несушек и бройлеров, самая низкая – у
овец и мясного скота (в условиях пастбищного содержания). Вопрос в том, что и для каких целей
выращивается на земле, является ключевым при
определении эффективности производства белка.
Дойная корова является наиболее эффективным конвертором (преобразователем) кормового
белка в животный. Затем – куры-несушки, бройлеры, индейки, свиньи, крупный и мелкий мясной
скот. Но при этом нельзя забывать, что животные
дают человеку и такие продукты, как шерсть, пух,
44
сырье для фармацевтической промышленности и т.д.
Уровень конверсии кормового белка зависит в
первую очередь от продуктивности животных. В
мировой практике имеется случай (США), когда за
365 дней лактации от коровы было получено
25248 кг молока. Вторым фактором является продолжительность продуктивной жизни коровы, и,
следовательно, более равномерное распределение
по годам тех затрат кормового белка, которые были связаны с содержанием маточного поголовья и
выращиванием ремонтных телок. Общий коэффициент конверсии белка повышается при этом от 28
(4 лактации) до 31 (16 лактаций). Отсюда и интенсивность использования коров в США. Третий
фактор – снижение уровня потребления кормового
белка в расчете на единицу получаемой молочной
продукции. Четвертый фактор – возраст животного в период первого отела.
По последним зарубежным данным коэффициент конверсии кормового белка в молочный составляет 30-47 %, что объясняется колоссальной
способностью молочной железы коровы синтезировать белки, жиры и углеводы, к тому же очень
высокого качества (не случайно белок молока считается своеобразным эталоном качества).
На современных птицетоварных фермах при
яйценоскости 240 яиц в год уровень конверсии
белка составляет 20 %, при 320-30 %. Бройлеры
45
(мясные цыплята) – наиболее эффективные конверторы белка, среди современных мясопроизводящих отраслей. По некоторым расчетам на 1 кг
белка затрачивается у бройлеров 39 ккал, молочного белка – 47 ккал, яичного – 71 ккал. При выращивании цыплят за 56 дней при живой массе 1,6
кг
коэффициент
конверсии
составляет
1:2,5 (20 %), при выращивании той же массы за 49
дней 1:1,8 (30 %).
По исследованиям некоторых ученых США
при откорме свиньи до 90 кг и убойном выходе
мяса 70 %, эффективность конверсии белка составила 1:2,2 (12,7 %). Этот показатель зависит от количества деловых поросят, получаемого при каждом опоросе (7-8). В мясном специализированном
скотоводстве конверсия белка составила 4,8-6 %.
Овцеводство, как отрасль мясного животноводства, стоит на последнем месте по уровню
оплаты корма. У овец низкий коэффициент размножения. Считается хорошим результатом, если
овцематки за 5 лет жизни дают 4 окота (6 деловых
ягнят при массе 18 кг). Конверсия белка составляет при этом 4 %.
Эффективность производства животного и растительного белка в хозяйственной деятельности
взаимосвязаны и взаимообусловлены. Сама же
эффективность животноводства зависит от того,
сколько и в каких пропорциях будет создаваться
растительной кормовой продукции. Поэтому важ46
но изучить состояние кормовых ресурсов и основных затрат при его производстве.
В условиях интенсивного сельскохозяйственного производства затраты энергии и труда при
производстве растительного белка ниже, чем при
производстве животного белка. Для определения
общей эффективности конкретной животноводческой отрасли важно учитывать не только затраты
кормов, но и живого труда и энергии (в виде машин, оборудования, кормов промышленного производства, ветеринарных средств и т.д.). Наукой и
практикой установлено, что наименьшие затраты
энергии – в мясном скотоводстве в условиях пастбищного содержания, на втором месте – яичное
производство, на третьем – овцеводство и на последнем – производство говядины в условиях интенсивного на концентрированных кормах откорма. В целом же энергозатраты при производстве
животного белка значительно выше, чем растительного. Затраты на производство белка свинины
в 10 раз выше, чем белка пшеницы. Производство
говядины на зерновых рационах по затратам энергии почти в 8 раз выше по сравнению с пастбищным содержанием. Относительно высок коэффициент продуктивности использования энергии в
современном промышленном птицеводстве [6].
В рыночной экономике биологическая и экономическая эффективность производства белка
имеет прямую и строгую корреляцию с ценой на
47
белок в основных рыночных продуктах. Цены на
растительные белковосодержащие продукты на
рынке значительно ниже, чем на продукты животного происхождения.
Самый дешевый белок сои. Самый дорогой –
риса, картофеля, арахиса и бобов. Самый дешевый
белок среди продуктов животного происхождения
– мясо птицы, самый дорогой – говядины на зерновом откорме. Вместе с тем цены на белок в различных продуктах далеко не отвечают тем затратам, которые были сделаны при их производстве.
Дело в том, что практически нет научных данных,
полученных по всей цепи производства пищевого
белка 6.
Разные отрасли животноводства имеют не
только разные потенциальные возможности, но и
находятся на разном уровне биологического, технико-экономического и хозяйственного развития.
Их дальнейшее состояние находится в прямой зависимости от возможности задействования основных ресурсов – земли, энергии и живого труда в
кормопроизводстве.
Корма – это основная статья в издержках производства мяса, молока, яиц и другой животноводческой продукции, и в то же время – основной
лимитирующий ресурс в развитии животноводства. Так в условиях Западной Сибири групповая
годовая норма расхода кормов в молочном и молочно-мясном скотоводстве составляет в расчете
48
на одну корову весом 450-500 кг и удоях 3000 кг
около 4 т кормовых единиц и 400 кг переваримого
протеина. Соответственно на выращивание одной
головы молодняка в мясном скотоводстве весом
до 200 кг – 3 т кормовых единиц и 300 кг переваримого протеина. Для выращивания одной головы
свиньи до 130 кг – 900 кг кормовых единиц и 98 кг
переваримого протеина и т.д. При этом питательные элементы должны быть сбалансированы между собой с учетом биологических потребностей
животных и птицы (сахаро-протеиновое соотношение, отношение кальция к фосфору и др.)
К концу 80-х годов ХХ столетия в хозяйствах
Западной Сибири производилось в среднем за год
свыше 20 млн. т кормовых единиц, для чего было
задействовано около 26 млн. га сельскохозяйственных угодий, до 70 % производственных фондов растениеводства, а также колоссальные трудовые ресурсы. Плюс к этому работало 30 крупных
комбикормовых заводов потенциальной мощностью 4-4,5 млн. т комбикормов в год. Этот огромный потенциал и составлял экономический базис
содержания более 8,5 млн. условных голов животных и птицы. К сожалению, этот базис в годы реформ существенно сузился, о чем было сказано в
предыдущем изложении.
Придание нового импульса возрождению и
дальнейшему развитию отраслей животноводства – сердцевине продовольственного комплекса
49
Сибири – требует коренного изменения взглядов
на кормовое производство. Традиционно оно рассматривается лишь как один из элементов сельскохозяйственного производства, и планируется
как часть системы ведения животноводства, что
является одной из причин негативных явлений в
этой важнейшей сфере материального производства.
На наш взгляд, кормопроизводство следует
рассматривать как одно из сложных хозяйственных образований в составе агропромышленного
комплекса регионального масштаба. Этот подход
исходит из идеи необходимости создания самостоятельной межотраслевой системы АПК – кормового подкомплекса с организационно и экономически оформившейся структурой и собственными механизмами планирования и управления в
новых рыночных условиях. Объединение разрозненных звеньев кормопроизводства в устойчивую
самовоспроизводящуюся целостность (конгломерат сопряженных производств) превращается в
данном случае в одну из важнейших экономических проблем в Западно-Сибирском регионе. Эта
идея может быть реализована путем возрождения,
задействования
и
развития
природноэкономического потенциала региона, и на этой основе – глубокого структурного преобразования в
животноводстве
50
Принятие данного подхода требует предварительного рассмотрения ряда научных, методологических и практических проблем. Среди них
проблема определения состава, методов и приемов
построения системы планирования и управления
процессами воспроизводства. Особенно важно это
при создании автоматизированной информационно-аналитической системы в сложных хозяйственных образованиях агропромышленного комплекса, так как большие затраты могут оправдаться только при согласованности замысла ее разработчиков с потребностями производства.
Кормопроизводство по своей масштабности по
существу и является одним из таких сложных целостных образований части агропромышленного
производства с многогранностью проблем в
управлении воспроизводственными процессами в
нем, решать которые в оптимальном режиме затруднительно.
С одной стороны, кормопроизводство представляет собой отрасль сельского хозяйства, входящая в системы земледелия как составная их
часть, и должно рассматриваться в едином комплексе, определяющем структуру использования
земли и технико-технологический уклад отраслей
растениеводства. Вместе с тем, это лишь начальное звено технологической цепочки производства,
где получается только сырье для переработки его
в различные корма.
51
С другой стороны, кормопроизводство входит
также составной частью в системы животноводства, производит и поставляет ему готовые корма
– исходное сырье для производства конечного
продукта - мяса, молока, яиц, шерсти, и должно
рассматриваться в едином комплексе, определяющем структуру животноводства и техникотехнологический уклад его отраслей.
Наряду с этим, кормопроизводство входит
также составной частью в сектор подсобных промыслов сельскохозяйственных предприятий в виде полупромышленных цехов, вырабатывающих
смеси концентрированных кормов из местного
растительного сырья в местах его потребления
(см. рис. 3).
Таким образом, кормопроизводство выступает
связующим звеном между основными отраслями
сельскохозяйственного производства и само находится в зависимости от уровня развития их производственного потенциала. Отсюда исходят определенные принципы формирования политики развития кормопроизводства на уровне сельскохозяйственных предприятий. Это, во-первых, обеспечение соответствия систем кормопроизводства формам ведения отраслей животноводства, во-вторых,
одновременного его адаптация к местным природно-климатическим условиям ведения отраслей
земледелия. Согласованность всех звеньев системы: «природная среда – база производства кормов
52
– структура и объем животноводства» определяет
реальные возможности кормопроизводства, а отсюда – структуру и уровень развития животноводства 7. Эти специфические особенности воспроизводственных процессов и должны быть учтены
при разработке и реализации информационноаналитической поддержки принятия хозяйственных решений, в частности планирования. Корма
являются продуктом внутрихозяйственного обмена, но могут частично принимать и форму товара.
Комплексный характер процессов воспроизводства в отраслях животноводства предопределяет
необходимость формирование самостоятельной
крупномасштабной отрасли кормопроизводства,
которая, получая сырье из нескольких сфер материального производства – сельского хозяйства,
пищевкусовой, рыбной, мясо-молочной, масложировой, микробиологической и других отраслей
производства, должен вырабатывать целый набор
комбикормов, премиксов и кормовых добавок.
В данном случае корма становятся товаром,
потребителями которого являются, в основном,
крупные животноводческие комплексы, но часть
его поступает к другим потребителям. В этой сфере складываются свои специфические взаимосвязи
между отраслями и подотраслями производства,
регулирование которых является прерогативой
более высокого уровня принятия решений (областного,
краевого,
республиканского).
53
54
Система земледелия
организационно-техникотехнологический уклад
природно-климатические
факторы
РАСТЕНИЕВОДСТВО
ПРОМЫШЛЕННОЕ
КОРМОПРОИЗВОДСТВО
КОРМОПРОИЗВОДСТВО
ВИДЫ КОРМОВ
ВИДЫ КОРМОВ
грубые
концентрированные
сочные
Природно-климатические
факторы
СКОТОВОДСТВО
зеленые
пастбище
комбикорма
Система животноводства
СВИНОВОДСТВО
премиксы
смеси
прочие
организационно-техникотехнологический уклад
ОВЦЕВОДСТВО
ПТИЦЕВОДСТВО
Рис. 3. Схема связи кормопроизводства с другими отраслями материального производства
Естественно здесь требуется несколько иной подход к выбору и формированию системы управления воспроизводственными процессами.
Необходимость повышения эффективности использования ресурсов кормопроизводства в их совокупности, включая как аграрный, так и промышленный сектора экономики, требует проведения единой научно-технической политики. Однако
из-за того, что накопленный огромный производственный потенциал не имеет организационно
оформившейся самостоятельной структуры, и нет
механизмов управления им в новых рыночных
условиях, решение этой задачи пока невозможно.
Концепция восстановления, а затем и развития
кормопроизводства Западно-Сибирского региона
рассматривается нами из представления, что данная отрасль материального производства (в широком понятии) может эффективно функционировать лишь как целостная система взаимодействия
материально-вещественных,
организационноэкономических и социальных факторов процессов
воспроизводства важных социально значимых
продуктов. Она (система) должна являться структурным звеном производительных сил, определенным образом встроенным в схему общественного разделения и кооперации труда. Кормовой
региональный подкомплекс АПК должен представлять собой иерархически организованную хозяйственную структуру, в которой слагаемыми
55
являются производственные подсистемы (отрасли,
подотрасли, цеха), существующие для выпуска
продукта целевого назначения. Основу этих подсистем составляют научно обоснованные технологии, базирующиеся на определенной системе машин, средствах биологии, химии, специфической
организации производства и труда. Каждое структурное звено подкомплекса обладает соответствующей структурой элементов, обеспечивающих воспроизводственный процесс. Складывается
своеобразный технико-технологический и организационно-экономический уклад, обладающий
определенными характеристиками, позволяющими обеспечивать ресурсно-технологическую сбалансированность воспроизводственных циклов в
целях выпуска продукта требуемого ассортимента,
объема и качества.
В кормовом подкомплексе АПК органически
соединяются отрасли и подотрасли сельского хозяйства и промышленности. Появляется возможность использования кормовых средств, производимых не только в комбикормовой промышленности, но и микробиологической, химической, масло-жировой, мясо-молочной, фармацевтической и
других секторах общественного производства.
При этом имеет право на существование представление, что главным производственным звеном
данной структуры общественного производства
должно быть растениеводство, где силой и сред56
ствами природы при участии разумного хозяйствования синтезируется органическое вещество в
колоссальном количестве. Не будет обеспечен высокий уровень состояния растениеводства – не
может быть достигнуто и соответствующее ему
состояние животноводства [8].
Постановка вопроса в такой плоскости обусловлена изменившимися условиями хозяйствования на селе, в которых сельхозтоваропроизводитель получил полную самостоятельность в решении жизненно важных вопросов ведения хозяйства. В определенных конкретных условиях становится возможным отказаться от исторически
сложившегося подхода к привязке масштабов и
структуры кормопроизводства к потребностям запланированного поголовья животных, а, наоборот,
от уровня ведения растениеводства, возможностей
полного использования имеющихся кормовых ресурсов, что напрямую зависит от динамики плодородия пашни и продуктивности естественных
кормовых угодий, должно планироваться животноводство.
Все ответственные хозяйственные решения
должны приниматься на основе принципа «от земли» – главного средства производства в сельском
хозяйстве. Это требует комплексной экономической (хозяйственной) оценки сельскохозяйственных культур и отраслей животноводства. Известно, что интенсивная распашка лугов и усиленное
57
насаждение производства товарного зерна в 30-е
годы привело к исчезновению ценных растительных биоценозов, а отсюда – к потере возможности
производства знаменитого сибирского масла,
пользовавшегося мировой славой.
Структурная перестройка кормопроизводства
на региональных уровнях (область, край, республика) вполне возможна и необходима. При этом
ориентация на конечный эффект может дать
огромную экономию материально-трудовых и
других ресурсов, направляемых на решение поставленной задачи.
Естественно, новые моменты в организации и
управлении процессами воспроизводства в этой
сложной многоуровневой системе потребуют разработки иного концептуального подхода и принципиально
нового
уровня
научноинформационного его обеспечения. Возникает
необходимость разработки системы количественного соизмерения и прогнозирования динамики
экономических, научно-технических, техникотехнологических, социально-экономических и
других параметров внешней и внутренней среды, а
также количественного их влияния на условия
функционирования регионального подкомплекса.
Будут нужны разработки системы концептуальных экономико-математических моделей, позволяющих анализировать взаимообусловленность
между главными индикаторами, характеризую58
щими процессы воспроизводства, определять взаимосвязь уровней и структуры элементов производственных циклов. Посредством разработки
идентифицированного инструментария системы
анализа и прогнозирования можно будет формировать комплекс нормативов, необходимых для
построения системы планирования в значительной
мере определяемой логикой и структурой воспроизводственных процессов, которая одновременно
сама становится источником генерирования новой
информации, в совокупности образуя целостную
систему управления процессами воспроизводства.
Более того, система должна заключать в себе различные режимы ее использования. Основным рабочим режимом при этом является ее функционирование в качестве инструментария для принятия
хозяйственных решений в оперативном порядке.
Однако следует учитывать, что выход на решение указанной задачи потребует задействования
интеллектуального потенциала многих научных
учреждений и вузов Сибири. Вопрос состоит в
нахождении способов и путей формирования ядра
научной структуры, способной обеспечивать рациональное использование интеграционной мощи
разных областей научных знаний на основе их
синтеза в решении предстоящей задачи. А в том,
что это даст толчок в развитии технологии инновационно-информационных проектов сомневаться
не приходится. В этот момент и должен быть за59
действован венчурный бизнес, объектом которого
является интеллектуальная собственность.
Решение указанных задач предопределяет
необходимость создания развитой информационно-аналитической сети (инфраструктуры), интегрированной на межрегиональном и общероссийском уровнях, способной концентрировать в себе
научные, технические, технологические и другие
наработки
и
оказывать
информационноконсультативные услуги заказчикам.
Существует немало других проблем в сфере
кормопроизводства, требующих своего разрешения. Здесь нами отмечены реально осуществимые
стратегические векторы развития кормопроизводства, как решающего фактора придания нового
импульса возрождению и дальнейшему развитию
животноводства Западной Сибири. Многогранность проблемы предопределяет необходимость
рассматривать ее с разных позиций: функциональной, отраслевой, территориально-отраслевой,
организационно-экономической,
техникотехнологической, продуктивной и т.д. Изучение и
моделирование данных аспектов воспроизводственного процесса в их органическом соединении
и последовательности является основой для формирования научно-технической политики, направленной на достижение намеченных перспективных ориентиров.
60
3. ПОСТАНОВКА СИСТЕМЫ
ПЛАНИРОВАНИЯ
КОРМОПРОИЗВОДСТВА
(АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ, ИСХОДНЫЕ
ПОЛОЖЕНИЯ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ
СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ)
Исходным пунктом разработки плана является
анализ конкретной действительности, в которой
приходится функционировать сельскохозяйственному предприятию, и привязка к этим реальным
условиям задач кормопроизводства.
В этих целях отбираются и накапливаются
первичные фактические и прогнозные материалы:
деловая периодическая печать, отчеты торговых
агентов, статистические и отчетные данные, научные публикации, данные передового производственного опыта, нормативно-справочная литература и т.п.
При этом следует исходить из следующего:
1) отбирать требуемые материалы, соотнося их
с планируемым классом воспроизводственных
процессов (параметры рынков животноводческой
продукции, цены на сырье и материалы, сбытовые
условия, структура животноводства, типы содержания и кормления животных, перспективы изменений производственного направления сельскохозяйственного предприятия и т.д.);
61
2) полнее изучить всю совокупность факторов
внешней и внутренней среды функционирования
предприятия, определяющих характер и направление развития воспроизводственных процессов в
кормопроизводстве во взаимоувязке с животноводством;
3) использовать для обобщений и выводов материалы, отражающие специфику воспроизводственных процессов, присущих данному объекту
планирования, находящихся в прямой связи с конкретными природно-климатическими условиями
ведения отраслей хозяйства;
4) применять к оценке накопленных и отобранных материалов, характеризующих воспроизводственные процессы, критерии сравнимости,
сопоставимости с целью выделения устойчивых
экономико-организационных связей;
5) провести предварительную классификацию
собранного фактического материала по различным
качественным и количественным признакам. Это
позволит выявить при разработке плана существенные стороны воспроизводственных процессов, включая рыночные отношения, их форму и
содержание, качественные и количественные
свойства и т.п.
Согласно теории факториального анализа о потенциале кормопроизводства с достаточной достоверностью можно судить по характеристикам
условий функционирования предприятия в целом.
62
При этом круг элементов, составляющих эти условия, рассматривают, подразделяя их на две группы: 1) природные условия и 2) экономические и
социальные условия [9].
К природным условиям ведения хозяйства относятся:
а) географическое положение предприятия –
территория, на которой оно размещено. Известно,
что в Новосибирской области на базе оценки геолого-морфологических и климатических параметров выделено 16 природных районов, которые
различаются по многим характеристикам. Задача
«плановика» заключается в определении соответствия производственного направления и производственно-отраслевой структуры предприятия
этим условиям. При этом рассматриваются следующие характеристики территории [10-12]:
– рельеф (равнинный, гористый, холмистый,
крутизна и направление склонов, овраги и т.д.),
который определяет степень эродированности
почв, тип агроландшафтного устройства территории, подбор средств механизации, технологию полевых работ, эксплуатационные затраты;
– гидрология (сеть источников воды, сроки и
интенсивность паводков, обводненность и водообеспеченность, качество воды, уровень подпочвенных вод), которая определяет размещение и
структуру землепользования, возможности оро-
63
шения, водопой скота (осушение земель, рыбоводство, разведение водоплавающей птицы);
– почвы – биологическое «орудие» производства земледельца (в соответствии с качеством
почвенного покрова на территории области выделено 5 почвенно-бонитировочных районов с указанием баллов бонитета почв), которые определяют ареалы близких по качеству и направлению хозяйственного пользования участков земли, урожайность кормовых культур, эффективность кормопроизводства;
– растительность – наличие и хозяйственное
значение лесных угодий, ботанический состав, состояние, кормовая ценность травяного покрова
естественных кормовых угодий, видовой состав и
распространенность сорной растительности, лекарственных растений;
– агроклиматические условия (свет, теплообеспеченность, влагообеспеченность, общий гидротермический режим территории). На территории
области выделено 11 природно-климатических
районов, которые определяют видовой и сортовой
состав кормовых культур, потенциал урожайности, качество кормов.
К экономическим и социальным условиям относятся:
а) местонахождение сельскохозяйственного
предприятия – его удаленность от административных центров, железнодорожных станций, приста64
ней, аэропортов, баз снабжения, оптовых и розничных рынков, перерабатывающих предприятий,
научных центров, (определяет общий экономический и социальный уровень развития хозяйств);
б) условия транспортного сообщения – обеспеченность сетью дорог, их качество, постановка
пассажирских и грузовых автоперевозок, авиаперевозок, речных перевозок, (определяют размеры
дополнительных издержек производства, смягчает
или, наоборот, усиливает отрицательное влияние
удаленности предприятия и внутрихозяйственных
объектов);
в) условия внешней и внутрихозяйственной
связи – телефонной, телетайпной, радиосвязи,
электронной почты и др. (определяют оперативность и уровень принятия управленческих решений);
г) производственная инфраструктура – подсобные и вспомогательные производства, электрификация, газоснабжение, переработка сельскохозяйственного сырья, складское хозяйство, водоснабжение производственных объектов, (определяет
возможность получения дополнительных доходов
за счет высокой культуры производства);
д) социально-бытовая инфраструктура – число
населенных пунктов, их размеры, расположенность, наличие и качество жилого фонда, школ,
интернатов, учреждений общепита, клубов, больниц, медпунктов, хлебопекарен и пунктов жилищ65
но-бытового обслуживания; социальная инфраструктура подлежит оценке вне зависимости от
того, в чьем ведении она находится, – предприятий или органов самоуправления – (создает условия воспроизводства рабочей силы и подготовки
высококвалифицированных кадров).
Изучение природных, экономических и социальных ресурсов помогает оценить сложившуюся
производственно-отраслевую структуру, определить перспективы развития отраслей производства
и дальнейшей специализации с учетом потребительского спроса на продовольственных и других
рынках, а также выявлять факторы, влияющие на
обеспечение трудовыми ресурсами и т.д.
Источники информации: картографические издания разного масштаба, материалы районных и
хозяйственных планировок, планы социальноэкономического развития и т.п.
В сельскохозяйственном производстве (особенно в кормопроизводстве), где специфической
особенностью является наличие технологически
сопряженных производств, оценку потенциала
нельзя проводить по наличию и качественным характеристикам отдельных ресурсов. Здесь, как ни
в какой другой производственной системе, необходимы единые обобщающие показатели, позволяющие давать интегральную оценку всем ресурсам в совокупности, задействованным в воспроизводственном процессе.
66
Вместе с тем для выхода на обобщающий показатель необходимо изучить всю совокупность
факторов-ресурсов без единого исключения. Поэтому важно накапливать и глубоко анализировать, с одной стороны, информацию, охватывающую экологические, технико-экономические и организационно-экономические факторы производства, концентрируемые в научно обоснованных
системах земледелия, животноводства и в целом
всего хозяйства предприятия, с другой – собирать
и накапливать разработанные в специальных
научных учреждениях нормативы. Здесь нужны
методические подходы, которые могут отражать
связь между применяемыми ресурсами и результатами производства, то есть давать обобщающую
оценку интегральной способности факторовресурсов [13-30].
Используя приемы индексного анализа можно
оценивать частные показатели. Так потенциал
кормопроизводства можно оценивать через показатель технико-технологического уровня отрасли,
в который входят:
1) плодородие почв, используемых в производстве кормового сырья участков сенокосов и пастбищ (биологического средства труда);
2) биологический потенциал кормовых культур
и их сортов в конкретных природноклиматических условиях (биологического объекта
деятельности земледельца);
67
3) технологический уровень производства
(применение определенной системы технических
средств и уровень квалификации живого труда).
Оценка плодородия почв дается по данным их
бонитировки [11]. Экономическая оценка биопотенциала кормовых культур и их сортов проводится по материалам НИИ и госсортоучастков, расположенных на данной территории. Для оценки технологического уровня кормопроизводства используются
выходные
удельные
техникоэкономические параметры технологий, применяемых в хозяйстве в сравнении с параметрами типизированных базовых технологий для конкретной
природно-сельскохозяйственной зоны.
Описанные выше принципы и подходы позволяют качественно характеризовать массу применяемых средств производства и массу применяемой рабочей силы, то есть давать представление о
количественной определенности производительных сил предприятия и каждого его хозяйственного звена. Кроме того, основываясь на этих оценках
можно проводить измерение через стоимостные
показатели интенсивности производства, определять пути технико-ресурсного перевооружения хозяйственных звеньев предприятия, в том числе и
кормопроизводства.
В связи с тем, что в процессе реформирования
экономики произошли заметные структурные изменения во многих хозяйственных образованиях,
68
на следующем этапе разработки плана необходимо дать оценку этих сдвигов. Анализ проводится
по определенному кругу показателей (табл. 1).
По этим показателям определяется изменение
размеров и структуры использования земли, а
также животноводства. Дается оценка произошедших сдвигов в положительную или отрицательную сторону для дальнейшего развития предприятия. Не привело ли это к территориальному
разрыву производственного цикла при производстве кормов и животноводческой продукции, изменению типа предприятия, его месту в территориальном разделении общественного труда. Приводится экономическая оценка производства животноводческой продукции (табл. 2).
Анализируются причины убыточности (прибыльности) каждой отрасли животноводства. Дается оценка реальной возможности изменения ситуации в лучшую сторону, определяют основные
факторы, которые возможно использовать для этого.
Важным моментом является оценка генетического потенциала продуктивности животных, уровень его использования (табл. 3).
При низких показателях генетического потенциала выясняются причины этого. Как показывает
практика, это, главным образом, диспропорции
между генетическими возможностями животных,
69
Таблица 1
Структура использования земли и общественного
животноводства
№
п/п
1
1
2
3
70
Показатели
2
Всего земельной
площади
В т.ч.
сельскохозяйственные угодья
удельный вес в земельной площади
Из них: пашня
кормовые культуры
на
пашне
сенокосы
из них улучшенные
пастбища
из них улучшенные
Поголовье крупного рогатого скота
В т.ч. коровы
удельный вес в поголовьи КРС
Поголовье овец
В т.ч. овцематки
удельный вес в поголовьи овец
Ед.
изм.
3
га
га
%
га
га
га
га
га
га
гол.
гол.
%
гол.
гол.
%
Предприятие в
прежнем
составе
(до…г.)
4
Предприятие в
новом
составе
(… г.)
5
Разница,
(+,-)
%
6
Продолжение таблицы 1
1
4
5
6
7
8
9
2
Свиньи
В т.ч. свиноматки
удельный вес в поголовьи свиней
Лошади
Условных голов
скота
Приходится на 100
га сельхозугодий
крупного рогатого
скота
В т.ч коров
овец
лошадей
Приходится на 100
га пашни свиней
Приходится на 100
га сельхозугодий
ус. гол. скота
Структура использования площади
сельхозугодий
в т.ч. пашня
кормовые культуры
на пашне
сенокосы
из них улучшенные
пастбища
из них улучшенные
Структура животноводства (в условных головах)
Крупный рогатый
скот
в т.ч. коровы
3
гол.
гол.
4
5
6
%
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
100%
%
%
%
%
%
%
100%
%
%
71
Продолжение таблицы 1
1
2
Овцы
в т.ч. овцематки
Свиньи
в т.ч. свиноматки
Лошади
3
%
%
%
%
4
5
6
%
Примечание: по желанию «плановика» и при необходимости могут добавляться другие показатели или составляться
новая таблица.
Таблица 2
Экономические показатели производства
продукции животноводства
в
гг.*)
Виды
продукции
Молоко
Мясо
крупного
рогатого
скота
Мясо
свиней
Мясо
овец
Шерсть
·······
·
72
Производство,
т
Реализация,
т
Выручка
от реализации,
тыс. руб.
Себестоимость
реализованной продукции,
тыс. руб.
Сумма
прибыли
(+)
убытка (-),
тыс. руб.
*) пример возможной формы
Таблица 3
Использование генетического потенциала
плановых пород животных, используемых
в хозяйстве
Показатель
Целевой
стандарт
Фактическая
продуктивность
в
г.
Уровень использования
генетического
потенциала
Удой на корову, кг
Среднесуточный
прирост живой массы, г:
КРС на откорме
свиней на откорме
Настриг шерсти с
овцы
················
·····
уровнем и качеством их кормления. Поэтому оценивается энергетическое содержание рационов,
содержание в них переваримого протеина, сахаропротеинового, кальциево-фосфорного соотношения в сравнении с научно обоснованными зоотехническими нормами. В частности, нормальным
считается, когда в рационах свиней на одну кормовую единицу должно приходиться 110-115 г
протеина. Сахаро-протеиновое соотношение в рационах молочных коров должно составлять 0,81,1, в рационах молодняка крупного рогатого ско-
73
та – 0,8-1,0. Соотношение кальция и фосфора, соответственно, 1,5-2,0 и 1,3-2,0.
Особо важно иметь данные лабораторного анализа питательности всех видов кормов (приложение 1). Если в хозяйстве нет собственной лаборатории, на первый случай можно пользоваться
услугами близлежащей агрохимслужбы других
предприятий или научных учреждений. Но в дальнейшем желательно организовать собственную
систему агрохимического контроля кормов, что
позволит сбалансировать рационы непосредственно по результатам анализа кормов, которые должны проводиться регулярно в течение периода
кормления животных.
В структуре себестоимости на производство
продукции животноводства на долю кормов приходится от 38 % до 52 % всех затрат. Поэтому
необходимо детально проанализировать дифференциацию себестоимости питательного элемента
в различных кормах (табл. 4). Обычно самые дорогие питательные элементы в картофеле, корнеплодах, покупных концентрированных кормах,
самые дешевые – в зеленых кормах. Самый дешевый переваримый протеин определяется в гороховом зерне и амаранте. Основываясь на этих данных, определяют влияние структуры рационов на
себестоимость кормления различных видов и
групп скота.
74
Это позволяет определить наиболее экономичный тип кормления животных, исходя из набора
выращиваемых в хозяйстве кормовых растений.
Таблица 4
Себестоимость кормов,
гг.
Виды кормов
1
Концентрированные –
в среднем
в т.ч.: комбикорма
витаминнотравяная мука
Зернофураж – в
среднем
из них: рожь
Центнера
кормовой
единицы
2
Себестоимость, руб.
ПереваКаль
Фосримого
ция,
фора,
протеина,
г
г
кг
3
4
5
Каротина,
мг
6
пшеница
ячмень
овес
горох
Грубые – в
среднем
в т.ч.: сено
сенаж
солома
Сочные – в
среднем
в т.ч.: силос
75
корнеплоды
картофель
76
Продолжение таблицы 4
1
Зеленые – в
среднем
в т.ч.: кукуруза
однолетние
травы
многолетние
травы
естественные травы
В среднем по
всем видам
кормов
2
3
4
5
6
При этом главным критерием должно быть рассмотрение кормов как своеобразного средства
производства в отраслях животноводства, что позволит избегать возникающих воспроизводственных диспропорций. Поэтому очень важно при
подготовке к составлению планов дать экономическую оценку кормовых культур с целью определения объема кормовой базы, ее структуры, качества
и себестоимости готовых кормов. Ее проводят по
натуральным, стоимостным и комплексным показателям. К натуральным относят: урожайность,
выход кормовых единиц, переваримого протеина
и других питательных веществ с 1 га. Стоимостные показатели представляют собой сумму затрат
на производство 1 ц натурального корма, 1 ц кормовых единиц, 1 кг протеина или другого пита77
тельного вещества. Комплексные – сочетают и
натуральные и стоимостные показатели.
Известно множество методик оценки кормовых
культур и севооборотов. Чаще всего используют
следующие: по выходу с 1 га условных кормопротеиновых единиц и их себестоимость; суммарному индексу, представляющему собой соотношение индексов урожайности и себестоимости; комплексу основных показателей: сбор с 1 га кормовых единиц, переваримого протеина, их себестоимости (общая эффективность в баллах); выходу
животноводческой продукции с 1 га и окупаемость затрат; по содержанию в кормах энергии;
получаемому чистому или условному доходу, по
реализационной цене корма и другие. Ученые
СибНИИСХ (г. Омск) считают, что основными
критериями экономической оценки культур являются урожайность, выход с единицы севооборотной площади наиболее важных элементов питания
– сухой массы, сырого протеина, углеводов, жиров, клетчатки и других, а также затраты труда и
средств на их выращивание. Эти показатели
вполне позволяют установить продуктивность
кормовых культур, эффективность использования
земли, трудовых и материально-денежных
средств, выявить степень хозяйственной выгодности той или иной культуры.
Предлагается оценку питательности вести по
содержанию энергии [19]. Но так как мы имеем
78
здесь дело не с готовыми кормами, а с кормовыми
культурами, целесообразно расчет вести в бруттоэнергии (валовой энергии). Она представляет собой сумму энергии отдельных питательных веществ.
Для расчета брутто-энергии предлагается следующая формула:
Y3 = 5,72 × Z1 + 9,5 × Z2 + 4,79 × Z3 + 4,17 × Z4 ±
0,9 % (C),
где Y3 – сумма брутто-энергии, Ккал;
Z1 – содержание сырого протеина, г;
Z2 – содержание сырой клетчатки, г;
Z4 – содержание безазотистых экстрактивных веществ, г;
C – показатель стандартного отклонения, %.
По приведенной методике проводится экономическая оценка специализированных кормовых
севооборотов: для производства сочных кормов,
зернофуража, зеленой массы для непосредственного скармливания животным или изготовления
травяной муки и т.д. В таблице 5 для примера
приведены данные оценки севооборотов по производству сочных кормов [19].
79
Номер севооборота
Таблица 5
Экономическая оценка специализированных
севооборотов по брутто-энергии и затратам по
возделыванию кормовых культур
(в среднем за 1978 – 1980 гг.)
1
1
2
3
4
5
6
80
Севообороты
2
Пар, кормовая
свекла, кукуруза, горохо-овес,
ячмень
Пар, сахарная
свекла, кукуруза, горохо-овес,
ячмень
Донник, кормовая свекла,
кукуруза, горохо-овес, ячмень
Донник, кукуруза, кукуруза,
горохо-овес,
просо
Донник, кукуруза, кукуруза,
горохо-овес,
ячмень
Донник, яровой
рапс, кукуруза,
кукуруза, горохо-овес, просо
Продук
тивность
1 га
пашни,
Гкал
Коэф.
урожайности
Ку,
%
Себестоимость
1 Гкал,
руб.
Коэф.
физической
себестоимости
Кс,%
3
4
5
6
Показатель
общей
эффективности
Э=
КУ/КС
7
24,4
105
13,2
115
0,9
8
27,6
118
10,0
87
1,34
4
24,9
106
12,4
108
0,98
7
25,7
109
10,5
91
1,2
6
22,8
97
7,1
62
1,56
2
24,6
104
7,4
64
1,63
1
Занимаемое
место
8
Продолжение таблицы 5
1
1
3
1
4
1
5
1
6
2
Кукуруза (1-4),
горохо-овес (5),
многолетние
травы (6-9)
Кукуруза + соя,
кукуруза +
горохо-овес,
кукуруза +
подсолнечник,
кукуруза +
чина, многолетние травы
Пар, картофель, кукуруза,
горохо-овес,
ячмень
Донник, картофель, кукуруза,
горохо-овес,
ячмень
В среднем:
3
4
5
6
7
8
18,9
80
7,3
63
1,27
5
20,4
86
6,9
60
1,43
3
22,9
98
18,7
163
0,6
10
101
18,6
162
0,62
9
100
11,5
100
1,00
23,6
23,6
В предлагаемой методике урожайность и химический состав культур, а следовательно, и вся
технология возделывания находит свое отражение
в энергетической оценке и частично в себестоимости единицы брутто-энергии.
Коэффициенты урожайности и себестоимости
культур и севооборотов представляют собой отношение этих показателей к среднему по сравниваемой группе. Показатель общей эффективности
культуры или севооборота – отношение коэффициентов урожайности и себестоимости, позволяет
анализировать культуры и севообороты в ком81
плексе. Как дополнительный показатель может
служить выход с гектара минеральных веществ
(фосфора и калия) (табл. 6).
Таблица 6
Дополнительная оценка эффективности кормовых
севооборотов по выходу с 1 га пашни фосфора и
кальция
Номера севооборотов
1
2
3
4
5
6
13
14
15
16
Выход с 1 га пашни, кг
фосфора
кальция
14,8
29,3
14,0
30,3
15,3
36,3
14,7
38,5
13,4
34,3
14,7
41,1
10,5
28,3
11,8
36,1
12,3
25,8
12,6
32,4
При оценке культур по выходу с 1 га бруттоэнергии учитывается содержание каждого элемента питания. Однако в определенных случаях планирования выделяется наиболее дефицитное вещество – чаще всего это содержание переваримого
протеина в кормовом сырье, который следует рассматривать отдельно.
Исходя из этих оценок и учета специализации
животноводства, формируется структура кормо82
вых ресурсов, определяется оптимальное соотношение между полевым и лугопастбищным кормопроизводством. Одновременно с этим уточняется
структура и объем кормовых ресурсов, формируемых в полевом и лугопастбищном кормопроизводстве, исходя из необходимости набора культур,
позволяющих еще в полевых условиях сбалансировать кормосмеси по содержанию в них требуемых питательных элементов.
Особенно внимательно следует подходить к
наполнению кормов полноценным белком, что
требует проведения целенаправленной структурной политики, как на внутреннем, так и общехозяйственном, межотраслевом уровнях в масштабах
всего предприятия.
Эффективность использования потенциала
кормопроизводства определяется главным образом хозяйственной деятельностью первичной
ячейки предприятия – животноводческой фермы,
бокса, где содержатся животные определенных
половозрастных групп. Здесь недостаточно обеспечивать лишь компонентный подбор групп и видов кормов, а требуется переходить к их балансированию по индивидуальным питательным качествам в соответствии с научными требованиями к
кормлению животных. Объемы и структура производства кормов должны планироваться с учетом
более полного соответствия их физиологическим
потребностям половозрастных групп животных,
83
то есть составляются кормовые микробалансы.
Экспериментально доказано, что при этом окупаемость кормов продукцией повышается на треть.
Поэтому плановику необходимо заранее собирать,
экспертно с помощью специалистов оценивать
научные данные не только в сфере кормопроизводства, но и в кормлении животных, в увязке со
спецификой местных природно-климатических и
экономических условий. Для самоконтроля в приложениях 2-19 приведены групповые нормы расхода кормов и их структура по видам животных
применительно к условиям Западной Сибири и
другие нормативы [23-30].
По завершению всех циклов производства
кормов необходимо проанализировать их результаты. Примерные оценки приведены в таблицах,
объединенных в приложении 28.
84
4. СТРУКТУРА И ПРИОРИТЕТЫ
ИНФОРМАЦИОННОНОРМАТИВНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ
КОРМОПРОИЗВОДСТВА
Планирование кормопроизводства должно основываться на системном анализе возможных интенсифицирующих и стохастических факторов с
учетом поэтапного их использования на разных
уровнях планирования. Для исследования таких
сложных систем существует метод системного математического моделирования, при котором используется не одна отдельно взятая модель, а система экономико-математических моделей.
Имеющиеся в настоящее время изолированные
модели планирования развития кормопроизводства недостаточно скоординированы, не имеют
необходимого информационного и алгоритмического единства, не учитывают важнейшие характеристики кормопроизводства как объекта планирования – стохастичность, нелинейность, неустойчивость. Естественно при этом отразить специфику условий развития кормопроизводства, внутренние и внешние производственные взаимосвязи,
сбалансировать и рассчитать оптимальный вариант производственного плана не представляется
возможным.
85
4.1. Применение моделей и методов
математического моделирования в
планировании сельскохозяйственного
производства
Как всякая сложная система, материальное
производство в целом и отдельные его элементы в
ходе развития и функционирования подвергаются
случайным и неопределенным воздействиям.
Наиболее ярко выражено многообразие таких воздействий в сельском хозяйстве. Так наряду с целенаправленной деятельностью человека, на производственный процесс и его результаты влияют такие факторы, как количество осадков и сроки их
выпадения, температура воздуха и т.д. Поэтому
случайный
характер
многих
техникоэкономических показателей, используемых в моделях оптимизации сельскохозяйственного производства, обусловлен особенностями этой отрасли.
В настоящее время имеются разработанные экономико-математические модели по оптимальному
планированию кормопроизводства, отличающиеся
постановкой задачи, степенью детализации учитываемых условий, а также применяемыми критериями оптимизации [31-38].
В первых таких работах [39-41] предусматривались ограничения по сельскохозяйственным
угодьям, трудовым ресурсам, механизированным
работам, производству и использованию кормов.
86
В дальнейшем модели дополнялись переменными
по технологическим способам содержания животных, по половозрастным группам, а также темпам
воспроизводства стада [42].
Заслуживают внимания работы [43-45], в которых приводится методика построения и примеры
математических моделей оптимального планирования и использования кормов. По мнению отдельных авторов, в основу научно обоснованных
объемов и структуры кормопроизводства должны
быть положены рационы [46-48]. Другие же считают, что экономико-математическая задача по
оптимизации рационов и структуры кормовой
площади должна решаться в единой экономикоматематической модели [44-50]. К разработке оптимального плана развития кормопроизводства
имеются и другие подходы [51, 52]. Применяемые
на практике экономико-математические модели,
отражающие взаимосвязи между затратами ресурсов и результатами производства, позволяют получить решение при усредненных показателях. В
ряде работ [53-58] представлен определенный
опыт применения экономико-математических методов для планирования сельскохозяйственного
производства на базе детерминированных моделей
линейного программирования. Они используются
для планирования на различных уровнях управления, но, поскольку учет воздействия случайных
факторов ими не осуществляется, плановые расче87
ты на практике могут сильно отличаться от фактически полученных производственных результатов.
Вопросам применения стохастических моделей
в анализе и планировании сельскохозяйственного
производства стало уделяться определенное внимание экономической науки [59-66]. Определены
основные принципы и направления моделирования стохастических зависимостей в сельском хозяйстве. Расчеты, проведенные с использованием
отмеченных моделей, показали их высокую эффективность при решении различных задач планирования сельскохозяйственного производства.
Представляет интерес подход к учету риска от неблагоприятных погодных условий путем введения
коэффициента «платы за риск» в целевую функцию, что требует обработки больших объемов информации для обоснования самих размеров коэффициента [64]. Разработан и предложен способ
моделирования с дискретными исходами условий
производства и формированием для каждого исхода своей группы ограничений [61, 62]; а также
решение стохастических задач оптимизации
структуры кормопроизводства, направленных на
решение проблемы устойчивости кормопроизводства [63]. Отличие стохастической модели от детерминированной в том, что критерием оптимальности в ней является минимум дисперсии валового объема кормопроизводства.
88
С появлением моделей, в которых пытались
учесть влияние различных факторов, в том числе
погодных, оправдываемость планов должна была
повыситься. Однако в практике планирования учет
вероятностного характера параметров задач пока
не получил достаточного распространения. Это
объясняется значительной сложностью стохастических задач по сравнению с детерминированными, отсутствием эффективных алгоритмов решения, каким является симплекс-метод в линейном
программировании. Но практика ведения сельского хозяйства в изменчивых погодных условиях заставила выработать множество разнообразных
способов, мероприятий «сглаживания», «смягчения» пагубного влияния неблагоприятных погодных условий: от использования веточного корма
до строго налаженной системы страхования. По
характеру влияния на воспроизводственные процессы эти мероприятия можно условно объединить на два направления. Первое направление связано с созданием оптимальных резервов страховых запасов корма, т.е. учетом снижения производства кормов в неблагоприятные годы [67-69].
Второе направление объединяет мероприятия,
направленные на совершенствование методов
управления кормопроизводством с учетом неустойчивости некоторых параметров, т.е. связано
с применением стохастических моделей планирования. Многие ученые склоняются к тому, что со89
здание и совершенствование моделей планирования развития сельского хозяйства должно идти
путем перехода от детерминированных задач к вероятностным [59-71].
Экономический смысл стохастических задач
(двухэтапных) заключается в том, что они позволяют учитывать дифференциацию плановых решений на априорные и апостериорные. К априорным (стратегическим) относят показатели, значения которых не могут быть изменены вслед за
каждой реализацией погодных условий. Это площади многолетних насаждений, поголовье животных, наличие основных средств производства.
Апостериорные (тактические) показатели определяют перечень мероприятий, осуществляемых сообразно со складывающейся ситуацией. Это реализация рациональных режимов кормления в
условиях низких урожаев кормовых культур, привлечение дополнительных рабочих сил и техники,
пересевы погибших культур и другие мероприятия, позволяющие справиться с непредвиденными
ситуациями в процессе производства, компенсировать невязки априорного плана. Совокупность
инертных структурных параметров априорных
производственных решений рассчитывается на
«погружение» ее в разные погодные условия производства с частотой, определяемой вероятностью
возможного исхода.
90
Другой подход в этом направлении связан с
тем, что колебания результатов кормопроизводства по годам могут наносить серьезный ущерб
животноводству и всему хозяйству. Так в [63, 72]
считается, что максимальная устойчивость кормопроизводства достигается при минимальной дисперсии объема кормопроизводства D(V), так как
минимизация D(V) будет означать одновременно
минимизацию в среднем нехватки кормов. Математическая модель задачи представлена в приложении 20.
Системный подход к организации оптимального планирования требует применения комплекса
моделей, которые были бы связаны между собой
информационными потоками и обеспечивали как
оптимизацию развития хозяйства в целом, так и
решение отдельных, частных вопросов. На основе
принципов построения системы моделей оптимального планирования, разработанного в ЦЭМИ
(Центральный экономико-математический институт РАН) [73], предложена следующая блок-схема
системы (рис. 4) применительно к кормопроизводству на уровне предприятия.
Системный подход к решению проблем развития кормопроизводства на интенсивной основе
позволяет преодолевать узкие рамки отрасли, реально осуществлять принцип целевого управления, ориентирующегося на реализацию конечных
целей производства.
91
1. Блок моделей долгосрочного прогнозирования
2. Блок моделей перспективного планирования
3. Блок моделей текущего
годичного планирования
4. Блок моделей оперативного планирования
1.1. Совокупность производственных функций
прогнозирования урожайности с.-х. культур, продуктивности животных, удельных издержек производства
продукции
2.1. Совокупность производственных функций для
формирования нормативов
урожайности с.-х. культур,
продуктивности животных;
удельных издержек производства
3.1. Совокупность произ водственных функций для
анализа состояния кормопроизводства, животноводства, кормоотдачи за пре дыдущий год и для уточнения нормативов
4.1. Модель корректировки размещения культур в севооборотах
1.2. Модель определения
оптимальной структуры
животноводства в укрупненной номенклатуре в
увязке с потенциалом
кормопроизводства
2.2. Динамическая модель
развития кормопроизводства в соответствии с
потребностями животноводства
3.2. Модель корректировки
структуры и размещения
животноводства с учетом
реального потенциала
кормопроизводства
4.2. Модель оптимизации полевых
работ в напряженные периоды
4.3. Модель расчетов кормовых
рационов по всем группам скота по
периодам
4.4. Модель организации заготовки
кормов
1.3. Модель внутрихозяйственной планировки и
размещения стационарных
объектов животноводства и
кормопроизводства
2.3. Модель размещения
животноводства и специализации подразделений
3.3. Модель размещения
культур в севооборотах
2.4. Модель выбора вариантов производственных
построек
3.4. Модель размещения
удобрений по культурам и
полям
4.5. Модель управления запасами
кормов
4.6. Модель оптимизации транспортировки кормов
91
Рис. 4. Блок-схема системы моделей оптимального планирования кормопроизводства на уровне
сельскохозяйственного предприятия
92
Одной из важнейших моделей предлагаемой
системы является динамическая модель развития
производства (2.2). Она позволяет отразить движение кормопроизводства от исходного уровня к
уровню, намеченному планом (1.2). Она служит
связующим звеном между текущим планированием и долгосрочным прогнозом развития кормопроизводства. Это достигается, с одной стороны,
введением в модель 2.2 ограничений, обеспечивающих выход на параметры животноводства в
увязке с потенциалом кормопроизводства (1.2), а с
другой – использованием результатов решения по
первому блоку динамической задачи для конкретизации планов текущего года (3.2). Модели 1.2;
2.2; 3.2 являются узловыми в своих блоках, потому через них обеспечивается информационная
связь между собой всех других моделей в единую
систему.
Получается как бы пирамида, иерархия моделей, обеспечивающих строгую подчиненность
частных моделей общим. Обоснованность и эффективность расчетов будет тем выше, чем последовательнее соблюдается переход от моделей
верхнего уровня к нижним. Однако и решение отдельных частных задач, если они достаточно правильно поставлены, позволяют добиться существенного эффекта.
93
4.2. Модели, апробированные на
практике в условиях Сибири.
При планировании научно обоснованной кормовой базы наибольший эффект дает та модель,
которая увязывает потребности в кормах с физиологическими особенностями половозрастных
групп животных и потенциальной возможностью
растениеводческих отраслей хозяйства. Это позволяет увязывать все балансовые расчеты по производству продукции и использованию производственных ресурсов при одновременной оптимизации кормовых рационов.
Отражение в модели оптимизации всех элементов процесса кормопроизводства, включая
формирования оптимальных рационов по всем видам питательных веществ в стойловый и пастбищный период для крупного рогатого скота и
овец, а также формирование структуры посевов с
подробным перечнем всех культур, затрудняется
большой размерностью решения задачи. Поэтому
планирование лучше всего вести в два этапа. На
первом – определяются лишь основные укрупненные показатели. На втором – определяются площади посева всех культур, дифференцированных
по направлению использования с целью обеспечения производства необходимого количества кормов, сбалансированных по основным видам питательных веществ. Структура модели, предлагае94
мой для решения таких задач, приведена в приложении 21.
В модели предусмотрена возможность расширения площадей посева товарных культур, так как
при оптимизации кормопроизводства могут выявиться резервы, которые должны быть направлены в товарные растениеводческие отрасли, если
это эффективнее, чем использование в кормопроизводстве. В отдельных блоках происходит балансировка производства и потребности кормов по
половозрастным группам животных отдельно в
летний и зимний период. Это связано с тем, что
содержание питательных веществ в среднегодовой
потребности кормов не характеризует сбалансированности рационов по периодам года. В качестве
критерия оптимизация перспективного плана кормопроизводства используется максимум прибыли,
как наиболее отвечающий задаче эффективного
использования производственных ресурсов.
Приведенная здесь модель использовалась при
составлении проектов плана по кормопроизводству в базовых хозяйствах СибНИИСХ в Омской
области [76], в которых в структуре товарной продукции животноводческие отрасли занимают 4550 %. За три года уровень кормления скота увеличился на 23 %, удой молока на корову достиг 3000
кг, среднесуточный прирост молодняка – более
400 г, настриг шерсти на овцу – 5 кг.
95
Более сложная модель применялась при разработке программы развития животноводства на базе оптимизации структуры кормопроизводства в
совхозе «Светлополянский» Болотнинского района Новосибирской области [74]. Функционалом в
задаче был избран максимум прибыли при условии выполнения портфеля заказов на поставку
продукции и использования собственных кормовых ресурсов на сложившемся уровне урожайности культур.
Перевод животноводства на промышленную
технологию потребовал широкого применения
индустриальных методов производства кормов,
экономически обоснованного проектирования и
создания гарантированной кормовой базы.
В этих целях в ГНУ СибНИИК были разработаны типовые комплексные проекты создания
кормовой базы для комплексов по производству
молока на промышленной основе по основным зонам Западной Сибири [75].
Была поставлена задача, исходя из научно
обоснованных объемов ресурсов и соответствующих нормативов затрат, определить такой уровень
производства и структуры кормовой базы на животноводческом комплексе, который будет полностью соответствовать природно-экономическим
условиям, способствовать наиболее рациональному использованию земли, труда, техники, материально-денежных и других средств производства,
96
позволит получить наибольший экономический
эффект.
Характер задачи оптимизации кормопроизводства определяет возможность использования в ней
ряда критериев оптимальности: минимум затрат
на производство кормов, минимум пашни, минимум труда и максимум выхода кормовых единиц с
гектара. Экономико-математическая модель задачи представлена в приложении 22.
Математическое моделирование совместно с
применением ЭВМ обеспечивает комплексный
подход к учету производства и использованию
кормов. Однако его широкое применение при планировании кормовой базы непосредственно в
сельскохозяйственных предприятиях крайне ограничено. Чтобы как-то восполнить этот пробел, в
ГНУ СибНИИК были обобщены результаты оптимальных решений при планировании кормовой
базы для животноводческих комплексов.
Параметры планирования представлены в виде
базовой экономико-математической модели с целью широкого применения ее, как примерной основы планирования кормовой базы в хозяйствах
степной и лесостепной зон Западной Сибири. В ее
основу положен модульный метод с использованием нормативных коэффициентов, выведенных
на основе результативных показателей оптимизации кормопроизводства. При планировании кормовой базы с помощью этого метода в каждом
97
конкретном случае потребуется уточнение некоторых нормативов, введение новых (требования
сложившегося севооборота, уровня урожаев, виды
и сорта отдельных кормовых культур, нормы полива, возможные уровни удобрений и др.).
Данная модель (приложение 23) на основе разработанных нормативов (урожайность, затраты
труда и средств, принятые нормы кормления, органические и минеральные удобрения и др.) при
планируемом уровне продуктивности животных
позволяет определить объемы производства различных видов кормов, кормовую площадь, ее
структуру, потребность в удобрениях, тип кормления, структуру рациона, затраты труда и средств
на производство кормов для различных типоразмеров животноводческих комплексов.
Все рассмотренные выше модели являются детерминированными – в этом их главный недостаток. Если решение принимается на основе детерминированной задачи, то это означает, что априорно из множества возможных комбинаций значений случайных параметров исследователь выбирает одну, получает план в предположении, что эта
комбинация в действительности будет иметь место. На самом деле ее реализация возможна только
с некоторой вероятностью. До тех пор, пока не
проверена устойчивость детерминистского плана
относительно вариации исходных данных в их вероятностных границах, нельзя даже сказать, в ка98
кой мере этот план случаен и в какой выражает
действительно закономерные тенденции соответствующего процесса. Вместе с тем эти модели
должны использоваться при плановых расчетах.
4.3. Разработка модели оптимизации
планирования промышленного
производства кормов
При разработке обобщенной модели оптимизации планирования кормопроизводства в ней в качестве случайных величин должны рассматриваться технико-экономические коэффициенты,
значения которых тесно связаны с урожайностью
сельскохозяйственных культур. В прямой зависимости от урожайности находятся такие величины,
как выход кормов, валовой и товарной продукции
на 1 га посевов; определяется связь между урожайностью и уровнем затрат материальноденежных средств на 1 га.
Стохастическая экономико-математическая задача оптимизации кормопроизводства формулируется следующим образом: определить оптимальный состав кормовых культур и адаптированную структуру их посевов на любой исход погодных условий, обеспечивающих производство заданного объема животноводческой продукции,
при выполнении зоотехнических требований к
структуре кормового баланса. Критерием опти99
мальности в данной задаче является минимум затрат материально-денежных средств на производство кормов. Исходной предпосылкой является
неизменность размеров ресурсов кормопроизводства, продуктивности и поголовья животных и
структуры посевов кормовых культур от исхода
погодных условий.
Для решения поставленной задачи используется комплекс моделей (рис. 5), т.е. оптимизационная модель включает в себя построенные на
предыдущем этапе многофакторные регрессионные уравнения урожайности кормовых культур и
затрат материально-денежных средств на их производство. В эти уравнения входит такой показатель, как удельный вес конкретной культуры в
общей посевной площади. Следовательно, уровень
рассчитываемых нормативных показателей устанавливается в процессе решения задачи. Это облегчает корректировку условий задачи при вариантных расчетах. Для описания поставленной задачи вводятся следующие обозначения:
Индексы: j – кормовой культуры, вида продукции животноводства; i – земельного угодья; l – питательного вещества; h – группы кормовых культур; v – исходов погодных условий; t – номера месяцев пастбищного периода.
100
100
Земельные угодья
Прогнозирование
техникоэкономических
показателей
Прогнозирование
материальноденежных затрат
Обоснование
агротехнических
мероприятий
Прогнозирование
урожайности
кормовых культур
Прогнозирование
исходов погодных
условий
Обоснование
зеленого конвейера в пастбищный
период
Прогнозирование
продуктивности
сельскохозяйственных животных
Оптимизация
кормовых рационов
Модель планирования
кормопроизводства
Оптимальные
планы производства кормов
Объемы продукции
животноводства
Рис.
5. животСтруктура комплекса моделей планирования промышленного производства кормов
-венных
ных
101
Множества: M – земельные угодья; M1 – площади возделываемых культур; L – питательные
вещества; H – группы кормовых культур, кормов;
N – виды кормов; N1 – виды кормов, выделяемых
сверх минимума в нормах кормления; N2 – виды
продукций животноводства; N3 – исходы погодных условий; T – месяцы пастбищного периода.
Технико-экономические коэффициенты: Si –
общее количество i-го земельного угодья; ij, j,
tj – коэффициенты (принимают значения 0 или
1); Smin, Smax – минимальная и максимальная площадь возделывания различных культур или группы культур; ljν – выход l-го питательного вещества c 1 га j-й культуры в -ом исходе погодных
условий; alj - норма расхода l-го питательного вещества на 1 ц j-го вида продукции животноводства;  hjν – выход h-й группы кормов с 1 га j-й
культуры в -ом исходе погодных условий; ahj минимальная норма расхода h-й группы кормов в
расчете на 1 ц j-го вида продукции животноводства; a'hj - разница между максимальной и минимальной нормами потребления h-й группы кормов
в расчете на 1 ц j-го вида продукции животноводства; K νj – выделение h-й группы кормов в -ом
исходе погодных условий в резервный фонд; PK hν
– поступление h-й группы кормов в -ом исходе
погодных условий из резервного фонда; PK lν –
103
поступление l-го питательного вещества в -ом
исходе погодных условий из резервного фонда;
KZ νt – выделение излишков кормов в -ом исходе погодных условий в t-й месяц пастбищного периода на сенаж и т.д.; Qj – гарантированный объем производства j-го вида продукции животноводства; c νj – затраты материально-денежных средств
на 1 га j-й культуры в -ом исходе погодных условий; p ν – вероятность -го исхода; zj – переменная, обозначающая площадь возделывания j-й
культуры, или объем производства j-го вида продукции животноводства.
Математическая постановка задачи записывается следующим образом. В ней в качестве целевой функции выступает оценка математического
ожидания минимальных затрат на производство
кормов:
min
zj

ν ν
 p cj zj
ν N 3 jN
при ограничениях:
1) по использованию земельных угодий:
iM;
 α ij z j  Si ,
jN
2) по предельным площадям возделывания
различных групп культур:
Si   α ij z j  Si , i  M 1 ;
jN
104
3) по обеспечению животных питательными
веществами:
  lj z j   alj z j  PKlν  0, l  L, ν  N 3 ;
j N
j N 2
4) по производству группы кормов не менее
потребности:
  hjν z j   ahj z j  PK hν  0, h  H , ν  N 3 ;
j N
j N 2
5) по потребности кормов сверх минимальной
нормы:
ν
ν
ν
 hj z j   ahj z j   a'hj z j  PK h  K h  0,
j N
j N 2
j N1
h  H , ν  N3
 ahj z j  a'hj z j  0,
h H,
j  N2 ;
6) по производству и использованию зеленых
кормов в t-й месяц пастбищного периода (условия
по обеспечению зеленого конвейера):
t
  γ tjhjν z j   ahj
z j  KZ νt  0,
jN
jN 2
h  H , ν  N3 , t T ;
7) по гарантированному производству продукции животноводства:
β j z j  Q j, j  N 2 ;
8) по условию равенства посевных площадей
всех кормовых культур:
z j  z νj , j  N , ν  N 3 ;
105
9) по условию неотрицательности значений переменных:
z j  0, j  N .
Таким образом, в результате объединения моделей, полученных на предыдущих этапах, в одну
сформирована модель кормопроизводства, предусматривающая балансовую увязку объемов производства продукции животноводства с имеющимися ресурсами. Данная модель отражает влияние
погодных условий на результаты кормопроизводства. Она позволяет определить объективные
уровни нормативных показателей с привязкой их к
конкретным погодным условиям, оптимизировать
структуру посевных площадей кормовых культур,
а также размеры резервных фондов по видам кормов.
При решении задачи по данной модели
наибольшую сложность представляет собой прогнозирование исходов погодных условий. Например, если решить задачу на конкретный исход погодных условий, то полученное решение связано с
определенным риском. Риск, в основном, связан
со следующим:
– в момент принятия решений не существует
близкой к единице вероятности прогноза исхода
погодных условий;
– полученное решение дает максимальный
экономический эффект лишь в условиях отдельно
взятого исхода погоды.
106
В других исходах погодных условий выбранный вариант может оказаться худшим. Поэтому
требуется найти такое стратегическое решение,
которое бы было адаптировано ко всем возможным исходам погодных условий.
В предложенной модели отражаются условия
резервирования и использования резервных кормов. Создание резервов предусмотрено в среднем
и в благоприятном исходах по концентрированным, грубым и сочным кормам. В результате решения задачи определяется план производства и
использования кормов, адаптированный для неблагоприятных, средних и благоприятных исходов
погодных условий. При этом на выбор тактических решений непосредственно влияют сложившиеся погодные условия, а стратегические решения принимаются с учетом всех возможных исходов погодных условий. Данная задача является невыпуклой (присутствуют ограничения в виде равенств), нелинейной (нелинейность целевой функции и ограничений) задачей оптимизации, поэтому ее решение осуществлено при помощи разработанного программного обеспечения, использующего в основе метод, предназначенный для решения невыпуклых нелинейных задач оптимизации.
107
4.4. Разработка моделей урожайности и
затрат на производство сырья
Модель оптимизации планирования кормопроизводства включает в себя в качестве элементов
целевой функции многофакторные регрессионные
модели затрат на производство сырья, а в качестве
элементов ограничений – многофакторные регрессионные модели урожайности кормовых и зернофуражных культур. Построение таких многофакторных уравнений, исходит из специфики объекта исследования. Вид уравнения и значения его
коэффициентов будут зависеть от типа почвы, видов сельскохозяйственных культур и животных,
характера экономических ресурсов, затрат труда и
средств, уровня технической оснащенности и т.д.
Поскольку кормопроизводство является типичной
вероятностной системой, элементы модели должны фиксировать также учет случайных факторов,
таких как осадки (их количество, сроки выпадения, виды и интенсивность), солнечная радиация,
температура (длительность безморозного периода,
сроки осенних и весенних заморозков), относительная влажность воздуха, скорость и направление ветра и т.д.
На примере информации по районам Новосибирской области за 1993-1998 гг. были разработаны регрессивные модели, в которых использовался так называемый метод хозяйство–лет (рассмот108
рение хозяйств как единой совокупности). Климатические условия на уровне сельскохозяйственных
районов не служат препятствием для такого объединения, так как все хозяйства входят в зону
резко континентального климата.
Перед построением регрессионных моделей
предварительно была определена достоверность
исходных данных.
Результаты расчетов,
представленных в приложении 24, подтвердили,
что исходные данные достоверны и позволяют
проводить исследования на их основе.
Для построения многофакторных моделей в
результате предварительного анализа были выбраны факторы, представленные в приложении 25,
которые показали слабую парную корреляцию
между собой. В связи с выше изложенным, получены следующие модели урожайности сельскохозяйственных культур.
Модель урожайности зерновых культур.
Исходя из предложенных требований к подбору факторов урожайности зерновых культур, в модель включены следующие факторы:
x1, x2, x4, x5, x6, x8, x9.
Указанные факторы носят детерминированный
характер, что позволяет прогнозировать их значение на перспективу. Кроме того, перечисленные
факторы допускают количественные изменения,
ни один из них не является составной частью другого. Это позволяет использовать регрессионный
109
анализ для построения многофакторной модели.
По результатам проведенного предварительного
корреляционного анализа зависимости урожайности зерновых культур от погодных условий в модель дополнительно были включены и метеорологические факторы. Аналогичный анализ по другим
объектам показал, что различные кормовые культуры по-разному реагируют на одни и те же погодные условия, что связано с биологическими
особенностями этих культур.
Для модели урожайности зерновых культур из
отобранных факторов был использован многошаговый регрессионный анализ, при котором рассчитываются уравнения регрессии, значения критериев Стьюдента для каждого фактора, входящего в уравнение, отсеиваются факторы, для которых фактическое значение t-критерия ниже табличного.
Форма связи каждого фактора с результативным, а также теснота связи между факторами
представлена в приложении 26 (табл. П.7.1.,
П.7.2). На первом шаге регрессионного анализа,
получено следующее уравнение множественной
регрессии:
y1 = 11,61 x1 + 0,35 x2 +0,03 x4 – 0,01 (x4)2 –
– 0,08 x5 + 0,01 (x5)2 + 1,06 x6 – 1,29 x8 –
– 0,01 (x8)2 + 0,02/(x9) – 1,61 x40 + 0,01 x41 –
– 0,01 (x41)2 + 0,01 (x8)(x41) + 0,03 (x9)(x40) –
– 0,02 (x40)(x41).
110
Статистическая проверка адекватности уравнения показала, что оно значимо – фактическое
значение F–критерия равно 58,59 при табличном
значении 1,85 (для 5 %-ного уровня значимости).
Значение коэффициента множественной корреляции составило 0,99. Расчетное значение коэффициента множественной детерминации равно 0,99.
Проверка значимости коэффициентов регрессии
проводилась по t–критерию. В каждом шаге расчетные значения t–критерия для коэффициентов
регрессии (табл. 7.1) сравниваются с табличным
значением (tтабл = 2,00) и статистически самый незначимый член уравнения исключается. Такими
оказались следующие члены: (x4)2, x5, x6, (x8)2.
Таким образом, после пятого шага остались
только значимые коэффициенты регрессии. В результате модель урожайности зерновых культур
приняла следующий вид:
y1 = 0,01 x1 + 2,29 x2 + 0,17 x4 – 0,01 (x5)2 –
– 48,14 x8 + 0,81/(x9) – 88,43 x40 – 17,70 x41 +
+ 0,03 (x41)2 + 0,48 (x8)(x41) + 1,64 (x9)(x40) +
+ 0,86 (x40)(x41) + 1447,77.
Статистическая проверка адекватности модели
показала, что значение коэффициента множественной корреляции остается по-прежнему значимым (0,88). Изменение урожайности на 77 %
объясняется изменением входящих в модель факторов. Степень влияния факторов на урожайность
проранжированы на основе значений коэффици111
ентов регрессии (-коэффициенты), которая показала, что основными путями повышения урожайности зерновых культур являются: совершенствование структуры посевных площадей; рациональное использование органических и минеральных
удобрений; увеличение энергетических мощностей на 1 га посевов, то есть факторы интенсификации производства.
Известно, что на урожайность зерновых значительное влияние оказывают и другие факторы, которые не включены в модель из-за отсутствия или
недостаточной достоверности отчетных данных. К
ним относятся уровень мелиорации земель, противоэрозионные мероприятия, улучшение семеноводства, устранение потерь урожая, внедрение в
производство урожайных сортов, освоение севооборота и др.
Многофакторные регрессионные модели урожайности других кормовых культур и модели материально-денежных затрат на их производство
представлены в приложении 27.
В целом, репрезентативность многофакторных
моделей по отношению к генеральной совокупности позволяет сделать вывод о том, что такого рода модели могут успешно применяться для текущего планирования и перспективного планирования кормопроизводства в хозяйствах конкретной
зоны. Для этого требуется определить на соответствующий период перспективные значения пока112
зателей факторов при помощи метода экстраполяции. Одним из методов аппроксимации динамического ряда является метод наименьших квадратов.
Экономический показатель можно представать в
виде функции x = f(t) , где t – время, тогда в случае
линейного уравнения будем иметь:
x=a+b×t
где x – значение показателя в t-ом году;
t – время (tкон – tнач), t =1, 2, ...;
a, b – коэффициенты уравнения.
Использование линейных уравнений регрессии
для аппроксимации и прогнозирования динамических рядов основано на предположении, что экономические показатели из года в год равномерно
возрастают или, наоборот, снижаются. Эта гипотеза во многих случаях не соответствует действительности, поэтому наряду с линейной зависимостью необходимо проверить и другие виды связей,
т.е. в основу экстраполяции могут быть положены
и другие гипотезы, что приводит к необходимости
аппроксимации динамических рядов с помощью
нелинейных функций.
В литературе предлагается целый ряд нелинейных функций, аппроксимирующих динамические
ряды. При этом одной из основных проблем остается выбор кривой, отражающей основную тенденцию динамики.
113
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Как бы ни было хорошо увязано в плане кормопроизводство с потребностями животноводства,
фактические результаты всегда в какой-то мере
будут отличаться. Кормов может быть произведено больше или меньше, нарушен их ассортимент.
Может также не выдерживаться поголовье животных и структура стада по сравнению с намеченным. В производственной практике возможны
следующие варианты.
1. В изобилии заготовлены разнообразные
корма отличного качества. Необходимо решить:
какими должны быть рационы; как распределить
корма по отдельным группам скота; куда направить избыток кормов, чтобы наиболее эффективно
использовать весь запас.
2. В хозяйстве заготовлено большое количество кормов, но преобладают корма одной, двух
групп, необходимо решить: как возможно полное
использование этих кормов по группам скота; какие корма следует докупить в минимальном количестве, с тем, чтобы составить полноценные рационы кормления (допускаются продажа, обмен, покупка кормов).
3. В хозяйстве заготовлено недостаточное количество кормов. Необходимо решить следующие
вопросы: 1) какие и в каком количестве корма
следует докупить, затратив на это минимальное
114
количество средств; 2) как рационально использовать все корма по группам скота; 3) какие при
этом должны быть рационы, чтобы обеспечить
кормление скота без снижения продуктивности.
Поэтому по завершению производства готовых
кормов в планируемом году возникает необходимость вернуться к тому, чтобы посмотреть, как
лучше использовать произведенные и приобретенные корма. В постановке и решении задачи по
оптимизации использования кормов есть два пути.
Первый – это определение оптимальных рационов в кормлении животных. Суть состоит в том,
что из полученного перечня кормов, зная их питательность и стоимость, математическими методами можно составить рационы кормления, который
удовлетворяет поставленным требованиям по
нормам питательных веществ, соотношениям
кормов по видам и в то же время являются самыми дешевыми.
Однако подобная постановка задачи имеет
ограниченное значение. Составление оптимального рациона из числа имеющихся кормов может
привести к тому, что некоторые корма не будут
включены в рационы. Последующее составление
рационов из этих оставшихся кормов может значительно удорожить кормление, и в итоге какая-то
часть кормовых ресурсов будет использоваться в
неудачной комбинации (иногда даже остается неиспользованным часть кормов), а это приводит к
115
перерасходу кормов в расчете на единицу продукции животноводства.
Безусловно, для производства животноводческой продукции с меньшими затратами нужны
дешевые рационы. Этого надо добиваться повседневно, заботясь об удешевлении кормовых ресурсов. Но поскольку наличные корма уже имеют
известную стоимость, следует стремиться к тому,
чтобы наиболее рационально их использовать, получить максимальное количество продукции животноводства.
В этом свете большое практическое значение
имеет второй путь – определение оптимального
плана использования всех кормовых ресурсов, как
производственных, так и приобретенных. При
этом должно быть получено правильное решение
по следующим вопросам:
1. Какие виды кормов из имеющихся в хозяйстве и в каком количестве использовать в каждой
производственной группе скота?
2. Какие рационы кормления установить по
каждой группе скота, какое должно быть соотношение отдельных видов кормов, исходя из общей
экономической эффективности использования
кормовых ресурсов и удовлетворения всем зоотехническим требованиям?
3. Какие корма, в каком количестве целесообразно обменять, продать или приобрести?
116
4. Какие и в каком количестве минеральные,
витаминные добавки, химические вещества, нужно приобрести и каким группам скота они предназначаются?
В этих целях на определенные отрезки времени
(кормодни) составляются соответствующие планы. Более точным будет план, составленный перед
началом стойлового периода по данным фактически сложившегося набора кормов и их качества и
наличия половозрастных групп животных.
Планирование использования кормов становится все более многогранным, сложным по своему содержанию и требует широкого применения
экономико–математических методов, программного обеспечения и быстродействующих персональных компьютеров.
Организация полноценного кормления животных и в то же время рациональное использование
имеющихся кормовых ресурсов требуют корректировки ранее принятых кормовых рационов, в зависимости от набора, количества кормов, потребляемых за определенные промежутки времени.
При этом следует различать рационы суточные,
сезонные, годовые. Важным моментом является
планирование потребности кормов по производственно–возрастным группам животных в кормоднях.
К тому же потребности животных в питательных веществах весьма непостоянны и зависят
117
также от их функционального состояния и условий содержания. В связи с этим возникает потребность в систематической детализации норм кормления. При этом набор питательных элементов
может быть сбалансирован по минимальной, оптимальной и максимальной границам отдельных
элементов питания. Оптимальная потребность в
данном элементе питания обеспечивает нормальное здоровье, воспроизводительные способности и
полное проявление потенциала породы животного. Минимальная и максимальная границы потребности сохраняют здоровье, нормальное отправление физиологических функций животных,
но их продуктивность может не достигнуть полного исчерпания потенциальных возможностей породы. Выход же за пределы границ оптимума может даже вызвать расстройство обмена веществ и
снижение отдачи кормов, рост себестоимости конечного продукта.
Традиционное нормирование рационов по шести показателям не обеспечивает максимального
проявления потенциальных возможностей животных, может привести к перерасходу кормов и повышению себестоимости продукции.
Детализированные нормы кормления, разработанные с учетом достаточной информации о химическом составе кормовых средств и добавок,
позволяет регламентировать рацион по 22-30 показателям. Исключительно важным при этом яв118
ляется переход к нормированию энергетической
составляющей рациона в единицах обменной
энергии, а также учет коэффициента переваримости питательных элементов кормов.
Достигаемое при этом повышение усвояемости
животными питательных веществ кормов оценивается как один из важных резервов улучшения
экономических показателей (затрат корма, качества продукции – жирномолочность, убойный выход мяса и др.). Экспериментами в Иркутской области установлено, что при тех же затратах кормов можно повысить их отдачу продукцией на 1012 % [17].
Установление химического состава местных
кормов приобретает решающее значение. С одной
стороны, это связано с широким использованием
новых кормовых синтетических и микробиологических средств: аминокислот, белковых концентратов, витаминных препаратов и т.д. С другой фактические показатели питательности сильно отличаются от нормативных, обусловленных самыми разными факторами, число которых доходит до
20 и которые могут у одного и того же вида кормового сырья изменить содержание элемента в 20,
100 и более раз.
Справочными данными о кормах можно пользоваться только при крупномасштабных расчетах,
что касается конкретных рационов кормления на
конкретный период содержания животных, то они
119
должны рассчитываться с учетом фактического
химического состава готовых кормов. Отсюда
напрашивается настоятельная необходимость организации агрохимических лабораторий в каждом
крупнотоварном хозяйстве.
Цикл производства животноводческой продукции на создании кормовых, ресурсов не кончается.
Далее идет разработка методов содержания животных, включая переработку заготовленных ресурсов кормов, их обогащение необходимыми ингредиентами, само кормление, племенное дело,
разведение, переработка производственных продуктов и т.д. Все эти циклы требуется планировать, опираясь на другие постулаты и закономерности, то есть здесь сфера взаимодействия многих
научных направлений, каждая из которых требует
к себе пристального внимания со стороны научного сообщества.
Но самое главное, чтобы хозяйственные
намётки стали реальностью, при разработке планов должны получить полное отражение три соответствия. Первое – чтобы структура поля соответствовала потребностям животноводства; второе –
чтобы поголовье скота соответствовало кормовым
ресурсам и третье – чтобы рационы кормления соответствовали потребностям животных во всех
питательных веществах, особенно незаменимых.
120
Приложения 1-26
Нормативно-методический
инструментарий к планированию
кормопроизводства
121
Приложение 1
Питательность различных видов кормов по
данным агрохимического анализа
Виды кормов
1
Зерно: пшеница
рожь
овес
ячмень
горох
Силос: кукурузный
подсолнечный
дикорастущих
трав
Кормовая свекла
Сахарная свекла
Турнепс
Брюква
Картофель
Куузику
Сено: костровое
люцерновое
клеверное
тимофеевки
вико-овсяное
просяное
злаковоразнотравное
степное разнотравное
122
кормовых
единиц,
кг
2
В 1 кг корма содержится
перевакальфосфоримого
ция,
ра,
протеиг
г
на,
г
3
4
5
каротина,
мг
6
Продолжение приложения 1
1
пырейноразнотравное
степное
пырейноразнотравное
луговозлаковое
бобоворазнотравное
разнотравное
лесное
злаковое
люцернокостровое
клевернокостровое
тритикале
злаковобобовое
донниковое
На зеленый
корм:
пастбища
кукуруза
смесь многолетних трав
рожь
озимая рожь
клевер
вика + овес
горох+овес
просо
Травяная мука:
люцернокостровая
костровая
2
3
4
5
6
123
Продолжение приложения 1
1
донниковая
овсяная
Сенаж:
донниковый
костровый
вико-овсяный
горохоовсяный
костроводонниковый
костроволюцерновый
клеверный
люцерновый
овсяногороховый
зерносенаж
Травяные гранулы многолетних трав
Травяные гранулы бобовые
Солома:
пшеничная
ржаная
ячменная
овсяная
Зерносмесь:
овес+горох
вика + овес
Дерть гороховая
овсяная
ячменная
Мука овсяная
пшеничная
124
2
3
4
5
6
Окончание приложения 1
1
ячменная
овес + ячмень
Отходы дрожжевые кормовые
Жмых подсолнечный
Мясо-костная
мука
Рыбная мука
Молочная сыворотка
Заменитель
цельного молока
2
3
4
5
6
125
Приложение 2
Усредненные показатели питательной ценности
основных видов кормов (по данным научных
учреждений)
Вид корма
Содержится в 1 кг корма
сухокорперевакальфосго
моримого
ция,
фора,
вевых
протеиг
г
щеседина,
тва,
ниц,
г
кг
кг
2
3
4
5
6
Зерно и зерновые отходы при его переработке
0,57
1,34
78
0,4
3,1
0,85
1,12
46
0,3
2,9
П
7
Переваримого
протеина в 1
к. ед, г
8
4
3
56
41
3,3
3,3
3,7
3,8
1
0
1
1
67
85
76
131
1,17
195
1,7
4,2
1,38
290
5,1
6,9
Зеленая масса сеяных бобовых трав
0,22
0,21
27
3,8
0,7
0,26
0,22
41
6,4
0,6
0,22
0,18
28
2,4
0,6
Зеленая масса сеяных травосмесей
0,24
0,16
27
2,1
0,8
0,18
0,18
28
1,4
0,9
0,25
0,22
19
3,5
0,9
1
2
167
213
40
50
65
128
186
155
Вика + овес
45
Горох + овес
35
Клевер + тимо30
феевка
Люцерна +
0,36
0,28
43
2,6
0,5
55
житняк
Кукуруза + соя
0,22
0,18
20
2,0
0,4
50
Пелюшка +овес
0,13
0,11
17
3,1
0,8
50
Зеленая масса других растений, используемых на корм
Подсолнечник
0,20
0,12
10
1,4
0,4
35
Капуста кормо0,16
0,16
18
4,1
0,6
30
вая
Ботва: брюквы
0,16
0,10
16
2,6
0,5
35
свеклы кормо0,13
0,09
21
2,6
0,5
40
вой
свеклы сахар0,26
0,20
22
1,6
0,4
30
ной
168
155
86
1
Кукуруза, зерно
Кукуруза, початки
Ячмень
Овес
Сорго
Вико-овсяная
смесь
Горох
Соя
Клевер красный
Люцерна
Эспарцет
126
0,87
0,87
0,87
0,86
0,87
0,89
1,21
1,00
1,18
1,10
81
85
90
141
1,2
1,4
1,3
1,4
каротина,
г
179
110
155
83
112
160
233
110
Продолжение приложения 2
1
турнепса
Сено естественных сенокосов
- луговое среднее
- заливное
- житняковое
Острецовое
Пырейное
Степное мелкое
Горного луга
Болотноразнотравноосоковое
Вейниковое
Сено посевных
трав:
Ежи сборной
Костровое
Могаровое
Суданской травы
Тимофеевки
Клеверное
Люцерновое
Эспарцетовое
Вико –овсяное
Горохо-овсяное
Клеверотимофеечное
Люцернокостровое
Люцерножитняковое
Соевосуданское
Солома:
Вико-овсяная
Горохо-овсяная
Люцерновая
Овсяная
Просяная
Пшеничная
Ржаная
2
0,14
3
0,11
4
5
16
2,2
Грубые корма
49,8
6,4
6
0,1
7
35
8
145
0,85
0,45
1,6
18
110
0,85
0,42
48
6,0
2,1
15
114
0,85
0,88
0,88
0,88
0,87
0,85
0,82
0,48
0,49
0,51
0,56
0,52
0,52
0,39
49
53
74
52
46
52
36
6,3
5,1
6,9
5,1
8,3
5,5
4,7
2,4
1,6
2,7
2,0
2,0
9,7
2,1
20
10
5
25
10
35
15
102
108
145
93
88
100
92
0,85
0,85
0,35
0,51
40
54
2,7
4,8
2,0
1,6
15
23
114
101
0,86
0,86
0,87
0,85
0,41
0,48
0,48
0,52
39
51
53
65
4,7
5,0
4,9
5,7
2,2
1,8
1,5
2,3
15
15
20
15
95
106
100
123
0,85
0,83
0,85
0,84
0,85
0,83
0,83
0,49
0,52
0,49
0,54
0,47
0,56
0,50
42
79
110
106
68
86
52
4,2
9,3
17,7
11,0
6,4
3,9
7,4
1,9
2,2
2,2
2,5
2,8
1,9
2,2
10
25
45
25
25
15
30
86
152
237
196
143
138
104
0,84
0,50
57
8,9
1,8
20
111
0,85
0,52
107
13,1
1,8
45
206
0,85
0,52
85
19,6
1,1
25
164
0,85
0,84
0,85
0,85
0,84
0,85
0,85
0,25
0,30
0,27
0,20
0,36
0,41
0,20
0,22
14
28
22
33
14
24
8
5
4,1
7,2
7,9
8,8
4,3
6,4
4,4
4,2
0,8
1,7
1,0
1,0
1,0
0,9
0,7
0,8
2
6
5
4
10
5
1
51
24
82
165
45
58
45
23
127
Продолжение приложения 2
1
Суданской травы
Ячменная
Вико-овсяная
Клеверная
Люцерновая
В среднем
Кукурузный
Сорговый
Подсолнечный
Капусты кормовой
Вико-овсяный
Клеверотимофеечный
Кукурузносоевый
Овсяный
Ржи озимой
Травы болотной
Травы луговой
Отавы клевера +
тимофеевки
Ботвы свеклы
кормовой
Капустных
листьев
Силос в среднем
2
0,84
3
0,22
4
21
5
4,0
6
1,9
7
2
8
54
0,85
0,36
12
3,7
1,2
Травяная мука искусственной сушки
0,88
0,68
123
13,3
3,0
0,88
0,64
120
9,6
2,1
0,88
0,85
135
13,6
1,7
0,88
0,64
120
9,8
2,3
Силос
0,26
0,20
14
1,5
0,5
0,28
0,22
11
1,6
0,5
0,24
0,16
13
3,5
0,6
0,14
0,12
17
2,6
0,4
4
33
160
75
250
106
181
188
159
190
15
25
15
20
70
50
94
142
0,30
0,31
0,21
0,22
32
30
2,3
3,5
0,9
1,2
15
10
152
136
0,30
0,20
26
1,1
0,6
15
130
0,27
0,28
0,26
0,25
0,23
0,18
0,17
0,11
0,16
0,14
16
13
16
20
23
1,6
3,1
1,1
2,6
3,4
0,8
1,5
0,4
1,3
1,2
10
12
12
10
20
89
76
146
125
192
0,23
0,12
21
1,5
0,5
5
175
0,15
0,14
13
1,3
0,3
20
93
0,16
13
2,1
0,4
16
70
0,26
Корнеплоды, кормовые бахчевые
Картофель
Брюква
Морковь:кормовой
полусахарная
сахарная
Турнепс
Арбуз кормовой
Кабачки
Тыква
0,23
0,11
0,13
0,30
0,13
0,12
16
9
9
0,2
0,6
0,4
0,7
0,5
0,4
0
0
0
53
69
75
0,16
0,24
0,10
0,09
0,07
0,10
0,15
0,26
0,09
0,09
0,09
0,13
14
12
7
4
6
7
0,5
0,5
0,3
0,4
0,6
0,3
0,3
0,3
0,4
0,2
0,3
0,4
0
0
0
25
0
15
93
46
78
44
86
54
Отходы спиртового, бродильного, пивоваренного и свекло – сахарного производства
Барда:
128
Окончание приложения 2
1
Картофельная
свежая
Хлебная свежая
Хлебная сушеная
Дробина:
Пивная свежая
Пивная сушеная
Дрожжи пекарские
Дрожжи сушеные
Солодовые
ростки
Жом
свекловичный:
свежий
кислый
сушеный
Патока кормовая
Мезга свежая:
картофельная
кукурузная
Молоко
3,5%
жирности
Обрат
Кровяная мука
Мясо-костная
мука
Мясная мука
Рыбная
мука
стандартная
2
0,06
3
0,01
4
7
5
0,2
6
0,6
7
0
8
175
0,10
0,88
0,02
0,75
15
100
0,4
3,4
0,7
3,8
0
0
187
133
0,25
0,88
0,29
0,23
0,80
0,40
52
152
110
0,6
2,4
0,4
0,7
3,2
0,6
2
1
10
226
190
275
0,93
0,67
185
2,5
6,7
2
354
0,88
0,67
185
2,5
6,7
2
276
0,16
0,12
0,80
0,80
011
0,1
0,77
0,77
7
8
45
45
0,7
1,2
3,0
3,0
0,1
0,1
0,17
0,3
0
0
0
0
73
80
57
0,13
3
0,1
0,3
0,20
17
0,1
0,5
Корма животного происхождения
0,12
0,34
33
1,2
1,0
0
0
23
85
2
97
0,10
0,90
0,92
0,13
1,06
0,89
71
758
377
1,2
5,8
52,0
1,0
4,9
32,0
1
0
0
183
715
379
0,90
0,91
1,06
0,83
497
535
36,0
67,2
19,0
32,0
0
0
384
644
0,12
0,12
Источник: Агропромышленный комплекс России: ресурсы, продукция, экономика. Стат. сб. в
3-х т. / РАСХН; Сост. Г.А. Романенко, А.И. Тютюнников, А.А. Шутьков, И.П. Макаров. – Новосибирск, 1995. – Т. 1. – 260 с.
129
128
Приложение 3
Групповые нормы расхода кормов и их структура в молочном и молочно-мясном
скотоводстве для Западной Сибири при обычной технологии производства
Содержание
переваримого
протеина
в 1 кормовой
единице,
г
Структура расхода кормов, %
грубые
сочные
в т.ч.
в
в т.ч.
с
е
г
о
Корсосесинесено
лонаж
лос
плома
ды
зеленые
в
в
с
т.ч.
е
пас
г
то
би
ща
Плановый
удой за
год, кг (при
средней
живой массе
коров 450500 кг)
Кормовых
единиц
на
1 голову,
ц
Переваримого
протеина
на 1 голову,
ц
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
До 2000
28,5
2,85
100
17
29
14
10
5
28
28
-
26
21
100
2000
29,5
2,95
100
18
28
14
9
5
28
28
-
26
20
100
2100
30,4
3,04
100
19
28
14
9
5
28
28
-
25
19
100
2200
31,4
3,17
101
19
28
14
9
5
28
28
-
25
10
100
2300
32,3
3,26
101
20
27
13
10
4
28
28
-
25
18
100
2400
33,2
3,36
101
21
27
13
10
4
27
27
-
25
18
100
2500
34,3
3,46
101
22
27
13
10
4
27
27
-
24
18
100
130
концентрированные
в
с
е
г
о
итого
Продолжение приложения 3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
2600
35,2
3,55
101
22
27
13
10
4
27
27
-
24
18
100
2700
36,1
3,65
101
23
27
13
10
4
26
26
-
24
18
100
2800
37,1
3,78
102
24
26
12
10
4
26
26
-
24
18
100
2900
38,0
3,88
102
25
26
12
10
4
26
26
-
23
17
100
3000
39,0
3,99
102
26
26
12
10
4
25
23
2
23
17
100
3100
39,9
4,11
103
26
26
12
10
4
25
23
2
23
17
100
3200
40,8
4,20
103
26
26
12
10
4
25
23
2
23
17
100
3300
41,7
4,30
103
27
25
12
10
3
25
23
2
23
17
100
3400
42,6
4,39
103
27
25
12
10
3
25
23
2
23
17
100
3500
43,5
4,52
104
28
25
12
11
2
25
23
2
23
17
100
3600
44,4
4,62
104
28
25
12
11
2
25
22
3
22
17
100
3700
45,3
4,71
104
29
24
12
11
1
25
22
3
22
17
100
46,1
4,79
104
30
24
12
11
1
24
21
3
21
16
100
47,0
4,89
104
31
24
12
11
1
24
21
3
21
16
100
3800
129
3900
131
130
Окончание приложения 3
132
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
4000
47,9
5,03
105
32
23
12
11
-
24
20
4
21
16
100
4100
48,8
5,12
105
32
23
12
11
-
24
2
4
21
16
100
4200
49,6
5,21
105
32
23
12
11
-
24
20
4
21
15
100
4300
50,5
5,30
105
23
22
11
11
-
24
20
4
21
15
100
4400
51,3
5,44
106
33
22
11
11
-
24
20
4
21
15
100
4500
52,2
5,53
106
34
21
11
10
-
24
19
5
21
14
100
4600
53,1
5,63
106
34
21
11
10
-
24
19
5
21
14
100
4700
53.9
5.71
106
34
21
11
10
-
24
19
5
21
14
100
4800
54.8
5.86
107
35
20
11
9
-
24
19
5
21
13
100
4900
55.6
5.95
107
36
20
11
9
-
24
19
5
20
13
100
5000
56.9
6.03
107
37
20
11
9
-
23
18
5
20
13
100
Приложение 4
Групповые нормы расхода кормов для молодняка крупного рогатого скота
в молочном и молочно-мясном скотоводстве при обычной технологии
для районов Западной Сибири
Плановая
продуция
выращ.
на 1
голову,
кг
1
131
Корм.
едниц
на 1
голову,
ц
2
Переваримого
протена
на 1
голову,
ц
3
Содержа
ние пере
варимго
протеина
в 1 к.ед,,
г
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
101-110
15,7
1,48
94
20
32
14
12
6
17
16
1
28
24
3
3
1
111-120
15,8
1,50
95
20
32
14
12
6
17
16
1
28
24
3
3
1
121-130
16,6
1,57
95
20
32
14
12
6
17
16
1
28
24
3
3
1
131-140
17,0
1,63
96
20
31
13
12
6
17
16
1
28
24
4
3
1
141-150
17,8
1,69
97
20
31
13
12
6
17
16
1
28
24
4
3
1
151-160
17,6
1,72
98
22
30
12
13
5
18
16
2
26
20
4
3
1
161-170
18,2
1,80
99
22
30
12
13
5
18
16
2
26
20
4
3
1
171-180
18,7
1,87
100
22
30
12
13
5
18
16
2
26
20
4
3
2
181-190
19,2
1,94
101
23
28
11
13
4
18
16
2
26
20
5
3
2
концентрированные
всего
грубые
в т.ч.
сесено
наж
Структура расхода кормов, %
сочные
зеленые
всев т.ч.
все
в т.ч.
го
го
солома
сипро
пастлос
чие
бищные
всего
молочные
в т.ч.
цельнообрат
молочные
16
17
133
132
Продолжение приложения 4
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
191-200
1
20,1
2,05
102
23
28
10
14
4
18
16
2
26
20
5
3
2
201-210
20,9
2,15
103
24
28
10
14
4
18
16
2
25
18
5
3
2
211-220
21,5
2,24
104
24
28
10
14
4
18
16
2
25
18
5
3
2
221-230
22,1
2,32
105
24
28
10
14
4
18
16
2
25
18
5
3
2
231-240
22,8
2,42
106
26
26
8
15
3
18
16
2
25
18
6
4
2
241-250
23,3
2,49
107
26
26
8
15
3
20
17
3
22
10
6
4
2
251-260
24,0
2,59
108
28
24
6
15
3
20
17
3
22
10
6
4
2
261-270
24,6
2,68
109
28
24
6
15
3
20
17
3
22
10
6
4
2
25,3
2,78
110
28
24
6
15
3
20
17
3
22
10
6
4
2
271
более
134
и
Приложение 5
Групповые нормы расхода кормов и их структура
в мясном скотоводстве при обычной технологии для районов Западной Сибири
Плановая
продукция
выращ. на 1
голову,
кг
2
Переваримого
протеина
на 1
голову,
ц
3
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
100-110
21,2
2,12
100
18,2
28,9
16,9
6,7
5,3
16,0
16,0
38,4
35,9
1,5
111-120
21,9
2,19
100
17,4
28,7
17,9
6,7
5,1
16,0
16,0
36,4
34,0
1,5
121-130
22,6
2,26
100
20,0
26,0
17,0
5,9
3,1
16,0
16,0
36,0
33,0
1,5
131-140
23,2
2,34
101
20,5
26,0
17,0
5,9
3,1
16,0
16,0
36,0
33,0
1,5
141-150
23,8
2,40
101
21,2
25,5
17,0
5,0
2,5
16,0
16,0
35,8
32,6
1,5
151-160
24,4
2,46
101
22,7
25,0
17,0
6,0
2,0
15,8
15,8
35,0
31,5
1,5
161-170
25,0
2,55
102
23,2
25,0
17,0
6,0
2,0
15,8
15,8
34,5
31,5
1,5
171-180
25,7
2,65
103
24,7
24,6
17,0
5,6
2,0
15,0
15,0
34,2
30,9
1,5
181-190
26,5
2,76
104
25,1
24,3
17,0
4,8
1,5
15,0
15,0
33,5
30,5
2,0
191-200
27,3
2,07
105
25,6
23,8
17,0
4,3
1,5
15,0
15,0
33,5
30,5
2,0
1
Корм.
единиц
на 1
голову,
ц
Содержание переваримого
протеина в
1 к.ед,,
г
4
концентрированные
всего
сено
грубые
в т.ч.
сенаж
Структура расхода кормов, %
сочные
всего
в т.ч.
солома
силос
зеленые
всего
в т.ч.
пастбищные
прочие
133
135
134
Приложение 6
Групповые нормы расхода кормов и их структура в свиноводстве при обычной
технологии производства для районов Западной Сибири
Плановая
продукция
выращивания на одну
голову,
кг
1
до 90
90
100
110
120
130
140
150
160
136
Кормовых единиц на 1
голову,
ц
Переваримого протеина на 1
голову,
кг
Содержание
переваримого
протеина
в 1 к. ед,
г
2
6,8
7,1
7,6
8,1
8,6
9,1
9,6
10,1
10,6
3
64
71
78
84
91
98
106
113
121
4
94
100
102
104
106
108
110
112
114
Структура расхода кормов, %
сочные
концентрированниые
травяная
мука
5
85
зеленые
всего
в т. ч.
силос
6
7
8
9
3
6
1
4
молочные
зцм и
обезцельжиное
ренное
молоко молоко
10
11
0,5
1,5
Приложение 7
Групповые нормы расхода кормов на продукцию выращивания свиней на промышленных
комплексах при 100 % кормления полнорационными комбикормами (для всех регионов)
Плановая продукция на 1
голову свиней,
кг
1
150
160
170
180
190
200
Расход кормов на 1 ц
продукции выращивания
ц к. ед.
2
5,2
5,0
4,8
4,8
4,6
4,5
Переваримого протеина,
г на 1 корм. ед.
Лизина,
г на 1 корм. ед
3
115
115
120
120
120
120
4
6,3
6,5
6,7
6,9
7,1
7,2
135
137
136
Приложение 8
Групповые нормы расхода кормов на продукцию выращивания свиней на промышленных
комплексах производящих свинину в основном на кормах собственного производства
(для всех регионов)
Плановая продукция выращивания на 1 голову
свиней,
кг
1
100
110
120
130
140
138
Расход кормов на 1 ц
продукции выращивания
ц корм. ед.
Переваримого протеина,
г на 1 корм. ед
Лизина,
г на 1 корм. ед
2
6,5
6,3
6,1
5,8
5,5
3
104
106
108
110
112
4
5,5
5,6
5,7
5,8
6,0
Приложение 9
Групповые нормы расхода кормов и их структура для овец при обычной
технологии производства для районов Западной Сибири
Планируемый
настриг чистой шерсти с
одной овцы,
кг
Кормовые
единицы
на одну
голову,
ц
Переваримого
протеина на 1
голову,
ц
1
1,0-1,2
1,3-1,5
1,6-1,8
1,9-2,1
2,2-2,4
2,5-2,7
2,8-3,0
3,1-3,3
3,4-3,6
2
3,8
4,0
4,2
4,5
5,0
5,3
5,6
5,8
6,0
3
0,26
0,28
0,38
0,43
0,47
0,53
0,56
0,64
0,66
концентрированные
всего
4
11,0
13,0
15,0
17,0
19,0
5
31,5
24,5
27,5
25,5
23,5
Структура расхода кормов, %
грубые
сочные
в том числе
всего
в том числе
сено
сенаж
солома
сикормолос
вые
корнеплоды
6
7
8
9
10
11
11,0
19,5
1,0
14,5
14,0
0,5
13,0
15,5
1,0
14,5
14,0
0,5
15,0
11,5
1,0
14,5
14,0
0,5
17,0
7,5
1,0
14,5
14,0
0,5
19,0
3,5
1,0
14,5
14,0
0,5
пастбищные
12
43,0
43,0
43,0
43,0
43,0
137
Примечание: Настриг шерсти в физическом весе и соответствующий выход чистой шерсти:
физический вес 2,0-2,6 2,7-3,3 3,4-4,0 4,1-4,7 4,8-5,4 5,5-6,5 6,2-6,8 6,9-7,5 7,6-8,2
чистый вес
1,0-1,2 1,3-1,5 1,6-1,8 1,9-2,5 2,2-2,4 2,5-2,7 2,9-3,0 3,1-3,3 3,4-3,6
139
138
Приложение 10
Групповые нормы расхода кормов и их структуры для лошадей
всех направлений для районов Западной Сибири
Расход на одну голову лошадей
ц кормовых ед.
1
25,5
переваримого
протеина,
г на 1 к. ед
2
91
Структура групповой нормы расхода кормов, %
концентрированные
грубые
в т.ч. комбив т. ч.
сочные
всего
корма
всего
сено
сенаж
3
23,4
4
0,45
5
38,5
6
30,3
7
8,2
8
2,3
зеленые
итого
9
35,8
10
100
Приложение 11
Групповые нормы расхода кормов на производство
молока в хозяйствах населения
Расход
кормов на
1 ц молока, ц кормовых
единиц
1
1,3
140
Переваримого
протеина,
г на 1 к. ед
концентрированные
2
104
3
7,0
всего
4
35,0
Структура групповой нормы расхода кормов, %
грубые
сочные
в т. ч.
в т. ч.
корнеплоды
картофель
всего
сено
солома
5
27,0
6
8,0
7
10,0
8
3,0
9
5,0
пищевые
отходы
10
2,0
зеленые
11
48,0
Приложение 12
Групповые нормы расхода кормов для производства продукции выращивания
крупного рогатого скота в хозяйствах населения
Расход
кормов
на 1 ц
выращивания, ц
кормовых единиц
1
6,2
Переваримого
протеина,
г
на 1 к. ед
2
106
концентрированные
3
15
грубые
в т.ч.
Структура групповой нормы расхода кормов, %
сочные
в т.ч.
всего
сено
и
сенаж
всего
корнеплоды
картофель
пищевые
отходы
4
33
5
27
6
10
7
2,0
8
4,0
9
4,0
молочные
зеленые
цельное
молоко
обезжиренное
молоко
10
35
11
5,5
12
1,5
Приложение 13
Групповые нормы расхода кормов для свиней в хозяйствах населения
Расход кормов на 1 ц
продукции
выращивания
ц кормовых
единиц
1
6,3
Переваримого
протеина,
г
на 1 к. ед
2
110
концентрированные
3
59,0
грубые
в т. ч.
сено
всего
и
сенаж
4
5
1,8
1,8
Структура групповой нормы расхода кормов, %
сочные
в т. ч.
зеленые
всего
пищевые
корнеплоды картофель
отходы
6
28,2
7
2,0
8
24,2
9
1,5
10
10,0
молочные
цельобезжиное
ренное
моломолоко
ко
11
12
0,2
0,8
141
140
Приложение 14
Групповые нормы расхода кормов для овец в хозяйствах населения
Расход кормов ц.
кормовых единиц
на 1 ц
на 1 ц
чистой
продукшерсти
ции выращивания
1
2
105
9,0
Переваримого
протеина на
1 корм.
ед
3
97
Структура групповой нормы расхода кормов, %
концентрированные
4
5
грубые
в т.ч.
силос
всего
5
33
6
30
всего
7
7
сочные
в т.ч.
корнекартоплоды
фель
8
1
9
5
отходов
10
1
зеленые
11
55
Приложение 15
Групповые нормы расхода кормов в птицеводстве в хозяйствах населения
на 1 ц продукции выращивания птицы
расход кормов ц кормопереваримого протеина,
вых единиц
г на 1к.ед
1
2
7,5
143
142
на 1000 штук яиц
расход кормов ц кормо- переваримого протеина,
вых единиц
г на 1 корм.ед
3
4
3,80
117
Приложение 16
Укрупненные нормативы затрат кормов на единицу животноводческой продукции
(для самоконтроля при расчетах)
Кормовых единиц, ц
из них:
Грубые всего
в т.ч. сено
Солома
Сочные – всего
в т.ч. силос
Концентраты
Зеленые
Молоко
Обрат
Прочих
Протеин
Мясо
крупного
рогатого
скота
10,5
Мясо
свиней
Мясо
овец
Мясо
птиц
Мясо
прочее
Молоко
Шерсть
Яйцо
(тыс.
шт.)
Лошади
(на голову)
8,0
9,0
6,5
8,0
1,3
122
4,5
50
17,8
12,6
5,2
21,7
16,6
17,7
39,3
2,3
1,2
102
3,2
3,2
16,9
3,5
70,2
6,2
0,2
1,7
1,6
110
18,0
8,0
10,0
17,0
17,0
10,0
55,0
90
1,9
1,9
5,4
82,5
3,5
0,6
6,1
140
31,0
19,4
11,6
5,5
5,5
26,1
37,4
90
14,9
9,0
5,9
38,7
31,4
15,3
31,1
105
18,0
8,0
10,0
17,0
17,0
10,0
55,0
98
1,9
1,9
5,4
82,5
3,5
0,6
6,1
140
31
19,4
11,6
5,5
5,5
26,1
37,4
98
141
143
Приложение 17
Коэффициенты перевода различных видов
животных в условные головы
Для укрупненных расчетов используются показатели потребности в кормах в расчете на 1 условную голову скота. При этом применяются следующие коэффициенты;
1. Общеэкономические коэффициенты
– Коровы, быки, волы
– 1,0
– Молодняк крупного рогатого
скота старше года
– 0,5
– Телята до года
– 0,125
– Свиньи взрослые
– 0,5
– Подсвинки старше 4 мес.
– 0,25
– Поросята до 4 мес.
– 0,05
– Овцы и козы взрослые
– 0,1
– Ягнята
– 0,06
– Лошади взрослые
– 1,1
– Молодняк лошадей старше года – 0,8
– Жеребята до года
– 0,25
2. Коэффициенты перевода по годовой потребности в кормах (в перерасчете на кормовые единицы)
– Коровы, быки – производители, волы – 1,0
– Остальное поголовье кр. рогатого скота – 0,6
– Свиньи (в среднем)
– 0,3
– Овцы (в среднем)
– 0,1
– Лошади взрослые
– 1,0
– Птицы
– 0,02
144
Приложение 18
Коэффициенты перевода по потребности в
отдельных видах кормов
Виды и половозрастные
группы животных
Крупный рогатый скот (в
среднем)
В т.ч.:
Коровы
Быки производители и
рабочие
Молодняк
старше года
Молодняк до
года
Свиноматки с
приплодом
Овцы и козы с
приплодом
Лошади
Птицы
Корма
грубые
сочные
концентрированные
зеленые
0,69
0,45
0,67
0,70
1,00
1,10
1,00
0,20
1,00
0,50
1,00
1-1,2
0,60
0,20
0,50
0,5-0,7
0,40
0,10
0,50
0,20
1,26
7,50
0,750,30
0,16
0,14
0,02
0,05
1,43
0,003
0,20
0,004
3,00
0,07
0,150,20
0,85
-
145
Приложение 19
Нормы обеспечения соломенной подстилкой
в расчете на 1 голову (ц в год):
Крупного рогатого скота – 4-5
Свиноматки со шлейфом – 25-30
Лошадь в среднем
– 7-8
Овцы в среднем
– 0,2-0,3
146
Приложение 20
Математическая модель планирования
кормопроизводства, в качестве целевой функции
которой выступает минимум дисперсии валового
объема кормопроизводства
Найти план:
(П20.1)
X  {x j } ,
при условиях (баланса земельных угодий
(пашни, сенокосов, пастбищ); баланса питательных веществ в кормах; соблюдение структуры
кормового баланса; ограничения по поголовью
животных; условие неотрицательности переменных):
(П20.2)
 x j  bi , i  I1 ,
jJ 1

 ij x j   ij x j   aij x j  0
jJ 1
iI2
   hj x j 
jJ 1
h H
   hj x j 
jJ 1
jJ 2
jJ 3
  hj x j   a' hj x j  0
jJ 2
jJ 3
(П20.3)
,
, (П20.4)
  hj x j   a"hj x j  0
jJ 2
jJ 3
(П20.5)
h H
147
Продолжение приложения 20
x j  bi , j  J 3 , i  I 3 ,
xj  0.
Критерий оптимальности - минимум
сии валового объема кормопроизводства:
D(i x j )    j x 2j  2  cov( j ,  j ' ) x j x j ' ,
jJ 1
(П20.6)
(П20.7)
диспер(П20.8)
j , j 'J 1
где xj – переменная, обозначающая размеры j го вида деятельности; J1, J2, J3 – множества номеров переменных, обозначающих соответственно
кормовые культуры, покупные корма и виды животных; i – индекс ограничения, I1, I2, I3 – множества номеров ограничений, соответственно по земельным ресурсам; содержанию питательных веществ, размерам поголовья животных; h – индекс
ограничения; H – множества номеров ограничения
по балансу отдельных групп кормов; ij – средний
выход i -го вида питательных веществ на единицу
j-го вида деятельности (на 1 га площади, на 1 ц
покупных кормов);  hj – средний выход кормов h
-и группы на единицу j-го вида деятельности; a ij –
потребность в i-м питательном веществе на 1 гол.
j-го вида животных; a' hj , a"hj – соответственно
минимальная и максимальная норма скармливания
кормов h группы на голову j вида животных; bi –
объем ограничения по земельным ресурсам
148
Окончание приложения 20
(i  I1 ) и поголовью (i  I 3 ) ;  j – средний выход
кормов в ц. корм. ед. на 1 га площади кормовых
культур и естественных кормовых угодий (в целевой функции).
149
Приложение 21
Структура модели, предлагаемой для решения
задач планирования
кормопроизводства в два этапа
Структурная экономико-математическая модель оптимизации плана кормопроизводства
представлена в следующем виде:
П  ( xijk , y jk , z j , x gjk , xtj , x jk , x pjk ),
(П21.1)
Линейная функция цели
 S X  S X     C
X   C Y  C Z    C
  C X     C X ,
Fmax 
jk
jk
I
j  J k K
ijk
jk
j
j  J k K
j
j J
qjk
X qjk
(П21.2)
j  J qQ k K
tj
j J t T
ijk
iI
jk
j J k K
tj
I
I L
pjk
pjk
pP j J k K
при условиях:
1. По использованию пашни:
  X
iI
  A ;
(П21.3)
y jk  y  z  A2 , б ) y  a 2 ;
(П21.4)
jJ
kK
ijk
I L
2. Сенокосов:
a) 
jJ

kK
3. Пастбищ:
a )  z j  y  z  A3 , б ) z  a3 ;
(П21.5)
jJ
4. Соблюдения агротехнических требований к
структуре посевов:
   Y1n X ijk     Vin X ijk  O, n  N ; (П21.6)
iI1n jJ kK
150
iI 2 n jJ kK
Продолжение приложения 21
5. Производства минимального уровня товарной продукции растениеводческих отраслей:
(П21.7)
ai x I  BI ; l  L;
6. Использования побочной продукции товарных растениеводческих культур на корм скоту:
 X pjk   d pl X I  O, p  P, j  J ; (П21.8)
kK
lL
7. Ограничения максимального объема покупки кормов:
(П21.9)
  X qjk  Bq , q  Q;
jJ
kK
8. Соотношения поголовья половозрастных
групп скота в различные периоды и обеспечения
минимального поголовья:
a)
 
jkn
X jk 
j J 1 n k K 1 n

б ) X jk 
 
jkn
X jk  O, n  N 2 ,
j  J 2 n k K 2 n
jk , j  J o , k  K ;
(П21.10)
9. Баланса производства и расхода кормов:
a )  aijk xijk  a jk y jk   kaj z j 
iI
  a qjk x qjk   k
qQ
б ) X jk  B jk X jk ,
a
tT
tj
a
pP
xtj  x jk  O,
pjk
x pjk 
j  J , k  K,
j  J , k  K;
(П21.11)
10. Обеспеченности рациона питательными веществами:
151
Продолжение приложения 21

iI
sijk
xijk   sjk y jk   k sj z j   spjk x pjk 
pP
  sqik x qjk   k  stj xij   sjk x jk , s  S ,
qQ
j  J , k  K.
tT
(П21.12)
11. Выполнения зоотехнических требований к
структуре рационов:
 pjk x jk   aijk xijk   p a jk y jk   a qjk xijk 
iI p
 k  p
a
tT
qQ
2 tjt
x pjk   pjk x jk ,
p  P,
j  J , k  K;
(П21.13)
12. Обеспечения скота зелеными кормами в
летний период и травяной мукой (гранулами или
брикетами) в зимний:
a)
a
ijk
iI
xijk   k ai z j   k
б )  jk x jk  u jk   jk ;
в)
a
tijk
a
j  J,
itj
 u jk  O,
k  K,
tT
k  K,
xtjk   k atj z j   k altj   tjk u jk , t  T ,
k  K,
j  J;
iI tk
(П21.14)
13. Неотрицательности переменных:
( xijk , x jk , x qjk , x pjk , xtj x jk , xl , y k , y , z j u jk )
(П21.15)
Обозначения:
I – множество кормовых культур;
I1n, I2n – множество номеров культур, между
которыми устанавливается соотношение по площади посева в n-м ограничении ( I1n , I 2n  I );
152
Продолжение приложения 21
ITK (ITK) – множество номеров культур, используемых на зеленый корм или для приготовления
U

I TK  I TK ;
травяной муки в t-ю декаду 
 t T

J – множество номеров групп животных;
J1n, J2n – множество номеров групп животных,
между которыми устанавливаются соотношения
поголовья в n-м ограничении J 1n , J 2n  J ;
Jn – множество номеров групп животных, по
которым задается минимальное поголовье;
k – множество номеров периодов оптимизации
кормления животных (k = {1;2},1 - летний период,
2 – зимний период);
N1(N2) – множество номеров ограничений, в
которых устанавливается соотношение площади
посева культур (поголовья скота);
Q – множество номеров покупных кормов;
P – множество номеров видов кормов;
L – множество номеров товарных растениеводческих культур;
S – множество номеров видов питательных веществ;
τ – множество номеров декад летнего периода;
xjk – поголовье j–й группы животных в k–й период;
xijk – площадь пашни под посевы i–й культуры
на корм j–й группе скота в k–й период;
153
Продолжение приложения 21
xqjk – объем покупных кормов q–го вида,
скармливание j–й группе скота в k–й период;
xpjk – объем кормов p–го вида от товарных растениеводческих отраслей, скармливаемых j–й
группе скота в k–й период;
xt – излишек зеленых кормов в t–ю декаду;
x jk - объем кормов всех видов (в кормовом достоинстве), скармливаемых j–й группе скота в k–й
период;
xI – площадь пашни под посев 1–й товарной
культурой;
yjk – площадь сенокосов для заготовки сена на
корм j–й группе скота в k–й период;
y – площадь сенокосов, трансформируемая в
пастбища;
zj – площадь пастбищ, используемая под сенокосы и выпас;
ujk – объем зеленых кормов (травяной муки),
скармливаемых j–й группе скота;
aijk, ajk, aj, apjk, aqjk – кормовое достоинство кормов, получаемых с 1 га посева i–й кормовой культуры, 1 га сенокосов, 1 га пастбищ единицы p–го
вида кормов, единицы q–го вида покупных кормов;
ailjk, atj – номера выхода кормов с 1 га пастбищ
в t–ю декаду  atljk  aijk ,  tj  a j  ;
154
Продолжение приложения 21
atj – потери в кормовом достоинстве единицы
зеленой массы j–ю декаду при переработке излишка в сенаж или сено;
dpi – выход кормов p–го вида с 1 га посева 1–й
товарной растениеводческой культуры;
 sijk ,  sjk ,  sj ,  spjk ,  sqjk  норма выхода, s–го вида
питательных веществ с 1 га сенокосов, 1 га пастбищ, с единицы p–го вида кормов, с единицы q–го
вида покупных кормов;
 stj  потеря s–го вида питательных веществ в
единицах j–й зеленной массы t–й декады при переработке излишка в сенаж или сено;
 k ,  p – булевы коэффициенты;
 jkn ,  in – коэффициенты связи;
 tj k p – доля зеленых кормов, скармливаемых
скоту или перерабатываемых в сенаж, сено в t–ю


 tT

декаду   tjk  I , j  J , k  K  ;  pjk ,  pjk ,  jk ,  jk – минимальный или максимальный удельный вес p–го
вида корма (зеленых кормов или травяной муки) в
рационе j–й группы скота в k–й период;
aI – выход товарной продукции 1–го вида с 1 га
посева;
Bi – минимальный уровень производства товарной продукции 1-го вида, Ai – площадь пашни,
выделяемой на кормопроизводство;
155
Продолжение приложения 21
A2 (A3) – площадь сенокосов (пастбищ);
a2 (a3) – максимальная площадь трансформации сенокосов (пастбищ) в пастбища (сенокосы);
Bq – максимальный объем покупки q-го вида;
Bjk – минимальная норма скармливания кормов
j-й группе скота в k-й период;
Bsjk – минимальная норма содержания s-го вида
питательных веществ в рационе j-й группы скота
за k-й период;
Vjk – минимальное поголовье группы скота в kй период;
Sjk – выручка от реализации продукции животноводства за минусом затрат без кормов, получаемой с единицы j-й группы скота в k-й период;
SI – прибыль от реализации продукции с 1 га
товарных растениеводческих культур;
Сijk, Cjk, Cj, Cqjk, Cpjk – затраты на корма , получаемые с 1 га посева I-й культуры, 1 га сенокосов,
1 га пастбищ, единицы покупного q-го вида корма,
единицы p-го вида корма с побочной продукции
товарных растениеводческих отраслей;
Сtj – затраты на переработку единицы зеленой
массы при переработке в сенаж или сено в t-ю декаду.
В результате решения задачи оптимизации
кормопроизводства по данной модели определяются как выгодные кормовые культуры и площади
156
Продолжение приложения 21
их посева, так и наиболее эффективные способы
заготовки кормов. Так, однолетние и многолетние
травы могут быть использованы как зеленый
корм, а также для заготовки сена, силоса, сенажа,
травяной муки или гранул.
В модели находит отражение и планирование
зеленого конвейера. Конвейер для обеспечения
скота зелеными кормами рассчитывается в блоке,
в котором оптимизируется потребность в корме на
летний период, а конвейер, обеспечивающий сушильные агрегаты зеленной массой для производства травяной муки – в блоке, где определяется
объем и структура кормов на зимний период.
Баланс потребления и покрытия зеленой массы
составляется по декадам, так как оптимальные
сроки уборки трав не более 10-12 дней.
Чтобы одновременно при решении задачи
определить оптимальную потребность в зеленной
массе на сезон и равномерно или в заданной пропорции распределить ее по декадам, в каждый
блок модели введена переменная ujk («Потребность в зеленых кормах, всего») и ограничение 12
– «Баланс по зеленым кормам».
В связи с более высокой продуктивностью
пастбищ в первые декады их использования могут
оказаться излишки зеленой массы. Учитывая это,
в модель включено несколько переменных xtj
157
Окончание приложения 21
(«Излишки в зеленой массе»), которые можно
включить в кормовой баланс в переработанном
виде (сено, сенаж, травяная мука). При этом учитываются также наборы питательных веществ
atj  stj  и дополнительные затраты на переработку
корма (сtj).
158
Приложение 22
Типовой комплексный проект создания кормовой
базы для комплексов по производству молока на
промышленной основе
(разработка ГНУ СибНИИК)
Экономико-математическая модель имеет следующий вид:
S – множество кормовых культур;
s – номер сельскохозяйственной кормовой
культуры;
J – множество видов кормов;
Cs – затраты на единицу площади под s-й кормовой культурой (s S);
СJ – себестоимость j- го вида корма (j J);
L – все множество видов ресурсов кормопроизводства;
l – номер вида ресурсов;
fls – расход ресурса l-го вида (l L) на 1 га s-ой
культуры (s  S);
Fl – наличие ресурса l-го вида;
R – множество агротехнических групп кормовых культур;
hr, h r – соответственно минимально и максимально возможная площадь кормовых культур r –
ой группы (r R);
I – множество элементов питания;
I1 – множество кальция (I1 I);
159
Продолжение приложения 22
I2 – множество фосфора (I2  I);
I3 – множество каротина (I3 I);
I4 – множество сухого вещества (I4 I);
I5 – множество клетчатки (I5  I);
I6 – множество сахара (I6 I);
I7 – множество переваримого протеина(I7 I);
I8 – множество кормовых единиц (I8 I);
Ps – выход кормовой продукции с 1 га s-ой
кормовой культуры, угодья (s S);
ais – содержание i-ого элемента питания в единице продукции s-ой кормовой культуры (i  I;
s  S);
aij – содержание i-ого элемента питания в j-ом
виде корма (i I; j  J);
bi – потребность скота в i-ом элементе питания;
K – множество групп кормов;
Sk – подмножество кормовых культур и угодий,
дающих корм k-ой группы (Sk  S; k K);
D k, Dk – соответственно минимальная и максимальная границы включения кормов k-ой группы (k K) в рацион животных;
aj' – содержание в единице j-ого вида корма
(j  J) того элемента питательного вещества, по которому установлены минимальные и максимальные нормы скармливания отдельных групп кормов;
160
Продолжение приложения 22
Jk – подмножество кормов, относящихся к k-ой
группе (Jk J; k  K);
Pjs – выход j-ого вида корма (j  J) с единицы
площади s-ой культуры (s S);
J' – подмножество видов кормов, получаемых с
посевов кормовых культур (J'  J);
as' – содержание в единице продукции s-ой
кормовой культуры (s  S) того питательного вещества, по которому установлены верхние и нижние
границы нормы скармливания отдельных групп
кормов;
γαs – норма внесения α-удобрения под s-ю
культуру;
xs – искомая переменная – площадь s-ой кормовой культуры или угодья, необходимая для
производства кормов;
xj – искомая переменная количества j-го вида
корма (j  J), включаемого в рацион животных.
Математическая запись модели при принятых
обозначениях:
Найти
оптимальные
значения
(П22.1)
 xs ;  C s xs ;  C j xj;  Pjs x j ,
sS
sS
jJ
sS jJ
при которых достигаются минимальные значения
критерия оптимальности – расход площади пашни, затраты средств и труда на производство кормов при следующих условиях:
161
Продолжение приложения 22
1. Производственные ресурсы для нужд кормопроизводства ограничены:
(П22.2)
 f ls xs  Fl (l  L)
sS
2. Ограничения по площади культур или их
групп:
hr   x s  hr , r  R.
(П22.3)
sS
3. Условия увязки кормопроизводства с животноводством:
а) включенные в рацион скота корма должны
быть сбалансированы:
по кальцию  ais Ps  x s   aij x j  bi (i  I 1 ) ; (П22.4)
sS
фосфору
jJ
is
Ps x s 
a
is

Ps x s 
a
a
sS
каротину
a
sS

ij
x j  bi (i  I 2 ) ;
(П22.5)
ij
x j  bi (i  I 3 ) ;
(П22.6)
jJ
jJ
сухому вещесву  ais Ps  x s   aij x j  bi (i  I 4 ) ;(П22.7)
sS
клетчатке
сахару
a
sS
jJ
is
Ps x s 
a
is

Ps x s 
a
a
sS

jJ
jJ
ij
x j  bi (i  I 5 ) ;
(П22.8)
ij
x j  bi (i  I 6 ) ;
(П22.9)
переваримому протеину
a
sS
162
is

Ps x s 
a
jJ
ij
x j  bi (i  I 7 ) ;
(П22.10)
Продолжение приложения 22
кормовым единицам
a
sS
is

Ps x s 
a
jJ
ij
(П22.11)
x j  bi (i  I 8 ) ;
б) содержание каждой группы кормов в рационах:
D k   a j x j
jJ
+
 a p x
sS k
s
s
s
 Dk
(k  K)
(П22.12)
(количество кормов группы в рационах скота
должно быть в пределах допустимых зоотехнических норм);
4. Баланс:
а) по кормам:
(П22.13)
 Pjs xs   x j (j  J);
б) по определению потребности в удобрениях:
(П22.14)
 js xs  0 ;
5. По неотрицательности переменных:
xs≥0, xj≥0.
При разработке вариантов проектных решений
организации кормовой базы используется следующая исходная информация:
1. Объем производства животноводческой
продукции на комплексе;
163
Окончание приложения 22
2. Наличие производственных ресурсов, нормы затрат труда и средств на 1 га (на 1 ц урожая)
кормовых культур, на 1 ц животноводческой продукции;
3. Кормовые культуры, которые могут возделываться в условиях зоны, их урожайность, выход
питательных веществ с 1 га;
4. Требования, предъявляемые к структуре посевных площадей, вытекающие из системы севооборотов;
5. Физиологически допустимые границы различных видов кормов в рационах животных;
6. Нормы затрат питательных веществ в расчете на 1ц продукции животноводства, необходимые
для обеспечения заданной продуктивности.
При разработке плана кормопроизводства целесообразно применять целевые функции на минимум земельных угодий, минимум затрат живого
труда, минимум материально-денежных затрат и
максимум выхода кормов с 1 га кормовой площади (ц к. ед.).
164
Приложение 23
Экономико-математическая модель
планирования кормовой базы
для животноводческих комплексов
с применением нормативных коэффициентов
WK = JWK · W,
K = 1, N ;
WirK  W K  JX irK , i  1, M Л ;
r  1, R ;
WirK  W  JWirK ;
(П23.1)
(П23.2)
(П23.3)
K
N MK R
W  W JX irK ;
(П23.4)
YirK  JY K  Y ;
(П23.5)
(П23.6)
k 1 i 1 r 1
P W
K
ir
K
ir
K
ir
Y ;
N MK
R
P   PirK ;
(П23.7)
k 1 i 1 r 1
N MK
R
ZP   JZPirK  PirK ;
(П23.8)
k 1 i 1 r 1
N MK
R
ZT   JZTirK  PirK ;
(П23.9)
k 1 i 1 r 1
AirjK  J irK  PirK  JNYirjK ;
N MK
R
A j   AirjK ;
j  1,2,3,4
(П23.10)
(П23.11)
k 1 i 1 r 1
где WK – потребность в К-ом виде кормов,
ц к. ед.;
K – порядковый номер вида кормов;
165
Продолжение приложения 23
JWK – нормативный показатель (удельный вес)
потребности в
W – планируемая потребность в кормах, ц к.ед.;
N – количество видов кормов;
WirK – потребность K-ого вида кормов i-й культуры r-ого агроприема;
JX irK – удельный вес (норматив) i-й культуры rого агроприема в K-ом виде кормов;
i – порядковый номер культур в K-ом виде
кормов;
MK – количество культур в K-ом виде кормов;
r – порядковый номер вида агроприема;
R – количество агроприемов;
J WirK – нормативный показатель потребности в
K-ом виде кормов i-й культуры r-ого агроприема;
YirK – урожайность ) i-й культуры r-ого агроприема K-ого вида кормов;
J YirK – нормативный коэффициент урожайности
i-й культуры (от средней многолетней кормовых
культур) r-ого агроприема K-ого вида кормов;
Y – средняя многолетняя урожайность кормовых культур, ц к.ед.
PirK – потребность в площадях для K-ого вида
кормов i-й культуры (для угодий) r-ого агроприема, га;
P – общая площадь земельных угодий, га;
166
Продолжение приложения 23
JZPirK – затраты средств (руб.) на 1 га (или на
1ц к.ед. при JZPirK / YirK K-ого вида кормов i-й культуры r-ого агроприема;
ZP – общие затраты средств (руб.) на производство кормов (W);
ZT – общие затраты труда (чел.-час) на производство кормов (W);
AirjK – потребность j-ого вида в удобрениях,
кг. д. в.;
jK – порядковый номер вида удобрений;
JNJ irjK – нормативный коэффициент внесения jого вида удобрений, кг. д.в.;
Aj – общая потребность в удобрениях j-ого вида, ц;
JZTirK
– затраты труда (чел.-час) на 1 га (или на
K
K
1 ц к. ед. при JZTir / Yir K-ого вида кормов i-й культуры r-ого агроприема.
Требуется разработать кормовую базу для 1200
коров со средней годовой продуктивностью 4000
кг молока на корову. При расчете использованы
нормативы для третьего типа кормления.
Согласно нормативным справочникам СибНИПТИЖа определено, что с учетом страхового
фонда (концентратов – 8-10 %, грубых и сочных
кормов – 14-15 % от потребности) для этого количества поголовья и при заданной продуктивности
167
Продолжение приложения 23
требуется 56000 ц к. ед. (в нашем примере символ
W ). Для того, чтобы определить требуемое количество кормов по видам, используем выражение
WK=JWKW (П23.1), и находим необходимый объем
различных видов кормов. Например, силоса требуется 9800 ц к. ед. (0,175·56000), сенажа – 6750 ц
(0,120·56000), сена – 5250 ц, зеленых кормов –
11120 ц к. ед. и так далее.
Таким же образом, подставляя соответствующие значения нормативных коэффициентов в выражение (П23.2) определяется потребность в том
или ином виде корма K-ой группы i культуры. В
нашем примере требуется кукурузного силоса, полученного на богаре (56000·0,092) 5150 ц к. ед., на
орошении – 3300 ц к. ед. и силоса из подсолнечника – 1400 ц (56000·0,025). Затем определяется
потребность сенажа. Она удовлетворяется за счет
однолетних трав без орошения в количестве 1250
ц, долголетних культурных пастбищ – 1170 и многолетних трав на орошении 4320 ц к. ед.
Урожайность определяется, используя показатели плановой урожайности кормовых культур,
или выражения YirK  JY K  Y ; (П23.5), если эту урожайность требуется определить от средней сложившейся урожайности планируемых кормовых
культур ( Y ).
168
Окончание приложение 23
В основе применения этого приема лежит
принцип «инерционности», согласно которому
тенденция изменения показателей уровня урожайности в прошлом определенное время сохраняется
и в будущем. В этом случае среднюю многолетнюю урожайность следует рассматривать как
функцию урожайности отдельных кормовых и
зернофуражных культур, аккумулирующих в себе
почвенно-климатические, агротехнические, биологические и экономические факторы, то есть
Y  f ( J iK ) , где Y – средняя многолетняя урожайность и J iK – многолетняя урожайность кормовых
и зернофуражных культур.
169
Приложение 24
Определение достоверности исходных данных
Для определения достоверности исходных
данных были вычислены стандартное отклонение
выборочной средней – по формуле σ/√n, дисперсия – по формуле σ2/n по затратам на производство кормового сырья по каждой культуре, где n –
количество наблюдений. Стандартное отклонение
выборочной средней называется стандартной
ошибкой средней (SE). Доверительный интервал
средней может быть вычислен как х ± 2 × SE, или
более точно, исходя из нормального распределения:
– 95 % доверительный интервал = х ± 1,96 × SE;
– 99 % доверительный интервал будет равен =
х ± 2,58 × SE;
где x – среднее значение случайной величины.
При обработке данных по затратам на производство кормового сырья по различным культурам
были получены следующие доверительные интервалы при доверительной вероятности 99 %:
– интервал затрат (руб/га) на производство
зернофуражных
6522,7 ± 2,58 × 840,6 = 4354,0  8691,5; (П24.1)
170
– интервал затрат (руб/га) на производство
картофеля
Продолжение приложения 24
27491,0±2,58 × 3061,2 = 19593,1  35388,9; (П24.2)
– интервал затрат (руб/га) на производство
кормовых корнеплодов
4766,5 ± 2,58 × 788,2 = 2732,9  6800,1; (П24.3)
– интервал затрат (руб/га) на производство
многолетних трав
1932,4 ± 2,58 × 358,1 = 1008,5  2856,3; (П24.4)
– интервал затрат (руб/га) на производство однолетних трав
2470,1 ± 2,58 × 284,6 = 1735,8  3204,4; (П24.5)
– интервал затрат (руб/га) на производство кукурузы
2528,9 ± 2,58 × 176,3 = 2074,0  2983,8; (П24.6)
– интервал затрат (руб/га) на производство силосных культур
2256,5 ± 2,58 × 521 = 912,3  3600,7;
(П24.7)
– интервал затрат (руб/га) на естественные сенокосы
1492,1 ± 2,58 × 54,4 = 1351,7  1632,5. (П24.8)
171
Доверительная вероятность затрат на производство кормового сырья в целом будет не менее
наименьшей доверительной вероятности для каждой из культур. Так как для культур доверительные вероятности по результатам расчетов одинаковы, доверительная вероятность для результата в
целом будет не менее 95 %.
Приложение 25
Перечень факторов, отобранных для построения
регрессионных моделей
Для построения многофакторных моделей в
результате предварительного анализа были выбраны следующие факторы:
результативные:
y1 – урожайность зерновых, ц/га;
y2 – урожайность картофеля, ц/га;
y3 – урожайность корнеплодов, ц/га;
y4 – урожайность однолетних трав (сено), ц/га;
y5 – урожайность однолетних трав (зеленый
корм), ц/га;
y6 – урожайность многолетних трав (сено), ц/га;
y7 – урожайность многолетних трав (зеленый
корм), ц/га;
y8 – урожайность кукурузы, ц/га;
y9 – урожайность силосных культур, ц/га;
172
y10 – урожайность естественных сенокосов (сено), ц/га;
y11 – материально-денежные затраты на 1 га
зерновых, руб.;
y12 – материально-денежные затраты на 1 га
картофеля, руб.;
y13 – материально-денежные затраты на 1 га
корнеплодов, руб.;
Продолжение приложения 25
y14 – материально-денежные затраты на 1 га
однолетних трав (сено) , руб.;
y15 – материально-денежные затраты на 1 га
однолетних трав (зеленый корм), руб.;
y16 – материально-денежные затраты на 1 га
многолетних трав (сено), руб.;
y17 – материально-денежные затраты на 1 га
многолетних трав (зеленый корм), руб.;
y18 – материально-денежные затраты на 1 га
кукурузы, руб.;
y19 – материально-денежные затраты на 1 га
силосных культур, руб.;
y20 – материально-денежные затраты на 1 га
естественных сенокосов (сено), руб.;
производственные:
x1 – стоимость основных средств растениеводства на 100 га посевов, тыс.руб.;
x2 – энергетические мощности на 1 га посевов, л.с.;
173
x3 – количество условно-эталонных тракторов
на 100 га посевов, шт.;
x4 – удельный вес зерна в структуре товарной
продукции, %;
x5 – удельный вес зерновых в общей посевной
площади, %;
x6 – затраты труда на 1 га зерновых, чел./ч;
Продолжение приложения 25
x8 – расход минеральных удобрений на 1 га
зерновых, кг;
x9 – расход органических удобрений на 1 га
зерновых, т.;
x10 – количество комбайнов на 100 га посевов, шт.;
x11 – оплата труда в расчете на 1 га зерновых, руб.;
x12 – расход органических и минеральных
удобрений на 1 га зерновых, руб.;
x14 – удельный вес картофеля в общей посевной площади, %;
x15 – удельный вес картофеля в структуре товарной продукции, %;
x16 – затраты труда на 1 га картофеля, чел./ч.;
x17 – расход минеральных удобрений на 1 га
картофеля, кг;
x18 – расход органических удобрений на 1 га
картофеля, т.;
174
x19 – оплата труда в расчете на 1 га картофеля, руб.;
x20 – расход органических и минеральных
удобрений на 1 га картофеля, руб.;
x21 – удельный вес корнеплодов в общей посевной площади, %;
x22 – затраты труда на 1 га корнеплодов, чел./ч.;
Продолжение приложения 25
x23 – расход органических и минеральных
удобрений на 1 га корнеплодов, руб.;
x24 – оплата труда в расчете на 1 га корнеплодов, руб.;
x25 – удельный вес однолетних трав (сено) в
общей посевной площади, %;
x27 – расход органических и минеральных
удобрений на 1 га однолетних трав, руб.;
x28 – удельный вес однолетних трав (зеленая
масса) в общей посевной площади, %;
x29 – затраты труда на 1 га однолетних трав,
чел./ч.;
x30 – удельный вес многолетних трав (сено) в
общей посевной площади, %;
x32 – расход органических и минеральных
удобрений на 1 га многолетних трав, руб.;
x33 – удельный вес многолетних трав (зеленый
корм) в общей посевной площади, %;
x34 – затраты труда на 1 га многолетних трав,
175
чел./ч.;
x36 – удельный вес кукурузы в общей посевной
площади, %;
x37 – расход минеральных удобрений на 1 га
кукурузы, кг;
x38 – расход органических удобрений на 1 га
кукурузы, т.;
Продолжение приложения 25
x39 – удельный вес силосных культур в общей
посевной площади, %;
метеорологические:
x40 – средняя температура за май-июнь,°С;
x41 – сумма осадков за май-июнь, мм;
x42 – средняя температура за июль-август, °С;
x43 – сумма осадков за июль-август, мм.
176
Приложение 26
Многофакторные регрессионные модели
урожайности кормовых культур и затрат на их
производство
Модель урожайности картофеля.
Для получения модели урожайности картофеля
после предварительного анализа отобраны следующие факторы:
x1, x2, x14, x15, x16, x17, x40, x41, x42, x43.
Были получены уравнения связи этих факторов
с урожайностью картофеля (y2). Теснота связи
между самими факторами, определенная парными
коэффициентами, показывает слабую корреляцию.
Это позволило использовать указанные факторы
при построении многофакторной регрессионной
модели.
В результате применения метода многошагового регрессионного анализа после седьмого шага
получено следующее уравнение множественной
регрессии:
y2 = 29,97 x2 – 3,93 (x2)2 + 0,45 x16 –
– 0,28 x17 – 5,11 x40 – 45,65 x43 +
+ 0,19 (x43)2 + 2815,31.
(П26.1)
Достоверность коэффициентов уравнения по
Стьюденту выражается следующими числами:
tx2 = 1,97; t(x2)2 = 1,98; tx16 = 3,15; tx17 = 2,13;
tx40 = 19,71; tx43 = 3,15; t(x43)2 = 3,49.
177
Продолжение приложения 26
F = 66,55 , R = 0,94 , D = 0,88.
Статистическая проверка адекватности уравнения (П26.1) показала, что оно значимо (расчетное значение F-критерия равно 66,55 при табличном значении 2,16).
Модель урожайности корнеплодов.
Для получения корреляционной модели урожайности корнеплодов отобраны следующие факторы:
x1, x2, x21, x22, x40, x41, x42, x43.
Таким образом, в результате анализа взаимосвязи этих факторов с урожайностью установлено,
что зависимость между y3 и x1, x2, x40 является линейной или близкой к ней. Связь y3 с остальными
факторами x21, x22, x41, x42, x43 – нелинейная. Парные коэффициенты корреляции показали слабую
связь между этими факторами, что позволило построить
многофакторную
корреляционную
модель.
В результате после третьего шага многошагового регрессионного анализа получено следующее
уравнение:
y3 = 0,01 x1 + 57,17 x2 + 1831,09 x21 –
– 7719,72 (x21)2 – 49,26 x40 + 41271,33/(x42) –
– 2502,26 x43 +10,33 (x43)2 –
– 1,75 x22 + 0,01 (x22)2 + 149651,30.
(П26.2)
178
Продолжение приложения 26
Значения критериев существенности этих факторов равны соответственно:
tx1 = 2,87; tx2 = 2,12; tx21 = 2,38; t(x21)2 = 2,38;
tx40 = 1,98; tx42 = 1,39; tx43 = 2,22; t(x43)2 = 2,01;
tx22 = 1,78; t(x22)2 = 2,92.
при табличном значении tтабл = 2,09.
F = 4,78; R = 0,92; D = 0,84.
Статистическая проверка адекватности модели
показала, что она значима (F = 4,78, Fтабл = 3,1).
Модели урожайности однолетних трав (на сено, на зеленый корм).
Методом корреляционного анализа для исследуемой зоны выделена следующая совокупность
основных факторов влияющих на урожайность
однолетних трав:
x1, x2, x3, x25, x27, x28, x29, x40, x41.
По общей методике были получены уравнения
связи этих факторов с результативными, а также
определена теснота связи между самими факторами.
В результате многошагового регрессионного
анализа получены следующие модели урожайности однолетних трав:
на сено:
179
Продолжение приложения 26
y4 = –0,01 x1 + 8,97 × 10-8 (x1)2 – 0,79 x25 +
+ 0,07 (x25)2 + 54,79 x40 –
– 2,41 (x40)2 – 321,16.
(П26.3)
Значения критериев Стьюдента для факторов:
tx1 = 2,45; t(x1)2 = 2,47; tx25 = 1,86;
t(x25)2 = 2,08; tx40 = 5,15; t(x40)2 = 4,72.
F = 5,58; R = 0,65; D = 0,42.
на зеленый корм:
y5 = 15110,87/x1 + 0,01 (x29)2 – 100,02 x40 +
+ 4,04 (x40)2 + 656,12.
(П26.4)
Значения критериев Стьюдента для факторов:
tx1 = 1,96; t(x29)2 = 1,96;
tx40 = 11,13; t(x40)2 = 2,04.
F = 44,37; R = 0,88; D = 0,78.
Статистическая проверка показала адекватность моделей (Fтабл = 2,5).
Модели урожайности многолетних трав (на
сено и зеленый корм).
Факторы: x1, x2, x30, x33, x40, x41, x42, x43.
Построены уравнения связи отобранных факторов с результативными показателями, получены
средние значения, а также некоторые статистические характеристики. Определена теснота связи
между факторами при помощи парных коэффициентов корреляции. Парные коэффициенты корреляции показали слабую корреляционную связь
180
Продолжение приложения 26
между факторами. Это позволило использовать
указанные факторы при построении многофакторных регрессионных моделей.
В результате многошагового регрессионного
анализа получены следующие модели урожайности многолетних трав:
на сено:
y6 = 1,69 x2 – 0,01 x1 + 16,77
(П26.5)
Значения критериев Стьюдента для факторов:
tx1 = 1,97; tx2 = 4,30.
F = 10,31; R = 0,62; D = 0,38.
на зеленый корм:
y7 = –0,01 x1 + 1,64 10-7 (x1)2 + 0,87 (x33)2 –
– 0,36 (x40)2 + 57,34 x41 –
– 0,29 (x41)2 – 2657,47.
(П26.6)
Значения критериев Стьюдента для факторов:
tx1 = 2,14; t(x1)2 = 2,13; t(x33)2 = 1,88;
t(x40)2 = 3,19; tx41 = 1,40; t(x41)2 = 1,96.
F = 5,52; R = 0,59; D = 0,34.
Статистическая проверка доказала адекватность моделей и значимость коэффициента множественной регрессии (Fтабл = 2,18, tтабл= 1,98).
Модель урожайности кукурузы на силос.
Факторы: x1, x3, x36, x37, x38, x40, x41, x42, x43.
181
Продолжение приложения 26
Парные коэффициенты корреляции между факторами имеют слабую корреляционную связь. Это
позволило использовать указанные факторы при
построении многофакторной регрессионной модели кукурузы на силос.
После четвертого шага, многошагового регрессионного анализа, получено следующее уравнение:
y8 = –318,31 x3 + 130,44 (x3)2 – 11,07 x36 +
+ 0,65 (x36)2 + 0,02 (x37)2 – 12,99 lg (x38) +
+ 3,10 x41 – 32,61 x42 –
– 8,56 x43 + 1676,26.
(П26.7)
Существенность коэффициентов регрессии:
tx3 = 2,54; t(x3)2 = 2,91; tx36 = 1,42;
t(x 36)2 = 1,57; t(x 37)2 = 1,26; tlg(x38) = 2,43;
tx41 = 2,49; tx42 = 2,27; tx43 = 2,16.
F = 3,39; R = 0,57; D = 0,33.
Статистическая проверка показала адекватность модели (Fтабл = 2,03).
Модель урожайности силосных культур.
Факторы: x1, x2, x39, x40, x41.
Теснота связи между выбранными для построения
модели факторами оказалась слабой.
В результате использования многошагового
регрессионного анализа, после четвертого шага,
получено следующее уравнение:
182
Продолжение приложения 26
y9 = –35,65 lg(x1) + 78,04 x2 – 11,79 (x2)2 –
– 20,44 x39 + 3,01 (x39)2 + 153,79.
(П26.8)
Критерии существенности членов уравнения
соответственно равны:
tlg(x1) = 2,38; tx2 = 2,39; t(x2)2 = 2,12;
tx39 = 1,99; t(x39)2 = 2,17.
F = 2,84; R = 0,51; D = 0,26.
Статистическая проверка показала адекватность модели (F=2,84, Fтабл = 2,45).
Модель урожайности естественных сенокосов
и пастбищ.
Факторы: x1, x3, x40, x41, x42, x43.
По общей методике получены средние значения, коэффициенты тесноты связи, а также формы
связи основных факторов, влияющих на урожайность естественных сенокосов (y10).
В результате многошагового анализа модель
имеет следующий вид:
y10 = –0,01 x1 + 2,6 × 10-8 (x1)2 + 25,39 x40 –
– 1,04 (x40)2 + 0,10 x41 – 155,15.
(П26.9)
Критерии существенности членов уравнения
соответственно равны:
tx1 = 1,16; t(x1)2 = 2,09; tx40 = 2,05;
t(x40)2 = 2,01; tx41 = 2,20.
F = 2,70; R = 0,47; D = 0,22.
183
Продолжение приложения 26
Статистическая проверка показала адекват
ность модели (F = 2,70, Fтабл=2,4085).
Аналогично получены результаты по обоснованию материально-денежных затрат по культурам. Результаты анализа показали, что материально-денежные затраты тесно коррелируют с урожайностью
сельскохозяйственных
культур
(r = 0,66 – 0,33). В результате использования метода многошагового регрессионного анализа получены следующие модели, наиболее точно описывающие изменения затрат в расчете на 1 га:
зерновые культуры:
y11 = –963,69 y1 + 188432,80 x1 –
– 25199,10 x4 +5147,79 (x4)2 – 1741,26 (x8)2 –
– 51,79/(x9) + 5430,01 x40 + 9,53 x41 +
+ 15473,10 (x41)2 – 9061112,00
(П26.10)
F = 28,77; R = 0,92; D = 0,85.
картофель:
y12 = 5,16 y2 – 272,46 lg (x14) + 595,88 lg (x19) +
+ 1,12 x20 + 19586,13/(x40) – 8889,43/(x41) +
+ 36,38 x42 – 2534,40.
(П26.11)
F = 2,37; R = 0,71; D = 0,51.
корнеплоды:
y13 = 1,40 y3 + 119,13/(x21) + 0,61 x22 –
– 0,19 x23 + 1,38 x24 – 0,01 (x22)2 +
+ 0,01 (x23)2.
(П26.12)
F = 4,57; R = 0,89; D = 0,79.
184
Окончание приложения 26
однолетние травы:
на сено:
y14 = 143,71 lg (y4) + 17,11 x2 – 13,89 x25 –
– 0,04/(x27) + 2,31 (x25)2 – 124,14.
(П26.13)
F = 2,73; R = 0,75; D = 0,56.
на зеленый корм:
y15 = 1,33 y5 + 0,65 x1 + 1,11 x27 –
– 37,92 lg(x28) – 0,01 (y5)2 + 5,33.
(П26.14)
F = 2,83; R = 0,74; D = 0,55.
многолетние травы:
на сено:
y16 = 2,57 y6 + 2,55 x1 –
– 0,02 (x1)2 – 36,41.
(П26.15)
F = 3,45; R = 0,63; D = 0,40.
на зеленый корм:
y17 = 0,46 y7 – 1515,98 x3 – 175,27 lg (x33) +
+ 13,08 x42 – 18492,12/(x43) +
+ 821,16 (x3)2 +629,48.
(П26.16)
F = 4,03; R = 0,59; D = 0,34.
кукуруза на силос:
y18 = 1,68 y8 + 1,69 x1 –
– 0,01 (y8)2 – 33,59.
(П26.17)
F = 2,95; R = 0,71; D = 0,50.
силосные культуры:
y19 = 0,90 y9 – 2253,88/(x1) + 101,06.
(П26.18)
F = 2,98; R = 0,69; D = 0,48.
185
естественный сенокос:
y20 = 84,20 lg (y10) – 35,93.
F = 2,35; R = 0,74; D = 0,54.
186
(П26.19)
Приложение 27
Итоговые таблицы плана производства
кормов
187
Таблица 1
Основные производственные ресурсы
Ед.
изм.
Всего земель
из них:
сельскохозяйственные угодья
в том числе:
пашня
залежи
сенокосы
из них улучшенные
пастбища
из них улучшенные
многолетние насаждения
Среднегодовых работников в кормопроизводстве
Машинно-тракторный
парк
- тракторы, на которых смонтированы
машины для кормопроизводства
- сеялки
188
га
га
га
га
га
га
га
га
га
чел.
ед.
ед.
ед.
На
начало
планового периода
На конец
планового
периода
Увеличение
(+)
умень
шение
(-)
Продолжение таблицы 1
- сенокосилки, включая косилкиизмельчители
- комбайны:
кукурузоуборочные
- силосоуборочные
- свеклоуборочные
- кормоподборщики
- стогометатели
- дождевальные машины
- кормохранилища
- кормоцеха
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
ед.
189
Таблица 2
Потребность в кормах и их стоимость на
планируемый год
М
о
л
о
к
о
1. Поголовье на
начало года продукция
2. Всего кормовых ед. на 1
гол.,ц.
всего, т.
3. Концентрированые корма
(средняя стоимость 1 ц.,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.руб.
4. Сено (средняя
стоимость
1 ц., руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.руб.
5. Сенаж (средняя стоимость
1 ц.,руб)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.руб.
6. Солома (средняя стоимость
1 ц.,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.руб.
190
При
вес
КРС
Скот мясного
направления
основпри
ное
вес
стадо
Сви
номатки
Привес
свиней
Лошади
рабочие
Всего
кор
мов
Продолжение таблицы 2
7. Силос
(средняя стоимость 1
ц.,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма,
тыс.руб.
8. Корнеплоды
/картофель
(средняя стоимость 1
ц.,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.р.
9. Зеленый
корм (средняя
стоимость 1
ц,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма, тыс.р.
10. Молоко /
обрат (средняя
стоимость 1
ц.,руб.)
на 1 гол.,ц.
всего, т.
сумма,тыс.руб.
Стоимость
кормов, всего
тыс.руб.
191
190
Таблица 3
Производство и себестоимость кормового сырья, тыс.руб.
Культура
1
Зерновые,
используемые
на фураж
Кормовые к-ры
на зеленую
массу
Силосные
(включая кукурузу на зеленый
корм)
из них кукуруза
Корм. корнеплоды
Семенники
корм. корнеплодов
Однолетние
травы включая
озимые на
зеленый корм
В т.ч. на сено
на зел. массу
192
Площадь,
га
2
Сбор
основной
продукции
с/га,
ц
3
Всего,
ц
4
Оплата
труда +
единый
социал.
налог
Семена
5
6
Удобрения
7
Средства
защиты
растений
Работы
и
услуги
Текущий
ремонт
8
9
10
Организация
произ.
и
управл.
Прочие
затраты
11
12
Всего
затрат
13
Себестоимость
основной
продукции
всего
единицы,
руб.
14
15
Прямые
затраты
труда
на
продукцию
всего,
чел.час.
16
Продолжение таблицы 3
1
на семена
Многолетние
травы – всего
в т.ч. на сено
на зел. массу
на семена
Зеленый корм
пастбищ
Сено естественных сенокосов
Всего кормовых
к.ед
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
191
193
192
Таблица 4
Средняя стоимость кормов
Наличие на начало
года
№
п/п
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
194
Виды кормов
2
Зерноотходы
Отруби
Жмыхи
Комбикорма
Зернофураж собств.
производства
Концентрированные
корма – всего
Кроме того, травяная мука
Сено
Сенаж
Сено и сенаж –
всего
Солома кормовая
Сахарная свекла
Корнеплоды
Бахчевые кормовые
количество,
т
стоимость
тыс. р.
3
4
Поступление
собственное производство
Всего
покупка
количество,
т
стоимость,
тыс.р.
количество,
т
5
6
7
стоимость,
тыс.
р.
8
Стоимость переработки
9
количество,
т
стоимость,
тыс.
р.
стоимость
1 ц.,
руб
10
11
12
Продолжение таблицы 4
1
15
16
17
18
19
20
21
2
Силос
Картофель на корм
Зеленый корм
В т.ч. пастбищ
Молоко
Обрат
Прочие (расшифровать)
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
193
195
Таблица 5
Обеспеченность кормами собственного
производства из урожая планируемого года до
урожая будущего года, т
Виды кормов
Концентрированные
- всего
Грубые – всего
в т.ч.
сено
сенаж
солома
сочные
в т.ч.
силос
Зеленые летние
в т.ч. природных
пастбищ
На условную голову
без комбикормов
(ц к.ед.)
196
Скот предприятия
попоступтребление
ность
Скот населения
попотреб- ступность ление
Таблица 6
Оценка эффективности вариантов плана развития
животноводства на собственной кормовой базе
Показатели
Поголовье коров
Остальное поголовье КРС
Свиноматки
Хряки
Матки разовые
Поросята 0-2 месяцев
Поросята 2-4 месяцев
Откормочное поголовье
Ремонтный молодняк
Поголовье овец
Производство кормов
Производство переваримого
протеина
Содержание переваримого
протеина в 1 к. ед.
Структура производства
кормов
Концентраты
Грубые, всего
в т.ч. сено
сенаж
Сочные, всего
Зеленые, всего
Себестоимость кормов
Себестоимость 1 ц пер.пр.
Кормоотдача
Выручка от реализации продукции животноводства
Себестоимость реализованной продукции
Прибыль от реализации
Рентабельность
Ед.
изм.
Факт
…гг.
Вариант I
(базовый)
Варианты
II
п
В%к
I
II
п
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
тыс.ц.
к.ед.
тыс.ц.
г
%
тыс.р
руб.
руб.
тыс.р.
тыс.р.
тыс.р.
%
Примечание: Пример возможной формы таблицы
197
Таблица 7
Оценка эффективности вариантов плана
оптимизации структуры животноводства в увязке
с кормовыми ресурсами
Показатели
Поголовье коров
Остальное поголовье КРС
Свиноматки
Хряки
Матки разовые
Поросята 0-2 месяцев
Поросята 2-4 месяцев
Продажа поросят населению
Структура производства
кормов концентраты
в т.ч. комбикорма
Грубые - всего
в т.ч. сено
сенаж
Сочные - всего
Зеленые – всего
в т.ч. амарант
Покупка БВД
Производство кормов
Производство переваримого протеина
Себестоимость:
кормов
1 кормовой единицы
1 ц переваримого протеина
Себестоимость продукции
животноводства
Кормоотдача
Выручка от реализации
продукции животноводства
198
Ед.
изм.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
гол.
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
тыс.ц.
к.ед.
тыс.ц.
тыс.р.
руб.
руб.
тыс.р.
руб.
тыс.р.
Факт
…гг.
Вариант
I (базовый)
Варианты
II п
В%к
I
II п
Продолжение таблицы 7
Прибыль
Рентабельность
тыс.р.
%
Примечание: Пример возможной формы таблицы
199
Таблица 8
Эффективность планируемых структурных
сдвигов в кормопроизводстве
Показатели
1
Структура использования
пашни
Площадь пашни,
всего
в т.ч. зерновые и
зернобобовые всего
из них озимая
рожь
яровая пшеница
ячмень
овес
горох
Многолетние
травы
Однолетние травы
Кукуруза
Кормовые корнеплоды
Амарант
Рапс
Покупные корма
в т.ч. комбикорма
мясокостная
мука
БВД
Собственного
производства:
кормовых единиц
200
2 вариант
Ед.
изм.
Факт
…гг.
1 вар.
базовый
основной
2
%
3
4
5
%
100
100
100
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
тыс т
к.ед.
к.ед.
к.ед.
тыс.ц
подварианты
1
2
6
7
100
100
Продолжение таблицы 8
1
переваримого
протеина
Содержание переваримого протеина в 1 к. ед.
Себестоимость
кормов, включая
покупные
Себестоимость
1 ц к. ед.
Себестоимость
1 т п.п.
Кормоотдача
Прибыль от реализации продуктов животноводства
Уровень рентабельности
2
ц
3
4
5
6
7
г
тыс.
руб.
руб.
руб.
руб.
тыс.
руб.
%
201
Список литературы
1. Белая книга. Экономические реформы в
России. 1991. 2001. – М.: Алгоритм, 2002. – 432 с.
2. Большаков Б.Е., Кузнецова О.Л., Кузнецов
П.Г. и проблема устойчивого развития Человечества в системе природа - общество - человек / Российская Академия Естественных наук, Международный университет природы; общества и человека “Дубна”, Государственный научный центр
Российской Федерации ВНИИсистем./ Дубна,
2000. – 48 с.
3. Петров К.П. Тайна концептуальной власти. –
Новосибирск: Наука. Сибирская издательская
фирма РАН, 1991. – 95 с.
4. Политическая экономия социализма. Учеб.
Пособие. М.: Экономика, 1969. – 583 с.
5. Корчуганова Г.Т, Эйгерис З.Г., Востриков
Н.И. Теоретические и методические основы организации и планирование в крупнотоварных сельскохозяйственных предприятиях / РАСХН. Сиб.
отд-ние, СибНИИЭСХ. – Новосибирск, 2000. –
60 с.
6. Лищенко В.Ф. Проблема производства и использование белка в капиталистических странах
202
М.: 1982. – 180 с. АН СССР инст-т США и
КАНАДЫ.
7. Бенц В.А. Концепция развития кормопроизводства в Сибири/ РАСХН. Сиб. отд-ние. СибНИИ кормов. – Новосибирск, 1993. – 90 с.
8. Замыслов И. «Ключевые принципы» научнообоснованных решений, обеспечивающих устойчивое, эффективное ведение сельскохозяйственного производства в центральной зоне Российской
федерации. // Диалог. – 2003. – № 10.
9. Ораевская Г.А. Анализ хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий:
Учебник для экон. фак. с.–х. вузов. – 3–е изд., перераб. и доп. – М.: Экономика, 1980. – 304 с.
10. Природные ресурсы Новосибирской области/ Бейром С.Г., Васильев И.П., Гаджиев Н.М. и
др. – Новосибирск: Наука, 1986. – 213 с.
11.
Бонитировка
почв
на
генетико–
производственной основе. – Новосибирск: Наука,
1982. – 217 с.
12. Почвенно–климатический атлас Новосибирской области / Под ред. А.П. Сляднева. Сибирское отд-ние. Новосибирск: Наука, 1978 –121 с.
13. Каюмов М.К. Биологические, агрохимические и агротехнические основы программирования
203
урожаев. Обзорная информация. ВНИИТЭИСХ,
М., 1983. – 69 с.
14. Солнцев К.М., Филиппович Э.Г., Зельднер
В.Р., Коноплев Е.Г. Кормовые ресурсы мира и
тенденции в их использовании / ВАСХНИЛ.
ВНИИТЭИсельхоз. – М., 1978. – 43 с.
15. Основные принципы планирования и пути
повышения эффективности производства кормов.
Методические рекомендации / ВАСХНИЛ. Сиб.
отд-ние, СибНИИкормов. – Новосибирск, 1976. –
36 с.
16. Применение комплексной оценки кормов в
растениеводстве (Пер. с нем. Мирошниченко Г.Н.
под ред. и с предисл. Попова В.В. – М.: Колос,
1982. – 271 с.
17. Фаттахов Р.С. Повышение экономической
эффективности использования кормов (на примере
колхозов и совхозов Иркутской области). Автореф. дис. кан. эк. наук – Новосибирск. 1990. – 18 с.
18. Саблин Г.Ф. Теоретические и методические
основы управления технологическими процессами
в отраслях сельскохозяйственных предприятий и
организаций Сибири. Автореф. дис. д-ра эк. наук –
Новосибирск. 1999. – 58 с.
19. Гейдебрект И.П., Шиц Я.Ф. Экономическая
оценка кормовых культур и севооборотов. // Земля
204
Сибирская, Дальневосточная. – 1982. –– №8. –
C. 19-21.
20. Кутузов А.А., Крылова Н.П., Привалов Н.Н.
Научные основы прогнозирования продуктивности сенокосов и пастбищ с применением методов
математического моделирования. ВНИИЭСС.
М.: 1980. – 47 с.
21. Полищук П.Н., Федоров В.А. Повышение
эффективности качества кормов. ВНИИТЭСХ. М.,
1980. – 82 с.
22. Алешина Е.А., Беленчук В.И., Крылова Н.П. и др. Кормовые ресурсы и их использование за рубежом. ВНИИТИСХ, М., 1990. – 83 с.
23. Нормы и нормативы планирования в сельском хозяйстве. Животноводство. / сост.
Ю.С. Чалков и др., под. ред. А.И. Ивлева. – М.:
Агропромиздат, 1988. – 141 с.
24. Корма. Справочная книга. Под ред. М.А.
Смуричина. М.: Колос, 1977. – 368 с.
25. Агропромышленный комплекс России: ресурсы, продукция, экономика: стат. сб. 3 т. /
РАСХН; сост. Г.А. Романенко, А.И. Тютюнников,
А.А. Шутников. И.П. Макаров. Новосибирск, 1995
– Т. 1. – 260 с.
205
26. Скуковский Б. А. Микроэлементы в кормах
и продуктах животноводства Западной Сибири.
Новосибирск: Западно-Сибирское книжное изд-во,
1978. – 106 с.
27. Аминокислотный состав кормов Западной
Сибири.
Методические
рекомендации
/
ВАСХНИЛ. Сиб. отд-ние. СибНИПТИЖ – Новосибирск, 1978. – 69 с.
28. Рекомендации по оптимальной структуре
рационов крупного рогатого скота и посевных
площадей кормовых культур по Омской области. /
ВАСХНИЛ. Сиб. отд-ние. СибНИИСХ, – Омск,
1986. – 16 с.
29. Химический состав и питательности кормов Западной Сибири: Справочник / Сост. И.И.
Филатов и Р.П. Митякова / Новосибирск: Западносибирское книжное издательство, 1982. – 240 с.
30. Демин н Ю.И. и Зарытовский В.С. Таблицы
планирования кормовой базы в промышленном
животноводстве (справочная книга). Под ред. Л.С.
Стеранюн. М.: Колос, 1977. – 280 с.
31. Айдин В.Н., Едемский В.А., Назарова О.М.
Применение ЭВМ в сельском хозяйстве. – М.:
Россельхозиздат, 1973. – 160 с.
32. Аккель Т.Х. Экономико-математическая
модель составления планов кормопроизводства //
206
Научные труды Эстонского НИИ земледелия и
мелиорации. – М.: Экономика, 1971. – Т.23. – С.
31-46.
33. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. – М.: Наука, 1988. –
208 с.
34. Курносов А.П., Звягин Н.А. Моделирование кормопроизводства в системе АПК. – Воронеж: ВСХИ, 1987. – 121 с.
35. Матасова Ю.А. Разработка и создание автоматизированной подсистемы оценки технологий
кормопроизводства по биоэнергетическим показателям // Сб. науч. тр. НГТУ. – Новосибирск: Издво НГТУ, 2000. – №5. – С. 139-144.
36. Матасова Ю.А. Разработка комплекса моделей для оптимизации планирования в сложных
производственных объектах // Информационные
технологии, информационные измерительные системы и приборы. Материалы международной
научно-практич. конференции Агроинфо – 2003. –
Новосибирск: РАСХН Сиб. отделение, 2003. – Ч.2.
– С. 36-38.
37. Матасова Ю.А. Применение стохастического моделирования в производстве // Сб. науч.
тр. НГТУ. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. –
№3. – С. 91-96.
207
38. Сорокина Т. Моделирование плана производства кормов в сельскохозяйственных предприятиях // Экономика сельского хозяйства. – 1987. –
№ 5. – С. 57-60.
39. Кравченко Р.Г. Экономико-математические модели задач по сельскому хозяйству. – М.:
Экономика, 1965. – 311 с.
40. Кравченко Р.Г. Применение математических методов в планировании сельскохозяйственного производства. – М.: Колос, 1968. – 48 с.
41. Попов И.Г. Математические методы в экономических расчетах по сельскому хозяйству. –
М.: Колос, 1964. – 239 с.
42. Курносов А.П., Сисоев И.А. Вычислительная техника и экономико-математические методы
в сельском хозяйстве. – М.: Финансы и статистика,
1982. – 302 с.
43. Браславец М.Е., Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в
сельском хозяйстве. – М.: Колос, 1972. – 400 с.
44. Блаж И.Д. Оптимальное планирование
производства в агропромышленных комплексах. –
М.: Пищ.промышленность, 1974. – 216 с.
208
45. Онищенко А.М. Специализация сельскохозяйственного производства. – Киев: Наукова думка, 1973. – 292 с.
46. Милосердов В.В. Интенсификация кормопроизводства. – Минск: Ураджай, 1973. – 123 с.
47. Рогов М.С. Зеленый конвейер. – М.: Агропромиздат, 1985. – 135 с.
48. Руденко Г.П., Милосердов В.В. Теория и
практика планирования. – М.: Колос, 1976. – 320 с.
49. Горемыкин
В.А.
Совершенствование
структуры кормопроизводства в хозяйстве. – М.:
Агропромиздат, 1986. – 111 с.
50. Файзрахманов Д.И. Вопросы организации
и планирования рациональной кормовой базы в
хозяйствах с развитым молочным скотоводством.
– Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. экон.
наук. – М., 1978. – 17 с.
51. Спрогис А.К. Оптимизация структуры посевных площадей в колхозах и совхозах Латвийской ССР // Математические методы в экономике.
– Рига. – 1970. – Вып.6. – С. 14-20.
52. Яковлев М.И. Планирование кормовой базы с помощью экономико-математических методов // Животноводство. – 1973. – № 12. – С. 34-38.
209
53. Абашин А.А., Полынкина Е.Н. Основные
предпосылки организации расчетов по текущему
планированию
//
Применение
экономикоматематического моделирования при оптимизации
управления в сельском хозяйстве. – Горький, 1987.
– С. 21-26.
54. Василенко Ю. Факторы и эффективность
использования производственного потенциала //
Экономика сельского хозяйства. – 1987. – № 10. –
C. 67-72.
55. Искаков Б., Вишняков В., Зарова Е. Эконометрическое моделирование оптимального развития и размещения сельского хозяйства в системе
АПК РСФСР // Экономика сельского хозяйства. –
1987. – № 4. – С. 69-73.
56. Леньков И.И. Оптимальное планирование
АПК района. – Минск: Ураджай, 1987. – 152с.
57. Милосердов В.В., Беспахотный Г.В. Региональное планирование развития сельского хозяйства. – М.: Экономика, 1982. – 216 с.
58. Пастернак П.П. Системное моделирование
экономических процессов в АПК. – М.: Агропромиздат, 1985. – 176 с.
59. Бочварова Ц.Е. Об одной стохастической
модели сельскохозяйственного производства //
210
Экономика и математические методы. – 1975. –
№ 4. – С.716-723.
60. Джарова Ю.Г. Об одной стохастической
модели планирования аграрно-промышленных
комплексов // Исследование операций и АСУ. –
1980. – Вып.15. – С. 53-58.
61. Кардаш В.А. Об одном подходе к постановкам стохастических задач оптимизации производства // Экономика и математические методы. –
М.: Наука, 1977. – Т. 13, ч.6. – С. 1312-1316.
62. Кардаш В.А., Рапопорт Э.О. О моделировании экономических процессов в сельском хозяйстве. – Новосибирск: Наука, 1979. – 158 с.
63. Копенкин Ю.И. Модель задачи стохастического программирования оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного
предприятия // Докл. ТСХА. – М., 1971. –
Вып. 163. – С. 288-295.
64. Крастинь O.П. Методы анализа регрессий
и корреляций при определении агроэкономических функций. – Рига: 3инатне, 1970. – 348 с.
65. Саакян А.В. Стохастическое и нелинейное
программирование в сельском хозяйстве. – Ереван: Айастан, 1978. – 144 с.
211
66. Федоренко И.К. Об одной стохастической
модели планирования сельскохозяйственного
производства и опыте ее применения // Кибернетика. – 1980. – № 3. – С. 107-110.
67. Мороз В.Н., Узун В.Я. Планирование резервов продукции и ресурсов в сельском хозяйстве
// Экономика сельского хозяйства. – 1979. – № 9. –
С.53-56.
68. Половинкин П.Д. Резервные фонды и воспроизводство в колхозах. – М.: Экономика, 1970. –
128 с.
69. Загайтов И.Б., Половинкин П.Д. Экономические проблемы повышения устойчивости сельскохозяйственного производства. – М.: Экономика, 1984. – 240 с.
70. Ястремский А.И., Федоренко И.К. Методика решения и анализа прикладных стохастических моделей экономики // Кибернетика. – 1980. –
№ 1. – С.122-127.
71. Ястремский А.И., Федоренко И.К., Лещенко Л.Л., Садыков Т.С. Экспериментальные расчеты по стохастической модели размещения производства сельскохозяйственной продукции // Исследование операций и АСУ. – Киев: Высшая
школа, 1986. – С. 98-104.
212
72. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании. – Новосибирск: Наука,
1981. – 283 с.
73. Вопросы рациональной организации экономики сельскохозяйственного производства (методики экономического анализа). – М.: Экономика, 1969. – 383 с.
74. Программа развития и оптимизации структуры кормопроизводства в условиях перехода к
рыночным отношениям в совхозе «Светлополянский» Болотнинского района, Новосибирской области. 1990. – 92с.
75. Организация и планирование кормовой базы для производства молока на промышленной
основе в Западной Сибири. Методические рекомендации/ ВАСХНИЛ СибНИИ кормов. – Новосибирск, 1981 – 112 с.
76. Щиц Я.Ф., Нейбауэр В.П., Косаченко Л.И.
Новое в методике планирования кормопроизводства, // Земля Сибирская дальневосточная. – 1981
№ 10. – 21 с.
213
Алейников А.Ф., Габитов Н.М.,
Кашеваров Н.И., Ю.А. Матасова
Планирование кормопроизводства
в крупнотоварных
сельскохозяйственных предприятиях
Информационно-аналитическое обеспечение
Редактор
Компьютерная верстка
Обложка
214
Т.В. Бычкова
И.Ф. Митьковская
В.А. Николаев