Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,899

БИОТЕХНИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДСТВА

Мазуркин П.М.
Факторы производства, рассматриваемые в данной статье в области сельского хозяйства на уровне множества сельхозпредприятий сельского административного района, имеют особенности, связанные больше всего с деятельностью людей, то есть с так называемым «человеческим фактором», чем с природными явлениями и процессами. Выявление и применение закономерностей изменения количественных значений у факторов производства имеет актуальную новизну. Система закономерностей факторных функций производства приобретает важную научную и практическую роль.
факторы сельского хозяйства
поведение людей
динамика значений

Введение. Факторы производства, рассматриваемые в данной статье в облас­ти сельского хозяйства на уровне множе­ства сельхозпредприятий сельского адми­нистративного района, имеют особенно­сти, связанные больше всего с деятельно­стью людей, то есть с так называемым «человеческим фактором», чем с природ­ными явлениями и процессами.

Проблема факторного анализа. Ди­намичность факторных функций значи­тельна и показывает поведение субъек­тов сельского хозяйства больше «по по­нятиям», чем по научным обоснованиям. Изза этого велика роль в производствен­ных отношениях личности руководителя сельхозпредприятия. В связи с этим про­блема выявления и применения законо­мерностей изменения количественных значений у факторов производства имеет актуальную новизну. Система законо­мерностей факторных функций произ­водства приобретает важную научную и практическую роль в свете намечаемых мер по комплексному возрождению про­изводственных отношений на сельских территориях.

Исходные предпосылки. Вначале приведем основные термины и их определения:

закон  объективная связь, устой­чивое отношение между явлениями и процессами;

закономерность  зависимость, под­чиненная закону, объективная связь.

Известные в экономике законы и за­кономерности дополняют и усиливают функциональные (теоретические) модели, поэтому дедуктивное и индуктивное объ­единяются в общем процессе, в котором статистическое моделирование приобре­тает весомую значимость.

Статистическая закономерность одна из форм проявления закономерной связи между предшествующим и после­дующим состояниями системы. Данное состояние системы определяет ее буду­щее состояние не однозначно, а лишь с определенной вероятностью, являющейся объективной мерой возможности реализа­ции заложенных в прошлом тенденций изменения системы [1, с.496].

В нашем случае факторы производст­ва рассматриваются относительно самого себя (факторный анализ сельскохозяйст­венного производства) по закономерно­стям рангового распределения. Поэтому в дополнение к вышеприведенному опреде­лению вполне существуют формы прояв­ления закономерной связи и для какогото момента времени, то есть в конкретном «срезе» времени. Причем «срезы» време­ни могут быть по прошлым (для прогно­зирования), настоящим (оперативное управление) и будущим (факторный ана­лиз проектов будущего) статистическим данным.

Математическая модель (БСЭ, т. 15, с.480481)  приближенное описа­ние какоголибо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математи­ческой символики.

Анализ математической модели по­зволяет проникнуть в сущность изучае­мых явлений. Процесс математического моделирования, как правило, включает в себя этапы:

1.    формулировка законов, связываю­щих объекты модели, знание фактов;

2.    исследование математических задач, к которым приводят математиче­ские модели: решение прямой задачи, то есть выходных результатов математиче­ской модели для дальнейшего сопоставле­ния с результатами наблюдений за изу­чаемым явлением или процессом, приме­нение вычислительной техники;

3.    выяснение того, удовлетворяет ли принятая модель критерию практики, то есть адекватности модели: если откло­нения выходят за пределы принятой точ­ности соответствия математической моде­ли практике, то такая модель не может быть принята;

4.    анализ математической модели в связи с накоплением дополнительных научных данных и модернизация этой модели.

Формула (лат.: форма, правило) представление связей, отношений, суще­ствующих между предметами (явле­ниями, процессами) при помощи знаков (символов), объединенных определенны­ми математическими и логическими действиями.

Общая модель. В общем случае каж­дый член статистической модели может быть описан так называемой биотехниче­ской вейвлетфункцией проф. П.М. Мазуркина [24] типа

где y - изучаемый фактор, принятый как количественная характеристика исследуе­мого явления или процесса, x - объясняю­щий фактор с количественными значения­ми, a1... a12 - параметры модели, прини­мающие числовые значения в ходе иден­тификации формулы (1) в зависимости от отличительных особенностей конкретно­го изучаемого явления или процесса.

Для факторов производства характер­ны условия a6=0, a7=1, a10=0 и a11=1. По­этому для факторного анализа в сельском хозяйстве получаем уравнение вида

где y - изучаемый фактор производст­ва, i - номер составляющей статистиче­ской закономерности, i=1,2,3... , m - общее количество составляющих статистиче­ской модели, r - ранг предпорядка пред­почтительности у фактических значений y изучаемого фактора сельскохозяйствен­ного производства. Причем принимается предпорядок r=1,2,3... по вектору направ­ленности значений фактора в сторону ухудшения, то есть ранжирование значе­ний изучаемого фактора выполняется по принципу «от лучшего к худшему».

Все 20 выявленных факторов произ­водства сельхозпредприятий Тукаевского района Республики Татарстан [5] нами были разделены на пять подгрупп и их математические модели (статистические модели + ограничения по правой границе рангов) приведены в нижеследующих таблицах.

Первичные для предприятий сель­ского района факторы. В табл. 1 приве­дены значения параметров модели (2). При этом знаки перед составляющими образуются по знакам соответствующих параметров.

Из данных табл. 1 видно, что модель­ная функция фактора «Площадь СХУ» имеет пять составляющих, из которых че­тыре являются волновыми возмущениями.

Фактор персонала после идентифика­ции модели (2) получила восемь состав­ляющих.  Во всех 20 закономерностях только первая составляющая не является волновой функцией.

Таким образом, все составляющие большинства статистических моделей факторов производства, как показано в табл. 1 и других, могут иметь матрицу из 8 параметров (по строкам) и по количеству m составляющих (по столбцам) статистической модели (2).  Производственноресурсные     возможности. К этой подгруппе относятся пять факторов производства (табл. 2).

 

 

Наибольшее количество составляю­щих m=15 имеет фактор «материальноденежные затраты». Остальные фактор­ные функции имеют гораздо меньше со­ставляющих. Идентификация проводи­лась до образования в модели (2) искомой статистической биотехнической законо­мерности максимального количества зна­чимых составляющих.

Удельные ресурсные возможности.

В эту подгруппу факторов производства входят пять экономических величин (табл. 3).


Заметно снижение числа составляю­щих у фактора УМЗ по сравнению с фак­тором МЗ (пять cоставляющих вместо 15).

Продукция и удельная продукция сельского района. Результаты деятельно­сти   множества   сельскохозяйственного

предприятия (табл. 4) в общем случае сводятся не только к производственным показателям. Кроме товарной продук­ции пока не учитываются косвенные экологические и социальные результаты производства.

Модель объема товарной продукции имеет всего четыре составляющие. Этот параметр производства сельхозпродукции является контрольным в системе управле­ния сельхозпредприятиями на уровне сельского района.

Поэтому можем сделать вывод о том, что чем меньше количество составляю­щих в модели, то тем лучше работает под­система управления сельским хозяйством, в нашем примере на уровне сельского ад­министративного района.

Ранговые факторы производства. Эти факторы (табл. 5) являются ранговы­ми и одновременно кумулятивными по множествам однородных факторов  ре­сурсным возможностям и результатам производства.


Малая погрешность позволяет реко­мендовать ранговые факторы для приме­нения в деятельности информационноконсультационной службы районного уровня.

При этом КПД (коэффициент полез­ного действия) сельхозпредприятия ока­зывается наиболее точным фактором (0,52 % максимальной относительной ошибки).

Сравнение основных и удельных (по отношению к единице площади СХУ) факторов производства приведено в дан­ных табл. 6.


Фактор «персонал» получает услож­нение конструкции закономерности по удельному фактору  вместо восьми полу­чились девять составляющих. Это указы­вает на недостаточное внимание на про­цессы управления персоналом в сельской местности. Аналогично ведет себя искус­ственный фактор «производственный по­тенциал», полученный по линейной моде­ли из четырех других факторов [5].

Основные производственные фонды оказались нейтральными к переходу на удельную к площади СХУ величину. Удельные величины по трем факторам (МЗ, КВ и Q) к единице площади сельхо­зугодий (на 100 га, или все же лучше считать на один км2) дали упрощение моделей.

Результатами производственной дея­тельности на территории сельского рай­она в ближайшей перспективе могут стать факторы не только товарной продукции, но и другие структурные и функциональ­ные параметры циклической системы об­ращения производства и потребления. Од­ним из факторов вполне может стать ко­личество звеньев (принцип: чем меньше, тем лучше) в логистической цепи произ­водства, транспортировки и потребления товарной продукции, а также её видовое разнообразие и др.

В ближайшем будущем возрастет роль факторов адаптивного земледелия, а также выполнения природоохранных и иных экологических мер по достижению территориального экологического равно­весия, и на территории России. Поэтому в отдельные подгруппы могут входить со­циальные и иные факторы, способствую­щие возрождению села и позволяющие добиться стабильных и устойчивых про­изводственных и иных отношений на селе с р еди людей, а также между людьми и другими видами населения. 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1.    Статистический словарь / Гл. ред. М.А. Королев. Изде 2е, перераб. и доп.  М.: Финансы и статистика, 1999.  623 с.

2.  Мазуркин, П. М. Математическое моделирование. Идентификация однофакторных статистических   закономерностей:   Учебное пособие / П.М. Мазуркин, А.С. Филонов. ЙошкарОла: МарГТУ, 2006.  292 с.

3.    Мазуркин, П.М. Распределение индек­са уровня жизни (по субъектам Российской Федерации): Научное изд. / П.М. Мазуркин. ЙошкарОла: МарГТУ, 2006.  56 с.

4.    Мазуркин, П.М. Статистическая эконо­метрика: Учебное пособие / П.М. Мазуркин. ЙошкарОла: МарГТУ, 2006.  376 с.

5. Шлычков, В.В. Теоретикометодологи­ческие аспекты управления ресурсным потен­циалом региона / В.В. Шлычков, А.Д. Арза­масцев, Е.П. Фадеева.  ЙошкарОла: Мар­ГТУ, 2007.  390 с.

Статья опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОНРФ


Библиографическая ссылка

Мазуркин П.М. БИОТЕХНИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФАКТОРОВ СЕЛЬХОЗПРОИЗВОДСТВА // Современные наукоемкие технологии. – 2009. – № 7. – С. 20-29;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26491 (дата обращения: 01.07.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074