МОСКОВСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ
ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА
Кафедра
«Экономика
водного хозяйства».
Курсовая
работа
на
тему:
Выполнила:
студентка
з\о ЭУВХ
Сергеева
Татьяна Витальевна
Проверил:
профессор
Арент
Карл Петрович
МОСКВА
2002
Содержание.
Введение……………………………………………………………………………………………………….….2
Краткое
описание Самарской
области………………………………………………………………..….8
Прогноз
обеспеченности
Самарской
области основными
видами с\х
продуктов.
Прогноз
производства
основных с\х
продуктов на
2005 и 2010 года………………
…….9
Прогноз
потребления
основных с\х
продуктов на
2005 и 2010 года……………………....11
Баланс
производства
и потребления
на душу населения
основных с\х
продуктов…..14
Прогнозные
мероприятия
по ликвидации
дефицита на
2005 и 2010 года……………...16
Вывод
по главе……………………………………………………………………………………...18
2. Прогноз
водообеспеченности
Самарской
области.
Прогноз
наличия водных
ресурсов……………………………………………………………….20
Прогноз
потребления
водных
ресурсов………………………………………………………..20
Баланс
наличия и
потребления
водных
ресурсов…………………………………………….25
Вывод
по главе………………………………………………………………………………………25
3.
Вывод по
работе…………………………………………………………………………………….26
Список
использованной
литературы…………………………………………………………………..27
Предложение
преподавателю…………………………………………………………………………..28
Исходные
данные.
Приложения.
Введение.
Эта
курсовая работа
позволяет
студентам
закрепить и
детально освоить
приобретенные
при изучении
курса планирования
теоретические
знания и добить
наибольшего
освоения по
ней практические
навыки. Она
позволяет
изучить конкретные
показатели
Самарской
области и на
их основе рассчитать
прогнозные
значения, необходимые
для определения
экономико-социальной
и экологической
обстановки
выбранного
региона в будущем
(в 2005 и 2010 годах).
Работа
состоит из двух
основных разделов.
В первом разделе
приводятся
собранные
исходные данные
о динамике
населения
области, фактических
объемах производства
и потребления
основных продуктов
с\х, выполняются
прогнозные
расчеты по
прогнозному
балансу этих
продуктов,
обосновываются
мероприятия
по ликвидации
выявленного
дефицита продуктов.
Во
втором разделе
работы приводятся
исходные данные
о наличии и
фактических
объемах потребления
водных ресурсов,
экологических
проблемах в
рассматриваемой
области, выполняются
прогнозные
расчеты ее
водообеспеченности
и обоснование
выбранных
мероприятий
по ликвидации
выявленного
дефицита и
решения экологических
проблем.
Прежде
чем переходить
непосредственно
к расчетам и
тексту работы,
следует привести
некоторую
информацию,
характеризующую
сущность процесса
планирования
(сущность расчета
показателей
на будущее и
определения
сложившихся
тенденций).
Планирование
— это одно из
важнейших
достижений
экономической
науки в 20 веке,
которое изменило
характер управления
развитием,
превратив его
из стихийного
процесса в
сознательно
регулируемые
явления. Происходящие
в области коренные
изменения в
экономике
открывают новые
возможности
для повышения
эффективности
использования
различных
ресурсов. В
этих условиях
усиливается
социально-экономическая
роль планирования
и прогнозирования.
Для принятия
обоснованных
хозяйственных
решений необходимо
прогнозировать
изменение
количественных
и качественных
характеристик
экономического
развития региона,
оценить влияние
реализуемых
мероприятий
по улучшению
экономической,
социальной
и экологической
обстановки
в регионе.
Планирование
и прогнозирование
особенно важно
в условиях
рыночной экономики,
так как в условиях
рынка сильно
возрастает
роль ряда стихийных
рыночных факторов
(уровень цен,
спрос, предложение,
налоги и так
далее), изменение
формы собственности.
В
широком смысле
слова планирование
— это всякое
осознанное
действие по
определению
путей развития
в будущем, а в
узком — метод
экономического
(с помощью финансовых
рычагов) и
административного
регулирования
темпов и пропорций
развития предприятий
и отрасли.
1.
Целенаправленность.
Предполагает
наличие конкретных
целей и задач,
для решения
которых составляют
план.
2.
Оптимальность
и обоснованность
планов.
Заключается
в нахождении
такого технически
возможного
варианта решения
поставленной
задачи, который
приданных
ограничениях
на ресурсы,
обеспечивает
наилучшее
функционирование
объекта, развития
предприятия,
территории.
3.
Сбалансированность
—
это необходимость
балансовой
увязки планируемых
показателей,
как общеэкономических
и внешнеэкономических,
так и межотраслевых,
внутриотраслевых
и территориальных.
4.
Непрерывность
и соподчинённость.
Означает как
необходимость
заблаговременной
разработки
планов и прогнозов
на очередной
расчётный
период, так и
обеспечение
преемственности
смежных планов
и их корректировке
при изменении
условий, увязки
планов предприятий
и территорий
с единым планом
по республике.
Комплексность
позволяет в
планах увязать
экономические,
социальные
и экологические
задачи и ограничения
при использовании
тех или иных
ресурсов.
Комплексность
— это совместное
решение 2-х или
более задач,
целей, а также
совместное
использование
одного вида
ресурсов 2-мя
или более
потребителями,
учёт интересов
отрасли и региона.
5.
Единство
планов
— это ІсоподчиненностьІ
планов по ІвертикалиІ
управления.
Планы более
низкого уровня
разрабатываются
и увязываются
с соответствующими
показателями
плана более
высокого уровня.
Едиными являются
также используемые
показатели
и методика,
критерий обоснования
альтернативного
решения.
6.
Выделение
"ведущего
звена".
Ввиду ограниченности
ресурсов в
плане необходимо
выделить
приоритетные,
первоочередно
решаемые задачи
и цели, от реализации
которых в первую
очередь зависит
эффективность
и полнота решения
плановых задач.
Это позволяет
сосредоточить
ресурсы на
решение этих
задач.
7.
Демократический
централизм
— это необходимость
учета инициативы
с мест при разработке
единого плана
и соблюдение
плановой дисциплины
при его реализации.
Все
принципы планирования
неотделимы
друг от друга.
Основной
целью планирования
на уровне предприятия
является решение
задач производства:
- обеспечить
минимальные
затраты для
решения поставленной
задачи или
максимальный
результат
(прибыль) при
минимальных
затратах;
- оптимально
распределить
имеющиеся
ресурсы.
На
государственном
уровне задачей
планирования
является установление
административно-правовых
и экономических
регуляторов
развития (правил
ІигрыІ)
с учётом интересов
нации в целом
(социально-экологических,
экономических,
военно-политических,
внешнеэкономических,
территориальных).
Существуют
следующие
методы планирования:
Метод
системного
анализа
— предусматривает
изучение любой
совокупности
элементов как
системы, внутри
которой они
взаимодействуют.
В качестве
системы при
таком анализе
развития экономики
рассматривается
предприятие,
объединение,
регион, отрасль,
республика.
Программно-целевой
метод
— в целевых
комплексных
программах
определяется
комплекс заданий
и мероприятий,
необходимых
для решения
выделенной
социальной,
экономической
или экологической
проблемы. Является
частью системного
анализа.
3.
Балансовый
метод
— представляет
собой систему
расчётов, позволяющую
увязать и
сбалансировать
потребности
в продукции
и ресурсах с
возможностями
их добычи,
производства
или завоза из
других регионов.
Он также позволяет
обеспечить
пропорциональность
развития, вскрыть
возникающие
диспропорции,
выявить неиспользованные
резервы.
Нормативный
метод
— основан на
использовании
норм и нормативов,
в пределах
которых должны
совершаться
простейшие
первичные
социально-экономические
явления и процессы.
Экономико-математические
методы
— это способы
расчётов,
количественного
анализа и
обоснования
экономических
показателей
с применением
методов прикладной
математики
и математической
статистики:
моделирования,
программирования,
корреляционного
анализа и др.
Достоинства
этих методов:
позволяют
сократить
время расчётов;
возможность
использования
больших массивов
исходной информации;
позволяют
рассмотреть
большое количество
вариантов
принимаемых
решений;
учесть
влияние различных
факторов на
результирующий
показатель;
учесть
динамику явлений
и процессов
и, в конечном
счёте, принять
более правильное
решение.
С
планирование
тесно связано
прогнозирование,
так как планы
разрабатываются
на основе прогнозов,
а прогнозы
уточняются
на основе данных
анализа выполнения
планов.
Прогнозирование
— это процесс
определения
возможных
направлений
развития и
оценки последствий
реализации
мероприятий.
Для
прогнозирования,
как одного из
этапов процесса
планирования
характерны
все его принципы
(см. ранее). Однако
вероятностный
характер,
многовариантность
выполняемых
расчетов требуют
соблюдения
таких принципов
как:
Альтернативность
— это необходимость
проработки
всех возможных
вариантов
будущего состояния
прогнозируемого
объекта.
Вероятностная
оценка результата
— это необходимость
учета возможного
риска при оценке
прогнозных
показателей.
Адекватность
— это соответствие
используемой
методики прогнозных
расчетов
рассматриваемым
объектам, процессам,
явлениям. Для
ее оценки
используется
«критерий
истинности»
(ошибочности
или эмерджентности).
Методы
прогнозирования:
1. Экспертные
методы (интуитивные)
— основаны на
использовании
информации,
полученной
от экспертов,
о возможных
тенденциях
развития, используя
различные
приёмы опросов
высококвалифицированных
специалистов.
1.1. Прямые
— подразумевают
контакт между
экспертом и
прогнозистом
единовременного
характера.
1.1.1. Методы
опроса
— предусматривают
интервью эксперта
прогнозисту,
для которого
составлен
вопросник об
интересующем
нас объекте.
В результате
прогноза могут
быть получены
как исходные
данные, так и
сам прогноз.
1.1.2. Методы
анализа
— анализ предусматривает
самостоятельную
работу эксперта
над вопросами
прогноза.
Методы
с обратной
связью
— предусматривают
повторные
контакты эксперта
с прогнозистом,
поскольку
возможны неточности,
неопределённости,
как в вопросах,
так и в ответах.
1.2.1.
Методы
опроса
— при повторной
встречи прогнозиста
с экспертом
последнему
передаются
результаты
первичного
опроса и его
повторно просят
заполнить
вопросник.
1.2.2. Метод
итоговой модели
— подразумевает,
что эксперт
самостоятельно
работает
над итоговым
ответом, вопросом
прогноза и
несколько раз
его уточняет.
1.2.3. Метод
коллективной
генерации идей
— коллективный
метод экспертизы
силами отобранного
коллектива
специалистов.
2. Фактографические
методы
— основаны на
использовании
для прогнозных
расчётов фактических
исходных данных,
характеризующих
состояние
рассматриваемого
объекта или
процесса в
прошлом и настоящем
времени. Эти
методы используют
средства
инерционности
движения процесса
развития. Методы
обычно используются
для кратко- и
среднесрочного
прогнозирования.
2.1. Статистические
методы
— в качестве
исходных используют
статистические
данные, а в качестве
методов расчёта
используют
приёмы теории
статистики
и прикладной
математики.
2.1.1.
Методы
экстраполяции
— основаны на
переносе ранее
наблюдающихся
тенденций на
будущее.
2.1.2.
Методы
корреляции
и регрессионного
анализа
— широко стали
использоваться
только в последние
годы, начиная
с широкого
применения
ЭВМ в экономических
расчётах.
2.1.3.
Факторные
модели
— в прогнозных
расчётах используются
мало, что связано
в основном с
отсутствием
исходных данных.
2.2. Методы
аналогии
— основаны на
использовании
с соответствующими
поправками
данных, полученных
при эксплуатации
ранее реализованного
объекта (историческая
аналогия) или
использовании
специальной
физической
или математической
модели (физическая
или математическая
аналогии).
В
данной работе
для повышения
степени достоверности
прогнозов
расчеты выполняются
как прямым
счётом путем
прогнозирования
имеющегося
ряда данных
по какому-либо
показателю,
так и расчетным
путем.
Расчеты
прогнозных
величин выполняются
при помощи
следующих
программ:
EXCEL.
В
данной программе
воспользуемся
линейным
регрессионным
анализом, который
заключается
в подборе графика
для набора
наблюдений
с помощью метода
наименьших
квадратов. Для
расчетов
воспользуемся
«Пакетом анализа».
Последовательно
вводим годы
и соответствующие
им значения.
Далее в меню
«Сервис» находим
анализ данных
и в «Пакете
анализа» выбираем
параметр «Регрессия».
В окне «Регрессия»
задаем входной
интервал Y
- исходные данные
и интервал Х
- годы; отмечаем
флажком опцию
«график подбора».
Итогом расчетов
является получение
графика зависимостей
и необходимого
уравнения.
Критерий
достоверности
результатов
в данной программе
— квадрат
коэффициента
корреляции
должен быть
больше 0,36.
АРМ-СТАТИСТИКА.
В
основе программы
лежит корреляционно-регрессионный
анализ. Оценка
производится
методом наименьших
квадратов. В
начале работы
в программе
вводим число
факторов, затем
последовательно
годы и соответствующие
им значения.
В результате
программа
выдает уравнение,
связывающее
значения наблюдаемых
величин с годами
наблюдений.
Критерий
достоверности
результатов
в данной программе:
относительная
ошибка аппроксимации
должна быть
меньше 10 – 15 %.
STATREG.
Данная
программа также
основана на
методе наименьших
квадратов.
Здесь также
вводим число
факторов, затем
последовательно
годы и соответствующие
им значения.
В результате
программа
выдает ряд
зависимостей
и минимальное
полученное
значение, по
которому и
выбирается
зависимость
для дальнейших
расчетов. Далее
мы вводим Х для
определенной
зависимости,
после чего
программа
выдает рассчитанные
значения. Эта
программа
производит
подбор уравнения
регрессии,
которое бы
наиболее точно
описывало
динамику
предложенного
ряда исходных
данных, с целью
получения
прогнозных
величин. Критерием
достоверности
результатов
в данной программе
является коэффициент
корреляции
(R),
который служит
для оценки
тесноты связи
при линейных
формах зависимости.
Знак "–" означает
обратную связь,
а знак "+" – прямую.
Принимаются
те прогнозные
значения, при
расчете которых
коэффициент
корреляции
по модулю R
> 0,6, так как при
R
< 0,6 связь слабая,
поэтому использовать
в прогнозных
целях данные
расчеты нельзя.
Если
условия не
выполняются
ни в одной программе,
то за прогнозную
величину принимаем
среднее арифметическое
значение.
Вместе
с тем, для прогнозирования
различных
показателей
в данной работе
используются
и другие более
простые методы
(методы ручного
счета):
По
среднему абсолютному
приросту. Формула
для определения
среднего абсолютного
прироста (
)
имеет
вид:
,
где
,
— значение
показателя
в последнем
и первом году
рассматриваемого
ряда исходных
данных соответственно.
— число
лет рассматриваемого
периода.
Прогнозное
значение показателя
рассчитывается
по формуле:
Определение
средней арифметической
величины. Этот
метод используется
для предварительных
расчетов, не
требующих
особой точности:
,
где
— средняя величина
показателя
— величина
показателя
в
году
— число
лет рассматриваемого
периода.
Краткое
описание Самарской
области.
Самарская
область расположена
в юго-восточной
части европейской
территории
России в среднем
течении крупнейшей
в Европе реки
Волги и занимает
площадь 53,6 тыс.
кв. км, что составляет
0,31% территории
России. На севере
она граничит
с Республикой
Татарстан, на
юге - с Саратовской
областью, на
востоке - с
Оренбургской
областью, на
северо-западе
- с Ульяновской
областью. Область
протянулась
с севера на юг
на 335 км и с запада
на восток на
315 км. Будучи
лесостепным,
по характеру
краем, Самарская
область на
севере покрыта
хвойными и
широколиственными
лесами, а ее юг
и восток занимают
преимущественно
степные районы.
Крупнейшим
горным массивом
области и
одновременно
одним из красивейших
мест России
являются Жигулевские
горы, расположенные
непосредственно
в излучине
Самарской Луки.
Помимо Волги
- главной водной
артерии региона,
наиболее
значительными
реками являются
Самара, Сок,
Кинель, Большой
Иргиз, Кондурча.
Озера: Каменное,
Иордана, Серное,
Яицкое.
Климат:
умеренно-континентальный.
Средняя годовая
температура
в 1999 году (по данным
Росгидромета)
составила: на
юге + 5,9; на севере
+ 5,3.
Самарская
область занимает
53 место в Российской
Федерации по
территории
и 11 место по
численности.
С
1990 года Куйбышевская
область переименована
в Самарскую
область.
Самарская
область – крупный
индустриальный
район. Развито
машиностроение
и металлообработка,
угольная, химическая
промышленности,
производство
стройматериалов,
легкая и пищевая
промышленности.
Наряду
с промышленностью
очень развито
сельское хозяйство.
Созданы крупные
животноводческие
комплексы по
производству
мяса и молока.
Развито свиноводство
и птицеводство.
Выращиваются
зерновые, картофель,
сахарная свекла,
кормовые культуры.
I.
Прогноз обеспеченности
сельскохозяйственной
продукции в
Самарской
области.
1.1.
Прогноз производства
основных
сельскохозяйственных
продуктов.
а)
оценка доли
мелиорируемых
земель на 1998 год.
Если Кмел.>
0,25,
то необходимо
учитывать
данный продукт.
α
мел.
зерна = ВП
зерна
на мел. зем.
/ ВП зерна
на всех землях
= 18,53/264,7 = 0,07
α
мел.
овощей = ВП
овощи
на мел. зем.
/ ВП овощи
на всех землях
=
64,75/170,4=0,38
α
мел.
корм.. = ВП
корм.
на мел. зем.
/ ВП корм.
на всех землях
= 29,66/195,1=0,15
α
мел.
овощей >
0,25, следовательно
данный
продукт следует
учитывать
отдельно.
б)
прогноз производства
с\х продукции
«прямым счетом»
Таблица
1.1
(т.тонн)
Наименование
|
STATREG
|
APMCTAT
|
EXCEL
|
Расчетный
путь
|
Принятое
значение
|
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
зерно
|
- |
- |
- |
- |
1576 |
13,3 |
2108 |
2023,9 |
1576 |
1373 |
овощи
|
- |
- |
121,3 |
98,54 |
- |
- |
123,8 |
104,3 |
121,3 |
98,54 |
овощи
мел.
|
175,5 |
192,8 |
- |
- |
- |
- |
295 |
317,5 |
175,5 |
192,8 |
кормовые
|
- |
- |
99,8
т.т.к.ед
|
54,4
т.т.к.ед
|
99,8
т.т.к.ед
|
54,5
т.т.к.ед
|
- |
- |
99,8 |
54,4 |
мясо
|
- |
- |
- |
- |
25,4 |
7,2 |
25,8 |
7,68 |
25,4 |
7,2 |
молоко
|
640,2 |
627,7 |
654,36 |
651,9 |
654,76 |
652,31 |
654,7 |
652,3 |
640,2 |
627,7 |
в)
потребление
производства
с\х продукции
«расчетным
путем»
ВПпрогнозная
= y
прогн.
х
F
посев.
факт.
Урожайность
( у прогн.)
Таблица
1.2.
(ц.га)
Наименование
|
STATREG
|
APMCTAT
|
EXCEL
|
Принятое
значение
|
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
зерно
|
- |
- |
10,05 |
8,7 |
10,06 |
8,8 |
10,05 |
8,7 |
овощи
|
- |
- |
10,3 |
9,1 |
10,57 |
9,7 |
10,3 |
9,1 |
овощи
мел.
|
22,3 |
21,5 |
21,2 |
19,7 |
20,3 |
18,9 |
20,3 |
18,9 |
корма
|
- |
- |
10,2 |
7,1 |
10,15 |
7 |
10,15 |
7 |
При
оценке прогнозного
объема производства
продукции
животноводства
кроме метода
«прямого» счета
используется
расчетный
прием, основанный
на использовании
коэффициента
расхода кормов
на производство
единицы продукции
( Кмяса = 10, Кмол.
= 1) и величины
доли кормов,
расходуемых
на производство
мяса и молока
из общего объема
произведенных
кормов. Так в
Самарской
области было
произведено
55,2 т.т. мяса (1998 год),
а затраты кормов
составили 55,2
х 10 =552
т.т кор.ед. Производство
молока составило
645,2 т.т., а затраты
кормов на эти
цели : 645,2 х 1
=645,2
т.т.кор.ед. Общий
объем израсходованных
кормов на
производство
мяса и молока
составил :
552+645,2=1197,2т.т.кор.ед.
Тогда доля
кормов израсходованных
на производство
мяса составит
46%, а молока 54%.
Для
расчета прогнозного
объема производства
животноводческой
продукции
используем
прогноз производства
кормов. Из общего
объема кормов,
произведенных
в 2005г. (330,7т.т)
46% или 152,1
т.т.кор.ед. будет
израсходовано
на производство
мяса, что позволит
получить 15,2
т.т. мяса. Молоко:
54% или 178,5
т.т.кор.ед., которые
будут направлены
на производство
молока, что
позволит получить
178,5
т.т. молочной
продукции.
В
2010г.: 104,9
т.т.кор.ед. (46%) будет
израсходовано
на производство
мяса, что позволит
получить 10,4
т.т. мяса.; и 123,1
т.т.кор.ед. (54%) пойдут
на производство
молока, что
позволит получить
123,1
т.т.молочной
продукции.
Прогнозный
объем производства
с\х продукции
расчетным путем
определяется
по формуле:
ВП
= У х F,
где
У
– прогнозная
урожайность,
ц/га
F
– фактическая
площадь посевов,
га
ВП
прогнозная
Таблица
1.3.
(т.тонн.)
Наименование
|
2005
|
2010
|
|
Упрог.
|
Fфакт.
|
ВПпр.
|
Упрог.
|
Fфакт.
|
ВПпр.
|
зерно
|
10,05 |
1426 |
1433,1 |
8,7 |
1426 |
1240,6 |
овощи
|
10,3 |
120 |
123,6 |
9,1 |
120 |
109,2 |
овощи
мел.
|
20,3 |
8 |
162,4 |
18,9 |
8 |
151,2 |
корма
|
10,15 |
325,8 |
330,6
т.т.кор.ед
|
7 |
325,8 |
228,06
т.т.кор.ед
|
мясо
|
- |
- |
15,21 |
- |
- |
10,49 |
молоко
|
- |
- |
178,57 |
- |
- |
123,15 |
Результаты
прогнозных
расчетов производства
с\х продукции.
Таблица
1.4
(т.тонн)
-
Метод
|
Зерно
|
Овощи
|
Овощи
мел.
|
Корма
|
Мясо
|
Молоко
|
2005
год
прямой
счет
расчетный
счет
принятое
значение
|
1576
1433,1
1433,1
|
121,3
123,6
121,3
|
175,5
162,4
175,5
|
99,8
330,6
99,8
|
25,4
15,21
15,21
|
640,2
178,5
178,5
|
2010
год
прямой
счет
расчетный
счет
принятое
значение
|
1373
1240,6
1240,6
|
98,54
109,2
98,54
|
192,8
151,2
151,2
|
54,4
228,06
54,4
|
7,2
10,49
7,2
|
627,7
123,15
123,15
|
Из
полученных
двумя методами
прогнозных
объемов производства
сельскохозяйственной
продукции в
дальнейших
расчетах используем
худшие величины,
что обеспечит,
так называемый
«запас» расчетов.
Вывод:
из
расчетов видно,
что по сравнению
с 1998 годом валовое
производство
зерна, овощей,
кормов, мяса
и молока на
прогнозируемый
период с 2005-2010 годы
уменьшится,
а валовой сбор
овощей мел.
увеличится.
Производство
мяса, молока
и кормов значительно
снизилось.
Валовое производство
орошаемых
овощей составляет
38% от общего
валового производства
овощей.
1.2.
Прогноз потребления
основных с/х
продуктов
питания.
Производимая
сельскохозяйственная
продукция, в
первую очередь,
используется
на продовольственные
цели.
ВП
потребление
прогнозное
= ВП питание
прогнозное
+ ВП промпереработки
прог.
+ Потери
а) Прогноз
потребления
продуктов
питания определяется
по формуле:
ВП
питание
прогнозное
= q
прогнозное
х Ч, где
q
– потребление
продуктов
питания, кг/чел.год
Ч –
численность
населения,
тыс.чел.
Прогноз
удельного
потребления
населением
продуктов
питания выполняем
методом определения
среднего абсолютного
прироста.
Прогнозное
удельное потребление
продуктов
питания.
Таблица
1.5.
(кг/чел
в год)
вид
продуктов
питания
|
Фактическое
потребление
продуктов
питания
|
среднеарифметическая
|
медицинская
норма
|
принято
|
|
1974
|
1975
|
1976
|
1977
|
1978
|
1979
|
1980
|
1981
|
1982
|
1983
|
1984
|
1985
|
1986
|
1987
|
1988
|
1989
|
1990
|
1991
|
1992
|
1993
|
1994
|
1995
|
1996
|
1997
|
1998
|
|
|
2005
|
2010
|
хлеб
|
144 |
131 |
132 |
130 |
130 |
127 |
126 |
127 |
122 |
122 |
120 |
119 |
119 |
118 |
117 |
115 |
119 |
120 |
125 |
124 |
126 |
127 |
126 |
125 |
126 |
124,7 |
134 |
121 |
124,7 |
овощи
|
82 |
84 |
84 |
87 |
93 |
90 |
94 |
94 |
96 |
96 |
97 |
98 |
97 |
95 |
97 |
93 |
89 |
86 |
77 |
71 |
74 |
75 |
73 |
74 |
73 |
86,8 |
127 |
70,5 |
86,8 |
мясо
|
46 |
57 |
60 |
60 |
60 |
61 |
59 |
61 |
60 |
62 |
62 |
62 |
63 |
66 |
67 |
69 |
69 |
63 |
55 |
54 |
54 |
55 |
56 |
54 |
56 |
59,6 |
82 |
58,8 |
60,8 |
молоко
|
331 |
332 |
332 |
341 |
333 |
336 |
328 |
331 |
330 |
333 |
340 |
344 |
356 |
363 |
385 |
396 |
386 |
347 |
281 |
294 |
296 |
310 |
328 |
374 |
389 |
340,6
|
438 |
340,6 |
340,6 |
Прогноз
численности
населения.
Таблица
1.6.
(тыс.чел)
|
Statreg
|
армстат
|
Excel
|
Принято
|
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
городское
|
2608,2 |
2524,6 |
2841,4 |
2921,3 |
2839,4 |
2919,2 |
2841,4 |
2921,3 |
сельское
|
- |
- |
604,4 |
591,4 |
604,1 |
591,3 |
604,4 |
591,4 |
всего
|
|
|
|
|
|
|
3443,5
|
3510,6
|
Прогнозное
потребление
продуктов
питания.
Таблица
1.7.
|
прогнозная
численность
населения,
тыс.чел
|
прогнозное
удельное
потребление
продуктов,
кг/чел.год
|
прогнозное
потребление
продуктов
питания, т.т.
|
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
2005
|
2010
|
хлеб
|
3443,5 |
3510,6 |
120,96 |
124,7 |
416,5 |
437 |
овощи
|
3443,5 |
3510,6 |
70,5 |
86,8 |
242,8 |
305 |
мясо
|
3443,5 |
3510,6 |
58,8 |
60,8 |
202,5 |
213,4 |
молоко
|
3443,5 |
3510,6 |
340,6 |
340,6 |
1172,8 |
1195,7 |
Наряду
с продовольственными
целями, рассматриваемый
регион использует
с/х продукцию
как сырье для
промышленности
– для производства
комбикормов,
спирта, парфюмерии
и т.п. удельный
вес перерабатываемой
с/х продукции
в общем объеме
ее производства
зависит от
сложившейся
специализации
и структуры
АПК рассматриваемого
региона и наметок
по ее изменению
в будущем.
б) прогноз
потребления
промпереработки:
ВПпромперер.
прогн. =
Кперех.
х ВПпитан.
прогн.
Величина
доли продукта,
направляемого
на промышленную
переработку,
от объема
потребляемого
в качестве
продовольствия
определяется
по формуле:
К
= q1
– q2/
q2,
где
q1
–
фактическое
удельное производство
продукта в
регионе, кг/чел.
в год
q2
– фактическое
удельное потребление
продуктов
питания, кг/чел.
в год
В
свою очередь
фактическое
удельное производство
продуктов
питания определяется
по формуле: q1
= ВП / Ч, где ВП –
фактический
валовой объем
производства
с/х продукции
в регионе, кг;
Ч – фактическая
численность
населения в
регионе, чел.
q1
хлеб =
264700/3309=80кг/чел. в год
q1
овощи =
170400/3309=51,5кг/чел. в год
q1
мясо =
55200/3309=16,7кг/чел. в год
q1
молоко =
645200/3309=195кг/чел. в год
Доля,
направляемая
на промышленную
переработку:
К
хлеб =
80-126/126= -0,36
К
овощи
= 51,5-73/73 = -0,29
К
мясо
= 16,7-56/56= 0,7
Кмолоко
= 195-389/389= -0,5
После
подсчетов доли,
направленную
на промышленную
переработку,
видно, что объемы
всех продуктов
питания, произведенные
на месте недостаточны,
следовательно,
нужно завозить
их в область
для продовольственных
нужд со стороны.
Так как коэффициенты
отрицательны,
то с учетом
нужд медицинской,
парфюмерной
промышленности
и других целей
для хлеба указанный
коэффициент
принят равным
– 0,1; для овощей
– 0,1; мяса – 0,7; молока
– 0,1.
Прогнозный
объем промпереработки
с/х продукции.
Таблица
1.8.
-
|
прогнозный
объем потребления
прод., т.т.
|
Кперех.
|
прогнозный
объем промпереработки,
т.т.
|
|
2005
|
2010
|
|
2005
|
2010
|
хлеб
|
416,5 |
412 |
0,1 |
41,7 |
41,2 |
|