РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВСЕРОССИЙСКИЙ ИНСТИТУТ АГРАРНЫХ ПРОБЛЕМ И ИНФОРМАТИКИ имени А.А. НИКОНОВА (ГНУ ВИАПИ имени А.А. НИКОНОВА РОССЕЛЬХОЗАКАДЕМИИ) УДК № госрегистрации Инв.№ И131107164552 У Т В Е Р Ж Д А Ю Директор ВИАПИ, д.э.н. _____________ Сиптиц С.О. "______"_____________2013 г. ОТЧЁТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ по заданию 01.06.03 «Разработать методологию формирования эффективного сельскохозяйственного производства на территории Российской Федерации с учетом биоклиматического потенциала региональных агропродовольственных систем» на период 2011 – 2015 гг. по теме: РАЗРАБОТАТЬ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ СИСТЕМ (промежуточный) Руководитель темы __________________ И.А.Романенко Москва 2013 г.
143
Embed
разработка модели агорорегиона виапи 20131203 rep-viapi-rom-2013
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК
ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВСЕРОССИЙСКИЙ ИНСТИТУТ АГРАРНЫХ ПРОБЛЕМ И
ИНФОРМАТИКИ имени А.А. НИКОНОВА
(ГНУ ВИАПИ имени А.А. НИКОНОВА РОССЕЛЬХОЗАКАДЕМИИ)
УДК госрегистрации Инв.
И131107164552
У Т В Е Р Ж Д А Ю Директор ВИАПИ, д.э.н. _____________ Сиптиц С.О. "______"_____________2013 г.
ОТЧЁТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ
по заданию 01.06.03 «Разработать методологию формирования эффективного сельскохозяйственного производства на территории Российской Федерации с учетом
биоклиматического потенциала региональных агропродовольственных систем» на период 2011 – 2015 гг.
по теме:
РАЗРАБОТАТЬ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ
СИСТЕМ (промежуточный)
Руководитель темы __________________ И.А.Романенко
Москва 2013 г.
2
РЕФЕРАТ
Отчет содержит 66 страниц основного текста, 3 рисунка, 12 таблиц, три
приложения.
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, РЕГИОНАЛЬНАЯ
АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ СИСТЕМА, ОПТИМИЗАЦИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ
Объектом исследования являются региональные агропродовольственные
системы (АПС). Целью исследования является разработка базы данных для
информационной поддержки экономико-математических моделей по определению
эффективной производственной структуры АПС и вариантов размещения
сельскохозяйственного производства на территориях Российской Федерации с
учетом биоклиматического потенциала. Методология исследования заключается в
системном подходе к разработке моделей эффективных АПС. Основные
результаты: Разработана система экономико-математических моделей для
проектирования эффективных АПС регионального уровня, включающая в себя
оптимизационную модель для проектирования эффективной производственной
структуры региональной АПС, эконометрические модели потребления основных
видов продовольствия на региональном уровне, модель по оптимизации
межрегиональных транспортных потоков. Проведена апробация разработанных
моделей. Область применения: система моделей является основой для определения
эффективных вариантов размещения сельскохозяйственного производства в
соответствии с биоклиматическим потенциалом территорий. Рекомендуется для
использования специалистами федеральных и региональных органов управления
Минсельхоза России. Экономический эффект от разработки: применение
инструментария при планировании мероприятий федеральных органов управления
с целью рационализации бюджетных расходов позволит повысить темпы роста
производства мяса в среднем в 1,08, молока – в 1,03 раза.
Вед. научный сотр. ___________ Евдокимова Н.Е. (раздел 3, приложение Б) подпись, дата Научный сотр. ___________ Бородин И.К. (приложение А) подпись, дата Ведущий инженер-___________ Рыбакова Р.А. (приложение А, Б) программист подпись, дата Ведущий инженер- ___________ Костусяк В.М. (приложение А) программист подпись, дата Экономист ___________ Егорова О.Д. ( оформление отчёта) подпись, дата
4
СОДЕРЖАНИЕ
Введение ...................................................................................................................................................... 5 1 Концептуальные основы моделирования эффективных агропродовольственных систем.............. 9 Алгоритм решения проблемы проектирования эффективного сельскохозяйственного производства с учетом БКП ................................................................................................................. 12 Моделирование продукционных процессов в растениеводстве и животноводстве ...................... 16
2 Моделирование эффективной производственной структуры региональных агропродовольственных систем .............................................................................................................. 24 Постановка задачи оптимизации параметров региональной системы земледелия........................ 24 Апробация модели эффективной производственной структуры региональной АПС ................... 32
3 Модели потребления агропродовольственной продукции в регионах России................................ 51 Постановка задачи по определению конечного потребления агропродовольственной продукции................................................................................................................................................................. 51 Апробация модели конечного потребления ....................................................................................... 52
4 Модель оптимизации межрегиональных транспортных потоков ..................................................... 61 Постановка задачи оптимизации межрегиональных транспортных потоков................................. 61 Апробация модели по оптимизации перевозок ................................................................................. 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ......................................................................................................................................... 64 Список литературы ................................................................................................................................... 66 П Р И Л О Ж Е Н И Е А ........................................................................................................................... 68 Оптимальная производственная структура растениеводства по регионам России............................ 68 П Р И Л О Ж Е Н И Е Б............................................................................................................................ 89 Прогнозы потребления основных продуктов питания по регионам России....................................... 89 П Р И Л О Ж Е Н И Е В ......................................................................................................................... 103 Оптимальный план межрегиональных перевозок зерна ..................................................................... 103
5
Введение
Агроклиматические ресурсы России крайне разнообразны.
Агроклиматические ресурсы – свойства климата, обеспечивающие возможность
ведения сельскохозяйственного производства. Эти свойства во многом определяют
размещение растениеводческих отраслей. Физиологические требования культурных
растений к гидротермическому и световому режиму, а также почвенному
плодородию, с одной стороны, и распределение этих характеристик по территории
Российской Федерации, с другой, дают основу для рационального размещения
посевов сельскохозяйственных культур.
Лучшее сочетание агроклиматических ресурсов сформировалось в
Центрально-Черноземном, Северо-Кавказском и частично в Поволжском
экономических районах. Здесь сумма температур вегетационного периода равна
2200-3400 C0
, что позволяет выращивать озимую пшеницу, кукурузу, рис, сахарную
свеклу, подсолнечник, теплолюбивые овощи и фрукты.
На основной территории страны преобладает сумма температур от 1000 до
2000 C0, что по мировым меркам считается ниже уровня рентабельного земледелия.
Это относится в первую очередь к Сибири и Дальнему Востоку: здесь сумма
температур на большей части территории колеблется от 800 до 1500 C0, что
практически полностью исключает возможность возделывания сельскохозяй-
ственных культур. Если изолиния сумм температур 2000 °С на европейской
территории страны проходит по линии Смоленск – Москва – Нижний Новгород –
Уфа, то в Западной Сибири она спускается южнее – до Кургана, Омска и Барнаула, а
затем появляется только на юге Дальнего Востока, на небольшой территории
Амурской области, Еврейской автономной области и Приморского края.
Переход к рыночным отношениям не мог не сказаться на предпочтениях
товаропроизводителя при выборе возделываемых культур, который находился под
воздействием большого числа факторов политической, экономической и
технологической природы, таких, как рентабельность производства разных видов
продукции, возможности сбыта на внутреннем и внешнем рынках, иные, чем прежде
6
потребности животноводства, отсутствие условий для воспроизводства парка
сельхозтехники и пр. По этим же причинам происходила деформация севооборотов,
которая, вместе с резким падением доз минеральных удобрений и органики, не
могла не сказаться на показателях почвенного плодородия, выбытию части пашни
из хозяйственного пользования. Эти изменения оказали серьезное влияние на
формирование производственной структуры региональных АПС.
Возврат к размещению растениеводческих отраслей, рационально
использующих биоклиматический потенциал сельскохозяйственных земель, в
настоящее время представляется естественным условием минимизации
общественных затрат на производство продукции сельского хозяйства и
рассматривается в качестве средства, формирующего специализированные зоны,
устраняющего явления перепроизводства по отдельным товарным позициям, и, в
конечном итоге, приводящего к росту доходов товаропроизводителя. В связи с этим
актуальность проведения исследований по теме не вызывает сомнения.
Среди основных результатов 2012 года можно выделить следующие:
обоснованы методы, обеспечивающие возможность определения структурных
характеристик эффективных АПС с учетом выбранных критериев, разработано
средство программной поддержки для проведения оптимизационных расчетов,
разработана база данных, содержащая информационный массив, объектами
которого являются регионы России. Разделами базы данных являются: демография,
уровень жизни населения, цены на продукцию 1-й сферы АПК, цены реализации
сельскохозяйственных товаропроизводителей, цены на продовольствие,
урожайность основных сельскохозяйственных культур и продуктивность животных,
площади пашни и посевные площади основных сельскохозяйственных культур,
ресурсный потенциал регионов, почвенно-климатические характеристики и
нормативная информация регионального характера и др. Таким образом,
признаковая часть массива базы данных содержит набор данных, достаточный для
поддержки работы типовой экономико-математической модели для обоснования
эффективной производственной структуры региональной агропродовольственной
системы.
7
Целью исследования является разработка экономико-математических моделей
для определения эффективной производственной структуры региональных
агропродовольственных систем.
В соответствии с целями исследования в плановый период предполагается
решить следующие задачи:
• Разработать модели продукционных процессов в растениеводстве и
животноводстве, учитывающие изменение БКП территорий;
• Построить функции потребления агропродовольственной продукции в
регионах России (с замещением);
• Разработать типовую экономико-математическую модель для определения
оптимальной производственной структуры региональной АПС при реализации
критериев экономической эффективности и устойчивости;
• Разработать сценарии для проведения расчетов с помощью системы моделей,
включая модели продукционных процессов, функции потребления и типовую
модель для определения оптимальной производственной структуры
региональных АПС;
• Провести апробацию системы моделей для ряда регионов Европейской
Территории России.
Объектом исследования является производственная структура региональных
АПС.
Предметом исследования являются существующие методы и модели
проектирования, эффективных в эколого-экономическом отношении,
агропродоволтсвенных систем.
Методологические основы исследования: понятийный аппарат, методы и модели
В процессе выполнения данной работы были применены следующие методы:
Моделирование продукционных процессов в сельском хозяйстве
региона в зависимости от его биоклиматического потенциала, основных
факторов производства, рыночных факторов;
8
Методы оптимизации по различным критериям для решения задачи
специализации сельского хозяйства региона, исследование устойчивости
решений;
Методы имитационного моделирования и исследования
чувствительности проектных решений по параметрам и входной
информации.
Информационная база:
Данные Росстата, характеризующие состояние сельского хозяйства регионов,
ценовая информация, нормативно-справочная информация, данные географической
демографических, аграрно-политических, а также факторов развития рыночной
инфраструктуры. Практически каждый из перечисленных факторов может
ограничивать показатели эффективности функционирования АПС, однако
существует естественный порядок их воздействия на эффективность АПС,
задающий последовательность лимитирования эффективности в направлении от
производства растениеводческой продукции через стадии ее трансформации до
получения хозяйственно-финансового результата.
На рисунке 1 приведена схема, поясняющая структуру воздействия факторов
на эффективность функционирования АПС.
10
К о м п о н е н т ы к р и т е р и е в э ф ф е к т и в н о с т и
Экономическая эффективность 1)Товарная продукция сельского хозяйства на 1 га земель с-х назначения. 2) Коэффициент товарности. 3)Рентабельность с-х. 3) Производство товарной продукции на 1 занятого в сельском хозяйстве. 4) Доходы от ЛПХ на 1 сельского жителя.
Экологическая эффективность 1) Ресурсоемкость сельского хозяйства. 2) Коэффициент воспроизводства почвенного плодородия 3)Отношение аккумулированной в агроценозах ФАР к затратам энергии высокого качества 4) Изменение почвенного бонитета
Регрессионные модели, отражающие связь между урожайностью и агрометеорологическими показателями: (приводится по книге: В.М.Ковалев Теория урожая, М.-2003г. 330 с.)
Nу,Pу,Kу - дозы вносимых удобрений в физической массе,
Li(Ŷi)- зависимость затрат труда от урожайности,
Ri(Hi(τ), Ŷi) - зависимость затрат ГСМ от урожайности и доз вносимой органики,
С- вектор, компоненты которого- цены на расходуемые ресурсы и ставки заработной
платы в растениеводстве и животноводстве.
Z= Σ Zi*s i - затраты на корма всего, тыс. руб. i 2) Модель затрат на корма в животноводстве:
Zj =Σ(βij Zisi ), i (18) где Zj –затраты на корма для j-го вида животных,
Z = Σ Zj, затраты на корма всего, тыс. руб. j j∈J – множество видов продукции животноводства
29
3) Стоимость реализованной продукции животноводства (валовой доход
животноводства)
R= Σ r j*M j + rmol*Mol*d , где (19) j
r j – цена реализации 1т мяса для j-го вида животных;
rmol - цена реализации 1т молока, d – коэффициент товарности молока
Критерий оптимальности
R / Z ⇒⇒⇒⇒ max (20) - означает, что окупаемость затрат на корма должна быть максимальной, что
гарантирует максимальный уровень использования биоклиматического потенциала
территории.
Переменные
βij - доля i-го вида кормов, используемая для производства продукции
животноводства j-го вида.
Ограничения:
βij≥ 0 – неотрицательность переменных
∑ βij=1, j (21) Данное ограничение обеспечивает использование всей доступной кормовой
базы и распределение каждого i-го вида корма среди всех видов животных, другими
словами - все корма должны быть распределены на 100%.
kij(min) ≤ (βijsiŶi ) / Nj ≤ kij(max), (22)
где kij – ограничения на содержание i-го вида корма в рационе j-го вида животных.
Далее подробно представлен алгоритм решения задачи по определению
эффективной производственной структуры региональных агропродовольственных
систем.
30
АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОЙ
ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РЕГИОНАЛЬНЫХ АПС
Ступени алгоритма Результат Формирование списка с/х культур на основе фильтрации сведений о свойствах культур и их сортов из БД «Список сортов сельскохозяйственных культур»
Адаптированный к условиям произрастания набор с/х культур
Формирование ограничений по посевным площадям, пашне, кормовым угодьям из БД «БАЗА ДАННЫХ АПС-Регион»
Региональные ограничения типа «≤» по посевным площадям, пашне, кормовым угодьям
Расчет показателей агропотенциала региона на основе данных о температуре, увлажнении и др. климатических характеристик региона
Значение АП (агропотенциала) для каждого региона
Решение задачи оценки параметров для модели урожайности с/х культур в зависимости от агропотенциала территории, уровня обеспеченности минеральными элементами в почве, сортовой добавки
Региональные зависимости для всех сельскохозяйственных культур «урожайность» – «мин. удобрения, агропотенциал» при разной степени обеспеченности и оптимальном сочетании элементов минерального питания
Решение задачи оптимального сочетания источников органического вещества и воспроизводства почвенного плодородия на севооборотном массиве
Выбор системы минеральных удобрений с учётом экологических ограничений
Наборы видов мин. удобрений
Построение функций себестоимости продукции растениеводства в зависимости от урожайности, цен на ресурсы
Функции себестоимости единицы продукции
Оценка ценовой ситуации на рынках агропродовольственной продукции в зависимости от сценария
Цена единицы продукции растениеводства
Решение задачи оптимизации отраслевой структуры растениеводства по нескольким критериям: максимум рентабельности при сохранении существующего уровня урожайности (business as usial), максимум рентабельности при изменении урожайности за счет интенсивных факторов (business as usial подход), максимум прибыли и неотрицательный баланс гумуса при изменении урожайности
Набор видов деятельности растениеводства, оптимизирующий вектор экономических и экологических критериев в зависимости от сценария :
• (инерционный) business as usial; • оптимальный экономический; • адаптированный к климатическим изменениям;
31
Ступени алгоритма Результат за счет факторов климатических (на основе эколого-экономического подхода)
Каждый вид деятельности характеризуется площадью, урожайностью, валовым производством товарных и кормовых культур
Определение объемов производства кормов по видам : грубые, сочные, концентрированные
Общий объем доступных в регионе кормовых единиц и переваримого протеина
Определение затрат на производство кормовой единицы
Цена одной кормовой единицы в каждой группе кормов
Оптимизация отраслевой структуры животноводства на эколого-экономической основе
Сочетание отраслей животноводства, максимально эффективно использующее доступную кормовую базу региона
Определение структуры стад с/х животных и уровней их продуктивности
Половозрастная структура стад; оптимальные с эколого-экономических позиций уровни продуктивности и др. зоотехнические параметры
Расчет денежно-материальных и энергозатрат по текущему варианту; оценка собственных потребностей
Критериальные оценки эколого-экономической эффективности текущего варианта
Анализ варианта. Корректировка условно-постоянной информации для решения задачи оптимизации отраслевой структуры. При необходимости повторение процедуры проектирования
Подготовка выходных данных по текущему варианту. Уточнение нормативной базы
Для реализации различных сценариев математическая запись задачи требует
корректировки. Рассмотрим постановку задачи для анализа сценариев с учетом
климатических изменений в долгосрочной перспективе
32
Апробация модели эффективной производственной структуры региональной
АПС
Рассмотрим постановку задачи по определению эффективной эколого-
экономической производственной структуры сельского хозяйства, адаптированной к
климатическим изменениям.
Рабочая гипотеза при описании экономических последствий изменения
параметров региональной системы земледелия в связи с возможными
климатическими изменениями выглядит следующим образом:
Изменения параметров системы земледелия влекут за собой адекватные
изменения только в отраслях по производству растениеводческой продукции и
молочно-мясном скотоводстве; все прочие изменения считаются малыми (цены на
региональные налоги и прочие отрасли животноводства, кроме молочно-мясного
скотоводства, пищевая промышленность, торговля и т.п.).
Ниже представлены хорошо известные причинно-следственные отношения,
определяющие облик региональной системы земледелия (схема 1).
П р и ч и н н о - с л е д с т в е н н а я с х е м а , о п р е д е л я ю щ а я о б л и к р е г и о н а л ь н о й с и с т е м ы
з е м л е д е л и я
к л и м а т и ч е с к и е и з м е н е н и я и з м е н е н и я а г р о м е т е о р о л о г и ч е с к и х у с л о в и й в о з д е л ы в а н и я к у л ь т у р н ы х р а с т е н и й
и з м е н е н и я с т р у к т у р ы р е г и о н а л ь н о й с и с т е м ы з е м л е д е л и я к а к а д а п т а ц и я х о з я й с т в у ю щ и х с у б ъ е к т о в
и з м е н е н и е д и н а м и к и г у м у с о о б р а з о в а н и ян а п а ш н е
Схема 1 – Причинно-следственные отношения в региональной системе земледелия
Как известно, критерии эффективности рыночной экономики, стремящейся к
максимизации чистого результата или прибыли в сельском хозяйстве, не всегда
согласуются с критериями устойчивого ведения хозяйства и улучшения
33
экологической ситуации в регионе. Процессы интенсификации производства в
сельском хозяйстве, влекущие за собой структурные изменения в региональных
агроэкосистемах, в наибольшей степени влияют на воспроизводство почвенного
плодородия. Оценка последствий структурных изменений, происходящих в
естественных и сельскохозяйственных экосистемах, усложняется еще и тем, что
требует учета такого существенного фактора как изменение климата. Таким
образом, разработка методики такой оценки требует проведения
междисциплинарных исследований в области сельскохозяйственной метеорологии,
почвоведения, агрохимии и экономики.
Предполагается, что региональная система земледелия эффективна в эколого-
экономическом отношении в том случае, если она в течение неопределенного
периода времени обеспечивает, по крайней мере, простое воспроизводство
органического вещества почвенного слоя, сочетающееся с максимизацией массы
прибыли от сельскохозяйственной деятельности при условии, что дозы подвижных
форм минеральных удобрений находятся в допустимом по экологическим
соображениям диапазоне.
Зависимость прироста содержания гумуса определялась в результате
статистической обработки данных многолетних опытов географической сети
Всероссийского института удобрений и агрохимии (ВИУА)1:
∆G = F(структура севооборотного массива региона; дозы минерального и
органического азота; значения почвенно-климатических факторов, определяющих
ход процессов гумусообразования; числовые параметры зависимости прироста
гумуса от упомянутых факторов).
Источниками информации о динамике углерода при возделывании земель
являются длительные полевые опыты, дающие возможность сравнения медленно
протекающих процессов изменения запасов ОВ в конкретных климатических
условиях при данной системе земледелия (Campbell et al., 1999). Другую
возможность предоставляют проверенные и откалиброванные динамические модели
1 Сиротенко О.Д., Шевцова Л.К., Володарская И.В. «Моделирование влияния климатических и агротехнических факторов на динамику органического углерода пахотных почв».
34
трансформации С почвы. Внедрение технологий устойчивого земледелия
предполагает широкое использование данных полевых экспериментов и моделей
описания динамики ОВ.
База данных для моделирования должна включать информацию о
климатических, почвенных и сельскохозяйственных ресурсах.
Зависимость урожайности классообразующих культур от климатических
условий, содержания гумуса, доступных форм N,P,K в почвенном слое:
Yi(τ) = Yi bas +∆ Yi, i∈[1,3] (23)
где Yi(τ) - вектор урожайности классообразующих культур в году τ; классами
культур являются: культуры сплошного сева, многолетние травы, пропашные,
поэтому каждый регион должен быть представлен только тремя культурами,
являющимися классообразующими.
Yibas - усредненные за период с 2009 по 2011гг. значения урожайности
классообразующих культур региона, заданные в виде констант.
Получение оценок урожайности классообразующих культур связано с
агрегированием исходной статистической информации. Для этого предлагается
следующий порядок действий:
Суммировать посевные площади всех культур, входящих в соответствующий
класс;
Определить ведущую культуру данного класса (например, картофель или
сахарную свеклу в классе пропашных, пшеницу или ячмень для культур сплошного
сева и т.п.);
Считая, что вся площадь класса занята ведущей культурой, выбрать для нее
все необходимые статистические характеристики (урожайность потенциально
возможная и действительно наблюдаемая, цены реализации продукции данного вида
и т.п.);
Произвести калькуляцию себестоимости производства данной культуры в
регионе;
35
∆Yi – дельта образованная в результате оценки влияния климатических
изменений на урожайность классообразующей культуры по модели Климат-Почва-
Урожай О.Д.Сиротенко.
Как уже говорилось, в данной постановке значения урожайностей по видам
культур определяются как сумма прироста (уменьшения), обеспеченного
климатической составляющей на заданном интервале времени, и средних значений
за период с 2000 по 2010гг. и являются внешней информацией. Прирост
урожайностей изменяется не только в зависимости от климатического сценария, но
и от способа хозяйствования. Здесь рассматриваются два способа хозяйствования:
первый обеспечивает оптимальное минеральное питание растений, второй –
рассматривает способ хозяйствования без применения минеральных удобрений. В
результате каждому климатическому сценарию соответствует 2 урожайности,
значение одной попадает в оптимальный или, так называемый, либеральный
экономический сценарий и сценарий эколого-экономически эффективный, второе
значение попадает в сценарий устойчивого землепользования.
Таким образом, постановка задачи оценки параметров региональных систем
земледелия эффективных в эколого-экономическом отношении выглядит
следующим образом: система земледелия является составной частью системы
ведения сельского хозяйства в регионе; на состояние системы земледелия, таким
образом, могут оказывать существенное влияние факторы, которые в традиционном
понимании не входят в ее состав, так в качестве значимых для процессов
воспроизводства органического вещества рассматривается ряд факторов
зоотехнической природы.
Рассмотрим математическое описание задачи оптимизации параметров
региональной системы земледелия.
Критерий оптимальности:
Требуется максимизировать прибыль, получаемую в результате реализации
товарной продукции растениеводства, молока и мяса КРС, производимой
удобрений в почвенные запасы, содержание NPK в органических и минеральных
удобрениях, корнепожнивных остатках;
Нормативы затрат ресурсов на производство единицы продукции (а также на 1 га и
1 усл. голову скота) в растениеводстве и молочном скотоводстве;
Содержание обменной энергии и сухого вещества в единице массы i го кормового
средства;
Зоотехнические ограничения на структуру рациона;
Ограничения на структуру севооборота региона;
Предельно допустимые дозы применения азотных и калийных удобрений,
ограниченные исходя из требований защиты качества подземных вод.
40
Наиболее полная информация о наблюдаемых и ожидаемых изменениях
климатических условий России и последствиях этих изменений представлена в
оценочном докладе Росгидромета, опубликованном в 2008г.3,4,5 Для оценки
возможных изменений климата МГЭИК разработала долгосрочные сценарии
эмиссии парниковых газов в атмосферу в XXI веке из 40 возможных сценариев
выделяются 6 основных 3 сценария A1 (A1FI, A1T, A1B, а также А2, В1 и В2).
Сценарии А1 описывают будущее мира, характеризующегося быстрым
экономическим ростом и увеличением населения Земли, показатели которого
достигают пиковых значений в середине XXI века с последующим уменьшением.
Сценарии А1 разделяются на три группы по типам энергетики: значительная доля
ископаемых видов топлива (A1FI), альтернативные источники энергии (A1T) и
равновесия между всеми источниками (А1В). По сценарию A1FI к 2100г.
концентрация основных парниковых газов увеличится по сравнению с 1990г.: СО2 в
2,03, СН4 в 1,16 и N2O в 1,21 раза.
По сценарию А2 развитие мира проходит при сохранении местной
самобытности и опоры на собственные ресурсы, а также при постоянном росте
общей численности населения в мире. В результате такого развития ожидается
значительный рост концентрации парниковых газов, которые повысятся по
сравнению с 1990г. в 2,42 раза для СО2 и в 2,19 и 1,45 раза для, СН4 и N2O
соответственно.
Сценарное семейство В1 содержит описание мира с таким же как в А1
глобальным населением, достигающим максимума к середине XXI века, однако при
быстрых изменениях в экономике, связанных с внедрением чистых и
ресурсосберегающих технологий, достижением социальной и экологической
устойчивости. К 2100г. концентрации СО2 и N2O в атмосфере увеличатся по
3 Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации Том 1. Изменения климата. Москва, 2008 4 Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации Том 2. Последствия изменений климата. Москва, 2008 5 Мохов И.И., Демченко П.Ф., Елисеев А.В., Хон В.Ч., Хворостьянов Д.В. 2002. Оценки глобальных и региональных изменений климата в XIX-XXI веках на основе модели ИФА РАН с учетом антропогенных воздействий, Известия РАН. Физика атмосферы и океана, т.38, 5
41
сравнению с 1990г. в 1,53 и 1,22 раза соответственно, а концентрация СН4
уменьшится на 6 %.
До середины XXI столетия различия между сценариями невелики, во всяком
случае, в средних глобальных оценках изменения климата, но к концу столетия
ожидаются значительные различия между ними с более сильным потеплением в
случае реализации сценария А2 (таблица 3).
Таблица 3 – Средние за год изменения температуры приземного воздуха (°С) и
межмодельные стандартные отклонения, рассчитанные по ансамблю моделей общей
циркуляции атмосферы для территории России в ХXI веке для сценариев А1В и
А2, и В1
Сценарий 2011-2030 гг. 2041-2060 гг. 2080-2099 гг. А1В 1,2±0,6 3,0±0,7 4,7±1,2 А2 1,1±0,5 2,6±0,7 5,6±1,2 В1 1,2±0,4 2,0±0,6 2,9±0,9
Различия средних для территории РФ величин потепления между «жестким»
(А2) и «мягким» (В1) сценариями к концу XXI века значительны – достигают 2,7º
С.
В таблице 4 представлена рассчитанная нами динамика возможных изменений
урожайности зерновых и кормовых культур до 2050г. A1FI и В2, рассчитанных по
модели глобальной циркуляции атмосферы метеослужбы Великобритании HadCM3.
Из этих данных следует, что до середины текущего столетия различия в сценариях
выбросов парниковых газов не окажут существенного влияния на реакцию
сельского хозяйства. Для 2050г. межсценарная разность изменений урожайности не
превышает 1% для зерновых и 0,7 % для кормовых культур. Основная причина
неопределенности прогнозов изменений климата до 2050г. – расхождения расчетов,
выполненных по отдельным МОЦАО, которые по разному описывают многие
важные прямые и обратные связи в климатической системе Земли. Для уменьшения
неопределенности, связанной с несовершенством МОЦАО, предлагается
использовать многомодельный подход.
42
Таблица 4 – Возможная динамика урожайности сельскохозяйственных культур (в
%) в первую половину XXI века при реализации сценариев A1FI /HadCM3 и В2
Источник: собственные расчеты по данным сборников «Сельское хозяйство» и
по сценариям
Предполагаемое изменение климата приведет к росту приходной
составляющей баланса гумуса и уменьшению скорости разложения ОВ, благодаря
аридизации климата. Расчеты показали, что равновесные состояния баланса по
гумусу при новых климатических условиях достигаются при меньших затратах на
получение единицы продукции. Потенциальное депонирование углерода при
осуществлении экономически и экологически устойчивого сценария может
составить не менее 1-2 т/га в год, наиболее благоприятные климатические условия
для депонирования сложатся в 2035-2055 гг.
Как видно из таблицы 9 нагрузка поголовья на 1 га посева для сценария B2
SUS колеблется в пределах 0,29-0,35 гол. на 1 га.
48
Параметры производства продукции скотоводства в расчете на 1 га также
колеблются в пределах 1 т по молоку и 0,02 т по мясу КРС.
49
Таблица 9 – Параметры среднегодового производства скотоводческой продукции, т на 1 га
Производство молока
Производство говядины
Производство молока
Производство говядины
Производство молока
Производство говядины
Область, Республика
При сохранении современного уровня сельского
хозяйства as usial(BAU)
При сохранении современного уровня сельского
хозяйства as usial(BAU)
Оптимальный экономический сценарий
2050 A1 OPT
Оптимальный экономический сценарий
2050 A1 OPT
Экологический сценарий
2050 B2 SUS
Экологический сценарий
2050 B2 SUS
Ленинградская 0,30 0,05 3,62 0,06 0,93 0,02
Новгородская 0,20 0,03 0,30 0,02 1,00 0,02
Псковская 0,26 0,03 0,43 0,03 1,01 0,02
Брянская 0,33 0,03 0,25 0,02 0,97 0,02
Владимирская 0,54 0,02 1,80 0,04 0,89 0,02
Ивановская 0,33 0,02 2,39 0,06 0,93 0,02
Калужская 0,29 0,01 0,69 0,02 1,00 0,02
Костромская 0,27 0,02 0,71 0,02 0,92 0,02
Московская 0,82 0,03 1,55 0,07 0,96 0,02
Рязанская 0,29 0,02 0,00 0,00 0,83 0,02
Смоленская 0,26 0,01 0,18 0,01 1,01 0,02
Тверская 0,23 0,01 2,55 0,15 0,97 0,02
50
Продолжение таблицы 9
Ярославская 0,42 0,02 2,97 0,06 0,95 0,02
Марий-Эл 0,25 0,02 0,00 0,00 0,91 0,02
Мордовия 0,31 0,02 1,42 0,05 0,86 0,02
Чувашская 0,26 0,02 0,10 0,00 0,84 0,02
Кировская 0,17 0,03 0,15 0,01 0,88 0,02
Нижегородская 0,27 0,03 0,21 0,02 0,92 0,02
Источник: собственные расчеты по сценарию
51
3 Модели потребления агропродовольственной продукции в регионах России
На втором этапе при определении объемов конечного потребления в
регионе используются степенные производственные функции с постоянной
эластичностью замещения по цене и доходу на душу населения.
Производственное потребление определяется исходя из наличия
производственных мощностей переработки и коэффициента использования
производственных мощностей.
Постановка задачи по определению конечного потребления
агропродовольственной продукции
Общепринятой классификации функций спроса и потребления не существует,
но при использовании в качестве зависимой переменной указателя,
измеренного на метрической интервальной шкале (натуральные и стоимостные
показатели потребления), различают следующие виды моделей:
- структурные;
- факторные модели зависимостей;
- макроэкономические модели спроса и предложения.
Параметры таких моделей наиболее часто определяются методом
наименьших квадратов (МНК) и позволяют прогнозировать потребление и
спрос, анализировать дифференциацию и эластичность потребления.
Для определения душевого потребления i–го вида продовольствия,
производимого из растительного сырья i– го вида, кг/чел/год, использовалась
логарифмическая функция двух параметров: годовой душевой доход,
тыс.руб/чел/год и цена приобретения продовольствия, руб/кг, i∈[1,4].
Были рассмотрены следующие виды продовольствия, производимые из
растительного сырья (кроме картофеля): хлеб и хлебопродукты в пересчете на муку,
масло подсолнечное, сахар из сахарной свеклы.
Следует отметить, что региональные различия, не сводящиеся к ценам и
доходам, при оценке параметров игнорировались. Это было сделано для повышения
52
устойчивости оцениваемых параметров, так как закономерности конечного
потребления более явно прослеживаются на федеральном уровне.
Таким образом, подгонка зависимостей конечного потребления
осуществлялась в два этапа: в начале по информации федерального уровня
определялись коэффициенты эластичностей по доходу и цене на федеральном
уровне, а, затем, за счет свободного члена осуществлялась окончательная настройка
на данные о региональном потреблении.
Апробация модели конечного потребления
Таблица 10 – Параметры зависимостей душевого потребления продовольствия (в целом по России)
Вид продовольствия Свободный член
Эластичность по доходу
Эластичность по цене
Коэффициент множественной детерминации
Масло растительное 0,88 0,28 -0,25 0,45
Сахар-песок 3,37 0,11 -0,23 0,51
Хлеб и хлебопродукты в пересчете на муку
5,18 -0,01 -0,09 0,5
Расчет регионального потребления продовольствия соответствующего вида
осуществляется перемножением прогнозных показателей по численности населения
региона на душевое потребление. При этом нужно учесть, что внешней
информацией являются душевые доходы населения и динамика его численности;
ценообразование на региональных рынках продовольствия является предметом
моделирования и будет приведено далее.
Среднегодовое потребление молока и молочных продуктов и мяса в расчете на
душу населения определяется в модели для каждого региона. Для получения
значений эластичностей по доходу и цене продукта была проведена обработка
статистических данных по каждому региону за период с 2000 по 2010гг. В
результате полученные значения эластичностей представлены в таблице 11.
53
Таблица 11 – Параметры региональных функций потребления мяса и мясопродуктов
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене мяса
R2
Алтайский край 2,63 0,34 -0,33 0,71 Амурская область 1,83 0,43 -0,36 0,76 Архангельская область 1,16 0,61 -0,61 0,85 Астраханская область 1,21 0,55 -0,42 0,99 Белгородская область 2,65 0,29 -0,18 0,95 Брянская область 3,92 0,07 -0,10 0,82 Владимирская область 1,73 0,51 -0,50 0,85 Волгоградская область 2,72 0,37 -0,39 0,84 Вологодская область 2,35 0,37 -0,33 0,87 Воронежская область 2,25 0,40 -0,36 0,86 Еврейская автономная область 1,95 0,37 -0,30 0,79 Забайкальский край 3,09 0,25 -0,26 0,62 Ивановская область 2,64 0,26 -0,20 0,90 Иркутская область 2,75 0,15 -0,03 0,96 Кабардино-Балкарская Республика 2,52 0,27 -0,22 0,92 Калининградская область 2,78 0,28 -0,21 0,87 Калужская область 2,67 0,36 -0,37 0,83 Камчатский край 2,80 0,31 -0,31 0,70 Карачаево-Черкесская Республика 2,62 0,54 -0,72 0,71 Кемеровская область 2,30 0,25 -0,12 0,83 Кировская область 3,56 0,13 -0,14 0,86 Костромская область 3,29 0,28 -0,42 0,72 Краснодарский край 1,94 0,54 -0,54 0,85 Красноярский край 2,43 0,37 -0,33 0,73 Курганская область 2,67 0,25 -0,15 0,97 Курская область 3,51 0,11 -0,08 0,69 Ленинградская область 2,56 0,37 -0,36 0,82
54
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене мяса
R2
Липецкая область 2,28 0,40 -0,37 0,90 Магаданская область 2,33 0,42 -0,43 0,85 Московская область 2,80 0,42 -0,47 0,84 Мурманская область 2,10 0,44 -0,48 0,85 Нижегородская область 1,60 0,60 -0,63 0,85 Новгородская область 2,09 0,39 -0,32 0,80 Новосибирская область 3,52 0,17 -0,24 0,68 Омская область 3,14 0,19 -0,13 0,85 Оренбургская область 2,76 0,31 -0,31 0,73 Орловская область 3,87 0,08 -0,04 0,60 Пензенская область 2,62 0,49 -0,59 0,77 Пермский край 3,37 0,13 -0,11 0,73 Приморский край 2,45 0,29 -0,21 0,71 Псковская область 2,68 0,34 -0,31 0,81 Республика Адыгея 1,61 0,43 -0,31 0,95 Республика Алтай 3,49 0,17 -0,16 0,83 Республика Башкортостан 3,12 0,12 0,91 Республика Бурятия 3,49 0,21 -0,29 0,65 Республика Дагестан 2,56 0,36 -0,48 0,84 Республика Ингушетия 1,95 0,41 -0,39 0,90 Республика Калмыкия 1,26 0,87 -0,84 0,77 Республика Карелия 1,64 0,42 -0,27 0,99 Республика Коми 2,56 0,25 -0,15 0,91 Республика Марий Эл 3,10 0,39 -0,50 0,68 Республика Мордовия 2,68 0,40 -0,42 0,77 Республика Саха (Якутия) 3,14 0,23 -0,17 0,90 Республика Северная Осетия - Алания 2,61 0,22 -0,11 0,84 Республика Татарстан 2,89 0,34 -0,39 0,81 Республика Тыва 2,29 0,52 -0,64 0,63 Республика Хакасия 3,32 0,21 -0,22 0,61 Ростовская область 1,70 0,49 -0,44 0,81 Рязанская область 3,57 0,09 -0,06 0,86
55
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене мяса
R2
Самарская область 2,56 0,29 -0,27 0,77 Саратовская область 3,01 0,26 -0,26 0,68 Сахалинская область 2,66 0,41 -0,44 0,86 Свердловская область 2,64 0,32 -0,30 0,83 Смоленская область 3,01 0,28 -0,32 0,68 Ставропольский край 2,25 0,53 -0,61 0,78 Тамбовская область 2,75 0,25 -0,19 0,98 Тверская область 2,87 0,29 -0,30 0,72 Томская область 2,06 0,35 -0,25 0,87 Тульская область 2,92 0,27 -0,26 0,78 Тюменская область 2,35 0,22 -0,14 0,76 Удмуртская Республика 2,83 0,29 -0,29 0,77 Ульяновская область 3,21 0,22 -0,26 0,75 Хабаровский край 2,56 0,34 -0,32 0,87 Челябинская область 2,83 0,30 -0,29 0,73 Чувашская Республика 3,36 0,16 -0,16 0,73 Чукотский авт.округ 2,95 0,22 -0,26 0,50 Ярославская область 2,15 0,55 -0,61 0,69
56
Таблица 12 – Параметры региональных функций потребления молока
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене
молока R2
Алтайский край 4,73 0,19 -0,24 0,87 Амурская область 4,51 0,19 -0,36 0,82 Архангельская область 5,14
-0,07 0,70
Астраханская область 4,50 0,09 0,90 Белгородская область 4,36 0,26 -0,40 0,71 Брянская область 5,96 -0,05 0,76 Владимирская область 5,04 0,03 0,79 Волгоградская область 5,04
0,07 -0,12 0,93
Вологодская область 5,03 0,09 -0,13 0,53 Воронежская область 5,18 0,04 -0,02 0,67 Еврейская автономная область 4,25 0,10 0,77 Забайкальский край 5,07 0,05 0,90 Ивановская область 5,40 -0,06 0,9 Иркутская область 4,35 0,12 -0,07 0,77 Кабардино-Балкарская Республика 4,95 0,09 -0,06 0,78 Калининградская область 4,76 0,12
-0,11 0,60
Калужская область 4,99 0,13 -0,26 0,67 Камчатский край 3,15 0,32 -0,34 0,80 Карачаево-Черкесская Республика 4,60 0,14
0,95
Кемеровская область 4,75 0,13 -0,19 0,57 Кировская область 5,62 0,03 -0,08 0,78 Костромская область 5,85 -0,15 0,87 Краснодарский край 4,45 0,10 0,92 Красноярский край 5,62 -0,05 0,88 Курганская область 5,35 0,03 0,74 Курская область 4,86 0,13 -0,20 0,72 Ленинградская область 3,76 0,30 -0,28 0,95 Липецкая область 5,37 0,04 -0,11 0,81 Магаданская область 1,50 0,77 -0,92 0,82
57
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене
молока R2
Московская область 5,23 0,09 -0,17 0,65 Мурманская область 1,69 0,39 -0,01 0,95 Нижегородская область 5,11 0,07 -0,10 0,63 Новгородская область 3,63 0,35 -0,42 0,73 Новосибирская область 5,26 0,08
-0,11 0,96
Омская область 4,69 0,25 -0,38 0,87 Оренбургская область 5,16 0,08 -0,05 0,75 Орловская область 5,78 -0,04 -0,03 0,79 Пензенская область 5,08 0,06 0,66 Пермский край 5,19 0,05 -0,09 0,85 Приморский край 2,17 0,29 0,96 Псковская область 5,46 0,07 -0,14 0,85 Республика Адыгея 4,58 0,14 -0,16 0,79 Республика Алтай 4,81 0,17 -0,26 0,69 Республика Башкортостан 4,32 0,32 -0,47 0,69 Республика Бурятия 4,09 0,24 -0,25 0,62 Республика Дагестан 3,75 0,27 -0,33 0,76 Республика Ингушетия 4,59 0,07 -0,01 0,61 Республика Калмыкия 3,01 0,40 -0,23 0,70 Республика Карелия 5,00 0,08 -0,12 0,70 Республика Коми 4,19 0,22 -0,26 0,70 Республика Марий Эл 5,61 0,04 -0,08 0,65 Республика Мордовия 5,70 0,05 -0,15 0,85 Республика Саха (Якутия) 4,73 0,16 -0,16 0,92 Республика Северная Осетия - Алания 4,73 0,12 -0,14 0,74 Республика Татарстан 4,72 0,18 -0,20 0,76 Республика Тыва 4,87 0,06 -0,09 0,89 Республика Хакасия 5,11 0,10 -0,18 0,51 Ростовская область 4,09 0,23 -0,25 0,50 Рязанская область 5,69 -0,05 0,83 Самарская область 4,90 0,10 -0,15 0,68 Саратовская область 5,06 0,16 -0,29 0,50
58
Название региона Св.член Эластичность
по доходу
Эластичность по цене
молока R2
Сахалинская область 4,32 0,17 -0,20 0,91 Свердловская область 4,81 0,10 -0,11 0,51 Смоленская область 5,91 -0,05 0,89 Ставропольский край 3,67 0,33 -0,46 0,50 Тамбовская область 5,14 0,06 -0,15 0,80 Тверская область 5,56 0,01 -0,04 0,78 Томская область 2,65 0,53 -0,63 0,65 Тульская область 5,32 -0,06 0,89 Тюменская область 5,34 -0,08 0,90 Удмуртская Республика 5,54 0,02 -0,04 0,58 Ульяновская область 5,30 0,05 -0,10 0,85 Хабаровский край 4,52 0,15 -0,20 0,82 Челябинская область 5,41 -0,05 0,86 Чувашская Республика 5,74 0,01 -0,09 0,81 Ярославская область 5,14 0,07 -0,10 0,57
В результате определяются объемы конечного потребления по 6-ти видам
агропродовольственной продукции хлеб и хлебопродукты в пересчете на муку,
картофель, сахар, подсолнечное масло, мясо и мясопродукты, молоко.
Определение потребности в сырье для пищевой промышленности региона
В данной постановке рассматриваются следующие виды продовольствия,
производимого в большинстве регионов:
1. Мука
2. Масло растительное
3. Сахар-песок
Хлеб и хлебопродукты не рассматриваются в качестве переменной, т. к.
предполагается, что производственные мощности регионов в достаточной степени
обеспечивают региональные потребности и не являются ограничивающим фактором
для производства данного вида продукции.
59
Общая схема моделирования динамики производства продукции переработки
может быть такой:
1. По каждому региону с использованием прошлой информации определяется
наличие производственных мощностей по переработке сырья для производства
продукции j-го вида, PMj , j∈[1,5];
2. Рассчитывается средний коэффициент использования производственных
мощностей по переработке сырья для производства продукции j-го вида, kpj ;
3. Рассчитывается средний коэффициент расхода сырья на производство
единицы продукции j-го вида. Для показателей производства растительного масла и
сахарного песка можно установить следующие регрессионные зависимости:
Pмука= 0,75*Vзерно (39)
R2= 0,9
79,0
3,0
2 =
=
R
VP растподсраст (40)
96,0
1055,02 =
= −
R
VPсвсахсах (41)
где Pмука – производство муки,
Vзерно – производство товарного зерна,
растP - производство растительного масла,
подсV - валовой сбор семян подсолнечника,
сахP - производство сахарного песка из сахарной свеклы,
свсахV − - валовой сбор сахарной свеклы;
4. Располагаемый ресурс сырья в данном регионе берется из решения
предыдущего этапа;
5. Определяется является ли ограничивающим фактором объем мощностей по
переработке сельскохозяйственного сырья при обеспечении конечного потребления
региона в данном виде продукции;
60
6. Определяется, является ли ограничивающим фактором объем производимого в
регионе сырья при обеспечении конечного потребления региона в данном виде
продукции;
Минимальный из ограничивающих факторов поступает в модель на
следующем этапе решения в качестве нижнего ограничения, определяющего
потребность в продукции q-го вида в регионе.
F j - потребность в продукции j - вида
Положительное значение невязки характеризует способность региона к вывозу
продукции. Отрицательное значение свидетельствует о неудовлетворенном спросе
на продукцию данного вида. Суммарные невязки характеризуют объемы импорта и
экспорта по каждому виду агропродовольственной продукции в целом по России.
61
4 Модель оптимизации межрегиональных транспортных потоков
На четвертом этапе решается классическая транспортная задача на уровне
АПК России, где критерием оптимальности выступает минимум затрат на
транспортировку всех видов продукции между Федеральными округами.
Нижним ограничением по объемам импорта продукции является
полученное на третьем этапе решения задачи значение суммарной отрицательной
невязки по каждому продукту по всем Федеральным округам.
l - инфраструктурные ограничения на единицу готовой продукции в
Федеральном округе.
Постановка задачи оптимизации межрегиональных транспортных потоков
Требуется минимизировать суммарные затраты на транспортировку
агропродовольственной продукции на уровне АПК России:
min//
/ ⇒∑ ∑ ∑∈ ∈ ∈
qg
Qq M
qg
Ggcx
µµµ µµ (42)
1. Ограничения по ресурсам
µ
µµ gQq
qgGg
qgLlx ≤∑ ∑
∈ ∈/ (43)
µ
gL - фонд объема транспортных услуг g-го вида в округе µ
2. Ограничение по ввозу q-й продукции в /
µ -й Федеральный округ
q
M Gg
qg Wx //
/ µµ µµ≥∑ ∑
∈ ∈ (44)
3. Ограничение по вывозу q-й продукции из µ-го Федерального округа
q
M Gg
qg WWx //
/ µµ µµ≤∑ ∑
∈ ∈ (45)
62
4. Баланс продукции в целом по России
∑ +=∑ +∈∈ M
qq
M
qq EXPWWIMPWµ µµ µ // (46)
5. Неотрицательность переменных
qgx /µµ
Объем перевозки q-го вида продукции g-м видом
Транспорта из округа µ в округ /
µ
q - вид продукции, подлежащей перевозке
qgC
- себестоимость производства и транспортировки
продукции q-го вида g-м видом транспорта из одного
федерального округа в другой, тыс. руб./ т
Апробация модели по оптимизации перевозок
Рассмотрим апробацию данной модели на примере зернового рынка.
Начальным этапом решения транспортной задачи является предположение о
том, что цены на зерно одинаковые во всех регионах. Зерно рассматривается в
транспортной задаче как однородный груз, и включает в себя такие виды культур
как пшеница, ячмень, кукуруза, гречка, просо, рис и другие.
В современной рыночной экономике России закупочные цены на зерно в
различных регионах России существенно отличаются, и, поэтому, на следующем
этапе традиционная транспортная задача модифицируется и составляется модель,
учитывающая закупочные цены на зерно в регионах – поставщиках зерна.
Действительно, если iс - закупочная цена на зерно в регионе i в руб./т,
jс - закупочная цена на зерно в регионе j, в руб./т,
ijс - стоимость перевозки в рублях тонны зерна из i-ого региона в j-й регион, то
в случае jс <= iс + ijс , (47)
у зерновой или транспортной компании или трейдера не будет мотивации для
перевозки зерна из региона i в регион j. Более того, соотношение (47) уточняется с
63
учётом того, что зерновому трейдеру необходимо получить хотя бы 10% прибыли от
осуществляемой хозяйственной деятельности, и записывается в следующем виде:
>+− iijij cccс /))(( = 0,1 (48)
т.е. если выполняется соотношение (48), то перевозка зерна из региона i в
регион j осуществима. Соотношение (48) может модифицироваться с учётом
расширения процента прибыли, количества перевозимого груза, учётом уровня
рентабельности проделанной хозяйственной деятельности и др.
Постановка транспортной задачи:
Найти min С= ∑∑= =
∗m
i
n
jijij cx
1 1
(49)
при ограничениях: ∑=
=−n
jiij Sx
1
0)( (50)
∑=
=−m
ijij Dx
1
0)( (51)
где: ijx - количество перевозимого груза от i-ого поставщика к j-ому потребителю;
ijс - стоимость перевозки единицы груза от i-ого поставщика к j-ому
потребителю;
m - число поставщиков;
n - число потребителей;
iS - ограничение на вывоз груза от i-ого поставщика;
jD - ограничение на ввоз груза к j-ому потребителю.
В формуле (50) утверждается, что все поставленные объёмы груза от i-ого
поставщика к расчётным потребителям должны равняться ограничению на вывоз
груза от i-ого поставщика.
В формуле (52) утверждается, что все вывезенные объёмы груза от всех
полученных в решении поставщиков к j-ому потребителю должны равняться
ограничению на ввоз груза к j-ому потребителю.
64
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Модель эффективной производственной структуры имеет двухуровневую
иерархическую структуру: уровень АПК России и уровень регионального АПК.
Между ними находится связующий блок, позволяющий осуществлять переход с
одного уровня на другой. Необходимо отметить, что формирование на областном
уровне рациональной производственной структуры аграрного сектора,
обеспечивающей устойчивое ведение земледелия, возможно лишь при
использовании информации о биоклиматическом потенциале той или иной
культуры в условиях изменяющегося климата, структуре посевных площадей, типах
севооборотов и интенсивности применения удобрений и др.
Проведенное исследование позволило получить следующие результаты:
9. Методические рекомендации по разработке схем развития и размещения
сельскохозяйственного производства в области, крае и автономной республике на
перспективу», ВНИИ экономики, труда и управления в сельском хозяйстве, Косино,
1984 г.
10. И.Э. Гимади, В.В. Дрокин, А.С. Журавлёв «Размещение и специализация
сельскохозяйственного производства в индустриальном регионе: использование
конкурентных преимуществ, государственное регулирование», Российская
академия наук. Уральское отделение. Институт экономики, г. Екатеринбург, 2006
год.
11. www.gks.ru сайт Росстата России
12. www.zol.ru сайт компании Зерно-online
13. www.customs.ru сайт Федеральной таможенной службы
68
П Р И Л О Ж Е Н И Е А
Оптимальная производственная структура растениеводства по регионам
России
Таблица А.1 - Доля зерновых в посевной площади
Факт Сценарий
современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 696 50,58 830 60,35 Брянская область 291 40,03 229 31,47 Владимирская область 83 25,71 93 28,75 Воронежская область 1308 53,06 1518 61,57 Ивановская область 61 28,46 63 29,24 Калужская область 76 24,79 154 50,13 Костромская область 45 24,39 8 4,11 Курская область 920 62,66 1027 69,96 Липецкая область 730 60,70 542 45,10 Московская область 92 18,03 71 13,91 Орловская область 740 68,03 38 3,45 Рязанская область 497 62,16 514 64,28 Смоленская область 120 26,55 168 37,17 Тамбовская область 831 56,67 429 29,27 Тверская область 69 10,67 9 1,44 Тульская область 454 63,50 393 54,99 Ярославская область 45 13,83 13 3,94 г. Москва СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 0,06 0,20 0,46 1,47 Республика Коми 0,01 0,02 0 0,00 Архангельская область 3 2,80 8 8,67 Вологодская область 118 27,50 219 51,18 Калининградская область 69 44,47 89 57,18 Ленинградская область 35 14,74 2 0,98 Новгородская область 12 6,60 0 0,00 Псковская область 23 10,00 0,25 0,11 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 109 49,69 176 79,99 Республика Калмыкия 177 82,69 85 39,79
69
Факт Сценарий
современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Краснодарский край 2128 60,35 2515 71,33 Астраханская область 18 27,09 7 9,82 Волгоградская область 1883 68,26 1809 65,58 Ростовская область 2869 68,21 2820 67,04 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 84 33,90 10 3,90 Республика Ингушетия 39 54,27 37 52,40 Кабардино-Балкарская Республика 191 66,25 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 74 55,94 93 70,38 Республика Северная Осетия-Алания 120 72,99 133 80,72 Чеченская Республика 99 57,98 89 51,98 Ставропольский край 1949 68,44 1377 48,36 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 1619 53,51 2276 75,23 Республика Марий Эл 135 48,50 172 61,59 Республика Мордовия 412 58,03 378 53,35 Республика Татарстан 1485 50,77 1934 66,09 Удмуртская Республика 334 31,73 40 3,85 Чувашская Республика 221 41,83 389 73,72 Пермский край 243 33,43 3 0,46 Кировская область 309 37,68 445 54,34 Нижегородская область 512 43,82 737 63,02 Оренбургская область 2730 69,03 2922 73,89 Пензенская область 564 50,22 801 71,25 Самарская область 843 47,94 1019 57,96 Саратовская область 2082 58,48 1472 41,36 Ульяновская область 554 57,86 689 71,93
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 1141 82,37 370 26,72 Свердловская область 326 39,50 375 45,35 Тюменская область 667 60,38 856 77,55 Челябинская область 1399 71,88 1424 73,17
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 9 8,14 12 11,35 Республика Бурятия 100 56,37 0 0,00 Республика Тыва 19 65,77 5 17,86 Республика Хакасия 115 45,39 0 0,00 Алтайский край 3391 62,61 4542 83,87 Забайкальский край 142 61,04 168 71,85 Красноярский край 987 66,73 823 55,61
70
Факт Сценарий
современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Иркутская область 388 60,28 467 72,62 Кемеровская область 639 63,09 746 73,63 Новосибирская область 1582 65,85 2014 83,82 Омская область 1971 68,61 2162 75,27 Томская область 242 62,51 263 68,09 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 35 50,07 5 7,07 Камчатский край 0,05 0,23 0,05 0,24 Приморский край 118 31,57 257 68,51 Хабаровский край 9 11,29 2 3,18 Амурская область 223 22,32 33 3,35 Таблица А.2 - Доля зернобобовых в посевной площади
Факт Сценарий современного
климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Белгородская область 52 3,79 25 1,80 Брянская область 22 3,01 7 0,98 Владимирская область 2 0,68 2 0,69 Воронежская область 78 3,17 26 1,04 Ивановская область 2 0,94 3 1,31 Калужская область 3 0,95 3 1,09 Костромская область 1 0,29 1 0,29 Курская область 30 2,07 11 0,77 Липецкая область 25 2,11 0,47 0,04 Московская область 2 0,31 2 0,31 Орловская область 34 3,12 0,3 0,03 Рязанская область 16 2,03 10 1,20 Смоленская область 5 1,09 1 0,29 Тамбовская область 61 4,16 2 0,11 Тверская область 10 1,62 14 2,16 Тульская область 2 0,27 2 0,23 Ярославская область 1 0,43 1 0,43 г. Москва
71
Факт Сценарий современного
климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Карелия 0 0,00 0,36 1,14 Вологодская область 2 0,38 0,03 0,01 Калининградская область 4 2,52 2 1,60 Ленинградская область 0,11 0,05 0,11 0,05 Псковская область 1 0,42 3 1,07 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 1 0,34 0 0,00 Республика Калмыкия 4 1,80 72 33,50 Краснодарский край 38 1,07 22 0,61 Астраханская область 0 0,00 1 1,33 Волгоградская область 80 2,91 138 5,02 Ростовская область 136 3,24 149 3,54 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Дагестан 1 0,46 0 0,00 Республика Ингушетия 0,47 0,65 1 0,77 Кабардино-Балкарская Республика 4 1,23 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 0,31 0,23 0,30 0,23 Республика Северная Осетия-Алания 1 0,62 1 0,59 Чеченская Республика 1 0,52 1 0,45 Ставропольский край 186 6,54 3 0,10 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 76 2,53 29 0,95 Республика Марий Эл 10 3,50 11 3,92 Республика Мордовия 15 2,05 4 0,58 Республика Татарстан 69 2,37 3 0,10 Удмуртская Республика 17 1,63 22 2,05 Чувашская Республика 7 1,37 6 1,16 Пермский край 11 1,58 9 1,25 Кировская область 15 1,85 19 2,36 Нижегородская область 24 2,03 25 2,16 Оренбургская область 58 1,47 173 4,38 Пензенская область 32 2,89 33 2,92 Самарская область 87 4,96 126 7,14 Саратовская область 222 6,23 1142 32,06 Ульяновская область 13 1,37 10 1,01 УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Курганская область 23 1,67 1 0,04 Свердловская область 15 1,83 18 2,19
72
Факт Сценарий современного
климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Тюменская область 31 2,77 0,42 0,04 Челябинская область 11 0,56 11 0,56 СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Алтай 1 0,35 0 0,00 Республика Бурятия 0 0,00 10 35,18 Республика Тыва 0 0,11 0 0,00 Республика Хакасия 0,28 0,11 0 0,00 Алтайский край 147 2,72 147 2,72 Забайкальский край 0,35 0,15 0,35 0,15 Красноярский край 15 1,02 0,33 0,02 Иркутская область 4 0,59 3 0,53 Кемеровская область 18 1,73 17 1,70 Новосибирская область 44 1,83 43 1,81 Омская область 60 2,10 58 2,02 Томская область 11 2,88 15 3,89 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 0 0,00 0,62 0,89 Камчатский край 0 0,00 0 0,00 Приморский край 0,11 0,03 0,11 0,03 Хабаровский край 0,02 0,02 0,16 0,21 Таблица А.3 - Доля зерновых и зернобобовых в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 748 54,38 855 62,15 Брянская область 313 43,04 236 32,44 Владимирская область 85 26,38 95 29,44 Воронежская область 1386 56,23 1544 62,61 Ивановская область 63 29,40 66 30,54 Калужская область 79 25,74 157 51,22 Костромская область 45 24,68 8 4,40 Курская область 950 64,73 1038 70,73
73
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Липецкая область 756 62,81 543 45,13 Московская область 94 18,35 73 14,22 Орловская область 774 71,15 38 3,48 Рязанская область 16 2,03 10 1,20 Смоленская область 125 27,64 169 37,46 Тамбовская область 892 60,83 431 29,38 Тверская область 79 12,29 23 3,60 Тульская область 456 63,77 395 55,22 Ярославская область 46 14,26 14 4,36 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 0,06 0,20 1 2,61 Архангельская область 3 2,80 8 8,67 Вологодская область 119 27,88 219 51,18 Калининградская область 73 46,99 92 58,78 Ленинградская область 35 14,78 2 1,02 Новгородская область 12 6,60 0 0,00 Псковская область 24 10,42 3 1,18 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 110 50,03 176 79,99 Республика Калмыкия 181 84,49 157 73,29 Краснодарский край 2166 61,42 2537 71,94 Астраханская область 18 27,09 8 11,15 Волгоградская область 1963 71,17 1948 70,60 Ростовская область 3005 71,44 2969 70,58 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 85 34,37 10 3,90 Республика Ингушетия 39 54,92 38 53,17 Кабардино-Балкарская Республика 195 67,48 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 74 56,18 94 70,61 Республика Северная Осетия-Алания 121 73,60 134 81,31 Чеченская Республика 100 58,50 89 52,43 Ставропольский край 2135 74,98 1380 48,46 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 1695 56,04 2305 76,18 Республика Марий Эл 145 52,00 183 65,51 Республика Мордовия 426 60,08 383 53,93 Республика Татарстан 1555 53,15 1937 66,19 Удмуртская Республика 351 33,36 62 5,90 Чувашская Республика 228 43,20 396 74,88 Пермский край 254 35,01 12 1,71 Кировская область 324 39,53 464 56,70
74
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Нижегородская область 536 45,85 762 65,18 Оренбургская область 2788 70,50 3096 78,27 Пензенская область 597 53,11 833 74,17 Самарская область 930 52,90 1144 65,10 Саратовская область 2304 64,71 2614 73,42 Ульяновская область 567 59,23 698 72,95
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 1164 84,04 371 26,76 Свердловская область 341 41,33 393 47,55 Тюменская область 697 63,16 857 77,59 Челябинская область 1409 72,44 1434 73,73
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 9 8,15 12 11,36 Республика Бурятия 101 56,72 0 0,00 Республика Тыва 19 65,77 16 53,03 Республика Хакасия 115 45,50 0 0,00 Алтайский край 3538 65,33 4689 86,59 Забайкальский край 143 61,19 168 72,00 Красноярский край 1002 67,75 823 55,63 Иркутская область 392 60,86 471 73,15 Кемеровская область 657 64,82 763 75,33 Новосибирская область 1626 67,68 2057 85,63 Омская область 2031 70,71 2220 77,30 Томская область 253 65,39 278 71,99 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 35 50,07 6 7,96 Камчатский край 0,05 0,23 0,05 0,24 Приморский край 119 31,60 257 68,54 Хабаровский край 9 11,31 3 3,39 Таблица А.4 - Доля подсолнечника в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
75
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Белгородская область 185 13,42 0 0,00 Брянская область 2 0,13 Воронежская область 469 19,03 0 0,00 Курская область 128 8,72 0 0,00 Липецкая область 113 9,36 1 0,10 Московская область 2 0,29 2 0,30 Орловская область 32 2,92 0 0,00 Рязанская область 28 3,49 0 0,00 Тамбовская область 340 23,16 0 0,00 Тульская область 11 1,52 23 3,22 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 0 0,00 0,06 0,20 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 82 37,22 44 19,99 Республика Калмыкия 9 4,25 39 18,12 Краснодарский край 474 13,43 0 0,00 Астраханская область 0,10 0,15 0,11 0,16 Волгоградская область 577 20,93 413 14,97 Ростовская область 621 14,77 0 0,00 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 8 3,43 0 0,00 Республика Ингушетия 23 8,07 0 0,00 Кабардино-Балкарская Республика 16 11,96 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 3 1,99 2 1,34 Республика Северная Осетия-Алания 9 5,11 28 16,41 Чеченская Республика 292 10,24 0 0,00 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 164 5,43 0 0,00 Республика Мордовия 3 0,47 0 0,00 Республика Татарстан 85 2,89 0 0,00 Нижегородская область 17 1,44 17 1,42 Оренбургская область 548 13,85 485 12,26 Пензенская область 146 12,97 73 6,49 Самарская область 453 25,76 206 11,70 Саратовская область 934 26,23 596 16,75 Ульяновская область 134 13,95 68 7,05
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 11 0,82 0,17 0,01 Свердловская область 2 0,24 2 0,22 Тюменская область 0,1 0,01 0,09 0,01
76
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Челябинская область 39 2,01 42 2,16
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 0,1 0,09 0,08 0,08 Республика Тыва 0 0,00 0,19 0,64 Республика Хакасия 0,43 0,17 0 0,00 Алтайский край 523 9,65 0 0,00 Красноярский край 1 0,04 0,26 0,02 Иркутская область 1 0,09 1 0,12 Кемеровская область 0,19 0,02 0,19 0,02 Новосибирская область 15 0,64 15 0,62 Омская область 26 0,90 23 0,80 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 0 0,00 0,10 0,15 Приморский край 0,04 0,01 0,05 0,01 Хабаровский край 0,04 0,05 0,05 0,06 Амурская область 0,10 0,01 0,10 0,01 Таблица А.5 - Доля сахарной свеклы в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 103 7,50 138 10,00 Брянская область 4 0,61 30 4,16 Воронежская область 149 6,04 247 10,00 Курская область 112 7,63 147 10,00 Липецкая область 84 6,99 119 9,90 Орловская область 45 4,16 109 10,00 Рязанская область 13 1,68 80 10,00 Тамбовская область 111 7,55 147 10,00 Тульская область 6 0,86 29 4,09 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 0 0,00 0,06 0,20 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
77
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Республика Адыгея 0,02 0,01 0,01 0,01 Республика Калмыкия 0,02 0,01 0,02 0,01 Краснодарский край 193 5,48 573 16,25 Астраханская область 0,02 0,02 0,02 0,02 Ростовская область 16 0,37 61 1,44 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 0,02 0,01 0,10 0,04 Республика Ингушетия 0,02 0,03 0,02 0,03 Карачаево-Черкесская Республика 10 7,43 13 10,00 Республика Северная Осетия-Алания 0,02 0,01 0,02 0,01 Чеченская Республика 5 2,75 0 0,00 Ставропольский край 37 1,29 278 9,74 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 54 1,80 129 4,25 Республика Марий Эл 0,02 0,01 0,02 0,01 Республика Мордовия 22 3,06 71 10,00 Республика Татарстан 61 2,09 65 2,21 Чувашская Республика 2 0,38 2 0,44 Нижегородская область 10 0,86 12 1,05 Оренбургская область 1 0,03 1 0,03 Пензенская область 58 5,18 39 3,51 Самарская область 0,4 0,02 0,4 0,02 Саратовская область 6 0,18 6 0,18 Ульяновская область 20 2,10 28 2,95
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 0,02 0,02 0,02 0,02 Республика Тыва 0 0,00 0 0,64 Алтайский край 15 0,28 20 0,37 Забайкальский край 19 8,14 0 0,00 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 0 0,00 0,10 0,15 Хабаровский край 0 0,00 0,03 0,04
78
Таблица А.6 - Доля кукурузы на зерно в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 126 9,15 244 17,75 Брянская область 7 0,90 8 1,05 Воронежская область 127 5,16 185 7,51 Курская область 90 6,15 152 10,33 Липецкая область 55 4,57 22 1,84 Московская область 1 0,24 1 0,24 Орловская область 22 1,98 37 3,38 Рязанская область 9 1,09 18 2,30 Смоленская область 1 0,13 3 0,75 Тамбовская область 28 1,89 1 0,04 Тульская область 5 0,66 0 0,00 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 0 0,00 0,06 0,20 Калининградская область 6 3,87 9 5,95 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 23 10,32 0 0,00 Краснодарский край 657 18,63 0 0,00 Астраханская область 0,01 0,01 0,01 0,01 Волгоградская область 54 1,96 45 1,63 Ростовская область 220 5,24 0 0,00 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 17 7,01 0 0,00 Республика Ингушетия 18 25,07 0 0,00 Кабардино-Балкарская Республика 107 37,18 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 29 21,93 84 63,70 Республика Северная Осетия-Алания 83 50,65 126 76,37 Чеченская Республика 7 3,84 11 6,20 Ставропольский край 155 5,45 0 0,00 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 1 0,03 1 0,03 Республика Мордовия 6 0,85 17 2,42 Республика Татарстан 60 2,04 0 0,00 Чувашская Республика 0,45 0,09 0,43 0,08
79
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Пермский край 0,04 0,01 0,04 0,01 Нижегородская область 2 0,16 2 0,16 Оренбургская область 35 0,88 47 1,20 Пензенская область 8 0,67 8 0,72 Самарская область 12 0,66 11 0,64 Саратовская область 29 0,81 32 0,89 Ульяновская область 9 0,97 3 0,36
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Свердловская область 0,34 0,04 0,34 0,04 Челябинская область 2 0,10 2 0,10
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Тыва 0 0,00 0,19 0,64 Алтайский край 0,53 0,01 0,53 0,01 Новосибирская область 0,31 0,01 0,31 0,01 Омская область 1,27 0,04 1,27 0,04 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 0 0,00 0,10 0,15 Приморский край 27 7,22 0 0,00 Хабаровский край 0,45 0,58 0,32 0,41 Амурская область 16 1,56 33 3,34 Еврейская автономная область Таблица А.7 - Доля картофеля в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 54 3,93 138 10,00 Брянская область 56 7,65 73 10,00 Владимирская область 26 8,19 32 10,00 Воронежская область 100 4,06 247 10,00 Ивановская область 11 5,25 22 10,00 Калужская область 24 7,69 31 10,00 Костромская область 11 5,87 18 10,00
80
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Курская область 64 4,34 147 10,00 Липецкая область 50 4,18 120 10,00 Московская область 50 9,68 51 10,00 Орловская область 34 3,11 109 10,00 Рязанская область 29 3,67 80 10,00 Смоленская область 20 4,43 45 10,00 Тамбовская область 39 2,67 147 10,00 Тверская область 24 3,72 48 7,51 Тульская область 53 7,39 71 10,00 Ярославская область 15 4,71 33 10,00 г. Москва СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 5 17,57 0 0,00 Республика Коми 8 19,96 4 10,00 Архангельская область 11 11,23 10 10,00 Вологодская область 19 4,37 43 10,00 Калининградская область 9 5,66 16 10,00 Ленинградская область 20 8,31 0 0,00 Мурманская область 1 11,27 1 10,00 Новгородская область 22 11,89 19 10,00 Псковская область 12 5,03 23 10,00 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 3 1,37 0 0,00 Республика Калмыкия 1 0,32 4 1,87 Краснодарский край 59 1,68 132 3,75 Астраханская область 14 20,63 0 0,00 Волгоградская область 35 1,26 139 5,02 Ростовская область 37 0,88 366 8,70 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 22 8,85 25 10,00 Республика Ингушетия 12 16,58 7 10,00 Кабардино-Балкарская Республика 14 4,86 29 10,00 Карачаево-Черкесская Республика 17 12,69 13 10,00 Республика Северная Осетия-Алания 9 5,75 16 10,00 Чеченская Республика 5 2,75 0 0,00 Ставропольский край 30 1,05 285 10,00 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 94 3,12 303 10,00 Республика Марий Эл 21 7,56 28 10,00 Республика Мордовия 24 3,35 71 10,00 Республика Татарстан 81 2,75 293 10,00
81
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Удмуртская Республика 39 3,69 105 10,00 Чувашская Республика 48 9,08 53 10,00 Пермский край 43 5,94 73 10,00 Кировская область 20 2,42 82 10,00 Нижегородская область 61 5,19 117 10,00 Оренбургская область 19 0,48 305 7,71 Пензенская область 40 3,60 112 10,00 Самарская область 32 1,85 146 8,28 Саратовская область 27 0,75 109 3,07 Ульяновская область 23 2,37 96 10,00
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 25 1,81 139 10,00 Свердловская область 53 6,37 83 10,00 Тюменская область 35 3,21 110 10,00 Челябинская область 54 2,76 176 9,06
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 3 3,04 11 10,00 Республика Бурятия 13 7,40 0 0,00 Республика Тыва 3 10,17 3 10,00 Республика Хакасия 12 4,75 0 0,00 Алтайский край 67 1,23 339 6,27 Забайкальский край 19 8,06 23 10,00 Красноярский край 72 4,86 148 10,00 Иркутская область 41 6,41 64 10,00 Кемеровская область 48 4,76 101 10,00 Новосибирская область 38 1,59 204 8,48 Омская область 46 1,59 287 10,00 Томская область 16 4,10 39 10,00 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 8 12,05 0 0,00 Камчатский край 3 13,43 2 10,00 Приморский край 32 8,64 38 10,00 Хабаровский край 18 22,53 7 9,13 Амурская область 21 2,13 100 10,00
82
Таблица А.8 - Доля овощей в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 70 5,12 201 14,64 Брянская область 63 8,61 425 58,53 Владимирская область 36 11,30 99 30,59 Воронежская область 123 5,00 627 25,43 Ивановская область 15 6,78 52 24,08 Калужская область 29 9,50 75 24,52 Костромская область 15 7,94 38 20,74 Курская область 72 4,89 187 12,72 Липецкая область 60 4,97 517 42,96 Московская область 69 13,43 200 39,00 Орловская область 39 3,57 163 14,96 Рязанская область 36 4,52 195 24,40 Смоленская область 24 5,24 117 25,93 Тамбовская область 46 3,16 883 60,18 Тверская область 28 4,38 57 8,84 Тульская область 60 8,44 264 36,91 Ярославская область 20 6,13 59 18,21 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 6 19,78 9 28,24 Республика Коми 8 21,64 9 24,97 Архангельская область 12 12,58 20 20,77 Вологодская область 21 4,82 192 44,79 Калининградская область 11 7,32 26 16,62 Ленинградская область 27 11,61 161 68,28 Мурманская область 1 11,93 1 10,70 Новгородская область 26 13,77 188 100,00 Псковская область 14 6,00 63 27,01 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 8 3,82 0 0,00 Республика Калмыкия 2 0,90 18 8,21 Краснодарский край 126 3,56 389 11,04 Астраханская область 36 53,33 44 64,88 Волгоградская область 62 2,27 271 9,84 Ростовская область 75 1,77 1140 27,10
83
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 62 25,18 237 95,77 Республика Ингушетия 16 22,47 26 35,79 Кабардино-Балкарская Республика 33 11,45 289 100,00 Карачаево-Черкесская Республика 19 14,43 16 12,19 Республика Северная Осетия-Алания 13 7,86 22 13,09 Чеченская Республика 5 2,75 0 0,00 Ставропольский край 30 1,05 285 10,00 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 110 3,65 540 17,86 Республика Марий Эл 27 9,73 73 26,12 Республика Мордовия 30 4,25 218 30,69 Республика Татарстан 92 3,15 921 31,49 Удмуртская Республика 45 4,32 254 24,17 Чувашская Республика 53 10,03 124 23,44 Пермский край 51 7,02 386 53,19 Кировская область 23 2,84 99 12,14 Нижегородская область 72 6,18 166 14,24 Оренбургская область 27 0,67 352 8,89 Пензенская область 50 4,49 138 12,24 Самарская область 46 2,60 171 9,75 Саратовская область 44 1,25 197 5,52 Ульяновская область 29 3,05 132 13,75
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 32 2,32 357 25,77 Свердловская область 59 7,11 110 13,36 Тюменская область 42 3,77 246 22,31 Челябинская область 68 3,47 199 10,21
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 4 4,05 11 10,00 Республика Бурятия 15 8,59 0 0,00 Республика Тыва 3 11,40 3 10,00 Республика Хакасия 15 5,93 0 0,00 Алтайский край 79 1,46 364 6,71 Забайкальский край 21 9,04 26 11,21 Красноярский край 81 5,47 655 44,32 Иркутская область 48 7,43 147 22,79 Кемеровская область 57 5,63 137 13,56 Новосибирская область 46 1,93 215 8,97 Омская область 56 1,94 290 10,10
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 11 15,13 10 14,33 Камчатский край 4 16,54 6 27,67 Приморский край 43 11,47 113 30,19 Хабаровский край 22 27,48 63 80,55 Амурская область 26 2,56 113 11,30 Таблица А.9 - Доля кормовых в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 96 6,99 20 1,43 Брянская область 131 18,08 0 0,00 Владимирская область 69 21,34 90 27,80 Воронежская область 187 7,58 5 0,21 Ивановская область 26 12,24 22 10,30 Калужская область 51 16,67 44 14,47 Костромская область 13 7,15 5 2,51 Курская область 77 5,27 18 1,24 Липецкая область 57 4,78 1 0,10 Московская область 84 16,47 52 10,18 Орловская область 61 5,57 0 0,00 Рязанская область 88 10,97 0,40 0,05 Смоленская область 65 14,45 7 1,63 Тамбовская область 29 1,96 1 0,10 Тверская область 53 8,32 17 2,67 Тульская область 44 6,17 1 0,16 Ярославская область 32 9,92 19 5,78 г. Москва СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 4 12,71 2 6,60 Республика Коми 5 13,92 6 15,65 Архангельская область 12 12,94 13 13,18 Вологодская область 23 5,44 17 4,02
85
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Калининградская область 2 1,35 2 1,24 Ленинградская область 21 8,76 2 0,82 Мурманская область 4 43,81 4 48,73 Новгородская область 15 8,03 0 0,00 Псковская область 16 6,72 7 3,04 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 4 1,83 0,02 0,01 Республика Калмыкия 14 6,64 0,03 0,01 Краснодарский край 213 6,03 3 0,07 Астраханская область 5 6,76 5 7,44 Волгоградская область 64 2,33 52 1,87 Ростовская область 93 2,21 2 0,04 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 36 14,70 0 0,00 Республика Ингушетия 6 8,11 0,25 0,35 Кабардино-Балкарская Республика 24 8,45 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 7 5,52 5 3,73 Республика Северная Осетия-Алания 15 8,90 1 0,81 Чеченская Республика 36 21,01 2 1,24 Ставропольский край 115 4,03 2 0,06 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 361 11,93 11 0,38 Республика Марий Эл 25 8,83 20 7,06 Республика Мордовия 86 12,10 1 0,10 Республика Татарстан 490 16,75 2 0,05 Удмуртская Республика 196 18,63 233 22,16 Чувашская Республика 61 11,59 4 0,78 Пермский край 45 6,19 5 0,70 Кировская область 80 9,74 64 7,87 Нижегородская область 135 11,53 111 9,45 Оренбургская область 261 6,60 9 0,24 Пензенская область 95 8,47 16 1,41 Самарская область 123 7,00 91 5,17 Саратовская область 122 3,44 97 2,71 Ульяновская область 105 10,96 7 0,70
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 69 4,99 0 0,00 Свердловская область 120 14,59 120 14,52 Тюменская область 136 12,33 1 0,05 Челябинская область 203 10,44 137 7,03
86
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 33 31,43 54 50,96 Республика Бурятия 44 24,78 0 0,00 Республика Тыва 5 18,04 8 26,04 Республика Хакасия 48 18,97 0 0,00 Алтайский край 534 9,86 196 3,61 Забайкальский край 27 11,67 20 8,38 Красноярский край 188 12,72 0,17 0,01 Иркутская область 74 11,54 22 3,38 Кемеровская область 106 10,50 42 4,11 Новосибирская область 337 14,03 77 3,21 Омская область 321 11,19 145 5,06 Томская область 23 5,89 1 0,31 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 19 27,29 47 67,64 Камчатский край 3 11,84 3 13,23 Приморский край 12 3,30 5 1,26 Хабаровский край 20 25,97 7 9,46 Амурская область 20 2,00 7 0,65 Таблица А.10 - Доля многолетних трав в посевной площади
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Белгородская область 80 5,83 0 0,00 Брянская область 194 26,70 0 0,00 Владимирская область 129 39,94 36 11,04 Воронежская область 105 4,27 0 0,00 Ивановская область 26 12,24 22 10,30 Калужская область 146 47,54 28 9,23 Костромская область 108 58,96 132 72,22 Курская область 40 2,71 3 0,22 Липецкая область 47 3,91 0 0,00 Московская область 262 51,09 184 35,93
87
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Орловская область 64 5,89 0 0,00 Рязанская область 91 11,39 0 0,00 Смоленская область 223 49,34 136 30,23 Тамбовская область 31 2,12 0 0,00 Тверская область 476 74,06 545 84,87 Тульская область 66 9,19 0 0,00 Ярославская область 223 68,47 230 70,85 СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Карелия 21 67,31 19 61,32 Республика Коми 24 64,41 23 59,37 Архангельская область 69 71,67 55 57,39 Вологодская область 256 59,71 0 0,00 Калининградская область 33 21,05 0 0,00 Ленинградская область 153 64,84 70 29,87 Мурманская область 4 44,27 3 40,57 Новгородская область 133 70,99 0 0,00 Псковская область 180 76,58 161 68,47 ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Республика Адыгея 9 3,98 0 0,00 Республика Калмыкия 8 3,51 0 0,00 Краснодарский край 149 4,23 0 0,00 Астраханская область 9 12,64 10 15,04 Волгоградская область 40 1,45 33 1,20 Ростовская область 104 2,47 0 0,00 СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Дагестан 55 22,26 0 0,00 Республика Ингушетия 1 0,76 0,37 0,53 Кабардино-Балкарская Республика 3 0,96 0 0,00 Карачаево-Черкесская Республика 4 2,73 2 1,86 Республика Северная Осетия-Алания 3 1,92 2 1,23 Чеченская Республика 9 5,43 11 6,34 Ставропольский край 53 1,86 0 0,00 ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Башкортостан 591 19,55 0 0,00 Республика Марий Эл 79 28,21 0 0,00 Республика Мордовия 129 18,20 0 0,00 Республика Татарстан 482 16,48 0 0,00 Удмуртская Республика 452 43,00 498 47,32 Чувашская Республика 181 34,34 0 0,00 Пермский край 372 51,18 317 43,70
88
Факт Сценарий современного климата
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % )
посевная площадь (тыс. га)
доля в посевной площади
( % ) Кировская область 385 47,02 183 22,32 Нижегородская область 327 27,94 0 0,00 Оренбургская область 317 8,02 0 0,00 Пензенская область 151 13,43 0 0,00 Самарская область 132 7,52 77 4,37 Саратовская область 108 3,02 9 0,24 Ульяновская область 75 7,78 0 0,00
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Курганская область 74 5,33 0 0,00 Свердловская область 287 34,73 180 21,76 Тюменская область 157 14,23 0 0,00 Челябинская область 214 10,98 119 6,12
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ Республика Алтай 58 55,31 29 27,59 Республика Бурятия 17 9,28 0 0,00 Республика Тыва 1 4,78 2 6,43 Республика Хакасия 70 27,79 0 0,00 Алтайский край 564 10,41 0 0,00 Забайкальский край 16 6,89 13 5,48 Красноярский край 192 12,97 0 0,00 Иркутская область 126 19,61 0 0,00 Кемеровская область 132 13,04 17 1,66 Новосибирская область 337 14,05 0 0,00 Омская область 327 11,38 89 3,09 Томская область 85 21,95 0 0,00 ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ
ОКРУГ Республика Саха (Якутия) 4 6,08 6 8,53 Камчатский край 16 71,39 13 58,87 Приморский край 30 7,97 0 0,00 Хабаровский край 13 17,10 5 6,22 Амурская область 48 4,76 0 0,00
89
П Р И Л О Ж Е Н И Е Б
Прогнозы потребления основных продуктов питания по регионам России
90
Таблица Б.1-Прогноз потребления картофеля в зависимости от доходов населения и цен на картофель, кг на человека в год.
Таблица Б.5-Значения эластичностей замещения по видам мяса в региональных
функциях потребления мяса и мясопродуктов, использованные для расчета
прогноза в предыдущей таблице
Название региона Св. член
Эластич-ность по
доходу
Эластич-ность по цене
говядины
Эластич-ность по цене
свинины
Эластич-ность по цене мяса птицы
Эластич-ность по цене
баранины
R2
Алтайский край 2,42 0,37 -0,60 0,10 0,03 0,13 0,80 Амурская область 2,52 0,54 -0,12 0,59 -0,77 -0,46 0,94 Архангельская область 1,11 0,78 -0,27 0,09 -0,23 -0,52 0,95 Астраханская область 1,94
0,33 0,03 0,03 -0,03 -0,18 0,99
Белгородская область 3,18
0,24 -0,03 -0,16 -0,33 0,28 0,97
Брянская область 4,04 0,02 0,13 0,08 -0,16 -0,09 0,85 Владимирская область -0,52
0,56 -1,54 0,62 0,09 0,70 0,99
Волгоградская область 3,25
0,22 0,17 -0,06 -0,26 -0,08 0,88
Вологодская область 2,04 0,41 -0,44 -0,03 0,26 -0,08 0,91 Воронежская область 2,40
0,44 -0,14 -0,25 -0,27 0,17 0,84
Еврейская автономная область 1,21 0,41 0,21 -0,02 0,14 -0,54 0,99 Забайкальский край 3,71 0,13 0,23 -0,79 -0,23 0,65 0,78 Ивановская область 3,43 0,15 0,77 -0,79 -0,47 0,25 0,92 Иркутская область 2,81 0,01 -0,15 0,14 0,09 0,15 0,97 Кабардино-Балкарская Республика 3,07 0,08 -0,37 0,24 -0,29 0,40 0,96 Калининградская область 2,42
0,10 0,33 -0,04 0,17 -0,23 0,98
Калужская область 2,73 0,23 -0,15 -0,01 -0,11 0,10 0,97 Камчатский край 2,46 0,24 -0,94 0,54 0,04 0,26 0,81 Карачаево-Черкесская Республика 1,38 0,17 -0,25 0,01 0,22 0,26 0,96 Кемеровская область 3,05 0,11 0,44 -0,44 -0,40 0,35 0,94 Кировская область 3,29 0,16 0,14 -0,37 0,12 -0,02 0,98 Костромская область 2,58 -0,03 0,00 -0,55 0,32 0,52 0,89 Краснодарский край 2,75 0,33 -0,68 0,11 -0,67 0,81 0,92 Красноярский край 0,87 0,25 0,08 -0,05 0,45 -0,22 0,99 Курганская область 3,05 0,18 0,45 -0,20 0,01 -0,34 0,97
100
Название региона Св. член
Эластич-ность по
доходу
Эластич-ность по цене
говядины
Эластич-ность по цене
свинины
Эластич-ность по цене мяса птицы
Эластич-ность по цене
баранины
R2
Курская область 4,00 0,02 0,41 -0,40 -0,08 0,05 0,83 Ленинградская область 2,65
0,21 0,74 -1,23 0,15 0,26 0,98
Липецкая область 3,44 0,23 0,33 -0,18 -0,71 0,19 0,82 Магаданская область 1,72 0,26 -0,11 0,31 0,02 -0,21 0,98 Московская область 1,53 0,08 -0,08 0,50 0,03 -0,02 0,99 Мурманская область 2,18 0,32 -0,37 -0,14 -0,85 1,04 0,88 Нижегородская область 2,58
0,39 -0,01 -0,08 -0,59 0,18 0,80
Новгородская область 1,90
0,63 -0,53 0,46 -0,33 -0,32 0,98
Новосибирская область 3,38
0,21 -1,18 0,61 -0,09 0,38 0,73
Омская область 3,15 0,24 0,21 -0,19 0,06 -0,28 0,86 Оренбургская область 2,26
0,21 -0,21 0,04 0,18 0,00 0,98
Орловская область 2,77 0,18 -1,44 0,90 0,14 0,40 0,99 Пензенская область 3,39 0,28 0,31 -0,27 -0,09 -0,32 0,93 Пермский край 3,78 0,06 0,09 0,03 -0,33 0,11 0,75 Приморский край 2,52 0,26 -0,17 0,23 -0,39 0,13 0,73 Псковская область 3,32 0,21 0,28 -0,53 -0,25 0,26 0,88 Республика Адыгея 1,23 0,33 -0,19 -0,01 0,00 0,13 0,99 Республика Алтай 2,88 0,16 0,24 -0,05 0,06 -0,24 0,93 Республика Башкортостан 4,16 -0,02 -0,53 0,53 -0,58 0,56 0,82 Республика Бурятия 3,74 0,11 -0,24 0,01 -0,24 0,29 0,81 Республика Дагестан 3,75 0,27 0,40 -0,03 -0,60 -0,38 0,96 Республика Ингушетия 0,33
0,40 -1,26 0,19 1,01 0,97
Республика Калмыкия 3,87
0,57 -0,46 0,42 -1,23 0,30 0,94
Республика Карелия 2,51 0,35 -0,05 -0,21 -0,30 0,21 0,88 Республика Коми 3,91 0,07 0,85 -0,53 -0,42 -0,01 0,76 Республика Марий Эл 3,47
0,24 -1,18 0,54 -0,18 0,46 0,78
Республика Мордовия
3,28 0,33 0,64 -0,39 -0,49 -0,23 0,91
Республика Саха (Якутия) 3,94 0,04 -0,30 0,44 -0,30 0,16 0,77 Республика Северная Осетия - Алания 3,40 0,08 0,47 -0,48 -0,41 0,36 0,91 Республика Татарстан
3,56 0,20 0,03 -0,17 -0,65 0,44 0,88
Республика Тыва 2,47 0,10 0,79 0,01 -0,07 -0,56 0,99 Республика Хакасия 4,18 0,05 -0,76 0,26 -0,12 0,51 0,93
101
Название региона Св. член
Эластич-ность по
доходу
Эластич-ность по цене
говядины
Эластич-ность по цене
свинины
Эластич-ность по цене мяса птицы
Эластич-ность по цене
баранины
R2
Российская Федерация 2,94
0,35 0,40 0,08 -0,67 -0,30 0,73
Ростовская область 3,44 0,11 -0,14 0,00 0,09 -0,03 0,89 Рязанская область 3,90 -0,01 0,40 -0,56 0,15 0,05 0,93 Самарская область 3,57 0,17 -0,06 0,18 -0,51 0,10 0,97 Саратовская область 3,74 0,12 -0,71 0,45 -0,36 0,41 0,75 Сахалинская область 2,27 0,15 -0,37 1,11 -0,54 -0,10 0,97 Свердловская область 3,13
0,36 0,93 -0,58 -0,21 -0,59 0,95
Смоленская область 4,18 -0,15 0,43 -0,70 0,13 0,35 0,95 Ставропольский край 3,22
0,37 -0,32 -0,03 -0,82 0,58 0,88
Тамбовская область 3,27 0,29 0,48 -0,28 -0,09 -0,47 0,89 Тверская область 2,78 0,24 -0,88 0,65 -0,31 0,29 0,87 Томская область 2,18 0,25 -0,51 0,28 -0,01 0,14 0,83 Тульская область 3,36 0,16 -0,11 0,03 -0,34 0,22 0,90 Тюменская область 3,15 0,24 0,87 0,05 -0,66 -0,63 0,76 Удмуртская Республика 1,84
0,36 0,06 0,04 0,06 -0,34 0,99
Ульяновская область 3,26 0,25 0,57 -1,05 -0,16 0,27 0,86 Хабаровский край 2,18 0,23 0,22 -0,15 -0,05 -0,06 0,98 Челябинская область 3,93 0,09 -0,02 0,24 -0,74 0,30 0,75 Чувашская Республика 3,60
9. Кемеровская обл. 1,0 1,1 1,2 0,90 42,9 поставщик
10. Новосибирская
обл. 2,1 2,5 2,9 1,70 37,0 поставщик
11. Омская обл. 2,5 3,4 2,9 3,00 50,8 поставщик
12. Томская обл. 0,3 0,32 0,54 0,08 12,9 поставщик
На основные города Республики Алтай ж.-д. тарифов в калькуляторе РЖД нет.
Поэтому, для этого региона задаётся во много раз превосходящий реальные тарифы
искусственный тариф на ввоз зерна, равный 999999,99 рублей. В этом случае
фактическая переменная по объёму ввоза зерна в этот регион будет 0.
115
Сибирский Федеральный округ по зерновому балансу 2011г. выглядит не
только как самодостаточный округ, в котором всего лишь один регион
потребитель зерна, да и то с небольшой заявкой на потребление, но и как
потенциальный поставщик зерна на экспорт в восточные порты РФ.
Таблица В.8 – Дальневосточный Федеральный округ (9 регионов) в млн. тонн зерна
Регион Начал.
запасы
Произ-
водство
Потреб-
ление
Объём
Вывоза
% от
наличия
Тип
региона
1. Республика Якутия 0,005 0,008 0,037 0 0 потребитель
2. Камчатский край 0,001 0 0,028 0 0 потребитель
3. Приморский край 0,17 0,23 0,27 0,130 32,5 поставщик
4. Хабаровский край 0,014 0,01 0,13 0 0 потребитель
5. Амурская область 0,11 0,34 0,27 0,180 40,0 поставщик
6. Магаданская обл. 0 0 0,002 0 0 потребитель
7. Сахалинская обл. 0 0 0,004 0 0 потребитель
8. Еврейская автон.
обл. 0,005 0,03 0,029 0,006 17,1 поставщик
9. Чукотский авт.
округ 0 0 0 0 0,0 потребитель
В калькуляторе РЖД отсутствуют ж.-д. тарифы на ввоз зерна в следующие
регионы: Камчатка, Магаданская область, Сахалинская область, Чукотка. В этом
случае, в таблице 2 задаётся искусственный очень большой тариф 999999,99
рублей/тонна, приводящий к тому, что зерно в эти регионы по программе не
распределяется.
Вполне возможно, что в эти регионы зерно доставляется по автомобильным
дорогам.
Столица Приморского края – Владивосток, столица Амурской области –
Благовещенск, столица Еврейской автономной области – Биробиджан. В
Дальневосточном Федеральном округе больше регионов – потребителей зерна, чем
116
регионов – поставщиков. И эти регионы потребители могут покупать зерно у
регионов – поставщиков близлежащего Сибирского Федерального округа.
Как видно, в 8 округах России регионов-поставщиков зерна почти в 2 раза
больше, чем потребителей, и, поэтому, существенная часть зерна из регионов-
поставщиков отправляется на экспорт. В вычислительном примере в качестве порта
отправки экспортного зерна рассматривается г. Новороссийск (“Экспорт”).
5. Анализ решения программы.
Из выходных данных следует, что найденное решение задачи удовлетворяет
всем поставленным ограничениям на ввоз и вывоз зерна.
Недостатком решения является распределение зерна из региона-поставщика
Калининградской области (таблице В9, номер 36). Из этого региона только
распределение зерна в Мурманскую область можно считать обоснованным. А
распределение в Тыву, на Камчатку, в Магаданскую и Сахалинскую область
являются экономически необоснованными. Однако, такое распределение в 4 далеко
удалённых региона не снижает ценность нахождения оптимального решения по
критерию минимизации суммарной стоимости всех совокупных маршрутов,
перевозящих объёмы, заданные в ограничениях. Чем объяснить, то что программа
не находит для Тывы, Камчатки, Магаданской и Сахалинской области нужные
объёмы зерна в близлежащем Сибирском или Дальневосточном округе. Во-первых,
наивысшим приоритетом в программе является выполнение критерия минимизации
суммарной стоимости всех совокупных маршрутов, перевозящих объёмы, заданные
в ограничениях. Во-вторых, в перечисленные 4 региона распределяются небольшие
объёмы зерна, которые в 10 раз и более уступают объёмам заявок в другие регионы.
А слагаемые целевой функции в (3) состоят из произведения расстояния (тарифа на
ж./д. перевозку) на объём груза.
Результаты решения транспортной задачи приведены также в двух таблицах 9
и 10.
117
Таблица В.9 – Таблица регионов – поставщиков зерна
Округ
России п/п
Регион
поставщик
Предложение
в млн. тонн
Регионы
получатели
Объём
вывоза
1. Белгородская обл. 0,3 Экспорт 0,3
2. Брянская обл. 0,18 Тульская обл. 0,18
3. Воронежская обл. 1,08 Экспорт 1,08
4. Калужская обл. 0,06 Тульская обл. 0,06
5. Курская обл. 0,37 Тульская обл. 0,25
Экспорт 0,12
Итого 0,37
6. Липецкая обл. 1,1 Экспорт 1,1
7. Орловская обл. 1,2 Тульская обл. 1,2
8. Рязанская обл. 0,46 г. Москва 0,46
9. Смоленска обл. 0,09 Тверская обл. 0,04
Псковская обл. 0,05
Итого 0,09
Централь-
ный
Федераль-
ный
Округ
10. Тамбовская обл. 0,97 Экспорт 0,97
11. Респуб. Адыгея 0,03 Экспорт 0,03
12. Калмыкия 0,16 Экспорт 0,16
13. Краснодарский край 2,6 Экспорт 2,6
14. Волгоградская обл. 1,9 Экспорт 1,9
Южный
Федераль-
ный округ
15. Ростовская обл. 0,5 Экспорт 0,5
16. Дагестан 0,1 Экспорт 0,1
17. Ингушетия 0,05 Экспорт 0,05
18. Кабартино-
Балкария 0,41 Экспорт 0,41
19. Карачаево-
Черкессия 0,08 Экспорт 0,08
Северо-
Кавказский
Федераль-
ный
округ
20. Северная Осетия 0,16 Экспорт 0,16
118
Продолжение таблицы В.9
21. Чечня 0,11 Экспорт 0,11
22.
Ставропольский
край 3,2 Экспорт 3,2
23. Башкортостан 1,97 Экспорт 1,97
24. Марий Эл 0,18 Экспорт 0,18
25. Мордовия 0,69 Экспорт 0,69
26. Татарстан 2,2 Московская обл. 1,4
Тверская обл. 0,14
Ярославская обл. 0,34
г. Москва 0,01
Экспорт 0,31
Итого 2,2
27. Удмуртия 0,2 Архангельская
обл. 0,02
г. Санкт-
Петербург 0,18
Итого 0,2
28. Чувашия 0,32 Тверская обл. 0,32
29. Кировская обл. 0,53 Костромская обл. 0,13
Республика Коми 0,03
Вологодская обл. 0,02
Ленинградская
обл. 0,14
г. Санкт-
Петербург 0,21
Итого 0,53
Приволж-
ский
Федераль-
ный
округ
30. Нижегородская обл. 0,86 Владимирская
обл. 0,5
119
Продолжение таблицы В.9
Ивановская обл. 0,2
Ярославская обл. 0,16
Итого 0,86
31. Оренбургская обл. 2,4 Астраханская
обл. 0,2
Экспорт 2,2
Итого 2,4
32. Пензенская обл. 0,79 Экспорт 0,79
33. Самарская обл. 0,75 Экспорт 0,75
34. Сараторская обл. 1,5 Экспорт 1,5
35. Ульяновская обл. 0,83 Экспорт 0,83
36. Калининградская
обл. 0,13 Мурманская обл. 0,03
Республика Тыва 0,004
Камчатка 0,03
Магаданская обл. 0,002
Сахалинская обл. 0,004
Экспорт 0,06
Северо-
Западный
Федераль-
ный
округ
Итого 0,13
37. Курганская обл. 1,5 Экспорт 1,5
38. Свердловская обл. 0,08 Пермский край 0,01
Ленинградская
обл. 0,07
Итого 0,08
39. Тюменьская обл. 1,25 Карелия 0,01
Уральский
Федераль-
ный
округ
Новгородская
обл. 0,02
120
Продолжение таблицы В.9
г. Санкт-
Петербург 0,51
Экспорт 0,71
Итого 1,25
40. Челябинская обл. 1,00 Экспорт 1,00
41. Бурятия 0,07 Экспорт 0,07
42. Хакасия 0,09 Экспорт 0,09
43. Алтайский край 3,4 Республика
Алтай 0,01
Экспорт 3,39
Итого 3,4
44. Забайкальский край 0,1 Ленинградская
обл. 0,1
45. Красноярский край 2,1 Экспорт 2,1
46. Иркутская обл. 0,33 Экспорт 0,33
47. Кемеровская обл. 0,9 Экспорт 0,9
48. Новосибирская обл. 1,7 Экспорт 1,7
49. Омская обл. 3,00 Экспорт 3,00
Сибирский
Федераль-
ный
округ
50. Томская обл. 0,08 Экспорт 0,08
51. Приморский край 0,13 Хабаровский
край 0,104
Экспорт 0,026
Итого 0,13
52. Амурская обл. 0,18 Ленинградская
обл. 0,16
Якутия 0,02
Дальне-
Восточ-
ный
Федераль-
ный
округ
Итого 0,18
121
Продолжение таблицы В.9
53. Еврейская автон.
обл. 0,06
Хабаровский
край 0,06
Таблица В.10 – Таблица регионов – потребителей зерна
Округ
России п/п
Регион
потребитель
Заявка
в млн.
тонн
Регионы
поставщики
Объём
ввоза
1. Владимирская обл. 0,5 Нижегородская
обл. 0,5
2. Ивановская обл. 0,2 Нижегородская
обл. 0,2
3. Костромская обл. 0,13 Кировская обл. 0,13
4. Московская обл. 1,4 Татарстан 1,4
5. Тверская обл. 0,5 Смоленская обл. 0,04
Татарстан 0,14
Чувашия 0,32
Централь-
ный
Федераль-ный
Округ
Итого 0,5
6. Тульская обл. 1,69 Брянская обл. 0,18
Калужская обл. 0,06
Курская обл. 0,25
Орловская обл. 1,2
Итого 1,69
7. Ярославская обл. 0,5 Респуб. Татарстан 0,34
Нижегородская
обл. 0,16
Итого 0,5
8. г. Москва 0,47 Рязанская обл. 0,46
Респуб. Татарстан 0,01
122
Продолжение таблицы В.10
Итого 0,47
Южный ФО 9. Астраханская обл. 0,2 Оренбургская обл. 0,2
Приволж. ФО 10. Пермский край 0,01 Свердловская обл. 0,01
Северо- 11. Карелия 0,01 Тюменская обл. 0,01
12. Коми 0,03 Кировская обл. 0,03
13. Архангельская обл. 0,02 Респуб. Удмуртия 0,02
14. Вологодская обл. 0,02 Кировская обл. 0,02
15. Ленинградская
обл. 0,47 Кировская обл. 0,14
Свердловская обл. 0,07
Забайкальский
край 0,10
Амурская обл. 0,16
Итого 0,47
16. Мурманская обл. 0,03 Калининградская
обл. 0,03
17. Новгородская обл. 0,02 Тюменьская обл. 0,02
18. Псковская обл. 0,05 Смоленская обл. 0,05
19. г. Санкт-Петербург 0,9 Респуб. Удмуртия 0,18
Кировская обл. 0,21
Тюменьская обл. 0,51
Западный ФО
Итого 0,9
20. Республика Алтай 0,01 Алтайский край 0,01 Сибирский
ФО 21. Республика Тыва 0,004 Калининградская
обл. 0,004
22. Якутия 0,02 Амурская обл. 0,02 Дальне-
Восточный
ФО 23. Камчатка 0,03
Калининградская
обл. 0,03
123
Продолжение таблицы В.10
24. Хабаровский край 0,11 Приморский край 0,104
Еврейская автон.
обл. 0,006
Итого 0,11
25. Магаданская обл. 0,002 Калининградская
обл. 0,002
26. Сахалинская обл. 0,004 Калининградская
обл. 0,004
27. Чукотка 0 0
28. Экспорт 37,046 Белгородская обл. 0,30
Воронежская обл. 1,08
Курская обл. 0,12
Липецкая обл. 1,1
Тамбовская обл. 0,97
Республика
Адыгея 0,03
Республика
Калмыкия 0,16
Краснодарский
край 2,6
Волгоградская обл. 1,9
Ростовская обл. 0,5
Дагестан 0,1
Ингушетия 0,05
Кабардино-
Балкария 0,41
Карачаево-
Черкессия 0,08
124
Северная Осетия 0,16
Чечня 0,11
Ставропольский
край 3,2
Башкортостан 1,97
Марий Эл 0,18
Мордовия 0,69
Татарстан 0,31
Оренбургская обл. 2,2
Пензенская обл. 0,79
Самарская обл. 0,75
Саратовская обл. 1,5
Ульяновская обл. 0,83
Калининградская
обл. 0,06
Курганская обл. 1,5
Тюменская обл. 0,71
Челябинская обл. 1,0
Бурятия 0,07
Хакасия 0,09
Алтайский край 3,39
Красноярский край 2,1
Иркутская обл. 0,33
Кемеровская обл. 0,9
Новосибирская обл 1,7
Омская обл. 3,0
Томская обл. 0,08
Приморский край 0,026
Итого 37,046
125
Из таблиц В.9 и В.10 следует, что программа нашла решение,
удовлетворяющее всем поставленным в транспортной задаче ограничениям.
Дальнейшие модификации задачи связаны с учётом региональных закупочных цен
на зерно и рассмотрением других южных, западных и восточных портов для
экспорта зерна.
6. Модификация транспортной задачи.
Следующая модификация транспортной задачи связана с учётом
региональных закупочных цен на зерновые и зернобобовые культуры в 2011г. [1].
Цены производителей на зерно в регионах России существенно отличаются. Так, в
2011г. максимальная закупочная цена на зерно среди регионов производителей
зерна, являющихся поставщиками зерна, была 9318 руб./т в Еврейской Автономной
области и 1693 руб./т в Чувашской Республике, т.е. отличались в 5,5 раз. Поэтому,
таблицу 2 тарифов на железнодорожные перевозки зерна между регионами России
следует заменить с учётом закупочных цен на зерно в регионе поставщике зерна.
Общее правило для формирования элемента ijс выглядит так:
в элемент ijс переписывается текущий транспортный тариф ijс , увеличенный на
закупочную цену iс региона поставщика зерна.
На листе “Потребители” в расчётной книге EXCEL приведены среднегодовые
закупочные цены на зерновые по регионам потребителям в 2011г. [1]. В нескольких
регионах Северо-Западного Федерального округа и Дальне-Восточного
Федерального округа, где цены отсутствовали, записывалась средняя по регионам
округа закупочная цена на зерно.
Результаты решения транспортной задачи с учётом закупочной цены на зерно
в регионах РФ приведены в двух таблицах В11 и В12.
Жёлтым цветом отмечены изменившиеся по сравнению с таблицами В9 и В10
значения объёма распределяемого груза.
126
Таблица В.11 – Таблица регионов – поставщиков зерна
Округ
России п/п
Регион
поставщик
Предложение
в млн. тонн
Регионы
Получатели
Объём
Вывоза
1. Белгородская обл. 0,3 Экспорт 0,3
2. Брянская обл. 0,18 Тульская обл. 0,18
3. Воронежская обл. 1,08 Экспорт 1,08
4. Калужская обл. 0,06 Тульская обл. 0,06
5. Курская обл. 0,37 Тульская обл. 0,25
Экспорт 0,12
Итого 0,37
6. Липецкая обл. 1,1 Экспорт 1,1
7. Орловская обл. 1,2 Тульская обл. 1,2
8. Рязанская обл. 0,46 Московская обл. 0,46
9. Смоленска обл. 0,09 Тверская обл. 0,04
Псковская обл. 0,05
Итого 0,09
Централь-
ный
Федераль-
ный
Округ
10. Тамбовская обл. 0,97 Экспорт 0,97
11. Респуб. Адыгея 0,03 Экспорт 0,03
12. Калмыкия 0,16 Экспорт 0,16
13. Краснодарский край 2,6 Экспорт 2,6
14. Волгоградская обл. 1,9 Экспорт 1,9
Южный
Федераль-
ный округ
15. Ростовская обл. 0,5 Экспорт 0,5
16. Дагестан 0,1 Экспорт 0,1
17. Ингушетия 0,05 Экспорт 0,05
18. Кабартино-
Балкария 0,41 Экспорт 0,41
19. Карачаево-
Черкессия 0,08 Экспорт 0,08
Северо-
Кавказский
Федераль-
ный
округ
20. Северная Осетия 0,16 Экспорт 0,16
127
Продолжение таблицы В.11
21. Чечня 0,11 Экспорт 0,11
22.
Ставропольский
край 3,2 Экспорт 3,2
23. Башкортостан 1,97 Экспорт 1,97
24. Марий Эл 0,18 Экспорт 0,18
25. Мордовия 0,69 Экспорт 0,69
26. Татарстан 2,2 Московская обл. 0,94
Тверская обл. 0,14
Ярославская обл. 0,34
г. Москва 0,47
Экспорт 0,31
Итого 2,2
27. Удмуртия 0,2 Архангельская
обл. 0,02
г. Санкт-
Петербург 0,18
Итого 0,2
28. Чувашия 0,32 Тверская обл. 0,32
29. Кировская обл. 0,53 Костромская обл. 0,13
Республика Коми 0,03
Вологодская обл. 0,02
Ленинградская
обл. 0,14
г. Санкт-
Петербург 0,21
Итого 0,53
Приволж-
ский
Федераль-
ный
округ
30. Нижегородская обл. 0,86 Владимирская
обл. 0,5
128
Продолжение таблицы В11
Ивановская обл. 0,2
Ярославская обл. 0,16
Итого 0,86
31. Оренбургская обл. 2,4 Астраханская
обл. 0,2
Экспорт 2,2
Итого 2,4
32. Пензенская обл. 0,79 Экспорт 0,79
33. Самарская обл. 0,75 Экспорт 0,75
34. Сараторская обл. 1,5 Экспорт 1,5
35. Ульяновская обл. 0,83 Экспорт 0,83
36. Калининградская
обл. 0,13 Мурманская обл. 0,03
Республика Тыва 0,004
Камчатка 0,03
Магаданская обл. 0,002
Сахалинская обл. 0,004
Экспорт 0,06
Северо-
Западный
Федераль-
ный
округ
Итого 0,13
37. Курганская обл. 1,5 Экспорт 1,5
38. Свердловская обл. 0,08 Пермский край 0,01
Ленинградская
обл. 0,07
Итого 0,08
39. Тюменьская обл. 1,25 Карелия 0,01
Уральский
Федераль-
ный
округ
Новгородская
обл. 0,02
129
Продолжение таблицы В11
г. Санкт-
Петербург 0,51
Экспорт 0,71
Итого 1,25
40. Челябинская обл. 1,00 Экспорт 1,00
41. Бурятия 0,07 Экспорт 0,07
42. Хакасия 0,09 Экспорт 0,09
43. Алтайский край 3,4 Республика
Алтай 0,01
Экспорт 3,39
Итого 3,4
44. Забайкальский край 0,1 Ленинградская
обл. 0,1
45. Красноярский край 2,1 Экспорт 2,1
46. Иркутская обл. 0,33 Экспорт 0,33
47. Кемеровская обл. 0,9 Экспорт 0,9
48. Новосибирская обл. 1,7 Экспорт 1,7
49. Омская обл. 3,00 Экспорт 3,00
Сибирский
Федераль-
ный
округ
50. Томская обл. 0,08 Экспорт 0,08
51. Приморский край 0,13 Хабаровский
край 0,104
Экспорт 0,026 Итого 0,13
52. Амурская обл. 0,18 Ленинградская
обл. 0,16
Якутия 0,02 Итого 0,18
Дальне-Восточ-ный
Федераль-ный округ
53. Еврейская автон.
обл. 0,06
Хабаровский край
0,06
В таблице В.11, показывающей как изменились объёмы и маршруты перевозок
зерна после того как в таблицу ценовых тарифов на перевозку была добавлена
закупочная цена на зерно в регионе-поставщике, появились три изменения по
130
сравнению с таблицей 9, показывающей объёмы и маршруты без учёта закупочной
цены на зерно.
Таблица В.12 – Таблица регионов – потребителей зерна
Округ России
п/п Регион
Потребитель Заявка
в млн. тонн Регионы
Поставщики Объём ввоза
1. Владимирская обл. 0,5 Нижегородская обл. 0,5 2. Ивановская обл. 0,2 Нижегородская обл. 0,2 3. Костромская обл. 0,13 Кировская обл. 0,13 4. Московская обл. 1,4 Рязанская обл. 0,46 Татарстан 0,94 Итого 1,4
5. Тверская обл. 0,5 Смоленская обл. 0,04 Татарстан 0,14 Чувашия 0,32
Централь- ный
Федераль-ный Округ
Итого 0,5 6. Тульская обл. 1,69 Брянская обл. 0,18 Калужская обл. 0,06 Курская обл. 0,25 Орловская обл. 1,2 Итого 1,69 7. Ярославская обл. 0,5 Респуб. Татарстан 0,34 Нижегородская обл. 0,16 Итого 0,5 8. г. Москва 0,47 Респуб. Татарстан 0,47 9. Астраханская обл. 0,2 Оренбургская обл. 0,2 10. Пермский край 0,01 Свердловская обл. 0,01 11. Карелия 0,01 Тюменская обл. 0,01 12. Коми 0,03 Кировская обл. 0,03 13. Архангельская обл. 0,02 Удмуртия 0,02 14. Вологодская обл. 0,02 Кировская обл. 0,02 15. Ленинградская обл. 0,47 Кировская обл. 0,14 Свердловская обл. 0,07 Забайкальский край 0,10 Амурская обл. 0,16 Итого 0,47
16. Мурманская обл. 0,03 Калининградская
обл. 0,03
17. Новгородская обл. 0,02 Тюменьская обл. 0,02 18. Псковская обл. 0,05 Смоленская обл. 0,05 19. г. Санкт-Петербург 0,9 Респуб. Удмуртия 0,18 Кировская обл. 0,21
131
Продолжение таблицы В.12
Тюменьская обл. 0,51 Итого 0,9 20. Республика Алтай 0,01 Алтайский край 0,01
21. Республика Тыва 0,004 Калининградская
обл. 0,004
22. Якутия 0,02 Амурская обл. 0,02
23. Камчатка 0,03 Калининградская
обл. 0,03
24. Хабаровский край 0,11 Приморский край 0,104
Еврейская автон.
обл. 0,006
Итого 0,11
25. Магаданская обл. 0,002 Калининградская
обл. 0,002
26. Сахалинская обл. 0,004 Калининградская
обл. 0,004
27. Чукотка 0 0 28. Экспорт 37,046 Белгородская обл. 0,30 Воронежская обл. 1,08 Курская обл. 0,12 Липецкая обл. 1,1 Тамбовская обл. 0,97 Республика Адыгея 0,03
Республика Калмыкия
0,16
Краснодарский
край 2,6
Волгоградская обл. 1,9 Ростовская обл. 0,5 Дагестан 0,1 Ингушетия 0,05
Кабардино-Балкария
0,41
Карачаево-Черкессия
0,08
Северная Осетия 0,16 Чечня 0,11
Ставропольский
край 3,2
Башкортостан 1,97 Марий Эл 0,18 Мордовия 0,69
132
Продолжение таблицы В.2
Татарстан 0,31 Оренбургская обл. 2,2 Пензенская обл. 0,79 Самарская обл. 0,75 Саратовская обл. 1,5 Ульяновская обл. 0,83
Калининградская
обл. 0,06
Курганская обл. 1,5 Тюменская обл. 0,71 Челябинская обл. 1,0 Бурятия 0,07 Хакасия 0,09 Алтайский край 3,39 Красноярский край 2,1 Иркутская обл. 0,33 Кемеровская обл. 0,9 Новосибирская обл. 1,7 Омская обл. 3,0 Томская обл. 0,08 Приморский край 0,026 Итого 37,046
Как видно из таблицы В.11, при добавлении в ж.-д. тариф закупочной цены
региона-поставщика зерна, в схеме маршрутов и объёмах вывоза зерна произошли
три изменения.
Регион-поставщик Рязанская область вывозит в Московскую область 0,46 млн.
тонн зерна.
Регион-поставщик Татарстан вывозит в Московскую обл. 0,94 млн. тонн зерна
(ранее было 1,4 млн. тонн), в г. Москву 0,47 млн. тонн зерна (ранее было 0,01 млн.
тонн). Перечень ввозных регионов у Татарстана не изменился.
Из таблицы В.12 следует, что при добавлении в ж.-д. тариф закупочной цены региона-
поставщика зерна, в схеме маршрутов и объёмах ввоза зерна произошли тоже три
изменения:
133
а) регион-потребитель Московская обл. получает зерно из Рязанской обл. в
объёме 0,46 млн. тонн и из Татарстана в объёме 0,94 млн. тонн (ранее получала
только из Татарстана в объёме 1,4 млн. тонн).
б) г. Москва получает из Татарстана 0,47 млн. тонн зерна.
7. Модификация транспортной задачи, связанная с учётом западных и восточных
портов РФ
Как было сказано ранее, в качестве экспортного зернового терминала в
транспортной задаче рассматривался южный порт в г.Новороссийске с пропускным
объёмом 13 млн. тонн зерна в год. В транспортной задаче этот порт обозначается как
“Экспорт 1”. В качестве “Экспорт 2” будет рассматриваться ещё один южный порт в
г. Туапсе, с пропускным объёмом в 2,5 млн. тонн зерна в год. В качестве западного
порта будет рассматриваться порт в г. Санкт-Петербург, с пропускной возможностью
1 млн. тонн зерна в год (“Экспорт 3”). И в качестве восточного порта будет
рассматриваться порт в г. Владивосток, с пропускной возможностью 1 млн. тонн
зерна в год (“Экспорт 4”).
В расчётах принимается, что экспортная цена на зерно во всех 4-х портах
одинакова и равна среднегодовой экспортной цене на пшеницу по данным ФТС [3].
Результаты решения транспортной задачи с учётом закупочной цены на зерно
в регионах РФ и использованием 4 портов России для экспорта зерна приведены в
двух таблицах В.13 и В.14.
Жёлтым цветом отмечены изменившиеся по сравнению с таблицами В.11 и
В.12 значения объёма распределяемого груза, названия регионов, изменения в
списке регионов.
134
Таблица В.13 – Таблица регионов – поставщиков зерна
Округ России
п/п Регион
Поставщик Предложение в млн. тонн
Регионы Получатели
Объём Вывоза
1. Белгородская обл. 0,3 Экспорт1 0,3 2. Брянская обл. 0,18 Тверская обл. 0,18 3. Воронежская обл. 1,08 Экспорт1 0,2 4. Калужская обл. 0,06 Тверская обл. 0,06 5. Курская обл. 0,37 Тульская обл. 0,37 6. Липецкая обл. 1,1 Тульская обл. 0,12 Экспорт1 0,98 Итого 1,1
7. Орловская обл. 1,2 Тульская обл. 1,2 8. Рязанская обл. 0,46 Московская 0,22 г. Москва 0,24 Итого 4,6
9. Смоленска обл. 0,09 Тверская обл. 0,04 Псковская обл. 0,05 Итого 0,09
Централь- ный
Федераль-ный Округ
10. Тамбовская обл. 0,97 г. Москва 0,23 Экспорт1 0,74
44. Забайкальский край 0,1 Экспорт4 0,1 45. Красноярский край 2,1 Экспорт4 2,1 46. Иркутская обл. 0,33 Экспорт4 0,33 47. Кемеровская обл. 0,9 Экспорт4 0,9 48. Новосибирская обл. 1,7 Экспорт4 1,7 49. Омская обл. 3,00 Экспорт4 3,00
Сибирский Федераль-ный округ
50. Томская обл. 0,08 Экспорт4 0,08 51. Приморский край 0,13 Экспорт4 0,13
52. Амурская обл. 0,18 Хабаровский
край 0,104
Экспорт4 0,076 Итого 0,18
Дальне-Восточ-ный
Федераль-ный округ 53.
Еврейская автон. Обл.
0,06 Хабаровский
край 0,06
После добавления новых портов изменений в маршрутизации и значениях
распределяемых объёмов зерна стало гораздо больше, чем после суммирования
закупочной цены региона-поставщика в ценовой тариф для перевозки.
После добавления новых портов произошли изменения в распределении зерна
в Центральном Федеральном округе. Так Брянская область направляет теперь зерно в
Тверскую область (ранее в Тульскую). Калужская область продаёт зерно в Тверскую
область (ранее в Тульскую). Липецкая область везёт зерно в Тульскую область (ранее
на экспорт). Тамбовская область в Москву (ранее на экспорт) и другие.
Существенные изменения в маршрутизации после добавления новых портов
произошли для Северо-Кавказского Федерального округа. Экспорт зерна из
137
большинства регионов этого округа был перенаправлен из Новороссийска в Туапсе. И
только для Ставропольского края экспорт был разделён на 2 части и направлен в
Новороссийск в объёме 1,64 млн. тонн и в Туапсе 1,56 млн. тонн.
В Приволжском Федеральном округе тоже произошли перераспределения
экспортных потоков. Так, зерно из Башкортостана и Марий Эл выгоднее стало
направлять не в порт Новороссийск, а в порт Владивосток. Напротив, зерно из
Мордовии вместо экспорта в этой схеме направляется теперь в Московскую область.
Татарстан направляет теперь зерно не только в Московскую обл., но и в
Ленинградскую область, в г.Санкт-Петербург, и в порт города Санкт-Петербург.
Поменялись получатели зерна из Удмуртии. Ими стали теперь: Пермский край и
зерновой терминал порта Владивосток.
Наполовину сменились потребители Кировской области. В списке регионов
получателей появилась Архангельская область и порт г.Санкт-Петербург.
Новые потребители добавились у региона – поставщика Нижегородской
области. Это Костромская, Вологодская и Ленинградская области. Саратовская
область начала снабжать зерном Астраханскую область. Ульяновская область
разделила экспорт на 2 части: в г.Новороссийск и в г.Владивосток.
В Северо-Западном Федеральном округе у единственного региона-поставщика
Калининградской области возник новый потребитель – Карелия. В программе
поставлены семафоры на доставку зерна из Калининградской области в следующие
регионы: Тыва, Камчатка, Магаданская область и Сахалинская область. Перевоз
небольших объёмов зерна на громадные расстояния в регионы Дальневосточного
Федерального округа и Сибирского Федерального округа является экономически
нецелесообразным. И, поэтому, в результатах расчёта заявки этих регионов остались
невыполненными.
Для регионов-поставщиков Уральского, Сибирского и Дальне-Восточного
Федеральных округов весь экспорт зерна за рубеж программа перенаправила в
восточный порт г.Владивосток.
138
Таблица В.14 – Таблица регионов – потребителей зерна
Округ России
п/п Регион
Потребитель Заявка
в млн. тонн Регионы
Поставщики Объём Ввоза
1. Владимирская обл. 0,5 Пензенская обл. 0,5 2. Ивановская обл. 0,2 Нижегородская обл. 0,2 3. Костромская обл. 0,13 Нижегородская обл. 0,13 4. Московская обл. 1,4 Рязанская обл. 0,22 Мордовия 0,69 Татарстан 0,49 Итого 1,4
5. Тверская обл. 0,5 Брянская обл. 0,18 Калужская обл. 0,06 Смоленская обл. 0,04 Чувашия 0,22
Централь- Ный
Федераль-ный Округ
Итого 0,5 6. Тульская обл. 1,69 Курская обл. 0,37 Липецкая обл. 0,12 Орловская обл. 1,2 Итого 1,69 7. Ярославская обл. 0,5 Нижегородская обл. 0,5 8. г. Москва 0,47 Рязанская обл. 0,24 Тамбовская 0,23 Итого 0,47 9. Астраханская обл. 0,2 Саратовская обл. 0,2 10. Пермский край 0,01 Удмуртия 0,01
11. Карелия 0,01 Калининградская
обл. 0,01
12. Коми 0,03 Кировская обл. 0,03 13. Архангельская обл. 0,02 Кировская обл. 0,02 14. Вологодская обл. 0,02 Нижегородская обл. 0,02 15. Ленинградская обл. 0,47 Татарстан 0,29 Чувашия 0,1 Нижегородская обл. 0,01
Калининградская
обл. 0,07
Итого 0,47
16. Мурманская обл. 0,03 Калининградская
обл. 0,03
17. Новгородская обл. 0,02 Калининградская
обл. 0,02
18. Псковская обл. 0,05 Смоленская обл. 0,05 19. г. Санкт-Петербург 0,9 Татарстан 0,9 20. Республика Алтай 0,01 Алтайский край 0,01
139
Продолжение таблицы В.14
21. Республика Тыва 0,004 0 0 22. Якутия 0,02 Свердловская обл. 0,02 23. Камчатка 0,03 0 0 24. Хабаровский край 0,11 Амурская обл. 0,104
Еврейская автон.
обл. 0,006
Итого 0,11 25. Магаданская обл. 0,002 0 0 26. Сахалинская обл. 0,004 0 0 27. Чукотка 0 0 28. Экспорт1 13 Белгородская обл. 0,30 Воронежская обл. 1,08 Липецкая обл. 0,98 Тамбовская обл. 0,74
Республика Калмыкия
0,16
Краснодарский
край 2,6
Волгоградская обл. 1,9 Ростовская обл. 0,5
Ставропольский
край 1,64
Пензенская обл. 0,29 Самарская обл. 0,75 Саратовская обл. 1,3 Ульяновская обл. 0,76 Итого 13 29. Экспорт2 2,5 Республика Адыгея 0,03 Дагестан 0,1 Ингушетия 0,05
Кабардино-Балкария
0,41
Карачаево-Черкессия
0,08
Северная Осетия 0,16 Чечня 0,11
Ставропольский
край 1,56
Итого 2,5 30. Экспорт3 1,0 Татарстан 0,52 Кировская обл. 0,48 Итого 1,0
140
Продолжение таблицы В.14
31. Экспорт4 20,59 Башкортостан 1,97 Марий Эл 0,18 Удмуртия 0,19 Оренбургская обл. 2,4 Ульяновская обл. 0,07 Курганская обл. 1,5 Свердловская обл. 0,06 Тюменская обл. 1,25 Челябинская обл. 1,0 Бурятия 0,07 Хакасия 0,09 Алтайский край 3,39 Забайкальский край 0,1 Красноярский край 2,1 Иркутская обл. 0,33 Кемеровская обл. 0,9 Новосибирская обл. 1,7 Омская обл. 3,0 Томская обл. 0,08 Приморский край 0,13 Амурская обл. 0,076 Итого 20,59
141
В таблице В.15 перечислены регионы-потребители зерна и объёмы зерна,
необходимые для региона, рассчитанные по модели в сравнении с фактически
ввезённым в 2011 г. объёмом зерна по железной дороге [2].
Таблица В.15 – Таблица регионов – потребителей зерна
Округ России
п/п Регион
Потребитель
Заявка в тыс. тонн
Факт. объём в тыс. тонн
Отличие в %
1. Владимирская обл. 500 40 1150,0 2. Ивановская обл. 200 54,1 269,7 3. Костромская обл. 130 58,9 120,7 4. Московская обл. 1400 444,3 215,1
Централь- Ный
Федераль-ный Округ
5. Тверская обл. 500 280,6 78,2 6. Тульская обл. 1690 207,8 713,3 7. Ярославская обл. 500 206,9 141,7 8. г. Москва 470 261,8 79,5
Южный ФО 9. Астраханская обл. 200 4,0 4900,0 Приволжский
ФО 10. Пермский край 10 289,5 -96,5
11. Карелия 10 11,4 -12,3 12. Коми 30 26,6 12,8 13. Архангельская обл. 20 24,3 -17,7 14. Вологодская обл. 20 189,1 -89,4 15. Ленинградская обл. 470 739,9 -36,5 16. Мурманская обл. 30 34,8 -13,8 17. Новгородская обл. 20 82,0 -75,6 18. Псковская обл. 50 27,2 83,8
Северо-Зап. ФО
19. г. Санкт-Петербург 900 513,3 75,3 Сибирский ФО 20. Республика Алтай 10 0 -
21. Республика Тыва 4 0 - 22. Якутия 20 12 66,7 23. Камчатка 30 0 - 24. Хабаровский край 110 102,0 7,8 25. Магаданская обл. 2 0 - 26. Сахалинская обл. 4 6,8 -41,2
Дальневосточный Федеральный
Округ
27. Чукотка 0 0 0
Как видно из таблицы В.15, разброс в разнице заявленных в модели и
фактически поставленных по железной дороге в 2011г. объёмов зерна очень
большой. Причём большие отличия присутствуют как в сторону фактического
142
недовоза зерна до объёма заявки, так и в сторону ввоза лишнего объёма зерна сверх
объёма заявки.
Для некоторых регионов, в основном в Северо-Западном Федеральном округе и
Дальневосточном Федеральном округе отличия фактического и модельного объёма
поставки зерна укладывается в диапазон (+/-) 20%. Но таких регионов немного,
всего лишь 5.
Из таблицы В15 также видно, что в 2011г. не было фактических поcтавок
зерна в следующие регионы: Республика Алтай, Республика Тыва, Магаданская
область и Чукотка. И, если в рассмотренной модели для Чукотки не было заявки на
ввоз зерна, то для Республики Алтай, Тыва и Магаданской области фактический
ввоз отсутствовал при наличии заявки на ввоз в модели. Вполне возможно, что
заявленные в модели в эти регионы объёмы зерна поставлялись не по железной
дороге, в другими видами транспорта.
Выше было сказано, что в калькуляторе РЖД отсутствуют тарифы для
Чукотки, Магаданской области и ряда других регионов.
Если сравнить список регионов-поставщиков, ввозящих зерно в регионы-
получатели, то для каждого региона-получателя этот фактический список намного
шире, чем в модели, и, зачастую, не содержит поставщиков, рекомендуемых
моделью. Так, например, для региона-получателя Владимирской области в модели
рекомендуются 2 близлежащих региона-поставщика: Белгородская область,
поставляющая по результатам оптимизации 300 тыс. тонн зерна и Воронежская
область, поставляющая 200 тыс. тонн. В то же время небольшой фактический объём
в 40 тыс. тонн в 2011г. поставляли во Владимирскую область мелкими партиями 13
регионов: Курская, Тамбовская, Ростовская области, Ставропольский и