Действующая цена700 250 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 250 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Экономическое обоснование эффективного функционирования отрасли растениеводства на основе совершенствования системы технического обслуживания и ремонта сельскохозяйственных машин : на примере Оренбургской области

  • Автор:

    Лактионов, Олег Викторович

  • Шифр специальности:

    08.00.05

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2010

  • Место защиты:

    Оренбург

  • Количество страниц:

    178 с.

  • Стоимость:

    250 руб.

Страницы оглавления работы

Содержание
Введение
1 Теоретические аспекты оценки уровня развития отрасли растениеводства с имеющимся техническим потенциалом
1.1 Теоретико-методические подходы к оценке уровня развития отрасли растениеводства со сложившимся техническим потенциалом на основе временных рядов
1.2 Теоретическое обоснование оценки уровня развития отрасли растениеводства с имеющимся техническим потенциалом на основе панельных данных
1.3 Разработка и обоснование методики на основе интегрального показателя по оценке уровня развития отрасли растениеводства с учётом сложившегося технического потенциала
2 Анализ тенденций развития отрасли растениеводства и уровня ее технической оснащенности
2.1 Влияние эффективности использования сельскохозяйственной техники на конечный результат производства
2.2 Экономическая оценка уровня развития отрасли растениеводства и факторов, влияющих на него
2.3 Состояние технического потенциала отрасли растениеводства сельскохозяйственных организаций
2.4 Анализ системы технического обслуживания сельскохозяйственных машин
2.5 Роль государства в создании конкурентоспособной системы технического обслуживания сельскохозяйственных машин
3 Моделирование развития отрасли растениеводства области на основе совершенствования системы технического обслуживания
3.1 Многомерная классификация административно-территориальных образований по состоянию показателей, характеризующих развитие растениеводства со сложившимся уровнем его технического потенциала
3.2 Прогнозирование производственной деятельности цен на основные виды продукции растениеводства на основе разработанных моделей, учитывающих технический потенциал отрасли
3.3 Обоснование оптимального размещения центров технического обслуживания и ремонта по сельскохозяйственным зонам области на примере дилера ООО «КЗ Ростсельмаш» ООО «Агроцентр»
3.4 Экономическое обоснование системы производственнотехнического обслуживания сельскохозяйственных машин
Заключение
Список использованной литературы

Введение
Актуальность темы исследования.
В настоящее время сельское хозяйство в целом, и растениеводство в частности, оказалось в трудных экономических условиях, повлекших за собой сокращение посевных площадей, рост числа разорившихся сельскохозяйственных организаций. Эти трудности связаны с плохой адаптацией сельского хозяйства к изменившимся условиям на рынке с начала 90-х гг. Главными причинами того, что сельское хозяйство тяжелее других отраслей перенесло переход к рыночной экономике, является низкая рентабельность производства большинства сельскохозяйственной продукции и высокие риски недополучения планируемых объемов производства, связанные с зависимостью сельскохозяйственного производства от природных факторов, которые не поддаются человеческому влиянию. Все это в полной мере относится к растениеводству, как составной части сельского хозяйства.
Растениеводство, производя более 40% всей сельскохозяйственной продукции страны, составляет основу сельского хозяйства. От объема производства продукции растениеводства (в большей степени зерновых культур), во многом зависит продовольственная безопасность страны. Растениеводческая отрасль оказывает влияние и на развитие животноводства, тем самым, определяя объемы производства мяса, молока, масла и других продуктов животноводства. В связи с этим анализ уровня развития растениеводства, как латентной (неизмеримой) категории, включающей в себя целый ряд факторов (урожайность основных сельскохозяйственных культур, обеспечение сельхозтехникой, инвестиции в сельское хозяйство и пр.), важен для мониторинга обеспечения продовольственной безопасности и своевременного предотвращения возможных угроз. Этим объясняется необходимость экономико-математического анализа уровня развития растениеводства, с учетом множества влияющих на него факторов.
Для стабильного развития растениеводства необходимо, чтобы стратегия инвестирования в регионах страны предусматривала совершенствование мате-

Таким образом, проведена многомерная классификация районов Оренбургской области по показателям, представленным на странице 30, характеризующим уровень развития технического потенциала и отрасли растениеводства в целом. На основе классификации выделено два класса уровня развития отрасли растениеводства и ее технического потенциала: муниципальные образования (районы) рейтинг которых от 1 до 15 входят в 1ЫН класс, остальные во2ои класс, при этом лидерами являются Адамовский, Оренбургский, Саракташский. Построены уравнения по панельным данным, где в качестве результативных показателей выступили количество комбайнов и тракторов, урожайность основных сельскохозяйственных культур. И, наконец, построен: интегральный показатель, на основе которого был проведен сравнительный анализ: районов Оренбургской области по уровню развития технического потенциала и отрасли растениеводства в целом.
Всё это в итоге позволило выделить основные сельскохозяйственные, зоны с максимальным наполнением сельскохозяйственной техники; Это Западная, Юго-Восточная, Северная, Центральная и Восточная.
1.3 Разработка и обоснование методики на основе интегрального показателя по оценке уровня развития отрасли растениеводства с учётом сложившегося технического потенциала
Выявленная ранее неоднородность исходных данных в пространстве, и во времени определяет целесообразность построения регрессионных моделей зависимости основных показателей, характеризующих уровень развития растениеводства, от влияющих на них факторов (технический потенциал, площади, трудовые ресурсы) на основе моделей регрессии для панельных данных.
Обычно панельные данные характеризуются большим значением М- и относительно малым значением Т, то есть исследуется выборка большого объема, но в течение относительно короткого промежутка времени. В нашем случае имеем N=35 объектов наблюдения и периодом наблюдения Т=6 (с 2004 года по 2009 год).

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.518, запросов: 962