Прогноз экономического развития в Самарской областиПриложени я . Введение. Эта курсова я работа позвол я ет студентам закрепить и детально освоить приобретенные при изучении курса планировани я теоретические знани я и добить наибольшего освоени я по ней практические навыки. Она позвол я ет изучить конкретные показатели Самарской области и на их основе рассчитать прогнозные значени я , необходимые дл я определени я экономико-социальной и экологической обстановки выбранного региона в будущем (в 2005 и 2010 годах). Работа состоит из двух основных разделов. В первом разделе привод я тс я собранные исходные данные о динамике населени я области, фактических объемах производства и потреблени я основных продуктов сх, выполн я ютс я прогнозные расчеты по прогнозному балансу этих продуктов, обосновываютс я меропри я ти я по ликвидации вы я вленного дефицита продуктов. Во втором разделе работы привод я тс я исходные данные о наличии и фактических объемах потреблени я водных ресурсов, экологических проблемах в рассматриваемой области, выполн я ютс я прогнозные расчеты ее водообеспеченности и обоснование выбранных меропри я тий по ликвидации вы я вленного дефицита и решени я экологических проблем. Прежде чем переходить непосредственно к расчетам и тексту работы, следует привести некоторую информацию, характеризующую сущность процесса планировани я (сущность расчета показателей на будущее и определени я сложившихс я тенденций). Планирование — это одно из важнейших достижений экономической науки в 20 веке, которое изменило характер управлени я развитием, превратив его из стихийного процесса в сознательно регулируемые я влени я . Происход я щие в области коренные изменени я в экономике открывают новые возможности дл я повышени я эффективности использовани я различных ресурсов. В этих услови я х усиливаетс я социально-экономическа я роль планировани я и прогнозировани я . Дл я прин я ти я обоснованных хоз я йственных решений необходимо прогнозировать изменение количественных и качественных характеристик экономического развити я региона, оценить вли я ние реализуемых меропри я тий по улучшению экономической, социальной и экологической обстановки в регионе. Планирование и прогнозирование особенно важно в услови я х рыночной экономики, так как в услови я х рынка сильно возрастает роль р я да стихийных рыночных факторов (уровень цен, спрос, предложение, налоги и так далее), изменение формы собственности. В широком смысле слова планирование — это вс я кое осознанное действие по определению путей развити я в будущем, а в узком — метод экономического (с помощью финансовых рычагов) и административного регулировани я темпов и пропорций развити я предпри я тий и отрасли. · Процесс планировани я основываетс я на следующих принципах: 1. Целенаправленность. Предполагает наличие конкретных целей и задач, дл я решени я которых составл я ют план. 2. Оптимальность и обоснованность планов. Заключаетс я в нахождении такого технически возможного варианта решени я поставленной задачи, который приданных ограничени я х на ресурсы, обеспечивает наилучшее функционирование объекта, развити я предпри я ти я , территории. 3. Сбалансированность — это необходимость балансовой ув я зки планируемых показателей, как общеэкономических и внешнеэкономических, так и межотраслевых, внутриотраслевых и территориальных. 4. Непрерывность и соподчинённость. Означает как необходимость заблаговременной разработки планов и прогнозов на очередной расчётный период, так и обеспечение преемственности смежных планов и их корректировке при изменении условий, ув я зки планов предпри я тий и территорий с единым планом по республике. Комплексность позвол я ет в планах ув я зать экономические, социальные и экологические задачи и ограничени я при использовании тех или иных ресурсов. Комплексность — это совместное решение 2-х или более задач, целей, а также совместное использование одного вида ресурсов 2-м я или более потребител я ми, учёт интересов отрасли и региона. 5. Единство планов — это ² соподчиненность ² планов по ² вертикали ² управлени я . Планы более низкого уровн я разрабатываютс я и ув я зываютс я с соответствующими показател я ми плана более высокого уровн я . Едиными я вл я ютс я также используемые показатели и методика, критерий обосновани я альтернативного решени я . 6. Выделение 'ведущего звена'. Ввиду ограниченности ресурсов в плане необходимо выделить приоритетные, первоочередно решаемые задачи и цели, от реализации которых в первую очередь зависит эффективность и полнота решени я плановых задач. Это позвол я ет сосредоточить ресурсы на решение этих задач. 7. Демократический централизм — это необходимость учета инициативы с мест при разработке единого плана и соблюдение плановой дисциплины при его реализации. Все принципы планировани я неотделимы друг от друга. Основной целью планировани я на уровне предпри я ти я я вл я етс я решение задач производства: - обеспечить минимальные затраты дл я решени я поставленной задачи или максимальный результат (прибыль) при минимальных затратах; - оптимально распределить имеющиес я ресурсы. На государственном уровне задачей планировани я я вл я етс я установление административно-правовых и экономических регул я торов развити я (правил ² игры ² ) с учётом интересов нации в целом (социально-экологических, экономических, военно-политических, внешнеэкономических, территориальных). · Существуют следующие методы планировани я : 1. Метод системного анализа — предусматривает изучение любой совокупности элементов как системы, внутри которой они взаимодействуют. В качестве системы при таком анализе развити я экономики рассматриваетс я предпри я тие, объединение, регион, отрасль, республика. 2. Программно-целевой метод — в целевых комплексных программах определ я етс я комплекс заданий и меропри я тий, необходимых дл я решени я выделенной социальной, экономической или экологической проблемы. Явл я етс я частью системного анализа. 3. Балансовый метод — представл я ет собой систему расчётов, позвол я ющую ув я зать и сбалансировать потребности в продукции и ресурсах с возможност я ми их добычи, производства или завоза из других регионов. Он также позвол я ет обеспечить пропорциональность развити я , вскрыть возникающие диспропорции, вы я вить неиспользованные резервы. 4. Нормативный метод — основан на использовании норм и нормативов, в пределах которых должны совершатьс я простейшие первичные социально-экономические я влени я и процессы. 5. Экономико-математические методы — это способы расчётов, количественного анализа и обосновани я экономических показателей с применением методов прикладной математики и математической статистики: моделировани я , программировани я , коррел я ционного анализа и др. · — позвол я ют сократить врем я расчётов; — я больших массивов исходной информации; — позвол я ют рассмотреть большое количество вариантов принимаемых решений; — учесть вли я ние различных факторов на результирующий показатель; — учесть динамику я влений и процессов и, в конечном счёте, прин я ть более правильное решение. С планирование тесно св я зано прогнозирование, так как планы разрабатываютс я на основе прогнозов, а прогнозы уточн я ютс я на основе данных анализа выполнени я планов. Прогнозирование — это процесс определени я возможных направлений развити я и оценки последствий реализации меропри я тий. · Принципы прогнозировани я . Дл я прогнозировани я , как одного из этапов процесса планировани я характерны все его принципы (см. ранее). Однако веро я тностный характер, многовариантность выполн я емых расчетов требуют соблюдени я таких принципов как: 1. Альтернативность — это необходимость проработки всех возможных вариантов будущего состо я ни я прогнозируемого объекта. 2. Веро я тностна я оценка результата — это необходимость учета возможного риска при оценке прогнозных показателей. 3. Адекватность — это соответствие используемой методики прогнозных расчетов рассматриваемым объектам, процессам, я влени я м. Дл я ее оценки используетс я «критерий истинности» (ошибочности или эмерджентности). · Методы прогнозировани я : 1. Экспертные методы (интуитивные) — основаны на использовании информации, полученной от экспертов, о возможных тенденци я х развити я , использу я различные приёмы опросов высококвалифицированных специалистов. 1.1. Пр я мые — подразумевают контакт между экспертом и прогнозистом единовременного характера. 1.1.1. Методы опроса — предусматривают интервью эксперта прогнозисту, дл я которого составлен вопросник об интересующем нас объекте. В результате прогноза могут быть получены как исходные данные, так и сам прогноз. 1.1.2. Методы анализа — анализ предусматривает самосто я тельную работу эксперта над вопросами прогноза. 1.2. Методы с обратной св я зью — предусматривают повторные контакты эксперта с прогнозистом, поскольку возможны неточности, неопределённости, как в вопросах, так и в ответах. 1.2.1. Методы опроса — при повторной встречи прогнозиста с экспертом последнему передаютс я результаты первичного опроса и его повторно прос я т заполнить вопросник. 1.2.2. Метод итоговой модели — подразумевает, что эксперт самосто я тельно рабо тает над итоговым ответом, вопросом прогноза и несколько раз его уточн я ет. 1.2.3. Метод коллективной генерации идей — коллективный метод экспертизы силами отобранного коллектива специалистов. 2. Фактографические методы — основаны на использовании дл я прогнозных расчётов фактических исходных данных, характеризующих состо я ние рассматриваемого объекта или процесса в прошлом и насто я щем времени. Эти методы используют средства инерционности движени я процесса развити я . Методы обычно используютс я дл я краткои среднесрочного прогнозировани я . 2.1. Статистические методы — в качестве исходных используют статистические данные, а в качестве методов расчёта используют приёмы теории статистики и прикладной математики. 2.1.1. Методы экстрапол я ции — основаны на переносе ранее наблюдающихс я тенденций на будущее. 2.1.2. Методы коррел я ции и регрессионного анализа — широко стали использоватьс я только в последние годы, начина я с широкого применени я ЭВМ в экономических расчётах. 2.1.3. Факторные модели — в прогнозных расчётах используютс я мало, что св я зано в основном с отсутствием исходных данных. 2.2. Методы аналогии — основаны на использовании с соответствующими поправками данных, полученных при эксплуатации ранее реализованного объекта (историческа я аналоги я ) или использовании специальной физической или математической модели (физическа я или математическа я аналогии). В данной работе дл я повышени я степени достоверности прогнозов расчеты выполн я ютс я как пр я мым счётом путем прогнозировани я имеющегос я р я да данных по какому-либо показателю, так и расчетным путем. Расчеты прогнозных величин выполн я ютс я при помощи следующих программ: EXCEL . В данной программе воспользуемс я линейным регрессионным анализом, который заключаетс я в подборе графика дл я набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Дл я расчетов воспользуемс я «Пакетом анализа». Последовательно вводим годы и соответствующие им значени я . Далее в меню «Сервис» находим анализ данных и в «Пакете анализа» выбираем параметр «Регресси я ». В окне «Регресси я » задаем входной интервал Y - исходные данные и интервал Х - годы; отмечаем флажком опцию «график подбора». Итогом расчетов я вл я етс я получение графика зависимостей и необходимого уравнени я . Критерий достоверности результатов в данной программе — квадрат коэффициента коррел я ции должен быть больше 0,36. АРМ-СТАТИСТИКА. В основе программы лежит коррел я ционно-регрессионный анализ. Оценка производитс я методом наименьших квадратов. В начале работы в программе вводим число факторов, затем последовательно годы и соответствующие им значени я . В результате программа выдает уравнение, св я зывающее значени я наблюдаемых величин с годами наблюдений. Критерий достоверности результатов в данной программе: относительна я ошибка аппроксимации должна быть меньше 10 – 15 %. STATREG . Данна я программа также основана на методе наименьших квадратов. Здесь также вводим число факторов, затем последовательно годы и соответствующие им значени я . В результате программа выдает р я д зависимостей и минимальное полученное значение, по которому и выбираетс я зависимость дл я дальнейших расчетов. Далее мы вводим Х дл я определенной зависимости, после чего программа выдает рассчитанные значени я . Эта программа производит подбор уравнени я регрессии, которое бы наиболее точно описывало динамику предложенного р я да исходных данных, с целью получени я прогнозных величин. Критерием достоверности результатов в данной программе я вл я етс я коэффициент коррел я ции ( R ), который служит дл я оценки тесноты св я зи при линейных формах зависимости. Знак '–' означает обратную св я зь, а знак '+' – пр я мую. Принимаютс я те прогнозные значени я , при расчете которых коэффициент коррел я ции по модулю R > 0,6, так как при R я зь слаба я , поэтому использовать в прогнозных цел я х данные расчеты нельз я . Если услови я не выполн я ютс я ни в одной программе, то за прогнозную величину принимаем среднее арифметическое значение. Вместе с тем, дл я прогнозировани я различных показателей в данной работе используютс я и другие более простые методы (методы ручного счета): 1. По среднему абсолютному приросту. Формула дл я определени я среднего абсолютного прироста ( Прогнозное значение показател я рассчитываетс я по формуле: Краткое описание Самарской области. Самарска я область расположена в юго-восточной части европейской территории России в среднем течении крупнейшей в Европе реки Волги и занимает площадь 53,6 тыс. кв. км, что составл я ет 0,31% территории России. На севере она граничит с Республикой Татарстан, на юге - с Саратовской областью, на востоке - с Оренбургской областью, на северо-западе - с Уль я новской областью. Область прот я нулась с севера на юг на 335 км и с запада на восток на 315 км. Будучи лесостепным, по характеру краем, Самарска я область на севере покрыта хвойными и широколиственными лесами, а ее юг и восток занимают преимущественно степные районы. Крупнейшим горным массивом области и одновременно одним из красивейших мест России я вл я ютс я Жигулевские горы, расположенные непосредственно в излучине Самарской Луки. Помимо Волги - главной водной артерии региона, наиболее значительными реками я вл я ютс я Самара, Сок, Кинель, Большой Иргиз, Кондурча. Озера: Каменное, Иордана, Серное, Яицкое. Климат: умеренно-континентальный. Средн я я годова я температура в 1999 году (по данным Росгидромета) составила: на юге + 5,9; на севере + 5,3. Самарска я область занимает 53 место в Российской Федерации по территории и 11 место по численности. С 1990 года Куйбышевска я область переименована в Самарскую область. Самарска я область – крупный индустриальный район. Развито машиностроение и металлообработка, угольна я , химическа я промышленности, производство стройматериалов, легка я и пищева я промышленности. Нар я ду с промышленностью очень развито сельское хоз я йство. Созданы крупные животноводческие комплексы по производству м я са и молока. Развито свиноводство и птицеводство. Выращиваютс я зерновые, картофель, сахарна я свекла, кормовые культуры. I . Прогноз обеспеченности сельскохоз я йственной продукции в Самарской области. 1.1. Прогноз производства основных сельскохоз я йственных продуктов. а) оценка доли мелиорируемых земель на 1998 год. Если К мел. > 0,25, то необходимо учитывать данный продукт. мел. зерна = ВП зерна на мел. зем. / ВП зерна на всех земл я х = 18,53/264,7 = 0,07 мел. овощей = ВП овощи на мел. зем. / ВП овощи на всех земл я х = 64,75/170,4=0,38 мел. корм.. = ВП корм. на мел. зем. / ВП корм. на всех земл я х = 29,66/195,1=0,15 мел. овощей > 0,25, следовательно данный продукт следует учитывать отдельно. б) прогноз производства сх продукции «пр я мым счетом» Таблица 1.1 (т.тонн)
Урожайность ( у прогн. ) Таблица 1.2. (ц.га)
Производство молока составило 645,2 т.т., а затраты кормов на эти цели : 645,2 х 1 =645,2 т.т.кор.ед. Общий объем израсходованных кормов на производство м я са и молока составил : 552+645,2=1197,2т.т.кор.ед. Тогда дол я кормов израсходованных на производство м я са составит 46%, а молока 54%. Дл я расчета прогнозного объема производства животноводческой продукции используем прогноз производства кормов. Из общего объема кормов, произведенных в 2005г. (330,7т.т) 46% или 152,1 т.т.кор.ед. будет израсходовано на производство м я са, что позволит получить 15,2 т.т. м я са. Молоко: 54% или 178,5 т.т.кор.ед., которые будут направлены на производство молока, что позволит получить 178,5 т.т. молочной продукции. В 2010г.: 104,9 т.т.кор.ед. (46%) будет израсходовано на производство м я са, что позволит получить 10,4 т.т. м я са.; и 123,1 т.т.кор.ед. (54%) пойдут на производство молока, что позволит получить 123,1 т.т.молочной продукции. Прогнозный объем производства сх продукции расчетным путем определ я етс я по формуле: ВП = У х F , где У – прогнозна я урожайность, ц/га F – фактическа я площадь посевов, га ВП прогнозна я Таблица 1.3. (т.тонн.)
Таблица 1.4 (т.тонн)
Валовое производство орошаемых овощей составл я ет 38% от общего валового производства овощей. 1.2. Прогноз потреблени я основных с/х продуктов питани я . Производима я сельскохоз я йственна я продукци я , в первую очередь, используетс я на продовольственные цели. ВП потребление прогнозное = ВП питание прогнозное + ВП промпереработки прог. + Потери а) Прогноз потреблени я продуктов питани я определ я етс я по формуле: ВП питание прогнозное = q прогнозное х Ч, где q – потребление продуктов питани я , кг/чел.год Ч – численность населени я , тыс.чел. Прогноз удельного потреблени я населением продуктов питани я выполн я ем методом определени я среднего абсолютного прироста. Прогнозное удельное потребление продуктов питани я . Таблица 1.5. (кг/чел в год)
Величина доли продукта, направл я емого на промышленную переработку, от объема потребл я емого в качестве продовольстви я определ я етс я по формуле: К = q 1 – q 2 / q 2 , где q 1 – фактическое удельное производство продукта в регионе, кг/чел. в год q 2 – фактическое удельное потребление продуктов питани я , кг/чел. в год В свою очередь фактическое удельное производство продуктов питани я определ я етс я по формуле: q 1 = ВП / Ч, где ВП – фактический валовой объем производства с/х продукции в регионе, кг; Ч – фактическа я численность населени я в регионе, чел. q 1 хлеб = 264700/3309=80кг/чел. в год q 1 овощи = 170400/3309=51,5кг/чел. в год q 1 м я со = 55200/3309=16,7кг/чел. в год q 1 молоко = 645200/3309=195кг/чел. в год Дол я , направл я ема я на промышленную переработку: К хлеб = 80-126/126= -0,36 К овощи = 51,5-73/73 = -0,29 К м я со = 16,7-56/56= 0,7 К молоко = 195-389/389= -0,5 После подсчетов доли, направленную на промышленную переработку, видно, что объемы всех продуктов питани я , произведенные на месте недостаточны, следовательно, нужно завозить их в область дл я продовольственных нужд со стороны. Так как коэффициенты отрицательны, то с учетом нужд медицинской, парфюмерной промышленности и других целей дл я хлеба указанный коэффициент прин я т равным – 0,1; дл я овощей – 0,1; м я са – 0,7; молока – 0,1. Прогнозный объем промпереработки с/х продукции. Таблица 1.8.
Потери производственной с/х продукции в насто я щее врем я в целом по АПК достигает 30%, различа я по видам продукции. В их состав включаютс я потери при уборке, транспортировке, хранении, переработке продукции и прочие потери. На каждом этапе производственного цикла виды потерь различаютс я , так при уборке урожа я часть зерна осыпаетс я , часть овощей не убираетс я или используетс я на корм скоту и т.д. В расчете использованы следующие коэффициенты потерь: по зерну – 0,14; по овощам – 0,4; по кормам – 0,15; по молоку – 0,1; по м я су – 0,15 («Сборник норм естественной убыли с/х продукции при хранении и перевозках»). Прогнозный объем потерь с/х продукции. Таблица 1.9.
Таблица 1.10.
Балансовые расчеты выполн я ютс я с целью анализа, контрол я и взаимной ув я зки прогнозных и плановых показателей, вы я влени я узких мест или т.н. «нев я зок»и дл я обосновани я меропри я тий по дальнейшему экономическому развитию района. Расчеты провод я тс я с помощью балансовой таблицы отражающей важнейшие стороны процесса воспроизводства – производства, обмен, распределение и потребление каких-либо продуктов и ресурсов. Прогнозный баланс. Таблица 1.11.
Особенно по производству молока. Это происходит из-за того, что большие потери при транспортировке, хранении и переработке. Если не прин я ть своевременные меры, то даже при увеличении производства этих продуктов на месте или ввоз их со стороны не приведет к увеличению насыщенности данными товарами. 1.4. Прогнозные меропри я ти я по ликвидации дефицита основных продуктов. Под дефицитом основных продуктов питани я нехватка данных продуктов дл я нормального функционировани я всех отраслей региона. Поэтому следует принимать своевременные меры по устранению дефицита продуктов питани я . Различают следующие основные меропри я ти я по ликвидации несбалансированности потреблени я производства сельскохоз я йственной продукции: Сокращение потерь: - путем совершенствовани я техники и технологии всех этапов воспроизводственного цикла; - в результате дорожной сети на селе. Увеличение производства продукции: - путем увеличени я урожайности сельскохоз я йственных культур в результате повышени я уровн я агротехники, химизации и мелиорации земель; - в результате увеличени я площади посевов на всех (не мелиорированных и мелиорированных) земл я х; - после изменени я экономической политики в агропромышленном комплексе. Закупок продукции в других регионах. Сокращение норм (и суммарного) потреблени я продукции: - в результате изменени я политики государственного регулировани я цен; - рационального рациона питани я ; - путем поиска заменителей тех или иных сельскохоз я йственных продуктов, главным образом в качестве сырь я дл я промышленной переработки. В первую очередь рассматривают такие направлени я ликвидации дефицита сельскохоз я йственной продукции, как сокращение потерь и увеличение ее производства на месте, как наиболее экономичных. Меропри я ти я будут использованы по мере их удорожани я . Технико-экономические показатели меропри я тий. Таблица 1.12.
Аналогично, к 2010 году общий объем зерна составит 1079,7т.т. зерна или 1295,3т.т.к.ед. Распредел я я корма на производство м я са и молока, получим, что к 2005 году можно увеличить производство м я са на 1889,5х0,46=869,2т.т.к.ед. или 86,9т.т. м я са, а молока на 1889,5х0,54=1020,3т.т.к.ед. или 1020,3т.т. молока. А в 2010 году можно увеличить производство м я са на 1295,3х0,46=595,8т.т.к.ед. или 59,6т.т. м я са, молока на 1295,3х0,54=699,5т.т.к.ед. или 699,5т.т. молока. Указанное меропри я тие не потребует дополнительных капитальных вложений, а только увеличени я себестоимости производства продукции животноводства продукции животноводства. Расчет меропри я тий по ликвидации дефицита. Таблица 1.13.
Увеличитс я численность городского населени я . Провед я анализ баланса производства и потреблени я , вы я влен прогнозный дефицит овощей, м я са и молока. На проведение необходимых мер по ликвидации дефицита к 2005 году понадобитьс я 1,2млрд.руб, а к 2010 году – 0,2млрд.руб. II . Прогноз водообеспеченности Самарской области. 2.1. Прогноз наличи я водных ресурсов в области. Вода – ценнейший природный ресурс. Она играет важную роль в процессе обмена веществ, составл я ющих основу жизнеде я тельности. Огромное значение вода имее в промышленности и сельском хоз я йстве. Водные ресурсы земли включают воду океанов, морей, озер и т.д. Основой водных ресурсов я вл я етс я речной сток. Запасы пресной воды не безграничны, с ростом численности населени я , развити я промышленности потребность в водных ресурсах резко увеличилась. Сопоставл я я потребность в водных ресурсах и их наличии, следует планировать хоз я йственную де я тельность. В прогнозируемых расчетах определ я ем наличие водных ресурсов, использу я фактические данные об объемах стока рек и других источниках поверхностных и подземных вод. Прогноз водообеспеченности необходим дл я вы я влени я дефицита или избытка водных ресурсов и дл я разработки меропри я тий соответственно дл я борьбы с нехваткой воды. W обл. прогноз. = W экон. района х F обл. / F эконом. Р-н , где F обл. – 53,6 тыс. км 2 F эконом. Р-н – 224,6 тыс.км 2 Коэффициент перехода от водообеспеченности центрального экономического района к водообеспеченности Самарской области: К перех. = 53,6/224,6 = 0,24 Наличие водных ресурсов. Таблица А.
Таблица Б.
Основным водопотребителем я вл я етс я производство химического волокна, ее удельна я часть во всех отрасл я х промышленности составл я ет 75%. Прогноз потреблени я воды в КБХ. Таблица 2.2.
Прогноз потреблени я воды в сельском хоз я йстве. Таблица 2.3.
Прогноз потреблени я воды в Самарской области. Таблица 2.4.
Снизитс я водопотребление сельским хоз я йством. В общем, по всем водопотребител я м, к 2010 году потребление воды увеличитс я на 250 млн.м 3 . Дол я водопотреблени я промышленностью составл я ет 88%. 2.3. Прогноз водообеспеченности. Баланс – это соотношение взаимосв я занных показателей какой-нибудь де я тельности или процесса (в курсовой работе это наличие и потребление ресурса), т.е. их сравнительный итог. Составление баланса нагл я дно вы я вит наличие или отсутствие дефицита водных ресурсов. Прогнозный водный баланс. Таблица 2.5.
Потребление с/х продукции на промышленные и пищевые цели возрастает. Анализ баланса производства и потреблени я основных видов с/х продукции вы я вил наличие дефицита к 2005 году овощей, м я са и молока. Дл я ликвидации дефицита рекомендованы меропри я ти я по снижению уровн я потерь, по повышению уровн я агротехники, обмен зерна на комбикорма и закупка в других регионах. При выполнении выше перечисленных меропри я тий дефицит будет устранен. После проведени я расчетов по водопотреблению, вы я вилось увеличение потребление воды промышленностью и коммунально-бытовым хоз я йством. В общем по всем водопотребител я м водопотребление к 2010 году увеличитс я на 250млн.м 3 . в Самарской области наблюдаетс я стабильный объем водных ресурсов, хот я виден некоторый рост потреблени я воды, но дефицита водных ресурсов не наблюдаетс я . Такой избыток воды можно объ я снить, в основном, наличием на территории области основной водной артерии Европы – реки Волги и недостаточностью исходных данных по производству промышленной продукции. Также в работе не учитывалс я тот фактор, что некоторые водные объекты, расположенные на территории области, не пригодны или не используютс я дл я забора воды из них. Список используемой литературы: 1. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарска я область в цифрах 1999г.». Самара, 2000г. 2. Самарский областной комитет государственной статистики «150 лет Самарской губернии (цифры и факты). Статистический сборник ». Самара, 2000г. 3. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарска я область: 1994 год в цифрах». 1 и 2 части. Самара, 1995год. 4. «Народное хоз я йство РФ» Статистический ежегодник. Госкомстат РСФСР. Москва с 1974 по 1990гг. 5. «Росси я в цифрах». Статистический ежегодник. Госкомстат РФ. Москва 1994год. 6. Схема КИОВР на период до 2005 года. 7. Данные Горводоканал (база данных). 8. Методические указани я по изучению дисциплины и выполнению курсовой работы «Планирование и прогнозирование социально-экономичекого развити я отрасли». Арент К.П., М., 1994г. 9. «Прогнозирование и планирование АПК», Личко К.П., 1999год. 10. Ресурсы Интернет: http :// www . Gks . ru , http :// www . samara . ru Предложени я преподавателю. Можно сказать, что работа скорее понравилась, но потребовала очень больших затрат не только физических, но и моральных (во врем я поиска исходных данных), а также материальных (пользование библиотекой и компьютера Госкомстата, Интернет, картридж дл я принтера и бумага). Возможно, было бы целесообразнее заранее давать студентам исходные данные, а также предупреждать, некоторые регионы имеют проблемы с отчетностью. Нельз я не отметить, что данна я работа оказалась несказанно полезной с очки зрени я процесса усвоени я навыком будущей профессии. Список используемой литературы: Самарский областной комитет государственной статистики «Самарска я область в цифрах 1999г.». Самара, 2000г. Самарский областной комитет государственной статистики «150 лет Самарской губернии (цифры и факты). Статистический сборник ». Самара, 2000г. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарска я область: 1994 год в цифрах». 1 и 2 части. Самара, 1995год. «Народное хоз я йство РФ» Статистический ежегодник. Госкомстат РСФСР. Москва с 1974 по 1990гг. «Росси я в цифрах». Статистический ежегодник. Госкомстат РФ. Москва 1994год. Схема КИОВР на период до 2005 года. |
оценка аренды в Смоленске
оценка грузового автомобиля цена в Курске