Введение

Спрос на сырье с каждым годом увеличивается, что связано с ростом глобального населения: по итогам 1 квартала 2023 г. оно уже составляет 8 028 298 человек [1]. Сохранение этой тенденции показывает, что спрос на удовлетворение основных потребностей человечества должен увеличиваться и уравновешиваться соответствующим предложением. По прогнозу ООН, к 2030 г. мир будет стремиться к достижению глобальных целей в области питания в рамках Целей устойчивого развития (ЦУР). Согласно отчету «Состояние продовольственной безопасности и питания в мире – 2021» [2], ситуация с продовольственной безопасностью и питанием наиболее уязвимых слоев населения может ухудшиться из-за медицинских и социально-экономических последствий COVID-19.

Анализ литературы

Не исключено, что в ближайшие годы спрос на продукты и товары первой необходимости возрастет в два-три раза. Это означает, что предприятиям и организациям, работающим в этих сферах, придется проявлять большую активность в выполнении поставленных задач. В частности, необходима правильная оценка тенденций развития рынка зерна и зернопродуктов, разработка прогнозных параметров спроса на зернопродукты, использование инновационных методов в их производстве, совершенствование процессов зерновой торговли, устранение препятствий в урегулировании ценообразования в условиях свободного рынка, повышение эффективности маркетинговых служб в исследовании рынка зерновых продуктов. В настоящее время остается актуальным вопрос эффективного использования современных информационных технологий, программного обеспечения, методов оценки маркетинговых услуг, повышения эффективности предприятий, перерабатывающих зерно и зернопродукты (под маркетинговыми исследованиями в данной статье понимается система проведения исследований по определенному плану и программе для выявления текущего состояния и перспективных возможностей предприятия) [2].

Анализ и результаты

В результате проведения маркетинговых исследований можно установить вероятных потребителей продукции предприятия или рынка и определить их пожелания. Таким образом, продукция компании будет сориентирована на конкретный потребительский рынок.

Увеличение сегодняшней численности населения Узбекистана в перспективе повышает его потребность в продуктах питания в 2-3 раза, при этом основой рациона большинства узбекских семей являются зерновые. За годы независимости в нашей стране выращивание, хранение и переработка зерна вышли на промышленный уровень. Ознакомиться с зерновой продукцией, выращиваемой в Узбекистане на сегодняшний день, можно, опираясь на информацию, представленную в следующей таблице:

Таблица 1 О зерне и зернобобовых продуктах, выращенных во всех категориях хозяйств Самаркандской области за 2013-2022 годы (тонн)

На основании данных таблицы можно видеть, что производство зерновых продуктов в последние 10 лет имеет тенденцию к увеличению. В связи с этим большую важность приобретает роль сотрудников маркетинговой службы, изучающих тенденции развития продовольственного рынка и занятых составлением реалистичных прогнозов. Используя данные табл.1, мы пытаемся определить и изучить будущее отечественного зернового рынка.

Таблица 2 Объем пшеницы, выращенной в Самаркандской области в 2012-2022 гг. (тонн) [3]

Итак, на начало 2013 года количество пшеницы, выращенной в Самаркандской области, составляло 805 578 тонн, а к 2018 году уменьшилось до 541 119 тонн. К концу 2022 года объем выращенной пшеницы увеличился до 682 633 тонн.

Рис. 1. Динамическое состояние производства пшеницы в Самаркандской области в 2013-2022 гг. Источник: информация Самаркандского областного управления, Агентства по статистике при Президенте Республики Узбекистан. URL: >>>>

На основании вышеприведенного рисунка попробуем спрогнозировать объемы выращенной пшеницы в 2023–2025 годах, используя следующее уравнение [3]:

y = 4613x² - 71359x + 924053,

где y – результирующий показатель: объем пшеницы;

x – население.

Итак, к концу 2022 года было выращено 682 633 тонны пшеницы, а к концу 2023 года этот показатель прогнозировался на уровне 697 277 тонн. Это возлагает на предприятия, работающие в данной сфере, такие задачи, как наращивание производственных мощностей, правильное распределение объемов продукции, захват целевых рынков с надлежащим использованием маркетинговых возможностей, выход с товарами и продуктами на внешние рынки.

Таким образом, мы показали динамику выращивания пшеницы в Самаркандской области в 2013–2022 гг. и (частично) предполагаемое состояние зернового рынка в ближайшие годы.

В ходе нашего исследования нас интересовали и другие проблемы и в первую очередь – влияние увеличения или уменьшения численности населения на рост производства пшеницы в ближайшие годы и уровень зависимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Таблица 3 Объем выращиваемой пшеницы в области и динамика населения за 2013-2022 гг.

В случае анализа степени влияния этих двух факторов друг на друга с использованием данных таблицы возникает следующая корреляционная связь:

Выполнив корреляционный анализ, мы теперь проведем регрессионный анализ. При нахождении уравнения нелинейной регрессии мы рассматриваем несколько типов уравнений регрессии (линейные, гиперболические, экспоненциальные и градуированные) и выбираем уравнение регрессии с наибольшим коэффициентом детерминации и наиболее точным представлением тренда. Итак, поставлена цель определить, зависит ли прирост населения области от производства пшеницы. Y – объем производства пшеницы (тыс. тонн), X – численность населения (млн человек). Данные, полученные в результате наблюдения, приведены в следующей таблице:

Таблица 4 Статистические параметры факторов X и Y для уравнений регрессии

Во время нашего исследования с помощью программы MS EXCEL мы отслеживали связанные аспекты Y и X с помощью 4 типов уравнений регрессии.

1. Мы видим, что данные, рассчитанные в уравнении линейной регрессии, выражаются следующим образом:

Таблица 5 Результаты уравнения линейной регрессии

y= -232,7471144x+1593213,695.

2. Мы видим, что данные, рассчитанные в уравнении гиперболической регрессии, выражаются следующим образом:

Таблица 6 Результаты уравнения гиперболической регрессии

y=--7,169E-08x+0,000536555

3. Мы видим, что данные, рассчитанные в уравнении экспоненциальной регрессии, выражаются следующим образом:

Таблица 7 Результаты уравнения экспоненциальной регрессии

y=-0,000316654∙e14,63939365x

4. Мы видим, что данные, рассчитанные в уравнении регрессии, выражаются следующим образом:

Таблица 8 Результаты уравнения пошаговой регрессии

y=0,000267426∙x7,224693093

Среди четырех рассмотренных моделей наибольший коэффициент детерминации имеет уровневая модель (Rexp=0,999169638) y=0,000267426∙x7,224693093 модель наиболее точно описывает ситуацию. Использование данной модели при прогнозировании рекомендуется для предприятий, перерабатывающих зерно и зернопродукты.

Выводы

В заключение можно сказать, что увеличение доли промышленных товаров в экономике страны, проведение работ, связанных с адресной и оптимальной поставкой и с обеспечением производства промышленных товаров сырьем, совершенствование структуры производственных предприятий, систематизация и автоматизация деятельности структурных подразделений, а также оценка их деятельности и повышение их эффективности, повышение квалификации сотрудников являются актуальным и важным вопросом на сегодняшний день.

Проанализировав вышеизложенную информацию, автор считает необходимым:

• дальнейшее совершенствование деятельности предприятий по переработке зерна и зернопродуктов, наращивание их возможностей;

• проведение технико-технологического обследования производственных мощностей предприятий в соответствии с прогнозами выращиваемой пшеницы;

• увеличение масштабов выращивания зерна и зернопродуктов, особенно пшеницы, с ростом населения;

• проведение маркетинговых исследований по выращиванию пшеницы на основе изучения потребностей населения и объемов импорта;

• повышение качества маркетинговых услуг, автоматизация их перспектив, программирование работы маркетологов или использование программного обеспечения с целью улучшения деятельности отдела маркетинговой службы;

• использование результатов корреляционно-регрессионного анализа как важного критерия для систематизации своей будущей работы и разработки плана мероприятий для сотрудников службы маркетинга при определении перспективы;

• разработку мероприятий по выращиванию до конца 2023 года 697 277 тонн пшеницы для 4 118 000 жителей области и налаживание купли-продажи зерновых через рыночные механизмы и др.