CC BY
43
Мисиченко Н.Ю.,
к.э.н., доцент, РГЭУ (РИНХ)
Пушкарь О.М.,
к.э.н., РГЭУ (РИНХ)
АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА И РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ ПТИЦЕВОДСТВА (НА ПРИМЕРЕ
ОАО «ПТИЦЕФАБРИКА ТАГАНРОГСКАЯ»)
На основе эконометрического анализа получена взаимосвязь между факторами, влияющими на прибыль и себестоимость продукции предприятия птицеводческой отрасли, выявлены основные тенденции оптимизации затрат в общих статьях себестоимости готовой продукции как основы для логистического подхода к управлению производственным предприятием. Сделаны выводы о необходимости оптимизации логистической деятельности промышленной птицефабрики. Рекомендации, сформулированные в работе, способствуют оптимизированию промышленного птицеводства.
Ключевые слова: показатели производства, логистическая деятельность, себестоимость продукции, корреляционно-регрессионный анализ в логистике, многомерная модель.
Misichenko N. Yu., Pushkar' O.M.
ANALYSIS OF THE FINANCIAL ACTIVITIES OF PRODUCTION AND SALE OF POULTRY PRODUCTS
(BY THE EXAMPLE OF JSC «PTITSEFABRIKA TAGANROGSKAYA»)
The relationship between the factors, which influence the profit and product costs of poultry industry enterprise, was found on the basis of the econometric analysis. Main tendencies of cost optimiza-
tion in the general articles of finished product cost have been indicated as the basis for logistics approach to industrial enterprise management. The results of the study show the necessity of optimizing the logistic activities of the poultry factory. The recommendations formulated in the work, promote the optimization of poultry industry.
Key words: production figures, logistic activities, product costs, correlation and regression analysis in logistics, multi-variate model.
В современный период значительная часть исследований посвящена анализу особенностей перестройки бизнес-моделей организации процессов производства и реализации сельскохозяйственной продукции.
Асимметрия товарно-сбытовой кооперации производителей птицеводческой продукции и торгового звена резко усиливает конкуренцию производителей, которым необходимо максимально оптимизировать цикл: сырье -производство - сбыт.
Для качественного углубления количественного анализа проведем корреляционно-регрессионный анализ структуры производственной себестоимости яичной продукции на крупной птицефабрике яичного направления Ростовской области, оценка результатов которого позволит нам обосновать возможности повышения финансовой эффективности сбыта на основе формирования конкурентного предложения в сформировавшихся каналах реализации продукции региона.
В современный период важнейшим фактором рыночного успеха любого сельскохозяйственного предприятия является эффективная организация сбыта продукции. Данный процесс, в свою очередь, определяется возможностью снижения себестоимости сельскохозяйственной продукции, повышения ее качества, а также формированием опти-
мальных параметров логистики в части товароснабжения основных покупателей на рынке.
В связи с этим проведем анализ структуры производственной себестоимости яичной продукции наиболее крупной Таганрогской птицефабрики Ростовской области.
Использование аппарата эконо-метрического анализа позволит нам не просто оценить структуру производственной себестоимости яичной продукции, но и в динамике учесть, каким образом происходит изменение отдельных ее стоимостных составляющих.
Результаты корреляционно-
регрессионного анализа в логистике служат действенным инструментом планирования и прогнозирования про-
В рамках данных таблиц численно рассчитаем корреляционную матрицу переменных
изводственной деятельности, что приобретает особую актуальность в условиях рынка. Ужесточение конкуренции, как ценовой, так и неценовой, попытки сформировать дополнительные конкурентные преимущества как в части ценовой, так и неценовой конкуренции требуют расширения аналитического и управленческого видения возможностей умножения экономического потенциала агропроизводства.
В качестве модели объема производства яиц нами принята модель множественной регрессии у = х0 + £ [3].
Для отбора влияющих факторов необходимо рассчитать корреляционную матрицу показателей, для чего построим таблицы 1 и 2.
у, х1, х2, х3, х4, х5, хб, х7, х8 , формирующих общую производственную себестоимость яичной продукции.
Таблица 2 - Матрица показателей производства яичной продукции __на Таганрогской птицефабрике _
Год Электроэнергия, х5 Падеж птицы, хб Общехозяйственные расходы, х7 Яйцо на сортировку, х8
2008 3658857 3932044 32799424 11270012
2009 4105831 4142200 42696798 12145953
2010 4447993 6500790 30084031 13140714
2011 5529945 7766255 37936418 18283610
2012 6120352 6805798 40236420 20362042
2013 6826501 6903958 41065921 21658315
2014 7121345 7012421 42124574 22953151
Таблица 1 - Матрица показателей производства яичной продукции
на Таганрогской птицефабрике
Год Кол-во шт. яиц, У Корма, х1 Зарплата, х2 Текущий ремонт и износ ОС, х3 Ветобслуживание, водоснабжение, теплоснабжение, х4
2008 190194690 147723968 10620750 23059577 3329745
2009 207782370 222303778 11485879 16103856 3187503
2010 190457200 167426442 10054176 19161182 3416164
2011 205469000 182552365 10273209 20251817 2516535
2012 209130200 193265121 11012106 21863125 2715233
2013 210362000 199652031 11095203 20652061 2793065
2014 216203010 209652031 11210302 21501023 2893258
Анализ представленных в таблицах 1 и 2 матриц попарных корреляций позволяет заключить, что влияние пе-
2 3
ременных х (зарплата), х (текущий ремонт и износ основных средств) и х6
(падежа птицы) на зависимую величину у является незначительным.
Исключив эти иррелевантные переменные из модели, получим следующую корреляционную матрицу.
Таблица 3 - Корреляционная матрица пе
эеменных у, х1, х4, х5, х7, х8
у X1 4 X 4 x5 X 7
У 1
X1 0,847072 1
X 4 -0,75829 -0,35184 1
x5 0,722544 0,376662 0,58483 1
x7 0,950283 0,884128 0,58837 0,503422 1
x8 0,723662 0,334254 0,84388 0,99097 0,502946 1
По значениям клеток (х1, х7) , модели, соответствующие зависимости
(х4,х8), (х5,х8) делаем вывод об авто- У от x1, хх5 и зависимости У от
(х4,х8), (х5,х8; 11 - -1
корреляции переменных. Учитывая этот х , х
факт, построим две эконометрических
Таблица 4 - Исходные данные для эконометрической модели зависимости
1 4 5
у от х , х4, х
Год Кол-во тыс. шт., У Корма, х1 Ветобслуживание, водоснабжение, теплоснабжение, х4 Электроэнергия, х5
2008 190194690 147723968 3329745 3658857
2009 207782370 222303778 3187503 4105831
2010 190457200 167426442 3416164 4447993
2011 205469000 182552365 2516535 5529945
2012 209130200 193265121 2715233 6120352
2013 210362000 199652031 2793065 6826501
2014 216203010 209652031 2893258 7121345
Таблица 5 - Корреляционная матрица переменных у, х1, х4, х5
у X1 4 X 4 x5
У 1
X1 0,847072 1
X 4 -0,75829 -0,35184 1
x5 0,722544 0,376662 0,58483 1
Результаты оценки коэффициентов уравнения регрессии показывают корректную статистически значимую зависимость количества производства яиц от затрат на корма, ветобслужива-ние, водоснабжение, теплоснабжение и электроэнергию.
Корреляционно-регрессионное уравнение имеет следующий вид. у = 183725329- 0,2318x1 - 10,2936x4 + 1,2327 x5 Коэффициент детерминации для этого уравнения равен 0,96923889, что свидетельствует о хорошем качестве подбора уравнения регрессии.
Таблица 6 - Исходные данные для эконометрической модели зависимости
у от х7, х8
Год Кол-во тыс. шт., у Общехозяйственные 7 расходы, х Яйцо на сортировку, х8
2008 190194690 32799424 11270012
2009 207782370 42696798 12145953
2010 190457200 30084031 13140714
2011 205469000 37936418 18283610
2012 209130200 40236420 20362042
2013 210362000 41065921 21658315
2014 216203010 42124574 22953151
Таблица 7 - Корреляционная матрица переменных у, х7, х8
У X 7 X 8
У 1
X 7 0,950289 1
х8 0,723646 0,502946 1
На основе полученных нами результатов регрессионного анализа уравнение имеет следующий вид:
у = 136002693 + 1,4730739х7 + 0,6835004х8.
Для полученного уравнения показатель детерминации Б = R2, фиксирующий долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии факторов, равен 0,98.
Построим эконометрическую модель себестоимости продукции. Особое место в управлении на принципах логистики производственного предприятия птицеводческой отрасли отводится оптимизации себестоимости готовой продукции.
Перейдем к рассмотрению себестоимости продукции как зависимой величины от определенных статей расходов и проанализируем результат. Для построения модели нами были выбраны те переменные факторы, учет динамики
которых осуществляется службой производственной логистики при оптимизации финансовой деятельности, а именно:
х1 - % затрат на общехозяйственные и прочие расходы на 1000 шт. яиц, в которые включены выплаты по заработной плате руководящего состава, бухгалтерии и зоотехнической службы, а также обслуживание автотранспорта;
х2 - % затрат на корма из расчета на 1000 шт. яиц;
х3 - % затрат из расчета на 1000 шт. яиц, включающих в себя следующие статьи: текущий ремонт оборудования, разница в цене по выращиванию птицы, сортировка и упаковка продукции.
В качестве результативного показателя у принята себестоимость 1000 шт. яиц.
Используя имеющиеся исходные данные и просчитав среднегодовую себестоимость яйца, получим следующую таблицу:
Таблица 8 - Анализ себестоимости яичной продукции и определяющих ее факторов
Год У х1 х2 х3
2007 1405,5 13,5 51,02 22,3
2008 1550,2 12,2 52,3 23,5
2009 1681,04 11,1 49,2 27,2
2010 1781,86 13 55,9 28,9
2011 1922,05 11,9 51,6 31,9
2012 2013,55 12,6 51 33,2
2013 2121,05 13,2 55 33,8
2014 2370,25 14 55,09 34,1
Используя исходные данные, рассчитаем искомую корреляционную матрицу.
Таблица 9 - Результирующая корреляционная матрица переменных
у xl x2 x3
у 1
xl 0,759548 1
x2 0,804007 0,679855 1
x3 0,823701 0,214824 0,41356 1
Уравнение регрессии будет иметь следующий вид: у= - 3661,86 + 13,64 xl + 89 x2 + 19,34 x3.
На основе полученных нами результатов регрессионного анализа можно сделать вывод о том, что снижение затрат на общехозяйственные и прочие расходы на 1% из расчета на 1000 шт. яиц ведет к сокращению себестоимости 1000 яиц на 13,64 руб.
Снижение затрат на корма на 1% приводит к понижению себестоимости 1000 шт. на 89 руб.
Таким образом, потенциал управления расходами на непосредственное производство яичной продукции является намного более значительным, чем оптимизация затрат, связанных с организацией и осуществлением реализации продукции.
С нашей точки зрения, по мере завершения процесса институционализа-ции каналов товароснабжения рынка сельскохозяйственной продукции основный ресурс усиления конкурентного роста агропроизводства яичного направления будет формировать производственная база отдельно взятого предприятия.
В настоящее время консолидация торгового капитала в сфере товарного обращения ведет к углублению асимметрии переговорных позиций торгового бизнеса и сельхозтоваропроизводителей, которая будет характеризоваться усилением структурно-определенной власти торговых сетей [4]. В этих условиях, птицефабрики должны наращивать производственные мощности и со-
вершенствовать технологии производства яичной продукции.
Отсюда можно констатировать, что в процессах совершенствования работы на птицефабрике службой логистики должны разрабатываться преимущественно оптимизационные модели, оказывающие особое влияние на виды деятельности, включенные в факторы х1 х2 рассмотренной регрессионной модели.
Изменение продукта может быть связано как с изменением его характеристик, так и с изменением уровня присутствия на рынке. Все это должно поддерживаться адаптивными решениями в области производства (расширение, сохранение, устранение), а также логистики (упаковка товара, сервис и послепродажное обслуживание). БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Пушкарь О.М. Анализ факторов эффективности производственного процесса в промышленном птицеводстве на примере крупных предприятий Ростовской области // Известия высших учебных заведений. Общественные науки. -2012. - № 6 (152). - 0,5 п.л.
2. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. - М.: МЭСИ, 2004. - 206 с.
3. Эконометрика / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 344 с.
4. Ушачев И. Стратегические подходы к развитию АПК России в контексте межгосударственной интеграции // АПК: экономика и управление. - 2015. - № 1.
BIBLIOGRAPHIC LIST
1. Pushkar' O.M. The analysis of the production efficiency factors in the industrial poultry farming by example of large enterprises of the Rostov region // University proceedings. Social sciences. - 2012. -№ 6 (152).
2. Dubrova T.A. Statistical Methods in Forecasting. - M.: UNITY, 2004.
3. Econometrics / by red. Eliseeva I.I. - M.: Finance and statistics, 2003. -344 p.
4. Ushachev I.G. Strategic approaches to developing the AIC of russian federation in the context of the interstate integration // AIC: economics and management. - 2015. - № 1.
