CC BY
20
Сведения об авторах
Семенихина Юлия Александровна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник отдела механизации растениеводства СКНИИМЭСХ - структурного подразделения ФГБНУ «Аграрный научный центр «Донской». Тел.: +7-903-403-85-48.
Гапеева Татьяна Владимировна - аспирантка кафедры «Технологии и средства механизации АПК», Азово-Черноморский инженерный институт - филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» в г. Зернограде (Ростовская область, Российская Федерация). Тел.: +7-952-560-10-69.
Ставицкая Ольга Николаевна - аспирантка кафедры «Технологии и средства механизации АПК», Азово-Черноморский инженерный институт - филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» в г. Зернограде (Ростовская область, Российская Федерация). Тел.: +7-928-137-47-10.
Information about the authors
Semenikhina Yuliya Aleksandrovna - Candidate of Techical Sciences, senior scientific worker of the Mechanization of plant department, Nothern-Cacauses Research Institute of Mechanization and Electrification in Agriculture - structural unit of FSBI «Agricultural Research Centre «Donskoy». Phone: +7-903-403-85-48.
Gapeeva Tatiana Vladimirovna - postgraduate student of the Technologies and means of mechanization of the agro-industrial complex department, Azov-Black Sea Engineering Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» in Zerno-grad (Rostov region, Russian Federation). Phone: +7-952-560-10-69.
Stavitskaya Olga Nikolaevna - post-graduate student of the Technologies and means of mechanization of the agro-industrial complex department, Azov-Black Sea Engineering Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» in Zernograd (Rostov region, Russian Federation). Phone: +7-928-137-47-10.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
УДК 631.11:631.86.336.6
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРКА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ И ОБЪЁМОВ ВНЕСЕНИЯ УДОБРЕНИЙ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ
© 2018 г. Н.А. Гпечикова, А.Ф. Рева, А.А. Серёгин, Ю.И. Коровин
Дан анализ состояния материально-технической базы сельскохозяйственных предприятий Ростовской области и их финансового положения, на основании чего выявлены объёмы недостающих материально-технических ресурсов. Предприятия разделены на три группы, в зависимости от типа ведения воспроизводства, устойчивости финансового положения, обеспеченности техническими средствами. Рассчитаны объемы необходимых инвестиционных ресурсов по сельскохозяйственным предприятиям Ростовской области для ведения процессов расширенного воспроизводства и предложено рекомендуемое пополнение машинно-тракторного парка и объемов внесения удобрений для каждой группы предприятий. Определен суммарный прирост прибыли и годовой доход в зависимости от рекомендованных объёмов заёмных средств. Показан графический способ расчета срока окупаемости, чистого дисконтированного дохода и внутренней нормы доходности при различном депозитном банковском проценте. Проанализировано влияние отобранных основных видов техники и видов удобрений на прибыль сельскохозяйственных предприятий, отобранных по трем группам. Определены варианты заёмных средств, в зависимости от финансовой стабильности предприятий, для 25% и 50%. Определены в работе внутренняя норма доходности, чистый дисконтированный доход и срок окупаемости. Выявлены норма инфляции и ставка процента банка для 81 зоны эффективности инвестиционных проектов, при которых для сельхозпредприятий сложатся благоприятные условия для ведения расширенного воспроизводства. Рассчитан временной лаг освоения инвестиций для каждой группы предприятий с определением отдельного временного лага освоения инвестиций с учетом различных вариантов привлечения заемных средств. Анализ предприятий третьей группы показал отрицательный прирост прибыли и нецелесообразность заёмных вложений инвестиций в данную группу, так как окупаемости проекта за амортизационный срок приобретённого оборудования не произойдёт. Предприятиям данной группы потребуется разработка программы по выходу из кризисной ситуации.
Ключевые слова: сельскохозяйственная техника, удобрение, инвестиционные ресурсы, материально-техническая база, прибыль, оборудование, амортизационный фонд, внесение удобрений, экономическая эффективность, срок окупаемости.
It is presented the analysis of the status of the material and technical resources of agricultural enterprises and their financial conditions in the Rostov region, on the basis of which it is identified the amount of missing material and technical resources. Enterprises are divided into three groups, depending on the type of reproduction, financial stability, availability of technical means. The volumes of necessary investment resources for agricultural enterprises in the Rostov region for conducting the processes of expanded reproduction are calculated. It is proposed the replenishment of the machine and tractor fleet and the volume of fertilizers application for each group of enterprises.The total profit growth and annual income depending on the recommended volumes of borrowed funds are determined. A graphical method for calculating payoff period, net present value and internal rate of return for different deposit bank interest is shown. The influence of the selected main types of equipment and fertilizers on the profit of agricultural enterprises to the selected three groups is analyzed. The variants of borrowed funds, depending on the financial stability of enterprises, for 25% and 50% are determined. The internal rate of return, net present value and payoff period are determined in the paper.The rate of inflation and the bank's interest rate at which favorable conditions for the conduct of expanded reproduction will be developed for agricultural enterpri-
ses, are revealed. It is calculated the time lag of development of investments for each group of the enterprises with definition of a separate time lag of development of investments taking into account various options of attraction of borrowed funds. The analysis of the third group enterprises showed a negative increase in profit and the inexpediency of debt investments in this group, since the payback of the project over the amortization period of the purchased equipment will not occur. Enterprises of this group will need to develop a program to overcome their crisis.
Keywords: agricultural machinery, fertilizers, investment resources, material and technical base, profit, equipment, amortization fund, fertilizer application, economic efficiency, payback period.
Введение. Развитое сельскохозяйственное машиностроение является индикатором развития агропромышленного комплекса любой страны. Обеспеченность сельхозтоваропроизводителей надежными сельскохозяйственными машинами позволяет применять современные агротехнологии. Сельскому хозяйству нашей страны присуща такая специфика, что при колоссальных земельных ресурсах страна не в состоянии обеспечить необходимую потребность в такой технике. Высокая стоимость и долгие сроки окупаемости новых разработок привели к свертыванию большинства проектов. В хозяйствах российских предприятий преимущественно находятся машины, разработанные в период плановой экономики советского пе-
риода [1, 2, 3]. Сегодня катастрофически не хватает современной высококачественной производительной сельскохозяйственной техники, удовлетворяющей требованиям экологии и высоким технологиям. На протяжении 2013-2015 гг., вплоть до 2016 года, согласно данным Росстата, производство сельскохозяйственного оборудования находилось в состоянии явного спада. За этот период оно сократилось практически на 35%. Однако в 2016 году тенденция изменилась: рассматриваемый показатель увеличился на 24%.
Обеспеченность основными видами сельхозтехники в ряде стран мира на 2017 год представлена на рисунке 1 (тракторов на 1000 га пашни, комбайнов на 1000 га посевов зерновых культур).
■ тракторы С зерноуборочные комбайны
Германия
США
Канада
Беларусь
Казахстан
Россия
Рисунок 1 - Обеспеченность основными видами сельхозтехники в ряде стран мира Источник: Минсельхоз РФ
Большинство производств сельскохозяйственной техники сосредоточено в трёх основных округах -Центральном, Южном и Приволжском. На рисунке 2 представлено распределение действующих производств сельскохозяйственных машин по федеральным округам в стране. Второе место по количеству заводов
и первое по объёму производства техники занимает Южный федеральный округ - 19% предприятий сосредоточено именно здесь. Более 30 заводов округа обеспечивают более 60% производства техники в России и 80% российских комбайнов.
СЗФО 5%
скфо _ д®0
3* / 1*
| УФО| 6%
Рисунок 2 - Действующие производства сельскохозяйственной техники по федеральным округам Источник: Портал Агроинфо, М1р//адготй).сот/ргс^исегз/гозз1уа/
СФО 12«
ПФО 18%
| юфо | 19*
По состоянию на 2017 год в Ростовской области износ сельскохозяйственной техники, используемой за пределами сроков амортизации, составляет: тракторы - 66 процентов, комбайны - 55 процентов.
Самыми распространенными методами определения оценки эффективности коммерческих проектов являются: внутренняя норма доходности, чистый дисконтированный доход и срок окупаемости [4, 5, 6].
Для расчёта инвестиционного проекта определены стоимостное и натуральное значения пополнения машинно-тракторного парка и объемов внесения всех
видов удобрений. В связи с отсутствием амортизационного фонда предприятия самостоятельно из прибыли не могут вести процесс расширенного воспроизводства материально-технической базы, поэтому следут рассмотреть различные варианты привлечения заемных средств. Для этого предложено рассмотрение привлечения инвестиций в объемах 25%, 50% заемных средств, где необходимо рассчитать эффективность и окупаемость проекта. Представленные матрицы 4-5 отражают условия финансирования проекта.
Таблица 1 - Объемы необходимых инвестиционных ресурсов по сельскохозяйственным предприятиям Ростовской области для ведения процессов расширенного воспроизводства
Рекомендуемое пополнение машинно-тракторного парка и объемов внесения удобрений
Колесных тракторов 21768 ед. 22966790 тыс. руб.
Гусеничных тракторов 7996 ед. 11332050 тыс. руб.
Зерноуборочных комбайнов 7067 ед. 31698100 тыс. руб.
Кормоуборочных комбайнов 494 ед. 1165600 тыс. руб.
Сеялок 6317 ед. 2219461 тыс. руб.
Борон 8874 ед. 4242860 тыс. руб.
Плугов 6950 ед. 528200 тыс. руб.
Итого: 74153,061 млн руб.
Органических удобрений 55781533 тонн 8707308 тыс. руб.
Минеральных удобрений:
азотных 560,2 тонн 6498 тыс. руб.
фосфорных 1087,1 тонн 13588,8 тыс. руб.
калийных 734,5 тонн 8887,5 тыс. руб.
Итого: 8736, млн руб.
Анализ результатов исследований и их обсуждение. Для определения эффективности инвестиций необходимо проанализировать влияние технической базы и всех видов удобрений на прибыль сель-
скохозяйственных предприятий. С данной целью выбран метод регрессионной статистики, представленный в таблице 2.
Таблица 2 - Коэффициенты регрессионной статистики влияния отобранных основных видов техники
и видов удобрений на прибыль
Сельскохозяйственная техника Виды удобрения
У - пересечение 2046536,16 У - пересечение -16136455,38
Х1 - тракторы 1741,79 Х1 - азотные -0,748
Х2 - зерноуборочные комб. 0 Хг- фосфорные 55,828
Хз - кормоуборочные комб. 0 Хз - калийные 30,396
Х4 - плуги -1894,06 Х4 - органические удобрения -2,723
Х5 - культиваторы 2723,04
Хб - сеялки -4001,61
Х7 - бороны -169,40
Планируемая прибыль 15176403,5 Планируемая прибыль 4717792,523
Прирост прибыли 11897490,5 Прирост прибыли 1438879,523
1. Определение потребности в сельскохозяйственной технике складывается исходя из ее наличия на предприятии и нормативных недостатков: Х1 - тракторы (47526 ед.); Х2 - зерноуборочные комбайны (12742 ед.); Хз - кормоуборочные комбайны (1024 ед.);
Х4 - плуги (12585 ед.); Х5 - культиваторы (11226 ед.); Хб - сеялки (16520 ед.); Х7 - бороны (60659 ед.).
Уравнение регрессии зависимости прибыли от обеспечения предприятий сельскохозяйственной техникой примет вид:
у = 2046536,1 + 1741,8*! + 0х2 + 0ж3 - 1894Дх4 + 2723,0^ - 4001,6х6 - 169,4х7.
Тогда значение прогнозируемой прибыли будет выглядеть так:
= 15176403,5 тыс. руб.
Прирост прибыли от обеспечения нормативной потребности в сельскохозяйственной технике составит:
ДПтехн = ГШХ0НГН03 - П=11897490,5 тыс. руб.
2. Нормативная потребность в различных видах удобрений определяется объёмом их внесения на сельскохозяйственных предприятиях и полученным в ходе расчетов недостатком их в почве: Х1 - азотные удобрения (1452751 ц); Хг - фосфорные удобрения (1456825 ц); Хз - калийные удобрения (794228 ц); Х4 - органические удобрения: расчетный объём недос-
возможности сельскохозяйственных предприятий области, то общий объем составляет 30668890 тонн. Внесение органических удобрений с учетом возможностей Ростовской области составляет 54,98% от нормы внесения.
Уравнение регрессии зависимости прибыли от внесения отобранных видов удобрений примет вид:
татка составляет 55781533 тонн, но если учитывать
у = -16136455,38 - 0,7482226х1 + 55,82839х2 +
30,396894х, -2,7237057х
4.
Прогнозная прибыль будет иметь вид: = 4717792,523 тыс. руб.
Тогда, прирост прибыли от соблюдения внесения необходимой нормы отобранных видов удобрений составит:
Щшр = прогноз ~ Д=1438879,523 тыс. руб.
3. Прирост прибыли от обеспечения нормативной потребности в технической оснащенности и соблюдения норм внесения удобрений будет иметь вид: У П = АП + А/7 Л - =13336370,03 тыс. руб.
/ ■ техн уооор 1
Дополнительные капиталовложения в обеспечение сельскохозяйственных предприятий техникой, согласно таблице 1, составят 74153,06 млн руб.
Тогда прирост прибыли с учетом нормы амортизационных отчислений будет иметь вид [7]: Эго0 = £77 + АМ =20751676,13 тыс. руб.,
Тогда годовой фонд, за вычетом оборотных средств, т.е. видов удобрений, составит:
Х0 =Эго,-ЛУ= 12044652,18 тыс. руб.
Таблица 3 - Суммарный прирост прибыли и годовой доход
50% инвестиций
Прирост прибыли 13336370,03
Прирост прибыли с учетом нормы амортизационных отчислений 17044023,08
Годовой доход без учёта оборотных средств 8336999,13
25% инвестиций
Прирост прибыли 13336370,03
Прирост прибыли с учетом нормы амортизационных отчислений 15190196,55
Годовой доход без учёта оборотных средств 6483172,60
Таблица 4 - Эффективность и окупаемость проекта при 25% заёмных средств
Коэф-ты инфляции Обо-знач. Депозитный процент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
0,02 Ток 2,86 2,97 3,09 3,22 3,36 3,52 3,69 3,87 4,08
чдд 46293,46 39817,05 34251,99 29445,54 25273,83 21635,80 18448,64 15644,14 13165,88
ид 2,50 2,15 1,85 1,59 1,36 1,17 1,00 0,84 0,71
внд 32,94
0,04 Ток 2,76 2,86 2,97 3,09 3,21 3,35 3,50 3,67 3,85
чдд 53712,97 46293,46 39932,46 34451,12 29704,52 25574,62 21964,82 18795,68 16001,53
ид 2,90 2,50 2,15 1,86 1,60 1,38 1,18 1,01 0,86
внд 32,94
0,06 Ток 2,66 2,76 2,86 2,97 3,08 3,21 3,34 3,49 3,65
чдд 62058,27 53561,90 46293,46 40043,83 34643,80 29955,72 25867,07 22285,42 19134,51
ид 3,35 2,89 2,50 2,16 1,87 1,62 1,40 1,20 1,03
внд 32,94
0,08 Ток 2,58 2,67 2,76 2,86 2,97 3,08 3,20 3,33 3,47
ЧДД 71443,43 61718,83 53416,86 46293,46 40151,38 34830,34 30199,51 26151,51 22597,90
ид 3,85 3,33 2,88 2,50 2,17 1,88 1,63 1,41 1,22
внд 32,94
0,10 Ток 2,50 2,58 2,67 2,76 2,86 2,96 3,07 3,19 3,32
чдд 81995,44 70871,54 61393,66 53277,48 46293,46 40255,29 35011,03 30436,19 26428,27
ид 4,42 3,82 3,31 2,87 2,50 2,17 1,89 1,64 1,43
внд 32,94
0,12 Ток 2,43 2,51 2,59 2,67 2,76 2,86 2,96 3,07 3,19
чдд 93855,48 81139,20 70324,87 61081,85 53143,45 46293,46 40355,74 35186,13 30666,06
ид 5,06 4,38 3,79 3,29 2,87 2,50 2,18 1,90 1,65
внд 32,94
0,14 Ток 2,37 2,44 2,51 2,59 2,68 2,77 2,86 2,96 3,07
чдд 107180,31 92654,05 80322,50 69801,80 60782,62 53014,47 46293,46 40452,91 35355,89
ид 5,78 5,00 4,33 3,77 3,28 2,86 2,50 2,18 1,91
внд 32,94
Таблица 5 - Эффективность и окупаемость проекта при 50% заёмных средств
Окончание таблицы 4
0,16 Ток 2,31 2,37 2,44 2,52 2,60 2,68 2,77 2,86 2,96
чдд 122143,7 105562,66 91510,60 79542,71 69300,84 60495,22 52890,24 46293,46 40546,95
ид 6,59 5,69 4,94 4.29 3,74 3,26 2,85 2,50 2,19
вид 32,94
0,18 Ток 2,25 2,31 2,38 2,45 2,52 2,60 2,68 2,77 2,86
ЧДД 138938,42 120027,24 104026,37 90421,09 78797,40 68820,63 60218,96 52770,52 46293,46
ИД 7,49 6,47 5,61 4,88 4,25 3,71 3,25 2,85 2,50
вид 32,94
Коэф-ты инфляции Обознач. Депозитный процент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
0,02 Ток 4,45 4,70 4,98 5,31 5,68 6,12 6,66 7,33 8,21
чд д 46293,46 37965,16 30808,79 24627,98 19263,39 14585,08 10486,57 6880,14 3693,24
и, ч 1,25 1,02 0,83 0,66 0,52 0,39 0,28 0,19 0,10
внд 18,23
0,04 Ток 4,23 4,45 4,69 4,97 5,29 5,65 6,08 6,59 7,23
д 55834,54 46293,46 38113,57 31064,87 24961,0р 19650,18 15008,19 10932,84 7339,73
и; ч 1,51 1,25 1.03 0,84 0,67 0,53 0,40 0,29 0,20
внд 18,23
0,06 Ток 4,03 4,23 4,45 4,69 4,96 5,27 5,62 6,03 6,53
д 66566,12 55640,27 46293,46 38256,79 31312,65 25284,04 20026,26 15420,46 11368,56
И] ч 1,80 1,50 1,25 1,03 0,84 0,68 0,54 0,42 0,31
внд 18,23
0,08 Ток 3,86 4,04 4,23 4,45 4,68 4,95 5,25 5,59 5,99
ч г д 78634,92 66129,63 55453,75 46293,46 38395,08 31552,53 25597,53 20392,04 15822,28
щ ч 2,12 1,78 1,50 1,25 1,04 0,85 0,69 0,55 0,43
внд 18,23
0,10 Ток 3,71 3,87 4,05 4,24 4,45 4,68 4,94 5,23 5,57
чдд 92204,21 77899,50 65711,47 55274,53 46293,49 38528,70 31784,88 25901,89 20747,93
и; 2,49 2,10 1,77 1,49 1,25 1,04 0,86 0,70 0,56
вн д 18,23
0,12 Ток 3,58 3,72 3,88 4,05 4,24 4,45 4,68 4,93 5,21
чдд 107455,57 91103,14 77196,51 65310,51 55102,17 46293,46 38657,88 32010,05 26197,50
ид 2,90 2,46 2,08 1,76 1,49 1,25 1,04 0,86 0,71
внд 18,23
0,14 Ток 3,45 3,59 3,73 3,89 4,06 4,24 4,45 4,67 4,92
чдд 124590,56 105910,6С 90052,91 76523,88 64925,72 54936,30 46293,46 38782,84 32228,36
ид 3,36 2,86 2,43 2,06 1,75 1,48 1,25 1,05 0,87
внд 18,23
0,16 Ток 3,34 3,47 3,60 3,74 3,90 4,07 4,25 4,45 _4,67
д 143832,7^ 122510,35 104440,1Е 89050,14 75879,6/ 64556,13 54776,55 46293,46 38903,77
и; ч 3,88 3,30 2,82 2,40 2,05 1,74 1,48 1,25 1,05
внд 18,23
0,18 Ток 3,24 3,36 3,48 3,61 3,75 3,91 4,07 4,25 4,45
чг д 165429,7^ 141111,00 120534,77 103039, V 88091,72 75262,15 64200,88 54622,60 46293,46
И, ч 4,46 3,81 3,25 2,78 2,38 2,03 1,73 1,47 1,25
внд 18,23
Расчётные данные таблиц 4-5 показывают зоны эффективности инвестиционного проекта 25 и 50% привлечения инвестиционных ресурсов, являются приемлемыми заимствованиями, убыточные квадраты финансирования отсутствуют.
При привлечении 25% заёмных средств, для 10-летнего временного лага в зону неэффективности попадают только три квадрата: при г= 2, £=16; г=2, £=18; при г= 4, £=18.
При 50% заёмных средств, в зону неэффективности входит уже 28 квадратов: при 1-2, £=6... 18; при г=А, £=8... 18; при г= 6, £=10... 18; при г= 8, £=12... 18;
при г=10, £=14...16; при г= 12, £=16... 18; при г=14, £=18.
В результате определения стоимостных и натуральных показателей пополнения парка и объемов внесения удобрений для всех предприятий Ростовской области, где при расчете окупаемости инвестиционного проекта наблюдались отрицательные условия финансирования, следует упразднение расчета и определение эффективности по группам предприятий. Для этого следует рассчитать временной лаг освоения инвестиций для каждой группы предприятий с определением временного лага освоения инвестиций с учетом различных вариантов привлечения заемных средств.
Статистические данные по группам сельскохозяйственных предприятий и по количественному составу
и обеспеченности техническими средствами представлены в таблицах 6 и 7. Данные таблицы показывают самую высокую прибыль в расчете на одно предпри-
ятие: у предприятий 1-й группы - 32732 тыс. руб., во 2-й группе - 8116,5 тыс. руб. и в 3-й группе предприятия имеют убыток в размере 25114,6 тыс. руб.
Таблица 6 - Характеристика сельскохозяйственных предприятий Ростовской области по группам
Группа Количество предприятий в группе, шт. Площадь, га Количество тракторов, шт. Количество комбайнов, шт. Сумма прибыли по группе хозяйств, тыс. руб.
пашни посевов зерновых колесных гусеничных зерноуборочных кормо-убороч-ных
1 -я 24 246996 204129 126559 852 484 499 37 785569
2-я 164 1304065 1086721 662899 4287 2632 4568 267 1347345
3-я 27 188734 155979 92028 514 348 310 40 -668095
Всего 215 1739795 1446829 881486 5653 3464 5377 344 1464819
Высокая техническая обеспеченность приходится на 1-ю группу сельскохозяйственных предприятий - 5,4 ед. на 1000 га пашни, зерноуборочных комбайнов на 1000 га посевов зерновых больше во 2-й
группе на 3 ед. Это объясняется тем, что в 1-й группе сельскохозяйственных предприятий в структуре севооборотов преобладание имеют высокорентабельные культуры, например, такие как подсолнечник.
Таблица 7 - Удельная обеспеченность групп сельскохозяйственных предприятий техническими средствами
и финансовыми ресурсами
Группа Приходится тракторов на 1000 га пашни, ед. Приходится пашни на 1 физический трактор, га Приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посевов зерновых, ед. Приходится посевов зерновых на 1 зерноуборочный комбайн, ед. Приходится прибыли (убытка) в среднем на 1 предприятие, тыс. руб.
1 -я 5,4 184,9 3,9 253,6 32732,0
2-я 5,3 188,4 6,9 144,7 8116,5
3-я 4,6 211,5 3,4 296,9 -25114,6
Ранжирование сельскохозяйственных предприятий на три группы осуществлено по уровню финансовых возможностей. Основным условием эффективности функционирования агробизнеса является ведение расширенного воспроизводства материально-технической базы. Взаимодействие экономических элементов
конституирует объективную основу механизма организации воспроизводства материально-технической базы, как подсистемы растениеводства: с одной стороны -процесс перенесения стоимости элементов данной базы на создаваемую продукцию, с другой стороны - процесс генерации стоимости элементов данной базы.
Таблица 8 - Суммарный объём инвестиций для отобранных групп сельскохозяйственных предприятий
Категория материально-технического ресурса Потребность в материально-технических ресурсах
Натуральные ед. измерения Стоимостные ед. измерения
Тракторы колесные 11342 ед. 11966604
Тракторы гусеничные 4230 ед. 5994819
Зерноуборочные комбайны 4134 ед. 18542437
Кормоуборочные комбайны 306 ед. 722160
Сеялки 3032 ед. 1065445
Плуги 3649 ед. 277324
Бороны 4570 ед. 2184917
Итого: 40753706 тыс. руб.
Органические удобрения 17361948 т. 2708463,9
Минеральные удобрения:
- азотные 291,9 т. 3385,7
- фосфорные 567,5 т. 7093,8
- калийные 383,4 т. 4639,1
Итого: 2723582,5 тыс. руб.
ВСЕГО: 43477288,5 тыс. руб.
Формирование существенных разрывов между указанными процессами обусловливают снижение продуктивности и дестабилизацию воспроизводства материально-технической базы исследуемой подсистемы. Так, на основе расчета нормативной потребно-
сти в сельскохозяйственной технике и отобранных видах удобрений определены недостатки объёмов основных фондов [8], что представлено натуральными и стоимостными единицами измерений в таблицах 8 и 9.
Таблица 9 - Рекомендуемое пополнение машинно-тракторного парка и объемов внесения отобранных видов удобрений
Потребность в материально-технических ресурсах
Натуральные единицы Стоимостные единицы
Вид ресурсов измерения (ед., тонн) измерения, тыс. руб.
Группы хозяйств Группы хозяйств
1-я 2-я 3-я 1-я 2-я 3-я
Тракторы колесные 1533 8507 1302 1699258 8974953 1292393
Тракторы гусеничные 601 3173 456 851264 4496114 647441
Зерноуборочные комбайны 587 3103 446 2633026 13906828 2002583
Кормоуборочные комбайны 43 230 33 102547 541620 77993
Сеялки 431 2957 356 151293 799084 115068
Плуги 518 2737 394 39380 207993 29951
Бороны 649 3428 493 310258 1638688 235971
Итого: 5787026 30565280 4401400
Органические удобрения 36561,5 194786,7 27792,2 5703,6 30386,7 5700,7
Минеральные удобрения:
- азотные 41,4 218,9 31,6 42121,0 224150,3 41948,0
- фосфорные 80,6 425,6 61,3 45418,5 242040,7 45394,9
- калийные 54,4 287,6 41,4 42948,6 228577,8 42899,0
Итого: 136191,59 725155,5 135942,7
Итого оборудован. 5787026 30565280 4401400
ВСЕГО: 6053705,696 31985204,3 4667584,6
Предприятия 1-й группы. Чтобы определить степень влияния показателей материально-технической базы на прибыль, необходимо проанализировать регрессионную статистику, представленную в таблице 10 для сельскохозяйственных предприятий 1-й группы.
Прирост прибыли в зависимости от заёмных средств в 25- и 50-процентном объёме представлен для сельскохозяйственных предприятий 1-й группы в таблице 11, для хозяйств 2-й группы - в таблице 16.
Определение показателей эффективности и окупаемости инвестиционного проекта представлено табличными и графическими способами. Каждая матрица представлена квадратами условий финансирования проекта: для предприятий 1-й группы - таблицы 12, 14; для предприятий 2-й группы - таблицы 18, 20. Временные лаги освоения инвестиций для предприятий 1-й группы показаны в таблицах 13, 15; для предприятий 2-й группы-в таблицах 19, 21 [9].
Таблица 10 - Полученные коэффициенты регрессионной статистики влияния видов сельскохозяйственной техники
и отобранных видов удобрений на прирост прибыли
Техника Удобрения
Множественный Р 0,778 Множественный Р 0,747
Р2 0,606 Р2 0,653
У 568,69 У -7463545,17
Х1 - тракторы 412,22 Х1 - азотные 0,135
Хг- плуги 384,18 Хг- фосфорные 22,67
Хз - зерноуборочные комб. 488,30 Хз - калийные 28,94
Хз - кормоуборочные комб. -3866,63 Х4- органические -1,87
Х5-сеялки 0
Хб-бороны 0
Планируемая прибыль 1990541,79 Планируемая прибыль 1676881,68
Прирост прибыли 1185983,79 Прирост прибыли 872323,68
1. Потребности в сельскохозяйственной технике складываются из наличия ее на предприятиях на анализируемый период и недостатка до нормативной потребности: Xi - тракторы (3395 ед.); Х2 - плуги (1005 ед.); Хз - зерноуборочные комбайны (1052 ед.);
Х4 - кормоуборочные комбайны (80 ед.); Х5 - сеялки (128 ед.); Х6 - бороны (4223 ед.).
Тогда регрессионное уравнение зависимости прибыли от обеспеченности предприятий сельскохозяйственной техникой будет иметь вид:
>> = 568,6989 + 412,2234^ +384,1829jc2 + 488,3096*3 -3866,6347JC4 +
+0.х5 - 0х67.
Подставив значения в уравнение, получим значение прогнозной прибыли:
n™= 1990541,792 тыс. руб.
Прирост прибыли при нормативной обеспеченности сельскохозяйственной техникой составит:
АП =Я™ -П
техн прогноз
=1185983,79 тыс. руб.
2. Нормативная потребность в отобранных видах удобрений складывается суммарно из объёмов их внесения и недостатка, что определяется расчётным путём: Х1 - азотные удобрения (75,6 т); Х2 - фосфорные удобрения (173,8 т); Хз- калийные удобрения
(121,6 т); Х4- органические удобрения: объём недостатка составляет 36561,5 тонн, при учёте производства данного вида удобрения данной группы хозяйств, общий объем равен 10639,4 тонн (производство органики в хозяйствах первой группы составляет 29,1% от нормы внесения).
При внесении всех видов удобрений уравнение регрессионной зависимости прибыли от них будет
иметь вид:
у = -7463545,17 + 0,1354289 Ц + 22,67943982.х2 + +28,94167538^ -1,87243651х,.
Тогда значение прогнозной прибыли будет равно:
КП =1676881,683 тыс. руб.
Прирост прибыли от соблюдения нормы внесения всех видов удобрений составит:
АПудобр = П^иоз - П =872323,68 тыс. руб.
3. Суммарный прирост прибыли при увеличении технической оснащенности и соблюдении норм внесения отобранных видов удобрений составит: [2] 1П = йПтехн + АПудобр = 2058307,47 тыс. руб.
Дополнительные инвестиции для приобретения технических средств, согласно таблицам 8, 9, составят 5787,026 млн руб.
Годовой прирост прибыли с учетом амортизационных отчислений будет иметь вид:
Эгод = ^П + АМ =2637010,07 тыс. руб.
Годовой фонд за вычетом оборотных средств, т.е. суммы отобранных видов удобрений, будет выглядеть так:
Э'год =Эгод-АУ =2500818,5 тыс. руб.
Таблица 11 - Суммарный прирост прибыли и годовой доход в зависимости от объёмов заёмных средств
50% инвестиций
Прирост прибыли 2058307,475
Прирост прибыли с учетом амортизационных отчислений 2347658,775
Годовой доход без учёта оборотных средств 2211467,183
25% инвестиций
Прирост прибыли 2058307,475
Прирост прибыли с учетом амортизационных отчислений 2202983,125
Годовой доход без учёта оборотных средств 2066791,533
Таблица 12 - Определение показателей доходности и эффективности проекта (при 25% заемных средств) -1446,757 млн руб.
Коэф-ты инфляции Обо-знач. Депозитный прои ент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
1,02 Ток 0,41 0,42 0,43 0,44 0,44 0,45 0,46 0,47 0,48
чдд 16533,7 14625,5 12997,3 11601,2 10398,5 9358,2 8454,1 7665,2 6974,1
ид 11,43 10,11 8,98 8,02 7,19 6,47 5,84 5,30 4,82
внд 142,84
1,04 Ток 0,40 0,41 0,42 0,43 0,44 0,44 0,45 0,46 0,47
чдд 18734,2 16533,7 14659,4 13055,3 11676,1 10485,0 9451,9 8552,2 7765,4
ид 12,95 11,43 10,13 9,02 8,07 7,25 6,53 5,91 5,37
внд 142,84
1,06 Ток 0,40 0,40 0,41 0,42 0,43 0,44 0,44 0,45 0,46
чдд 21224,3 18689,2 16533,7 14692,1 13111,5 11748,9 10569,1 9543,4 8647,9
ид 14,67 12,92 11,43 10,16 9,06 8,12 7,31 6,60 5,98
внд 142,84
1,08 Ток 0,39 0,40 0,40 0,41 0,42 0,43 0,43 0,44 0,45
чдд 24040,4 21122,7 18646,1 16533,7 14723,7 13165,9 11819,5 10650,9 9632,5
ид 16,62 14,60 12,89 11,43 10,18 9,10 8,17 7,36 6,66
внд 142,84
1,10 Ток 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41 0,42 0,43 0,43 0,44
чдд 27222,6 23868,3 21025,5 18604,6 16533,7 14754,2 13218,7 11888,1 10730,5
Окончание таблицы 12
ид 18,82 16,50 14,53 12,86 11,43 10,20 9,14 8,22 7,42
вид 142,84
1,12 Ток 0,38 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41 0,42 0,43 0,43
чдд 30816,0 26963,8 23703,9 20932,2 18564,7 16533,7 14783,7 13269,8 11954,7
ид 21,30 18,64 16,38 14,47 12,83 11,43 10,22 9,17 8,26
внд 142,84
1,14 Ток 0,37 0,38 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41 0,42 0,43
чдд 34870,3 30451,3 26717,1 23546,7 20842,7 18526,4 16533,7 14812,3 13319,3
ид 24,10 21,05 18,47 16,28 14,41 12,81 11,43 10,24 9,21
внд 142,84
1,16 Ток 0,36 0,37 0,38 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41 0,42
чдд 39440,8 34377,3 30104,3 26481,6 23396,2 20756,8 18489,5 16533,7 14839,9
ид 27,26 23,76 20,81 18,30 16,17 14,35 12,78 11,43 10,26
внд 142,84
1,18 Ток 0,36 0,36 0,37 0,38 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41
чдд 44588,8 38793,3 33909,2 29773,8 26256,5 23251,9 20674,3 18453,9 16533,7
ид 30,82 26,81 23,44 20,58 18,15 16,07 14,29 12,76 11,43
внд 142,84
Матрица показателей доходности, представленная таблицей 12 при 25% заёмных средств, показывает положительные квадраты по всем рассчитанным условиям финансирования проекта, а представ-
ленный в таблице 13 временной лаг освоения инвестиционных ресурсов при реальном уровне инфляции и депозитном проценте указывает на окупаемость проекта после первого года его существования.
Таблица 13 - Временной лаг освоения инвестиционного проекта при 25% заёмных средств
Показатели 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
Приток, млн руб. 2066,8 2066,8 2066,8 2066,8 2066,8
Отток, млн руб. 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
в том числе:
КВ, млн руб. 289,351
Са81тР1о\л/ 2067 2067 2067 2067 2067
(1+ЕР)Л(-1) 0,417 0,360 0,311 0,269 0,232
Саз11р1о\л/*(1+Ер)л(-1) 862,20 745,29 644,23 556,88 481,37
ЧДД, млн руб. 4546,34 5291,62 5935,86 6492,73 6974,10
Коэф-ты инфляции Обо-знач. Депозитный прои ент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
1,02 Ток 1,18 1,20 1,22 1,24 1,27 1,29 1,31 1,33 1,36
чдд 16244,3 14257,2 12565,6 11118,8 9875,8 8803,2 7873,8 7065,3 6359,1
ид 5,61 4,93 4,34 3,84 3,41 3,04 2,72 2,44 2,20
внд 76,16
1,04 Ток 1,17 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26 1,28 1,31 1,33
чдд 18541,0 16244,3 14292,4 12625,8 11196,3 9964,9 8899,7 7974,5 7167,8
ид 6,41 5,61 4,94 4,36 3,87 3,44 3,08 2,76 2,48
внд 76,16
1,06 Ток 1,15 1,17 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26 1,28 1,30
чдд 21145,4 18494,1 16244,3 14326,5 12684,1 11271,6 10051,7 8993,9 8072,9
ид 7,31 6,39 5,61 4,95 4,38 3,90 3,47 3,11 2,79
внд 76,16
Доходность и эффективность проекта при 50% видно из таблицы 13, имеет положительный результат заемных средств у предприятия первой группы, как по всем условиям финансирования.
Таблица 14 - Определение показателей доходности и эффективности проекта (при 50% заемных средств) - 2893,513 млн руб.
Окончание таблицы 14
1,08 Ток 1,13 1,15 1,17 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26 1,28
чдд 24096,1 21039,1 18448,9 16244,3 14359,3 12740,6 11344,7 10136,2 9085,7
ид 8,33 7,27 6,38 5,61 4,96 4,40 3,92 3,50 3,14
вид 76,16
1,10 Ток 1,12 1,13 1,15 1,17 1,18 1,20 1,22 1,24 1,26
чдд 27436,4 23915,7 20937,2 18405,8 16244,3 14391,1 12795,3 11415,8 10218,4
ид 9,48 8,27 7,24 6,36 5,61 4,97 4,42 3,95 3,53
вид 76,16
1,12 Ток 1,10 1,12 1,14 1,15 1,17 1,18 1,20 1,22 1,24
чдд 31214,1 27164,6 23743,4 20839,6 18364,0 16244,3 14421,8 12848,4 11484,8
ид 10,79 9,39 8,21 7,20 6,35 5,61 4,98 4,44 3,97
вид 76,16
1,14 Ток 1,09 1,11 1,12 1,14 1,15 1,17 1,18 1,20 1,22
чдд 35482,4 30830,4 26905,4 23578,5 20745,9 18323,9 16244,3 14451,5 12899,8
ид 12,26 10,66 9,30 8,15 7,17 6,33 5,61 4,99 4,46
вид 76,16
1,16 Ток 1,08 1,09 1,11 1,12 1,14 1,15 1,17 1,18 1,20
чдд 40300,5 34963,0 30465,4 26658,1 23420,7 20656,1 18285,4 16244,3 14480,2
ид 13,93 12,08 10,53 9,21 8,09 7,14 6,32 5,61 5,00
вид 76,16
1,18 Ток 1,07 1,08 1,09 1,11 1,12 1,14 1,15 1,17 1,18
чдд 45733,8 39617,6 34470,1 30117,9 26421,8 23269,4 20569,7 18248,2 16244,3
ид 15,81 13,69 11,91 10,41 9,13 8,04 7,11 6,31 5,61
вид 76,16
Временной лаг освоения инвестиционного проекта в пятилетней динамике показан в таблице 15. Таблица 15 - Временной лаг освоения инвестиционного проекта при 50% заемных средств
Показатели 2017 г. 2018 г. 2019г. 2020 г. 2021 г.
Приток, млн руб. 2211,5 2211,5 2211,5 2211,5 2211,5
Отток, млн руб. 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
в том числе:
КВ, млн руб. 578,703
Са81тР1о\л/ 2211 2211 2211 2211 2211
(1+ЕР)Л(-1) 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Саз11р1о\л/*(1+Ер)л(-1) 2211,47 2211,47 2211,47 2211,47 2211,47
ЧДД, млн руб. 7398,46 9609,93 11821,39 14032,86 16244,33
Таблица 16 - Коэффициенты регрессионной статистики влияния видов сельскохозяйственной техники
и видов удобрений на прирост прибыли
Сельскохозяйственная техника Виды удобрения
Множественный Р 0,719093572 Множественный Р 0,754364868
Р-квадрат 0,694581367 Р-квадрат 0,616549095
У - пересечение -5584,65 У - пересечение -6125478,67
Х1 - тракторы 242,02 Х1 - азотные 0,253
Х2 - плуги -212,94 Х2-фосфорные 18,734
Хз - зерноуборочные комб. 339,12 Хз - калийные 19,467
Хз - кормоуборочные комб. -1072,90 Х4 - органические -1,978
Х5 - сеялки 0
Хб - бороны 0
Планируемая прибыль 4716091,11 Планируемая прибыль 4135894,195
Прирост прибыли 3368666,11 Прирост прибыли 2788469,195
Предприятия 2-й группы. Для того чтобы проанализировать влияние сельскохозяйственной техники и отобранных видов удобрений на прибыль сельскохозяйственных предприятий, необходимо проанализировать регрессионную статистику, представленную в таблице 16 для предприятий 2-й группы.
1. Потребности в технике складываются из наличия в анализируемом году и недостатка на предприятиях: Х1 - тракторы (18597 ед.); Хг- плуги (4908 ед.); Хз - зерноуборочные комбайны (5305 ед.); Х4 - кормо-уборочные комбайны (497 ед.); Х5 - сеялки (6668 ед.); Х6 - бороны (22468 ед.)
Уравнение регрессии зависимости прибыли от обеспеченности техникой рассчитано по аналогичной методике предприятий 1-й группы.
2. Потребность в удобрениях складывается суммарным наличием и полученным в ходе расчетов недостатком объёмов внесения: Х1 - азотные удобрения (356,0 т); Х2 - фосфорные удобрения (738,1 т); Хз - калийные удобрения (489,0 т); Х4 - органические удобрения: расчетная сумма недостатка в данном виде удобрений составляет 194786,7 тонн, но если учиты-
Таблица 17 - Суммарный прирост прибыли в;
вать возможности анализируемых предприятий области, то общий объем составляет 44411,4 тонн, что равно 22,8% от необходимого объема внесения [3].
Уравнение регрессии зависимости прибыли от внесения удобрений рассчитано по аналогичной методике предприятий 1-й группы [4].
3. Суммарный прирост прибыли от повышения технической оснащенности и соблюдения доз внесения удобрений рассчитан по аналогичной методике предприятий 1-й группы [3].
зимости от объема заемных средств, тыс. руб.
50% инвестиций
Прирост прибыли 6157135,307
Прирост прибыли с учетом амортизации 7685399,307
Годовой доход без учёта оборотных средств 6960243,775
25% инвестиций
Прирост прибыли 6157135,307
Прирост прибыли с учетом амортизации 6921267,307
Годовой доход без учёта оборотных средств 6196111,775
Таблица 18 - Определение показателей доходности и эффективности проекта (при 25% заемных средств) - 7641,320 млн руб.
К-ты инфл. Обозн. Депозитный процент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
1,02 Ток 0,59 0,61 0,62 0,63 0,64 0,65 0,66 0,68 0,69
чдд 42878,6 37688,8 33281,6 29521,1 26297,4 23521,6 21121,0 19036,3 17218,4
ИД 5,61 4,93 4,36 3,86 3,44 3,08 2,76 2,49 2,25
ВНД 80,87
1,04 Ток 0,58 0,59 0,61 0,62 0,63 0,64 0,65 0,66 0,67
ЧДД 48892,0 42878,6 37780,7 33438,4 29722,5 26528,4 23771,1 21380,8 19300,4
ИД 6,40 5,61 4,94 4,38 3,89 3,47 3,11 2,80 2,53
ВНД 80,87
1,06 Ток 0,57 0,58 0,59 0,61 0,62 0,63 0,64 0,65 0,66
ЧДД 55728,3 48768,9 42878,6 37869,5 33590,1 29917,9 26753,3 24014,6 21634,9
ИД 7,29 6,38 5,61 4,96 4,40 3,92 3,50 3,14 2,83
ВНД 80,87
1,08 Ток 0,56 0,57 0,58 0,59 0,61 0,62 0,63 0,64 0,65
ЧДД 63493,2 55448,9 48650,8 42878,6 37955,2 33737,1 30107,8 26972,2 24252,2
ИД 8,31 7,26 6,37 5,61 4,97 4,42 3,94 3,53 3,17
ВНД 80,87
1,10 Ток 0,55 0,56 0,57 0,58 0,59 0,61 0,62 0,63 0,64
ЧДД 72304,7 63018,0 55181,4 48537,3 42878,6 38038,0 33879,6 30292,3 27185,4
ИД 9,46 8,25 7,22 6,35 5,61 4,98 4,43 3,96 3,56
ВНД 80,87
1,12 Ток 0,54 0,55 0,56 0,57 0,58 0,59 0,61 0,62 0,63
ЧДД 82293,9 71586,8 62563,9 54924,9 48428,1 42878,6 38118,1 34017,6 30471,6
ИД 10,77 9,37 8,19 7,19 6,34 5,61 4,99 4,45 3,99
ВНД 80,87
1,14 Ток 0,53 0,54 0,55 0,56 0,57 0,58 0,59 0,61 0,62
ЧДД 93607,1 81278,3 70902,6 62129,7 54678,9 48323,1 42878,6 38195,6 34151,6
ИД 12,25 10,64 9,28 8,13 7,16 6,32 5,61 5,00 4,47
ВНД 80,87
1,16 Ток 0,52 0,53 0,54 0,55 0,56 0,57 0,58 0,59 0,60
ЧДД 106406,3 92229,1 80312,5 70249,6 61714,1 54442,7 48222,0 42878,6 38270,6
ИД 13,9 12,07 10,51 9,19 8,08 7,12 6,31 5,61 5,01
ВНД 80,87
1,18 Ток 0,51 0,52 0,53 0,54 0,55 0,56 0,57 0,58 0,59
ЧДД 120871,7 104590,5 90921,5 79392,8 69625,9 61315,9 54215,7 48124,6 42878,6
ИД 15,8 13,69 11,90 10,39 9,11 8,02 7,10 6,30 5,61
ВНД 80,87
Во 2-й группе предприятий при 25% заемных показывает окупаемость после первого года существо-
средств так же, как и в первой, квадраты неэффектив- вания проекта, что подтверждено расчетом ЧДД и
ного финансирования отсутствуют. Временной лаг ВНД. освоения инвестиций, представленный в таблице 19,
Таблица 19 - Временной лаг освоения инвестиционного проекта при 25% заемных средств
Показатели 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
Приток, млн руб. 5651,3 6196,1 6196,1 6196,1 6196,1
Опок, млн руб. 1091,62 0,00 0,00 0,00 0,00
в том числе:
КВ, млн руб. 1091,617
СавЬРЬчу 4560 6196 6196 6196 6196
(1+ЕР)Л(-1) 0,4172 0,3606 0,3117 0,2694 0,2329
СазЬР1о\м*(1+ЕР)л(-1) 1902,14 2234,33 1931,37 1669,49 1443,11
ЧДД, млн руб. 9940,16 12174,48 14105,85 15775,33 17218,45
Таблица 20 - Определение показателей доходности и эффективности проекта (при 50% заемных средств) -15282,640 млн руб.
К-ты инфл. Обо-знач. Депозитный процент
0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14 0,16 0,18
1,02 Ток 1,92 1,95 1,98 2,02 2,06 2,10 2,14 2,18 2,23
ЧДД 40586,3 35174,8 30602,7 26721,9 23413,2 20579,9 18143,9 16040,7 14217,9
ид 2,66 2,30 2,00 1,75 1,53 1,35 1,19 1,05 0,93
ВНД 44,39
1,04 Ток 1,89 1,92 1,95 1,98 2,02 2,05 2,09 2,13 2,18
ЧДД 46886,8 40586,2 35270,5 30764,9 26929,2 23649,7 20834,0 18406,8 16306,4
ид 3,07 2,66 2,31 2,01 1,76 1,55 1,36 1,20 1,07
ВНД 44,39
1,06 Ток 1,86 1,89 1,92 1,95 1,98 2,01 2,05 2,09 2,13
ЧДД 54082,1 46757,6 40586,2 35362,8 30922,0 27130,5 23879,9 21081,9 18664,2
ид 3,54 3,06 2,66 2,31 2,02 1,78 1,56 1,38 1,22
ВНД 44,39
1,08 Ток 1,84 1,86 1,89 1,92 1,95 1,98 2,01 2,05 2,08
ЧДД 62289,1 53787,4 46633,5 40586,2 35451,9 31074,2 27326,1 24104,2 21324,1
ид 4,08 3,52 3,05 2,66 2,32 2,03 1,79 1,58 1,40
ВНД 44,39
1,10 Ток 1,82 1,84 1,87 1,89 1,92 1,95 1,98 2,01 2,04
ЧДД 71638,4 61785,9 53505,3 46514,3 40586,2 35538,1 31221,6 27516,1 24322,7
ид 4,69 4,04 3,50 3,04 2,66 2,33 2,04 1,80 1,59
ВНД 44,39
1,12 Ток 1,80 1,82 1,84 1,87 1,89 1,92 1,95 1,98 2,01
ЧДД 82275,7 70875,5 61305,2 53234,9 46399,7 40586,2 35621,4 31364,6 27700,8
ид 5,38 4,64 4,01 3,48 3,04 2,66 2,33 2,05 1,81
ВНД 44,39
1,14 Ток 1,78 1,80 1,82 1,84 1,87 1,89 1,92 1,95 1,98
ЧДД 94363,0 81192,6 70148,4 60845,6 52975,5 46289,5 40586,2 35702,1 31503,3
ид 6,17 5,31 4,59 3,98 3,47 3,03 2,66 2,34 2,06
ВНД 44,39
1,16 Ток 1,77 1,79 1,80 1,82 1,85 1,87 1,89 1,92 1,95
ЧДД 108080,5 92888,7 80162,8 69454,8 60405,8 52726,6 46183,4 40586,2 35780,1
ид 7,07 6,08 5,25 4,54 3,95 3,45 3,02 2,66 2,34
ВНД 44,39
1,18 Ток 1,75 1,77 1,79 1,81 1,83 1,85 1,87 1,89 1,92
ЧДД 123628,2 106131,9 91490,3 79182,7 68792,5 59984,4 52487,3 46081,1 40586,2
ид 8,09 6,94 5,99 5,18 4,50 3,93 3,43 3,02 2,66
ВНД 44,39
Таблица 21 - Временной лаг освоения инвестиционного проекта при 50% заемных средств
Показатели 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г.
Приток, млн руб. 6306,3 6960,2 6960,2 6960,2 6960,2
Отток, млн руб. 2183,23 0,00 0,00 0,00 0,00
в том числе:
КВ, млн руб. 2183,234
Са81тР1о\л/ 4123 6960 6960 6960 6960
(1+Ер)-' 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
СаБ|1Р1о\л/*(1+Ер)-' 4123,03 6960,24 6960,24 6960,24 6960,24
ЧДД, млн руб. 12745,27 19705,51 26665,76 33626,00 40586,25
При 50% заемных средств во второй группе предприятий появляется один квадрат неэффективного финансирования (при Е = 18%, г = 2%). Временной лаг освоения инвестиций в таблице 21 показывает окупаемость проекта через два года его существования.
Выводы. Для оценки эффективности капиталовложений отобраны показатели: чистый дисконтированный доход, индекс доходности, внутренняя норма доходности и срок окупаемости проекта. В связи с тем, что уровень инфляции и ставка процента банка колеблется по регионам и видам заемных учреждений, разработан метод оценки инвестиций в виде матрицы для четырех вариантов заемных средств (25%, 50%). Каждая матрица отражает 81 квадрат условия финансирования проекта и отражает эффективность и окупаемость инвестиций. Временной лаг освоения инвестиционного проекта рассчитан для двух групп предприятий (проанализированных по уровню рентабельности). В первой группе предприятий при 25, 50% заемных средств квадраты неэффективного финансирования отсутствуют, а максимальная окупаемость проекта равна трем годам. Во второй группе предприятий при 25% заемных средств квадраты неэффективного финансирования отсутствуют, а окупаемость инвестиций наблюдается на первом шаге. При 50% заемных средств появляется первый квадрат неэффективного вложения средств и окупаемость проекта происходит во второй.
При анализе предприятия третьей группы наблюдается отрицательный прирост прибыли и вложения инвестиций в данную группу нецелесообразны, окупаемости проекта нет. Предприятиям данной группы требуется разработка программы по выходу из кризисной ситуации. Предприятия первой группы являются весьма высокорентабельными из-за большой доли в структуре производства подсолнечника, являющегося самой высокорентабельной культурой. В данной группе предприятий производство органики от необходимой нормы составляет 29,1%. Предприятия второй группы специализируются на производстве зерновых культур. Производство органики у предприятий данной группы равно 22,8% от нормы. Предприятия второй группы имеют большой удельный вес в структуре специализации отрасли животноводства, являющейся убыточной во многих регионах. Производство органики
у предприятий третьей группы составляет 54,9% от нормы.
Литература
1. Серегин, A.A. Формирование тенденций развития сельскохозяйственных предприятий в воспроизводственной концепции технической базы / A.A. Серегин, H.A. Глечикова, А.Ф. Рева II Международный научный журнал. - 2014. - № 6. - С. 37-42.
2. Липкович, Э.И. Интеллектуализация технического оснащения АПК / Э.И. Липкович, A.A. Серегин II АПК: экономика, управление. -2015. - № 1. - С. 63-75.
3. Мирошникова, В.В. Регулирование отечественного производства и рынка сельскохозяйственной техники / В.В. Мирошникова II Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2010. - № 7. - С. 16-18.
4. Серёгин, A.A. Определение нормативной потребности в сельскохозяйственных машинах и комбайнах / A.A. Серёгин, H.A. Глечикова II Международный технико-экономи-ческий журнал. - 2015. - № 3. - С. 23-33.
5. Кузьменко, О.В. Обоснование границ эффективного формирования технической базы растениеводства с учетом прогноза цен / О.В. Кузьменко II Международный техни-ко-экономический журнал. - 2017. - № 2. - С. 22-27.
6. Глечикова, H.A. Воспроизводство материально-технической базы растениеводства как подсистемы АПК: типология, механизм организации, индикаторы, инструменты развития / H.A. Глечикова. - Майкоп: Изд-во АГУ, 2012. - 247 с.
7. Глечикова, H.A. Статистическое прогнозирование основных параметров технической базы сельхозпредприятий РФ / H.A. Глечикова, А.Ф. Рева II АПК: экономика и управление. - 2012. - № 11. - С. 50-53.
8. Глечикова, H.A. Определение эффективности и окупаемости временного лага освоения инвестиционного проекта / H.A. Глечикова, А.Ф. Рева// Международный научный журнал. - М, 2015. - № 4. - С. 30-45.
9. Глечикова, H.A. Определение эффективности проекта в зависимости от объемов привлечения заемных средств / H.A. Глечикова, А.Ф. Рева II Экономика сельского хозяйства России: научный журнал. - М., 2011. - № 11. -С. 71-82.
References
1. Seryogin A.A. Glechikova N.A., Reva A.F. Formirova-nie tendencij razvitiya sel'skokhozyajstvennykh predpriyatij v vosproizvodstvennoj koncepcii tekhnicheskoj bazy [Formation of development trends of agricultural enterprises in the reproductive concept of the technical base], Mezhdunarodnyj nauchnyj zhur-nal, 2014, No 6, pp. 37-42. (In Russian)
2. Lipkovich E.I., Seryogin A.A. Intellektualizaciya tekh-nicheskogo osnashheniya APK [Intellectualization of technical equipment of agriculture], APK: ekonomika, upravlenie, 2015, No 1, pp. 63-75. (In Russian)
3. Miroshnikova, V.V. Regulirovanie otechestvennogo proizvodstva i rynka sel'skokhozyajstvennoj tekhniki [Regulation of domestic production and market of agricultural machinery], Mekhanizaciya / elektrifikaciya seiskogo khozyajstva, 2010, No 7, pp. 16-18. (In Russian)
4. Seryogin A.A., Glechikova N.A. Opredelenie norma-tivnoj potrebnosti v sel'skokhozyajstvennykh mashinakh i kom-bajnakh [Determination of regulatory necessity for agricultural machines and combines], Mezhdunarodnyj tekhniko-ekonomicheskij zhurnal, 2015, No 3, pp. 23-33. (In Russian)
5. Kuz'menko O.V. Obosnovanie granicz effektivnogo formirovaniya tekhnicheskoj bazy rastenievodstva s uchetom prognoza cen [Justification of the boundaries of the effective formation of the technical base of crop production taking into account the price forecast], Mezhdunarodnyj tekhniko-ekonomicheskij zhurnal, 2017, No 2, pp. 22-27. (In Russian)
6. Glechikova N.A. Vosproizvodstvo material'no-tekhnicheskoj bazy rastenievodstva kak podsistemy APK: tipolo-giya, mekhanizm organizacii, indikatory, instrumenty razvitiya [Reproduction of material and technical base of crop production
as subsystems of agroindustrial complex: typology, mechanism of organization, indicators, development tools], Majkop, Izd-vo AGU, 2012, 247 p. (In Russian)
7. Glechikova N.A., Reva A.F. Statisticheskoe prognozi-rovanie osnovnykh parametrov tekhnicheskoj bazy sel'khozpredpriyatij RF [Statistical forecasting of the main parameters of the technical base of agricultural enterprises of the Russian Federation], APK: ekonomika / upravlenie, 2012, No 11, pp. 50-53. (In Russian)
8. Glechikova N.A., Reva A.F. Opredelenie effektivnosti i okupaemosti vremennogo laga osvoeniya investicionnogo proek-ta [Determination of efficiency and payback of the time lag of development of the investment project], Mezhdunarodnyj nauch-nyjzhurnal, M., 2015, No4, pp.30-45. (In Russian)
9. Glechikova N.A., Reva A.F. Opredelenie effektivnosti proekta v zavisimosti ot ob"emov privlecheniya zaemnykh sredstv [Determining the effectiveness of the project depending on the volume of borrowing funds], Ekonomika seiskogo khozyajstva Rossii: nauchnyj zhurnal, M., 2011, No 11, pp. 71-82. (In Russian)
Сведения об авторах
Глечикова Наталья Александровна - доктор экономических наук, профессор, заместитель директора по учебной работе, Азово-Черноморский инженерный институт - филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» в г. Зернограде (Ростовская область, Российская Федерация). Тел.: +7-928-611-19-77. E-mail: nataliyglechikova@mail.ru.
Рева Алла Фёдоровна - кандидат технических наук, доцент, декан факультета «Экономика и управление территориями», Азово-Черноморский инженерный институт - филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» в г. Зернограде (Ростовская область, Российская Федерация). Тел.: +7-905-487-86-81. E-mail: afrewcom@mai.ru.
Серёгин Александр Анатольевич - кандидат технических наук, профессор, директор Азово-Черноморского инженерного института - филиала ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» в г. Зернограде (Ростовская область, Российская Федерация). Тел.: +7-928-117-20-00. E-mail: alexandrseriogin@mail.ru.
Коровин Юрий Иванович - кандидат технических наук, профессор кафедры «Общий и таможенный менеджмент», ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств» (Российская Федерация). Тел.: +7-915-604-75-10. E-mail: yura.korovin.61@mail.ru.
Information about the authors
Glechikova Natalia Aleksandrovna - Doctor of Economic Sciences, professor, deputy director of educational work, Azov-Black Sea Engineering Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» in Zernograd (Rostov region, Russian Federation). Phone: +7-928-611-19-77. E-mail: nataliyglechikova@mail.ru.
Reva Alia Fedorovna - Candidate of Technical Sciences, associate professor, dean of the Economics and management of territories faculty, Azov-Black Sea Engineering Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» in Zernograd (Rostov region, Russian Federation). Phone: +7-905-487-86-81. E-mail: afrewcom@mai.ru.
Seryogin Alexander Anatolievich - Candidate of Technical Sciences, professor, director of the Azov-Black Sea Engineering Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» in Zernograd (Rostov region, Russian Federation). Phone: +7-928-117-20-00. E-mail: alexandrseriogin@mail.ru.
Korovin Yuriy Ivanovich - Candidate of Technical Sciences, professor of the General and customs management department, FSBEI HE «Moscow State University of Food Productions» (Russian Federation). Phone: +7-915-604-75-10. E-mail: yura.korovin.61@mail.ru.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
