CC BY
24УДК 330.43:636.22./28(476.4)
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В СФЕРЕ МЯСНОГО СКОТОВОДСТВА МОГИЛЕВСКОЙ ОБЛАСТИ
В.И. КОЛЕСНЁВ, кандидат экономических наук, доцент И.В. ШАФРАНСКАЯ, кандидат экономических наук, доцент УО " Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
ECONOMETRIC ANALYSIS IN THE SPHERE OF BEEF
CATTLE BREEDING OF MOGILEV REGION VI. KALIASNION, the candidate of economic science, the associate professor I.V SHAFRANSKAIA, the candidate of economic science, the associate professor The establishment of education "The Belorussian state agricultural academy"
В статье приводятся результа- The article presents the results ofthe
ты математико-статистического mathematic-statistical analysis of the
анализа по информации организаций, information of the organizations
занимающихся мясным скотовод- engaged in beef cattle breeding. The
ством. Рассмотрена методика вы- technique of the choice of agricultural
бора сельскохозяйственных предпри- enterprises is considered that differ in
ятий, отличающихся различным levels of resources recoupment. уровнем окупаемости ресурсов.
Ключевые слова: производственный потенциал, мясное скотоводство, эконометрическая модель, математико-статистический анализ.
Введение. Потенциал сельскохозяйственной организации представляет собой способность создавать материальные блага на основе совокупности накопленных ресурсов, оптимальное использование которых призвано обеспечить достижение намеченных целей. Поэтому изучение потенциальных возможностей предприятий, которые занимаются производством говядины, позволит получить системную оценку хозяйствования в сфере мясного скотоводства.
В процессе научного анализа необходимо учитывать, что уровень обеспеченности производственными ресурсами неадекватен уровню использования потенциала сельхозорганизаций. Данный аспект предполагает, что эффективность каждого ресурса определяется также их пропорциональным составом и сбалансированностью. С этой целью важно выявить различия в уровне хозяйствования однородных объектов (по природным условиям, специализации) с последующей разработкой предложений для их оптимального функционирования.
Материалы и методы. В качестве методов экономического исследования использовались абстрактно-логические приемы (индукции и дедукции; анализа и синтеза), экономию - статистические методы. Практической основой для проведения расчетов послужили данные годовых отчетов сельхозорганизаций Могилевской области.
Результаты и предложения. С позиций системного подхода каждая сельскохозяйственная организация может рассматриваться в качестве определенной системы, обладающей разнообразными ресурсами, которые вовлекаются в хозяйственную деятельность. При этом возможно: а) рациональное использование ресурсов; б) нерациональное - в результате недоиспользования или слишком интенсивного вовлечения в оборот в ущерб технологическим свойствам. Различают два основных метода расчета эффективности использования ресурсов на основе математических приемов [1]:
1. Получение параметров эффективности по объективно обусловленным оценкам;
2. Статистическое моделирование взаимосвязей результатов производства с объективными экономическими факторами. Путем сопоставления ожидаемых и фактических значений результативного показателя можно делать выводы об интенсивности использования ресурсов, уровне организации и технологии производства по каждому сельскохозяйственному предприятию.
В качестве выходной величины, являющейся основным измерителем эффективности использования производственного потенциала, предлагается использовать показатели товарной, реализованной, конечной продукции, имеющие некоторые отличия в зависимости от особенностей их расчета и применения [2, 3, 4, 5].
Для объективной оценки степени реализации производственного потенциала в отрасли мясного скотоводства нами была сделана попытка построить эконометрическую модель формирования товарной продукции по информации сельхозорганизаций Могилевской области. Для отбора факторных признаков, влияющих на формирование выручки от реализации крупного рогатого скота (КРС), были проанализированы коэффициенты парной корреляции зависимого и возможных независимых показателей (табл. 1).
Факторные признаки, имеющие более тесную связь с результативным показателем, были отобраны для построения эконометрической модели формирования выручки от реализации КРС. После отсева несущественных факторов (по taj) эконометрическая модель имеет вид:
Факторные показатели Выручка от реализации КРС, млн руб.
Производственные затраты (без амортизации), млн руб. 0,847
Основные производственные фонды, млн руб. 0,433
Среднегодовые работники, обслуживающие КРС, чел. 0,661
Площадь сельхозугодий, га 0,333
Покупные корма, т к.ед. 0,918
Поголовье КРС, гол. 0,912
Продуктивность КРС, г 0,305
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. 0,403
Удельный вес КРС, направленного на переработку, % 0,088
Выход к.ед. на 100 балло-га с.-х. угодий, ц к.ед. 0,184
Плодородие с.-х. угодий, балл 0,173
Процент распаханности, % 0,071
Площадь сенокосов и пастбищ, га 0,225
Израсходовано кормов в отрасли мясного скотоводства, т к.ед. 0,802
ух = -226,681 + 0,449х1 + 0,052х2 + 0,991х3; Я = 0,956; О = 0,914; F = 801,268 ; ^ =-3,179; ^ = 2,181
1а1 = 11,098; ^ = 22,737,
где ух - выручка от реализации КРС, млн руб.;
х1 - производственные затраты (без амортизации), млн руб.; х2 - среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб.; х3 - покупка кормов, т к.ед.
Коэффициент множественной корреляции (Я=0,956) отражает тесную связь между результативным и включенными в модель факторными показателями. 91,4 % (0=0,914) вариации выручки от реализации КРС обусловлено влиянием факторов, включенных в модель. Критерий Фишера (Е=801,268) свидетельствует об адекватном количественном описании исследуемого процесса.
Высокая устойчивость характеристик эконометрической модели позволяет применить ее для дальнейшего анализа [6]. Так, р -коэффициенты показывают, что наибольшую роль в формировании результативного показателя играют покупные корма (РХз = 0,650) и производственные затраты (рх1 = 0,352) (табл. 2).
При этом рост покупных кормов в данных экономических условиях на 1 условную стандартную единицу позволяет увеличить выручку от реализации КРС на 0,65 условных стандартных единиц.
Факторные показатели Значение ,8-коэффициентов
Производственные затраты (без амортизации), млн руб. (х1) 0,352
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. (х2) 0,049
Покупка кормов, т к.ед. (х3) 0,650
Таблица 3 - Значение показателей частной детерминации
Факторные показатели Значение показателя частной детерминации
Производственные затраты (без амортизации), млн руб. (х1) 0,298
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. (х2) 0,019
Покупка кормов, т к.ед. (Х3) 0,597
Для оценки индивидуального вклада каждого факторного показателя в вариацию зависимой переменной рассчитаем показатели частной детерминации [7], которые даны в таблице 3.
Анализ данных таблицы 3 показывает, что построенная эконометричес-
кая модель объясняет 91,4 % (^ dj = 0,914 ) вариации результативного показателя, в частности, на долю покупных кормов (фактор х3) приходится 59,7 % вариации, на долю производственных затрат без амортизации (фактор х) -29,8 % вариации.
Высокие значения характеристик эконометрической модели позволяют использовать ее для углубленного количественного анализа.
Сравнение фактического значения результативного показателя с расчетным позволило выделить две группы сельхозорганизаций с различным уровнем использования ресурсов (табл. 4). В первую группу попали неэффективно работающие сельхозорганизации, а вторая группа представлена предприятиями, характеризующимися лучшим использованием ресурсов.
Анализ таблицы 4 показывает, что эффективно работающие сельхозор-ганизации имеют большую площадь (на 0,8 %) и плодородие (на 2,4 %) сельхозугодий. Более высокое значение площадей сенокосов и пастбищ (на 5,5 %) за счет уменьшения площади пашни не позволяет предприятиям 2-й группы получать больше кормов в расчете на 100 балло-га сельхозугодий по сравнению с организациями 1-й группы. Лучше работающие предприятия, имея больше (на 10,2 %) среднегодового поголовья КРС, закупают больше молодняка животных (на 4,2 %) и характеризуются меньшим объемом покупных кормов (на 30,5 %), добиваются большей (на 2,2 %) продуктивности КРС. Рост (на 1,8 %) расхода кормов в
Таблица 4 — Экономические показатели сельхозорганизаций с разным уровнем использования ресурсов_
Показатели Коэффициент эффективности использования ресурсов, В среднем по совокупности Данные 2-й гр. в % к 1-й гр.
до 1,0 свыше 1,0
Количество сельхозорганизаций 105 125 230 -
Коэффициент эффективности использования ресурсов 0,70 1,51 1,00 -
Выручка от реализации КРС, млн руб. 431,3 648,1 549,1 150,3
Прибыль (убыток) от реализации, млн руб. -192,4 -69,5 -125,6 36,1
Производственные затраты (без амортизации), млн руб. 876,3 794,7 832,0 90,7
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. 3367,0 3170,3 3260,1 94,2
Покупные корма, т к.ед. 281,7 195,9 235,0 69,5
Куплено КРС, т 90,9 94,7 92,9 104,2
Среднегодовое поголовье КРС, гол. 1115,0 1229,2 1177,1 110,2
Среднесуточный привес КРС, г 478,5 489,0 484,2 102,2
Уровень кормления 1 гол. КРС, ц к.ед. 28,8 26,6 27,6 92,4
Основные производственные фонды, млн руб. 3476,8 2937,9 3184,0 84,5
Среднегодовые работники, обслуживающие КРС, чел. 23,7 23,9 23,8 100,8
Израсходовано кормов в мясном скотоводстве, т к.ед. 3213,0 3270,3 3244,1 101,8
Выход кормов на 100 балло-га сельхозугодий, ц к.ед. 93,6 92,3 92,9 98,6
Площадь с.-х. угодий, га 4486,1 4522,6 4505,9 100,8
Площадь сенокосов и пастбищ, га 1685,5 1778,8 1736,2 105,5
Плодородие с.-х. угодий, балл 28,7 29,4 29,1 102,4
Процент распаханности, % 62,4 60,7 61,5 -1,7
Реализовано КРС на племцели, % 6,7 6,6 6,7 -0,1
Реализовано КРС на собственную переработку, % 3,6 2,7 3,1 -0,9
мясном скотоводстве и снижение уровня кормления 1-й головы КРС (на 7,6 %) при росте продуктивности скота (на 2,2 %) свидетельствуют об использовании предприятиями 2-й группы для кормления животных более качественных кормов, сбалансированных по питательным веществам, микро-, макроэлементам и витаминам. Снижение производственных затрат без амортизации (на 9,3 %) при росте среднегодового поголовья КРС (на 10,2 %) указывает на то, что лучше работающие сельхозорганизации хозяйствуют более эффективно и рационально используют ресурсы.
Вышеизложенное позволяет организациям 2-й группы получить на 50,3 % больше выручки от реализации КРС и на 63,9 % уменьшить убыток от реализации КРС (с -192,4 до -69,5 млн руб.) по сравнению с сельхо-зорганизациями 1-й группы.
По информации выделенных групп сельхозорганизаций были построены эконометрические модели формирования выручки от реализации КРС:
для неэффективно работающих сельхозорганизаций:
= -135,375 + 0,450х, + 0,013х2 + 0,456х3;
Я = 0,937; Б = 0,878; ^ = 242,521;
г =-1,939; га = 1,610;
а0 а2
га = 11,382; га = 6,873;
а1 а3
для эффективно работающих сельхозорганизаций:
= -198,994 + 0,577х1 + 0,059х2 + 1,021х3;
Я = 0,993; Б = 0,986; ^ = 2937,858;
га =-4,200; г = 3,445;
а0 а2 ' '
га1 = 20,102; = 40,318.
Высокие значения характеристик построенных моделей свидетельствуют об адекватном количественном описании выручки от реализации КРС в разрезе выделенных групп сельхозорганизаций. Роль отдельных факторных показателей в формировании результативного признака можно оценить, используя р-коэффициенты (табл. 5). Следует отметить, что от 1-й группы предприятий до 2-й наблюдается тенденция сокращения роли производственных затрат без амортизации (Рх1 = 0,624 + 0,386) за счет увеличения роли покупных кормов (РХз = 0,365 + 0,650) и годовой оплаты одного среднегодового работника (рх = 0,023 + 0,047) в общей вариации выручки от реализации КРС.
Таблица 5 - Значение ^-коэффициентов
Факторные показатели ,6-коэффициенты
для хуже работающих организаций для лучше работающих организаций
Производственные затраты без амортизации, млн руб. (х1) 0,624 0,386
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. (х2) 0,023 0,047
Покупка кормов, т к.ед. (х3) 0,365 0,650
Значение показателя частной детерминации
Факторные показатели для хуже работаю- для лучше работающих сельхозор-ганизаций
щих организации
Производственные затраты без амортизации, млн руб. (х1) 0,565 0,345
Среднегодовая оплата 1 среднегодового работника, тыс. руб. (х2) 0,007 0,023
Покупка кормов, т к.ед. (х3) 0,306 0,618
Данные выводы подтверждает и информация таблицы 6. Основную долю вариации обеспечивает фактор х1 (й1=0,565) в общей вариации результата для 1-й группы предприятий. Для 2-й группы наибольшую долю вариации в формировании вариации выручки от реализации КРС (ух) играют покупные корма (фактор х3; d3=0,618).
Таким образом, математико-статистический анализ по информации организаций, занимающихся мясным скотоводством, позволил выявить наличие экономически эффективных и неэффективных предприятий в данной отрасли животноводства. Критерием выбора группы сельхозобъ-ектов явились уровень окупаемости ресурсов, потенциальные резервы роста эффективности производства. Лучше функционирующие предприятия заслуживают поддержки со стороны государства и мясоперерабатывающих заводов и комбинатов, в сырьевую зону которых они входят.
Литература
1. Денисов, В.И. Народнохозяйственные модели оптимального развития природных комплексов / В.И. Денисов. - Москва: Наука, 1978. - 192 с.
2. Леньков, И.И. Концептуальные проблемы оптимального функционирования АПК в условиях неопределенности / И.И. Леньков // Модельные программы реструктуризации и реформирования АПК: материалы науч. конф., Горки, 15-17 марта 2001 г. / Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. - Горки, 2001. - С. 5-13.
3. Ленькова, Р. К. Модельная программа адаптации аграрных формирований районного АПК к рыночной системе хозяйствования / Р.К. Ленькова. - Горки, 1998. - 113 с.
4. Колеснёв, В.И. Особенности формирования рынков сельскохозяйственной продукции в рамках продуктовых подкомплексов Витебского АПК / В .И. Колеснёв // Экономико-математическое моделирование параметров механизма функционирования аграрных образований АПК: сб. науч. тр. / Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. - Горки, 2002. - С. 41-48.
5. Шафранская, И.В. Формирование стоимости товарной продукции животноводства в условиях перехода к рыночной экономике / И.В.
Шафранская, А. С. Марков // Системное моделирование параметров механизма хозяйствования аграрных образований АПК района: сб. науч. тр. /Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. - Горки, 2003. - С. 43-46.
6. Эконометрика: учеб. / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва: Финансы и статистика, 2006. - 576 с.
7. Булдык, Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г.М. Булдык. - Минск: НО ООО " БИП-С", 2003. - 399 с.
Информация об авторах
Колеснёв Виктор Иванович - кандидат экономических наук, заведующий кафедрой математического моделирования экономических систем АПК УО "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". Информация для контактов: тел. (раб.) 8(02233) 5-94-38
Шафранская Ирина Викторовна - кандидат экономических наук, доцент УО " Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". Информация для контактов: тел. (раб.) 8(02233) 5-94-38
Дата поступления статьи - 19 сентября 2007 г.
УДК 631.1.017
СЛОЖИВШИЕСЯ РАЗМЕРЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ИХ ДИНАМИКА
А.В. КОЛМЫКОВ, аспирант УО "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
ESTABLISHED SIZES OF AGRICULTURAL ENTERPRISES AND THEIR DYNAMICS
A.V. КАЬМУКОи, the post-graduate student The Establishment of education "The Belorussian state agricultural academy"
В работе исследованы эволюция размеров сельскохозяйственных предприятий за 1923-2006 гг., динамика их численности и средних площадей, установлена устойчивая тенденция роста размеров хозяйств во времени, проанализирована эффективность их производства при различной площади землепользования.
The article presents the evolution of agricultural enterprises' sizes in the period since 1923 to 2006, as well as dynamics of its quantity and average areas, a consistent growth trend of enterprise sizesfor a while is determined, efficiency of theirproduction with different areas of land use is analyzed.
Ключевые слова: эволюция, размер, сельскохозяйственное предприятие, численность, динамика, эффективность.
