CC BY
16
продукта. Закон Оукена является объективным экономическим законом, который характеризуется национальной спецификой экономической обстановки анализируемых стран.
Источники:
1. Вакуленко Е.С., Гурвич Е.Т. Взаимосвязь ВВП, безработицы и занятости: углубленный анализ закона Оукена для России [Электронный ресурс]. // Вопросы экономики. 2015 № 8 С. 5-27. Режим доступа: https://economics.hse.ru/data/2017/10/24/1157648265/Гурвич_Вакуленко_Оукен.pdf.
2. Казакова М.В. Закон Оукена: теоретические основы и оценки для России [Электронный ресурс]. // Экономическое развитие России. 2017. №11. Режим доступа: https://cyberlemnka.ra/article/n/zakon-oukena-teoreticheskie-osnovy-i-otsenki-dlya-ro ssii.
3. Okun, A. Potential GNP: its measurement and significance // Proceedings of the Business and Economic Statistics Section of the American Economic Association. 1962 Рр. 98-104.
4. Национальные счета; Рынок труда, занятость и заработная плата: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/accounts.
5. 5 Храмченко А.А. Анализ бюджетного инвестирования/ Храмченко А.А., Вакуленко А.А., Салова А.А.//Вестник Академии знаний. 2020. № 5 (40). С. 447-454.
6. Храмченко А.А. Оценка структуры динамики пенсионной системы в РФ/ Храмченко А.А., Абрамян М.Н., Борсук Д.А.//Вестник Академии знаний. 2020. № 4 (39). С. 440-443.
References:
1. Vakulenko E.S., Gurvich E.T. The relationship of GDP, unemployment and employment: an in-depth analysis of Okun's law for Russia [Electronic resource]. // Economic Issues. 2015 No. 8 P. 5-27. Access mode: https://economics.hse.ru/data/2017/10/24/1157648265/Gurvich_Vakulenko_Oaken.pdf.
2. Kazakova M.V. Okun's Law: Theoretical Foundations and Assessments for Russia [Electronic resource]. // Economic development of Russia. 2017. No. 11. Access mode: https://cyberleninka.ru/article/n/zakon-oukena-teoreticheskie-osnovy-i-otsenki-dlya-rossii.
3. Okun, A. Potential GNP: its measurement and significance // Proceedings of the Business and Economic Statistics Section of the American Economic Association. 1962 pp. 98-104.
4. National accounts; Labor market, employment and salary: Federal State Statistics Service [Electronic resource]. Access mode: https://rosstat.gov.ru/accounts.
5. Khramchenko A.A. Analysis of budget investment / Khramchenko A.A., Vakulenko A.A., Salova A.A.// Bulletin of the Academy of Knowledge. 2020. No. 5 (40). S. 447-454.
6. Khramchenko A.A. Assessment of the structure of the dynamics of the pension system in the Russian Federation / Khramchenko A.A., Abramyan M.N., Borsuk D.A.// Bulletin of the Academy of Knowledge. 2020. No. 4 (39). S. 440-443.
DOI: 10.24412/2304-6139-2022-11248
Н.Н. Яроменко - к.э.н., доцент кафедры статистики и прикладной математики, Кубанский государственный аграрный университет, natalia-ya79@mail.ru,
N.N. Yaromenko - Ph.D., Associate Professor, Department of Statistics and Applied Mathematics, Kuban state agrarian University;
Ю.Р. Тахмазян - студентка, Кубанский государственный аграрный университет,
Yu. R. Tahmazyan - student, Kuban State Agrarian University;
Е.А. Пилипенко - студентка, Кубанский государственный аграрный университет,
E. A. Pilipenko - student, Kuban State Agrarian University.
ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ОТ РЕАЛИЗАЦИИ АКВАПРОДУКЦИИ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ
ECONOMIC AND STATISTICAL ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF FACTORS ON THE FINANCIAL RESULT FROM THE SALE OF AQUATIC PRODUCTS IN AGRICULTURAL ORGANIZATIONS OF THE KRASNODAR TERRITORY
Аннотация. В настоящий момент в научной литературе апробировано множество методических подходов экономико-статистического анализа. Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития. В качестве этапов статистического анализа выделяются: формулировка цели анализа, критическая оценка данных, сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных; формирование обобщающих показателей, фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов; формулировка заключений, выводов и практических предложений о резервах и перспективах развития изучаемого явления.
Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария изучения их структуры, связей и динамики.
Abstract. At the moment, many methodological approaches to economic and statistical analysis have been tested in the scientific literature. The tasks of statistical analysis are: to determine and evaluate the specifics and features of the studied phenomena and processes, to study their structure, relationships and patterns of their development. The following stages of statistical analysis are distinguished: formulation of the purpose of the analysis, critical evaluation
of the data, comparative evaluation, and ensuring comparability of the data; formation of generalizing indicators, fixing and substantiating the essential properties, features, similarities and differences, connections and laws of the studied phenomena and processes; formulation of conclusions, conclusions and practical proposals on the reserves and prospects for the development of the studied phenomenon.
Statistical data analysis is carried out in an inseparable connection between the theoretical, qualitative analysis of the essence of the studied phenomena and the corresponding quantitative tools for studying their structure, relationships and dynamics.
Ключевые слова: экономико-статистический анализ, анализ, финансовые результаты, рыбопродуктивность, аквапродукция.
Keywords: economic and statistical analysis, analysis, financial results, fish productivity, aquatic products.
Экономико-статистический анализ - это разработка методики, основанной на широком применении традиционных статистических и математико-статистических методов, с целью контроля адекватного отражения исследуемых явлений и процессов.
Комплексное использование методов обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, которое включает в себя 3 стадии (рисунок 1).
Статистический анализ данных проводится в неразрывной связи теоретического, качественного анализа сущности исследуемых явлений и соответствующего количественного инструментария изучения их структуры, связей и динамики.
Рисунок 1 - Этапы экономико-статистического анализа На рисунке 2 нами выделены ключевые методы количественного экономико-статистического анализа.
Рисунок 2 - Основные статистические методы в экономическом анализе
С целью экспресс-оценки финансовой эффективности сельскохозяйственных организаций, занимающихся производством аквапродукции, мы предлагаем провести количественную характеристику их финансово -хозяйственной деятельности на основе метода группировок и корреляционно-регрессионного анализа.
Метод группировок является основой применения других методов анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемого явления. Посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков существует возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях в известной мере его определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношения различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.
Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. В зависимости от конкретных условий группировочные признаки должны видоизменяться, то есть должны быть специализированы при выделении одного и того же типа в различных условиях. Группи-ровочный признак определяется, исходя из цели и задачи исследования, из имеющихся в наличие данных. Если признак количественный, то строится ряд распределения. Он может быть дискретным или интервальным.
С помощью метода аналитических группировок рассмотрим влияние некоторых факторов на изменение финансовых результатов от реализации аквапродукции по совокупности сельскохозяйственных организаций Краснодарского края, специализирующихся на производстве и реализации аквапродукции (таблица 1,2).
Таблица 1 - Влияние рыбопродуктивности на финансовые результаты от реализации аквапродукции
Группы хозяйств по рыбопродуктивности, ц Число хозяйств в группе Средняя рыбопродуктивность, ц Полная себестоимость 1 ц аквапродук-ции, тыс. руб. Уровень товарности аквапро-дукции, % Получено убытка (прибыли) на 1 ц аквапродук-ции, тыс.руб. Уровень убыточности (рентабельности) аквапро-дукции, %
до 3,205 12 1,000 40,6 76,9 -23,1 -205,0
3,205-6,205 9 4,545 15,0 46,5 -25,7 -62,2
6,205 и более 4 7,755 10,9 92,5 2,6 24,3
Итого и в среднем 25 2,522 20,7 55,1 -12,5 -64,5
Группировка хозяйств по рыбопродуктивности позволила выявить, что с ростом значений группиро-вочного признака от первой группы к третьей показатель убыток переходит в показатель прибыль. Так, при рюбопродуктиывносит до 6,205 ц с 1 га у сельскохозяйственных организаций наблюдается убыток от реализации аквапродукции. Прибыль на 1 ц аквапродукции получена только в третьей группе при рыбопродуктивности свыше 6,205 ц с 1 га. Уровень товарности и рентабельности скачкообразно увеличиваются. Наиболее высокие показатели рентабельности и прибыли наблюдаются в третьей группе - рентабельность составила 24,3 %, а прибыль на 1 ц аквапродукции - 2,6 тыс. руб.
Таким образом, между рыбопродуктивностью и уровнем прибыли на 1 ц аквапродукции и уровнем рентабельности наблюдается прямая зависимость. Наиболее оптимальной с точки зрения рентабельности является третья группа, где рыбопродуктивность составляет в среднем 7,755 ц/га. В этой группе благодаря своевременно проведенной мелиорации был достигнут довольно высокий уровень рыбопродуктивности и в то же время, исходя из достигнутого уровня рентабельности затраты на производство и реализацию аквапродукции были сбалансированы с полученной прибылью и не занимали такой высокий процент в стоимости продукции как в первой группе.
Группировка хозяйств по трудоемкости позволила выявить, что с ростом значений группировочного признака от первой группы к третьей полная себестоимость растет, а уровень товарности аквапродукции снижается, а рыбоподуктивность, прибыль на единицу продукции, а также рентабельность скачкообразно сокращаются.
Таблица 2 - Влияние трудоемкости производства на финансовые результаты от реализации аквапродукции
Группы хозяйств по уровню трудоемкости, чел.-ч. Число хозяйств в группе Средняя трудоемкость, чел.-ч Рыбопро-дуктив-ность, ц Полная себестоимость 1 ц аквапродукции, тыс.руб. Уровень товарности аквапродукции, % Получено прибыли на 1 ц аквапро-дукции, тыс. руб. Уровень рентабельности аквапродук-ции, %
до 21 18 12,5 1,312 8,6 88,1 -57,0 -605,9
21-41 4 24 5,896 9,8 68,4 6,7 66,2
свыше 61 3 76 4,375 14,5 21,3 3,1 28,9
Итого в среднем 25 13,0 3,181 10,6 59,9 -13,9 -140,3
Для целей анализа и планирования хозяйственно-экономической деятельности предприятия широко применяется корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционно-регрессионный анализ изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности.
Корреляционный анализ помогает измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи и типа модели для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака).
Посредством корреляционно-регрессионного анализа по данным 25 сельскохозяйственных организаций Краснодарского края нами была сформирована эмпирическая база данных, содержащая значительное число социально и экономически значимых показателей, характеризующих текущее состояние и тенденции развития финансово-экономических процессов, проявляющихся в аграрной сфере в масштабах региональной экономики (Краснодарского края). Сформированная база данных была подвергнута процедуре факторного моделирования с целью выявления показателей, оказывающих максимальное воздействие на результативный признак. При исследовании влияния факторов на прибыль от реализации на 1 ц продукции товарного рыбоводства (аквакульту-ры) в математическую модель были включены следующие факторные признаки: рыбопродуктивность, ц (хх), трудоемкость производства аквакультуры, чел.-ч (х2 ), затраты производства 1 ц продукции аквакультуры, тыс.руб. (х3 ).
Пакет анализа «Корреляция» показал, что отобранные нами факторные признаки могут быть включены в математическую модель. Так парный коэффициент между прибылью от реализации на 1 ц продукции товарного рыбоводства и рыбопродуктивностью составил гух± = 0,58, это говорит о том, что что между результативным признаком и отобранным фактором связь прямая и сильная; гуХ2 = - 0,79 - связь между результативным признаком и трудоемкостью связь обратная тесная; гуХз = - 0,72, связь обратная и сильная.
Пакет анализа «Описательная статистика» представлен в таблице 3.
Таким образом, из представленной таблицы 3 видно, что средний убыток от реализации на 1 ц продукции товарного рыбоводства (аквакультуры) составила 200 тыс.руб. Коэффициент вариации составил 127,8 %, что свидетельствует о больших различиях в прибыли от реализации на 1 ц продукции товарного рыбоводства. Уровень значимости по критерию Стьюдента надежный.
Средняя рыбопродуктивность составила 3б16 ц, а коэффициент вариации - 32,5 %, что говорит об статистической однородности данного показателя. Уровень значимости по критерию Стьюдента надежный.
Таблица 3 - Результаты применения инструмента «Описательная статистика»
Показатель У.Х; Ме Рг V
Прибыль (убыток) от реализации 1 ц продукции товарного рыбоводства (аква-культуры), тыс.руб. -200,0 123,4 41,6 0,07 127,8
Рыбопродуктивность, ц 3,16 0,485 1,556 0,04 32,5
Трудоемкость производства аквакультуры, чел.-ч 11,03 3,159 4,5 8,2 29,4
Затраты производства 1 ц продукции аквакультуры, тыс.руб. 13,22 1,715 11,5 2,89 52,4
Средняя трудоемкость производства аквакультуры составила 11,03 тыс.руб. Коэффициент вариации составил 29,4 %, что свидетельствует об статистической однородности данного показателя. Уровень значимости по критерию Стьюдента надежный.
По третьему фактору вывод аналогичен, но совокупность по данному показателю статистически неоднородная.
Заключительный этап это пакет анализа «Регрессия».
Пакет анализа «Регрессия» показал следующее результаты (таблица 3, 4, рисунок 3).
Таблица 3 - Показатели регрессионной статистики
Показатель Значение
и- ' и-'
Множественный Я □ 0,772681894
Л-квадрагг □ 0,597037309
Нормированный й-квадрат □ 0,490994495
] Стандартная ошибка □ 0,138020303
Наблюдения □ 25
Из представленной таблицы 3 видно, что коэффициент корреляции весьма тесный, т.к. больше 0,75. Я-квадрат говорит, что на 59, 704 % прибыль от реализации на 1 ц продукции товарного рыбоводства объясняется вариацией включёнными в математическую модель факторами. Стандартная ошибка в допустимых пределах.
Таблица 4 - Показатели регрессионной статистики
Коэффициенты Стандартная ошибка Г-статистика Р-Значение
Y-пересечение -162,02 317,336601 -0,51056 0,61524
Средняя рыбопродуктивность ц с 1 га 22,41414 52,1292873 0,429972 0,67181
Средняя трудоемкость, чел.-час. - 9,621191 8,05592856 1,194299 0,24633
Затраты производства 1 ц продукции аквакультуры, тыс.руб. -24,0437 14,5740762 -1,64976 0,11461
Таким образом, в результате регрессионного анализа взаимосвязей получено уравнение регрессии:
у = - 162,02 + 22,414 х± - 9,621 х2 - 24,044 х3
Благодаря анализу коэффициентов уравнения множественной регрессии можно сделать выводы о том, как каждый из трех факторов (Ьг, Ь 2, Ь 3) влияет на прибыль от реализации 1 ц продукции товарного рыбоводства (аква-культуры) (у): так, при увеличении рыбопродуктивности на 1 ц прибыль увеличится на 22,414 тыс. руб.; с увеличением трудоемкости на 1 чел.-час, прибыль предприятий снижается на 9,621 тыс. руб.; а повышение затрат производства 1 ц аквапродукции влечет за собой снижение прибыли на 24,044 тыс. руб.
Графические результаты регрессионного анализа представлены на рисунке 3.
Для выяснения относительного влияние факторных признаков на изменение результативного, остановимся на анализе коэффициентов эластичности и ^-коэффициентов.
График нормального распределения
120
500
ю >
о.
•О
о.
£ р? -500
л
х ^
ГО
ю
е; го 01 а
I-
о и
и
ю
5 Ор
.а
X
I
ш <0
(и ш
-1000
-1500
ч
о ш о ю
•О Ор
-2000
-2500
-3000
20
40
60
80
100
Персентиль выборки
0
0
Рисунок 3 - График нормального распределения Коэффициенты условно-чистой регрессии представлены на рисунке 4.
1,5
Рисунок 4 - Коэффициенты эластичности и в-коэффициенты
Приведенные коэффициенты эластичности на рисунке 4 говорят о том, что при увеличении рыбопродуктивности на 1 % прибыль от реализации 1 ц аквапродукции увеличится на 1,081 %; при увеличении трудоемкости на 1 % прибыль от реализации 1 ц аквапродукции снизится на 0,805 %; при увеличении затрат производства прибыль уменьшится на 0,611 %.
Анализ указанных в - коэффициентов показал, что самое сильное влияние на прибыль от реализации 1 ц аквапродукции оказывает |в1 =0,712 (рыбопродукитивность), а самое слабое влияние - затрат производства 1 ц аквапродукции, так как |Р3|= 0,151, это самое маленькое значение.
Следовательно, проведенный нами корреляционно-регрессионный анализ и метод статистических группировок позволил количественно соизмерить степень влияния каждого фактора в отдельности на прибыль от реализации 1 ц аквапродукции.
С помощью метода группировок нами выявлены имеющиеся потенциальные возможности по повышению эффективности финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций, занимающихся выращиванием аквапродукции.
Источники:
1. Адаменко А.А. Снижение себестоимости продукции в условиях экономического кризиса / А. А. Адаменко, Т. Е. Хорольская, А. А. Одуд // Информационное обеспечение эффективного управления деятельностью экономических субъектов: материалы IV международной научной конференции (г. Краснодар, 9-11 декабря 2015 г.). -Краснодар: Изд-во «Магарин О. Г.», 2016. - С. 649-654.
2. Адаменко А.А. Перспективный управленческий анализ в системе формирования финансовых результатов организации / Адаменко А.А., Азиева З.И., Мкртычан А.Э. // Экономика и предпринимательство №1-1 (66-1). 2016.- С.774-777.
3. Сельское хозяйство Краснодарского края. Статистический сборник. 2018: Стат. сб. / Краснодарстат - Краснодар, 2019. - 233 с.
4. Сидорчукова, Е.В. Совершенствование методических подходов к оценке финансовой устойчивости сельскохозяйственных организаций / Сидорчукова Е.В., Яроменко Н.Н., Дыбко Д.Л. Краснодар, 2018.
5. Толпегина, О.А. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учебник / О.А. Толпегина, Н.А. Толпегина. - М.: Юрайт, 2017. - 173c.
6. Носко В.П. Эконометрика. В 2-х т. Книга 1: Часть 1: Основные понятия, элементарные методы; Часть 2: Регрессионный анализ временных рядов: Учебник / Носко В.П. - М.: ИД Дело РАНХиГС, 2018. - 672 с.
References:
1. Adamenko A. A. Reducing the cost of production in the context of the economic crisis / A. A. Adamenko, T. E Khorolskaya, A. A. Odud // Information support for effective management of the activities of economic entities: materials of the IV international scientific conference (Krasnodar, December 9-11, 2015). - Krasnodar: Publishing house "Magarin O. G.", 2016. - S. 649-654.
2. Adamenko A.A. Perspective management analysis in the system of forming the financial results of the organization / Adamenko A.A., Azieva Z.I., Mkrtychan A.E. // Economics and Entrepreneurship №1-1 (66-1). 2016.- P.774-777.
3. Agriculture of the Krasnodar Territory. Statistical collection. 2018: Stat. sat. / Krasnodarstat-Krasnodar, 2019. - 233 p.
4. Sidorkova, E. V. Improvement of methodical approaches to the assessment of financial stability of agricultural organizations / Sidorkova E. V., Yaromenko N. N., Dybko D. L. Krasnodar, 2018.
5. Tolpegina, O. A. Comprehensive economic analysis of economic activity: textbook / O. A. Tolpekin, N. And. Tolpegina. -M.: Yurayt, 2017. - 173 c.
6. Nosko V.P. Econometrics. In 2 vols. Book 1: Part 1: Basic concepts, elementary methods; Part 2: Regression analysis of time series: Textbook / Nosko V.P. - M.: ID Delo RANEPA, 2018. - 672 p.
