ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ИБРАГИМОВА Оксана Магомедовна,

кандидат экономических наук, доцент, филиал ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет»

в г. Дербенте e-mail: derfildgu@mail.ru

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА

Аннотация. В статье рассмотрены вопросы повышения рентабельности сельскохозяйственного производства, проведен анализ рентабельности на основании данных финансовой (бухгалтерской) отчетности агрофирмы. С целью анализа: проведен расчет влияния внутрипроизводственных факторов на уровень эффективности производства; рассчитаны парные коэффициенты корреляции и общий коэффициент корреляции и остаточная дисперсия. Установлено, что на основе анализа факторов можно осуществлять поиск внутрихозяйственных резервов с целью повышения эффективности сельскохозяйственного производства.

Ключевые слова: анализ, рентабельность, эффективность, резервы, прибыль, убыток, фондоемкость, материалоемкость, трудоемкость, амортизациоемкость, мульти-коллинеарность, корреляционная зависимость, мультиколлинеарность, капитал и ресурсы.

IBRAGIMOVA Oksana Magomedovna,

PhD in Economics, Associate Professor, Branch of the FSBEI HE "Dagestan State University" in Derbent

FACTOR ANALYSIS OF PROFITABILITY OF AGRICULTURAL PRODUCTION

Annotation. In the article the questions of increase of profitability of agricultural production, analysis of profitability on the basis of data of financial (accounting) statements of the agricultural firm. With the purpose of the analysis: the calculation of the influence of internal factors on the level of production efficiency; calculated pair correlation coefficients and the overall coefficient of correlation and residual variance. It is established that on the basis of the analysis of the factors you can search for internal reserves with the aim of improving the efficiency of agricultural production.

Key words: analysis, profitability, efficiency, reserves, profit, loss, capital ratio, consumption of materials, labor, amortizationcalc, multicollinearity, correlation, multicollinearity, capital and resources.

Для анализа рентабельности сельскохозяйственного производства в качестве исходного аналитического материала использованы данные бухгалтерской финансовой отчетности и расчет-

ные аналитические данные по агрофирме «Шейхляр» Дербентского района Республики Дагестан (табл. 1).

Таблица 1

Показатели 2015 г. 2016 г.

1. Выручка от реализации, тыс. руб. 2731 2753

2. Себестоимость продукции, тыс. руб. 2405 3457

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019

Исходные данные для факторного анализа рентабельности производства СХП «Шейхляр»

Источник: данные бухгалтерской отчетности агрофирмы «Шейхляр» Дербентского района. Расчеты автора.

3. Прибыль от реализации продукции, тыс. руб. 326 -704

4. Стоимость внеобротных активов, тыс. руб. 10744 12068

5. Стоимость оборотных активов, тыс. руб. 3568 3795

6. Материальные затраты, тыс. руб. 1299 2144

7. Затраты на оплату труда, тыс. руб. 1070 1258

8. Амортизация, тыс. руб. 36 55

9. Коэффициент материалоемкости продукции, руб.коп. ( стр. 6:стр. 1) 0,48 0,78

10. Коэффициент зарплатоемкости продукции, руб.коп. ( стр. 7:стр. 1) 0,39 0,46

11. Коэффициент амортизациоемкости продукции, руб.коп. ( стр. 8:стр. 1) 0,01 0,01

12. Коэффициент фондоемкости продукции, руб.коп. ( стр. 3:стр. 1) 3,93 4,38

13. Коэффициент закрепления оборотных активов, руб.коп. ( стр. 4:стр. 1) 1,31 1,38

14. Коэффициент рентабельности, руб.коп. [( стр.3: (стр. 4+стр. 5)] 0,02 -0,04

Как видно из приведенных в таблице данных, предыдущий 2015 год для рассматриваемого сельхозпредприятия оказался удачным по сравнению с 2016 годом. В результате эффективность использования вложенного капитала значительно снизилась. Предприятие получило убыток в сумме 704 тыс. руб. Это позволяет сделать вывод о том, что анализируемое сельскохозяйственное предприятие неполно использует внутрипроизводственные резервы повышения эффективности производства. Проявилось это в увеличении убытков от производства и реализации продукции по сравнению с предыдущим годом. Для более объективной оценки эффективности хозяйственной деятельности необходимо охарактеризовать динамику уровня рентабельности производства, а также выявить влияние на этот показатель укрупненных факторов: изменение уровня рентабельности продукции, эффективности использования основных производственных фондов и оборотных активов.

Для оценки степени влияния указанных факторов на изменение уровня эффективности производства воспользуемся методом цепных подстановок, позволяющим элиминировать влияние различных факторов. Расчеты произведем в

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019

следующей аналитической таблице (таблица № 2).

Как видно из данных таблицы 1, уровень рентабельности деятельности сельхозпредприятия в 2016 году по сравнению с предыдущим 2015 годом снизился на 0,065 пунктов. Для расчета влияния факторов нами исчислены расчетные значения рентабельности, представленные в таблице 2.

Вычитывая из каждой последующей подстановки предыдущую подстановку, определено влияние факторов: фондоемкости основных фондов и фондоемкости оборотных активов; материалоемкости, трудоемкости, амортизациоемкости произведенной продукции. Причем все рассмотренные факторы оказали отрицательное влияние на уровень эффективности. Наибольшее отрицательное влияние на уровень эффективности оказало рост материалоемкости произведенной продукции. Снижение рентабельности производства 78,5 % обусловлено этим фактором, т.е. ростом цен и неэффективным использованием материальных производственных ресурсов. В такой ситуации предприятию необходимо обратить внимание на резервы снижения себестоимости продукции за счет рационального использования материальных оборотных средств.

Таблица 2

Расчет влияния внутрипроизводственных факторов на уровень эффективности производства

№ подстановки Факторные показатели Расчетный уровень рентабельности, руб.коп. Влияние факторов

Фондоемкость Оборачиваемость оборотных средств материалоемкость трудоемкость амортизаци-оемкость

1. 3,93 1,31 0,48 0,39 0,01 0,022 -

2 4,38 1,31 0,48 0,39 0,01 0,021 -0,001

3. 4,38 1,38 0,48 0,39 0,01 0,020 -0,001

4. 4,38 1,38 0,78 0,39 0,01 -0,031 -0,051

5 4,38 1,38 0,78 0,46 0,01 -0.043 -0,012

6 4,38 1,38 0,78 0,46 0,01 -0,043 0,000

Детерминированный анализ не позволяет разделить результаты влияния одновременно действующих факторов, т.е. такая модель анализа отражая теоретически предполагаемые прямые связи, не учитывает взаимозаменяемости факторов в системе обратных связей. Действительный размах количественных изменений факторов, включенных в модель, можно выявить при помощи стохастических методов анализа экономических показателей. Кроме того, стохастический анализ позволяет изучить влияние не только факторов, включенных в модель, но и других стохастических факторов, связанных с результатом косвенно. Исходя из этого, стохастический анализ носит второстепенный, дополнительный к детерминированному анализу характер. В связи с этим нами проведен многофакторный стохастический анализ эффективности производства используя приемы корреляционно-регрессионного анализа.

Наиболее эффективным инструментом исследования стохастических связей между экономическими явлениями являются экономико-математические методы. Многолетняя теория и практика показала высокую эффективность применения этих методов в исследовании причинно-следственной связи между экономическими явлениями. Из экономико-математических методов наибольше распространение получили методы парного и множественного корреляционно-регрессионного анализа. Парная корреляция и регрессия применяются для изучения причинно -следственной связи между двумя признаками, а множественная - между тремя и более факторными показателями. Задачами корреляционного анализа являются установление тесноты связи

между явлениями, отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак и обнаружение неизвестных причинных связей. Задача регрессионного анализа - установление формы зависимости между явлениями, определение и оценка функции регрессии.

В анализе экономической эффективности сельскохозяйственного производства важное значение имеют экономико-математические модели, так как они отражают зависимость показателей эффективности производства от большого количества производственных факторов и позволяют выявить резервы их роста.

На уровень эффективности производства влияют многочисленные факторы. Нами для анализа эффективности сельхозпроизводства были отобраны факторные показатели по 27 сельхозпредприятиям Дербентского района Республики Дагестан за 3 последних года (2014-2016 гг.).

Для составления многофакторной корреляционно-регрессионной модели эффективности и на основании проведенных исследований общетеоретических положений о сущности эффективности и требований корреляционного анализа в качестве основных факторов отобраны следующие:

Х1 - выручка от реализации продукции, тыс.

руб.;

Х2 - себестоимость произведенной продукции, тыс. руб.;

Х3 - прибыль от реализации продукции, тыс.

руб.;

Х4 - стоимость основных фондов, тыс. руб.;

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019

руб.; руб.;

Х5 - стоимость оборотных активов, тыс.

Х6 - амортизация основных средств, тыс.

Х7 - фонд оплаты труда, тыс. руб.; Х8 - материальные затраты, тыс. руб..

В качестве функции цели исследования принят коэффициент рентабельности, выступаю-

щий как интегральный обобщающий показатель оценки эффективности производства (У).

Для установления тесноты связи между коэффициентом эффективности и отобранными факторами, рассчитаны парные коэффициенты корреляции, которые представлены в таблице 3. Анализ показывает, что коэффициент эффективности с отобранными факторами имеет тесную связь.

Таблица 3

Матрица коэффициентов парных корреляций эффективности производства

У X Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х8

У 1

0,848 1

Х2 0,826 0,672 1

*з 0,872 0,336 0,044 1

Х4 0,693 0.611 0,547 0,448 1

Х5 0,676 0.609 0,626 0,601 0,449 1

Х, 0,662 0,557 0,457 0,475 0,598 0,345 1

\ 0,747 0,707 0,366 0,534 0,571 0,457 0,468 1

Х, 0,778 0,679 0,548 0,662 0,680 0,643 0,679 0,679 1

Для оценки коэффициентов парных корреляций с точки зрения их существенности использовали t - критерий Стьюдента:

Табличное значение t - критерий Стьюдента при 5-процентной значимости составляет 1,96. Расчетное значение t - критерий коэффициентов парных корреляций всех факторных показателей эффективности производства значительно превышает табличное значение ^критерий Стью-дента. Таким образом, все парные коэффициенты факторных показателей значимы, гипотеза об их случайности отвергается.

Матрица парных коэффициентов показывает, что факторы коррелируются не только с результативным признаком, но и между собой. При коррелированности факторов, то есть при наличии так называемой мультиколлинеарности, влияние одного из них аккумулирует и влияние другого, при этом получаемые характеристики корреляционной зависимости становятся неустойчивыми.

При наличии мультиколлинеарности включение в уравнение взаимосвязанных факторов допустимо, если теснота связи между ними меньше, чем связи результативного признака с каждым из факторов.

Выявление мультиколлинеарности осуществлялось также с помощью расчетных коэффициентов корреляции, т.е. если величина коэффициентов корреляции между факторами равна или больше 0,8 рекомендуется исключить факторы из уравнения регрессии.

Анализ парных коэффициентов корреляции между факторами, включенными в корреляционно-регрессионную модель показывает, что включение всех отобранных факторов в модель допустимо.

Следующий этап множественного корреляционно-регрессионного анализа - составление уравнения множественной регрессии. Поскольку, как показывает анализ значений факторных показателей эффективности производства, включенных в исследуемую совокупность, некоторые факторные показатели отклоняются от нормального распределения, поэтому для модели множественной регрессии оценки эффективности промышленного производства недостаточно одно уравнение линейного типа.

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019

В настоящее время не существует какой-либо общей разработанной методики выбора вида многофакторной функции. Среди исследователей, занимающихся проблемами многофакторных функций в экономике, нет единого подхода к данному вопросу.

Известно, что формирование результативных показателей, в частности эффективности производства, происходит в различных условиях своеобразно в каждом конкретном случае в зависимости от условий производства. Сложность воздействия на результат различных факторов в различных стадиях формирования результата, а также сложность взаимосвязи между факторами не позволяет на основе только теоретического

анализа выбрать один определенный вид уравнения. В этой связи в качестве моделей оценки эффективности промышленного производства выбраны следующие уравнения многофакторных функций:

а) линейная функция со свободным членом: я ¥ = <*0

в) показательная функция:

В результате решения задачи были получены следующие зависимости:

У= 0, 545 + 0,009Х1 + 0,015Х2 +0,007Х3-0,018Х4 + 0,026Х5- 0,016Х6 + 0,030Х 7 + 0,028Х8 (2)

У= 0,617 * 0,991 х1 *0,996х2 * 0,999х3 * 0,806х4 * 0,896х5 * 0,812х6 *0,899х7 *0,905х8 (3)

Установленные математические модели по-разному выражают точность расчетов и тесноту связи. Для выбора типа уравнения, которая наиболее полно воспроизводит связь уровня эффективности с факторами, включенными в модель, сравниваем общие коэффициенты корреляции и остаточные дисперсии.

Проверка существенности коэффициента множественной корреляции по t - критерию Стью дента показала, что он значимый

так как фактическое значение его значительно превышает табличное значение (табличное значение t - критерий Стьюдента при Р = 0,95 равен 1,96 ).

Коэффициент множественной детермина-

показывает, что 86,86 % вариации уровня эффективности объясняется факторами, включенными в модель.

Таблица 4

Общий коэффициент корреляции и остаточная дисперсия

Показатели Типы уравнения

п У = а. ¿=1 ¿=1

1.Общий коэффициент корреляции, Р 0,9396 0,9320

2.Остаточная дисперсия, Б 0,1213 0,0905

Статистическая проверка существенности коэффициентов регрессии по t - критерий Стьюдента показала, что все они значимы. Следовательно, полученное уравнение множественной регрессии существенное. Это подтверждается

так же тем, что расчетное значение F - критерий уравнения множественной регрессии

27,4018 ^ значительно выше табличного значения

= = 0,95).

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019

Таким образом, вышеизложенное позволяет сделать вывод, что из полученных функций множественной регрессии показательная функция наиболее точно определяет изменение уровня эффективности производства в зависимости от факторов, включенных в модель. Она имеет существенную значимость, обеспечивает большую достоверность и точность расчетов.

Полученное уравнение регрессии позволяет оценить степень воздействия каждого из включенных в модель факторных показателей на уровень эффективности сельхозпроизводства. Из уравнения регрессии видно, что на уровень эффективности сельхозпроизводства наиболее существенное влияние оказывают выручка от реализации продукции (Х1), себестоимость продукции (Х2), прибыль от реализации продукции (Х3), материальные затраты (Х8), фонд оплаты труда (Х7). Таким образом, выполненные расчеты и проведенный анализ статистических параметров корреляционно-регрессионного анализа показывает, что эффективность сельскохозяйственного производства в большей степени зависит от внутренних факторов, связанных с использованием материально-производственных ресурсов и живого труда, а также продажных цен на произведенную продукцию. Воздействие уровня использования основных средств и оборотных активов незначительное.

Применение многофакторного корреляционно-регрессионного метода в экономико-статистических исследованиях многогранно. Так, исчисленные коэффициенты уравнения множественной регрессии можно использовать как нормативы при прогнозировании уровня эффективности сельхозпроизводства. Для этого необходимо в уравнение регрессии поставить прогнозные значения факторов, включенных в модель, и рассчитать ожидаемый уровень эффективности. Исходя из прогнозируемого уровня эффективности возможно определение значений исходных факторных показателей.

На основе анализа факторов можно осуществлять поиск внутрихозяйственных резервов с целью повышения эффективности производства. В экономике различают два понятия резервов. Во-первых, это запасы материально-производственных ресурсов, необходимых для непрерывного и ритмичного осуществления хозяйственной

деятельности. Во-вторых, резервы - это еще не использованные возможности роста производства и уровня его эффективности. В экономической литературе понятие резервов сводится к снижению потерь в использовании производственных ресурсов. Правильнее под резервами понимать неиспользованные возможности снижения текущих затрат и авансируемых материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

Резервом повышения эффективности производства следует называть любую возможность обеспечить опережающие темпы роста результатов производства в сравнении с затратами. Резервом повышения эффективности производства может служить мероприятие, которое: дает прирост результата без каких-либо затрат; обеспечивает снижение затрат, не ухудшая качество продукции; дает прирост результата при некотором росте затрат, но с отставанием от роста результата.

Довольно часто резервы повышения эффективности отождествляются с экономией чего-либо. Однако не всякая экономия представляет собой подобный резерв; она не является им в случае, если сопровождается ухудшением качества продукции и потерями у потребителя.

Резервы повышения эффективности производства должны быть реальными. Это означает, что их можно вовлечь в производство. В рассматриваемом нами примере в качестве резервов роста уровня эффективности сельскохозяйственного производства следует принять те упущения предприятия, которые привели к ухудшению эффективности использования отдельных видов капитала и ресурсов.

Список литературы:

[1] Гусев А. Критерий экономической эффективности производства // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. -1990. -№6. -стр. 48-50.

[2] Теория и практика статистического моделирования экономики. /Под ред. Четыркина Е.М., Класа А. - М.: Финансы и статистика, 1986

[3] Яковлев В.Б., Корнев Г.Н. Анализ эффективности сельскохозяйственного производства. -М.: Росагропромиздат, 1990. - 270 с.

[4] Schorney R.A. Analysis of actual farm costs. - Chicago, 1983. - 16 p.

ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 10 • 2019