CC BY
9
УДК 06.52
Н. Д. Гущенская, А. Ю. Загоруйко, Д. В. Палий
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ИНДИКАТОРОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО И КОММЕРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛОВ ОРГАНИЗАЦИЙ ЗЕРНОВОЙ ОТРАСЛИ РЕГИОНА
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «КУРГАНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ
АКАДЕМИЯ ИМЕНИ Т. С. МАЛЬЦЕВА»
N. D. Guschenskaya, A. Y. Zagoruiko, D. V. Paly THE ESTIMATION METHOD OF PRODUCTION INDICATORS AND COMMERCIAL POTENTIALS OF THE REGIONAL GRAIN SECTOR ENTERPRISES FEDERAL STATE BUDGETARY EDUCATIONAL INSTITUTION OF HIGHER EDUCATION «KURGAN STATE AGRICULTURAL ACADEMY BY T. S. MALTSEV»
Аннотация. Представлена методика оценки индикаторов производственного и коммерческого потенциалов организаций зерновой отрасли региона, позволяющая выявить факторы, оказывающие влияние на эффективность её функционирования. В ходе исследования районы области сгруппированы по трем уровням (сильный, средний, слабый) производственного и коммерческого потенциалов, отобраны факторы, оказывающие наибольшее влияние на индикатор того или иного потенциала, адаптированные к уровню каждого из них.
Ключевые слова: производственный и коммерческий потенциал; зерновая отрасль; корреляционно-регрессионный анализ; эффективность производства.
Наталья Дмитриевна Гущенская
Natalia Dmitrievna Guschenskaya кандидат экономических наук, доцент
Дмитрий Викторович Палий
Dmitry Victorovich Paly кандидат экономических наук [email protected]
Введение. Зерновое производство является крупнейшей отраслью сельского хозяйства, от уровня развития которой зависит удовлетворение потребностей общества в сырье, продуктах питания. Состояние зернового хозяйства играет большую роль в формировании мясного и молочного скотоводства, свиноводства и птицеводства. При этом эффективность функционирования самой зерновой отрасли зависит от её производственного и коммерческого потенциалов, оценить уровень которых сложно в силу включенности множества определяю-
Abstract. The article presents the estimation method of production indicators and commercial potentials of the regional grain sector enterprises allowing to identify the factors that influence the effectiveness of its functioning. All the districts were grouped into three levels (strong, medium, weak) production and commercial potentials, then the factors having the greatest influence on the indicator of one or the other slack were selected and adapted to the level of each of them.
Key words: industrial and commercial potential; the grain industry; correlation and regression analysis; variance analysis; production efficiency.
Анастасия Юрьевна Загоруйко
Anastasia Yurievna Zagoruiko [email protected]
щих их факторов. Как следствие, в основу методики оценки их индикаторов может быть положена совокупность приёмов, основанная на индикативном методе и статистических способах обработки массовых данных.
Методика. Для обеспечения правильной оценки функционирования зерновой отрасли необходим дифференцированный подход к хозяйствам с различными уровнями производственного и коммерческого потенциалов. При этом индикатором производственного потенциала зерновой отрасли может выступать урожайность зерновых культур, в которой аккумулируется отдача на вложенные производственные ресурсы, а индикатором коммерческого потенциала -цена реализации 1 т зерна, которая является проявлением конъюнктуры рынка и эффективности функ-
ционирования отрасли [1]. Для оценки уровней производственного и коммерческого потенциалов нами использован вариационный анализ, согласно которому районы Курганской области были разделены на три группы: слабого, среднего и сильного уровней. На следующем этапе с помощью корреляционно-регрессионного анализа были отобраны и исследованы факторы, оказывающие влияние на индикаторы производственного и коммерческого потенциалов. В итоге отобранные факторы были адаптированы к каждому уровню производственного и коммерческо-
Полученные результаты позволяют утверждать, что районы области относятся к различным уровням производственного и коммерческого потенциалов. Так, например, Половинский район, имея высокий уровень производственного потенциала зерновой отрасли, испытывает трудности в сбыте продукции, её продвижении на рынок.
С помощью корреляционно-регрессионного анализа из множества факторов были отобраны такие, которые имеют наибольшую силу воздействия на результирующий показатель и являются устойчивыми к явлению мультиколлинеарности. Так, для оценки уровня производственного потенциала использовали показатели: объем внесенных минеральных удо -брений, в пересчете на 100 % питательных веществ,
го потенциалов с целью выработки рекомендаций по управлению ими.
Результаты. В основу распределения районов Курганской области по уровню производственного потенциала была заложена средняя урожайность зерновых культур за 2004-2014 гг., скорректированная на коэффициент ее вариации. Аналогичная процедура была проведена по распределению районов по уровню коммерческого потенциала, в основу которой была положена средняя цена реализации 1 т зерна (таблица 1) [2].
на 1 га посева зерновых культур, ц (х1); количество зерноуборочных комбайнов на 1000 га посевов зерновых культур, шт. (х2); затраты труда на 100 га посева зерновых культур, чел.-ч (х3). Для оценки уровня коммерческого потенциала: объём реализации зерна, тыс. ц (х1); затраты на 1 р. выручки от реализации зерна, р. (х2); коэффициент оборачиваемости оборотных средств, р. (х3).
При этом, для того чтобы изначально правильно оценить и проранжировать силу воздействия каждого фактора в модели, все зависимые и независимые переменные были приведены к единому измерителю, т. е. в модель включены не сами факторы, а их коэффициенты вариации (таблица 2).
Вид потенциала отрасли Уравнение регрессии Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации р-уровень
Производственный У = 0,05х1+0,13х2+0,09х3+21,24 0,564 0,32 0,009
Коммерче ский У = 0,52х1+0,17х2-0,65х3+55,43 0,651 0,42 0,012
Таблица 1 - Группировка районов Курганской области по уровням производственного и коммерческого потенциалов
Уровень потенциала Распределение районов по уровню
производственного потенциала коммерческого потенциала
Сильный Каргапольский, Мишкинский, Шадринский, Щучанский, Кетовский, Половинский Далматовский, Кетовский, Мишкинский, Сафакулевский, Шадринский, Шатровский, Шумихинский, Щучанский, Юргамышский
Средний Далматовский, Катайский, Куртамышский, Макушинский, Мокроусовский, Петуховский, Притобольный, Шатровский, Юргамышский Альменевский, Варгашинский, Каргапольский, Катайский, Куртамышский, Лебяжьевский, Петуховский, Частоозерский
Слабый Альменевский, Белозерский, Варгашинский, Звериноголовский, Лебяжьевский, Сафакулевский, Целинный, Частоозерский, Шумихинский Белозерский, Звериноголовский, Макушинский, Половинский, Мокроусовский, Притобольный, Целинный
Таблица 2 - Результаты корреляционно-регрессионного анализа взаимодействия факторов
Таким образом, можно отметить, что при увеличении вариации дозы внесения минеральных удо -брений на 1 %, вариация урожайности зерновых культур увеличится на 0,05 %. При увеличении вариации обеспеченности сельскохозяйственной техники и затрат труда на 1 %, вариация урожайности зерновых возрастет на 0,13 % и 0,09 % соответственно.
Так как все коэффициенты регрессии выражаются в одинаковых единицах измерения, можно ранжировать силу воздействия факторов на результат, сравнивая их между собой по модулю. Так, из трёх представленных факторов наибольшее воздействие на изменение уровня производственного потенциала оказывает обеспеченность зерноуборочными комбайнами, затем интенсивность использования труда и в последнюю очередь - объём внесения минеральных удобрений. Используя полученные результаты, организация может выработать как стратегию, так и тактику управления производственным потенциалом. Этому будут способствовать мероприятия по оснащению сельскохозяйственных товаропроизводителей современной и высокотехнологичной техникой по посеву и уборке зерновых культур, оптимизация затрат труда и соблюдение норм внесения минеральных удобрений.
Согласно второй модели, наибольшее воздействие на изменение уровня коммерческого потенциала оказывает коэффициент оборачиваемости оборотных средств и в меньшей степени - объём реализации зерна и затраты на 1 р. выручки. В результате,
мероприятия по управлению коммерческим потенциалом отрасли должны быть направлены на стабилизацию платежной дисциплины организаций, посезонное регулирование объемов реализации зерна и оптимизацию производственных и коммерческих затрат на производство и реализацию продукции.
Полученные коэффициенты корреляции свидетельствуют о наличии умеренной связи между факторными и результативными показателями, что является подтверждением наличия множества составляющих в оценке индикаторов производственного и коммерческого потенциалов.
Анализ может быть конкретизирован для различных уровней потенциалов, но особую значимость он имеет для тех районов, которые относятся к категории «слабых» (таблица 3).
Полученные значения коэффициентов множественной регрессии свидетельствуют о практической значимости разработанных моделей. Связь между признаками можно оценить как умеренную, так как значения коэффициентов корреляции попадают в интервал от 0,5 до 0,7. В факторной модели производственного потенциала определяющим в формировании результативного показателя является норма внесения минеральных удобрений. Отрицательное влияние вариации удельных затрат труда на результативный показатель можно объяснить неэффективным использованием рабочей силы, что становится сигналом для выработки мероприятий по оптимизации кадрового состава, повышению уровня интенсивности и эффективности его использования.
Таблица 3 - Результаты анализа взаимосвязи факторов производственного и коммерческого потенциалов
Производственный потенциал
Множественный коэффициент корреляции Множественный коэффициент детерминации Стандартная ошибка модели р-уровень
Уравнение регрессии уровня слабого
производственного потенциала
У = 32,974 + 0,248 х1 + 0,075 х2 - 0,278 х3
0,692 0,428 6,624 0,003
Уравнение регрессии уровня слабого
коммерческого потенциала
У = 16б762 + 0,041 х1 + 0,121 х2 + 0,031 х3
0,561 0,426 9,474 0,002
В факторной модели коммерческого потенциала наибольшую силу воздействия имеет вариация удельных затрат труда и в меньшей степени - вариация объема реализации зерна и коэффициента оборачиваемости оборотных средств.
Выводы. Проведенное исследование позволяет распределить районы Курганской области по уровню производственного и коммерческого потенциалов, а также разработать мероприятия, на-
Список литературы
1 Васильева О. С., Медведева Т. Н. Оценка эффективности функционирования сельскохозяйственных предприятий Курганской области // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2013. - № 1. - С. 24-26
правленные на повышение эффективности функционирования сельскохозяйственных организаций (таблица 4) [3].
Выработка стратегии и тактики управления производственным и коммерческим потенциалами зерновой отрасли будет способствовать наращиванию производственных и финансовых результатов, что в итоге положительно скажется на уровне развития всей отрасли в целом.
2 Сосненко Л. С. Анализ расходов на воспроизводство экономического потенциала // Аудит и финансовый анализ. - 2003. - № 4. - С. 121-129
3 Субботина Л. В., Анисимова Е. В. Современное состояние и тенденции развития экономики Кур -ганской области // Аграрный вестник Урала. - 2014. - № 5. - С. 93-97
Таблица 4 - Рекомендуемые мероприятия по оптимизации производственного и коммерческого потенциалов зерновой отрасли
Уровень потенциала Мероприятия, способствующие оптимизации
производственного потенциала коммерче ского потенциала
Слабый Оптимизировать трудовые процессы с целью увеличения выхода продукции на 1 чел.-ч; применять систему удобрений, отвечающую природным и экологическим условиям района. Оптимизировать структуру затрат для снижения уровня затратоёмкости; совершенствовать структуру оборотных активов для увеличения скорости их оборачиваемости.
Средний Увеличивать степень оснащенности организаций сельскохозяйственной техникой; снижать уровень трудоёмкости производства продукции. Совершенствовать структуру материальных оборотных средств и снижать уровень материалоёмкости производства продукции.
Сильный Внедрять рациональную систему минеральных удобрений; оптимизировать трудовые процессы для снижения уровня трудоёмкости производства продукции. Наращивать объёмы реализации зерна и оптимизировать структуру продаж с целью увеличения суммы выручки.
