CC BY
25
Оценка факторов эффективности производства зерна в Оренбургской области
Н. Д. Заводчиков, к.э.н, профессор, ОренбургскийГАУ
Осуществляя национальный проект по развитию агропромышленного комплекса, необходимо усилить внимание развитию зернового производства, которое является важным источником продовольственного и кормового зерна. В России и Приволжском федеральном округе Оренбургская область является крупным производителем зерна. Относительно благоприятные климатические условия и значительные размеры площадей пахотных земель позволяют специализироваться на производстве зерна высокого качества. По уровню производства зерна на душу населения Оренбургская область, наряду с Курганской, Орловской областями и Ставропольским и Краснодарским краями, входит в группу регионов страны, располагающих возможностью вывозить продовольственное зерно и продукты его переработки [1, 2].
В 2004 г. сельхозтоваропроизводителями области реализовано 906 тыс. т зерна, в том числе 98% реализовано на рынке и в порядке оплаты труда, и лишь 2% — заготовительным организациям и потребкооперации, осуществляющим закупки для государственных и муниципальных нужд. По сравнению с заготовительными организациями, выполняющими государственный заказ, в других каналах сбыта предлагаются более выгодные цены.
Основными производителями зерна в Оренбургской области являются сельскохозяйственные предприятия. В 2004 г. ими произведено 85,5% общего валового сбора зерна по области [3].
Зерно является одним из наиболее выгодных видов продукции сельского хозяйства. На рис. 1 представлены данные об уровне рентабельности производства зерна (рассчитан как отношение прибыли к себестоимости реализованного зерна). Судя по рисунку, за последние 5 лет наиболее рентабельным было производство зерна в 2000 г., когда на 1 рубль затрат было получено 54,9 копеек прибыли. К сожалению, эффективность зернового производства крайне неустойчива и сильно за-
38,3
37,2
2002 ■ -2,4
6
-10 0 10 20 30 40 50 60
%
Рис. 1 - Уровень рентабельности производства зерна в Оренбургской области
висима от складывающихся погодных условий. Это обусловлено проблемами в обеспеченности необходимыми ресурсами, квалификацией управленческих кадров, значительным нарушением сроков и качества выполнения технологических процессов.
С целью выявления влияния основных факторов на рентабельность производства зерна нами выполнен корреляционно-регрессионный анализ на основе данных по 35 районам Оренбургской области за 2004 год.
Корреляционно-регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель (уравнение) факторов при фиксированном положении (на среднем уровне) факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя. При этом важным условием является отсутствие между факторами функциональной связи [4].
В качестве результативного признака выбран уровень рентабельности производства зерна. Система факторных признаков:
Х1 — среднегодовая численность работников, чел. Х2 — средняя зарплата работника, руб.
Х3 — урожайность зерновых, ц/га Х4 — валовой сбор зерна, тыс. т Х5 — валовой сбор в % к 2003 г.
Х6 — себестоимость 1 тонны зерна, руб.
Х7 — цена реализации 1 тонны зерна, руб.
Х8 — количество прибыльных с/х предприятий в районе
В качестве факторных признаков использованы фактические данные по сельскохозяйственным организациям области. Для корреляционно-регрессионного анализа мы выбрали только такие факторы, на которые человек может влиять. Т.е не изучали влияние количества осадков, солнечной радиации и т.п. Прежде чем строить уравнение регрессии, изучили взаимосвязь между результативным и факторными признаками, т.е. провели корреляционный анализ выбранных факторов.
Линейный коэффициент парной корреляции (гху) рассчитывается по формуле:
г _ І(х - х Ху, - у)
” JІ (х - х) 2 І (у і - у) 2 ,
V І _1 І _1
где х, у і — индивидуальные значения факторного и результативного признаков; х и у — средние значения факторного и результативного признаков; п — число наблюдений.
1. Матрица парных коэффициентов корреляции
у Х1 Х2 хз х4 Х5 Х6 Х7 Х8
у 1,000
Х1 0,233 1,000
Х2 0,415 0,387 1,000
Хз 0,556 0,310 0,125 1,000
Х4 0,488 0,649 0,640 0,403 1,000
Х5 0,296 -0,080 -0,295 0,706 0,022 1,000
Хб -0,784 -0,282 -0,251 -0,499 -0,389 -0,335 1,000
Х7 0,188 -0,068 0,442 -0,033 0,381 -0,060 0,150 1,000
Х8 0,305 -0,018 0,111 -0,104 0,266 -0,038 -0,222 0,349 1,000
Коэффициент позволяет определить тесноту и направление связи. Матрица парных коэффициентов корреляции представлена в табл. 1.
Как видно из матрицы, между признаками отсутствует коллинеарность, так как значения коэффициентов корреляции не превышают 0,8 [4].
Оценку статистической значимости полученных коэффициентов связи проводили с помощью 1-критерия Стьюдента по формуле средней случайной ошибки коэффициента корреляции (тг):
1 -г 2
тг =~Т^ .
-у/и -2
Для упрощения расчетов воспользовались таблицей критических значений коэффициентов корреляции в зависимости от изучаемой совокупности для уровней значимости 0,05 и 0,01 [4]. Для изучаемой совокупности критическое значение коэффициентов корреляции с вероятностью 95% равно 0,3246. Из представленных в матрице факторов этому условию удовлетворяют Х2 (средняя зарплата работника, руб.), Х3 (урожайность зерновых, ц/га), Х4 (валовой сбор зерна, тыс. тонн), Х6 (себестоимость 1 т зерна, руб.). Значения коэффициентов корреляции с названными факторами статистически значимы с вероятностью 95%.
Связь уровня рентабельности производства зерна с Х2, Х3, Х4 — средней тесноты, прямая. То есть с увеличением факторных признаков возрастает результативный. Зависимость признака-результата с Х6 — обратная. То есть с увеличением себестоимости 1 т зерна снижается рентабельность его производства.
В результате дальнейшего анализа взаимосвязей получено уравнение регрессии:
у = 0,01Х2 + 2,17Х3 - 0,03Х6 + 71,71.
Множественный коэффициент корреляции полученного уравнения равен 0,84. Что говорит о тесной связи между признаками. Коэффициент детерминации ^2) равен 0,7. Это значит, что 70% вариации уровня рентабельности объясняется вариацией включенных в модель признаков. Полученное уравнение статистически значимо с вероятностью 95%.
Анализ параметров уравнения регрессии с учетом знаков при коэффициентах чистой регрессии
свидетельствует, что увеличение средней зарплаты (как фактора роста производительности труда) и урожайности зерновых приводит к увеличению уровня рентабельности, а рост себестоимости приводит к снижению уровня рентабельности производства зерна. При этом увеличение средней зарплаты на 1 рубль приводит к росту рентабельности на 0,01 процентных пункта, увеличение урожайности зерновых на 1 ц/га приводит к росту рентабельности на 2,17 процентных пункта, рост себестоимости 1 т зерна на 1 руб. приводит к снижению рентабельности на 0,03 процентных пункта.
Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов. Более того, даже при одинаковых единицах измерения у двух или нескольких факторов непосредственное сопоставление коэффициентов чистой регрессии может дать неправильное представление об их влиянии на результативный признак. Дело в том, что величина коэффициента регрессии зависит от силы вариации фактора.
Для сравнения коэффициентов чистой регрессии их выражают в стандартизированной форме, например, в виде -коэффициентов. -коэффициенты и коэффициенты чистой регрессии связаны следующим отношением:
Р ,■ = а —
где аI — коэффициент чистой регрессии при факторе х;
0,_— среднеквадратическое отклонение по фактору х ;
00 — среднеквадратическое отклонение результативного признака.
Нами получены следующие результаты:
2. Данные для расчета Р-коэффициентов
Показатели у Х2 Х3 Х6
Среднеквадратическое отклонение (о) Р-коэффициент 20,88 432,16 0,21 2,12 0,22 435,56 0,63
Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии показал, что наибольшее влияние на уровень рентабельности оказывает себестоимость
1 т зерна, вторым по степени влияния оказалась урожайность зерновых, третьим — средняя зарплата работников.
Таким образом, корреляционно-регрессион-ный анализ показателей эффективности производства зерна в Оренбургской области показал, что в 2004 г. на уровень рентабельности производства зерна наибольшее влияние оказывали такие факторы, как средняя зарплата работников, урожайность зерновых и себестоимость 1 т зерна. При-
чем себестоимость зерна оказывала наибольшее влияние на эффективность производства зерна.
Это указывает на необходимость организации системы оперативного управления технологическими процессами и затратами, своевременного контроля их рациональности.
Литература
1 Белозерцев, А. Г. Земля и хлеб России. М.: Изд-во МСХА, 2005.
2 Гордеев, А. В. Актуальные проблемы развития сельского хозяйства Российской Федерации // Вестник кадровой политики, аграрного образования и инноваций. 2006. № 2. С. 2—12.
3 Статистический ежегодник: Оренбургская область / Территориальный орган ФСГС по Оренбургской области. Оренбург, 2005.
4 Елисеева, И. И. Общая теория статистики / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев: учебник. М., 2003.
