CC BY
33СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
А. М. ЗИГАНГИРОВА,
кандидат экономических наук, доцент, заместитель декана экономического факультета по научнойработе E-mail: zigangirova@ieml.ru Институт экономики, управления и права (г. Казань)
Повышение уровня использования в практике управления сельскохозяйственным производством результатов измерения и оценки величины факторов производства является одним из условий повышения эффективности реализации производственного потенциала региона, способствуя росту его продовольственной безопасности.
Ключевые слова: фактор, производство, потенциал, экономико-математическое моделирование, нелинейная модель.
В литературе понятие «фактор» (лат. factor — делающий, производящий) трактуется как движущая сила совершающегося процесса или одно из его необходимых условий. Большинство ученых считает необходимым исследовать факторы производства в увязке с состоянием окружающей среды и результатами производственно-финансовой деятельности предприятий.
Среди факторов, оказывающих влияние на эффективность сельскохозяйственного производства и характеризующих конкретные условия хозяйствования, можно выделить четыре группы: природные условия; материальные ресурсы; трудовые ресурсы; организационно-экономические факторы.
В условиях новой экономики взаимосвязь между факторами и результатами производства, оценка степени влияния факторов на различные показатели эффективности производства претерпели существенные изменения. Изменились экономическая среда, объективные условия, в которых функционируют факторы производства.
Причем модификацию объективных и субъективных факторов в первую очередь претерпевают те организации, которые расположены вблизи крупных промышленных центров.
Поэтому целью исследования явились выявление и оценка факторов повышения эффективности сельскохозяйственного производства в современных условиях; обоснование основных направлений их рационального использования. Объектом исследования явились факторы повышения эффективности сельскохозяйственного производства в муниципальных районах Республики Татарстан.
Республика Татарстан — один из самых крупных регионов Приволжского федерального округа, занимающий выгодное геополитическое положение и расположенный на пересечении важнейших магистралей, соединяющих Восток и Запад, Север и Юг России. Республика Татарстан имеет достаточную ресурсную обеспеченность (нефть, водные, лесные, земельные ресурсы) и универсальную структуру экономики. Площадь Республики Татарстан составляет 6 784,7тыс. га, из них площадь земель сельскохозяйственного назначения — 4 749,4тыс. га, в том числе пашни — 3 480,2тыс. га. В республике проживают 3 780тыс. чел., из них в городах — 2 796тыс. чел., или 74% численности населения, в сельской местности — 984тыс. чел., или 26 % численности населения.
Проведенный анализ характеризует демографическую ситуацию в республике в целом, и в сельской местности в особенности, как крайне неблагоприятную. Процесс формирования сельского
населения региона в настоящее время происходит в специфических социально-экономических условиях, когда заработная плата не выплачивается в течение нескольких месяцев. Реальные доходы сельского трудоспособного населения ниже доходов других социальных слоев населения и прожиточного минимума в несколько раз.
Республика Татарстан занимает первое место среди регионов Приволжского федерального округа по объему сельскохозяйственного производства. Вместе с тем за последние четыре года по таким важным показателям, как производство скота и птицы в живом весе, молока, куриных яиц, устойчивая тенденция роста пока не наметилась. Сложившееся состояние сельскохозяйственного производства в республике поддерживается в основном за счет возрастающего объемадотаций.
В результате проведенных ведущими учеными республики исследований в конце 1950-хгг. территория Республики Татарстан была разделена на шесть природно-экономических зон, каждая из которых включает 6—10 муниципальных районов.
Организации, распложенные в этих зонах, различаются по своей специализации, потенциалу и показателям производственно-финансовой деятельности. Проведенная оценка эффективности производственно-финансовой деятельности сельскохозяйственных предприятий базируется на выявлении рациональности использования и степени влияния того или иного фактора в каждой природно-экономической зоне.
В силу многокритериальности в качестве оценки экономической деятельности автором был выбран выход валовой продукции с учетом оценки производственного потенциала и объективных возможностей организации.
В ходе исследования было установлено, что сельскохозяйственные организации, расположен-
ные вблизи городских центров, менее эффективно используют факторы производства, недоиспользуют свои потенциальные возможности и, наоборот, организации, расположенные вдали отгородов, функционирующие порой в отсутствие необходимых транспортных и экономических связей с городскими центрами, добиваются большей эффективности ведения производственной деятельности. Одна из причин подобного парадокса кроется в слабой профессиональной подготовке руководящих кадров сельскохозяйственных предприятий и частой их сменяемости. Нередко предприятие, расположенное в зоне с относительно неблагоприятными природно-экономическими условиями, предельно реализует свои потенциальные возможности, максимально используя факторы производства (табл. 1).
Серьезным препятствием на пути эффективного ведения производственно-финансовой деятельности является недоиспользование менеджерами, специалистами, а порой и самими работниками сельскохозяйственных предприятий потенциальных возможностей природных условий организации, а также использование ими недостоверной информации о качестве и хозяйственной ценности земли и, как следствие, неэффективное использование этого фактора производства.
Была установлена низкая достоверность выводов некоторых ученых об эффективности сельскохозяйственного производства. Эти выводы зачастую основывались лишь на анализе отдельных показателей. Необходимо учитывать целый комплекс экономических показателей, отражающих уровень и степень влияния факторов производства на его результаты.
Были исследованы динамика и уровень использования основных факторов производства, определена степень их влияния на результаты деятельности организаций (табл. 2), дана эконо-
Таблица 1
Качество земли и уровень использования производственного потенциала по природно-экономическим зонам Республики Татарстан, 2008 г.
Природно-экономическая зона Площадь, тыс. га Коэффициент сравнительного достоинства земли Стоимость валовой продукции на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб. Эффективность использования потенциала, %
Условной пашни Соизмеримой пашни Фактическая Нормативная
Казанская пригородная 369,7 92,4 0,24 1 520 1 747 87,01
Предкамская 773,6 185,6 0,24 1478 1 385 106,71
Нижнекамская пригородная 314,8 88,1 0,28 1 713 1 743 98,28
Юго-Восточная 434,3 121,6 0,28 862 830 103,86
Закамская 683,9 212,1 0,31 1215 1 042 116,6
Предволжская 504,9 156,5 0,31 795 838 94,87
Итого... 3 081,2 856,3 0,28 1264 1264 100
Таблица 2
Динамика частных коэффициентов корреляции по природно-экономическим зонам региона, 1998—2009 гг.
Природно-экономическая зона Частный коэффициент корреляции, * 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Казанская пригородная г Ух1 0,29 0,35 0,44 0,4 0,12 0,09 0,05 0,06 0,06 0,07 0,08 0,06
г Ух2 0,87 0,92 0,93 0,96 0,71 0,9 0,91 0,89 0,91 0,9 0,88 0,9
г Ухз 0,86 0,97 0,99 0,98 0,75 0,84 0,84 0,85 0,84 0,83 0,81 0,9
г Ух4 0,85 0,75 0,76 0,8 0,86 0,62 0,57 0,56 0,55 0,55 0,54 0,53
Предкамская г Ух1 0,53 0,42 0,51 0,69 0,96 0,89 0,96 0,92 0,93 0,89 0,93 0,94
г Ух2 -0,66 -0,41 -0,45 -0,38 -0,44 -0,17 -0,07 -0,07 -0,06 -0,05 -0,05 -0,04
г Ухз 0,64 0,73 0,69 0,87 0,92 0,9 0,95 0,94 0,95 0,96 0,97 0,96
г Ух4 0,79 0,74 0,85 0,92 0,81 0,73 0,72 0,71 0,71 0,72 0,69 0,68
Нижнекамская пригородная г Ух1 0,07 0,09 0,11 0,09 -0,01 0,15 0,17 0,18 0,17 0,2 0,19 0,21
г Ух2 0,74 0,63 0,66 0,61 0,36 0,29 0,2 0,21 0,2 0,22 0,19 0,24
г Ухз 0,88 0,96 0,93 0,83 0,7 0,77 0,75 0,76 0,8 0,81 0,74 0,75
г Ух4 0,88 0,91 0,93 0,88 0,72 0,75 0,72 0,71 0,72 0,69 0,73 0,74
Юго-Восточная г Ух1 -0,06 -0,12 0,04 0,04 -0,16 -0,23 -0,26 -0,27 -0,26 -0,28 -0,29 -0,3
г Ух2 0,91 0,87 0,23 0,58 0,73 0,68 0,63 0,64 0,65 0,64 0,66 0,67
г Ухз 0,37 0,22 -0,01 -0,22 0,63 0,46 0,48 0,45 0,46 0,47 0,57 0,61
г Ух4 0,04 -0,17 -0,13 -0,2 0,36 0,05 0,05 0,1 0,21 0,2 0,31 0,25
Закамская г Ух1 0,44 0,66 0,61 0,59 -0,49 -0,43 -0,6 -0,61 -0,62 -0,59 -0,6 -0,54
г Ух2 0,13 -0,07 0,12 -0,01 -0,58 0,12 0,12 0,13 0,14 0,24 0,26 0,3
г Ухз 0,83 0,86 0,85 0,87 -0,43 -0,15 -0,35 -0,41 -0,4 -0,4 -0,44 -0,46
г Ух4 0,69 0,62 0,66 0,75 0,16 0,13 0,02 0,31 0,2 0,25 0,24 0,26
Предволжская г Ух1 -0,2 0,13 0,24 0,08 -0,13 -0,34 -0,37 -0,38 -0,37 -0,39 -0,34 -0,39
г Ух2 0,1 0,09 0,49 0,38 0,53 0,54 0,63 0,65 0,66 0,64 0,67 0,68
г Ухз 0,76 0,8 0,92 0,89 0,73 0,54 0,5 0,51 0,5 0,49 0,51 0,5
г Ух4 0,63 0,82 0,84 0,76 0,6 0,37 0,32 0,45 0,51 0,47 0,43 0,52
* г — корреляция между стоимостью валовой продукции на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб. и баллом оценки земли; Гух2 ~ корреляция между стоимостью валовой продукции на 100 га соизмеримой пашни и стоимостью основных фондов производства на 100га сельхозугодий, тыс. руб.; Г^ — корреляция между стоимостью валовой продукции на 100га соизмеримой пашни и издержками производства на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.; г^ — корреляция между стоимостью валовой продукции на 100 га соизмеримой пашни, тыс. руб. и обеспеченностью рабочей силой на 100 га сельхозугодий, чел.
мическая оценка эффективности использования производственного потенциала организаций, и определена степень тесноты связи результатов функционирования с основными факторами.
Кроме того, были разработаны прогнозные значения главных результативных показателей деятельности сельскохозяйственных предприятий; выявлена роль интенсификации производства в повышении его эффективности; оценено значение человеческого фактора в эффективной организации
сельскохозяйственного производства; установлен коэффициент замещения обеспеченности рабочей силы другими факторами; обоснована и решена нелинейная мультипликативная модель Кобба — Дугласа; предложена система мер, направленная на эффективное использование факторов производства и повышение на этой основе величины производственного потенциала (табл. 3).
Функция Кобба — Дугласа имеет вид: X = АК а1 Ьа2,
Таблица 3
Основные параметры производственной функции для прогнозирования развития сельскохозяйственного производства
Год Коэффициент эластичности
по фондам а1 по труду а2
2000 0,47 0,95
2001 0,46 0,84
2002 0,23 0,87
2003 0,34 0,72
2004 0,39 0,82
2005 0,36 0,79
2006 0,38 0,78
2007 0,37 0,8
2008 0,36 0,78
2009 0,41 0,83
2010 0,42 0,82
2011 0,39 0,81
а1 >0, а2 > О, где А — коэффициент технического прогресса; К — стоимость основных производственных фондов на 100 га сельхозугодий; Ь — среднегодовая численность работников на 100 га сельхозугодий.
Используя статистические показатели факторов производства исследуемого региона, функция примет вид: X = 1,030^0 552Ь999.
Среди многообразия факторов, наиболее активно влияющих на результат деятельности предприятия, были выбраны: земля с учетом ее качества и хозяйственной ценности; обеспеченность основными производственными фондами; уровень интенсивности производства; обеспеченность рабочей силой и степень материальной заинтересованности работников. Результативными показателями производственно-финансовой деятельности предприятий выступили: выход валовой продукции в расчете на 100га соизмеримой пашни; стоимость валовой продукции в расчете на одного работника; выход валовой продукции в расчете на 100 руб. основных производственных фондов и окупаемость затрат. Оценка эффективности производства осуществлялась не по общепринятым абсолютным и относительным показателям, а по степени использования каждой организацией своих объективных возможностей путем сравнения достигнутого уровня с расчетным, определяемым методами экономико-математического моделирования.
Расчетные показатели базируются на оценке объективных возможностей факторов сельскохозяйственного производства способствовать производству определенного объема продукции — земли, основных производственных фондов, материаль-
ных затрат, рабочей силы и среднегодовой оплаты труда одного работника.
Существующие в реальности зависимости описаны с помощью уравнений множественной регрессии. С использованием первичной статистической информации были построены три многофакторные модели для каждой из шести природно-экономических зон Республики Татарстан.
Так, в Казанской пригородной зоне коэффициент сравнительного достоинства земли составляет 0,24 и свидетельствует о том, что условия функционирования крайне неблагоприятные, прослеживается отрицательная тенденция в уровне использования производственного потенциала. Диаметрально противоположная картина наблюдается в организациях Закамской природно-эконо-мической зоны, где коэффициент сравнительного достоинства земли равен 0,31.
Положительная тенденция наблюдалась лишь в организациях Казанской пригородной и Пред-камской зон, в организациях других природно-экономических зон наблюдается отрицательная тенденция в уровне использования потенциальных возможностей рабочей силы.
В динамике организации Предкамской и Закамской зон в 2001—2009 гг. имеют положительную тенденцию эффективного использования потенциала производственных фондов. Хотя в остальных организациях наблюдается другая картина, которая может быть объяснена отрицательным значением коэффициента корреляции между ними.
Коэффициенты регрессии линейной модели выхода валовой продукции со 100 га соизмеримой пашни, факторными признаками которого выступили балл оценки земли, стоимость основных производственных фондов на 100 га сельхозугодий, материальные издержки, среднегодовая численность работников, приведены в табл. 4. Для хозяйств Казанской пригородной и Закамской зон наибольшую значимость для прироста продукции имеют фондообеспеченность, интенсивность производства и трудообеспеченность. Диаметрально противоположная картина наблюдается в остальных природно-экономических зонах.
Там, где результативным признаком является выход валовой продукции на одного работника, резервом обладают такие факторы производства, как материальные издержки и среднегодовая численность работников (табл. 5). Для Закамской природно-экономической зоны, организации которой расположены в благоприятных природных и экономических условиях, наибольшую значи-
Таблица 4
Коэффициенты регрессии линейной модели выхода валовой продукции в 1998 и 2009 гг. со 100 га соизмеримой пашни
в сопоставимых ценах 1994г.,тыс. руб.
Природно-экономическая зона 1998 2009
Коэс >фициент регрессии*
4, Я2 4, Я2
Казанская пригородная 0,76 —0,46 0,85 —0,13 0,02 0,75 -0,43 0,98 0,2 0,25 0,01 0,83
Предкамская 1,91 —1,23 -0,54 —0,17 -0,13 0,69 0,43 1 -0,14 -0,7 -0,01 0,79
Нижнекамская пригородная 0,86 -0,23 0,34 -0,06 -0,15 0,81 -0,14 1,2 -0,14 -0,02 -0,05 0,68
Юго-Восточная 0,23 -0,34 1,07 -0,1 -0,11 0,76 0,49 1,81 -0,92 -0,97 -0,02 0,71
Закамская -0,5 1,91 -0,58 -0,71 0 0,91 0,1 0,58 0,3 0,13 -0,2 0,94
Предволжская 0,81 0,45 -0,23 -0,81 -0,06 0,74 -0,57 1,36 0,24 -0,23 -0,09 0,88
* Х1 — балл оценки земли; Х2 — стоимость основных производственных фондов на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.; Х3 — материальные издержки на 100 га сельхозугодий, тыс. руб.; Х4 — среднегодовая численность работников на 100 га сельхозугодий; Ад — свободный член уравнения; К2 — коэффициент множественной корреляции
Таблица 5
Коэффициенты регрессии линейной модели выхода валовой продукции на одного работника в 2002 и 2009 гг.
в сопоставимых ценах 1994г.,тыс. руб.
Природно-экономическая зона 2002 2009
х, д,* Л х, Л
Казанская пригородная -0,48 0,19 -1,2 1,73 -0,81 -0,01 6,68 3,98 -7,94 -0,55 0,34 -0,01
Предкамская -0,17 -0,52 0,96 -0,74 0,4 0,02 3,23 -0,52 -3,63 -0,94 1,82 0,04
Нижнекамская пригородная 1,27 3,14 -4,14 0,43 -0,12 -0,01 2,63 7,71 -0,4 -0,14 1,58 -0,15
Юго-Восточная -1,52 -4,52 4,03 -0,58 0,45 0,04 -1,11 -1,73 -0,93 2,96 1,86 0,09
Закамская 0,43 -0,15 -0,42 -0,36 -0,18 -0,03 0,3 0,01 -0,54 0,23 -0,29 -0,04
Предволжская 1,26 -3,01 1,97 -0,2 0,65 -0,09 -0,38 0,94 -1,92 1,89 -1,67 -0,12
* Х5 — среднегодовая оплата труда одного работника, тыс. руб.
мость для прироста продукции имеют природная ценность земли, фондообеспеченность и трудо-обеспеченность.
Параметры нелинейной мультипликативной функции, которые были апробированы автором в сравнении с общепринятой линейной функцией, приведены в табл. 6. Согласно этой же таблице результативным признаком служит выход валовой продукции со 100 га соизмеримой пашни, параметрами выступили коэффициенты эластичности по фондам и труду, а также коэффициент технического прогресса. Для хозяйств Предкамской и Нижнекамской пригородной зон наибольшую значимость имеет трудообеспеченность.
Если результативным признаком выступает выход валовой продукции на одного работника, наибольшую значимость для большинства организаций всех природно-экономических зон имеет фондообеспеченность (табл. 7).
Диаметрально противоположная картина наблюдается согласно, когда выход валовой продукции на 100 руб. основных производственных фондов напрямую зависит от такого фактора, как труд (табл. 8).
Выявленные существенные различия в эффективности использования отдельных элементов производственного потенциала в различных природно-экономических зонах свидетельствуют
Таблица 6
Параметры мультипликативной функции Кобба — Дугласа выхода валовой продукции со 100 га соизмеримой пашни
в 1998 и 2009гг. в сопоставимых ценах 1994г.,тыс. руб.
Природно-экономическая зона 1998 2009
«1 «2 А' «1 «2 А
Казанская пригородная 0,61 0,98 0,74 0,98 0,07 0,23
Предкамская 0,44 0,89 51,7 0,57 0,93 64,2
Нижнекамская пригородная 0,21 0,96 3,3 0,25 0,84 9,21
Юго-Восточная 0,91 0,1 0,31 0,67 0,04 1,79
Закамская 0,11 0,66 9,17 0,53 0,4 2,39
Предволжская 0,13 0,65 77,2 0,58 0,31 2,01
*А — коэффициент технического прогресса.
Таблица 7
Параметры мультипликативной функции Кобба — Дугласа выхода валовой продукции на одного работника в 2002 и 2009гг. в сопоставимыхценах 1994г.,тыс. руб.
Природно-экономическая зона 2002 2009
а, а, А а, а, А
Казанская пригородная 0,22 0,54 5,49 0,91 0,44 0,04
Предкамская 0,33 0,24 11,5 0,31 0,27 0,17
Нижнекамская пригородная 0,05 0,41 6,91 0,26 0,16 34,25
Юго-Восточная 0,29 0,38 2,34 0,94 0,14 0,01
Закамская 0,98 0,87 38,7 0,94 0,70 17,8
Предволжская 0,1 0,07 4,09 0,93 0,84 0,97
Таблица &
Параметры мультипликативной функции Кобба — Дугласа выхода валовой продукции в 2002 и 2009 гг.
в сопоставимых ценах 1994г. на 100 руб. основных производственных фондов, тыс. руб.
Природно-экономическая зона 2002 2009
а, а, А а, а, А
Казанская пригородная 0,58 0,92 21,74 0,31 0,49 24,56
Предкамская 0,72 0,84 24,26 0,67 0,94 0,15
Нижнекамская пригородная 0,21 0,76 94,3 0,16 0,57 25,6
Юго-Восточная 0,22 0,03 25,33 0,59 0,97 0,94
Закамская 0,76 0,06 33,71 0,25 0,34 17,92
Предволжская 0,61 0,88 66,91 0,08 0,64 4,61
о наличии резервов роста объемов сельскохозяйственного производства, а одной из главных причин неэффективности производства явилось недоиспользование реальных возможностей земли.
Был определен коэффициент сравнительного достоинства земли как отношение площади соизмеримой пашни, учитывающей качество земли и ее хозяйственную ценность, к площади условной, отражающей естественное плодородие земли и структуру сельскохозяйственных угодий. Это позволило выявить взаимосвязь между главными параметрами оценки земли и уровнем использования производственного потенциала (см. табл. 1).
Площадь условной пашни отражает структуру сельскохозяйственных угодий и отношение продуктивности каждого их вида к продуктивности пашни, принятой за единицу, а площадь соизмеримой пашни определяется по результатам кадастровой оценки земли. Таким образом, рекомендуемый показатель — коэффициент сравнительного достоинства земли — характеризует количественное соотношение экономического и природного плодородия земли в организациях различных природ-но-экономических зон республики.
Более 120 крупных организаций Казанской пригородной природно-экономической зоны, расположенных в относительно неблагоприятных условиях (коэффициент сравнительного достоинства земли 0,24), теряют земельные площади быстрее, чем хозяйства Закамской и Предволжской природно-экономических зон с самыми благопри-
ятными условиями внешней среды (коэффициент сравнительного достоинства земли 0,31). И то, и другое в определенной степени характеризует разный уровень управления сельскохозяйственными организациями этих зон, хотя можно предположить возможные неточности в методике оценки земли. Для выявления причин такого явления был проведен анализ уровня использования двух других факторов производства при помощи корреляционно-регрессионного моделирования.
Приведенные показатели (см. табл. 2) характеризуют устойчивую тенденцию повышения уровня использования реальных возможностей производственных фондов в организациях Предкамской при-родно-экономической зоны при противоположной тенденции в организациях Предволжской зоны.
Оценка тесноты связи между стоимостью основных производственных фондов на 100 га сельхозугодий и выходом валовой продукции выявила отрицательные значения, что объясняется, во-первых, низким по сравнению с потребностью уровнем технической оснащенности, которая не в состоянии оказать прямого влияния на эффективность производства; во-вторых, существенными диспропорциями между физическим состоянием техники и стоимостным (цены на машины не соответствует их производительным способностям); в-третьих, серьезные диспропорции присутствуют между силовыми и рабочими машинами.
Проведенное исследование свидетельствует также и о том, что в современных условиях мно-
гими организациями неэффективно используются главные факторы производства, хотя следовало ожидать положительных тенденций, в частности в организациях Юго-Восточной и Предволжской зон Республики Татарстан.
Высокая достоверность апробированных корреляционно-регрессионных моделей и их адекватность реальным условиям производства позволили использовать их для среднесрочного прогнозирования развития сельскохозяйственного производства.
Основной причиной невысокого уровня реализации производственного потенциала в организациях, расположенных в благоприятных условиях, является наличие огромных резервов в использовании организационно-экономических факторов.
Поскольку земля является главным фактором сельскохозяйственного производства, постольку коэффициент сравнительного достоинства земли позволил выявить взаимосвязь между оценкой земли и уровнем использования производственного потенциала в организациях разных природно-экономических зон и рекомендовать использовать это в процессе государственного регулирования агропромышленного комплекса.
Был сделан прогноз развития производства в организациях двух муниципальных районов Республики Татарстан на 2015 г. Решение задачи осуществлялось в двух вариантах. Во-первых, использовались данные типичных по объективным условиям организаций, но добившихся лучших
результатов. Во-вторых, в корреляционно-регрессионную модель подставлялись самые высокие из существующих значения факторов производства. В результате был получен оптимистический вариант прогноза.
К примеру, для организаций Балтасинского муниципального района прогнозное значение выхода валовой продукции со 100 га соизмеримой пашни составило 346,043тыс. руб. против 236,220тыс. руб. в настоящее время; окупаемости затрат — 1,182 против существующего 0,961.
Выбранный в качестве прогнозируемого показатель окупаемости затрат объясняется тем, что большинство организаций региона убыточно и результативный показатель имеет отрицательное значение, поэтому его заменили на окупаемость затрат денежной выручки, так как он содержит те же исходные показатели, что и рентабельность (табл. 9).
Оценка реальности прогнозных показателей осуществлялась с использованием не общепринятых линейных уравнений, а путем применения нелинейной модели, представляющей собой мультипликативную производственную функцию Кобба — Дугласа. Результаты моделирования представлены (см. табл. 3).
Решение производственной функции показало, что, поскольку а2 > ар в организациях региона прогнозируется фондосберегающий рост производства продукции сельского хозяйства.
Однако, поскольку эластичность по основным фондам почти в два раза меньше эластичности по
Таблица 9
Машинограмма по результатам решения задачи множественной корреляции «окупаемость затрат» по Балтасинскому муниципальному району Республики Татарстан, 2009 г.
Показатель У Ъ
Коэффициент корреляции 1 0,124 1 1 1 1 1 1
-0,177 0,252 0,467 0,657 0,846 0,316
-0,077 0,569 0,654 0,356 0,714
-0,097 0,427 0,378 0,714
-0,102 0,273 0,624
0,093 0,324
Ошибка коэффициента корреляции 0,058 0,021 0,003 0,0002 0,0003 0,026 0,84
Коэффициент достоверности - 0,344 0,712 0,131 0,209 0,231 0,192
Минимальное значение 0,906 23 157,43 285,29 102,041 16,276 4,747
Среднеарифметическое 1,118 25,367 522,61 938,817 183,618 25,092 6,494
Максимальное значение 1,512 28,18 797,815 1 469,313 314,179 37,387 9,244
Среднеквадратическое отклонение 0,132 1,397 160,682 262,588 56,05 4,596 1,183
Коэффициент вариации, % 11,82 5,506 30,746 27,97 30,526 18,316 18,212
Бета-коэффициент - 0,777 0,564 -1,097 -0,26 -0,07 0,327
Коэффициентдетерминации, % - 1,538 3,133 0,593 0,941 1,04 0,865
Уравнение регрессии -0,009 0,087Х1 0,016Х2 -0,003Х3 -0,0001Х4 -0,0001Х5 0,031Х6
труду, постольку наибольшую значимость для прироста продукции агропромышленного комплекса в Республике Татарстан в ближайшей перспективе будет иметь труд, что, в свою очередь, и предопределит инвестиционную политику и направления управленческих решений.
На основании выявленной нелинейности прогнозных значений результативных показателей была определена эффективность Е и уровень интенсивности производства в сельскохозяйственных предприятиях М.
Обобщающий показатель эффективности ведения производства Е определяется как среднее геометрическое частных эффективностей по основным фондам и труду. Показатель ^проявляется в объеме затраченных ресурсов, устанавливается средним геометрическим темпов роста ресурсов. Обоснованные показатели и методические подходы позволили рассчитать прогнозную величину эффективности и интенсивности производства.
Коэффициент сравнительного достоинства земли позволил рассчитать скорректированную эффективность ^деятельности, полученную путем произведения коэффициента сравнительного досто-инстваземли на обобщающий показатель эффективности Е (СЕ = 0,418) для организаций Республики Татарстан. Полученный показатель свидетельствует о недоиспользовании потенциальных возможностей факторов производства на58,2 %.
Применение мультипликативной функции позволило определить показатель приведенной эффективности ППЕ.
Для достижения прогнозных показателей предложены приоритетные направления рацио-
Слисок литературы
нального использования факторов производства, главными среди которых являются:
- присоединение экономически слабых организаций к экономически сильным;
- передача земель в аренду стабильно работающим организациям;
- привлечение инвесторов и рациональное использование собственных ресурсов;
- укрепление принципа материальной заинтересованности менеджеров;
- значительное повышение качества менеджмента;
- интеграция в качестве равноправных партнеров в акционерное общество животноводческих комплексов, перерабатывающих и торговых предприятий;
- усовершенствование бухгалтерского и первичного учета;
- освоение принципов коммерческого расчета;
- осуществление противозатратных механизмов;
- решение проблем, связанных с частой сменяемостью руководящих кадров.
Учитывая, что главными факторами повышения эффективности сельскохозяйственного производства служат земля, производственные фонды и рабочая сила, а принципиальные особенности сельскохозяйственного производства предопределили глубокую дифференциацию значений этих факторов по природно-экономическим зонам, а также резкие различия в степени их влияния на результаты производства, это должно использоваться менеджерами разных уровней в практике государственного регулирования макро- и микроэкономических процессов.
1. Арзамасцев А. Д. Экономика агропромышленного комплекса: управление земельными ресурсами в регионе / А. Д. Арзамасцев, О. Г. Гущина, В. Г. Самойленко, Г. С. Ощепков. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002.
2. ВереникинА. О., Волошин Д. И. Экономический рост и вектор развития современной России //Вестник Московского университета, 2004. № 2.
3. Гайнутдинова Ф. С., Рабинович Л. М., Тимирясов В. Г. Хозрасчет на предприятиях агропромышленного комплекса. Казань: Таглимат, 2000.
4. ГохбергЛ. Национальная инновационная система России в условиях «новой экономики» //Вопросы экономики, 2003. № 3.
