CC BY
71
‘Вестник экономики, права и социологии”, № 1, 2008 г.
Экономика
Управление затратами на основе использования экономико-математических методов
\
Фалахиева З.Ф.
соискатель кафедры экономики сельского хозяйства Казанского государственного аграрного университета
__________________________________________________)
В статье показана возможность управления затратами сельскохозяйственных организаций на основе использования метода корреляционно-регрессионного моделирования. Данный метод может быть применен в процессе управления любым хозяйством, что будет способствовать повышению эффективности производства.
Результаты проведенных исследований в области управления издержками сельскохозяйственных организаций и предприятий Республики Татарстан убедительно доказывают необходимость безотлагательного решения данной проблемы на серьезной научной основе.
Планирование и контроль затрат признаны важнейшими факторами обеспечения конкурентоспособности, повышения эффективности производства. Используются новые подходы, в том числе основанные на экономико-математических методах. Возникла целая наука - эконометрика, изучающая количественную взаимосвязь экономических явлений и процессов [5, С.5].
В целях выявления резервов и разработки основных направлений обоснованного сокращения удельных затрат ресурсов, была проанализирована деятельность сельскохозяйственных организаций типичных муниципальных районов разных природно-экономических зон Республики Татарстан. В качестве таковых выбраны Нурлатский (Закамская зона), Сарманов-ский (Нижнекамская пригородная зона) и Ма-мадышский (Предкамская зона) районы.
Что характерно, они существенно различаются по величине ресурсного потенциала и уровню его использования. Заметные вариации наблюдаются в уровне энергооснащенности и
обеспеченности основными фондами. Контрастны урожайность зерновых культур, сахарной свеклы и продуктивность коров. В то же время не наблюдается прямой и тесной связи между этими показателями и себестоимостью продукции. Например, в Мамадышском районе самое дешевое зерно, хотя здесь самый низкий балл оценки земли, а урожайность зерновых культур на 20 с лишним центнеров меньше, чем в Нурлатском районе. Иначе говоря, распространенное на практике простое сравнение показателей отдельных хозяйств между собой или со среднерайонными данными не дает объективной картины, не позволяет выявить устойчивые связи между отдельными факторами и результатами производства, в частности - удельными затратами ресурсов.
Для установления таких связей, а также обоснования нормативного уровня затрат отдельных видов ресурсов, был проведен многомерный корреляционно-регрессионный анализ. При построении математической модели данного экономического процесса в качестве результативного показателя выбрана себестоимость основных продуктов: зерна, сахарной свеклы, молока, прироста крупного рогатого скота и свиней.
При выборе факторных показателей учтены, их управляемость менеджерами, способность
40
‘Вестник экономики, права и социологии”, № 1, 2008 г.
Экономика
Таблица 1
Факторные признаки, использованные при корреляционно-регрессионном анализе себестоимости продукции животноводства
Факторы Виды продукции
молоко прирост крупного рогатого скота прирост свиней
Х1 Оплата труда в расчете на 1 корову, руб. Оплата труда в расчете на 1 корову, руб. Оплата труда в расчете на 1 свиноматку, руб.
Х2 Затраты кормов в расчете на 1 корову, руб. Затраты кормов в расчете на 1 корову, руб. Затраты кормов в расчете на 1 свиноматку, руб.
Х3 Среднечасовая зарплата работников, занятых в отрасли, руб. Среднечасовая зарплата работников, занятых в отрасли, руб. Среднечасовая зарплата работников, занятых в отрасли, руб.
Х4 Численность операторов машинного доения и скотников в расчете на 100 коров, чел. Стоимость основных фондов в расчете на 1 корову, тыс.руб. Стоимость основных фондов в расчете на 1 свиноматку, тыс.руб.
Х5 Стоимость основных фондов в расчете на 1 корову, тыс.руб. Численность операторов машинного доения и скотников в расчете на 100 коров, чел. —
отражать относительно неизменные свойства каждого элемента совокупности [6]. При этом, как предупреждал С.Г.Струмилин [4], модель не была перегружена несущественными параметрами.
В частности, для зерна и сахарной свеклы в качестве факторных показателей использованы:
Х1 - балл оценки земли;
Х2 - число работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, чел.;
Х3 - энергооснащенность в расчете на 100 га пашни, л.с.;
Х4 - оплата труда в расчете на 1 га посевной площади, руб.;
Х5 - затраты минеральных и органических удобрений в расчете на 1 га посевной площади, руб.;
Х6 - прочие затраты в расчете на 1 га посевной площади, руб.;
Х7 - среднечасовая заработная плата работников, занятых в отрасли, руб.
Факторные признаки, использованные при анализе продукции животноводства, приведены в табл.1.
Совокупность объектов наблюдения сформирована на основе показателей всех сельскохозяйственных организаций вышеназванных районов в среднем за последние 3 года. При этом обеспечен более или менее однородный
состав совокупности путем отсеивания объектов наблюдений, не характерных для генеральной совокупности.
Опираясь на теоретические знания об изучаемых явлениях, учитывая опыт аналогичных исследований и эмпирическую оценку функций разных типов, было сформировано следующее линейное уравнение многофакторной корреляционной связи:
У = а0 + а1х1 + а2х2 + а3х3 + ... апхп, (1) где У - значение результативной величины; а0, а1, а2, а3, ... ап - коэффициенты регрессии; х1, х2, х3, ... хп, - значение факторных величин.
В процессе решения задача была откорректирована с учетом математических требований. Результатов решения задачи представлены в табл.2.
Как видно из таблицы, влияние отобранных факторов на себестоимость разных видов продукции резко колеблется по районам (19-68,7 %), но в целом оно достаточно существенно. Не оцененными количественно оказались в основном субъективные факторы: качество и достоверность первичного и бухгалтерского учета, а также предпринимательские способности менеджеров. Тем не менее, теснота связи между факторными и результативными показателями весьма существенная.
В связи с этим использование результатов корреляционно-регрессионного анализа позво-
41
‘Вестник экономики, права и социологии”, № 1, 2008 г.
Экономика
Таблица 2
Значения основных параметров, полученных в результате решения задачи множественной корреляции
Параметры Районы
Мамадышский Нурлатский Сармановский
1. Зерно
Множественный коэффициент корреляции 0,436 0,514 0,535
Коэффициент детерминации, % 19,01 26,4 28,6
Достоверность коэффициента множественной корреляции 3,919 4,891 5,189
2. Сахарная свекла
Множественный коэффициент корреляции - 0,582 577
Коэффициент детерминации, % - 33,9 33,3
Достоверность коэффициента множественной корреляции - 5,358 5,038
3. Молоко
Множественный коэффициент корреляции 0,523 0,643 0,556
Коэффициент детерминации, % 27,4 41,4 31,0
Достоверность коэффициента множественной корреляции 5,677 7,359 5,697
4. Прирост крупного рогатого скота
Множественный коэффициент корреляции 0,475 0,829 0,543
Коэффициент детерминации, % 22,6 68,7 29,4
Достоверность коэффициента множественной корреляции 3,487 15,879 5,221
5. Прирост свиней
Множественный коэффициент корреляции 0,447 0,466 0,667
Коэффициент детерминации, % 20,0 22,0 44,5
Достоверность коэффициента множественной корреляции 3,291 3,568 6,577
лило определить нормативную величину отдельных статей затрат и себестоимости каждого вида продукции.
Сравнение фактической себестоимости с полученной в результате корреляционно-регрессионного моделирования позволяет оценить в среднем уровень управляемости этим индикатором со стороны менеджеров сельскохозяйственных организации (табл.3).
Построенные в результате корреляционно-регрессионного анализа функции производственных затрат в определенной степени отражают рациональную комбинацию взаимозаменяемых ресурсов. Например, в модели себестоимости зерна по Мамадышскому району из 7 факторов 6 «работают» на снижение себестоимости, по Нурлатскому району таких факторов 5, то есть от дополнительных вложений средств в такую продукцию можно ожидать положительный эффект.
В то же время в процессе работы со случайными событиями исключены парадоксальные результаты. Так, в модели себестоимости сахарной свеклы по Нурлатскому району коэффициент регрессии фактора оценки земли положительный. Получается, что по мере повышения качества земли себестоимость повышается. Дальнейший анализ показал, что причина кроется в недостоверной оценке качества земли отдельных сельскохозяйственных организаций. Тем не менее, это не снижает роль корреляционно-регрессионного моделирования в установлении количественных связей случайных явлений, в разработке экономических нормативов.
В экономической литературе рекомендуются различные методы определения нормативного значения факторов. Например, А.И. Енике-ев, Ф.Ф. Гатина [2] считают, что эти значения должны быть в пределах вариационного разма-
42
‘Вестник экономики, права и социологии”, № 1, 2008 г.
Экономика
Таблица 3
Уровень освоения нормативной себестоимости продукции
Наименование продукта
Районы зерно сахарная свекла молоко прирост КРС прирост свиней
1.Мамадышский норматив, руб./ц 152 _ 424 3693 4615
фактически, руб./ц 162 - 448 4312 5521
% 107 _ 106 117 120
2.Нурлатский норматив, руб./ц 180 68 390 3133 4335
фактически, руб./ц 201 80 479 3787 4691
% 112 118 123 121 108
3.Сармановский норматив, руб./ц 167 69 415 3660 4669
фактически, руб./ц 238 113 472 4589 5846
% 142 164 114 125 125
ха или коэффициента вариации от их среднего арифметического.
О.П. Крастинь [3, С.195-196] предлагает разрабатывать нормативы на базе данных передовых организаций. Такого же мнения придерживается Г.А.Бабков [1, С.142].
В данной статье нормативные значения факторов базировались на показателях хозяйств, которые используют ресурсы более эффективно, чем в среднем по муниципальному району. В выборку вошли, во-первых, те организации, в которых себестоимость ниже среднерайонной и, во-вторых, те, затраты ресурсов которых отклоняются от среднего уровня не более чем на 15-20 %.
Подставляя нормативные значения в полученное уравнение регрессии, рассчитали нормативную себестоимость продукции. Сравнение величин фактической и нормативной себестоимости показывает, что в названных районах имеются существенные резервы снижения себестоимости продукции. Реализация их предполагает соблюдение комплексности,
пропорциональности и целенаправленности использования производственных ресурсов, реальность которых подтверждается передовым опытом работы ряда сельскохозяйственных организаций Республики Татарстан.
Литература:
1. Бабков, Г.А. Методика аграрно-экономических исследований. - Кишинев: Истиница, 1985. - 240с.
2. Еникеев, А.И., Гатина, Ф.Ф. Методические указания по решению задач многомерного корреляционно-регрессионного анализа на персональных ЭВМ. - Казань, 2005. - 34с.
3. Крастинь, О.П. Применение регрессионного анализа в исследованиях экономики сельского хозяйства. - Рига: Зинатне, 1976. - 250с.
4. Струмилин, С.Г. Статистика и экономика.
- М.: Наука, 1979. - 490с.
5. Яковлева, А.В. Шпаргалка по эконометрике.
- М.: Аллель, 2007. - 64с.
43
