С. Ю. Кучеренко ст. преподаватель кафедры экономической теории ГВУЗ «Переяслав-Хмельницкий ГПУ имени Григория Сковороды

Определение эффективности выращивания подсолнечника в структуре отраслей аграрного предприятия региона

Для обоснования общей эффективности подсолнечника в структуре экономики сельскохозяйственного производства аграрных предприятий Киевской области мы проанализировали влияние урожайности, размера площадей, рентабельности и других факторов на результаты хозяйственной деятельности наиболее типичных хозяйств региона.

Корреляционный анализ площадей сельскохозяйственных культур данного предприятия, урожайности, структуры себестоимости продукции растениеводства и животноводства позволил нам сделать следующие выводы.

Существует сильная корреляция между показателями прибыли растениеводства и животноводства, что обусловливает отдельное исследование производственных функций по отраслям.

Посевные площади озимых, яровых культур, подсолнечника имеют слабую корреляцию с урожайностью предыдущих лет, что свидетельствует о стабильной величине площадей этих культур, при чём на размер площадей приблизительно одинаково влияет урожайность и предыдущего года, и двухлетней давности.

Величина посевных площадей сахарной свеклы находятся в тесной линейной зависимости от ее урожайности в предыдущий период, и это повлияло на уменьшение площади культуры в текущем году. Наибольшая положительная линейная зависимость наблюдается между урожайностью подсолнечника, с лагом в два года и его текущей площадью, что вызвало соответствующее решение планирования по увеличению его посевов.

Животноводство, несмотря на его убыточность, имеет существенное влияние на формирование прибыли, так как 30% площадей используется под кормовые культуры.

Исходя из выше изложенного, мы рассмотрели две модели: регрессионную зависимость между прибылью растениеводства и образующими факторами: площадями, урожайностями товарных культур, структурой себестоимости продукции растениеводства; модель, описывающую влияние на прибыль животноводства величины площадей товарных культур, их урожайностей и составляющих себестоимости животноводческой продукции.

Формально задача заключалась в определении функций:

(2)

где посевные площади, соответственно, озимых зерновых, яровых зерновых, сахарной свеклы, подсолнечника, сои, и рапса;

- урожайности товарных культур;

- расходы в структуре в себестоимости продукции растениеводства и животноводства;

Y1 – прибыль от реализации продукции растениеводства;

Y2 – прибыль от реализации продукции животноводства.

(3-4)

Исходя из теории получения оценок параметров модели на базе коротких выборок, необходимо было сократить количество независимых переменных. Для исключения мы применили методику проверки на наличие мультиколинеарности между факторными переменными и методы экспертного оценивания факторов за рейтингом «важности» в хозяйственной деятельности. Кроме того, мы заменили площади и их урожайности одним показателем валового сбора по каждой культуре, за счет чего сократилось количество факторов в моделях.

Для исключения линейно зависимых факторов мы подсчитали все парные коэффициенты корреляции для каждой регрессии и суммы их абсолютных значений. Таким образом, было исключено из уравнений 10 переменных, которым соответствуют наибольшие суммы корреляции. Одновременно было проведено экспертное оценивание «важности» каждой культуры за критериями: влияния данной культуры на прибыль и на структуру посевных площадей. Вес (рейтинг) данных критериев получили методами аддитивного свертывания на множестве лингвистических переменных за 9 показателями эффективности хозяйственной деятельности, выбирая значение и направление влияния по коэффициентам парной корреляции между культурами и выделенными показателями (табл. 1).

Таблица 1. Пример вычисления веса критерия «важности» для подсолнечника

Вычисляя рейтинг каждой культуры (табл. 2) и учитывая предыдущие исключения зависимых переменных, мы выделили следующие факторы для эконометрических моделей: по растениеводству: объем валового сбора пшеницы, подсолнечника, сахарной свеклы, сои, рапса, ячменя и затраты на услуги посторонних организаций; для модели по животноводству, соответственно: объем валового сбора пшеницы, подсолнечника, сахарной свеклы, ячменя, сои, рапса и затраты нефтепродуктов в животноводстве.

Комбинируя независимые переменные по 5 элементов, из которых 4 постоянные, а две – изменяемые, мы проанализировали 12 уравнений.

Таблица 2. Оценка (рейтинг) товарных культур ЗАО «Агрофирма Германовская»

Сравнивая результаты этих регрессий (по 6 для каждой модели), мы избрали следующие варианты влияния факторных признаков на прибыль по каждой из отраслей, по растениеводству:

(5)

по животноводству:

(6)

где - объем валового сбора пшеницы, ц; - объем валового сбора сои, ц; - объем валового сбора свеклы, ц; - объем валового сбора подсолнечника, ц; - объем предоставленных услуг посторонними организациями для обслуживания отрасли растениеводства, грн.; - объем валового сбора ячменя, ц; - объем использованных нефтепродуктов на производственные потребности продукции животноводства, кг.; - прибыль от реализации продукции растениеводства, тыс. грн.; - прибыль от реализации продукции животноводства, тыс. грн.

Экономический анализ эконометрических моделей дал основание для следующих выводов:

Позитивно на динамику прибыли растениеводства влияет рост производства подсолнечника и затраты на дополнительный сервис других организаций.

Негативным оказалось влияния увеличения объёмов производства остальных культур, как следствие того, что большая часть их валового сбора используется для внутреннего потребления, а не для реализации на рынке.

Максимальное абсолютное влияние на величину прибыли от реализации продукции растениеводства среди других культур имеет размер урожая сои и подсолнечника, то есть масличных культур. Прогнозируя объем поступлений из этой отрасли, например увеличение площадей подсолнечника на 1 гектар, при неизменных показателях площадей и урожайности 2008 года, мы имеем рост всей прибыли растениеводства на 0,5%.

В тоже время, увеличение объемов производства пшеницы, ячменя, подсолнечника на 1 ц увеличивают прибыль животноводческой отрасли соответственно на 17,38 грн., 14,5 грн., 215,84 грн. И наоборот, увеличение объемов производства свеклы, затрат нефтепродуктов на 1 од. уменьшают прибыль от реализации животноводческой продукции на 7,67 грн. и 893,53 грн. соответственно. В этом случае относительно максимальное влияние на величину прибыли имеют расходы на горючее и нефтепродукты, что свидетельствует о неэффективном использовании горюче-смазочных материалов в хозяйстве.

Сравнивая результаты анализа первой и второй регрессий можно отметить, что сельскохозяйственному предприятию в следующий период выгодно увеличивать объемы производства именно подсолнечника, в то время как другие культуры должны планироваться взвешенно, так как имеют одновременно негативное и позитивное влияния на разные отрасли данного хозяйства.