CC BY
58
УДК 631.1:633.853.52 (571.61)
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА СОИ В АМУРСКОЙ
ОБЛАСТИ
М.О. СИНЕГОВСКИЙ, старший научный сотрудник (e-mail: [email protected])
А.А. МАЛАШОНОК, научный сотрудник Всероссийский научно-исследовательский институт сои, Игнатьевское шоссе, 19, Благовещенск, Амурская обл., 675027, Российская Федерация
Резюме. Исследования проводили с целью поиска причинно-следственных связей между основными показателями эффективности производства сои на территории Амурской области (себестоимость, прибыль и рентабельность) и определяющими их факторами (урожайность, цена, производственные затраты, уровень государственной поддержки, посевная площадь и количество работников). По результатам парного корреляционного анализа наиболее тесные связи установлены между себестоимостью и производственными затратами (r=0,62), себестоимостью и ценой реализации (r=0,63), прибылью и ценой реализации (r=0,61). Значительных связей между рентабельностью и независимыми факторами не выявлено. Показатели эффективности производства сои имеют умеренную связь с урожайностью. Размеры прибыли отрасли соеводства по результатам корреляционно-регрессионного анализа имеют сильную и прямую связь с ценой реализации (в=1,16) и урожайностью (в=0,83), сильную обратную связь с производственными затратами (в=-0,97) и слабую обратную связь с количеством работников. Анализ влияния урожайности на уровень затрат выявил сильную зависимость (r=0,701) и позволил определить, что постоянные (нормальные) затраты на производство сои равны 7727,90 руб./га, а в расчете на единицу урожая, то есть для получения каждой тонны сои, требуется дополнительно затратить суммуравную7727,90-е04116х-7727,90руб./га. Безубыточный уровень урожайности производства сои равен 0, 67 т/ га. На основе выявленной зависимости сделаны расчеты, показывающие целесообразность вложения денежных средств в производство сои в южной агроклиматической зоне Амурской области, рентабельность производства которой при заданных уровняхресурсопотребления повышается от 29,2% при урожайности 1 т/га до 74,2% при урожайности 2,4 т/га. Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ, экономическая эффективность, прибыль, себестоимость, рентабельность, соя, Амурская область. Для цитирования: Синеговский М.О., МалашонокА.А. Анализ влияния экономических факторов на эффективность производства сои в Амурской области //Достижения науки и техники АПК. 2016. Т.30. № 10. С. 116-118.
Популярность сои в мире обусловлена широким спектром применения ее продукции и большим хозяйственным значением [1]. Соя играет стратегическую роль в экономике ряда стран мира основных производителей и экспортеров семян этой культуры и продуктов их переработки [2, 3]. В последние годы соя характеризуется самыми высокими темпами прироста производства в мире. Ее посевные площади в 2014 г. достигли 118,3 млн га, увеличившись за 10 лет на 33,0%, за 50 лет - в 4,6 раза [4].
Цель наших исследований - определение статистически значимых взаимосвязей между показателями экономической эффективности производства сои на территории Амурской области и факторами влияющими на нее.
Условия, материалы и методы. В 2015 г. во ВНИИ сои был проведен анализ причинно-следственных связей между основными показателями эффективности и определяющими их факторами в соеводстве по 49 сельскохозяйственным предприятиям южной агроклиматической зоны Амурской области, в которой
расположено большинство производителей культуры, что позволяет наиболее точно отразить реально существующие зависимости между анализируемыми признаками. В выборку были включены предприятия с площадью посевов сои более 100 га, расположенные в южной зоне соесеяния. Исходные значения для проведения факторного анализа взяты из бухгалтерских отчетов предприятий за 2010-2014 гг. Из выборки были исключены данные 2013 г. по причине не характерных (экстремальных) природно-климатических условий - переувлажнение и полное затопление посевов. Итоговое общее число наблюдений составило 155. Исследования проводили по общепринятой методике многофакторного корреляционно-регрессионного анализа А.П. Зинченко [5], двухфакторный анализ осуществляли по методике графического анализа эффективности производства и реализации сельскохозяйственной продукции Л.П. Колмакова [6].
Для выявления тесноты связей был определен ряд факторов: в качестве результативных (зависимых) выбрали себестоимость, прибыль и рентабельность, отражающие изменение экономической эффективности производства сои; регрессоров (независимых) - факторы, которые непосредственно могут оказывать влияние на эффективность возделывания сои (урожайность, цена, производственные затраты, уровень государственной поддержки), а также на масштабы производства (посевная площадь и количество работников).
Для оценки тесноты взаимосвязи переменных использовали шкалу Чеддока: г = 0,1-0,3 - связь слабая, г = 0,3-0,5 - умеренная, г = 0,5-0,7 - заметная, г = 0,70,9 - высокая и г = 0,9-1 - весьма высокая.
При расчете коэффициентов уравнения множественной регрессии, характеризующего влияние отобранных факторов на размеры прибыли отрасли соеводства, использовали программу БТАИБТЮА 6.0. Для определения возможной зависимости между исследуемыми факторами проводили проверку модели на мультиколлинеарность.
В некоторых случаях наблюдаются значительные колебания эффективности использования ресурсов. Л.П. Колмаков при графическом анализе эффективности производства и реализации сельскохозяйственной продукции не рассматривает влияние продуктивности на затраты в форме корреляционной зависимости, что нарушает причинно-следственные связи [6], поскольку не учитываются причины формирования того или иного уровня урожайности.
Результаты и обсуждение. Результаты корреляционного анализа свидетельствуют, что себестоимость имеет заметную связь с производственными затратами (г = 0,62), что вполне закономерно, так как это одна из ее составляющих, и ценой (г = 0,63), поскольку увеличение себестоимости вызывает рост цен (табл. 1). Связь себестоимости с урожайностью характеризуется как умеренная и обратная (г = -0,36), так как рост урожайности влечет за собой снижение себестоимости. Площадь посевов, количество работников на 1000 га и размеры государственной поддержки оказывают на себестоимость слабое воздействие, коэффициенты корреляции между величинами этих показателей составили соответственно 0,06, -0,20 и -0,12.
Таблица 1. Факторы, влияющие на экономическую эффективность производства сои в Амурской области
Коэффициент корреляции
Показатель эффективности посевная площадь, га урожайность, т/га цена, руб. господдержка, тыс. руб./га уровень обеспеченности работниками на 1000 га, чел. затраты, руб./га
Себестоимость, руб. Прибыль, руб. Рентабельность, % 0,06 -0,06 -0,10 -0,36 0,27 0,29 0,63 0,61 0,15 -0,12 -0,01 0,01 -0,20 -0,07 0,06 0,62 0,02 -0,23
На прибыль в большей степени влияет цена реализации (r = 0,61), что вполне оправдано, поскольку при росте цен увеличивается прибыль и наоборот. Зависимость прибыли от остальных факторов характеризуется как слабая. Связь между показателем рентабельности и независимыми факторами слабая. Наиболее значимое влияние на величину этого показателя оказывают урожайность (r = 0,29) и производственные затраты (r = -0,23), так как рентабельность складывается из отношения прибыли от реализации к величине затрат, а общие производственные затраты, в свою очередь, зависят от урожайности и стоимости используемых агроприемов.
Таким образом, наибольшее влияние на формирование показателей экономической эффективности в соеводстве Амурской области оказывают цена реализации, производственные затраты и урожайность.
В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа было построено множественное уравнение регрессии (1), которое отражает зависимость прибыли от реализации сои (У) от ряда факторов: У = -7104,94 - 0,01х1 + 5684,59х2 + 0,92х3 -- 0,05х4 - 17х5 - 0,69хв, (1),
где х1 - площадь посевов, га; х2 - урожайность, т/ га; х3 - цена реализации, руб./т; х4 - господдержка на 1 га, руб.; х5 - количество работников на 1000 га, чел.; х6 - производственные затраты на 1 га, руб.
Проверка характеристик полученной модели на оптимальность выявила очень тесную линейную связь между зависимой и всеми независимыми переменными (коэффициент множественной корреляции r=0,96), а высокий коэффициент детерминации (R2=0,92) свидетельствует о том, что изменение прибыли на 92% обусловлено выбранными факторами.
Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции выявил, что их значения не превышают порогового показателя 0,7-0,8, что свидетельствует об отсутствии тесной зависимости между факторами. Однако анализ коэффициентов статистической значимости по критерию Стьюдента t (150) показал, что из модели необходимо исключить два фактора: размеры посевной площади и государственной поддержки, так как их значения находятся ниже критического (t=1,98).
Итоговое уравнение выглядит следующим образом: У = -7221,69 + 5639,0х+ 0,92х2- 15,8х3 - 0,69х4, (2) где х1 - урожайность, т/га; х2 - цена реализации, руб./т; х3 - количество работников на 1000 га, чел.; х4 - производственные затраты на 1 га, руб.
Коэффициенты корреляции и детерминации этого уравнения остались на уровне исходного (0,96 и 0,92, соответственно).
Анализ величин р-коэффициентов, демонстрирующих тесноту связи между рассматриваемыми факторами, показывает, что между прибылью и ценой она прямая очень сильная (р = 1,16), прибылью и урожайностью - прямая сильная (р = 0,83), прибылью и затратами на производство обратная сильная (р = -0,97), прибыли и количеством работников на 1000 га - обратная слабая (р = -0,07).Таким образом, со-
вокупность расчетов свидетельствует, что наиболее значимые факторы, определяющие размеры прибыли в соеводстве, - цена, затраты и урожайность.
На основе установленных взаимосвязей, используя метод корреляционно-регрессионного моделирования, можно прогнозировать размеры прибыли. По нашим расчётам при увеличении средней урожайности сои на 1 т/га прибыль возрастет на 5639,0 руб./га. Если цена реализации сои повысится на 1 руб./т, то она увеличится на 0,92 руб./т. При росте количества работников на 1000 га на 1 человека прибыльуменьшится на 15,8 руб./га. С увеличением производственных затрат на 1 руб./га прибыль снизится на 0,69 руб./га.
Так как для построения модели использовали данные за 4 года, то есть была построена модель временных рядов, необходимо провести проверку на наличие автокорреляции в остатках. Для этого мы использовали критерий Дарбина-Уотсона. Его расчетное значение для проверяемого уравнения регрессии составило с=2,14. По таблице распределения Дарбина-Уотсона для числа наблюдений п=155 и числа независимых переменных модели к-4 критические значения равны сС—1,45 и с^-1,62. Расчётное значение попадает в интервал с1и<с1<4-с1и(1,62<2,14<2,38), что подтверждает гипотезу об отсутствии автокорреляции остатков.
Таким образом, с помощью представленной модели можно прогнозировать изменение размеров прибыли для различных предприятий при изменении факторов, влияющих на результативный признак.
Для расчета параметров влияния урожайности сои на уровень затрат с использованием графического метода [10] было построено уравнение, где х - урожайность, у -затраты на 1 га, п - количество исследуемых хозяйств. Для 2014 г. по совокупности данных статистических выборок получено экспоненциальноеуравнение регрессии (3), показывающее, что постоянные (нормальные) затраты на производство сои равны 7727,90 руб./га, а в расчете на единицу урожая, то есть для получения каждой тонны сои, требуется дополнительно затратить сумму равную (7727,90-е04116х-7727,90) руб./га.
У = 7727,90-ва4116х, (3)
где е « 2,7182818284590452
Линейный коэффициент корреляции для этого уравнения регрессии гху = 0,701. Коэффициент детерминации R2= 0,49. Другими словами, точность подбора уравнения регрессии высокая. Остальные 51% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Если на рисунок, графически отражающий установленную зависимость, нанести линию «условной выручки» с 1 га (приняв допущение о 100%-ном уровне товарности урожая сои и реализации его по средневзвешенной цене по Амурской области, которая в 2014 г. составила 15066 руб./т), можно определить, что производство сои становится прибыльным при урожайности выше 0,67 т/га (см. рисунок).
Большой разброс значений в поле рассеивания затрат на выращивание сои объясняется разнообразием почвенных, погодных, технологических и других усло-
Рисунок. Зависимость затрат на производство сои от её урожайности, 2014 г.: - выручка от реализации, руб./га; --затраты, руб./га.
вий производства. Поэтому такой график позволяет не только проанализировать полученную зависимость, но и выявить те хозяйства, чьи показатели затрат сильно отличаются от линии регрессии. Данные таких отчетов вызывают сомнения в достоверности и требуют проверки корректности бухгалтерских отчетов и сопостав-
даря увеличению затрат на производство, влечет за собой стабильный рост рентабельности (табл.2). Конечно, рассчитанные таким образом показатели имеют скорее теоретическое, усредненное значение, так как каждое хозяйство реализует сою по своей цене, но они позволяют определить общую тенденцию влияния урожайности на рентабельность производства сои.
Полученное уравнение отражает зависимость затрат на производство сои от её урожайности, характерную для предприятий южной агроклиматической зоны Амур-скойы области, аналогично можно выполнить расчеты и по другим сельскохозяйственным зонам и регионам.
Выводы. Экономическая эффективность производства сои характеризуется системой натуральных и стоимостных показателей. Урожайность оказывает прямое влияние на величину себестоимости, прибыли и рентабельности. Повышение биологической урожайности сои обеспечивает увеличение экономической эффективности производства культуры.
Использование для анализа экономической эффективности производства сои методов корреляционно-регрессионного анализа совместно с графическим
ления их с первичной документацией.
Таблица 2. Влияние урожайности сои на рентабельность её производства в южной зоне, 2014 г.
Площадь посева, тыс. га I 491,6 491,6 491,6 491,6 491,6 491,6 491,6 491,6
Урожайность, т/га 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4
Валовой сбор, тыс. т 491,6 589,9 688,2 786,6 884,9 983,2 1081,5 1179,9
Затраты на 1 га руб. 11663 12664 13750 14930 16211 17602 19112 20752
Затраты всего, млн руб. 5734 6226 6760 7340 7970 8653 9396 10202
Объем продаж, млн руб. 7407 8888 10369 11851 13332 14813 16294 17776
Рентабельность, % 29,2 42,8 53,4 61,5 67,3 71,2 73,4 74,2
На основе выявленной зависимости сделаны расчеты, показывающие целесообразность вложения денежных средств в производство сои в южной агроклиматической зоне Амурской области. Согласно полученным данным, при неизменных размерах посевных площадей, достижение высокой урожайности, полученной благо-
представлением рентабельного уровня урожайности позволяет устанавливать допустимые границы затрат при производстве сои, и благодаря этому принимать более обоснованные управленческие решения, направленные на повышение экономической эффективности работы сельскохозяйственного предприятия.
Литература.
1. Синеговский М.О. Современное состояние производства сои в Амурской области // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК. 2015. № 163. С. 86-90.
2. Соя в кормопроизводстве/В.Ф. Баранов, А.В. Кочегура, С.И. Кононенко, А.Н. Ригер. Краснодар: ИП Тафинцев, 2010. 367с.
3. Economics of production and Resource use efficiency of soybean production in India / S.C. Srivastava, B.S. Gupta, Sudeep Singh Tomar, H.P. Singh // Economic Affairs. 2015. № 60 (2). P. 347-354.
4. World Agricultural Production. USDA Foreign Agricultural Service.URL: http://apps.fas.usda.gov/psdonline/circulars/production. pdf (дата обращения 01.08.2016)
5. Зинченко А.П. Статистика. М.: КолосС, 2007. - 568 с.
6. Колмаков Л.П. Методика графического анализа эффективности производства и реализации сельскохозяйственной продукции // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2003. № 5. С. 15-19.
ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF ECONOMIC FACTORS ON EFFICIENCY OF SOYBEAN
PRODUCTION IN AMUR REGION
M.O. Sinegovskii, A.A. Malashonok
All-Russian Research Institute of Soybean, Ignatievskoe shosse, 19, Blagoveshchensk, Amurskaya obl., 675027, Russian Federation
Summary. The studies were carried out in order to determine causal relationships between the main indicators of efficiency of soybean production in Amur region (cost price, profit and profitability) and factors defining them (crop yield, price, production expenses, the level of government support, sown area and a number of employees). As a result of the paired correlation analysis, it was found, that the closest relations are between cost price and production expenses (r = 0.62), cost price and sell price (r = 0.63) as well as between profit and sell price (r = 0.61). Significant relationships between profitability and independent factors were not identified. It was also found, that the efficiency indicators of soybean production had a moderate relationship with crop yield. The level of profit of soybean cultivation sector has a strong and direct connection with the selling price (beta is 1.16) and crop yield (beta is 0.83), a strong inverse connection with the production expenses (beta is minus 0.97) and a weak inverse connection with the number of employees. Analysis of the impact of crop yield on the level of costs identified a strong dependence (r = 0.701) and allowed to determine, that the fixed (normal) costs associated with soybean production are equal 7727.90 rubles per 1 ha, and in order to produce each ton of soybean it is additionally required the resources in the amount of 7727.90-e0.4116x-7727.90 rubles. The break-even crop yield level of soybean production is equal to 0.67 t/ha. Based on the revealed dependence the calculations were made, showing the feasibility of investment in soybean production in the southern agro-climatic zone of Amur region; production profitability of which, at given levels of resource consumption, increased from 29.2% with a crop yield of 1 t/ha to 74.2% with a crop yield of 2.4 t/ha. Keywords: regression analysis, economic efficiency, profit, cost price, profitability, soybeans, Amur region. Author Details: M.O. Sinegovskii, senior research fellow (e-mail: [email protected]); A.A. Malashonok, research fellow For citation: Sinegovskii M.O., Malashonok A.A. Analysis of the Influence of Economic Factors on Efficiency of Soybean Production in Amur Region. Dostizheniya nauki i tekhnikiAPK. 2016. V.30. No. 10. Pp. 116-118 (in Russ.).
