CC BY
0
WW^WW^V РРГМПНД пкн&я иптрлгптля яwnнпмикл
РЕ! ИОПАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Научная статья УДК 332.05
Б01: 10.24412/2227-9407-2025-2-101-114 ББК гт2УСН
Оценка влияния затрат на выручку от реализации продукции питомниководства
Татьяна Александровна Тумаева
Федеральный научный селекционно-технологический центр садоводства и питомниководства, Москва, Россия
tata0909@list.т, https://orcid.org/0000-0002-9256-0798
Аннотация
Введение. Экономическая эффективность питомниководства критически зависит от структуры и величины затрат на производство продукции. Данное исследование посвящено анализу влияния структуры и размера затрат на выручку от реализации продукции питомниководства в расчете на 1 гектар. Целью является выявление ключевых статей затрат, оказывающих наибольшее влияние на экономические результаты деятельности питомников. В качестве эмпирической базы использованы данные финансовой отчетности сельскохозяйственных организаций РФ за период 2018-2022 гг.
Материалы и методы. Для анализа взаимосвязей между затратами и выручкой применены эконометрические модели. В качестве зависимой переменной выступала выручка от реализации продукции питомниководства в руб. на га. Независимыми переменными являлись статьи затрат на производство продукции питомников в сельскохозяйственных организациях, выраженные в расчете на 1 га площади питомников плодовых и ягодных культур (включая затраты на оплату труда, материальные ресурсы, амортизацию и др.).
Результаты. Построено статистически значимое эконометрическое уравнение, позволяющее оценить влияние различных статей затрат на выручку. Наиболее значимая положительная корреляция выявлена между выручкой от реализации и затратами на оплату труда с отчислениями на социальные нужды, а также прочими затратами. Полученное уравнение использовано для прогнозирования выручки на 2025 год.
Обсуждение. Прогноз, построенный с 95 % доверительной вероятностью, предполагает, что выручка от реализации продукции питомниководства в 2025 году составит от 1400,1 до 2604,9 тыс. руб. с 1 га. Анализ структуры затрат и их влияние на выручку позволяет питомниководам оптимизировать производственные процессы и повысить рентабельность.
Заключение. Использование разработанной эконометрической модели и полученных прогнозов в практической деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей обеспечивает возможность более эффективного планирования, включая погашение кредитов, расширение производства и оптимизацию закупок материально-технических ресурсов. Данный подход позволяет повысить экономическую устойчивость и конкурентоспособность питомниководческих хозяйств.
Ключевые слова: анализ затрат, выручка, затраты, множественная корреляция, питомниководство, прогноз, сельскохозяйственные организации, эконометрическое моделирование
Для цитирования: Тумаева Т. А. Оценка влияния затрат на выручку от реализации продукции питомниководства // Вестник НГИЭИ. 2025. № 2 (165). С. 101-114. Б01: 10.24412/2227-9407-2025-2-101-114. ББ№ Т^УСН.
© Тумаева Т. А., 2025
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Вестник НГИЭИ. 2025. № 2 (165). C. 101-114. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2025. № 2 (165). P. 101-114. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WWV ВГГ1ПМА1 л Ain сггтппл I ргплмшгс
nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMlLà_
Cost impact assessment on sales revenue nursery
Tatyana A. Tumaeva
Federal Scientific Selection and Technological Center for Horticulture and Nursery Breeding, Moscow, Russia [email protected], https://orcid.org/0000-0002-9256-0798
Abstract
Introduction. The economic efficiency of nursery production critically depends on the structure and amount of production costs. This study analyzes the impact of the structure and amount of costs on revenue from the sale of nursery products per 1 hectare. The goal is to identify key cost items that have the greatest impact on the economic performance of nurseries. The empirical base was based on the financial statements of agricultural organizations in the Russian Federation for the period 2018-2022.
Materials and methods. Econometric models were used to analyze the relationship between costs and revenue. The dependent variable was revenue from the sale of nursery products in rubles per hectare. The independent variables were cost items for the production of nursery products in agricultural organizations, expressed per 1 hectare of nursery area of fruit and berry crops (including labor costs, material resources, depreciation, etc.).
Results. A statistically significant econometric equation has been constructed to assess the impact of various cost items on revenue. The most significant positive correlation has been found between sales revenue and labor costs with deductions for social needs, as well as other costs. The resulting equation has been used to forecast revenue for 2025. Discussion. The forecast, constructed with a 95 % confidence probability, suggests that revenue from the sale of nursery products in 2025 will amount to from 1,400.1 to 2,604.9 thousand rubles per 1 ha. Analysis of the cost structure and their impact on revenue allows nursery farmers to optimize production processes and increase profitability. Conclusion. The use of the developed econometric model and the obtained forecasts in the practical activities of agricultural producers provides the opportunity for more effective planning, including loan repayment, production expansion and optimization of procurement of material and technical resources. This approach allows increasing the economic sustainability and competitiveness of nursery farms.
Keywords: cost analysis, nursery, revenue, costs, forecast, multiple correlation, agricultural organizations, econometric modeling
For citation: Tumaeva T. A. Cost impact assessment on sales revenue nursery // Bulletin NGIEI. 2025. № 2 (165). P. 101-114. DOI: 10.24412/2227-9407-2025-2-101-114. EDN: TWZVCH.
Введение
Значительное сокращение площадей под садами в период реформ привело к подрыву основы садоводства - питомниководства, что значительно снизило самообеспечение посадочным материалом, увеличило импорт плодовой и ягодной продукции, саженцев, усилило влияние зарубежных компаний на сортовую политику и привело к снижению перспектив собственных селекционных исследований.
Задачами деятельности питомников являются: ускоренное размножение исходного посадочного материала, сохранение сортовой и клоновой чистоты, поддержание фитосанитарного состояния растений, непрерывная закладка новых и содержание маточных насаждений; пропаганда научных достижений и передового опыта в питомниководстве [1; 10].
Экономические показатели, характеризующие производственно-экономическую деятельность пи-
томников и состояние подотрасли в целом, имеют нестабильный характер и изменяются во времени (в динамике) и в пространстве (по регионам и территориям) [11].
Эффективность в питомниководстве - комплексная экономическая категория, определяемая особенностями данной подотрасли: зависимостью от выбора земельного участка, породного и сортового состава, типа насаждений, качества посадочного материала, способа его получения, сортовой чистоты, фитосанитарного состояния, высокого уровня капитальных вложений и трудоемкости [12; 13; 14].
Категория эффективности в питомниковод-стве отражает результативность использования средств и предметов труда, рабочей силы в рамках подотрасли и отдельных производственных звеньях - питомниководческих хозяйствах.
VWWWWW рргипнл пкнля и птрлгtifra я жпнпмнк'л VWWWWW
¿^¿m^i^^i^^^i^^i^, РЕ! И ОПАЛ ID ПАЯ И ОМГЛСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Актуальность исследования состоит в обосновании прогноза на основе исследования параметров развития питомниководства в динамике для повышения его эффективности.
Экономическое состояние организации и, в частности, изменение объёмов выручки от реализации сельскохозяйственной продукции, результативность производства определяют возможности оптимизации производства и сокращения объёмов затрат, то есть потребляемых ресурсов.
На экономические показатели питомниковод-ства оказывают влияние структура и величина затрат на производство продукции питомниководства по статьям затрат. От размера выручки от реализации продукции питомниководства зависят финансовые результаты питомниководческих организаций.
Элементы затрат на производство саженцев определяют показатели эффективности функционирования питомников - себестоимость продукции, прибыль, рентабельность. Анализ затрат на производство и реализацию сельскохозяйственной продукции необходим для получения информации: размер дохода от направлений деятельности организации; размер прибыли по видам продукции; эффективность использования ресурсов в производстве; эффективность ценообразования и сбыта продукции; обоснование предпочтительных методов планирования и управления затратами для сельскохозяйственной организации [15; 16; 17].
Особенности питомниководства определяют выделение специфических групп затрат - на закладку, уход и раскорчевку садов, которые наиболее высоки для садов интенсивного типа в расчете на гектар. По сравнению с обычными садами в интенсивном садоводстве затраты в расчете на 1 га выше: на закладку насаждений в 2020 г. - на 31,3 %, в 2022 г. - на 20,2 %, затраты на уходные работы в 2020 г. -на 28 %, в 2022 г. - на 21,8 %. Затраты на установку шпалер в обычных садах ниже, в интенсивных -выше и возросли за 2020-2022 гг. на 16,5 % [2].
Эффективность производства и реализации продукции питомниководства по видам представлена в таблице 1.
Анализ показателей эффективности питомни-ководства (табл. 1) показывает, что наиболее рентабельно производство саженцев семечковых культур (48,3 %), ягодных и кустарниковых культур (26,3 %). Рентабельность прочей продукции питом-ниководства резко возросла с 3,43 % в 2020 до 23 % в 2022 году.
Регрессионный анализ позволяет определить количественное влияние факторов на результат производства в сельском хозяйстве. При применении регрессионного анализа используют в качестве данных затраты в расчете на один гектар сельскохозяйственных угодий и выручку от продажи продукции на один гектар сельскохозяйственных угодий.
Влияние затрат на объём выручки сельскохозяйственной отрасли анализировалось c помощью корреляционно-регрессионного анализа в работе Жминько А. Е. и соавторов [3] на примере организаций Краснодарского края, авторы сформулировали вывод о тесной взаимосвязи между этими показателями.
В статье А. Е. Мартынова, Н. Х. Ворокова [4] зависимость влияния материальных затрат на выручку от продаж для сельскохозяйственных организаций определена методом наименьших квадратов, отмечено, что зависимость между материальными затратами на 1 га сельскохозяйственных угодий и выручкой от продажи на 1 га - прямая, зависимость между признаками - средняя.
В нашей работе [5] был выполнен анализ влияния на выручку питомниководческих хозяйств соотношения переменных и постоянных затрат, показано, что снижение доли переменных затрат на 10 % повышает маржинальный доход, смещает точку безубыточности, увеличивает запас финансовой прочности организации.
В данном исследовании для анализа влияния затрат на выручку мы используем эконометриче-ское моделирование. Применение эконометриче-ских моделей обусловлено наличием в них случайных составляющих, требует использования основ теории вероятностей и статистики.
Таблица 1. Экономическая эффективность производства и реализации по видам продукции питомниководства Table 1. Economic efficiency of production and sales by types of nursery products
Саженцы семечковых культур / Seedlings for seed orchards Саженцы косточковых культур / Seedlings for stone orchards Саженцы ягодных кустарниковых культур / Seedlings of berry shrubs Прочая продукция питомников плодовых и ягодных насаждений / Other products of nurseries of fruit and berry plantations
2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022 2020 2021 2022
Выход продукции, млн шт. / Output, million units 16,7 12,3 12,5 0,6 0,8 2,6 4,5 5,4 6,9 X X X
Себестоимость / Prime cost производства, всего, млн руб./ production, total, million rubles 1258 1292 2413 74 93 509 130 140 218 371 489 818
единицы продукции, руб./шт. / product units, rubles/piece 75 104 192 116 120 190 29 25 31 X X X
Прямые затраты труда на продукцию - всего, тыс. чел. ч / Direct labor costs for products - total, thousand people h 569 416 396 103 87 327 185 140 202 314 185 447
Реализовано продукции в натуральном выражении, млн шт. / Products sold in physical terms, million units 15,7 8,5 11,6 0,6 0,7 2,3 2,3 ЗД 3,5 X X X
Полная себестоимость реализованной продукции, млн руб. / Total cost of sales, RUB million 878 898 1565 117 133 539 208 200 243 204 304 525
Полная себестоимость реализации единицы продукции, руб. / Total cost of sales per unit, RUB 56 105 13,5 184 177 231 89 63 68,2 X X X
Выручка от реализации продукции, млн руб. / Sales revenue, RUB million 1580 1601 2322 139 170 628 261 242 307 211 363 645
Средняя цена единицы продукции, руб./шт. / Average unit price, RUB/piece 100 188 200 219 227 269 111 76 86 X X X
Рентабельность, % Profitability,% 79,9 78,2 48,4 18,8 27,8 16,7 25,5 21,0 26,3 3,4 19,4 23
Источник: составлено автором по данным сельскохозяйственных организаций
VWWWWW рргипнд пкнля и птрлгtwra я жпипмикд VWWWWW
РЕ1 И ОПАЛ ID ПАЯ И О1 ГАСЛЕРАЯ ЭКОНОМИКА
Модели позволяют количественно измерить связи между различными экономическими процессами и явлениями на основе имеющихся данных при помощи статистических методов, а также соответствующим образом интерпретировать и использовать полученные результаты.
В данной статье нами исследуется влияние структуры и размера затрат на выручку от реализации продукции питомниководства в расчете на 1 га, по данным отчетности сельскохозяйственных организаций по Российской Федерации за 2018-2022 гг.
Результаты использования эконометрического моделирования могут быть использованы для прогнозирования - при условиях получения в эконо-метрических расчетах статистически значимых уравнения регрессии и коэффициентов регрессии, гомоскедастичности регрессионных остатков, отсутствии автокорреляции.
В статье Акуловой А. Ш., Горюновой А. М. прогнозирование выручки от продаж выполнено с использованием системы МА^АВ в сфере нечеткого моделирования [6]. Реализованный авторами метод адаптивной нейро-нечеткой сети позволяет работать с оценками вероятностей в неопределенных ситуациях, без использования активных методов идентификации, ухудшающих качество процесса управления.
Материалы и методы
В качестве исходных данных для эконометри-ческого моделирования использовались данные отчетности сельскохозяйственных организаций РФ за
период 2018-2022 гг., характеризующие производство продукции питомниководства. Последовательность расчетов соответствует методикам, принятым в эконометрике [7; 8; 9].
На первом этапе исследования был проведен анализ описательной статистики по всем переменным, включая расчет средних значений, стандартных отклонений, минимумов и максимумов. Это позволило оценить общую картину распределения данных и выявить возможные выбросы.
Для оценки взаимосвязи между переменными был проведен корреляционный анализ. Была построена матрица коэффициентов парной корреляции для выявления мультиколлинеарности между независимыми переменными. Наличие сильной мультиколлинеарности могло привести к нестабильности оценок коэффициентов регрессии.
Основным методом исследования являлось построение и анализ линейной множественной регрессионной модели. Целью моделирования было определение влияния структуры и размера затрат на выручку от реализации продукции питомниковод-ства.
Результаты
В качестве результирующего показателя У принята выручка от реализации продукции питом-ниководства руб. / га, в качестве переменных - статьи затрат на производство продукции питомников в сельскохозяйственных организациях в расчете на 1 га площади питомников плодовых и ягодных культур, тыс. руб./га (табл. 2).
Таблица 2. Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа Table 2. Baseline data for correlation and regression analysis
Обозначение / Год / Year
Designation 2018 2019 2020 2021 2022
1 2 3 4 5 6 7
Выручка от реализации продукции, тыс. руб./га / Revenue from the sale of products, thousand rubles/ha Y 881,2 2350,9 2147,4 1550,4 1678,1
Затраты по статьям, тыс. руб./га / Costs by item, thousand rubles/ha:
Затраты на оплату труда с отчислениями
на социальные нужды / Labor costs with social Xj 220,7 541,5 441,9 324,4 259,9
contributions
Затраты на минеральные удобрения, бактериальные
и другие препараты / Costs of mineral fertilizers, X2 24,5 138,2 56,9 42,2 96,4
bacterial and other preparations
Затраты на органические удобрения / The cost of organic fertilizers X3 1,8 34,4 5,5 3,5 2,8
Затраты на средства защиты растений / X4 26,5 70,5 69,4 69,2 69,8
Costs of plant protection products
[ REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
Окончание таблицы 2 / End of table 2
1 2 3 4 5 6 7
Затраты на покупную энергию всех видов, топливо, кроме нефтепродуктов (уголь, газ, дрова) / The cost of purchased energy of all types, fuels, except petroleum products (coal, gas, firewood) Затраты на нефтепродукты всех видов, используемые на технологические цели / The cost of all types of petroleum products used for technological purposes Затраты на содержание основных средств (запасные части и расходные материалы, текущий ремонт) / Maintenance costs of fixed assets (spare parts and consumables, maintenance) Затраты на страхование / Insurance costs Затраты на амортизацию / Depreciation costs Прочие затраты / Other costs
X7
X, Xp
X10
7,6
0,120 85,9 449,0
32,1
28,0 20,:
0,057 168,6 1169,2
0,010 122,4 1144,4
19,2
28,8 69,7 56,5 34,8 29,0
54,4 188,3 102,2 56,6 122,6
0
134,4 724,8
0,031 112,8 1087,0
Источник: составлено автором по данным сельскохозяйственных организаций
Количество объясняющих переменных (статей затрат на производство продукции питомнико-водства) равно 10. Мы располагаем данными за пять лет 2018-2022 гг., т. е. количество наблюдений равно пяти. При таком небольшом количестве наблюдений и большом количестве экзогенных переменных невозможно получить надежные статистические выводы для всех факторов, поскольку число
наблюдений должно быть больше числа объясняющих переменных п > т + 1 [9]. Увеличить число наблюдений не представляется возможным, поэтому при анализе будем рассматривать максимальное количество объясняющих переменных - 3.
Выполним вначале корреляционный анализ в Excel и составим матрицу коэффициентов парной корреляции (рис. 1).
_У XI Х2 ХЗ Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
Y 1,000
XI 0,910 1,000
Х2 0,756 0,661 1,000
ХЗ 0,681 0,833 0,821 1,000
Х4 0,829 0,590 0,598 0,334 1,000
Х5 0,990 0,932 0,715 0,695 0,837 1,000
Х6 0,864 0,986 0,637 0,841 0,468 0,875 1,000
Х7 0,801 0,749 0,976 0,861 0,533 0,752 0,752 1,000
Х8 -0,564 -0,318 -0,143 0,087 -0,878 -0,597 -0,182 -0,073 1,000
Х9 0,836 0,873 0,760 0,842 0,731 0,886 0,797 0,740 -0,440 1,000
Х10 0,930 0,712 0,785 0,510 0,833 0,874 0,672 0,808 -0,558 0,648 1,000
Рис. 1. Матрица коэффициентов парной корреляции для всех экзогенных переменных Fig. 1. Matrix of pair correlation coefficients for all exogenous variables Источник: составлено автором
Наибольшие значения коэффициентов парной корреляции между эндогенной и экзогенными переменными Х1, Х5 и Х10.
Анализируя корреляционную матрицу, можем наблюдать высокие значения коэффициентов корреляции между многими объясняющими переменными (больше 0,8), что говорит о наличии мульти-коллинеарности между факторами.
Переменная Х1 имеет высокие значения коэффициентов парной корреляции с переменными
Х3, Х5, Х6, Хд. Переменная Х5 имеет высокие значения коэффициентов парной корреляции с переменными Х1, Х4, Х6, Х9, Х10. Переменная Х10 имеет высокие значения коэффициентов парной корреляции с переменными Х4, Х5, Х7. Фактор Х5 имеет высокий коэффициент парной корреляции с обеими переменными Х1 и Х10. Поэтому его исключаем из дальнейшего регрессионного анализа. Таким образом, переменные Х1 и Х10 имеют тесную связь с переменными Х3, Х4, Х5, Хб, Х7, Хд.
WW^WW^V рргмпнд nun л я иптрдг птдя яwnнпмикл
РЕ1 ИUnAJ ID ПАЯ И 01 ГАСЛЕВАЯ ЭКипиМИКА
Переменная Х2 (затраты на минеральные удобрения, бактериальные и другие препараты) мультиколлинеарна Х3 и Х7, а также имеет коэффициент корреляции 7^2x1 о = О, 78 5 с переменной Х10, что говорит об их тесной взаимной связи. Переменная Х8 (затраты на страхование) имеет среднюю отрицательную связь с эндогенной переменной, а также сильную отрицательную с переменной
Х4 (затраты на средства защиты растений) - О, 87 8.
Сделаем вывод, что при построении модели в условиях ограниченного числа наблюдений мульти-коллинеарность считаем позитивным явлением, мы можем рассмотреть влияние двух экзогенных переменных Х1 и Х10 и при этом учесть также влияние 8 других факторов.
Регрессионная статистика/ Regression statistics
Множественный R/ Muitipie R R-кеадрат / R-squore 0,990 0,989
Нормированный R-кеадрат / Normalized R-squqred 0,978
Стандартная ошибка / Standard error 85,091
Наблюдения / Oservations 5
Дисперсионный анализ/ dispersion analysis
df SS MS F Значимость F /Significance F
Регрессия / Regression 2 1300359,3 650179,7 89,798 0,011
Остаток / Remaining 2 14480,9 7240,5
Итого / Totoi 4 1314840,2
Коэффициенты / Coefficients Стандартная ошибка / standard t- статистика Р-Значение/ P-Value Нижние 95%/ Lower 95% Верхние 95%/Upper
Y-пересечение/'/-crossing -4Д70 XI 2,174 X10 1,037 134,492 0,457 0,191 -0,031 4,758 5,413 0,978 0,041 0,032 -582,842 0,208 0,213 574,501 4,140 1,860
Рис. 2. Результаты регрессионного анализа для X2 иX10 Fig. 2. Regression results for X2 and X10 Источник: составлено автором
Выполним регрессионный анализ в Excel и составим уравнение множественной регрессии для уровня значимости а = 0 , 0 5 для следующих факторов: X1 - затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды, тыс. руб./га; X10 - прочие затраты, тыс. руб. /га.
Результаты регрессионного анализа для X2 и X10 представлены на рисунке 2.
По результатам расчета составим уравнение множественной регрессии (R2 = 9 8, 9 %; FHa6jI = 89,8):
yt = - 4, 1 70 + 2, 174x1 + 1,0 3 7х10. (1)
Полученное уравнение статистически значимо и может использоваться для прогнозирования, поскольку , а критическое значение
^кр ит( 0, 0 5; 2; 2) = 1 9.
Сравнив полученные значения /-статистики для коэффициентов регрессии с критическим значением ( ) , сделаем вывод, что все коэффициенты регрессии статистически значимы, поскольку |t| > i™.
Оценим также значимость коэффициентов корреляции, но вначале построим корреляционную матрицу (табл. 3).
Таблица 3. Матрица коэффициентов парной корреляции
Table 3. Matrix of pair correlation coefficients
Y X! X10
Y 1,000
X 0,910 1,000
X10 0,930 0,712 1,000
Источник: составлено автором
Вычислим наблюдаемое значение /-критерия Стьюдента для X1:
'ух
|Уп - 2 _ |О, 9 1 OjVSS-2 V 1 - О, 9 1 О 2
= З , S.
1 Тух2
(2)
Сравнив полученное значение статистики с критическим значением £кр( о , о 5 ;з ) = 3, 1 8 , можем сделать вывод, что коэффициент корреляции является статистически значимым, поскольку
[ REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
\ > ^кр. Аналогичный вывод можно сделать для коэффициента корреляции гухю, поскольку значение статистики для него £г = 4,37 > £кр.
Коэффициент детерминации 0,989 показывает, что 98,9 % вариации выручки от реализации продукции с 1 га обусловлено вариацией двух объясняющих переменных: оплаты труда с отчислени-
ями на социальные нужды (Х{) и прочими затратами (Хю).
Можем обобщить вывод из таблицы 4 и сказать, что увеличение затрат на оплату труда с отчислениями на социальные нужды и прочих затрат влияет на увеличение выручки от реализации продукции в расчете на 1 га.
Таблица 4. Влияние факторов-затрат на результат модели зависимости выручки от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений от элементов затрат в сельскохозяйственных организациях
Table 4. Influence of cost factors on the result of the model of dependence of revenue from the sale of products of nurseries of fruit and berry plantations on cost elements in agricultural organizations
Значения полученных коэффициентов / Values of obtained coefficients
Оценка влияния фактора (статьи затрат) на результат (выручка от реализации) / Evaluation of factor (cost item) impact on the result (sales revenue)
bn= -4,170
Показывает, какой будет выручка от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений (Г), когда все используемые в модели факторы (статьи затрат) будут равны 0, то есть зависимость от других, не использованных в модели факторов. Например, гибель саженцев в условиях чрезвычайных ситуаций, наличие бюджетных субсидий на закладку насаждений, цена реализации посадочного материала / It shows what the revenue from the sale of fruit and berry plantings will be (Y) when all the factors used in the model (cost items) are equal to 0, that is, the dependence on other factors not used in the model. For example, the death of seedlings in emergency situations, the availability of budget subsidies for planting, the sale price of planting material Коэффициент влияния фактора Xj (затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды) на выручку от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений Y, то есть при росте затрат на оплату труда с отчислениями на социальные нужды на 1 тыс. руб./га площадей плодовых и ягодных питомников, выручка от реализации продукции питомников возрастет на 2,174 тыс. руб./га, что можно объяснить тем, что привлечение квалифицированного труда для работы в питомниках обеспечит более высокое качество посадочного материала и, соответственно, более высокую цену его реализации и, соответственно, выручки. aj = 2,174 Социальная политика государства влияет также на рост оплаты труда не менее двух раз в год / The coefficient of influence of factor X1 (labor costs with social contributions) on the proceeds from the sale of products of fruit and berry plantings Y, that is, with an increase in labor costs with social contributions by 1 thousand rubles/ ha of the area of fruit and berry nurseries, revenue from the sale of nursery products will increase by 2,174 thousand rubles. RUB / ha, which can be explained by the fact that attracting qualified labor to work in nurseries will ensure a higher quality of planting material and, accordingly, a higher selling price and, accordingly, revenue. The social policy of the state also affects the growth of wages at least twice a year
Коэффициент влияния фактора X10 (прочие затраты) также положительно влияет на выручку от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений Y. При росте прочих затрат на 1 тыс. руб./га площадей плодовых и ягодных питомников выручка от реализации продукции питомников возрастет на 1,037 тыс. руб. Среди прочих затрат такое влияние могут оказать затраты на продвижение продукции питомников, входящие в представительские рас-a10=1,037 ходы, затраты на цифровизацию / The coefficient of influence of the X10 factor (other costs) also has a positive effect on revenue from the sale of products from fruit and berry plantings. With an increase in other costs by 1 thousand rubles/ ha of the area of fruit and berry nurseries, revenue from the sale of nursery products will increase by 1,037 thousand rubles. Among other costs, such an impact may be caused by the costs of promoting nursery products, included in representative expenses, and the costs of digitalization Источник: составлено автором
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
Оценим качество уравнения регрессии через среднюю ошибку аппроксимации: вычислим теоре-
тические значения эндогенной переменной по уравнению регрессии и сравним с фактическими.
Таблица 5. Расчет средней ошибки аппроксимации Table 5. Calculation of mean approximation error
№ п.п. / Item No. У У У-У (У - у)2 У-У У
1 881,2 940,9 -59,7 3565,9 0,068
2 2350,9 2384,8 -33,9 1151,7 0,014
3 2147,4 2142,6 4,8 23,3 0,002
4 1550,4 1452,2 98,2 9651,3 0,063
5 1678,1 1687,6 -9,4 88,7 0,006
Итого / Total: 8608,1 8608,1 0,0 14480,9 0,153
В среднем / Average 1721,6 1721,6 - - 0,031
Источник: составлено автором
Средняя ошибка аппроксимации составляет:
=£П
А
У
100 % =
= ^■0, 1 5 3-1 0 0 % = 3 , 1 %.
(3)
Можем сделать вывод, что построенная модель имеет высокую точность.
Проверим гетероскедастичность случайных ошибок регрессионных моделей, используя тест ранговой корреляции Спирмена для оценки формы возможной зависимости дисперсии случайных
ошибок от переменной. Тест основывается на предположении о зависимости величины дисперсии регрессионных остатков от значений экзогенных переменных.
Выдвигаются гипотезы для коэффициента корреляции рангов Спирмена в генеральной совокупности рхи:
Н0: рх,и = 0 (гомоскедастичность);
Нь рхи ф 0 (гетероскедастичность).
Таблица 6. Расчетная таблица для проведения теста Спирмена по X1 Table 6. Calculation table for Spearman test according to X1
X Y Предсказанное Y / Predicted Y Остатки / Remaining Модуль / Module Ранг по Xj / Rank as per Xj Ранг модуля остатков / Module rank remains d2
220,7 881,2 940,9 -59,7 59,7 1 4 9,00
259,9 1678,1 1687,6 -9,4 9,4 2 2 0,00
324,4 1550,4 1452,2 98,2 98,2 3 5 4,00
441,9 2147,4 2142,6 4,8 4,8 4 1 9,00
541,5 2350,9 2384,8 -33,9 33,9 5 3 4,00
Источник: составлено автором
Итого
26,00
Для проведения проверки по этому тесту значения случайных остатков, взятые по модулю, и значения переменной ранжируют (например, по возрастанию), а затем находят коэффициент корреляции рангов Спирмена [8]. Предварительно найдем ряд остатков с помощью Excel для одной экзогенной переменной X1. Ранжируем все наблюдения по возрастанию X1 (табл. 6).
Коэффициент корреляции рангов Спирмена по переменной X1:
р = 1
6£d 1
= 1
6-26
= - 0 , 3 0 , (4)
п(п2-1) 5(52-1)
где й ^ - разность между рангами /-го случайного остатка и /-го значения независимой переменной.
Полученное значение коэффициента корреляции проверяют на значимость, рассчитывая фактическое значение /-критерия Стьюдента и сравнивая его с табличным значением по формуле: р—й—2 - 0, 30--5—2
fP =
vi-
V 1 - о, 3 о 1
= - 0, 5 4.
(5)
[ REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
Значение |Ср| < Скр( 0 , 0 5;3 ) = 3, 1 8 , следовательно, гипотеза об отсутствии гетероскедастично-сти принимается на уровне значимости 5 %.
Аналогичные расчеты и выводы можно сделать по переменной X10: дисперсии случайных остатков постоянны и обладают гомоскедастично-стью (значение статистики /-критерия Стьюдента Ср = - 1 , 3 0).
Для проверки на наличие или отсутствие автокорреляции первого порядка используем тест
Дарбина-Уотсона (табл. 7). Тест основан на вычислении статистики DW:
g=2 (е-e^)2
У- е.2 . L i=i e i
Вычислим значение статистики DW: 22464,7
(6)
DW =
= 1,55.
14467,9
Автокорреляция остатков отсутствует, поскольку .
Таблица 7. Данные для расчета критерия Дарбина-Уотсона Table 7. Darbin-Watson Test Data
Y Предсказанное Y / Predicted Y Остатки et / Remaining et e-et-i e2 (e,-e1-i)2
881,2 940,9 -59,7 - 3564,1 -
1550,4 1452,2 -33,9 25,8 1149,2 665,6
1678,1 1687,6 4,8 38,7 23,0 1497,7
2147,4 2142,6 98,2 93,4 9643,2 8723,6
2350,9 2384,8 -9,4 -107,6 88,4 11577,8
Итого / Total 14467,9 22464,7
Источник: составлено автором
Обобщим выводы: полученное уравнение регрессии и коэффициенты регрессии статистически значимы для уровня значимости а = 0,05; регрессионные остатки обладают гомоскедастичностью, автокорреляция отсутствует; уравнение может использоваться для прогнозирования.
Также рассматривалось влияние других факторов на эндогенную переменную в различном количестве и комбинациях, однако эти попытки приводили к уравнениям множественной регрессии и коэффициентам регрессии, которые не имели статистической значимости.
Спрогнозируем выручку от реализации продукции питомниководства с 1 га в сельскохозяйственных организациях на 3 года до 2025 года по полученному уравнению регрессии (1).
Прогнозные значения экзогенных переменных X1 и X10 определим, используя стандартную функцию для прогнозирования в Excel. Согласно этому прогнозу затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды (X1) снижаются в 2023-2025 гг., а прочие затраты (X10) увеличиваются.
Вычислим прогнозное значение для 2025 года уг = - 4, 1 7 0 + 2, 1 74 ■ 2 8 8, 3 + 1,0 3 7 ■ 1 3 3 0,7 =
тыс. руб.
= 2002,5
га
Рассчитаем ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости для прогнозного значения в 2025 году [7]. Вычислим стандартную ошибку:
— SLîi- — /14480,9
/ п—т—1
5-2-1
= 85,1.
(7)
Таблица 8. Прогноз выручки от реализации продукции питомниководства, тыс. руб. / га Table 8. Forecast of revenue from sales of nursery products, thousand rubles/ha
Фактические значения по годам / Actual values by year Оценка / Estimate Прогноз/ Forecast
2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Y
X!
X10
881,2 2350,9 2147,4 1550,4 220,7 541,5 441,9 324,4
449,0 1169,2 1144,4 724,8
Прогноз по уравнению / Forecast by equation: уг = -4, 1 70 + 2, 1 74%! + 1,0 3 7x10 Источник: составлено автором
1678,1 259,9 1087,0
316,1 1164,4
302,2 1247,5
1890,5 1946,5
288,3 1330,7
2002,5
WW^WW^V рргмпнд пкн&я iiптрдг птдя яwnнпмикд
РЕ1 ИОПАЛ ID ПАЯ И и1 ГАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Дисперсия индивидуального прогнозируемого значения:
% = 1 + 1 Хо =
= 8 5 , 1 72/711=1 4 О , 1 . (8)
Предельная ошибка для прогнозируемого значения составит:
Д^ = ■ Скр(о,о 5 ; 2 ) = 1 4 о, 1 ■ 4, 3 О = 6 О 2 ,4.
Доверительный интервал для прогнозируемого значения выручки от реализации продукции пи-томниководства в 2025 году составит:
Эффективное управление выручкой является важным фактором для улучшения финансовых показателей организации. Для эффективного управления выручкой целесообразны: оптимизация ценовой политики; рост объёмов товарной продукции, привлечение и удержание клиентов; снижение затрат, внедрение новых технологий, механизация процессов в питомниководстве и садоводстве; использование маркетинга для продвижения продукции пи-томниководства; анализ финансовых показателей, использование финансовых моделей и прогнозирования для выявления проблем, оценки будущих результатов и планирования, принятия решений [18; 19; 20].
Заключение
Результаты множественной корреляции показателей за 2018-2022 гг. показали зависимость выручки от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений от элементов затрат в расчете на 1 га. Наиболее тесная связь установлена между выручкой от реализации продукции питомников и затратами на оплату труда с отчислениями на социальные нужды и прочими затратами. Их
у2025 = 2002,5 ± 602,4 или
Обсуждение
Согласно прогнозу можно утверждать с вероятностью 95 %, что в 2025 году при затратах на оплату труда с отчислениями на социальные нужды в размере 288,3 тыс. руб. и прочих затратах 1330,7 тыс. руб. на 1 га выручка от реализации продукции питомниководства будет не меньше чем 1400,1 и не более 2604,9 тыс. руб. с 1 га.
рост на 1 тыс. руб./га приведет к росту уровня рентабельности на 3,21 тыс. рублей. Значение свободного члена уравнения Ь0 = -4,170 показывает, что выручка от реализации продукции питомников плодовых и ягодных насаждений зависит на 4,17 тыс. руб. от других, не использованных в модели факторов.
Согласно полученному прогнозу можно утверждать с вероятностью 95 %, что в 2025 году при затратах на оплату труда с отчислениями на социальные нужды в размере 288,3 тыс. руб. и прочих затратах 1330,7 тыс. руб. на 1 га выручка от реализации продукции питомниководства будет не меньше чем 1400,1 и не более 2604,9 тыс. руб. с 1 га.
Результаты проведенного анализа выручки от реализации продукции питомниководства могут быть использованы при анализе прибыли организации. Использование достоверных прогнозов в практической деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей позволяет спланировать возможности погашения кредита, расширения производства, объемов закупки материально-технических ресурсов.
Рис. 3. Прогноз выручки от реализации продукции питомниководства с 1 га в сельскохозяйственных организациях на 2025 год Fig. 3. Forecast of revenue from sales of nursery products from 1 hectare in agricultural organizations for 2025
Источник: составлено автором
^^WWW^^WWV ВГГ1ПМА1 л Ain сггтппл I ргплмшгс
nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMlLà_
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Куликов И. М., Прохорова Г. С., Трунов Ю. В., Егоров Е. А. Положение о базовом питомнике плодовых и ягодных культур. Москва, 2009. 16 с. EDN UOMGBV.
2. Тумаева Т. А. Развитие органического садоводства // Теория и практика мировой науки. 2019. № 10. С. 23-26. EDN BBVRWX.
3. Жминько А. Е., Трофименко К. С., Иванова Д. А. Количественное влияние производственных затрат на выручку от продажи продукции в сельском хозяйстве // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 5-3. С. 344-348. DOI 10.17513/vaael.2216. EDN OIUSTO.
4. Мартынова А. Е., Ворокова Н. Х. Влияния материальных затрат на выручку от продажи продукции в Краснодарском края // Colloquium-Journal. 2019. № 8-8 (32). С. 19-20. EDN EISHUP.
5. Тумаева Т. А. Оценка деятельности питомниководческих хозяйств методом CVP-анализа // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2024. № 9 (115). С. 151-156. DOI 10.33938/249-151. EDN NNFBUJ.
6. Акулова А. Ш., Горюнова А. М. Прогнозирование выручки от продаж на основе современных инструментов адаптивно нейро-нечеткой сети системы MATLAB // Экономика и предпринимательство. 2014. № 4-2 (45). С. 876-879. EDN SZACDL.
7. Галочкин В. Т. Эконометрика. М. : Изд-во Юрайт, 2024. 293 с.
8. Костюнин В. И. Эконометрика. М. : Изд-во Юрайт, 2024. 285 с.
9. КремерН. Ш., ПуткоБ. А. Эконометрика. М. : Изд-во Юрайт, 2025. 308 с.
10. Ноздрачева Р. Г., Гончарова О. И. Современное состояние садоводства, политика государства и наука производству // Агроген Воронежского государственного аграрного университета. 2023. № 3 (3). С. 27-35. EDN PUPNTV.
11. Минаков И. А. Эффективность деятельности предприятий пищевой промышленности // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2023. № 2 (73). С. 186-190. EDN DIMVMQ.
12. Гизатуллина Ю. А., Вяткина Г. В. Многолетние насаждения в Российской Федерации // Молодежь и наука. 2023. № 7. EDN PBPTHP.
13. Родионова И. А., Сушков А. А. Развитие питомниководства как основное направление импортоза-мещения в садоводстве // Научное обозрение: теория и практика. 2016. № 10. С. 87-95. EDN XABRUD.
14. Кондратьева О. В., Федоров А. Д., Слинько О. В., Войтюк В. А. Состояние и развитие питомниководства и садоводства // Perfect Agriculture. 2022. № 1 (110). С. 27-33. EDN MYDIPD.
15. Боташева Л. С., Чотчаева Д. Р., Хыбыртова Э. Б. Состав и классификация затрат на производство и реализацию продукции // Тенденции развития науки и образования. 2023. № 97-7. С. 51-53. EDN TUJYFX.
16. Акашева В. В., Асташкина М. В. Управленческий учёт затрат в растениеводстве // Вектор экономики. 2023. № 9 (87). EDN WSXLJF.
17. Старченко И. В. Управление издержками как инструмент повышения эффективности производства // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 10-2 (104). С. 147-150. EDN TWGYGO.
18. Боташева Л .С., Чотчаева Р. М. Роль и место управленческого учета в управлении предприятием и его совершенствование // Тенденции развития науки и образования. 2024. № 107-4. С. 26-28. EDN FBBADX.
19. Набиева З. Т. Содержание и технологии управления издержками сельскохозяйственного производства // Доклады Таджикской академии сельскохозяйственных наук. 2023. № 4 (78). С. 94-101. EDN IVJBDB.
20. Муравьева Н. Н., Поддубная А. В., Семенова Е. Д. Развитие принципов управления в современных условиях // Журнал У. Экономика. Управление. Финансы. 2023. № 1 (31). С. 248-253. EDN UWAKQH.
Дата поступления статьи в редакцию 27.11.2024, одобрена после рецензирования 17.12.2024;
принята к публикации 18.12.2024.
Информация об авторе:
Т. А. Тумаева - к.с.-х.н., ведущий научный сотрудник, отдел питомниководства и трансферта технологий, сектор экономики, SPIN-код: 3408-8183.
VWWWWW рргипнд пкнля и птрдг/ifra я жпипмикд VWWWWW
РЕ1 ИОПАЛ ID ПАЯ И ОМГАСЛЕВАП ЭКОНОМИКА
REFERENCES
1. Kulikov I. M., Prokhorova G. S., Trunov Yu. V., Egorov E. A. Polozheniye o bazovom pitomnike plodovykh i yagodnykh kul'tur [Regulations on the basic nursery of fruit and berry crops], Moskva, 2009, 16 p. EDN UOMGBV.
2. Tumayeva T. A. Razvitiye organicheskogo sadovodstva [Development of organic gardening], Teoriya i praktika mirovoy nauki [Theory and practice of world science], 2019, No. 10, pp. 23-26, EDN BBVRWX.
3. Zhmin'ko A. E., Trofimenko K. S., Ivanova D. A. Kolichestvennoye vliyaniye proizvodstvennykh zatrat na vyruchku ot prodazhi produktsii v sel'skom khozyaystve [Quantitative impact of production costs on revenue from sales of products in agriculture], Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki i prava [Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law], 2022, No. 5-3, pp. 344-348, DOI 10.17513/vaael.2216, EDN OIUSTO.
4. Martynova A. E., Vorokova N. Kh. Vliyaniya material'nykh zatrat na vyruchku ot prodazhi produktsii v Krasnodarskom kraya [Influence of material costs on revenue from sales of products in the Krasnodar Territory], Colloquium-Journal [Colloquium-Journal], 2019, No. 8-8 (32), pp. 19-20, EDN EISHUP.
5. Tumayeva T.A. Otsenka deyatel'nosti pitomnikovodcheskikh khozyaystv metodom CVP-analiza [Assessment of the activities of nursery farms using CVP analysis], Ekonomika, trud, upravleniye v sel'skom khozyaystve [Economics, Labor, Management in Agriculture], 2024, No. 9(115), pp. 151-156, DOI 10.33938/249-151, EDN NNFBUJ.
6. Akulova A.Sh., Goryunova A.M. Prognozirovaniye vyruchki ot prodazh na osnove sovremennykh instru-mentov adaptivno neyro-nechetkoy seti sistemy MATLAB [Forecasting sales revenue based on modern tools of an adaptive neuro-fuzzy network of the MATLAB system], Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economics and Entrepre-neurship], 2014, No. 4-2(45), pp. 876-879, EDN SZACDL.
7. Galochkin V.T. Ekonometrika [Econometrics]. Moscow: Publ. Yurayt, 2024, 293 p.
8. Kostyunin V. I. Ekonometrika [Econometrics]. Moscow: Publ. Yurayt, 2024, 285 p.
9. Kremer N. Sh., Putko B. A. Ekonometrika [Econometrics]. Moscow: Publ. Yurayt, 2025, 308 p.
10. Nozdracheva R. G., Goncharova O. I. Sovremennoye sostoyaniye sadovodstva, politika gosudarstva i nauka proizvodstvu [Current state of horticulture, state policy and science to production], Agrogen Voronezhskogo gosudar-stvennogo agrarnogo universiteta [Agrogen of Voronezh State Agrarian University], 2023, No. 3 (3), pp. 27-35, EDN PUPNTV.
11. Minakov I. A. Effektivnost' deyatel'nosti predpriyatiy pishchevoy promyshlennosti [Efficiency of food industry enterprises], Vestnik Michurinskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Michurinsk State Agrarian University], 2023, No. 2 (73), pp. 186-190, EDN DIMVMQ.
12. Gizatullina Yu. A., Vyatkina G. V. Mnogoletniye nasazhdeniya v Rossiyskoy Federatsii [Perennial plantations in the Russian Federation], Molodezh' i nauka [Youth and Science], 2023, No. 7, EDN PBPTHP.
13. Rodionova I. A., Sushkov A. A. Razvitiye pitomnikovodstva kak osnovnoye napravleniye importoza-meshcheniya v sadovodstve [Development of nursery as the main direction of import substitution in gardening], Nauchnoye obozreniye: teoriya i praktika [Scientific Review: Theory and Practice], 2016, No. 10, pp. 87-95, EDN XABRUD.
14. Kondrat'yeva O.V., Fedorov A.D., Slin'ko O.V., Voytyuk V.A. Sostoyaniye i razvitiye pitomnikovodstva i sadovodstva [Status and development of nurseries and gardening], Perfect Agriculture [Perfect Agriculture], 2022, No. 1 (110), pp. 27-33, EDN MYDIPD.
15. Botasheva L. S., Chotchayeva D. R., Khybyrtova E. B. Sostav i klassifikatsiya zatrat na proizvodstvo i reali-zatsiyu produktsii [Composition and classification of costs for the production and sale of products], Tendentsii razviti-ya nauki i obrazovaniya [Trends in the development of science and education], 2023, No. 97-7, pp. 51-53, EDN TUJYFX.
16. Akasheva V. V., Astashkina M. V. Upravlencheskiy uchet zatrat v rasteniyevodstve [Management accounting of costs in crop production], Vektor ekonomiki [Vector of Economics], 2023, No. 9 (87), EDN WSXLJF.
17. Starchenko I. V. Upravleniye izderzhkami kak instrument povysheniya effektivnosti proizvodstva [Cost management as a tool to improve production efficiency], Ekonomika i biznes: teoriya i praktika [Economics and Business: Theory and Practice], 2023, No. 10-2 (104), pp. 147-150, EDN TWGYGO.
18. Botasheva L .S., Chotchayeva R. M. Rol' i mesto upravlencheskogo ucheta v upravlenii predpriyatiyem i yego sovershenstvovaniye [The role and place of management accounting in enterprise management and its improvement], Tendentsii razvitiya nauki i obrazovaniya [Trends in the development of science and education], 2024, No. 107-4, pp. 26-28, EDN FBBADX.
Вестник НГИЭИ. 2025. N 2 (1S5). C. 101-114. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2025. N 2 (165). P. 101-114. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WWV пгппыл i л Ain сггтппл i ргплмшгс
REGlONAL AND SECT ORAL ECONOMlCS ^_
19. Nabiyeva Z. T. Soderzhaniye i tekhnologii upravleniya izderzhkami sel'skokhozyaystvennogo proizvodstva [Content and technologies of cost management in agricultural production], Doklady Tadzhikskoy akademii sel'skokho-zyaystvennykh nauk [Reports of the Tajik Academy of Agricultural Sciences], 2023, No. 4 (78), pp. 94—i0i, EDN IVJBDB.
20. Murav'yeva N. N., Poddubnaya A. V., Semenova E. D. Razvitiye printsipov upravleniya v sovremennykh usloviyakh [Development of management principles in modern conditions], Zhurnal U. Ekonomika. Upravleniye. Fi-nansy [Journal U. Economics. Management. Finance], 2023, No. i (3i), pp. 248-253, EDN UWAKQH.
The article was submitted 27.ii.2024; approved after reviewing 17.12.2024; accepted for publication 18.12.2024.
Information about the authors: T. A. Tumaeva - Ph. D. (Agriculture), Leading Researcher, Nursery and Technology Transfer Department, Economic Sector, SPIN-code: 3408-8i83.
