Статистическое моделирование эффективности аграрного производства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистическое моделирование эффективности аграрного производства"

На правей рукописи

Попова Вера Борисовна

00347773Б

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА (на материалах Тамбовской области)

Специальность 08.00.12 - Бухгалтерский учёт, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Мичуринск-наукоград РФ, 2009

003477736

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Мичуринский государственный аграрный университет»

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор Смагин Борис Игнатьевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Черемисина Наталия Валентиновна

кандидат экономических наук, доцент Жевнина Елена Яковлевна

Ведущая организация

ФГОУ ВПО «Воронежский государственный аграрный университет им. К.Д. Глинки»

Защита состоится 17 октября 2009 года в 10 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 220.041.02 при Мичуринском государственном аграрном университете по адресу: 393760, г. Мичуринск, Тамбовской области, ул. Интернациональная, д. 101, ауд. 1/206.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Мичуринского государственного аграрного университета, а с авторефератом - дополнительно на официальном сайте университета http://www.mgau.ru

Автореферат разослан_сентября 2009 года

Учёный секретарь

объединенного диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

О.В. Соколов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Повышение эффективности аграрного производства в условиях постепенного выхода сельского хозяйства России из системного кризиса рассматривается на государственном уровне как основное условие поддержания долговременного устойчивого развития отрасли. Рост эффективности производства является важным фактором, определяющим возможность создания конкурентоспособной среды функционирования сельскохозяйственных предприятий. Это обуславливает необходимость более глубокого осмысления теории эффективности и разработки адекватной современным условиям методики её анализа, востребованной в первую очередь с точки зрения оптимального управления аграрным сектором экономики.

Анализ эффективности аграрного производства на региональном уровне предполагает изучение деятельности большого количества предприятий, отличающихся размерами ресурсов и производства, формами хозяйствования, специализацией, интенсификацией производства и т.д. Для выявления закономерностей функционирования в больших совокупностях хозяйствующих субъектов необходимо использование взаимосвязанных показателей и специфических методов анализа, основанных на принципиально других подходах, нехарактерных для анализа отдельных предприятий. Это делает актуальной проблему формирования однородных групп наблюдения и выработки методики оценки эффективности в них. Повышение эффективности аграрного производства предполагает выявление факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативные показатели деятельности сельскохозяйственных предприятий. Полноценный анализ взаимосвязей производственных факторов и показателей, отражающих эффективность аграрного производства, возможен только на основе многофакторных вероятностно - статистических моделей.

Таким образом, объективный анализ эффективности в аграрном секторе экономике предполагает использование статистических методов.

Степень научной разработанности проблемы. Проблеме исследования и повышения эффективности аграрного производства посвящены работы В.Г. Анрийчука, Г.А. Бабкова, В.Р. Боева, Н.И. Борхунова, Ю.В. Василенко, A.M. Гатаулина, В.А. Добрынина, А.П.Зинченко, Г.Г. Котова, A.C. Либкинда, И.А. Минакова, В.В. Новожилова, В.А. Свободина, С.С. Сергеева, Б.И. Смаги-на, И.М. Суркова, С.А. Шарипова, А.Д. Шафронова, Д.Н. Эпштейна, А.Э. Юзе-фовича, В.Б. Яковлева и др.

Разработка статистических методов исследования зависимостей социально-экономических явлений принадлежит трудам зарубежных исследователей: Н. Дрейпера, М. Кендалла, Ф. Мостеллера, В. Плюты, Г. Смита, Д. Тьюки, Э. Хеди и др. Методы многофакторного статистического анализа входят в область научных интересов многих отечественных учёных: С.А. Айвазяна, А.Г. Гранберга, А.Ф. Гришина, A.M. Дуброва, Г.С. Кильдишева, Г.Б. Клейнера, О.П. Крастиня, И.Д. Манделя, Л.И. Мхитаряна, А.И. Орлова, H.H. Райской, Б.И. Смагина, A.A. Френкеля и др.

Значительное количество работ, посвящённых изучению эффективности сельскохозяйственного производства, свидетельствует о научно-практическом интересе к теме диссертационного исследования. Однако в отличие от традиционных методов исследования эффективности вопросы статистического моделирования результативных показателей деятельности сельскохозяйственных предприятий с учётом региональных особенностей являются недостаточно разработанными, что обуславливает выбор темы данного диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка приоритетных направлений повышения эффективности функционирования аграрного сектора экономики на основе результатов статистического моделирования. В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

- обоснование применения статистических методов при исследовании эффективности производства в аграрной сфере региона с учётом необходимых изменений в информационной базе, применяемой в аналитических целях;

- проведение статистического анализа ресурсообеспеченности и эффективности аграрного производства на сельскохозяйственных предприятиях области;

- оценка эффективности использования отдельно взятого ресурса, учитывающая влияние на полученный эффект действия именно этого ресурса;

- построение статистических моделей в виде производственных функций, отражающих зависимость объёмов аграрного производства от величины затраченных ресурсов;

- разработка приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства на основе результатов статистического моделирования.

Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования являются количественные статистические закономерности формирования показателей эффективности аграрного производства. Объектом исследования является финансово - хозяйственная деятельность сельскохозяйственных предприятий Тамбовской области.

Область исследования соответствует пунктам 3.3 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» и З.б. «Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций» паспорта специальности 08.00.12- Бухгалтерский учёт, статистика ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации (экономические науки).

Теоретической и методологической основой исследования являются труды зарубежных и отечественных учёных по экономической теории, математической статистике, общей теории статистики и социально-экономической статистике. При решении задач исследования использовались методы: анализа

динамических рядов, расчёта многомерной средней величины, кластерного анализа, корреляционного анализа, построения статистических моделей в виде кинетических производственных функций, многофакторного регрессионного анализа, проверки статистических гипотез.

Информационное обеспечение составили статистические данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата) и территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Тамбовской области, управления сельского хозяйства Тамбовской области, нормативно-справочный материал.

Научная новизна исследования заключается в разработке приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства на региональном уровне, основанных на результатах статистического моделирования. К числу наиболее существенных результатов проведённой работы относятся:

—разработаны методические подходы к анализу эффективности аграрного производства в больших статистических совокупностях сельскохозяйственных предприятий, требующие выполнения ряда специфических условий, предъявляемых как к исходной информации, так и к качеству построенных многофакторных вероятностно-статистических моделей, и позволяющие исследовать эффективность аграрного сектора экономики;

- разработаны предложения по совершенствованию информационной базы в специализированных формах статистической отчётности и в годовых отчётах сельскохозяйственных предприятий, предусматривающие введение ряда дополнений, используемых в аналитических целях. Выявлена целесообразность включения сведений о выпуске продукции сельского хозяйства в стоимостном выражении в формы статистической отчётности №24-СХ и №29-СХ, о стоимости основных производственных средств основной деятельности - в формы № 5 годового отчёта и №11 статистической отчётности, о прибыли (убытке) от продажи сельскохозяйственной продукции -в формы № 2 годового отчёта и №П-3 статистической отчётности, данных об объёме продаж в физической массе и полной себестоимости реализованной продукции - в форму статистической отчётности № 21-СХ, представления сведений в форме № 9-АПК годового отчёта в разрезе отдельных видов продукции внутри однородных групп сельскохозяйственных культур и с учётом её хозяйственного назначения;

- разработаны методические подходы, позволяющие проводить объективный сравнительный статистический анализ эффективности функционирования хозяйствующих субъектов, основанные на применении критериев Стью-дента и Вилкоксона с использованием объёма произведённой продукции в текущих и сопоставимых ценах;

- уточнена методика экономико-статистической оценки частного показателя эффективности отдельно взятого ресурса, основанная на выделении из полученного эффекта той части, которая обусловлена действием именно этого ресурса, связанная с коррекцией определения экономической области для кинетической производственной функции с переменной эластичностью;

- обосновано применение метода джекнайф ^аскктГе) для проведения многофакторного регрессионного анализа эффективности аграрного производства в нерепрезентативной совокупности сельскохозяйственных предприятий (кластере), позволяющего получить адекватное уравнение регрессии с несмещенными оценками параметров, что обуславливает правомерность его использования в качестве аппроксимирующей статистической модели;

-предложено включить в состав показателей эффективности аграрного производства разработанный интегральный индекс эффективности использования ресурсов, определяемый в виде отношения фактического и теоретического (вычисленного на основании многофакторной статистической модели) объёмов производимой продукции;

-разработаны методические рекомендации по обоснованию приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства, основанные на распространении закономерностей функционирования кластеров, отличающихся более высокими результатами деятельности, на другие кластеры, в результате чего обеспечивается нахождение производства в экономической области и получение дополнительного экономического эффекта.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования основных положений диссертации в качестве информационного и методического обеспечения статистического анализа эффективности аграрного производства в целях обоснования оптимальных управленческих решений на региональном уровне.

Положения диссертационной работы могут быть применены в учебном процессе при изучении статистики, эконометрики и экономического анализа.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты исследования докладывались на научно-практической конференции «Проблемы сельскохозяйственного производства на современном этапе и пути их решения» (Белгород,2000г.), научно-практической конференции «Роль науки в повышении устойчивости функционирования АПК Тамбовской области» (Мичуринск, 2004г.), Всероссийской научно-практической конференции «Стабилизация и экономический рост аграрного сектора экономики» (Ульяновск, 2004г.), Всероссийской научно-практической конференции «Институциональные условия развития сельского хозяйства России: эволюция социально-экономической функции и рыночной структуры» (Ростов-на-Дону, 2004г.), Международной научно-практической конференции, посвящённой памяти профессора А.Ф. Блинохватова «Образование, наука, практика: инновационный проект» (Пенза, 2008г.), V Всероссийской научно- практической конференции «Проблемы теории и практики управления развитием социально-экономических систем» (Махачкала, 2008г), Международной научно-практической конференции «Учётно-аналитические инструменты развития инновационной экономики» (Астрахань, 2008г.), II Международной научно- практической конференции, посвящённой 70-летию профессора Л.Т. Гиляровской «Актуальные проблемы учёта, экономического анализа и финансово-хозяйственного контроля деятельности организаций» (Воронеж, 2009г.), V Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук» (Новосибирск,

2009г.), Всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономические особенности развития дотационных регионов» (Тамбов, 2009г.)

Публикации. По теме исследования опубликовано 16 печатных работ общим объёмом 4,1 пл. (авторский объём 3,55 п.п.).

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, выводов и предложений, списка использованной литературы. Работа изложена на 176 страницах компьютерного текста, содержит 49 таблиц.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, сформулированы цель и задачи, определены объект, предмет и методы исследования, отражены положения научной новизны и практической значимости работы.

В первой главе «Экономико-статистические положения эффективности аграрного производства» представлена эволюция научных представлений об эффективности, исследованы вопросы сущности эффективности аграрного производства, а также методические подходы к её оценке, отражены статистические аспекты анализа эффективности в сельском хозяйстве, выявлены недостатки в специализированных формах статистической и бухгалтерской отчётности, являющихся основными информационными источниками, используемыми при исследовании эффективности и её статистическом моделировании.

Во второй главе «Многофакторный статистический анализ ресурсообес-печенности и эффективности аграрного производства» дана оценка и выявлены тенденции ресурсообеспеченности аграрной сферы региона, проведён статистический анализ технологической и экономической эффективности на сельскохозяйственных предприятиях отдельных районов области, уточнена методика экономико-статистической оценки частных показателей эффективности аграрного производства.

В третьей главе «Статистическое моделирование производственно-экономической деятельности аграрного сектора экономики» проведено статистическое моделирование эффективности аграрного производства в однородных группах сельскохозяйственных предприятий, образованных на основе процедур кластерного анализа, обосновано применение метода джекнайф для проведения многофакторного регрессионного анализа в нерепрезентативных статистических совокупностях, выработаны приоритетные направления повышения эффективности аграрного производства на региональном уровне.

В выводах и предложениях изложены основные результаты исследования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Необходимость применения статистических методов при исследовании эффективности аграрного производства предопределяется тем, что в больших совокупностях сельскохозяйственных предприятий, производственно-экономическая деятельность которых формирует результаты функционирования сельского хозяйства региона, традиционные методы анализа не применимы. При оценке эффективности деятельности совокупности сельскохозяйст-

венных предприятий возникают проблемы, нехарактерные для анализа отдельных хозяйствующих единиц, что ставит проблему проведения исследования на основе принципиально других подходов, основанных на выполнении определённых специфических требований.

Показатель эффективности представляет собой соотношение между эффектом, полученным при функционировании исследуемого экономического объекта и затратами производственных факторов, обусловивших появление данного эффекта. При исследовании значительного количества предприятий (район, область) исчисленный таким образом показатель не является информативным, т.к. различные объекты, включенные в данную совокупность, характеризуются принципиально отличной эффективностью, обусловленной в значительной степени их разнородностью (размерами, специализацией, интенсификацией производства, величиной ресурсного потенциала, и т.д.). Поэтому для исследования характера, направления и степени влияния различных факторов на эффективность и экономический рост аграрного производства требуются иные, отличные от традиционных подходы к анализу совокупностей сельскохозяйственных предприятий. Изучение статистических совокупностей направлено в первую очередь на выявление закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимозависимостях массовых явлений, для чего используются системы взаимосвязанных статистических показателей и специфические методы статистического анализа. Вычисление статистических показателей и применение статистических методов связано с выполнением ряда требований, важнейшим из которых является однородность совокупности. Реализация этого требования на основе процедур кластерного анализа позволяет внутри выделенных групп предприятий проводить многофакторный анализ на основе вероятностно-статистических моделей, различных для каждого из выделенных кластеров. Построенные же модели должны быть работоспособными, т.е. логически обоснованными, построенными на значимых факторах и адекватными. Выполнение этих требований позволит проводить объективный анализ эффективности аграрного сектора экономики на региональном уровне.

Существующая в настоящее время информационная база, используемая при статистическом изучении эффективности аграрного производства, содержит ряд недостатков и требует совершенствования. Использование статистических методов и проведение полноценного многофакторного статистического анализа эффективности сельскохозяйственного производства базируется на наличии обильной и достоверной статистической информации. Упрощение форм и уменьшение количества показателей в специализированных формах статистической отчётности и в годовых отчётах сельскохозяйственных предприятий, с нашей точки зрения, привело к значительной потере объёма материалов, собираемых с аналитическими целями. Это в свою очередь, не позволяет проводить полномасштабные статистические исследования эффективности производства, так как возникают проблемы при расчёте как непосредственно самих показателей эффективности сельскохозяйственного производства, так и показателей, применяемых в качестве факторов при её статистическом моделировании. Проведённое исследование в данной области выявило необходимость:

- включения в первые разделы форм федерального статистического наблюдения №29-СХ «Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур» и №24-СХ «Сведения о состоянии животноводства» графы с данными о стоимости выпуска продукции в текущих ценах отчётного и предыдущего года;

- дополнения сведений по основным средствам формы годового отчёта № 5 «Приложение к бухгалтерскому балансу» и формы № 11 «Сведения о наличии и движении основных средств (фондов) и других нефинансовых активов» данными о среднегодовой стоимости основных производственных средств основной деятельности, в том числе растениеводства, животноводства;

- отражения отдельной строкой в форме № 2 «Отчёт о прибылях и убытках» годового отчёта и форме №П-3 «Сведения о финансовом состоянии организации» статистической отчётности суммы прибыли (убытка) от реализации сельскохозяйственной продукции;

- представления данных в форме № 9-АПК годового отчёта «Сведения о производстве, затратах, себестоимости и реализации продукции растениеводства» в разрезе отдельных видов продукции внутри однородных групп сельскохозяйственных культур и с учётом её хозяйственного назначения;

- добавления в форму статистической отчётности № 21-СХ «Сведения о реализации сельскохозяйственной продукции» данных об объёме продаж в физической массе и полной себестоимости реализованной продукции.

Функционирование агарного производства в Тамбовской области в последние годы осуществляется при низкой обеспеченности производственными ресурсами (особенно трудовыми и материальными). Сложившиеся тенденции не показывают кардинального изменения ситуации, и кроме того, усугубляются отрицательными изменениями, происходящими в структуре ресурсов. В частности, на основе индекса Гатева были выявлены существенные структурные изменения в посевных площадях сельскохозяйственных культур, на основе индекса Рябцева - в распределении работников по видам экономической деятельности. Проведенные расчёты показывают наличие статистически значимой взаимосвязи между ресурсообеспеченностью, объёмом выпуска сельскохозяйственной продукции и рентабельностью в сельскохозяйственных предприятиях области, что предопределяет необходимость рассмотрения объема и интенсивности использования ресурсов как системы факторов, формирующих результаты производства.

Статистическая характеристика эффективности аграрного производства региона, основанная на сравнительном анализе стоимостных результативных показателей деятельности хозяйствующих субъектов, сопряжена с проблемой, связанной с разными видами оценки валовой продукции. Данные таблицы 1 показывают, что в 2007 году по сравнению с 2003 годом наблюдался рост всех показателей эффективности использования ресурсов. Однако, темпы роста этих показателей, рассчитанных с использованием разных видов цен (сопоставимых и текущих), имеют значительные числовые расхождения.

Таблица 1 - Эффективность использования ресурсов на сельскохозяйственных предприятиях Тамбовской области в 2003-2007 годы _

Показатели 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2007 г. в%к 2003 г.

Валовая продукция сельского хозяйства, тыс. руб. в расчёте на:

100 га сельскохозяйственных угодий в текущих ценах в сопоставимых ценах 382,5 382,5 425,4 323,0 505,9 404,2 554,3 455,8 731,6 485,1 191,3 126,8

100 руб. основных фондов в текущих ценах в сопоставимых ценах 52,0 52,0 58.0 41.1 120,5 58,3 70,0 65,3 88,1 67,3 169,4 129,4

одного среднегодового работника в текущих ценах в сопоставимых ценах 122,8 122,8 152,9 116,1 200,2 160,0 281.4 231.5 384,8 255,2 313,3 207,8

Территориальный анализ с использованием разных видов стоимостных оценок показал по ряду районов совпадение рейтингов, по ряду районов-близкие значения, а по ряду районов - значительные расхождения в рейтинге по уровню показателей ресурсоотдачи.

На основе проверки статистических гипотез /лх— /лу=0 0 равенстве разности между математическими ожиданиями Их и Ну независимых нормальных случайных величин X и У с различными неизвестными дисперсиями нулю и Но; Меа=о о равенстве медианы отклонений величин 4 =х* ~Уг нулю с использованием процедуры Двухвыборочный /-тест с различными дисперсиями и критерия знаков Вилкоксона было выявлено существенное влияние объёма выпуска продукции в текущих и в сопоставимых ценах на динамику и рейтинг районов области по уровню эффективности использования ресурсов. Результаты проверки статистических гипотез представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты проверки нулевых гипотез

Статистико-математические критерии Валовая продукция в расчёте на 100 га с.-х. угодий Валовая продукция в расчёте на 100 руб. основных фондов Валовая продукция в расчёте на 1 работника

/-статистика 4,209 2,523 4,423

СС *=Р(Т > 1) одностороннее 0,000073 0,0675835 0,000072

1 критическое одностороннее 1,685 1,681 1,703

а *= Р(Т > /) двухстороннее 0,000145 0,035167 0,000143

(критическое двухстороннее 2,023 2,017 2,052

Статистика^ Вилкоксона 163 166 152

Нижние и верхние значения критерии знаков Вилкоксона при а =0,05 и а =0,10* 53; 157 53;157 61; 149*

Расчётные значения / - критерия Стьюдента по всем показателям эффективности больше критического. Расчётные значения критерия Вилкоксона не попадают в пределы его нижнего и верхнего критических значений. Это даёт основание признать и в том, и в другом случае признать нулевую гипотезу противоречащей фактическим данным наблюдения и отклонить её на уровне значимости (X =0,05. Наличие статистически значимых расхождений в уровнях показателей эффективности позволило признать более обоснованным для проведения сравнительного статистического анализа эффективности сельскохозяйственного производства применения показателей, вычисленных с использованием сопоставимых цен.

Характер изменений абсолютных и относительных показателей финансовых результатов в динамике свидетельствует о повышении экономической эффективности сельскохозяйственного производства в хозяйствах области. Как видно из данных таблицы 3, в 2007 году по сравнению с 2005 годом размер прибыли на сельскохозяйственных предприятиях области в целом по продукции сельского хозяйства увеличился в 6,8 раза, уровень рентабельности - в 5,3 раза. В отрасли растениеводства сумма прибыли выросла почти в 4 раза, уровень рентабельности - в 2,8 раза. В отрасли животноводства произошло снижение величины убытка от реализации продукции на 45,2%, уровня убыточности-на 36,4%. Наиболее высокий уровень рентабельности (с учётом субсидий) на сельскохозяйственных организациях области имеет производство семян подсолнечника (141%), овощей открытого грунта (83,1%), зерна (64,7%). Самым нерентабельным является производство шерсти с уровнем убыточности 84,5%.

Таблица 3 - Рентабельность аграрного производства на сельскохозяйственных предприятиях Тамбовской области в 2005-2007 гг._

Виды продукции Прибыль (+), убыток (-) от реализации продукции, млн. руб. Уровень рентабельности, %

2005 г. 2006 г. 2007 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г.

Вся продукция сельского хозяйства 411,8 716,5 2783,5 7,0 11,0 37,3

Продукция растениеводства 764,8 977,6 2976,8 17,7 19,4 48,7

из неё зерно 46,7 394,3 1651,0 2,6 16,5 60,7

подсолнечник 194,3 112,3 916,6 48,0 27,1 138,4

сахарная свёкла -27,2 191,9 271,4 -5,5 17,5 19,2

картофель 2,8 3,0 1,6 41,7 41,3 4,8

овощи 6,7 4,1 11,5 55,0 30,5 76,5

Продукция животноводства -353,0 -261,1 -193,3 -22,5 -17,2 -14,3

из лей прирост КРС -184,4 -140,3 -120,7 -36,2 -29,1 -31,8

прирост свиней -78,7 -73,6 -121,7 -36,4 -30,7 -41,6

молоко -69,0 -33,4 30,9 -16,0 -8,3 8,3

яйца (1000 шт.) 6,4 13,9 12,5 2,4 6,9 8,1

шерсть -0,4 -2,0 -од -96,3 -95,4 -84,5

Прибыльными являются 83,5% сельскохозяйственных предприятий региона. Наибольшая доля полученной прибыли от продукции сельского хозяйства (95,3%) в 2007 году приходилась на частные сельскохозяйственные предприятия, удельный вес которых в общем числе хозяйств области составляет 92%. Как показывают данные таблицы 4, производство сельскохозяйственной продукции в хозяйствах всех форм собственности в 2007 году было рентабельно. Однако уровень рентабельности в них существенно отличался.

Таблица 4 -Финансовые результаты деятельности сельскохозяйственных предприятий Тамбовской области различных форм собственности в 2007 году_

в том числе по формам собственности

Показатели Все организации государственная 3 та ее | смешанная российская совместная российская и иностранная

Число сельскохозяйственных организаций из них прибыльных 382 319 20 16 352 294 9 8 1 1

Прибыль от реализации продукции сельского хозяйства, млн. руб. 2783,5 13,2 2651,5 107,9 10,9

Прибыль от реализации продукции растениеводства, млн. руб. 2976,8 7,0 2845,4 111,8 12,6

Прибыль от реализации продукции животноводства, млн. руб. -193,3 6,1 -193,9 -3,8 -1,7

Рентабельность, убыточность (-) продукции сельского хозяйства, % в том числе продукции растениеводства продукции животноводства 37,3 48,7 -14,3 1,7 1,4 2,1 41,5 53,2 -18,7 62,0 69,1 -31,4 9,1 Н,2 -24,3

Наиболее высокий уровень рентабельности (62%) наблюдался на предприятиях смешанной российской формы собственности, а наиболее низкий (1,7%)- на предприятиях государственной формы собственности. Такая же ситуация была характерна для растениеводческой продукции. А вот по животноводческой продукции сложилась обратная ситуация: только на предприятиях государственной формы собственности была достигнута положительная рентабельность, а наибольший уровень убыточности сложился в хозяйствах смешанной формы собственности. Различие в уровне рентабельности реализованной сельскохозяйственной продукции наблюдается и на предприятиях различных организационно-правовых форм. Наиболее высокий уровень рентабельности в 2007 году характерен для обществ с ограниченной ответственностью (43,9%) и открытых акционерных обществ (36,9%). В сельскохозяйственных производст-

венных кооперативах рентабельность реализации продукции сельского хозяйства сложилась на уровне 26%, в закрытых акционерных обществах - 26,3%. На основе значений биссериального коэффициента корреляции установлено отсутствие зависимости окупаемости затрат в сельскохозяйственных предприятиях области от организационно-правовой формой их хозяйствования, что следует принимать во внимание при рассмотрении вопроса о приоритетности развития в регионе хозяйств определённой организационно-правовой формы.

Уровень эффективности аграрного производства дифференцирован также по сельскохозяйственным предприятиям отдельных районов Тамбовской области. Считаем целесообразным для объективной и комплексной оценки территорий, необходимой для оптимального управления аграрным сектором экономики, осуществлять рейтинговую оценку административных районов и при-родно-экономических зон региона на основе совокупности показателей экономической и технологической эффективности. В расчётах показателей отдельного вида эффективности сельскохозяйственного производства (технологической и экономической) при построении рейтинговых рядов используется метод стандартизированных коэффициентов. Все элементы графы показателей эффективности ач делятся на максимальный элемент тахо^.. в результате создаётся матрица стандартизированных коэффициентов по формуле:

При расчёте конкретного вида эффективности сельскохозяйственного производства значимость коэффициентов предполагается одинаковой, поэтому все элементы матрицы показателей отдельного вида эффективности возводятся в квадрат, складываются по показателям конкретного района внутри одного вида эффективности, после чего определяются рейтинговые оценки отдельного вида эффективности сельскохозяйственного производства территории по формуле:

Получаемые рейтинговые оценки районов по видам эффективности ранжируются (от лучшего уровня к худшему) по занимаемому месту. Сумма двух рейтинговых мест районов складывается. Наименьшая сумма рейтинговых мест обозначает наиболее высокий уровень эффективности сельскохозяйственного производства, наибольшее - худший результат.

Рейтинговые места районов, представленные в таблице 5, позволяют сделать вывод, что наиболее высокий уровень эффективности сельскохозяйственного производства характерен для хозяйств Кирсановского, Жердевского, Ржаксинского районов, наиболее низкий - для хозяйств Моршанского, Пичаев-ского и Бондарского районов.

Следует отметить, что ряд районов имеет одинаковое рейтинговое место по уровню эффективности агарного производства. Однако эти районы относятся к различным зонам области, т.е. используемая методика ранжирования тер-

шаха.

и

риторий по эффективности сельскохозяйственного производства свободна от влияния природно-климатических факторов. Подтверждением этого факта является также тот момент, что разброс рейтинговых мест районов внутри одной зоны достаточно значителен (коэффициенты их вариации составляют соответственно по зонам 35%, 53,4% и 70,8%).

Таблица 5 - Рейтинг районов и зон Тамбовской области по эффективности аграрного производства в 2007 году_

Зона Рейтинговое место зоны Районы зоны (в скобках- рейтинговые места районов)

Северная 3 Первомайский (20), Староюрьевский (14), Моршаи-ский (23), Сосновский (19), Мичуринский (9), Бон-дарский (21), Никифоровский (10), Пичаевский (22)

Центральная 2 Петровский (6), Знаменский (5), Кирсановский (1), Умегский (8), Инжавинский (10), Рассказовский (17), Тамбовский (13), Гавркловский (14)

Южная 1 Мордовский (10), Токарбвский (6), Жердевский (2), Уваровский (18), Мучкапский (16), Ржаксинский (3), Сампурский (4)

При анализе эффективности производства актуальна проблема, касающаяся неполноты частных показателей, так как при их исчислении делается допущение, что размер общего эффекта полностью обусловлен отдельным ресурсом, при полном абстрагировании от влияния других ресурсов (затрат), участвующих в формировании общего эффекта. Поэтому чтобы правильно сформировать показатель эффективности отдельно взятого ресурса, не искаженный влиянием эффективности других ресурсов, необходимо выделить из полученного эффекта ту часть, которая обусловлена действием именно этого ресурса. Учесть степень вклада каждого ресурса в полученном эффекте и сформировать алгоритм экономико-статистической оценки частных показателей эффективности аграрного производства позволяет подход, основанный на применении аппарата производственных функций. Для оценки степени влияния произвольного 0"го) фактора на результат производственной деятельности считаем целесообразным использовать коэффициент эластичности , который показывает, на сколько процентов в среднем возрастет результативный показатель У при однопроцентном увеличении .¡-го фактора. В таком случае доля влияния j-го фактора (акак отношение коэффициента эластичности этого фактора к эластичности производства, определится по формуле:

«, -

J п

I

к = 1

Принципиально важным является признание того факта, что построенная модель не является детерминированной, а носит стохастический характер. Поэтому анализируемые факторы определяют лишь некоторую долю изменчивости результативного показателя. Коэффициент детерминации (Я2) отражает до-

лю изменчивости результативного показателя, обусловленную влиянием всех производственных факторов, включенных в модель. Поэтому эффект совокупного воздействия всех факторов будет равен Э = У-Л2. «Остаточный» эффект Эост = У-(1 - Я2), т.е. разница между общим эффектом и эффектом совокупного воздействия анализируемых факторов, представляет собой долю эффекта, обусловленную влиянием неучтенных факторов. Частный показатель эффективности ]-го производственного фактора (ЭД определяемый отношением доли эффекта, обусловленной влиянием данного фактора, к его размеру, может быть определен по формуле:

Э, = а, Э/

где Xj - объем ]-го производственного фактора.

Отметим, что предложенная методика позволяет находить оценки частных показателей эффективности в том случае, если производство находится в экономической области, т.е. увеличение затрат любого ресурса сопровождается некоторым ростом объема валового производства.

Задача нахождения экономической области легко решается, если в основу анализа положена производственная функция Кобба-Дугласа,

м

потому что в этом случае показатель степени при факторах X],включённых в исследование, является коэффициентом эластичности Е. .Положительное значение Е) свидетельствует о наличии экономической области.

Однако более гибкой является кинетическая производственная функция:

•ел+ал+"'+ЧА =ГIх?-е'

,ал

м

для которой функция Кобба-Дугласа является частным случаем. Для неё коэффициент эластичности уже не является константой, а имеет вид:

Ej=aJ+aJxJ.

В данном случае мы можем находиться в экономической области даже при условии отрицательного значения либо 05, либо щ, если пределы изменения в данной совокупности предприятий, приводят к положительному значению Е1 .

Данная методика была апробирована в данном исследовании на примере предприятий Сампурского района Тамбовской области на базе кинетической производственной функции:

у = 34 бХ-0'46/'12*-0'31*1'28^0002*1 +0'000014хз'0,00002Х4

в которую качестве факторов были включены размеры ресурсов: X] - площадь сельскохозяйственных угодий, га; х2 - среднегодовое количество работников, чел.; Хз - среднегодовая стоимость основных фондов, тыс. руб.; Х4 - размер обо-

ротных средств, тыс. руб. В качестве результативного показателя был взят У - объем валовой продукции, тыс. руб.

Статистическое моделирование аграрного производства посредством построения аппарата производственных функций позволяет выявить эффект расширения масштабов производства и степень влияния различных ресурсов на объём выпуска сельскохозяйственной продукции. Построение статистических моделей осуществляется в однородных совокупностях сельскохозяйственных предприятий области, выделенных с помощью кластерного анализа, проведённого нами с помощью метода Уорда по данным за 2007 год. В основу классификации были положены объёмы ресурсов (площадь сельскохозяйственных угодий, среднегодовое количество работников, стоимость основных фондов, размер оборотных средств). Исходная совокупность сельскохозяйственных предприятий была разбита на 5 кластеров, которые характеризуются существенно различающимися значениями показателей ресурсообеспеченности и валового производства (табл. 6).

Таблица 6 - Результаты кластерного анализа сельскохозяйственных предприятий Тамбовской области, 2007 г.__

Показатели (в среднем на 1 хозяйство) Кластеры В среднем по области

1 2 3 4 5

Число предприятий 155 117 38 20 8 338

Площадь сельскохозяйственных угодий, га 1947 4473 5830 9440 23392 4209

Среднегодовое количество работников, чел. 26 84 . 125 233 243 75

Среднегодовая стоимость основных фондов, тыс. руб. 9234 31088 93788 87701 138496 34007

Среднегодовая стоимость оборотных средств, тыс. руб. 5342 19595 29715 61200 198969 20904

Стоимость валовой продукции, тыс. руб. 9534 27989 50121 83874 210210 29634

Приходится на 100 га сельскохозяйственных угодий: - работников, чел. - основных фондов, тыс. руб. - оборотных средств, тыс. руб. 1,32 474,3 489,7 1,89 695.0 438.1 2,14 1608,8 509,7 2,47 929,0 648,3 1,03 592,1 850,6 1,77 808,0 496,7

Полученные кластеры охарактеризованы производственными функциями, которые имеют вид:

V — Л*1 Л70 ~ 0,Ш 0,251 „-0,187 „ 0,598 0,0146x2 +0,00004*,,

I кластер: * — i/jU/o-Xj х2 х4 в

V Г\ МО 0,303 0,854 „0,847„-0,000081,-0,0053Л:2-0,00001Л;4

II кластер: -f = • X, Х2 Х4 е

У.ЛЙП 1ГГ10 „ "0,939 2,217 2,105 „О,95 0,0002*,-0,0216*2-0,000017*,

III кластер: 1 — z,oi/-iu ■ хх . х2 х3 х4 е

IV кластер: Y = 2393,52 • х^х^е0'00"» ,

V кластер: Y = 5 ,1 6 1 • 1 0 -11 х^"' х 20'"62х^909 х;0'425 .

Отметим, что малое число предприятий, входящих в пятый кластер, обозначило проблему нерепрезентативности совокупности при статистическом моделировании. В этом случае не выполняются требования классического регрессионного анализа. Однако исключение из анализа группы предприятий, отличающихся наиболее крупными размерами ресурсов и производства, считаем неправомерным. Применение метода джекнайф (1асккш£е) делает возможным проведение многофакторного регрессионного анализа в нерепрезентативных статистических совокупностях предприятий. Коэффициенты регрессии по методу .ГаскктГе находятся при последовательном отбрасывании каждого наблюдения, что увеличивает число степеней свободы и позволяет получать адекватные уравнения регрессии с несмещенными оценками параметров и обуславливает правомерность их использования в качестве аппроксимирующих статистических моделей.

Значения коэффициентов использования отдельных ресурсов и эластичность производства (сумма частных коэффициентов эластичности) для сельскохозяйственных предприятий каждого кластера представлена в таблице 7.

Таблица 7 - Изменчивость коэффициентов эластичности производственных функций______

Кластеры е, е2 е3 е4 Сумма

1 0,141 0,631 -0,187 0,812 1,397

2 -0,055 0,409 - 0,651 1,005

3 0,227 -0,483 0,511 0,950 1,205

4 -0,1 0,396 - 0,364 0,660

5 1,928 0,162 0,909 -0,425 2,574

Для каждого предприятия нами был вычислен интегральный показатель эффективности использования ресурсов а, представляющий собой отношение фактического уровня производства и теоретического (вычисленного по соответствующей производственной функции).

Естественно ожидать, что повышение технологической эффективности производства должно сопровождаться ростом экономической эффективности. Для исследования этой взаимосвязи нами были построены регрессионные модели зависимости основных показателей эффективности производства от интегрального коэффициента использования ресурсного потенциала у = а + Ь-а. Анализ был проведён в разрезе выделенных кластеров сельскохозяйственных предприятий Тамбовской области, так как характер данных взаимосвязей находится в непосредственной связи с размерами предприятия, степенью выполнения технологических требований по производству сельскохозяйственной продукции, уровнем интенсификации.

При увеличении показателя а на 1% объём валового производства возрастает в расчёте на 100 га сельхозугодий на 2,73- 10,78 тыс. руб., в расчёте на 1 работника - на 2,98- 4,7 тыс. руб., в расчёте на 1 тыс. руб. основных фондов-на 0,01-0,012 тыс. руб., в расчёте на 1 тыс. руб. оборотных средств- на 0,010,015 тыс. руб.; прибыль увеличивается в расчёте на 100 га сельхозугодий на 0,95- 3,26 тыс. руб., в расчёте на 1 работника- на 0,75-2,53 тыс. руб., в расчёте

на 1 тыс. руб. основных фондов- на 0,002-0,005 тыс. руб., в расчёте на 1 тыс. руб. оборотных средств- на 0,003-0,006 тыс. руб.; окупаемость затрат возрастает на 0,001-0,004 %.

Проведённые исследования позволяют сделать вывод о целесообразности использования в качестве одного из показателей эффективности аграрного производства интегрального индекса эффективности использования ресурсов.

В четырёх кластерах наблюдается положительный эффект расширения масштабов производства: при увеличении затрат ресурсов на 1% выпуск сельскохозяйственной продукции возрастает более чем на 1%. Наименьшая отдача от использования ресурсов характерна для хозяйств четвёртого и второго кластеров. Это свидетельствует о необходимости дифференцированного подхода при реализации мероприятий по развитию сельскохозяйственного производства области в рамках отдельных групп предприятий, образованных на основе процедур кластерного анализа, с учётом специфики сложившихся в них зависимостей,

Направление и степень влияния разных видов ресурсов (оценённые на основе соответствующих коэффициентов эластичности) на объём производства также различны. В большинстве кластеров хозяйств области изменение площади сельскохозяйственных угодий и среднегодовой стоимости основных фондов характеризуется незначительным, а в некоторых кластерах отрицательным влиянием на рост валового производства. Напротив, в результате роста затрат двух других видов ресурсов - стоимости оборотных средств и количества работников происходит увеличение объёма производства продукции. Однако на основе производственных функций оценивается лишь технологический аспект увеличения выпуска продукции.

Переход к стоимостным оценкам позволил провести классификацию ресурсов, используемых в аграрном производстве, по степени их влияния на стоимостной объём производства на 2 типа: увеличение потребления ресурсов 1 типа приводит к опережающему росту выпуска продукции, а ресурсов 2 типа -к росту выпуска продукции в меньших размерах. По ресурсам 1 типа следует осуществлять процесс интенсификации, а для ресурсов 2 типа - проводить режим ресурсосбережения.

Проведённые вычисления по оценке степени существенности асимметрии и эксцесса и проверка с помощью критерия согласия Крамера-Мизеса-Смирнова показали, что распределения в кластерах сельскохозяйственных предприятиях по основным показателям эффективности аграрного производства не относятся к нормальному распределению. В связи с этим наличие статистически существенных различий кластеров сельскохозяйственных предприятий области по показателям эффективности аграрного производства доказывалось на основе непараметрического критерия Краскапа-Уолисса. Наличие статистически значимых различий между кластерами сельскохозяйственных предприятий области позволяет выработать приоритетные направления повышения эффективности аграрного производства региона, основанные на распространении закономерностей функционирования кластеров, отличающихся более высокими результатами деятельности, на другие кластеры, в работе которых име-

ются те или иные отрицательные моменты. Предприятия 1 кластера имеют наименьшие из всех рассматриваемых кластеров размеры ресурсов. Чтобы довести их хотя бы до уровня 2 кластера нужно увеличить площадь сельскохозяйственных угодий в 2,3 раза, количество работников - в 3,2 раза, объём основных и оборотных средств - соответственно в 3,4 и 2,9 раза. Поэтому очевидно, что реализовать на практике эту задачу, да ещё с учётом достаточно большого числа таких предприятий, быстро и без значительных затрат не удастся.

Предприятия 5 кластера отличаются наибольшими размерами ресурсов и производства. Для них характерны самая высокая отдача от роста затрат ресурсов и самый высокий уровень окупаемости затрат - в среднем 172,8%. Однако, таких предприятий мало, они нетипичны, и для достижения их уровня потребуется проведение комплекса масштабных организационных и финансово-производственных мероприятий, что в настоящее время также не представляется возможным.

Поэтому реальным является рассмотрение ситуации во 2, 3 и 4 кластерах сельскохозяйственных предприятий. Результаты статистического моделирования (табл. 7) показывают, что наибольшая отдача от использования ресурсов наблюдается на предприятиях 3 кластера. В результате сравнений 2 и 3 кластеров по эластичности использования земельных ресурсов и количеству работников в расчёте на 100 га сельскохозяйственных угодий и проведенной линейной интерполяции было установлено, что отрицательная отдача от использования земли во 2 кластере была обусловлена низкой обеспеченностью трудовыми ресурсами. При увеличении её на 5,8% по сравнению с фактическим уровнем (до 2 человек в расчёте на 100 га сельскохозяйственных угодий) мы добиваемся того, что предприятия 2 кластера оказываются в экономической области, эластичность производства для данного кластера увеличивается до 1,13%, а также обеспечивается возможность увеличения выпуска продукции на 4093,36 тыс. руб.

Рассматривая предприятия 3 и 4 кластеров легко видеть, что хозяйства 3 кластера характеризуются более высокой обеспеченностью основными фондами (в расчёте на 100 га сельскохозяйственных угодий их на 73% больше, чем на предприятиях 4 кластера). Учитывая довольно существенную разницу в обеспеченности предприятий 3 и 4 кластера основными фондами, нами не ставится задача достижения уровня 3 кластера. Но считаем реальным увеличение фондообеспеченности на предприятиях 4 кластера на 30%, то есть доведение её до 1208 тыс. руб. в расчёте на 100 га сельскохозяйственных угодий. В этом случае коэффициент эластичности использования земельных ресурсов составит 0,034%. При рекомендуемом уровне фондообеспеченности коэффициент эластичности использования основных фондов вместо нулевого значения составит 0,209%. Тем самым предприятия 4 кластера переходят в экономическую область. При этом эластичность производства составляет 1,003%, то есть имеет место незначительный, но всё же положительный эффект расширения масштабов производства. Увеличение эластичности производства в 4 кластере на 0,343% приводит к увеличению объёма продукции на 287,69 тыс. руб. в расчёте на одно хозяйство, а для всех предприятий 4 кластера - на 5753,76 тыс. руб.

В результате предложенных мероприятий обеспечивается нахождение производства в экономической области, что является одним из основополагающих условий устойчивого развития отрасли, а общий по предприятиям второго и четвёртого кластеров эффект составляет 9847,12 тыс. руб.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Исчисление и методика анализа показателей эффективности аграрного производства на уровне конкретного сельскохозяйственного предприятия и по большой совокупности предприятий, входящих в ту или иную территориальную систему, различны. Оценка эффективности функционирования совокупности сельскохозяйственных предприятий региона сопряжена с проблемами, нехарактерными для анализа отдельных хозяйствующих субъектов. В данном случае возникает необходимость проведения исследования на основе принципиально других подходов, основанных на выполнении определённых специфических требований. Это предопределяет применение статистических методов, основанных на исследовании массовых явлений и процессов и позволяющих исследовать эффективность в виде многофакторных вероятностно - статистических моделей.

2. Существующая в настоящее время специализированная бухгалтерская и статистическая отчётность сельскохозяйственных предприятий по количеству, составу и содержанию представленных в ней показателей не удовлетворяет информационные потребности в части проведения полноценного статистического моделирования эффективности аграрного производства и требует совершенствования по ряду направлений.

3. Наличие статистически значимой взаимосвязи между ресурсообеспе-ченностью, объёмом выпуска сельскохозяйственной продукции и уровнем рентабельности на сельскохозяйственных предприятиях области предопределяет необходимость рассмотрения ресурсов как системы факторов, формирующих результаты производства, и отражения зависимости между их величиной и объёмом произведённой продукции путём построения производственных функций.

4. Подход, основанный на применении аппарата производственных функций, позволяет учесть степень вклада каждого ресурса в полученном эффекте и сформировать алгоритм экономико-статистической оценки частных показателей эффективности аграрного производства. Применение при статистическом моделировании зависимости кинетической производственной функции, для которой коэффициент эластичности уже не является константой, а имеет вид: Е1 = <Ху + ajXj, позволяет расширить понятие экономической области, так в данном случае мы можем находиться в экономической области даже при условии отрицательного значения либо 05 , либо щ, если пределы изменения ^ в данной совокупности приводят к положительному значению Е} .

5. Оценка выпуска продукции в текущих и в сопоставимых ценах оказывает существенное влияние на характер динамики и рейтинг районов области

по уровню эффективности использования ресурсов. Это позволило признать более обоснованным для проведения сравнительного статистического анализа эффективности сельскохозяйственного производства применения показателей, вычисленных с использованием сопоставимых цен.

6. Построение статистических моделей в виде производственных функций в однородных совокупностях сельскохозяйственных предприятий, образованных на основе процедур кластерного анализа, выявило в них различный эффект расширения масштабов производства и различную степень влияния на результаты сельскохозяйственного производства разных видов ресурсов, что обуславливает дифференцированный подход при разработке мероприятий по развитию аграрного сектора. Переход к стоимостным оценкам позволил провести классификацию ресурсов. По ресурсам 1 типа (для которых характерен положительный эффект расширения масштаба производства в денежном исчислении) следует осуществлять процесс интенсификации, а для ресурсов 2 типа (с отрицательным эффектом) - проводить режим ресурсосбережения.

7. Проведение многофакторного регрессионного анализа в нерепрезентативных статистических совокупностях с небольшим числом единиц совокупности методом джекнайф (.Гаскк^е) позволяет получать адекватные уравнения регрессии с несмещенными оценками параметров и обуславливает правомерность их применения в качестве аппроксимирующих статистических моделей.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Попова, В.Б. Экономико-статистическое исследование эффективности использования ресурсов в аграрном производстве / В.Б. Попова //Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского, 2009.-№2(16).-0,3 п.л.

Публикации в других изданиях

2. Попова, В.Б. Современное состояние сельскохозяйственного производства в хозяйствах Тамбовской области / В.Б. Попова // Проблемы сельскохозяйственного производства на современном этапе и пути их решения: материалы науч.-практ.конф,-Белгород:Изд-воБГСХА,2000 - 0,1 пл.

3. Попова, В.Б. Некоторые вопросы экономического анализа валового регионального продукта Тамбовской области / В.Б. Попова, О.В. Протасова // Агропромышленный комплекс: проблемы и перспективы: материалы науч.-практ. конф,- Мичуринск: Изд-во МичГАУ, 2001- 0,2 пл. (авт. объем 0,1 пл.)

4. Попова, В.Б. Современное состояние сельского хозяйства Тамбовской области: статистико-экономический анализ/ В.Б. Попова// Актуальные проблемы учёта, экономического анализа и финансово-хозяйственного контроля деятельности коммерческих организаций: материалы науч.-практ. конф.- Воронеж: Изд-во ВГУ, 2004,- 0,2 пл.

5. Попова, В.Б. Анализ структурных изменений в сельском хозяйстве Тамбовской области и совершенствование их статистического учёта в современных условиях / В.Б. Попова// Стабилизация и экономический рост аграрного сектора экономики: материалы Всероссийской науч.-практ. конф.- Ульяновск: Изд-во Ульяновской ГСХА, 2004.- 0,1 пл.

6. Попова, В.Б. Основные результаты функционирования сельского хозяйства Тамбовской области в современных условиях / В.Б. Попова// Институциональные условия развития сельского хозяйства России: эволюция соц.-экономической функции и рыночной структуры: материалы Всероссийской науч.-практ. конф.- Ростов-на-Дону, 2004 - 0,2 п.л.

7. Попова, В.Б. Организация и результаты статистического наблюдения за деятельностью сельскохозяйственных товаропроизводителей в Тамбовской области/ В.Б. Попова// Роль науки в повышении устойчивости функционирования АПК Тамбовской области: материалы науч.-практ. конф.- Мичуринск: Изд-во МичГАУ, 2004,- 0,1 пл.

8. Попова, В.Б. Сельскохозяйственная перепись: международный опыт и проблемы проведения в России/ В.Б. Попова// Роль статистики и бухгалтерского учёта в формировании устойчивого сельского хозяйства: сб., поев. 25-летию создания кафедры статистики и АХД.- Мичуринск: Изд-во МичГАУ, 2005.0,2 пл.

9. Попова, В.Б. Статистические методы исследования эффективности аграрного производства / В.Б. Попова// Образование, наука, практика: инновационный проект: сб. материалов Международной науч.-практ. конф., посвящён-ной памяти профессора А.Ф. Блинохватова,- Пенза: РИО ПГСХА, 20080,3 пл.

10. Попова, В.Б. Статистическая оценка влияния ресурсообеспеченности на результаты аграрного производства /В.Б. Попова// Проблемы теории и практики управления развитием социально-экономических систем: материалы V Всероссийской науч.-практ. конф. Ч. И -Махачкала, ГОУ ВПО «ДГТУ», 2008.0,3 пл.

11. Попова, В.Б. Применение производственных функций в статистическом моделировании аграрного производства/ В.Б. Попова, О.В. Протасова, И.В. Фецкович//Проблемы социально-экономической устойчивости региона: сборник статей VI международной науч.-практ. конф. Ч.Н - Пенза: РИО ПГСХА, 2009,- 0,3 п.л. (авт. объем 0,1 пл.)

12. Попова, В.Б. Проблемы повышения качества статистической информации, используемой в аналитических целях/ В.Б. Попова, В.Н. Душкин// Учёт-но-аналитические инструменты развития инновационной экономики: материалы Международной науч.-практ. конф.-Астрахань: Изд-во Астраханского гос. технического университета, 2009.-0,5 пл. (авт. объем 0,25. пл.)

13. Попова, В.Б. Статистические подходы к оценке технологической и экономической эффективности производства в сельском хозяйстве / В.Б. Попова// Актуальные проблемы учёта, экономического анализа и финансово-хозяйственного контроля деятельности организаций: материалы II Международная науч.-практ. конф., посвящённой 70-летию профессора Л.Т. Гиляровской: в 2 ч. Ч. II- Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2009 - 0,3 п.л.

14. Попова, В.Б. Особенности регрессионного анализа с применением метода джекнайф/ В.Б. Попова// Актуальные вопросы экономических наук: сб. материалов V Всероссийской науч.-практ. конф. В 5 частях. (Часть 5)/Под общей ред. С.С.Чернова - Новосибирск: ЦРНС- Изд-во «СИБПРИНТ», 20090,5 пл.

15. Попова, В.Б. Сравнительный статистический анализ технологической эффективности аграрного производства/ В.Б. Попова//сб. материалов 61-й научной конференции студентов и аспирантов.- Мичуринск: Изд-во МичГАУ, 2009-0,2 п.л.

16. Попова, В.Б. Рейтинговая оценка эффективности аграрного производства / В.Б. Попова// Социально-экономические особенности развития дотационных регионов: материалы Всероссийской науч.-практ. конф.-Тамбов, 20090,3 п.л.

Отпечатано в издательско-полиграфическом центре МичГАУ

Подписано в печать 10.09.09г. Формат 60x84 '/16, Бумага офсетная № 1. Усл.печ.л.1,25 Тираж 120 экз. Ризограф Заказ № 14330

Издательско-полиграфический центр Мичуринского государственного аграрного университета 393760, Тамбовская обл., г. Мичуринск, ул. Интернациональная, 101, тел. +7 (47545) 5-55-12 E-mail: info@mgau.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Попова, Вера Борисовна

Введение 3 1 .Экономико-статистические положения эффективности аграрного производства

1.1 Методологические положения эффективности сельскохозяйственного производства

1.2 Статистические методы в анализе эффективности аграрного производства

2.Многофакторный статистический анализ ресурсообеспеченности и эффективности аграрного производства

2.1 Рссурсообеспеченность аграрной сферы региона 66 2.2. Эффективность производства сельскохозяйственной продукции

3.Статистическое моделирование производственно-экономической деятельности аграрного сектора экономики

3.1 Статистический анализ производства сельскохозяйственной продукции

3.2 Приоритетные направления повышения эффективности аграрного сектора региона 160 Выводы и предложения 172 Список использованной литературы

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое моделирование эффективности аграрного производства"

Актуальность темы исследования. Повышение эффективности аграрного производства в условиях постепенного выхода сельского хозяйства России из системного кризиса рассматривается на государственном уровне как основное условие поддержания долговременного устойчивого развития отрасли. Рост эффективности производства является важным фактором, определяющим возможность создания конкурентоспособной среды функционирования сельскохозяйственных предприятий. Это обуславливает необходимость более глубокого осмысления теории эффективности и разработки адекватной современным условиям методики её анализа, востребованной в первую очередь с точки зрения оптимального управления аграрным сектором экономики.

Анализ эффективности аграрного производства на региональном уровне предполагает изучение деятельности большого количества предприятий, отличающихся размерами ресурсов и производства, формами хозяйствования, специализацией и интенсификацией производства и т.д. Для выявления закономерностей функционирования в больших совокупностях хозяйствующих субъектов необходимо использование взаимосвязанных показателей и специфических методов анализа, основанных на принципиально других подходах, нехарактерных для анализа отдельных предприятий. Это делает актуальной проблему формирования однородных групп наблюдения и выработки методики оценки эффективности в них. Повышение эффективности аграрного производства предполагает выявление факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативные показатели деятельности сельскохозяйственных предприятий. Полноценный анализ взаимосвязей производственных факторов и показателей, отражающих эффективность аграрного производства, возможен только на основе многофакторных вероятностно — статистических моделей.

Таким образом, объективный анализ эффективности в аграрном секторе экономике предполагает использование статистических методов.

Степень научной разработанности проблемы. Проблеме исследования и повышения эффективности аграрного производства посвящены работы В.Г. Аирийчука, Г.А. Бабкова, В.Р. Боева, Н.И. Борхунова, Ю.В. Василеико, A.M. Гатаулина, В.А. Добрынина, А.П.Зинченко, Г.Г. Котова, A.C. Либкинда, И.А. Минакова, В.В. Новожилова, В.А. Свободина, С.С. Сергеева, Б.И. Сма-гина, И.М. Суркова, С.А. Шарипова, А.Д. Шафронова, Д.Н. Эпштейна, А.Э. Юзефовича, В.Б. Яковлева и др.

Разработка статистических методов исследования зависимостей социально-экономических явлений принадлежит трудам зарубежных исследователей: II. Дрейпера, М. Кендалла, Ф. Мостеллера, В. Плюты, Г. Смита, Д. Тыоки, Э. Хеди и др . Методы многофакторного статистического анализа входят в область научных интересов многих отечественных учёных: С.А. Айвазяна, А.Г. Гранберга, А.Ф. Гришина, A.M. Дуброва, Г.С. Кильдишева, Г.Б. Клейнера, О.П. Крастиня, И.Д. Менделя, Л.И. Мхитаряна, А.И. Орлова, H.H. Райской, Б.И. Смагина, A.A. Френкеля и др.

Значительное количество работ, посвященных изучению эффективности сельскохозяйственного производства, свидетельствует о научно-практическом интересе к теме диссертационного исследования. Однако в отличие от традиционных методов исследования эффективности вопросы статистического моделирования результативных показателей деятельности сельскохозяйственных предприятий с учётом региональных особенностей являются недостаточно разработанными, что обуславливает выбор темы данного диссертациониого исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка приоритетных направлений повышения эффективности функционирования аграрного сектора экономики на основе результатов статистического моделирования. В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи: обоснование применения статистических методов при исследовании эффективности производства в аграрной сфере региона с учётом необходимых изменений в информационной базе, применяемой в аналитических целях; проведение статистического анализа ресурсообеспечениости и эффективности аграрного производства на сельскохозяйственных предприятиях области; оценка эффективности использования отдельно взятого ресурса, учитывающая влияние на полученный эффект действия именно этого ресурса; построение статистических моделей в виде производственных функций, отражающих зависимость объёмов аграрного производства от величины затраченных ресурсов; разработка приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства на основе результатов статистического моделирования.

Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования являются количественные статистические закономерности формирования показателей эффективности аграрного производства. Объектом исследования является финансово - хозяйственная деятельность сельскохозяйственных предприятий Тамбовской области.

Область исследования соответствует пунктам 3.3 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» и 3.6. «Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций» паспорта специальности 08.00.12— Бухгалтерский учёт, статистика ВАК Министерства образования и пауки Российской Федерации (экономические науки).

Теоретической и методологической основой исследования являются труды зарубежных и отечественных учёных по экономической теории, математической статистике, общей теории статистики и социально-экономической статистике. При решении задач исследования использовались методы: анализа динамических рядов, расчёта многомерной средней величины, кластерного анализа, корреляционного анализа, построения статистических моделей в виде кинетических производственных функций, многофакторного регрессионного анализа, проверки статистических гипотез о математических ожиданиях, об однородности и законе распределения случайных величин, о корреляционной зависимости.

Информационное обеспечение составили статистические данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата) и территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Тамбовской области, областного управления сельского хозяйства Тамбовской области, нормативно-справочный материал.

Научная новизна исследования заключается в разработке приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства на региональном уровне, основанных на результатах статистического моделирования. Наиболее существенные результаты проведённой работы: разработаны методические подходы к анализу эффективности аграрного производства в больших статистических совокупностях сельскохозяйственных предприятий, требующие выполнения ряда специфических условий, предъявляемых как к исходной информации, так и к качеству построенных многофакторных вероятностно-статистических моделей, и позволяющие исследовать эффективность аграрного сектора экономики; разработаны предложения по совершенствованию информационной базы в специализированных формах статистической отчётности и в годовых отчётах сельскохозяйственных предприятий, предусматривающие введение ряда дополнений, используемых в аналитических целях. Выявлена целесообразность включения сведений о выпуске продукции сельского хозяйства в стоимостном выражении в формы статистической отчётности №24-СХ и №29-СХ, о стоимости основных производственных средств основной деятелыюсти —в формы № 5 годового отчёта и №11 статистической отчётности, о прибыли (убытке) от продажи сельскохозяйственной продукции -в формы № 2 годового отчёта и №П-3 статистической отчётности, данных об объёме продаж в физической массе и полной себестоимости реализованной продукции - в форму статистической отчётности № 21-СХ, представления сведений в форме № 9-АГЖ годового отчёта в разрезе отдельных видов продукции внутри однородных групп сельскохозяйственных культур и с учетом её хозяйственного назначения; разработаны методические подходы, позволяющие проводить объективный сравнительный статистический анализ эффективности функционирования хозяйствующих субъектов, основанные на применении критериев Стьюдента и Вилкоксона с использованием объёма произведённой продукции в текущих и сопоставимых ценах; уточнена методика экономико-статистической оценки частного показателя эффективности отдельно взятого ресурса, основанная на выделении из полученного эффекта той части, которая обусловлена действием именно этого ресурса, связанная с коррекцией определения экономической области для кинетической производственной функции с переменной эластичностью; обосновано применение метода джекнайф (7асккшГе) для проведения миогофакторного регрессионного анализа эффективности аграрного производства в нерепрезентативной совокупности сельскохозяйственных предприятий (кластере), позволяющего получить адекватное уравнение регрессии с несмещенными оценками параметров, что обуславливает правомерность его использования в качестве аппроксимирующей статистической модели;

-предложено включить в состав показателей эффективности аграрного производства разработанный интегральный индекс эффективности использования ресурсов, определяемый в виде отношения фактического и теоретического (вычисленного на основании многофакторной статистической модели) объёмов производимой продукции;

-разработаны методические рекомендации по обоснованию приоритетных направлений повышения эффективности аграрного производства, основанные на распространении закономерностей функционирования кластеров, отличающихся более высокими результатами деятельности, на другие кластеры, в результате чего обеспечивается нахождение производства в экономической области и получение дополнительного экономического эффекта.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования основных положений диссертации в качестве информационного и методического обеспечения статистического анализа эффективности аграрного производства в целях обоснования оптимальных управленческих решений на региональном уровне.

Положения диссертационной работы могут быть применены в учебном процессе при изучении статистики и эконометрики.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты исследования докладывались на международных, всероссийских, региональных научно — практических конференциях в гг. Мичуринск, Пенза, Белгород, Астрахань, Воронеж, Махачкала, Новосибирск, Тамбов (2000 -2009 гг.)

Публикации. По теме исследования опубликовано 16 печатных работ общим объёмом 4,1 п.л., (из них авторский 3,55 п.л.), включая 1 статью в журнале, рекомендованном ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, выводов и предложений, списка использованной литературы. Работа изложена на 176 страницах компьютерного текста, содержит 49 таблиц.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Попова, Вера Борисовна

Выводы и предложения

Проведённые исследования позволяют сделать следующие выводы:

1. Эффективность, являясь ключевым понятием описания экономических процессов, в условиях действия рыночных механизмов выступает как показатель качества их функционирования. Поэтому проблема анализа, изыскания факторов и резервов повышения эффективности отличается особой актуальностью. Полное и всестороннее изучение эффективности производства осуществляется через систему показателей, отражающих различные стороны производственной деятельности. Исчисление и методика анализа показателей эффективности аграрного производства на уровне конкретного сельскохозяйственного предприятия и по большой совокупности предприятий, входящих в ту или иную территориальную систему, различны. Оценка эффективности функционирования совокупности сельскохозяйственных предприятий региона сопряжена с проблемами, нехарактерными для анализа отдельных хозяйствующих субъектов. В данном случае возникает необходимость проведения исследования на основе принципиально других подходов, основанных на выполнении определённых специфических требований. Это предопределяет применение статистических методов, основанных на исследовании массовых явлений и процессов и позволяющих исследовать эффективность в виде мпогофакторных вероятностно — статистических моделей.

2. Статистическое моделирование эффективности функционирования аграрного сектора региона базируется на наличии обильной и качественной статистической информации. Существующая в настоящее время специализированная бухгалтерская и статистическая отчётность сельскохозяйственных предприятий по качеству, составу и количеству содержащихся в ней показателей не удовлетворяет информационные потребности в части проведения полноценного, многостороннего изучения эффективности аграрного производства. Проведённое исследование в данной области выявило необходимость:

- включения в первые разделы форм федерального статистического наблюдения №29-СХ «Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур» и №24-СХ «Сведения о состоянии животноводства» графы с данными о стоимости выпуска продукции в текущих ценах отчётного и предыдущего года;

- дополнения сведений по основным средствам формы № 5 «Приложение к бухгалтерскому балансу» и ф. №11 статистической отчётности данными о среднегодовой стоимости основных производственных средств основной деятельности, в том числе растениеводства, животноводства и общего назначения;

- отражения отдельной строкой в форме №2 «Отчёт о прибылях и убытках» годового отчёта и форме №П-3 «Сведения о финансовом состоянии организации» статистической отчётности сведений о прибыли (убытке) от реализации сельскохозяйственной продукции;

- представления сведений в №9-АПК «Сведения о производстве, затратах, себестоимости и реализации продукции растениеводства» в разрезе отдельных видов продукции внутри однородных групп сельскохозяйственных культур и с учётом её хозяйственного назначения;

- добавления в форму статистической отчётности №21-СХ данных об объёме продаж в физической массе и о полной себестоимости реализованной продукции.

3. Функционирование агарного производства региона в последние годы осуществляется при низкой обеспеченности производственными ресурсами (особенно трудовыми и материальными). Сложившиеся тенденции не показывают кардинального изменения ситуации, и кроме того, усугубляются отрицательными изменениями, происходящими в структуре ресурсов. В частности, на основе индекса Гатева были выявлены существенные структурные изменения в посевных площадях сельскохозяйственных культур, на основе индекса Рябцева - в распределении работников по видам экономической деятельности. Серьёзной проблемой является ухудшение качественного состояния земель, в результате чего производство сельскохозяйственной продукции в регионе осуществляется в основном за счёт естественного плодородия почв. Корреляционные расчёты показывают наличие статистически значимой взаимосвязи между ресурсообеспеченностыо, объёмом выпуска сельскохозяйственной продукции и уровнем рентабельности в сельскохозяйственных предприятиях области, что предопределяет необходимость рассмотрения ресурсов как системы факторов, формирующих результаты производства, и отражения зависимости между их величиной и объёмом произведённой продукции путём построения производственных функций.

4. Подход, основанный на применении аппарата производственных функций, позволяет учесть степень вклада каждого ресурса в полученном эффекте и сформировать алгоритм экономико-статистической оценки частных показателей эффективности аграрного производства. Предложенная методика действует в однородных группах наблюдения (что реализуется на основе кластерного анализа) и позволяет находить оценки частных показателей эффективности в том случае, если производство находится в экономическом области, т.е. увеличение затрат любого ресурса сопровождается некоторым ростом объема валового производства. Применение при статистическом моделировании зависимости кинетической производственной функции, для которой коэффициент эластичности уже не является константой, а имеет вид:

Е}- = аj + аjXj ^ позволяет расширить понятие экономической области. В данном случае мы можем находиться в экономической области даже при условии отрицательного значения либо с^ , либо щ, если пределы изменения

X; в данной совокупности приводят к положительному значению Еу. .

5. Для объективной оценки динамики эффективности аграри°го производства региона важное значение имеет сравнительный статистический анализ стоимостных результативных показателей деятельности хозяйствующих субъектов. Нами на основе проверки статистических гипотез было выявлено существенное влияние оценки производимой продукции в текущих и в сопоставимых ценах на характер динамики и рейтинг районов области по уровню производственно — технологической эффективности. Это позволило признать более обоснованным для проведения сравнительного, особенно динамического, статистического анализа технологической эффективности сельскохозяйственного производства применения показателей, вычисленных с использованием сопоставимых цен.

6. Применяя методы кластерного анализа, нами были сформированы однородные совокупности из сельскохозяйственных предприятий области, на основе которых построены многофакторные статистические модели в виде производственных функций, отражающие зависимости между величиной затраченных ресурсов и объемом производимой продукции. Переход к стоимостным оценкам позволил провести классификацию ресурсов. По ресурсам 1 типа (для которых характерен положительный эффект расширения масштаба производства в денежном исчислении) следует осуществлять процесс интенсификации, а для ресурсов 2 типа (с отрицательным эффектом) - проводить режим ресурсосбережения.

7. На основе значений биссериального коэффициента корреляции установлено отсутствие зависимости окупаемости затрат в сельскохозяйственных предприятиях области от организационно-правовой формой их хозяйствования, что следует принимать во внимание при рассмотрении вопроса о приоритетности развития в регионе хозяйств определённой организационно-правовой формы.

8. Дана комплексная рейтинговая оценка административных районов и природно-экономических зон области по совокупной эффективности аграрного производства, учитывающей показатели технологической и экономической эффективности, что позволит осуществлять дифференцированный подход при принятии управленческих решений и проведении экономических реформ по развитию сельскохозяйственного производства с учётом особенностей отдельных территорий.

9. Обосновано применение метода джекнайф для проведения многофакторного регрессионного анализа в нерепрезентативных статистических совокупностях (кластерах) с небольшим числом единиц совокупности, позволяющего получать адекватные уравнения регрессии с несмещенными оценками параметров и обуславливающего правомерность их использования в качестве аппроксимирующих статистических моделей.

10. Проведённые вычисления по оценке степени существенности асимметрии и эксцесса и проверка с помощью критерия согласия Крамера— Мизеса-Смирнова показали, что распределения в кластерах сельскохозяйственных предприятиях по основным показателям эффективности аграрного производства не относятся к нормальному распределению. В связи с этим наличие статистически существенных различий кластеров сельскохозяйственных предприятий области по показателям эффективности аграрного производства доказывалось на основе непараметрического критерия Краскала-Уолисса. Это явилось объективной предпосылкой разработки приоритетных направлений повышения эффективности, основанных на распространении закономерностей функционирования кластеров, отличающихся более высокими результатами деятельности, на другие кластеры.

11. В результате предложенных мероприятий (увеличения в расчёте на 100 га сельскохозяйственных угодий числа работников во 2 кластере и стоимости основных фондов в 4 кластере) обеспечивается нахождение производства в экономической области, что является одним из основополагающих условий эффективного функционирования экономических систем, и получение дополнительного стоимостного эффекта в размере 9847,12 тыс. руб.