Пути повышения экономической эффективности производства и реализации зерна

       Применение минеральных удобрений  в условиях республики даёт  высокий агрономический и экономический  эффект. Однако применение минеральных удобрений должно проводиться под строгим контролем химической службы агропромышленного комплекса. Растения должны получать необходимые элементы питания с учетом их наличия в почве и прогнозируемого урожая. Избыток удобрений, так же как и их недостаток, снижает урожай, ухудшает его технологические и пищевые достоинства и может привести к образованию вредных веществ.

    Из вышеприведенной таблицы видно,  что с ростом затрат на удобрения  растут не только себестоимость 1 ц продукции (на 6,9%), затраты труда на 1 га зерновых (на 89,8 %), но и  урожайность (на 97,0%),  фондообеспеченность  снижается на 5,3%, балл пашни увеличивается на 4,9%.(приложение 6)

    Одним из важнейших показателей,  характеризующим эффективность  производства зерна, являются затраты труда. В следующей таблице рассмотрим влияние этого показателя.

Таблица 28 - Влияние затрат труда на эффективность производства зерна 

    Проанализировав таблицу 28 можно сделать вывод о том, что с увеличением затрат труда увеличивается урожайность зерновых на 58,1%, но также увеличиваются затраты на удобрения, себестоимость 1 ц продукции. Балл пашни уменьшается на 4,9% (приложение 7).

    Рассмотрим влияние балла пашни  на эффективность производства  зерна.

Таблица 29 - Влияние балла пашни на эффективность производства зерна 

  Балл  пашни является одним из наиболее объективным естественным фактором. Анализируя полученные данные можно отметить, что с ростом балла пашни возрастают все рассматриваемые показатели. Так в хозяйствах третьей группы, где средний балл пашни составляет 41,8 баллов, урожайность составляет 34,4 ц/га, в то время как в хозяйствах первой группы со средним баллом пашни 31,6 урожайность составляет 27,8 ц/га. СХФ «Доброселецкий» входит во вторую группу с баллом пашни  34,2 баллов. Также необходимо отметить, что чем выше балл пашни, тем выше затраты на удобрения, затрат труда на 1 га зерновых. То есть данное увеличение затрат предполагается для поддержания гумуса в земле и повысить плодородие почвы на перспективу. Однако себестоимость 1 ц зерна уменьшается (приложение 8).

  Кроме метода статистических группировок, можно  воспользоваться корреляционно-регрессионным анализом для выявления влияния основных факторов на эффективность производства зерна (приложение 9,10).

    К параметрам КМ относятся  коэффициенты регрессии (а₀, а₁, а₂…а_n).

    а₀ = - 0,9616 - свободный член. Он показывает влияние неучтенных в модели факторов. Общий вид корреляционной модели формирования урожайности зерновых описывается уравнением: 

    Y(x) = -0,9616+0,3638x₁²-0,0261x₂^-0,0287 +0,0657x₃²+0,1362x₄²+0,0004x₅² ,

    где x₁ – балл пашни,

           x_{2 -}  удельный вес зерновых в структуре посевов, %

           x_{3 -} затраты на удобрения, тыс.руб./га

           x_{4 -} затраты труда на 1 га посевов зерновых, чел.-ч.

           x_{5 -}    фондообеспеченность

      Так как КМ нелинейная многофакторная, то тесноту связи рассчитываем с помощью корреляционного отношения ( ): 

      
= 0,9427 – связь между результативным и факторными показателями сильная (0 £ R(h) £ 1).

     Коэффициент  существенности коэффициента множественной  корреляции (корреляционного отношения). Значения  R(h) считаются существенными, если их отношение к величине ошибок не меньше 2,48:

     , для многофакторных КМ  = =0,02

     В  модели  , значит h  - существенно.                         

     Коэффициент детерминации (r², R², h²) показывает, на сколько процентов учтенные в уравнении регрессии факторные признаки объясняют вариацию (влияние) результативного. h²=0,888, т. е.  учтенные в уравнении регрессии факторные признаки объясняют вариацию результативного на 88,8%.

    Критерий Фишера (F) дает общую оценку адекватности (правдивости) уравнения. Принято, что если F-критерий больше, чем 1,5, то модель пригодна для дальнейших расчетов. F= 1,37, следовательно модель адекватна.

     Коэффициенты регрессии между  собой не сравнимы, так как  факторы имеют различные единицы  измерения. Вместе с тем имеется  необходимость определить, на сколько единиц или процентов изменится результативный показатель, если тот или другой фактор изменятся на единицу. Чтобы получить ответ на этот вопрос, используются коэффициенты эластичности. Они рассчитываются по формуле:

     Однако коэффициенты эластичности  будут эффективны в том случае, когда среднеквадратические отклонения  по факторам примерно равны.  Если вариация факторов значительная, то для того, чтобы учесть влияние факторного показателя на результативный с учётом вариации показателя, вместо коэффициентов эластичности рассчитывают β-коэффициенты.

Таблица 30 – Расчет коэффициента эластичности и β-коэффициента 

    Из таблицы 34 видно, что наиболее  предпочтительно направить ресурсы  на увеличение затрат на удобрения,  так как увеличение их на  единицу (1 стандартное отклонение) приведет к увеличению урожайности зерновых на 0,818 единиц. Важной составной частью проверки качества КМ является проверка на существенность коэффициентов регрессии. Проверка осуществляется путем сравнения табличных значений с фактическими. Коэффициент регрессии считается существенным, если фактическое значение по модулю больше табличного. В качестве ориентира при  n®¥ можно использовать значения ^m =1,96. В модели коэффициент существенности коэффициента регрессии представлен в колонке t-статистика:

 Таблица  31 – Фактическое значение . 

     Число степеней свободы n = n – m – 1 (где n – число наблюдений; m – число факторов уравнения, включая результативный). В модели n=32-6-1=25, табличные значения критерия t Стьюдента: