Теоретические аспекты анализа себестоимости растениеводческой продукции

По данным таблицы 11 можно  сделать вывод, что в зернопроизводстве  хозяйства наблюдается снижение трудоемкости производства 1 ц зерна. Так, трудоемкость производства 1 ц  зерна снизилась на 1,56 чел. – час. или на 61,9%.

Таблица 11. – Влияние трудоемкости и оплаты труда на отклонение по статье «Оплата труда с отчислениями на социальные нужды» в себестоимости зерна

 

Показатели	2002 г.	2006 г.	Отклонение 2006 г. от 2002 г. (+,-)
1	2	3	4
1. Затраты труда на 1 ц, чел.  – час.	2,52	0,96	-1,56
2. Оплата за 1 чел.- час., руб.	10,50	24,70	+14,2
3. Сумма затрат по заработанной  плате на 1 ц зерна, руб.	26,46	23,72	-2,74
4. Влияние на изменение суммы  затрат      по заработанной плате: - трудоемкости (стр. 1 гр. 4 х стр. 2 гр. 2) - оплата за 1 чел. – час. (стр. 2 гр. 4 х стр. 1 гр. 3)	-16,38 +13,60		х х

 

Данный факт связан с  сокращением численности работников в отрасли растениеводства, что  обусловило снижение затрат по статье «Оплата труда с отчислениями на социальные нужды» на 16,38 руб. Рост оплаты 1 чел. – час. в зернопроизводстве составил 14,2 руб. обусловил рост себестоимости зерна по данной статье на 13,6 руб. Совокупные затраты на оплату труда под влиянием двух рассмотренных факторов снизились за исследуемый период на 2,74 руб.

      

 

2.6. Факторный анализ себестоимости зерна

 

На себестоимость продукции  растениеводства  оказывают влияние  две группы факторов:

а) затраты на обработку  почвы, внесение удобрений, семена, уход за посевами, уборку урожая, другие расходы, определяемые технологией, механизацией, организацией производства (чем больше издержки, тем при прочных равных условиях выше себестоимость);

б) массы продукции, собранной  с 1 га (чем выше урожайность, тем  ниже себестоимость).

         Влияние каждой группы факторов определяют способом цепных подстановок, исчисляя себестоимость продукции на основе плановых затрат на 1 га и фактической урожайности. Сравнение этой величины с фактической себестоимостью показывает изменение в затратах, сравнение той же величины с плановой себестоимостью отражает влияние изменения урожайности.

          Рассчитаем влияние данных факторов на себестоимость 1 ц зерна в СПК «Высокое»  за 2002 – 2006 гг., а результаты сведем в таблицу 12.

Таблица 12. – Зависимость себестоимости 1 ц зерна от основных факторов

 

Затраты на 1 га, руб.		Урожайность, ц/га		Себестоимость, руб.			Отклонение фактической себестоимости  от плановой, (+,-), руб.
План (2002 г.)	Факт (2005 г.)	План (2003 г.)	Факт (2005 г.)	План (2002 г.)	услов- ная	Факт (2006 г.).	всего	в том числе за счет изменения
								затрат на 1 га	урожайности
1	2	3	4	5=1/3	6=2/3	7=3/5	8=7-5	9=6-5	10=7-6
4503,2	4295,7	21,4	16,0	210,43	200,73	268,48	+58,05	-9,7	+67,75

 

        Данные таблицы 11 показывают, что себестоимость 1 ц зерна была выше плановой на 58,05 руб. и составила 268,48 руб. На себестоимость 1 ц зерна урожайность повлияла положительно, а затраты – отрицательно. За счет снижения урожайности  зерновых культур на 5,4 ц/га себестоимость 1 ц зерна увеличилась на 67,75 руб., а снижение затрат на 1 га с 4503,2 до 4295,7 руб. (на 207,5 руб.) сократило себестоимость 1 ц на 9,7 руб.

         Поэтому для данного предприятия можно посоветовать в качестве мероприятий по снижению себестоимости зерна это повышать его урожайность.

 

 

 

2.7. Множественный корреляционно – регрессионный анализ себестоимости 1 ц зерна

 

       Проанализируем зависимость себестоимости 1 ц зерна (у) от его урожайности (х₁) и часовой производительности труда (х₂) с помощью построения модели множественной регрессии, проведения многофакторного корреляционно – регрессионного анализа и расчета множественных коэффициентов корреляции, регрессии и детерминации. [33,49]

       При построении модели и в расчетах использовали программу Microsoft Excel, в том числе Пакет анализа.

      Первоначально на основании исходных данных, которые представлены в таблице 1, приложения 11  рассмотрим тесноту взаимосвязей попарно связанных переменных, которые мы используем в качестве факторов, тем самым определим информативность данных признаков. Для этого рассчитаем линейные коэффициенты частной корреляции, которые оценивают тесноту связи значений двух переменных, исключая влияние всех других переменных, представленных в уравнении множественной регрессии. Для расчета линейных коэффициентов частной корреляции используем инструмент анализа данных Корреляция. Результаты вычислений – матрица коэффициентов парной корреляции – представлены в таблице 2 (приложения 11). Значения коэффициентов парной корреляции указывают на весьма тесную обратную связь себестоимости 1 ц зерна – у от его урожайности – х₁ и на тесную прямую связь с часовой производительностью труда – х₂ (r_ух1 =  –0,767455583 и r_ух1= 0,700523356). Между себестоимостью зерна и фактором времени t связь также тесная и прямая. В тоже время межфакторная связь r_х1х2  = –0,539103096  не превышает по модулю тесноту связи факторных признаков с результативным, в том числе и с фактором времени. Таким образом, можно заключить, что признаки, отобранные нами в качестве факторных информативны, то есть статистически надежны. Иными словами мультиколлинеарность факторных признаков в нашем примере отсутствует.

    Коэффициенты частной корреляции дают боле точную характеристику тесноты связи двух признаков, чем коэффициенты парной корреляции, так как очищают парную зависимость от взаимодействия данной пары признаков с другими признаками, представленными в модели. Наиболее тесно связаны себестоимость зерна и урожайность: , связь себестоимость и часовая производительность слабее:

Таким образом, все вышеперечисленные факторы будут входить в модель множественной регрессии.  Далее вычислим параметры линейного уравнения множественной регрессии с помощью инструмента анализа данных Регрессия. Результаты анализа представлены в приложении 11.

     По результатам вычислений составим уравнение множественной регрессии вида

;

     Значения случайных ошибок параметров b₀, b₁ , b₂, b_t  с учетом округления, которые показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влияние случайных факторов:

; ;  ;  .

    Эти значения используются для расчета фактических значений t – критерия Стьюдента (берется модуль значения):

;   ;   ;  .

     При сравнении с табличным значение t – критерия (2,2010) можно заключить, что из всех параметров включенных в модель существенны первый (урожайность зерновых культур) и второй (часовая производительность труда в зерновой отрасли), а время не является статистически значимым. Это подтверждает показатель вероятности случайных значений параметров регрессии, который по указанным параметрам выше 0,05 или 5%, что позволяет подтвердить, что данные значения параметра не вполне статистически значимы и надежны.

    Величина b₀ оценивает агрегированное влияние прочих (кроме учтенных в модели факторов х₁ и х₂) факторов на результат у.

    Величина b₁ показывает, что при увеличении урожайности зерновых (х₁) на единицу ее значения себестоимости производства 1 ц зерна снизится на 5,78 руб.

    Величина b₂ показывает, что при увеличении часовой производительности труда на единицу ее значения себестоимость снизится на 0,09 руб.

     Величина b_t  показывает, что в каждом последнем периоде времени себестоимость производства 1 ц зерна увеличивалась на 9,88 руб., при сохранении существующих условий.

      Оценку надежности уравнений регрессии в целом и показателя тесноты связи дает множественного коэффициента корреляции: .

F- критерий Фишера свидетельствует о том, что связь между результативными признаками тесная. Фактическое значение, которого в нашем случае равно 23,55887, вероятность случайного его получения равна 0,000252, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Табличное значение F- критерия равно 4,10. Таким образом, полученное фактическое значение не случайно, оно сформировалось под влияние существенных факторов, то есть подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи. 

      Не скорректированный коэффициент множественной детерминации = 0,898318 оценивает долю вариации результата за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата. Здесь эта доля составляет 89,83% и указывает на весьма высокую степень обусловленности вариации результата вариацией факторов, то есть весьма тесная связь факторов с результатом.

      Скорректированный коэффициент множественной детерминации определяет тесноту связи с учетом степени свободы общей и остаточной дисперсии. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов в модели, поэтому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов. Оба коэффициента указывают на весьма высокую (более 80%) детерминированность результата у в модели.

        Среди частных коэффициентов эластичности, показывающие, на сколько процентов от значения своей средней  у изменится результат при изменении каждого фактора на 1% от свой средней х₁ (х₂, t) и при фиксированном воздействии на у всех прочих факторов, включенных в уравнение регрессии, в нашем случае имеют следующие значения:

, ,

      По значениям частных коэффициентов эластичности можно сделать вывод о наиболее сильном влиянии на результат у фактора урожайности зерновых х₁.

Анализ современного состояния производства зерна показал, что за период с 2002 года по 2006 год наблюдается снижение эффективности его в СПК «Высокое», которое характеризуется тем, что снизилось значение данной отрасли в общих результатах деятельности предприятия. Произошло сокращение площади посева зерновых культур на 10%, урожайности – на 25,2% и валового сбора –  на 33,7%. В технологии производства зерна есть ряд недостатков, такие как, например, не все мероприятия по предпосевной обработке почвы проводятся (например, лущение), не соблюдаются правила севооборота, занижены дозы внесения минеральных и органических удобрений, длительные сроки посева и уборки, экономия на средствах защиты растений, применение морально устаревшей техники т.д. Снизилась трудоемкость отрасли на конец отчетного периода, В результате чего производительность труда увеличилась примерно в 2,7 раза.

         Анализ уровня себестоимости, цены реализации и рентабельности производства зерна в СПК «Высокое» за 2002 – 2006 гг. свидетельствует, что они изменялись, не однозначно и имели разнонаправленный характер, замедляя развитие данной отрасли. Так, себестоимость производства зерна имеет тенденцию к устойчивому росту и повысилась за указанный период с 210,43 руб. до 268,48 руб. за 1 ц, или на 58,05 руб. или 27,6%. Цена же реализации зерна увеличилась на 23,2 руб. или на 8,7%. Можно отметить колебание цены, то есть ее снижение и повышение. Уровень рентабельности изменялся от 1,8% в 2005 году до 114,6% в 2003 году. В итоге в 2006 году производство зерновых культур стало убыточным с уровнем убыточности 9,3%. Данные моменты создают непредсказуемость в размере получаемой прибыли сельскохозяйственными товаропроизводителями, степени возмещения ими затрат и устойчивости воспроизводственного процесса в отрасли. В свою очередь это приводит к колебаниям посевной площади зерновых культур.

        Существенные изменения в структуре себестоимости 1 ц зерна коснулись статей «Удобрения минеральные и органические», доля, которой снизилась с 38,98% до 1,80%, а также «Семена и посадочный материал», «ГСМ» и «прочие затраты», доля которых повысилась соответственно с 12,81 до 27,0%, с 6,72 до 11,2% и с 16,71 до 39,4%. В первом случае снижение объясняется сокращением расхода удобрений при производстве зерна. Что касается повышения, то оно вызвано удорожание горючего и смазочных материалов, семян, электроэнергии.