Рационализация путей и методов повышения экономической эффективности производства зерна (стр. 3 )

В условиях российских рыночных отношений производственная деятельность сельских товаропроизводителей планируется с учетом спроса и предложения на сельскохозяйственную продукцию. Из данных таблицы 2 видно, что в формировании рынка зерна в Курской области имеются существенные колебания. В каждом последующем периоде закупки зерна отклоняются от закупки в предыдущем периоде в одних случаях в сторону увеличения, в других в сторону уменьшения. Это связано с недостаточным финансированием сельскохозяйственных предприятий. Закупки зерна на современном этапе осуществляются только на одном уровне – региональном.

В этих условиях курские товаропроизводители отдают предпочтение выращиванию наиболее рентабельных культур, это сказывается на общей структуре посевных площадей в сельскохозяйственных организациях.

Таблица 2 – Закупки зерна организациями Курской области, тыс. т

Годы	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Закупка зерна, тыс. т	674,7	702,1	778,7	923,6	1265,5	972,8	955,3	1239,2	1097,4	1312,5	1643	2258,5
В% к предыдущему году	-	104,1	110,9	118,6	137,0	76,9	98,2	129,7	88,6	119,6	125,2	137,5

В структуре зерновых культур значительная площадь посевов приходится на долю пшеницы озимой. С ней конкурируют ячмень, пшеница яровая и рожь озимая, которые имеют важное значение в экономике сельскохозяйственных предприятий Курской области.

Переработка продовольственного зерна этих культур (мука, крупа, хлеб) обеспечивает около 40% общей калорийности питания и 50 % потребности в белке, т. е. значительная часть продовольственного зерна используется в пищевом рационе населения. Основная масса зерна ячменя и кукурузы расходуется на корм для животных. Например, для дойных коров удельный вес ячменя в кормовом рационе составляет 20-25%. От 20 до 40% ячменя включают в комбикорм - концентрат для бройлеров, племенного молодняка кур, особенно высок удельный вес ячменя в кормовых рационах для свиней.

Экономическая эффективность зернового хозяйства в сельхозпредприятиях Курской области колеблется по годам и не имеет выраженной тенденции к повышению, несмотря на то, что уровень товарности отрасли повышается (таблица 3).

Товарность зернового производства за период 1998-2009 г. г. повысилась с 55,9% до 89% или на 33,1 процентных пункта. Это связано с тем, что потребность в фуражном зерне уменьшилась в результате сокращения поголовья животных. Трудоемкость производства 1 центнера зерна за анализируемый период возросла на 0,3 чел.-час или на 33,3%, вследствие чего повысилась и урожайность зерновых культур на 16,5 ц/га или в 2,1 раза. Затраты материально-денежных средств на 1 га возросли в 11,4 раза в основном из-за удорожания материальных ресурсов.

Производственная себестоимость единицы продукции за рассматриваемый период возросла в 3,7 раза. Увеличение себестоимости зерна сопровождалось возрастанием рыночных цен на него.

За рассматриваемый период цена реализации 1ц зерна возросла с 187 рублей до 310 рублей за центнер, или в 16 раза. Опережающие темпы роста полной себестоимости по сравнению с темпами роста цены реализации способствовали незначительному повышению рентабельности производства зерна в целом за исследуемый период.

Основные факторы, обусловливающие медленный рост зернового производства и его рентабельности.

1) Инфляция и усиление диспаритета цен в товарном обмене между сельским хозяйством и другими отраслями народного хозяйства. В сложившихся условиях сельскохозяйственные предприятия не в состоянии обновлять машинно-тракторный парк и пополнять оборотные средства (ГСМ, семена, удобрения, ядохимикаты и т. д.) в полном объеме. Это приводит к снижению уровня интенсивности производства.

Таблица 3 – Основные показатели экономической эффективности производства зерна в сельскохозяйственных организациях Курской области.

Показатели	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Товарность зерна, % всего	55,9	59,7	55,6	58,7	81,3	79,6	68,7	76,3	77,0	78,1	75,0	89,0
Урожайность зерновых культур, ц/га	14,0	14,5	17,7	21,1	25,5	21,4	22,3	24,9	23,3	24,8	34,8	30,5
Затраты труда на 1 ц. зерна, чел.-ч	0,9	1,0	1,1	0,9	1,2	1,0	1,2	1,0	1,5	1,2	1,0	1,2
Производственные затраты на 1 га, руб.	812,4	1054,1	1766,4	2258,2	2485,1	3057,6	3819,1	5007,5	5520,3	5372,3	6250,5	9272
Производственная себестоимость 1ц. зерна, руб.	82,1	87,0	96,4	111,1	103,2	147,5	173,4	199,2	241,1	305,4	288,2	304
Уровень рентабельности,%	-13,2	96,9	108,2	59,4	17,4	49,9,1	47,7	12.4	19,7	63,0	39,7	7,0
Цена реализации. зерна руб/ц	186,7	193,4	200,7	176,7	121,2	221,2	255,6	223,9	288,5	498,3	402,4	310,0

2) Трудности с реализацией продукции, отсутствие гарантированных рынков сбыта зерна. Поскольку не развита централизованная система закупок сельскохозяйственной продукции, отсутствуют такие рыночные структуры, как продовольственные и зерновые биржи, рынки, маркетинговые центры;

3) Монополизм предприятий третьей сферы АПК. Приватизация предприятий перерабатывающей промышленности, заготовок, хранения, материально-технического обслуживания, которая ограничивает сферу деятельности непосредственно сельхозпроизводителей. В этом случае сельскохозяйственные производители не могут влиять на прохождение их продукции по всей цепочке - от производителя до потребителя и участвовать в формировании и распределении прибыли.

4) Недостаточная государственная поддержка отрасли.

3. Предложена методика и результаты индикативного анализа размещения зернопроизводства в Курской области, обоснованные данными многомерной компьютерной классификации развития зернового хозяйства, для проведения рейтинговой производственно-экономической оценки зернопроизводства в районах региона, основываясь на вычисленных методами факторного анализа безразмерных числовых характеристиках этих индикаторов.

В настоящем исследовании поставлена задача проведения точного количественного анализа размещения зернопроизводства в административных районах Курской области. Для этого необходимо обоснование системы региональных индикаторов развития производства зерна.

В качестве показателей и формируемых на их основе методами факторного анализа индикаторов развития зернового хозяйства целесообразно использовать числовые характеристики, которые представляются органами государственной статистики и отражают посевные площади зерновых культур, их урожайность и валовые сборы зерна в административных районах региона.

Принципиальным отличием предлагаемой нами методики формирования индикаторов является то, что они не задаются заранее по каким-либо схемам, а генерируются методами факторного анализа по объективным статистическим критериям с последующей интерпретацией выделенных факторов на основе содержательного качественного производственно-экономического анализа (рис.1).

 

Рис.1 – Концептуальная схема системы математических моделей генерации индикаторов развития зернового хозяйства в административных районах Курской области с целью рейтинговой оценки районов

В соответствии с разработанной нами методикой выполнена многомерная классификация основных показателей развития зернопроизводства среди административных районов Курской области, принятым Федеральной службой государственной статистики. Соответствующие числовые эксперименты выполнены нами по программе кластерного анализа на системе статистической обработки данных STATGRAPHICS 2.1+ FOR WINDOWS.

Как показывают данные кластерного анализа, административные районы Курской области распределяются на три группы по выделенным четырем показателям общего развития производства всех зерновых культур с четко различимой разницей между их центроидными значениями в кластерах.

Таблица 4 – Кластерный анализ развития производства всех зерновых культур в административных районах Курской области

Кластер	Число элементов кластера (административных районов)	Центроидные значения показателей
посевная площадь зерновых культур	средняя урожайность	валовой сбор	общая площадь пашни
1	7	24003	42	151649	48060
2	12	16754	30	84123	44370
3	9	31169	32	141910	72027

Как показывает проведенный анализ, первый кластер включает семь административных районов со средней по области площадью пашни, средними уровнями посева, но наибольшими показателями урожайности и валового сбора зерна. Очевидно, этот кластер следует отнести к группе условно-лучших районов наиболее интенсивного зернопроизводства.