Повышение экономической эффективности формирования и использования технической базы производства сахарной свеклы (стр. 4 )

Отметим, что поступление новой и выбытие старой техники за период с 2007 по 2012 гг. происходило невысокими темпами. В таблице 3 дан анализ возрастного состава машинотракторного парка свекловодства в Орловской области.

Таблица 3 – Возрастная структура парка тракторов

и свеклоуборочных машин в Орловской области

Возраст	Свеклоуборочные машины	Тракторы
Удельный вес в общем количестве, %
2006 г.	2012 г.	2006 г.	2012 г.
до 3-х лет	10	13,2	7,5	14,9
от 4 до 8 лет	16	21,7	17,9	23,7
9 лет и старше	74	65,1	74,5	61,4

Источники: 2006 г. - результаты Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 г. 

  2012 г. - составлено автором на основе данных о поступлении новой и

  ликвидации списанной техники

Анализ возрастного состава тракторов и свеклоуборочной техники в аграрных организациях Орловской области наглядно демонстрирует, что на фоне уменьшения количества техники наметилась тенденция обновления парка. Значительное влияние на формирование технического потенциала производства сахарной свеклы оказывает качественный состав поступающей техники. Это связано с тем, что современные свеклоуборочные машины и тракторы отличаются значительно более высокой производительностью, чем техника предыдущего поколения.

Свеклоуборочные машины, поступающие на Орловский рынок сельскохозяйственной техники, обладают весьма различными технико-экономическими характеристиками, которые определяют выбор сельскохозяйственных производителей. Но все они являются шестирядными свеклоуборочными комбайнами. В таблице 4 представлена информация о структуре свеклоуборочной техники, используемой сельскохозяйственными организациями Орловской области в разрезе производителей. Из представленных в таблице данных видно, что 70 % парка свеклоуборочной техники в Орловской области сформировано из импортной техники. Причем производители сахарной свеклы отдают предпочтение таким маркам шестирядной свеклоуборочной техники, как Holmer, Ropa и Franz Kleine, которые отличаются высокой производительностью и надежностью. В то же время следует отметить, что приобретение данной техники требует значительных капитальных затрат.

Эффективная реализация технического оснащения производства сахарной свеклы может осуществляться как в процессе формирования технической базы, так и при её использовании. На рисунке 7 представлены основные направления повышения эффективности производственной деятельности предприятия на основе управления техническим оснащением производства сахарной свеклы.

Таблица 4 – Структура свеклоуборочной техники, используемой 

сельскохозяйственными организациями Орловской области в разрезе  производителей (на конец года)

Производители/ марка	2008 г.	2009 г.	2010 г.
Единиц	Структура, %	Единиц	Структура, %	Единиц	Структура, %
КС-6Б и БМ-6Б (Россия)	31	36,5	28	34,1	24	30,0
Matrot (Франция)	3	3,5	3	3,7	1	1,3
Holmer (Германия)	22	25,9	22	26,8	21	26,3
Ropa (Германия)	12	14,1	12	14,6	14	17,5
Franz Kleine (Германия)	11	12,9	11	13,4	12	15,0
Agrifac (Голландия)	5	5,9	5	6,1	7	8,8
VIK (США)	1	1,2	1	1,2	1	1,3
Всего	85	100,0	82	100,0	80	100,0
В т. ч. импортные	54	63,5	54	65,9	56	70,0

Источник: По данным Орловского отдела экономики МТБ АПК  ВНИИЭСХ

Источник: составлено автором

Рисунок 7 - Резервы роста эффективности производства на основе управления техническим оснащением производства сахарной свеклы

Первое направление связано с тем, что повышение технической оснащенности данного производства может способствовать росту эффективности, причем рост оснащенности не обязательно может быть экстенсивным.

Второе направление – это повышение эффективности использования имеющегося технической базы, что повлечет за собой рост эффективности работы сельхозпроизводителей в целом.

Для повышения эффективности реализации технического оснащения производства сахарной свеклы необходимо:

- применение прогрессивных технологий возделывания сахарной свеклы;

- формирование рациональной структуры машинно-тракторного парка;

-  подготовка квалифицированных механизаторов для работы на современной сельскохозяйственной технике;

- обеспечение топливом и энергетическими ресурсами.

Ключевым направлением формирования технической базы производства сахарной свеклы является совершенствование структуры активной части основных средств. Анализ работы передовых организаций, производящих сахарную свеклу, показывает, что для повышения фондоотдачи необходимо:

- приобретение высокопроизводительных машин, оборудования и транспортных средств;

- глубокий анализ эффективности выполнения технических операций на каждой стадии производственного процесса;

- формирование источников обновления технической базы посредством создания фондов накопления на техническое переоснащения из части прибыли организаций, амортизационных отчислений и кредитных средств (так как стоимость техники для производства сахарной свеклы достаточно высокая);

- обеспечение предприятий ремонтной базой (в том числе и мобильными ремонтными станциями) и ангарами для хранения техники.

4. Составлен прогнозный сценарий развития производства сахарной свеклы в Орловской области на основе практической реализации разработанных предложений по повышению экономической эффективности формирования и использования технического потенциала в условиях модернизации данного производства.

Анализ динамики и разработка прогнозов – неотъемлемая часть исследований процессов формирования и использования технической базы производства сахарной свеклы. Для определения влияния эффективности формирования и использования технического потенциала производства сахарной свеклы на экономическую эффективность отрасли проведён многофакторный корреляционно-регрессионный анализ сельскохозяйственных организаций Орловской области, занимающихся производством сахарной свёклы.

Для выполнения данной задачи использовалась программное обеспечение из пакета Excel «Statistika 7-0». В качестве результативного показателя была выбрана прибыль от продаж на 1 га посевов. Факторными признаками являются следующие показатели:

X1 – фондоснащенность, тыс. руб. /100 га;

X2 – энерговооружённость, л. с. /чел.;

X3 – удельный вес сахарной свёклы в структуре посевных площадей;

X4 – оснащённость свеклоуборочными комбайнами, ед. /тыс. га.

В результате решения было получено следующее уравнение регрессии:  y = 6,75 – 0,002х1 – 0,05 х2 +38,83 х3 +8,60 х4  (1)

Для расчета оптимального варианта корреляционно-регрессионной модели, более точно отражающей зависимость между результативным и факторными признаками, автором был применён метод пошагового исключения переменных, ненадёжных по t-критерию Стьюдента.

Рассчитанный коэффициент множественной корреляции составил 0,64. Отсюда можно сделать вывод, что связь между результативным показателем и факторными признаками достаточно сильная. Анализ факторов парных коэффициентов корреляции выявил отсутствие колинеарности между факторами, отобранными для построения модели (таблица 5).

Таблица 5 – Матрица парных коэффициентов корреляции факторов

y	x1	x2	x3	x4
y	1,00
x1	-0,13	1,00
x2	-0,24	-0,07	1,00
x3	0,45	-0,19	0,28	1,00
x4	-0,17	0,09	0,05	-0,28	1,00

Источник: составлено автором

В результате отсева ненадёжных факторов,  было получено следующее уравнение множественной регрессии:

y = 3,05 – 0,05 х2 + 41,13 х3 + 8,59 х4  (2)

Вариант 3-факторной модели статистически надёжен, поскольку фактическое значение F-критерия Фишера составило 5,42, что превышает табличное значение для уровня значимости 0,05, которое равно 3,23. Прогнозный сценарий экономической эффективности производства сахарной свеклы в Орловской области представлен в таблице 6.

Таблица 6 – Прогнозный сценарий экономической эффективности производства сахарной свеклы в Орловской области до 2020 года

Варианты прогноза	Средние прогнозируемы значения фактора	Прогнозируемая прибыль на 1га, тыс. руб.	Отношение прогнозного показателя к фактическому, %
Энерговооружённость, л. с./чел.	Удельный вес сахарной свёклы в структуре посевных площадей, %	Оснащённость свеклоуборочными комбайнами, ед./тыс. га
х2	х3	х4
Средние значения	90,05	12	2,0	9,23	100
Снижение уровня развития технического потенциала	76,54	11	1,8	8,31	90
Поступательное развитие технического потенциала	103,56	14	2,2	10,16	110

Источник: авторский прогнозный сценарий