Оценка производственных рисков в зерно-продуктовом подкомплексе Курганской области

333^»- Аграрный вестник Урала № 12 (130), 2014 г. - « JJJf^l ^^

Экономика

щ

УДК 338.436.33

оценкапроизводственныхрисковвзернопродуктовом

подкомплексе курганской области

А. Ю. ЗАГОРУЙКО,

аспирант, Курганская государственная сельскохозяйственная академия имени Т. С. Мальцева

Ключевые слова: производственный риск, зернопродуктовый подкомплекс, управление рисками, оценка рисков, вариационный анализ, корреляционно-регрессионный анализ.

Система экономических отношений в системе агропромышленного комплекса страны является причиной возникновения таких явлений и процессов, которые подвергают производственно-хозяйственную деятельность сельскохозяйственных предприятий различным видам рисков. Поиск путей снижения риска, оценка эффективности отдельных инструментов защиты от него, а также совершенствование стратегии управления с учетом рисков являются актуальными проблемами развития АПК. В системе управления риском деятельности предприятий зернового подкомплекса важная роль принадлежит правильному выбору метода анализа, способствующего выявлению факторов отрицательно сказывающихся на деятельности хозяйств. В ходе исследования были использованы вариационный и корреляционно-регрессионный анализ. В качестве объектов исследования выступают 24 административных района Курганской области. Период исследования 2004-2013 гг. На основании коэффициентов вариации урожайности зерновых культур с 1 га по каждому району Курганской области были выделены уровни риска. Таким образом, как показывают расчеты, большинство районов Курганской области ведут зерновое хозяйство в условиях слабого и среднего уровня производственного риска. Результаты корреляционно-регрессионного анализа показали, что среди производственных факторов, наибольшее влияние на урожайность зерновых оказывают обеспеченность зерноуборочными комбайнами, затем интенсивность использования труда и в последнюю очередь доза внесения минеральных удобрений. При этом согласно модели оценки производственных факторов риска в первую очередь снижению его уровня будут способствовать мероприятия по оснащению сельскохозяйственных товаропроизводителей современной и высокотехнологичной техникой по посеву и уборке зерновых культур, оптимизации затрат труда и дозы внесения минеральных удобрений.

occupational risk assessment in grain products of kurgan region

A. Y. ZAGORUIKO,

graduate student, Kurgan State Agricultural Academy of T. S. Maltsev

Keywords: production risk, grain products sub, risk management, risk assessment, analysis of variance, correlation and regression analysis.

The system of economic relations in the agro-industrial complex is the cause of such phenomena and processes that put production and business activities of agricultural enterprises to various types of risks. Finding ways to reduce the risk assessment of the effectiveness of individual instruments of protection against him, as well as improved management strategy, taking into account the risks are urgent problems of agribusiness development. In the risk management system of enterprises grain subcomplex important role belongs to the proper selection of a method of analysis facilitates the identification of the factors adversely affecting the activity of farms. The study used the variation and correlation and regression analysis. As objects of study are administrative 24 district of Kurgan region. During the study period 2004-2013 years on the basis of the coefficients of variation of grain crop yield from 1 ha for each area of Kurgan region were identified risk levels. Thus, the calculations show that most areas of the Kurgan region are grain farming in low-and middle-level production risk. Results of regression analysis showed that among the factors of production, the greatest impact on grain yields have security combine harvesters, then the intensity of use of labor and in the last dose of mineral fertilizers. However, according to the valuation model occupational risks primarily reduce its level will facilitate activities to equip modern agricultural producers and hightech equipment for planting and harvesting crops, optimizing labor and doses of mineral fertilizers.

Положительная рецензия представлена Е. А. Захаровой, доктором экономических наук, деканом Челябинской государственной агроинженерной академии.

333^»— Аграрный вестник Урала № 12 (130), 2014 г. - <

Экономика

В настоящие время интерес к проблеме оптимальной организации производственной деятельности в зерновом подкомплексе носит наиболее весомый характер, поскольку самообеспечение зерном входит в число первоочередных проблем государства, гарантируя ему продовольственную независимость. Уровень производства зерна позволяет судить об эффективности функционирования агропромышленного комплекса и его отраслей, уровне жизни населения, экономическом потенциале, как регионов, так и государства в целом [1].

Изменения экономических отношений в системе агропромышленного комплекса явились причиной возникновения таких явлений и процессов, которые в свою очередь подвергли производственно-хозяйственную деятельность сельскохозяйственных предприятий различным видам рисков.

Выявление и оценка риска — необходимые условия любого эффективного управления хозяйственной деятельностью. Поэтому проблема стратегического управления деятельностью предприятий с учетом рисков, занимает важное место в экономической теории и практике. Поиск путей снижения риска, оценка эффективности отдельных инструментов защиты от него, а также совершенствование стратегии управления с учетом рисков являются актуальными проблемами развития АПК [4].

Цель и методика исследований.

Целью научно-исследовательской работы явилось комплексное изучение теоретических основ риска в сельскохозяйственном производстве с последующим анализом их факторов и разработкой модели оценки производственных рисков в зернопродуктовом под-комлпексе региона.

В современных условиях риск сопровождает любой вид деятельности хозяйствующих субъектов, в том числе и в зерновом хозяйстве, и проявляется либо в силу объективных особенностей, либо как следствие внешнего воздействия. В связи с этим центральное место в анализе и прогнозировании результатов деятельности предприятий регионального зернового подкомплекса занимает проблема выявления факторов риска [7].

В системе управления риском деятельности предприятий зернового подкомплекса важная роль принадлежит правильному выбору метода анализа, способствующего выявлению факторов отрицательно сказывающихся на деятельности хозяйств и позволяющего вовремя определить ряд мер предупреждения и минимизации риска [3].

В нашем случае были использованы вариационный и корреляционно-регрессионный анализ. В качестве объектов исследования выступают 24 административных района Курганской области.

Результаты исследований.

Используя данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Курганской области за 2004-2013 гг. были рассчитаны коэффициенты вариации урожайности зерновых культура с 1 га по каждому району Курганской области. Имея полученный диапазон данных, были выделены следующие уровни риска с соответствующей градацией коэффициента вариации урожайности зерновых культур (табл. 1).

Согласно полученным расчетам слабый уровень риска характеризуется коэффициентом вариации урожайности зерновых, равным до 25 %. К такой группе были отнесены 10 районов Курганской области. Как показывает статистика, эта группа обладает самым высоким уровнем средней урожайности зерновых культур.

Средний уровень риска с коэффициентом вариации от 25 до 35 % присущ 9 районам Курганской области и высокий уровень риска (коэффициент вариации урожайности зерновых, равные более 35 %) свойственен 5 районам Курганской области.

Таким образом, как показывают расчеты, большинство районов Курганской области ведут зерновое хозяйство в условиях слабого и среднего уровня производственного риска.

Для того чтобы сельскохозяйственный товаропроизводитель мог управлять тем или иным видом риска, необходимо обозначить наиболее существенные факторы, оказывающие на него влияние. Этому может способствовать корреляционно-регрессионный анализ [2].

Так, к производственным факторам риска были отнесены следующие основные показатели:

— х1 — внесено минеральных удобрений в пересчете на 100 % питательных веществ в расчете на 1 га посева зерновых;

— х2 — внесено органических удобрений на 1 га посева зерновых, т;

— х3 — приходится тракторов на 1000 га пашни, шт.;

— х4 — приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посевов зерновых, шт.;

— х5 — среднегодовая численность работников сельхозпредприятий, чел.;

Таблица 1

Группировка районов по уровню производственного риска

Уровень риска Коэффициент вариации урожайности зерновых, % Район Средняя урожайность зерновых с 1 га, ц

Слабый 0-25 Альменевский, Далматовский, Лебяжьев-ский, Макушинский, Мишкинский, Мокро-усовский, Петуховский, Шадринский, Ша-тровский, Целинный 14,66

Средний 25-35 Варгашинский, Звериноголовский, Карга-польский, Катайский, Куртамышский, Поло-винский, Притобольный, Сафакулевский, Юргамышский 14,19

Сильный более 35 Белозерский, Кетовский, Частоозерский, Шумихинский, Щучанский 13,15

Примечание: составлено по расчетам автора.

www.avu.usaca.ru 73

» - Аграрный вестник Урала № 12 (130), 2014 г. - <

Экономика

щ

Таблица 2

Матрица коэффициентов вариации факторов риска производственной деятельности предприятий

зернового подкомплекса Курганской области

Район Производственный фактор риска

У — коэффициент вариации урожайности зерновых с 1 га х1 — коэффициент вариации дозы внесения минеральных удобрений в пересчете на 100 % питательных веществ х2 — коэффициент вариации зерноуборочных комбайнов приходящихся на 1000 га посевов зерновых х3 — коэффициент вариации затрат труда на производство зерна

Альменевский 25,40 69,10 11,00 14,21

Белозерский 38,22 74,76 11,00 64,08

Варгашинский 32,18 95,32 0,00 23,63

Далматовский 24,05 33,28 7,42 15,62

Звериноголовский 31,37 51,42 20,55 45,33

Каргапольский 27,12 25,93 38,13 39,92

Катайский 29,25 39,73 25,39 14,55

Кетовский 38,97 23,84 14,41 26,30

Ку ртамышский 31,39 21,64 22,22 8,88

Лебяжьевский 23,65 68,23 0,00 39,29

Макушинский 22,69 73,77 14,41 19,09

Мишкинский 24,81 30,38 30,69 48,25

Мокроусовский 24,71 12,87 38,40 51,52

Петуховский 25,48 46,39 11,13 17,04

Половинский 31,44 26,67 9,52 27,94

Притобольный 30,97 94,15 17,82 6,53

Сафакулевский 26,16 12,81 17,82 40,48

Целинный 23,35 91,26 15,59 23,16

Частоозерский 41,88 79,92 29,01 51,05

Шадринский 20,78 56,86 27,39 5,11

Шатровский 19,52 55,54 10,65 17,43

Шумихинский 39,07 54,39 38,68 19,81

Щучанский 36,31 49,43 30,62 10,14

Юргамышский 31,41 50,27 11,13 52,58

Примечание: составлено по расчетам автора.

— х6 — степень износа основных фондов предприятий сельского хозяйства, %;

— х7 — коэффициент обновления основных фондов в предприятиях сельского хозяйства, %;

— х8 — коэффициент выбытия основных фондов в крупных и средних предприятиях сельского хозяйства, %;

— х9 — затраты труда на 100 га посева зерновых культур, чел.-ч.

В качестве результирующего показателя (У) выступила урожайность зерновых культур с 1 га посева.

Для проведения объективного корреляционно-регрессионного анализа было построено корреляционное поле взаимодействия всех выделенных факторов с целью оценки их на мультиколлениарность. Такая оценка необходима потому, что в условиях многофакторной модели факторные признаки начинают воздействовать не только на результирующий признак, но и между собой. В результате такой оценки были отобраны три фактора, которые оказались более устойчивыми к явлению мультиколлениарности:

— х1 — внесено минеральных удобрений в пересчете на 100 % питательных веществ в расчете на 1 га посева зерновых;

— х2 — приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посевов зерновых, шт.;

— х3 — затраты труда на 100 га посева зерновых культур, чел.-ч.

При этом, для того чтобы изначально правильно оценить и проранжировать силу воздействия каждого фактора в модели, все зависимые и независимые переменные были приведены к единому измерителю, то есть в основу модели были заложены не сами факторы, как таковые, а их коэффициенты вариации (табл. 2).

Согласно расчетам, проведенным с помощью Microsoft Excel (пакет Анализ данных), были получены следующие результаты. По полученному коэффициенту корреляции можно сделать вывод, что связь между вариацией урожайности зерновых, дозой внесения минеральных удобрений, затрат труда на производство зерна и коэффициентом вариации зерноуборочных комбайнов приходящихся на 1000 га посевов умеренная, так как величина коэффициента составляет 0,564.

Исходя из полученного результата коэффициента детерминации, можем судить о том, что вариация урожайности зерновых на 32 % зависит от вышеназванных факторов, а остальные 68 % — это влияние неучтенных факторов. Проверяя модель на адекватность, с помощью F критерия Фишера, приходим к выводу о том, что модель адекватна, так как вероятность (р) менее 5 %.

Регрессионная модель имеет вид:

У = 0,05х1 + 0,13х2 + 0,09х3 + 21,24.

333^»— Аграрный вестник Урала № 12 (130), 2014 г. - « JJJ^^l

Экономика

щ

Таким образом, можно сказать, что при увеличении вариации дозы внесения минеральных удобрений на 1 %, вариация урожайность увеличится на 0,05 %. При увеличении вариации обеспеченности сельскохозяйственной техники на 1 % вариация урожайности зерновых возрастет на 0,13 %, а с увеличением вариации затрат труда вариация урожайности увеличится на 0,09 %.

Выводы.

Результаты корреляционно-регрессионного анализа показали, что среди производственных факторов, наибольшее влияние на урожайность зерновых оказывают обеспеченность зерноуборочными ком-

байнами, затем интенсивность использования труда и в последнюю очередь доза внесения минеральных удобрений. При этом согласно модели оценки производственных факторов риска в первую очередь снижению его уровня будут способствовать мероприятия по оснащению сельскохозяйственных товаропроизводителей современной и высокотехнологичной техникой по посеву и уборке зерновых культур, оптимизации затрат труда и дозы внесения минеральных удобрений. Используя полученные результаты, организация может выработать как стратегию, так и тактику управления производственным риском.

Литература

1. Алтухов А. И. Повышение эффективности зернового хозяйства Российской Федерации. М. : РУВНИМ, 2011. 306 с.

2. Афанасьев В. Н., Юзбашев М. М. Коэффициент корреляции рангов как показатель устойчивости динамики // Вестник статистики. 2013. № 1. С. 39-43.

3. Буянов В. П., Кирсанов К. А., Михайлов Л. А. Управление рисками. М. : Экзамен, 2012. 384 с.

4. Гранатуров В. М. Экономический риск : сущность, методы измерения, пути снижения. М. : Дело и Сервис, 2011. 112 с.

5. Ломакина Т. В. Риски сельскохозяйственного производства в системе риск-менеджмента // Управление риском. 2009. № 1. C. 54-58.

6. Носов А. В. Государственное регулирование развития сельскохозяйственных организаций // Региональные проблемы устойчивого развития сельской местности. 2011. № 5. С. 28-34.

7. Фролов В. Ф. Концепция регулирования экономических отношений в АПК регионального уровня // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2009. № 11. С. 83-89.

References

1. Altukhov A. I. Improving the efficiency of the grain of the Russian Federation. M. : HVSG, 2011. 306 p.

2. Afanasyev V N., Yuzbashev M. M. Rank correlation coefficient as a measure of the stability of the dynamics // Bulletin of Statistics. 2013. № 1. P. 39-43.

3. Brawlers V P., Kirsanov K. A., Mikhailov L. V Risk management. M. : Exam, 2012. 384 p.

4. Granaturov V. M. Economic risk : the nature, measurement methods, ways to reduce. M. : Business and Service, 2011. 112 p.

5. Lomakina T. V Risks in agricultural production in the risk management system // Control on risks. 2009. № 1. P. 54-58.

6. Nosov A. V. State regulation of development of agricultural organizations // Regional problems of sustainable rural development. 2011. № 5. P. 28-34.

7. Frolov V. F. Concept of regulation of economic relations in the regional agribusiness // Economics of agricultural and processing enterprises. 2009. № 11. P. 83-89.