Методика комплексной оценки факторов, оказывающих влияние на эффективность производства молока

УДК 63.637

МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ФАКТОРОВ, ОКАЗЫВАЮЩИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА

© 2017

Денисова Надежда Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов» Кирилова Татьяна Евгеньевна, аспирант Нижегородский государственный инженерно-экономический университет

Аннотация. Санкции против России, кризис, ответные санкции, падение курса рубля. С момента введения в России продовольственного эмбарго прошло два года. Эмбарго было стимулом для отечественного производства, но оно принесло немалый урон россиянам, выросли цены на продукты питания. Люди стали экономить при выборе продуктов. Российские производители, стремясь сэкономить, стали активно использовать более дешевое сырье. Молоко и молочные продукты входят в список продукции, попадающей под Доктрину национальной продуктовой безопасности и имеет первостепенное значение в рационе населения. Экономическая эффективность отрасли молочного скотоводства формируется под влиянием многих разнообразных факторов и условий. Сложностью проблемы повышения экономической эффективности является то, что факторы действуют не изолированно, они пересекаются, дополняя друг друга. Программы развития сельского хозяйства предполагают преодолеть разрыв между производством и спросом на продукцию молочного скотоводства, с целью улучшения качества жизни. В статье рассмотрена методика, позволяющая оценить факторы, влияющие на эффективность производства молока. Определена методика эффективности производства и реализации молока на основе расчета интегрального показателя, мультипликативно зависящего от трех частных показателей, описывающих эффективность работы производственного, сбытового секторов молокопроизводящей организации и эффективности руководящих органов.

Ключевые слова: результат, сельскохозяйственная организация, производство, молочная отрасль, экономическая эффективность, факторы, оценка, молоко, прибыль, цена, кластерный анализ, качество, животноводство.

METHOD OF COMPLEX EVALUATION OF FACTORS AFFECTING INFLUENCE ON EFFECTIVENESS OF MILK PRODUCTION

© 2017

Denisova Nadezhda Vladimirovna, candidate of economic sciences, associate professor of the department "Economics and automation of business processes" Kirilova Tatyana Evgenevna, post-graduate student Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics

Abstract. Sanctions against Russia, crisis, retaliatory sanctions, a fall in the ruble exchange rate. Two years have passed since the introduction of the food embargo in Russia. The embargo was an incentive for domestic production, but it brought considerable damage to Russians, food prices increased. People began to save money when choosing products. Russian producers, trying to save money, began to actively use more cheap raw materials. Milk and dairy products are included in the list of products falling under the doctrine of national food security and is of paramount importance in the diet of the population. The economic efficiency of the dairy cattle breeding industry is formed under the influence of many diverse factors and conditions. The complexity of the problem of increasing economic efficiency is that the factors do not act in isolation, they overlap, complementing each other. Agricultural development programs suggest bridging the gap between production and demand for dairy products, in order to improve the quality of life. In the article the technique allowing to estimate the factors influencing the efficiency of milk production is considered. The methodology of the production efficiency and the implementation of the mock-up is determined on the basis of the calculation of the integral indicator, multiplicatively dependent on three particular indicators describing the efficiency of the production and marketing sectors of the milk-producing organization and the effectiveness of the governing bodies.

Keywords: Result, agricultural organization, production, dairy industry, economic efficiency, factors, valuation, milk, profit, price, cluster analysis, quality, livestock.

В настоящее время ученые и практики, занимающиеся изучением данной области, не пришли к единому мнению о том, какие из факторов влияют на экономическую эффективность молочного скотоводства в большей степени, а какие в меньшей.

В современных условиях сельскохозяйственные производители молока переживают сложный период в экономики. Возникают и обостряются экономические и социальные проблемы, которые связанны с ростом ценового диспаритета между сельскохозяйственной и промышленной продукцией. Они возникают и с сокращением государственной финансовой поддержки молочного скотоводства, слабыми межхозяйственными связями, низким уровнем покупательной способности населения, что в совокупности ведет к снижению эффективности производства молока.

Поэтому возникает необходимость в изучении факторов, влияющих на эффективность деятельности производства молока, так как главной задачей, стоящей перед работниками агропромышленного комплекса, является обеспечение населения страны высококачественными молочными продуктами.

Авторы Р. Ф. Гатауллин, А. А. Аскаров, Г. Н. Хужахметова, Н. В. Ярков [1], Н. Н. Козлова [2], И. А.

Пономарченко [3], Е. И. Артемова, Е. В. Кремянская [4] указывают на то, что факторы делятся на две большие группы, это внешние и внутренние факторы. К внешним факторам, автор отнес экономическую среду, кризис, вступление России во «Всемирную Торговую Организацию». К внутренним - техническая, технологическая оснащенность, социальный климат в коллективе и инновации.

Разделяются мнения ученых по поводу разбивки факторов внутри двух групп. Одни утверждают, М. Е. Матвеева, Л. П. Семкив [5], что к факторам необходимо отнести интеграционные процессы, рынки сбыта продукции, селекционную работу и др. И. Н. Буздалов, говорит об экономических, социальных и природных факторах [6]. При этом А. Г. Папцов [7], Рогозина М. А. [8], С. Н. Серёгин [9] дают наиболее полную классификацию факторов, которые влияют на экономическую эффективность отрасли молочного скотоводства. Её суть заключается в следующем: перестройка планирования методов хозяйствования; новая инвестиционная политика; ускорение научно-технического прогресса; экономия производства ресурсов.

На результат какой-либо деятельности воздействует множество факторов, причем из них один или два - ос-

новные, а остальные оказывают добавочное воздействие. Соответственно, мы считаем, что эффективность работы организации определяется эффективностью управления именно этими, «добавочными» факторами.

Эффективность работы организации будет оцениваться по трем показателям:

Количество произведенной продукции - молоко (эффективность работы производственной части организации);

Цена проданной продукции - молока (эффективность работы маркетинговой службы организации);

Прибыль организации от продажи молока (эффективность работы всей организации).

В современной экономической литературе существует много мнений по вопросам эффективности производства, как экономической категории, методов, показателе и критериев ее определения.

Рассмотренные работы ученых А. Г. Зельднера [10], К. Р. Макконелл и Стэнли Л. Брю [11], Оболенский К. П. [12], Шафронов А. Д. [13], говорят о том, что понятие эффективность необходимо определять как общую осно-ву, центральное звено экономики.

Необходимо рассчитать интегральный показатель мультипликативным способом на основе рассчитанных трех показателей. Поскольку два из трех показателя показывают возрастание эффективности при возрастании значения показателя, а третий показатель - обратный, то интегральный показатель рассчитывается по формуле:

И= П*П2*

где И - интегральный показатель;

П - показатель эффективности работы производственной части организации;

П2 - показатель эффективности работы сбытовой части организации;

П3 - показатель эффективности работы организации.

После проведенного анализа, проведем кластерный анализ организаций по представленным показателям эффективности. На рисунке 1 представлен кластерный анализ организаций по анализируемым показателям.

Кластерный анализ позволяет выявлять и устанавливать в исследуемых объектах ранее неизвестные закономерности, трудно поддающиеся исследованию другими способами.

Кластерный анализ (англ. Data clustering) - это задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. Кластерный анализ очень широко применяется как в науке, так и в различных направлениях практической деятельности [14, с. 91]

М. С. Олдендерфер и Р. К. Блэшфилд [15, с.149] считают, что «...цель кластерного анализа заключается в поиске существующих структур. В то же время его действие состоит в привнесении структуры в анализируемые данные», т.е. методы кластеризации необходимы для структурирования данных, которое нелегко выполнить с помощью других методов анализа. Эти же исследователи утверждают, что кластерный анализ «.. .специально создан для получения объективной группировки объектов...» [15, с.153].

Оценивая кластерный анализ как метод исследования, А. Я. Боярский [16, с. 8] выделяет две его существенные методологические черты: обоснование единой меры, охватывающей ряд признаков, и чисто количественное решение вопроса о группировке объектов наблюдения.

Б. Г. Миркин [17, с. 4] называет две основные причины, заставляющие использовать кластерный анализ. Во-первых, этот метод необходим как инструмент научного познания - для облегчения понимания закономерностей сложных социально-экономических процессов и явлений. Во-вторых, он должен использоваться как инструмент управления, предназначенный для анализа

многомерных, динамически меняющихся ситуации.

В. И. Нечаев и Е. И. Артемова [18, с. 196] полагают, что кластерный анализ позволяет решить проблему организации различных показателеи, характеризующих инновационную деятельность товаропроизводителей, в наглядные структуры, т.е. провести таксономию, предполагающую систематизацию, иерархическое построение группы объектов по определенному признаку или набору признаков.

Кластеризация различных объектов включает в себя набор различных алгоритмов классификации, позволяющих разделить совокупность объектов на однородные группы близкие по определяющим критериям [19].

Рисунок 1 - Кластерный анализ организаций по интегральному показателю

Кластерный анализ позволил выявить 6 кластеров организаций. На рисунке 2 представлен график их средних.

Pbt of Мея ns 1эг Each CI и iter

Интегральный показатель

- Cluster 1

- Cluster 2

- Cluster 3

- Cluster 4

- Cluster 5

- Cluster 6

Рисунок 2 - Распределение средних в кластерах

Распределение средних в кластерах представлено в таблице 1.

Таблица 1 - Распределение средних в кластерах

Cluster Means {Spreadsheet in Расчеты)

Показатель Cluster -No. 1 Cluster -No. 2 Cluster -No. 3 Cluster -No. 4 Cluster -No. 5 Cluster -No. 6

Iii Iii Пз Интегральный показатель 1,581168 1,138201 0,234414 1,323107 1.018997 1,073957 0,224977 0,831517 2,095019 1,330897 0,132790 2,324484 1.177038 1,061535 0,796010 0,250403 0,730860 0,948422 0,570379 0,295711 0,530546 1,118575 0,781853 0,114113

В третий кластер входят самые эффективные организации - их интегральный показатель эффективности составляет 2,32 ед. Согласно диаграмме, на рисунке 3, в данный кластер входит 16 организаций, что составляет 7 % от их общего объема.

В первый кластер входят организации с меньшей эффективностью (интегральный показатель 1,32 ед.).

Число данных организаций - 47 или 19 % от всей совокупности.

Во второй кластер (один из самых крупных, 22 % всех организаций) входят организации, эффективность которых близка к предсказанной.

В 4 кластер (18 % всех организаций) входят организации, достаточно эффективные в сфере производства (показатель 1,17 ед.) и реализации (1,06 ед.), (в среднем, данные организации могли бы с вероятностью в 80 % получить финансовые результаты лучше имеющихся). В организациях данного кластера хуже всего дело обстоит именно с финансовым результатом.

Рисунок 3 - Распределение организаций по кластерам

Организации 6-го кластера (11 %), хоть и обладают наименее большим значением интегрального показателя (0,114 ед.), эффективны в плане сбыта, но их производственные и финансовые показатели находятся на низком уровне.

И организации 5-го кластера - неэффективные ни по одному из параметров (23 % - самая крупная группа).

На основании проведенных расчетов нами была определена методика эффективности производства и реализации молока на основе расчета интегрального показателя, мультипликативно зависящего от трех частных показателей, описывающих эффективность работы производственного, сбытового секторов молокопроиз-водящей организации и эффективности руководящих органов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Гатауллин, Р. Ф. Организационно-экономические формы и эффективные методы государственного регулирования сельского хозяйства / Р. Ф. Гатауллин, А. А. Аскаров, Г. Н. Хужахметова, Н. В. Ярков // Экономика региона. 2015. №2 С.271-284.

2. Козлова, Н. Н. Факторы, влияющие на эффективность производства крупного рогатого скота // Вестник НГИЭИ. 2011. №1 (2) С.100-107.

3. Пономарченко, И. А. Состояние сырьевого звена как определя-ющий фактор устойчивого развития регионального молочного подком-плекса (на примере Волгоградской области) // Вестник Брянского государственного университета. 2012. №3 (2) С.69-73.

4. Артемова, Е. И. Развитие интеграционных процессов в молочнопродуктовом подкомплексе АПК / Е. И. Артемова, Е. В. Кремянская // Научный журнал КубГАУ - Scientific Journal of KubSAU. 2015. №109 С.512-527.

5. Матвеева М. Е., Семкив Л. П. Факторы, обусловливающие конкурентоспособность молочного скотоводства на Северо-Западе России // Вестник НовГУ. 2006. №37 С.49-50.

6. Буздалов, И. Н. Кооператив без прибыли - химера // Вестник кооперации. 2006. № 3. С. 34-36.

7. Папцов А. Г., Глухов Д. О. Современные тенденции потребеления молочной продукции за рубежом // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих

предприятий. 2008. № 7. С. 8-10.

8. Рогозина, М. А. Понятие производственного потенциала и произ-водственной мощности промышленного предприятия в рыночной эконо-мике // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического уни-вер-ситета имени академика М. Ф. Ре-шетнева. 2005. № 7. С. 407-412.

9. Серегин С. Н., Камилова П. Д. Развитие молочного подкомплекса России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2007. № 6. С. 63-65.

10. Зельднер, А. Г. Резервы повышения рентабельности сельскохозяй-ственного производства. - М.: Колос, 1977. - С. 5-18

11. Макконелл К. Р., Брю С. Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика. - М.: Республика, 1992. - С. 167.

12. Оболенский, К. П. Определение экономической эффективности сельскохозяйственного производства (вопросы теории и практики). - М.: Соцэкгиз, 1963. 308 с.

13. Шафронов, А. Д. Эффективность производства и факторы ее роста // АПК: Экономика, управление. -2003.

- № 4. - С. 52-58.

14. Луценко Евгений Вениаминович, Коржаков Валерий Евгеньевич Некоторые проблемы классического кластерного анализа // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2011. №2 С.91-102.

15. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред.И.С. Енюко-ва. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

16. Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Одел // Пер. с англ. Е.З. Демиденко. Под ред. А.Я. Боярского.

- М.: «Статистика», 1977. - 128 с.

17. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель.

- М.: Финан-сы и статистика, 1988. - 176 с.

18. Нечаев В.И. Проблемы инновационного развития животноводства: Монография / В.И. Нечаев, Е.И. Артемова. - Краснодар: «Атри», 2009. - 368 с.

19. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере: Учебно-практическое пособие / И.А. Кацко, Н.Б. Паклин; Под ред. проф. Г.В. Гореловой. -М.: КолосС, 2009. - 278 с. http://www.iprbookshop.ru/366.

20. Шелковников, С. А. Повышение экономической эффективности производства молока в сельскохозяйственных организациях и его государственной поддержки / С.А. Шелковников, М.М. Габдрахманов, П.П. Холодов// Достижения науки и техники АПК. 2013. №11 С.5-7.

Статья поступила в редакцию 19.04.2017.

Статья принята к публикации 22.06.2017.