Обоснование сценария развития сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления

ЭКОНОМИКА АПК

УДК 338.432:338.27 А.А. Самотаев,

Ю.А. Дорошенко, Э.Х. Таипова

ОБОСНОВАНИЕ СЦЕНАРИЯ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ СВИНОВОДЧЕСКОГО НАПРАВЛЕНИЯ

Ключевые слова: кластерный подход, прогноз развития, безубыточный объем продаж.

В современных условиях хозяйствования вопрос о повышении эффективности производства отдельных отраслей сельского хозяйства по-прежнему занимает ведущую позицию. При этом первостепенное значение приобретает проблема не только повышения интенсивности деятельности и привлечения инвестиций, сколько оценки возможности, целесообразности, рациональности и результативности их использования на уровне страны, региона, отдельных хозяйствующих структур. Современные научные знания требуют разработки нового, адекватного современным условиям экономического механизма усиления интенсивности производства, повышения эффективности его функционирования на основе экономического обоснования прогнозных сценариев экономического развития отрасли.

Таким образом, целью настоящей статьи является разработка методических и практических рекомендаций по формированию потенциала отрасли свиноводства и экономическое обоснование прогнозного сценария его развития на примере Челябинской области.

Анализ развития сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления показал большой разброс результатов деятельности предприятий по отдельным показателям. Так, по одним показателям предприятие может находиться в числах

передовых, а по другим, наоборот, имеет средние или вообще низкие значения. По нашему мнению, в подобных ситуациях целесообразно воспользоваться статистическими методами многомерной классификации сельскохозяйственных организаций Челябинской области, в частности, методом кластерного анализа.

Кластерный анализ — метод, позволяющий классифицировать многомерные наблюдения, который может показать относительное отличие в совокупности данных, то есть при отнесении единицы наблюдения в ту или иную группу одновременно участвуют все группировочные признаки [1].

Для построения пространства признаков и разбиения сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления на классы была взята база значений показателей, сформированная по материалам Министерства сельского хозяйства Челябинской области, характеризующая уровень экономического развития сельскохозяйственных организаций.

В качестве показателей, используемых для классификации, выбраны следующие [4]:

- среднегодовое поголовье на выращивании и откорме, голов;

- валовое производство прироста живой массы, ц;

- производственная себестоимость прироста живой массы, руб/ц;

- трудоемкость производства продукции, чел.-час/ц;

- среднесуточный прирост живой массы на выращивании и откорме, г;

- количество поросят-отъемышей, голов/свиноматку;

- вес поросят-отъемышей, кг;

- производственная себестоимость по-росят-отъемышей, руб/гол.;

- численность работников, чел.;

- реализация свиней (количество в натуре), ц;

- средняя цена реализации, руб/ц;

- себестоимость реализации, руб/ц;

- выручка от реализации, тыс. руб.

Хорошо известно, что на результаты

классификации оказывают влияние единицы измерения исходных показателей. Если проводить классификацию по показателям, измеряемым в различных несопоставимых единицах, то конечные результаты будут искажены. Для устранения этого фактора исходные данные были пронормированы по показателю «выручка от реализации».

В результате проведения кластерного анализа была получена классификация сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления. Графическое изображение (дендограмма) проведенной многомерной классификации представлена на рисунке, где можно выделить три типологические группы [2].

Кластер 1. Включает в себя одну сельскохозяйственную организацию, являющуюся основным производителем свинины в области. ООО «Ариант» занимает второе место в рейтинге 100 наиболее крупных и эффективных организаций по производству свинины в России. Данный кластер характеризуется высокими показателями эффективности своего функционирования: среднегодовое поголовье на откорме — 146 тыс. гол., прирост живой массы 19 тыс. т, выручка от продажи продукции 1031 млн руб., прибыль от реализации продукции — 258 млн руб., уровень рентабельности реализованной продукции — 33,4%.

Кластер 2. Данное образование явилось результатом слияния двух примерно равных типичных групп сельскохозяйственных организаций. Кластер объединяет в основном сельскохозяйственные объекты, традиционно получающие среднюю оценку с точки зрения эффективности развития и имеющие среднюю конкурентоспособность. В него вошли: ООО «Равис-

Птицефабрика Сосновская» (девяностое

место в рейтинге) и ОАО «Птицефабрика Челябинская».

Кластер 3. Данный кластер объединяет в себе оставшиеся семь организаций. Данная типическая группа характеризуется низкими показателями эффективности деятельности: в ней не обеспечивается

даже процесс простого воспроизводства.

Важным направлением повышения эффективности и конкурентоспособности сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления на основе совершенствования производственно-хозяйственной деятельности, является учёт возможностей инновационных проектов на основе использования метода безубыточного объема производства продукции. Это даёт возможность отразить взаимосвязь между затратами ресурсов и результатами производства, которая полностью отвечает направлению хозяйства, при этом обеспечивается наилучшее сочетание различных кластеров и рациональное использование имеющихся ресурсов.

Задачу можно сформулировать следующим образом: нахождение сочетаний сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления в кластере, которое способствует рациональному использованию имеющихся производственных ресурсов и позволяет получить максимальный экономический результат.

Для проведения расчетов безубыточного объема производства свинины использовались ранее полученные данные кластерного анализа. На основе результатов расчета безубыточного объема производства, спрогнозированы основные этапы развития производства продукции свинины.

Подобные расчеты весьма актуальны, так как предприятия могут прогнозировать безубыточную деятельность. Более того, при определении стратегии сельскохозяйственные организации должны учитывать запас финансовой прочности, т.е. оценивать объем продаж сверх уровня безубыточности.

Максимизация прибыли путем изменения доли переменных и постоянных затрат, определения точки безубыточности и запаса финансовой прочности открывает возможность сельскохозяйственным организациям планировать на перспективу размеры прироста прибыли в зависимости от хозяйственных успехов в производстве конкурентоспособной продукции и заблаговременно принимать соответствующие меры по изменению в ту или иную сторо-

ну величины переменных и постоянных затрат. Прогнозные расчеты прибыли важны не только для самих сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления, но и для акционеров, инвесторов, поставщиков, кредиторов, банков, связанных с деятельностью данных сельскохозяйственных организаций, участвующих своими средствами в формировании его уставного капитала. Поэтому планирование оптимального размера прибыли является важнейшим фактором успешной предпринимательской деятельности сельскохозяйственных организаций в современных условиях.

В качестве основного варианта для разработки параметров развития отрасли свиноводства Челябинской области на период до 2013 г. предлагается умереннооптимистичный, который в масштабах национальной экономики отражает более быстрое ее восстановление в результате наиболее полной реализации потенциала

ее роста на основе повышения эффективности бизнеса, роста банковского кредитования, а также стимулирования экономического роста и модернизации оборудования. Аналогичные мероприятия являются эффективными и в рамках отдельной отрасли, в нашем случае — свиноводческой.

Прогноз экономического развития субъектов свиноводческого направления Челябинской области представляет собой процесс экономического обоснования объема прибыли, достаточной для решения задач экономического и социального развития сельскохозяйственных организаций в предстоящем периоде, а также процесс разработки системы мероприятий по обеспечению получения прибыли и эффективного ее использования [3]. На прогноз прибыли влияют результаты расчета параметров безубыточности производства свинины, представленные в таблице.

Рис. Дендограмма сельскохозяйственных организаций свиноводческого направления

Челябинской области

Таблица

Результаты расчета параметров безубыточности производства свинины

Наименование показателей База 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.

Кластер I

Выручка от реализации, млн руб. 2422,5 2512,1 2607,6 2724,9 2823,0

Переменные затраты, млн руб. 1016,5 1054,1 1094,2 1143,4 1184,6

Маржинальный доход, млн руб. 1406,0 1458,0 1513,4 1581,5 1638,4

Доля маржи покрытия в выручке 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6

Постоянные затраты, млн руб. 442,9 459,2 476,7 498,1 516,1

Прибыль, млн руб. 963,1 998,8 1036,7 1083,4 1122,4

Безубыточный объем продаж в стоимостном выражении, млн руб. 763,0 791,3 821,3 858,3 889,2

Точка критического объема реализации в процентах к максимальному объему, % 31,5 31,5 31,5 31,5 31,5

Зона безопасности, % 68,5 68,5 68,5 68,5 68,5

Кластер II

Выручка от реализации, млн руб. 96,9 100,5 104,3 109,0 112,9

Переменные затраты, млн руб. 49,4 51,2 53,2 55,6 57,6

Маржинальный доход, млн руб. 47,5 49,3 51,1 53,4 55,4

Доля маржи покрытия в выручке 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

Постоянные затраты, млн руб. 32,9 34,1 35,4 37,0 38,3

Прибыль, млн руб. 14,6 15,2 15,7 16,4 17,0

Безубыточный объем продаж в стоимостном выражении, млн руб. 67,1 69,6 72,2 75,5 78,2

Точка критического объема реализации в процентах к максимальному объему, % 69,2 69,2 69,2 69,2 69,2

Зона безопасности, % 30,8 30,8 30,8 30,8 30,8

Кластер III

Выручка от реализации, млн руб. 146,7 152,1 157,9 165,0 171,0

Переменные затраты, млн руб. 134,8 139,8 145,1 151,6 157,1

Маржинальный доход, млн руб. 11,9 12,3 12,8 13,4 13,9

Доля маржи покрытия в выручке 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08

Постоянные затраты, млн руб. 193,80 201,0 208,6 218,0 225,8

Прибыль, млн руб. -181,90 -188,6 -195,8 -204,6 -212,0

Безубыточный объем продаж в стоимостном выражении, млн руб. 2389,1 2477,5 2571,7 2687,4 2784,1

Точка критического объема реализации в процентах к максимальному объему, % - - - - -

Зона безопасности, % - - - - -

Полученные прогнозные значения основных показателей деятельности организаций свиноводческого направления Челябинской области позволяют сделать выводы о позитивных тенденциях и наличии потенциала роста данного сегмента (кластер

I, II). А вот в кластере III наблюдаются диспропорции между выручкой от реализации и безубыточным объемом продаж, т.е. не обеспечивается возмещение затрат.

Анализируя прогнозные значения отрасли свиноводства Челябинской области, отметим, что при сохранении сложившейся тенденции к 2013 г. рентабельность затрат составит для первого кластера 68%, для второго — 19, а для третьего — минус 55%. Это обусловлено тем, что первые два кластера обеспечивают безубыточный объем продаж, а третий кластер не может покрыть свои расходы, тем самым

обеспечить себя положительным финансовым результатом. К отрицательным факторам, воздействующим на рентабельность производства свинины, можно отнести рост себестоимости продукции для первого кластера на 16%, для второго

— на 19, а для третьего — на 23%.

Таким образом, можно сделать вывод, что при различных прогнозных сценариях свиноводство в области остается рентабельным только для первого и второго кластеров.

Третий кластер не имеет в его сегодняшнем состоянии дальнейших перспектив. Дальнейшее его развитие возможно при увеличении среднесуточных привесов живой массы более 226 г в сутки. Для организаций данного кластера необходимо внедрять новые технологии содержания, кормления, сбыта продукции, что позволило бы снизить издержки производства и себестоимости продукции.

Библиографический список

1. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие / В.М. Симчера. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 400 с.

2. Бушманова М.В. Кластерный анализ. Проведение классификации многомерных наблюдений методами кластерного анализа в пакете <^а^ка»: учеб. пособие / М.В. Бушманова, Т.А. Дуброва, Н.А. Мо-чалкина. — Мегнитогорск: МГТУ. — 2002.

— 87 с.

3. Сценарные условия функционирования экономики Российской Федерации, основные параметры прогноза социальноэкономического развития Российской Федерации на 2011 год и плановый период 2012 и 2013 годов.

4. Челябинская область: стат. ежегодник / Федер. служба гос. статистики, Территор. орган Федер. службы гос. статистики по Челяб. обл.; редкол.: Ю.А. Даренских (пред.) и др. — Челябинск: Челябинскстат, 2008. — 346 с.

+ + +

УДК 338.431:334.75 Л.В. Зинич

МЕХАНИЗМ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ ХОЗЯЙСТВ НАСЕЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ ИНСТИТУТОВ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОГО РЫНКА

Ключевые слова: Омская область,

личные подсобные хозяйства, инфраструктура, кластер, институты, трансакционные издержки.

Личные подсобные хозяйства населения на протяжении ряда лет являются основными производителями сельскохозяйственной продукции. Если вести речь о продовольственной безопасности и учитывать социальную сторону проблемы, имея в виду, что доходы с подворья являются для многих жителей села единственным источникам жизни, то экономический потенциал личных подсобных хозяйств используется крайне слабо. Уровень развития инфраструктуры, обслуживающей ЛПХ, не отвечает потребностям в производственных, финансовых и других услугах. Неэффективная работа институтов инфраструктуры приводит к увеличению произ-

водственных расходов хозяйств населения, росту трансакционных издержек, что отрицательно отражается на их функционировании. Развитие инфраструктуры невозможно без участия государства и привлечения ресурсов органов местного самоуправления.

У личных подворий много проблем. Это рыхлость правовой основы для развития индивидуального сельхозпроизводства, дефицит финансово-кредитных ресурсов, разобщенность владельцев ЛПХ, низкая технологичность (из-за чего растут затраты как энергетические, так и трудовые). Отсутствует механизм регулярного взаимодействия между владельцами ЛПХ и органами государственной и муниципальной власти, люди с трудом получают рыночную информацию, консультации правовые, экономические, технологические.