Управление воспроизводством основного капитала в сельском хозяйстве

срок окупаемости инвестиций в текущих стоимостях

, при котором , где

DPP - дисконтированный срок окупаемости инвестиций;

n - число периодов;

CFt - приток денежных средств в период t;

r - коэффициент дисконтирования;

Io - величина исходных инвестиций в нулевой период

Источник: cоставлено автором по исследованиями Кокурина Д.И., Стрельцовой А.В. [59]

На всех этапах внедрения проекта рекомендуем использовать следующую систему индикаторов выполнения программы проекта:

- прирост чистой продукции в процессе реализации инноваций, представляющей собой разницу между стоимостью валовой продукции и материальными затратами, а также амортизационными отчислениями;

- чистая прибыль, полученная в процессе внедрения инноваций;

- экономия от снижения себестоимости продукции в процессе внедрения инновационного проекта;

- срок окупаемости инвестиций в инновации, то есть период с момента начала реализации инноваций до того, как общая прибыль от внедрения проекта и амортизационные отчисления окупят первоначальные вложения;

- рентабельность инноваций (степень прибыльности) - отношение прибыли к вложенным в инновационный проект инвестициям и т.д. [39]

Указанные индикаторы можно дополнить оценкой результатов научно-технических достижений по видам эффективности:

- технологической (прирост урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животноводства на гектар сельскохозяйственных угодий, пашни, на среднегодового работника, на единицу стоимости основных средств, снижение энергии в расчете на единицу площади и продукции и т.д.);

- технической (рост производительности машин, повышение рабочей и транспортной скорости, сокращение удельного расхода топлива на единицу выработки машинного агрегата, снижение потерь продукции при уборке и обработке сельскохозяйственной продукции и т.д.);

- социальной (повышение жизненного уровня работников, рост фонда и уровня оплаты труда, улучшение жилищных и культурно-бытовых условий, улучшение условий труда, повышение квалификации работников);

- экологической (сохранение и охрана окружающей среды, предостережение от ветровой и водной эрозии почв, устранение вредных отходов производства, снижение вредных выбросов в атмосферу и др.).

Внедрение инновационного проекта предполагает соответствующую научно-техническую подготовку производства (приобретение нового оборудования, оснастка, монтаж, пусконаладочные, строительные и землеустроительные работы, обучение работников, применение норм выработки, установленных для новых организационно-технических условий производства и т.д.).

Для контроля за качеством работы Научного общественно-государственного совета нами предложена система показателей, охватывающая различные аспекты его деятельности. Оценка рекомендуем производить по следующим критериям:

1) Коэффициент внедрения =

Данный показатель отражает долю внедренных проектов за анализируемый период из числа отобранных нереализованных перспективных инновационных проектов. В процентном соотношении - сколько процентов проектов из общего количества отобранных реализовано. С нашей точки зрения, такой показатель должен превышать 50%.

2) Интенсивность внедрения проектов =

Данный показатель характеризует темп роста внедрения инновационных проектов и при расчете в долевом соотношении должен превышать единицу.

3) Доля завершенных проектов из числа начатых =

Данный показатель отражает работу отдела и соответствующих структур в части интенсивности действий по внедрению проектов. Необходимо сравнивать значения таких показателей в динамике за ряд лет.

4) Доля предприятий с низкими показателями воспроизводства =

5) Показатель работы отдела с предприятиями с низкими показателями воспроизводственного процесса= Количество предприятий, вышедших из кластера с низкими значениями показателей/ Число предприятий, входящих в кластер с худшими показателями, на начало года

Данный показатель является важным, так как отражает эффективность работы как Научного Совета, так и действенность реализуемой Политики воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве Орловской области. Значения последних двух показателей необходимо рассматривать в динамике за ряд лет.

Таким образом, для повышения эффективности воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве региона необходимо формирование структуры, подведомственной Департаменту сельского хозяйства, и разработка методического обеспечения ее деятельности.

Методика стратегического управления воспроизводством основного капитала в сельском хозяйстве Орловской области, реализуемая на базе Научного общественно-государственного совета, предполагает последовательное выполнение определенных этапов действий, направленных на отбор инновационных активных организаций АПК путем применения методов экономико-математического моделирования, формулировку приоритетных направлений для разработок и проведение конкурса инновационных проектов, выбор перспективных инновационных проектов, научно-техническая подготовка производства и научное сопровождение внедрения инновационных проектов.

Оценку качество работы Научного Совета можно проводить на основе предложенной нами системы показателей. Реализация предложенных действий обеспечит повышение эффективности воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве региона.

3.3 Экономико-математическое моделирование и прогнозирование в управлении воспроизводством основного капитала

В современных условиях при принятии управленческих решений на предприятии любой экономической отрасли, включая сельское хозяйство, значительную роль играют экономико-математические методы исследования протекающих процессов и явлений. В результате их применения происходит описание фактов хозяйственной жизни организации в виде определенных моделей. Это обеспечивает упорядочивание информационно-аналитического обеспечения процессов управления и позволяет наиболее точно определить эффективные инструменты поддержки проблемных участков деятельности.

В области воспроизводства основного капитала при помощи экономико-математического моделирования можно выявить факторы, влияющие на важнейшие показатели данного процесса. Его различные инструменты позволяют оценить степень и характер их воздействия. В результате можно выявить недоиспользованные возможности, резервы роста ключевых показателей воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве и тем самым повысить его эффективность.

Конечной целью реализации политики в области воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве является повышение эффективности его использования. На предприятиях Орловской области в составе основного капитала большую часть занимают основные средства. В количественном выражении соотношение полученного предприятием дохода и имеющихся у него средств труда отражает показатель фондоотдачи, определяющий взаимосвязь полученной выручки от реализации продукции с использованием для ее получения основных средств. Сделать выводы об эффективности использования основного капитала в сельскохозяйственных организациях Орловской области можно сравнивая показатель фондоотдачи в динамике за ряд лет (табл. 23).

Таблица 23 - Динамика показателя фондоотдачи сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003 - 2013 годы

Годы	Выручка, тыс. руб.	Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб.	Фондоотдача, руб./ 100 руб.
2003	4 078 089	8 059 687	50,61
2004	4 854 444	8 471 689	57,32
2005	5 727 792	8 807 021	65,04
2006	6 539 255	7 675 730	85,19
2007	8 665 933	8 403 965	103,12
2008	9 675 864	12 742 587	75,93
2009	12 700 449	18 140 015	70,01
2010	15 836 380	22 810 961	69,42
2011	17 099 731	26 170 849	65,33
2012	22 982 073	29 836 043	75,33
2013	22 690 118	31 547 698	71,93
Источник: cоставлено автором по данным сводных годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Данные таблицы свидетельствуют о том, что до 2008 года в период реализации ПНП «Развитие АПК» показатель фондоотдачи имел устойчивую тенденцию к росту, с достижением максимального уровня показателя в 2007 году. При этом для данного года характерно его удовлетворительное значение. Это связано с повышением размеров государственной поддержки сельскохозяйственной отрасли региона, с увеличением выручки вследствие роста цен на сельскохозяйственную продукцию. Результатом реализации ПНП «Развитие АПК» в области модернизации и обновления материально-технической базы стало увеличение размеров основных производственных фондов в сельскохозяйственных организациях. Как видно из таблицы с 2008 по 2013 год в сельскохозяйственных организациях Орловской области прослеживается тенденция увеличения стоимости основных средств. Стоит отметить также опережающие темпы роста стоимости основных средств по сравнению с темпами роста выручки от продаж. В 2012 году для показателя фондоотдачи характерно незначительное увеличение, после чего опять происходит спад.

Для выявления тенденции изменения фондоотдачи проведем выравнивание динамического ряда за 2003-2013 годы с использованием уравнения прямой линии. Исходные данные для изучения динамики фондоотдачи рассчитаны нами в Приложении 2.

Фактические и расчетные значения фондоотдачи основных средств в сельскохозяйственных организациях Орловской области за 2003 - 2013 годы представлены нами на рисунке 39.



Источник: cоставлено автором

Рисунок 39 - Динамика фондоотдачи основных средств в сельскохозяйственных организациях Орловской области за 2003 - 2013 годы

Как показывает графическая реализация произведенных расчетов, с учетом колебаний фондоотдачи в сельскохозяйственных организациях Орловской области в отдельные периоды, в целом наблюдается незначительная тенденция ее роста.

Изучение колеблемости динамического ряда фондоотдачи (Приложение 2) показало, что амплитуда колебаний между высоким и низким уровнем фодоотдачи основных средств составляет 55,49 руб./100 руб., за период с 2003 по 2013 год показатель фондоотдачи отклонялся от теоретических уровней в среднем на 12,88 руб./100 руб., колеблемость фондоотдачи основных средств за анализируемый период является умеренной и составляет 17%. На основе полученного уравнения тренда, составим точечный и интервальный прогнозы уровня фондоотдачи основных средств на 2015-2017 годы. Если в 2009 году t = 1, то в 2015 году t = 7, в 2016 году t = 8, в 2017 году t = 9. Прогнозный уровень фондоотдачи основных средств в сельскохозяйственных организациях Орловской области составит:

в 2015 году: 71,74 + 1,04 Ч 7 = 78,02 руб./100 руб.

в 2016 году: 71,74 + 1,04 Ч 8 = 80,06 руб./100 руб.

в 2017 году: 71,74 + 1,04 Ч 9 =80,76 руб./100 руб.

Таким образом, выявленная тенденция изменения показателя сохраниться в перспективе, в 2017 году фондоотдача составит 80,76 руб./100 руб., что будет свидетельствовать о повышении эффективности вложения средств в основной капитал и их использования.

Для прогнозирования уровня фондоотдачи основных средств на среднесрочную перспективу в сельскохозяйственных организациях Орловской области используем метод интервального прогноза по формуле:

= ±* V

В 2015 году фондоотдача составит 78,02 ± 78,02Ч0,17, то есть в интервале от 64,38 руб. до 91,28/ руб./100 руб.; в 2016 году - от 66,45 руб. до 93,72 руб./ 100 руб.; в 2017 году - от 67,04 руб. до 94,48 руб./ 100 руб. Эти расчеты могут служить информацией для прогноза уровня фондоотдачи.

Важной характеристикой воспроизводственного процесса является степень оснащенности хозяйств средствами труда, которую отражает показатель фондовооруженности. Он определяется отношением средней годовой стоимости основных средств к средней годовой списочной численности рабочих. Динамика данного показателя приведена в таблице 24.

Данные таблицы показывают, что с каждым годом происходит сильное снижение численности рабочих сельскохозяйственного производства и рост стоимости основных средств. В результате такой динамики растет показатель фондовооруженности. Такая ситуация характерна и для страны в целом, что отмечают органы управления АПК России. Ежегодно средняя годовая списочная численность рабочих сокращается приблизительно на 14-15%.



Таблица 24 - Динамика фондовооруженности сельскохозяйственных организаций Орловской области за 2003 - 2013 годы

Годы	Средняя годовая списочная численность рабочих, чел.	Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб.	Фондовооруженность, тыс. руб. на человека
2003	36478	8 059 687	220,94
2004	35444	8 471 689	239,01
2005	32417	8 807 021	271,67
2006	26034	7 675 730	294,83
2007	21206	8 403 965	396,31
2008	19864	12 742 587	641,49
2009	18758	18 140 015	967,05
2010	18242	22 810 961	1250,46
2011	17893	26 170 849	1462,63
2012	16984	29 836 043	1756,71
2013	16424	31 547 698	1920,82
Источник: cоставлено автором по данным сводных годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

По их мнению, отток кадров вызван низким уровнем оплаты труда. Но ввиду роста стоимости основных средств, то есть технического переоснащения хозяйств, сокращение доли ручного труда, а, следовательно, и средней годовой списочной численности рабочих допустимо, по их мнению, приблизительно на 2-3% в год.

Устойчивая тенденция роста фондовооруженности подтверждается выравниванием динамического ряда за 2003-2013 годы. Исходные данные для изучения динамики фондовооруженности рассчитаны нами в Приложении 2.

Фактические и расчетные значения фондовооруженности сельскохозяйственных организаций Орловской области за 2003 - 2013 годы представлены нами на рисунке 40.

При анализе колеблемости динамического ряда фондовооруженности (Приложение 2) следует отметить, что амплитуда колебаний между высоким и низким уровнем фондовооруженности составляет 1699,88 тыс. руб. на чел., за период с 2003 по 2013 год показатель фондовооруженности отклонялся от теоретических уровней в среднем на 168,28 тыс. руб. на чел., колеблемость фондовооруженности за анализируемый период является умеренной и составляет 19%.

Источник: cоставлено автором

Рисунок 40 - Динамика фондовооруженности сельскохозяйственных организаций Орловской области за 2003 - 2013 годы

Далее составим точечный и интервальный прогнозы уровня фондовооруженности на 2015-2017 годы:

в 2015 году: 856,54 + 187,51 Ч 7 = 2169,11 тыс. руб. на чел.

в 2016 году: 856,54 + 187,51 Ч 8 = 2356,62 тыс. руб. на чел.

в 2017 году: 856,54 + 187,51 Ч 9 = 2544,13 тыс. руб. на чел.

Таким образом, выявленная тенденция изменения показателя сохраниться в перспективе, в 2017 году фондовооруженность составит 2544,13 тысяч рублей на человека. По методу интервального прогнозирования на среднесрочную перспективу в сельскохозяйственных организациях Орловской области получаем, что в 2015 году фондовооруженность составит 2169,11 ± 2169,11 Ч0,19, то есть в интервале от 1756,98 тыс. руб. на чел. до 2581,24 тыс. руб. на чел.; в 2016 году - от 1908,86 тыс. руб. на чел. до 2804,38 тыс. руб. на чел.; в 2017 году - от 2060,75 тыс. руб. на чел. до 3027,51 тыс. руб. на чел.

Показателем, характеризующим темпы воспроизводства основных средств, является степень их обновления. Она показывает, какую часть основных средств, имеющихся на конец года, составляют новые основные средства. Динамика данного показателя приведена в таблице 25.

Таблица 25 - Динамика степени обновления основных средств в сельскохозяйственных организациях Орловской области за 2003 - 2013 годы

Годы	Стоимость введенных основных средств, тыс. руб.	Стоимость основных средств на конец года, тыс. руб.	Степень обновления основных средств, %
2003	1856486	7521620	24,68
2004	2066957	8984616	23,01
2005	1411231	9096991	15,51
2006	2182314	8345326	26,15
2007	2964627	9462027	31,33
2008	7207022	15624035	46,12
2009	6236151	21586482	28,88
2010	5667672	24412296	23,21
2011	4970595	27275924	18,22
2012	6253234	35350863	17,68
2013	4859105	31604920	15,37
Источник: cоставлено автором по данным сводных годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Данные таблицы свидетельствуют о том, что наиболее высокая степень обновления основных средств наблюдается в 2007-2008 году. Это объясняется реализацией ПНП «Развитие АПК», в результате чего происходит повышение размеров государственной поддержки сельскохозяйственной отрасли региона и увеличение объемов приобретаемых основных средств. Начиная с 2009 года наблюдается снижение степени обновления основных средств. При этом в 2013 году ее значение наименьшее по сравнению с показателями рассматриваемого периода. Для выявления тенденции изменения данного показателя проведем выравнивание динамического ряда за 2003-2013 годы с использованием уравнения прямой линии (Приложение 2).

Фактические и расчетные значения степени обновления основных средств сельскохозяйственных организаций Орловской области за 2003 - 2013 годы представлены нами на рисунке 41. При изучении колеблемости динамического ряда степени обновления основных средств (Приложение 2) получаем, что амплитуда колебаний между высокой и низкой степенью обновления основных средств составляет 30,75%, за период с 2003 по 2013 год степень обновления основных средств отклонялась от теоретической в среднем на 8,24%, колеблемость степени обновления основных средств за анализируемый период составляет 33%.

Источник: cоставлено автором

Рисунок 41 - Динамика степени обновления основных средств сельскохозяйственных организаций Орловской области за 2003 - 2013 годы

На основе полученного уравнения тренда составим точечный прогноз показателя на 2015-2017 годы:

в 2015 году: 24,56 -0,62 Ч 7 = 20,22%

в 2016 году: 24,56 -0,62 Ч 8 = 19,6%

в 2017 году: 24,56 -0,62 Ч 9 =18,98%

Таким образом, выявленная тенденция снижения показателя сохраниться в перспективе. По методу интервального прогнозирования степени обновления основных средств на среднесрочную перспективу в сельскохозяйственных организациях Орловской области получаем, что в 2015 году показатель составит 20,22 ± 20,22 Ч0,33, то есть в интервале от 14% до 26%; в 2016 году - от 13% до 25%; в 2017 году - от 12% до 24%.

Таким образом, по рассмотренным показателям можно анализировать состояние процесса воспроизводства основного капитала, так как они характеризуют основные его аспекты: степень оснащенности хозяйств средствами труда, эффективность использования основных средств и их движение.

В Орловской области на протяжении всего рассматриваемого периода значение фондоотдачи является низким, с 2008 года в целом наблюдается его снижение. Снижается с каждым годом количество введенных мощностей. Пик степени обновления приходится на период реализации ПНП «Развитие АПК». В текущее время наблюдается преобладания большого количества старой техники и оборудования. Стремительными темпами растет фондовооруженность, что не является положительным моментом, так как причиной такого роста послужил оттоком рабочих из сельскохозяйственной сферы Орловской области. Таким образом, в целом можно говорить о низких темпах и эффективности воспроизводства основного капитала в регионе. На основе точечных и интервальных прогнозов следует сказать о дальнейшем ухудшении ситуации в перспективе, что говорит о необходимости совершенствования системы управления данным процессом.

С помощью метода кластерного анализа разобьем совокупность исследуемых объектов (организаций) на однородные группы (кластеры) и выявим группы предприятий, имеющие более высокие показатели степени оснащенности хозяйств средствами труда, движения основных средств и эффективности использования.

При этом следует отметить, что фондовооруженность связана с фондоотдачей через показатель производительности труда, которая, в свою очередь, определяется отношением выручки и среднесписочной численности рабочих. Следовательно, фондоотдачу можно определить как отношение производительности труда и фондовооруженности. Для роста фондоотдачи важно опережение темпов роста выпуска продукции по сравнению темпами роста основных средств. При отсутствии такой тенденции при росте фондвооруженность фондоотдача будет снижаться. Такую взаимосвязь можно проследить, построив группировку сельскохозяйственных предприятий Орловской области по данному показателю. Основные показатели деятельности сельскохозяйственных предприятий Орловской области в 2013 году по данным годовых бухгалтерских отчетов представлены нами в Приложении 3. Исходя из того, что количество предприятий составляет 92 в 2013 году, число групп по формуле Стерджесса будет равным 8 (табл. 26). Величина интервала при максимальном значении показателя фондовооруженности 3663 тыс. руб. на человека и минимальном 250 тыс. руб. на человекам составила 423 тыс. руб. на человека.

Таблица 26 - Влияние фондовооруженности на фондоотдачу в сельскохозяйственных организациях Орловской области в 2013 году

№	Группировка предприятий по фондовооруженности, тыс. руб. на человека	Количество предприятий	Средняя фондовооруженность, тыс. руб. на человека	Средняя фондоотдача, руб./100 руб.
1	От 250 до 673	29	460,27	108,41
2	От 674 до 1097	25	875,78	110,32
3	От 1098 до 1521	13	1281,81	90,71
4	От 1522 до 1945	11	1639,32	75,82
5	От 1946 до 2369	7	2146,61	87,71
6	От 2370 до 2793	3	2537,92	57,42
7	От 2794 до 3217	2	3092,51	47,61
8	От 3218 до 3641	2	3533,12	22,65

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Из группировки подтверждается следующую взаимосвязь: рост фондоотдачи и наибольшее ее значение наблюдается во второй группе при фондовооруженности 875,78 тыс. руб. на человека, с ростом фондовооруженности показатель фондоотдачи имеет четкую тенденцию к снижению, что объясняется опережением темпов роста стоимости основных средств по сравнению с темпами роста валовой продукции.

Для проведения кластеризации нами использованы следующие алгоритмы кластерного анализа: k-средних (K-means clustering) и древовидная кластеризация (Joining (tree clustering)).

Решение данной задачи произведем с использование статистической программы STATISTICA (инструмент Cluster Analysis). Все расчеты произведены на материалах сельскохозяйственных организаций Орловской области (Приложение 3). При построении древовидной кластеризации (дендрограммы) учитываем показатели фондоотдачи, фондовооруженности и степень обновления основных средств (рис. 42). На дендограмме по горизонтальной оси отложено расстояние для каждого шага выполнения иерархического алгоритма кластеризации.

Источник: cоставлено автором

Рисунок 42 - Дендрограмма многомерной кластеризации сельскохозяйственных предприятий Орловской области по уровню фондоотдачи, фондовооруженности и степени обновления основных средств



По вертикальной оси определены предприятия, входящие в тот или иной кластер.

Для выбора количества кластеров, на которые следует разделить сельскохозяйственные предприятия, можно определить пороговое расстояние. Оно представляет собой расстояние, при превышении которого объединяться будут уже слишком далекие с точки зрения исследователя объекты.

После выбора порогового расстояния проводится перпендикуляр через точку, соответствующую выбранному расстоянию, и подсчитывается количество его пересечений с «ветвями» дендрограммы.

В нашем случае, с нашей точки зрения, линию стоит проводить следующим образом (рис. 43).

Источник: cоставлено автором

Рисунок 43 - Пороговое расстояние для выбора количества кластеров

Также определение количества кластеров может осуществляться и другими способами. Одним из доступных в Statistica инструментов для выбора количества кластеров является график процесса объединения (Graph of Amalgamation schedule) и таблица объединения объектов (Amalgamation schedule). На рисунке 44 представлен график процесса объединения.

На графике имеется точка перелома. Номер шага m, на котором произошел этот перелом равняется 89. Количество кластеров будет определяться как разница между количеством объектов исследования и этим значением, то есть составит 3 (92-89). Для иерархического кластерного анализа в Statistica не предусмотрен автоматический вывод состава кластеров. Но их можно получить по данным дендрограммы, а также таблицы объединения объектов. Последняя ее строка отражает предприятия в том порядке, в котором они расположены на денрограмме по вертикальной оси.

Источник: cоставлено автором

Рисунок 44 - График объединения объектов в кластеры при построении дендрограммы

С помощью этих данных и рисунка определяем кластеры следующим образом (табл. 27). Таким образом, в третьем кластере располагаются предприятия с наиболее высокими показателями: фондоотдачи, фондовооруженности и степени обновления основных средств. Более подробная характеристика предприятий в соответствии с кластерами представлена в Приложении 4. Подводя итог, следует отметить, что древовидная кластеризация начинается с помещения каждого объекта в отдельный кластер. Затем эти кластеры объединяют во все более крупные кластеры. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все предприятия не станут членами одного единственного кластера. В результате исследователь находит оптимальное разбиение на кластеры.

Таблица 27 - Группировка предприятий путем древовидной кластеризации

Номера предприятий	Кластер	Количество предприятий	Среднее значение фондоотдачи, руб./100 руб.	Среднее значение фондовооруженности, тыс. руб. на человека	Средняя степень обновления, %
1, 37, 28, 47, 31, 17, 56, 27, 48 ,25, 59, 50, 75, 84, 10, 39, 14, 54, 15, 57, 36, 51, 22, 33, 87, 44, 74, 35, 46, 61, 90, 91, 3, 53, 20, 66, 65, 69	1	38	71,31	761,43	7,61
23, 45, 85, 92, 72, 38, 78, 73, 71, 88, 79, 82, 89, 26, 62, 34, 49, 63, 32, 68, 83, 86	2	22	65,72	2164,42	18,81
2, 43, 21, 80, 9, 5, 13, 16, 60, 40, 42, 67, 58, 4, 8, 70, 81, 30, 41, 52, 64, 76, 77, 6, 24, 7, 29, 12, 18, 11, 19, 55	3	32	148,61	915,03	32,72

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

При методе k-средних совокупность объектов разбивается на заранее определенное число кластеров k. Действие алгоритма заключается в том, что на каждой итерации происходит минимизация отклонений показателей по каждому объекту от среднего значения того или иного кластера [89]:

,

где k - число кластеров, - полученные кластеры, i = 1,2…k и - центры масс векторов Xj .

Данный метод имеет следующее преимущество: различия между объектами одного и того же кластера очень малы, а между разными кластерами становятся большими. Такие авторы, как Воробьев А., Громыко А., Винн, Р., Холден, К. и др., отмечают данный метод, как более «тонкий» и говорят о его превосходстве [29,32].

Результаты данного распределения представлены в Приложении 5.

На рисунке 45 нами представлен график средних для каждого кластера.

Источник: cоставлено автором

Рисунок 45 - График средних для каждого кластера

На основе данного рисунка видно, что для первого кластера характерно наиболее высокое значение фондоотдачи и степени обновления основных средств по сравнению со вторым и третьи кластером, и соответственно данный кластер, включающий 11 предприятий, является приоритетным. Следует отметить, что фондвооруженность здесь самая низкая, что говорит об опережение темпов роста основных средств по сравнению темпами роста выпуска продукции. В таблице 28 отражены выделенные кластеры с учетом средних значений признаков деления.

Данные таблицы полностью соответствуют графику, представленному на рисунке 45.

Таблица 28 - Кластеры сельскохозяйственных предприятий Орловской области по итогам 2013 года

	Количество предприятий	Среднее значение фондоотдачи, руб./100 руб.	Среднее значение фондовооруженности, тыс. руб. на человека	Среднее значение степени обновления основных средств, %
Кластер 1	11	184,61	648,91	52,31
Кластер 2	22	76,02	2227,11	30,01
Кластер 3	59	88,31	895,35	8,72

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Таким образом, 11 предприятий (ООО «Золотой Орел», ОАО «Кромские Черноземы», ООО «Сельхозинвест», ООО «Здоровецкий», ЗАО «Гагаринское», ООО «Викинг Агро», ООО «Паньковское», ООО «Богоявленское», ООО «Добрая вода», ООО «ЛивныИнтерТехнология», ОАО «Агрофирма «Мценская»), принадлежащих первому кластеру, обладают самыми высокими показателями воспроизводства основного капитала. Данные предприятия полностью входят в третий кластер группировки предприятий путем древовидной кластеризации.

Полезным результатом кластерного анализа методом k - средних является Дисперсионный анализ и Евклидово расстояние между кластерами.

По результатам дисперсионного анализа можно оценить качество кластеризации. В данном случае F-критерий принимает большие значения, также уровень значимости везде минимальный. Следовательно, для трех кластеров результаты дисперсионного анализа говорят о хорошем качестве кластеризации. По Евклидову расстоянию можно оценить расстояние между кластерами, оно отложено ниже главной диагонали. Выше главной диагонали отложен квадрат данного расстояния. Таким образом, например, расстояние между третьим и первым кластером больше, чем расстояние между третьим и вторым. Следовательно, сравнив два метода кластеризации, для дальнейших исследований, с нашей точки зрения, целесообразно использование первого метода дополнить кластеризацией методом k - средних, так как он позволяет получить более точные результаты. В силу того, что конечной целью реализации политики в области воспроизводства основного капитала в сельском хозяйстве является повышение эффективности его использования, построим многофакторную модель роста фондоотдачи предприятий Орловской области (Приложение 6).

Для этого используем следующие факторы:

Х1 - удельный вес активной части основных средств (%);

Х2 - степень износа основных средств (%);

Х3 - степень обновления основных средств (%);

Х4 - степень выбытия основных средств (%);

Х5 - доля собственных источников в общем объеме инвестиций в основные средства (%);

Х6 - стоимости оборотных средств на 100 руб. основных (руб.).

При построении многофакторной регрессионной модели воспользуемся пакетом анализа данных Microsoft Excel (Приложение 7):

Y = 24,54 + 0,68ЧX1 - 1,01ЧX2 + 0,68ЧX3 -0,23ЧX4 + 0,18ЧX5 + 0,27ЧX6



По результатам оценки статистической значимости параметров уравнения регрессии (на основе расчета t-критериев Стьюдента), нами исключен из модели фактор X4.

В Приложении 8 нами представлены окончательные результаты регрессионного анализа с восьмью факторами:

Y = 22,09 + 0,68ЧX1 - 0,98ЧX2 + 0,66ЧX3 + 0,18ЧX5 + 0,27ЧX6

Анализ уравнения регрессии показывает, что в Орловской области прямая зависимость наблюдается между уровнем фондоотдачи и такими факторами как удельный вес стоимости активной части ОС, % (Х1), степень обновления основных средств (Х3), доля собственных источников в общем объеме инвестиций в основные средства (Х5), стоимость оборотных средств на 100 руб. основных (Х6). Обратная зависимость складывается между уровнем фондоотдачи и степенью износа основных средств, % (Х2). То есть одни факторы способствуют росту фондоотдачи при увеличении их значения, другие - сокращению этого показателя.

Тесноту связи результативного признака и факторных признаков определим на основе построения матрицы парных коэффициентов корреляции (Приложение 9). Оценивая парные коэффициенты корреляции, можно отметить: наиболее тесная связь наблюдается между фондоотдачей и такими факторами, как степень обновления основных средств ( = 0,36), стоимость оборотных средств на 100 руб. основных ( = 0,32). В целом следует отметить, что факторы в исследуемой модели не интеркоррелированы. Для составленного уравнения регрессии нами были рассчитаны множественные коэффициенты корреляции и детерминации (табл. 29).



Таблица 29 - Значение коэффициентов множественной корреляции и детерминации для многофакторных моделей фондоотдачи

Многофакторные модели	Коэффициент множественной корреляции (R)	Коэффициент множественной детерминации ()
Фондоотдача	0,85	0,72

Источник: cоставлено автором

Данные в таблице говорят о том, что на долю включенных в модель факторов приходится более 70% изменения фондоотдачи.

Значимость составленных уравнений множественной регрессии можно оценить с помощью F-критерия Фишера. Фактическое значение F-критерия Фишера (Приложение 8) превышает табличное (Fтабл = 2,04 при б = 0,05). Поэтому с вероятностью 0,95 (1-б) делаем заключение о статистической значимости составленного уравнения множественной регрессии, которое сформировалось под воздействием исследуемых факторов.

Путем подстановки фактически сложившихся показателей в уравнение регрессии определен расчетный уровень фондоотдачи для каждого хозяйства области (Приложение 10). Сравнительный анализ фактического и расчетного уровней фондоотдачи основных средств позволил выявить, что 53% предприятий изучаемой совокупности недоиспользуют имеющиеся возможности достижения возможного уровня фондоотдачи.

Так, например, в ЗАО «Гагаринское» Корсаковского района расчетный уровень фондоотдачи превышает фактический на 69,3 руб./100 руб. То есть, на данном предприятии имеются резервы роста фондоотдачи такие, как увеличение доли активной части основных средств и другие.

Также, в таких хозяйствах, как ЗАО «Куракинское», ЗАО «Славянское» фактический и расчетный уровни фондоотдачи практически одинаковые. Это говорит о том, что рассмотренное уравнение регрессии может быть использовано для расчета максимально возможного уровня фондоотдачи в отдельных хозяйствах и по выборочной совокупности в целом.

Далее используя уравнение регрессии проведем сравнительный анализ влияния факторов на показатель фондоотдачи по выделенным кластерам сельскохозяйственных предприятий Орловской области (Приложение 11) (табл. 30).

Таблица 30 - Сравнительный анализ влияния факторов на показатель фондоотдачи по выделенным кластерам сельскохозяйственных предприятий Орловской области

Кластеры	Количество предприятий	Средняя фондоотдача, руб./100 руб.	Средние значения факторов	Расчетный уровень фондоотдачи
			X1	X2	X3	X5	X6
1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	11	184,61	85,31	16,12	52,31	17,61	189,52	153,15
2	22	76,02	75,31	29,52	30,01	30,12	117,94	101,36
3	53	88,31	72,42	45,41	8,72	37,22	167,01	91,34

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Таким образом, мы видим, что у предприятий второго и третьего кластера с низким значением фондоотдачи имеется возможность ее повышения. В данном случае расчетный уровень фондоотдачи превышает фактический. Для выявления конкретных резервов ее роста проведем сравнительный анализ влияния факторов на показатель фондоотдачи по кластерам используя уравнение регрессии (табл. 31). Таким образом, мы видим, что у предприятий третьего кластера расчетное значение фондоотдачи сложилось на уровне 91,34 руб./100 руб., то есть всего лишь 59% от уровня передовых предприятий (1-ый кластер). Эти предприятия имеют возможность повысить данный уровень на 68,79 руб./100 руб. в основном за счет обновления основных средств и сокращения степень износа оборудования.



Таблица 31 - Сравнительный анализ влияния факторов на показатель фондоотдачи по кластерам сельскохозяйственных предприятий Орловской области

Показатели	Средние значения показателей	Коэффициент регрессии	Эффект влияния на фондоотдачу разницы в значениях факторов
	1 кластер	3 кластер
1	2	3	4	5= (2-3)*4
Х1 - удельный вес активной части основных средств (%)	85,31	72,42	0,68	8,76
Х2 - степень износа основных средств (%)	16,12	45,41	-0,98	28,71
Х3 - степень обновления основных средств (%)	52,31	8,72	0,66	28,77
Х5 - доля собственных источников в общем объеме инвестиций в основные средства (%)	17,61	37,22	0,18	-3,53
Х6 - стоимости оборотных средств на 100 руб. основных (руб.)	189,52	167,01	0,27	6,08
Расчетное значение фондоотдачи, руб./100 руб.	153,15	91,34	Ч	68,79

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Анализ резервов повышения фондоотдачи за счет рассматриваемых факторов можно представить для конкретных предприятий (табл. 32).

Таблица 32 - Анализ резервов повышения фондоотдачи за счет рассматриваемых факторов на предприятиях ООО «Авангард» и ОАО «Агрофирма «Мценская»

Показатели	Средние значения показателей	Разница в значениях показателей
	ОАО «Агрофирма «Мценская» (1 кластер)	ООО «Авангард» (3 кластер)
Х1 - удельный вес активной части основных средств (%)	73	31,7	41,3
Х2 - степень износа основных средств (%)	36,3	51,3	-15
Х3- степень обновления основных средств (%)	28,6	2	26,6
Х5 - доля собственных источников в общем объеме инвестиций в основные средства (%)	46,6	100	-53,4
Х6- стоимости оборотных средств на 100 руб. основных (руб.)	259,1	66,5	192,6
Фактическое значение фондоотдачи, руб./100 руб.	180,8	42,3	138,5
Расчетное значение фондоотдачи, руб./100 руб.	118,7	59,3	59,4

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов сельскохозяйственных предприятий Орловской области за 2003-2013 гг.

Из таблицы мы видим большую разницу в расчетных и фактических показателях фондоотдачи данных предприятий, которая объясняется более высокой долей активной части основных средств (превышает на 41,3%) на ОАО «Агрофирма «Мценская», степенью обновления основных средств (превышает на 26,6%), более низкой степенью износа основных средств (ниже на 15%), а также более высокой стоимостью оборотных средств на 100 руб. основных (превышает на 192 руб.). Улучшение данных показателей может служить резервом роста фондоотдачи для ООО «Авангард».

При работе с сельскохозяйственными предприятиями Орловской области эффективным инструментом изучения их текущего состояния является SWOT-анализ, который проведен нами по передовым хозяйствам, входящим в первый кластер с высокими показателями, и хозяйствам третьего кластера с худшими значениями. На основе такого сравнения нами были даны рекомендации. Сделаем подробную характеристику следующих лучших организаций: ООО «Юпитер»; ТНВ «Мичуринское»; СПК «Богородицкое», показатели деятельности которых приведены в таблице 33.



Таблица 33 - Показатели деятельности ООО «Юпитер», СПК «Богородицкое», ТНВ «Мичуринское» за 2012 - 2013 гг.

Показатели	ООО «Юпитер»	СПК «Богородицкое»	ТНВ «Мичуринское»
	Годы
	2012	2013	2012	2013	2012	2013
Выручка от реализации продукции, тыс. руб.	136 896	149 586	801 379	1 076 522	28 542	39 550
Прибыль от продаж, тыс. руб.	2 951	19 730	129 953	245 738	3 494	1 203
Чистая прибыль, тыс. руб.	855	2 890	79 008	211 167	4 749	457
Коэффициент финансовой независимости	0,07 (норма > 0,5)	0,08	0,3	0,4	0,9	0,93
Рентабельность деятельности, %	0,8	2,8	12,9	27,84	18,9	8,9
Фондоотдача, руб./руб.	1,6	1,7	1,5	1,6	1,1	1,2
Фондообеспеченность, тыс. руб./100 га	22876,5	26776,8	8438,83	11638,82	16847,54	17445,57

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов предприятий за 2011-2013 годы

При наличии достаточного количества средств труда в организациях, представленных в таблице 36, для них характерны высокие показатели роста объемов производства и продаж. Темпы наращивания основного капитала в организациях превышают темпы роста реализованной продукции, наблюдается высокий уровень и положительная динамика фондоотдачи.

Значение коэффициента финансовой независимости показывает, что среди источников вложения средств в основной капитал ООО «Юпитер» преобладают заемные источники. В ТНВ «Мичуринское» в 2013 году рентабельность деятельности падает, что объясняется отсутствием стабильной ценовой политики в организации. Положительным фактом, отличающим данное хозяйство от других, является значительное превышение норматива коэффициентом финансовой независимости.

ТНВ «Мичуринское» - одна из немногих агрофирм Орловской области, обходящаяся без помощи инвесторов. Исходя из этого, проведем SWOT-анализ данного предприятия с целью выявления сильных сторон и разработки дальнейших рекомендаций. Нами построена SWOT-матрица, данные которой следует использовать для планирования дальнейшей деятельности организации, преодоления недостатков и реализации рыночных преимуществ с учётом выявленных возможностей и угроз (табл. 34).

Как видно из таблицы, ТНВ «Мичуринское» имеет ряд сильных сторон, выгодно отличающих от конкурентов. Самые главные из них - низкая стоимость продукции и доверие покупателя, полученное благодаря качеству продукции. Также предприятие обладает набором возможностей, которые могут способствовать укреплению позиции агрофирмы на рынке: расширение ассортимента сельскохозяйственной продукции, увеличение объемов производства, организация нового производства по переработке продукции. В качестве слабых сторон следует отметить необходимость разработки грамотной инвестиционной и инновационной политики, усовершенствования системы маркетинга для улучшения связей с потребителями, увеличения возможностей организации для расширения объемов производства. Угрозы имеют преимущественно внешний характер, предприятие не может оказывать на них существенного влияния. Поэтому существует необходимость разработки альтернативных вариантов действий на случай усиления влияния какого-либо негативного внешнего фактора - поиск альтернативных поставщиков, создание резервов для покрытия возможных убытков.



Таблица 34 - SWOT- матрица ТНВ «Мичуринское»

Внутренние факторы/Внешние факторы	Возможности: 1) достаточно устойчивое положение на рынке в отрасли; 2) освоение нового производства; 3) получение льготных кредитов под производство	Угрозы: 1) высокая конкуренция на предлагаемом рынке; 2) ценовая политика; 3) сезонно-зависимый характер отдельных видов деятельности; 4) возможные трудности с подбором персонала
Сильные стороны: 1) устойчивая деловая репутация; 2) сплоченный, ответственный коллектив; 3) сильный аппарат управления; 4) качество продукции, низкая стоимость; 5) внедрение новых технологий; 6) использование преимущественно собственных средств при приобретении объектов основного капитала, а также других случаях, отсутствие кредитов и заемных средств	1) разработка инвестиционной и инновационной политики; 2) получение долгосрочного кредита на развитие и обновление материально- технической базы, лизинг оборудования; 3) перебросить часть работников на новое производство; 4) начать предварительную рекламную компанию с использованием имеющихся связей	1) осуществлять подбор персонала, увязывая его со сложившейся ситуацией и перспективными проектами; 2) расширение ассортимента и видов производимой продукции; 3) внедрение нового производства по переработке растениеводческой продукции 4) поиски новых рынков сбыта животноводческой продукции
Слабые стороны: 1) отсутствие собственной переработки продукции; 2) недостаточные условия для длительного хранения произведенной продукции; 3) нехватка ресурсов для модернизации; 4) отсутствие достойной маркетинговой политики	1) разработка инвестиционных проектов по модернизации производства; 2) привлечение средств для улучшения условий хранения зерна; 3) усовершенствование системы маркетинга для улучшения связей с потребителем	Вовремя отслеживать ситуацию, когда внутренние и внешние неблагоприятные факторы превысят допустимые границы возможностей контроля со стороны руководства фирмы.

Источник: cоставлено автором

Из числа предприятия, входящих в 3 кластер с низкими показателями эффективности использования основных средств нами отобраны 2 организации (ООО «Суворовское», ЗАО «Сосковское»), показатели деятельности которых приведены в таблице 35.

Объемы производства продукции предприятий данного кластера значительно ниже показателей организаций 1 кластера. Следует отметить также рост убыточности деятельности указанных в таблице предприятий.

Для ЗАО «Сосковское» характерная самая высокая величина убытка, получаемого с рубля вложенных в производство средств. Хозяйство занимается выращиванием зерновых, технических и прочих сельскохозяйственных культур и молочным скотоводством. На данный момент предприятие находится в критической ситуации, причиной которой во многом стали неэффективность системы управления, наличие большого объема кредиторской задолженности, не возвращенных в срок долгов покупателей продукции и партнеров (так, имеется двухмиллионный долг Дмитровского молочного завода, основного покупателя молока в организации) [74].

Таблица 35 - Показатели деятельности ООО «Суворовское», ЗАО «Сосковское» за 2012 - 2013 гг.

Показатели	ООО «Суворовское»	ЗАО «Сосковское»
	Годы
	2012	2013	2012	2013
Выручка от реализации продукции, тыс. руб.	3 661	2 917	7 502	3 638
Прибыль от продаж, тыс. руб.	277	-991	-1 969	-3 513
Чистая прибыль, тыс. руб.	22	-62	-1 909	-3 449
Коэффициент финансовой независимости	0,7 (норма > 0,5)	0,6	0,4	0,3
Рентабельность деятельности, %	0,9%	-0,8%	-20,1%	-48,2%

Источник: cоставлено автором по данным годовых бухгалтерских отчетов предприятий за 2011-2013 годы

На основе данной информации и сведений бухгалтерской отчетности составим SWOT-матрицу для ЗАО «Сосковское» (табл. 36).

При сравнении SWOT- матрицы предприятий первого и последнего кластеров следует отметить в качестве главной рекомендации необходимость совершенствования системы управления. Предприятия обладают значительным набором возможностей, а также имеются варианты альтернативных действий для выхода из сложившихся ситуаций. Но данные возможности не используются в силу отсутствия эффективного управленческого воздействия. В силу специфики сельскохозяйственного производства и наличия большого количества рисков на предприятиях первого кластера реализуется маркетинговая политика, разработка которой является второй по степени важности рекомендацией для отстающих хозяйств.

Также неотъемлемой составляющей, способствующей успеху функционирования организации, является то, что при наличии достаточных возможностей и площадей для развития растениеводства необходима разработк...