Исследование итогов производственной деятельности предприятия
Оглавление
Введение
Глава 1. Комплексный анализ деятельности предприятий Яранского
района
1.1 Модели показателей эффективности производства
1.2 Показатели экономической эффективности производства
1.3 Первичные обобщающие показатели производства продукции
Глава 2. Функциональные факторные модели
2.1 Аддитивные модели
2.2 Мультипликативные модели
2.3 Кратные модели
Глава 3. Обоснование нормативной базы. Задачи линейного
программирования
3.1 Обоснование нормативов выхода продукции
3.2 Обоснование нормативов затрат ресурсов
Глава 4. Оптимизация производственной структуры сельхозпредприятия
4.1 Постановка задачи и формирование модели
4.2 Анализ оптимального решения
Глава 5. Оптимизация производственной структуры мясокомбината
5.1 Постановка задачи и формирование модели
4.2 Анализ оптимального решения
Выводы и предложения
Список литературы
Введение
Важной задачей аграрной реформы в России является улучшение
использования производственного потенциала сельского хозяйства с целью
обеспечения страны продовольствием и сырьем.
В настоящее время развитие технического прогресса позволяет
значительно увеличить продуктивность скота, сократить сроки их выращивания и
откорма, улучшать качество мяса и молока, снижать издержки производства. Анализ
российского и мирового опыта позволяет выделить пять основных групп факторов,
влияющих на развитие животноводства
Первая группа объединяет решающие факторы для любой отрасли
животноводства - технический прогресс в области кормопроизводства и кормления
животных. Он заключается главным образом в росте производства кормового зерна,
высокобелковых концентратов, качественного сена. Создание крупной комбикормовой
промышленности, а также изменение технологии выращивания и уборки трав,
повышение продуктивности пастбищ позволяют обеспечить повышение интенсивности
кормления животных.
Вторая группа факторов связана с повышением продуктивности
животных в области племенного дела. В условиях индустриализации отрасли
повышение продуктивности должно осуществляться в результате максимального
использования генетического потенциала крупного рогатого скота; эффективное
комплектование стада ремонтным молодняком, выращиванием животных в условиях,
сходных с технологией содержания.
Третья группа факторов включает в себя укрупнение масштабов
производства продукции животноводства, специализации на индустриальной основе.
При этом концентрация специализированного производства происходит наряду с
вертикальной интеграцией специализированных технологий. В частности, создаются
крупные автоматизированные и полуавтоматизированные фермы - фабрики по
выращиванию и откорму скота, развивается технологическая (постадийная)
специализация. В скотоводстве это выращивание и откорм.
Концентрации производства способствует модернизация
оборудования, создание систем машин для механизированного и автоматизированного
производства в помещениях закрытого типа, с автоматически регулируемым
освещением, отоплением, вентиляцией. Наибольшее экономическое значение имеют
создание различных автоматизированных систем подачи кормов при откорме скота,
механизированных систем уборки навоза на фермах.
Четвертая группа факторов состоит в пропорциональном развитии
всего АПК, опережающем развитии индустрии по обслуживанию животноводов, их
производственному снабжению, переработке животноводческой продукции.
К пятой группе факторов относится все, что связано с
организацией научных исследований для удовлетворения практических нужд
животноводства, рационализацией производственных процессов на основе разработки
новых технологий и их внедрение в производство.
В связи с этим, при анализе проведения реформы в первую
очередь очень важно оценить степень использования потенциала в целом по таким
показателям как обеспечение федеральных и местных потребностей в продовольствии
и сырье, снижение затрат на единицу продукции путем рационального использования
ресурсов как основы формирования общественно приемлемых цен и обеспечение
конкурентоспособности на международном и внутреннем рынках.
Цель курсовой работы - провести анализ итогов
производственной деятельности предприятия на основе применения комплексного
анализа, однофакторных и многофакторных уравнений регрессии и
экономико-математической модели оптимизации производства и реализации
продукции.
показатель функциональная факторная модель
Курсовая работа выполняется на примере предприятий Кировской
области, с их производственными ресурсами, природными и экономическими
условиями, с установившейся технологией производства.
Глава
1. Комплексный анализ деятельности предприятий Яранского района
1.1
Модели показателей эффективности производства
Для анализа работы сельскохозяйственных предприятий в
основном используются приемы сравнения. К недостаткам традиционных методов
анализа относятся многочисленность показателей экономической эффективности и
отсутствие причинно-следственных связей между отдельными показателями.
Целью комплексного анализа является выбор из множества
показателей одного или нескольких, по которым можно судить об эффективности
работы предприятия. Комплексный анализ позволяет свести до минимума первичные
показатели экономической эффективности, выявить и количественно определить
причинно-следственные связи между результатом и факторами.
Для сопоставимости показателей эффективной
работы сельскохозяйственного предприятия с другими предприятиями все первичные
показатели выбираются в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий.
Для комплексного анализа используется пять первичных
обобщающих показателей:
· стоимость валовой продукции в сопоставимых
ценах в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, W, тыс. руб.,
· затраты труда на 100 га
сельскохозяйственных угодий, Т, тыс. чел. - ч.,
· стоимость основных производственных фондов
на 100 га сельскохозяйственных угодий, S, тыс. руб.,
· денежно - материальные затраты (без оплаты
труда) на 100 га сельскохозяйственных угодий, Р, тыс. руб.,
· фонд оплаты труда на 100 га
сельскохозяйственных угодий, F, тыс. руб.
Данные таблицы 1 Прил.1 свидетельствуют об изменении
показателей в анализируемом году в сравнении с базисным. Стоимость валовой
продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий возросла на 25,60 тыс. руб. или
на 8,84 %, затраты труда на производство сельскохозяйственной продукции
снизились на 0,40 тыс. чел. - ч. на 100 га сельскохозяйственных угодий, т.е. на
2,41 %, фондообеспеченность повысилась на 61,60 тыс. руб. на 100 га
сельскохозяйственных угодий, что составило 10,01%. Денежно-материальные затраты
на 100 га сельскохозяйственных угодий снизились на 125,70 тыс. руб. или на
62,57 %, фонд оплаты труда возрос на 15,80 % или на 13,69 тыс. руб. на 100 га
сельскохозяйственных угодий.
Для анализа работы предприятий используются абсолютные и
относительные показатели. По абсолютным изменениям показателей труднее выявить
степень влияния факторов на результат, поэтому чаще используются относительные
показатели.
Используя первичные обобщающие показатели можно рассчитать
прямые (табл.2) и обратные (табл.3) относительные показатели эффективности
хозяйственной деятельности предприятий.
- производительность труда, 
- фондовооруженность
- трудоемкость продукции, 
- фондоотдача
- материалоотдача, 
- материалоемкость,
- ресурс затрат труда на единицу фондов,
- фондоемкость,
- производство продукции на 1 руб. оплаты труда,
- оплата труда за единицу продукции.
Для анализа причинно-следственных связей между показателями
используются функциональные модели трех групп.
Отличительной чертой моделей является использование относительных
показателей эффективности производства.
Модель производительности труда можно записать, используя
различные первичные показатели:
,
т.е. производительность труда зависит от фондоотдачи WS и фондовооруженности труда SТ.
По аналогии можно записать:
Производительность труда может быть представлена следующими
функциональными моделями WT = WSST = WPPT = WfFT.
Аналогичным образом можно записать модели обратного показателя -
трудоемкости:
,
или
Модели прямых и обратных показателей эффективности чаще
используются для анализа производственной деятельности. При этом используется
как сокращенная, так и развернутая (полная) форма записи.
Сокращенная форма записи:
WT=WSST
WT 19,45 (17,44) = WS 0,47 (0,47) · ST 41,80 (31,08)
∆WT (2,01) → ∆WS (-0,00) · ∆ST (4,72)
Это означает, что производительность труда возросла на 2,01 руб.
/чел. - ч. за счет снижения фондоотдачи на 0,00 руб. или 1,06 % и повышения
фондовооруженности на 4,72 руб. /чел. - ч. или 12,72 %.
В сокращенной записи модели очень легко сделать ошибку при расчете
результативного показателя. Поэтому лучше использовать развернутую форму записи.
WT - анализируемое значение
производительности;
WT0 - базисное значение производительности.
Сопоставляя темпы изменения числителя и знаменателя
производительности можно определить причины ее изменения. Для этого запишем
абсолютные ∆W и относительные ∆IW отклонения:
∆WТ = WSST - WS0SТ0
∆WT (2,01) = 0,47 ∙
41,80 - 0,47 ∙ 37,08
или по способу цепных подставок:
∆ WT = Ws ST
- Ws0 SТ0 = (Ws ST
- Ws ST0) + (Ws ST0
- Ws0 ST0)
Производительность труда: за счет роста фондовооруженности выросла
на 2,20 руб. на 1 чел. - ч или на 12,59 %, WSST - WSSТ0 =
0,47 ∙ 41,80 - 0,47 ∙ 37,08 = 2, 20,за счет снижения фондоотдачи на
0,00 руб. снизилась на 0,18 руб. или на 1,06 %,
WSST0 - WS0ST0 = 0,47 ∙ 37,08 - 0,47 ∙ 37,08 = - 0,18
По данным (табл.2,3) по аналогии можно проанализировать влияние
других факторов на изменение производительности труда.
Влияние изменения денежно-материальных затрат:
,
Wp - стоимость валовой продукции на 1 руб.
денежно-материальных затрат; Рт - денежно материальные затраты на 1
чел. - ч.
T 19,45 (17,44) = WР 4,19 (1,44) · РT 4,64
(12,10)
Производство валовой продукции возросло на 25,60 тыс. руб. (∆W) или на 8,84 % (∆IW) при снижении денежно-материальных затрат
на 125,70 тыс. руб. (∆Р) или на 62,57 % (∆IР) и
снижении затрат труда на 0,40 тыс. чел. - ч. (∆T) или на 2,41 % (∆IТ).
∆WT (-0,11) =WT - WT0=WРPT - WР0PT0= (WРPT - WРPT0) + (WРPT0 - WР0PT0)
,01 = 4, 19∙4,64-1,44∙12,1 = (4, 19∙4,64-4, 19∙12,1)
+ (4, 19∙12,1-1,44∙12,1)
За счет изменения уровня материаловооруженности производительность
труда снизилась на 31,26 руб. / чел. - ч. или на 179,25 %, за счет изменения
материалоотдачи производительность труда повысилась на 33,27 руб. /чел-ч. или
на 190,78 %.
Снижение производительности произошло за счет изменения
денежно-материальных затрат на 1 чел. - ч. на 7,46 руб. или на 61,64 % при
повышении производства продукции на 1 руб. денежно-материальных затрат на 2,75
руб. или на 190,78 %.
Влияние изменения фонда оплаты труда.
T 19,45 (17,44) = Wf 2,40 (2,51) - FT 8,10
(6,95)
Производство валовой продукции возросло на 25,60 тыс. pyб. (∆W) или на 8,84 % (∆IW) при росте фонда оплаты труда на 15,80 тыс. руб. (∆F) или на 13,69 % (∆Іf) и снижении затрат труда на 0,4 тыс. чел. - ч. (∆T) или на 2,41 % (∆ІТ).
Производительность труда возросла на 2,75 руб. /чел. - ч. или на
15,80 % за счет увеличения оплаты труда и уменьшилась на 0,74 руб. /чел-ч. за
счет снижения производства продукции на руб. оплаты труда.
∆ WT = WT - WT0 = Wf ∙ FT - Wf0 ∙ FT0= (WFFT - WFFT0) + (WFFT0 - WF0FT0)
,45-17,44=2,40∙8,10-2,51∙6,95= (2,40∙8,10-2,40∙6,95)
+ (2,40∙6,95-2,51∙6,95)
Используя изменения первичных обобщающих показателей (табл.1)
можно проанализировать влияние факторов на изменение обратного показателя -
трудоемкости производства продукции ТW. На трудоемкость продукции оказывают влияние объемы производства
продукции, затраты труда, стоимость основных производственных фондов, денежно -
материальные затраты, фонд оплаты труда и эффективность использования
перечисленных факторов (табл.3). Трудоемкость снизилась на 0,01 чел. - ч. на 1
руб. валовой продукции или на 10,34 % за счет снижения затрат труда на 0,40
тыс. чел. - ч. на 100 га сельхозугодий или на 2,41 %, роста производства
валовой продукции на 25,60 тыс. руб. или на 8,84 % при росте стоимости основных
фондов на 61,60 тыс. руб. или на 10,01 %.
Тогда модель изменения трудоемкости за счет изменения
эффективности использования основных фондов можно записать:
W 0,05 (0,06) = TS 0,02 (0,03) ∙ SW 2,15
(2,13);
∆TW (-0,01) = TS
(0,02) ∙ SW (2,15) - TS0 (0,03) ∙
SW0 (2,13);
∆ITw (-10,34) → ∆ITs (-11,29) ∙ ∆ISw (1,07)
По способу цепных подстановок
∆TW = TS ∙ SW
- TS0 ∙ SW0
= (TS∙SW - TS0∙SW) + (TS0∙SW - TS0∙SW0)
∆TW = (0,02∙2,15-0,03∙2,13) =
(0,02∙2,13-0,03∙2,13) + (0,03∙2,15-0,03∙2,13)
Трудоемкость за счет снижения затрат труда на руб. фондов
снизилась на 0,01 чел. - ч. на 1 руб. валовой продукции или на 11,41 % и
возросла на 0,00 руб. или на 1,07 % за счет роста фондоемкости (табл.3).
Снижение трудоемкости на 0,01 чел - ч на 1 руб. валовой продукции
или на 10,34 % произошло за счет снижения затрат труда на 0,00 чел. - ч. на 1
руб. основных фондов или на 11,29 % при росте фондоемкости на 0,02 тыс. руб. на
1 тыс. руб. валовой продукции или на 1,07 % (табл.3)
Модель изменения трудоемкости за счет изменения эффективности
использования денежно-материальных затрат:
W 0,05 (0,06) = Tр 0,22 (0,08) ∙ РW 0,24
(0,69);
∆TW (-0,01) =TP (0,22)
· РW (0,24) - Tр0 (0,08) ∙ РW0
(0,69)
∆TW = (TP ·РW
- Tр0 ∙ РW) + (TP0·РW
- Tр0 ∙ РW0)
∆TW = (0,22 ·0,24 - 0,08 ∙0,24)
+ (0,08·0,24 - 0,08∙0,69) =0,03 - 0,04 = - 0,01
Трудоемкость возросла на 0,47 чел. - ч на руб. продукции или на
3,17 % за счет роста затрат труда и снизилась на 0,48 чел. - ч. или 2,81 % за
счет снижения материалоемкости.
Трудоемкость снизилась на 0,01 чел. - ч. на 1 руб. продукции или
на 10,34 % за счет повышения затрат труда на 0,13 чел. - ч. или на 160,72 % при
снижении материалоемкости на 0,46 руб. на 1 руб. стоимости продукции или на
65,61 %.
Модель изменения трудоемкости за счет изменения эффективности
использования фонда оплаты труда.
W 0,05 (0,06) = TF 0,12 (0,14) ∙ FW 0,42
(0,40);
∆Tw = (TF ∙FW
- TF0 ∙FW) + (TF0
∙FW - TF0 ∙FW0)
∆Tw = (0,12 ∙0,42
- 0,14 ∙0,42) + (0,14 ∙0,42 - 0,14 ∙0,40)
Трудоемкость снизилась на 0,01 чел. - ч. на 1 руб. продукции или
на 14,79 % за счет снижения затрат труда на 0,02 чел. - ч. на 1 руб. оплаты
труда; за счет роста затрат на оплату труда на 0,02 руб. на 1 руб. продукции
она увеличилась на 0,00 чел. - ч. или на 4,45 %.
.2
Показатели экономической эффективности производства
К показателям экономической эффективности производства
относятся валовой доход D=W - P и чистый доход C = W - (P + F). Их изменение рассматривается как в абсолютных показателях,
так и в относительных на единицу затрат труда, на 1 руб. фондов, на 1 руб.
денежно-материальных затрат и на 1 руб. оплаты труда (табл.4). Валовой доход
возрос на 151,30 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 170,77 %, чистый
доход увеличился на 135,50 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 505,60 %.
Это произошло за счет снижения денежно-материальных затрат на единицу труда на
125,70 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 62,57 %, роста фонда оплаты
труда на 15,80 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или 13,69 % при увеличении
стоимости валовой продукции на 25,60 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 8,84
% (Табл.1).
D=W - P;
∆D= (W-P) - (W0-P0) = [W (315,10) - P (75, 20) - W0 (289,50) - P0 (200,90)], на 1 чел. -
ч. затрат труда:
на 1 руб. фондов:
на 1 руб. стоимости валовой продукции:
на 1 руб. денежно-материальных затрат:
По аналогии можно записать модели изменений чистого дохода:
C=W - (P+F);
∆C= [W - (P+F)] - [W0 - (P0+F0)].
∆C6,71 (-1,61) = [W (315,10) - (P (75, 20) + F (131, 20))] - [W0 (289,50) - (P0 (200,90)
+ F0 (115,40))]
Увеличение чистого дохода (снижение убытка) на 135,50 тыс. руб. на
100 га сельхозугодий или на 505,60 % произошло за счет снижения
денежно-материальных затрат на единицу труда на 125,70 тыс. руб. на 100 га
сельхозугодий или на 62,57 %, роста фонда оплаты труда на 15,80 тыс. руб. на
100 га сельхозугодий или 13,69 % при увеличении стоимости валовой продукции на
25,60 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 8,84 % (Табл.1).
.3
Первичные обобщающие показатели производства продукции
; 
; 
Y=X1∙X2 - мультипликативная модель, в которой результативный показатель и
последний фактор являются обобщающими показателями, X1 -
относительный показатель эффективности.
Модели затрат труда:
, 
, 
, 
Аналогично можно выразить любой обобщающий показатель.
Такие модели можно использовать как для анализа, так и для
планирования хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий.
Если в качестве относительного показателя эффективности
производства, т.е. первого фактора WT используется нормативное значение, а значение второго фактора Т, S, P, F в модели Y=X1Х2 является обобщающим фактическим показателем, то
после их подстановки в модель определяется нормативный уровень результативного
(первичного) показателя эффективности производства Wn =WTn - T.
- нормативное значение стоимости продукции, показывающее каких
результатов могло бы достичь предприятие при фактическом наличии ресурсов Т
(трудовых) и нормативном уровне организации их использования (WTn). За нормативный уровень организации
использования ресурсов, например, трудовых принимается его среднее значение по
выборке, по области, по зоне, по району. В данном случае за нормативную
производительность принимается среднее значение по области производства
продукции за 1 чел. - ч.
Результаты любого производства зависят от объективных и
субъективных факторов. Наличие ресурсов - объективный фактор, а уровень
организации его использования - субъективный. Сопоставляя нормативное и
фактическое значение результативного показателя можно определить абсолютное ∆W и относительное ∆IW отклонение.
∆W=Wn - W
∆W - показывает, на сколько отличается
фактическое значение от нормативного. Абсолютное отклонение позволяет судить об
уровне организации использования ресурса, т.е. позволяет определить влияние
субъективного фактора, так как WTn складывается из объективной и субъективной оценки.
Если ∆W>0 - это
недополученная продукция, т.е. резервы увеличения результативного показателя за
счет повышения уровня организации использования ресурса (субъективных факторов)
без увеличения объема самого ресурса (объективных факторов).
Если ∆W<0 - это
означает превышение фактически полученной продукции над нормативной за счет
более высокого уровня организации использования ресурсов на данном предприятии.
В производстве продукции в сельскохозяйственных предприятиях
принимают участие различные производственные ресурсы: трудовые (Т), основные
средства (S), денежно-материальные затраты (оборотные
средства (Р)), оплата труда (F). Уровни
организации их использования различаются между собой. На результат они
оказывают различное действие. Используя систему моделей первичных обобщающих
показателей, можно рассчитать нормативное значение результативного показателя -
производство продукции, при использовании каждого производственного ресурса,
определить резервы производства и сопоставить их между собой.
Wn = WTn · Т - по использованию трудовых ресурсов;
Wn = Wsn · S - по использованию основных фондов;
Wn = Wpn · P - по использованию денежно-материальных средств;
Wn = Wfn · F - по использованию фонда оплаты труда.
Производственный ресурс, по которому достигается максимальный
резерв роста производства продукции, называется максимизирующим
производственным ресурсом. Это означает, что данный производственный ресурс не является
дефицитным и не сдерживает рост производства продукции. По данным таблицы 5
таковым является наличие трудовых ресурсов. Без увеличения трудовых ресурсов,
только за счет улучшения организации их использования, можно довести
производство продукции на 100 га сельхозугодий до 659,23 тыс. руб., т.е.
увеличить на 344,13 тыс. руб. или на 52,20 %.
Производственный ресурс, по которому достигается минимальный
резерв роста производства продукции, называется минимизирующим. Это означает,
что данный ресурс является дефицитным и без увеличения его наличия увеличить
производство продукции невозможно. Таковым является наличие
денежно-материальных средств (табл.5). Норматив производства продукции при
фактическом уровне денежно-материальных средств и среднем (нормативном) уровне
организации их использования составил 64,85 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий,
что на 250,25 тыс. руб. или на 385,86 % ниже фактического (при фактическом
уровне денежно-материальных средств и фактическом уровне организации их
использования). Это означает, что уровень использования денежно-материальных
средств выше среднеобластного (нормативного), что данный ресурс дефицитный.
Чтобы увеличить производство продукции необходимо увеличить
денежно-материальные средства.
Кроме резервов роста производства продукции при комплексном
анализе можно определить резервы экономии затрат производственных ресурсов на
фактический объем производства продукции.
Данные (табл.5) свидетельствуют, что на фактический объем
производимой продукции в хозяйстве затратили на 8,46 тыс. руб. или на 109,21 %
больше, чем требовалось затратить на этот объем при средней (нормативной)
производительности труда. Основных фондов на 270,21 тыс. руб. на 100 га
сельхозугодий или на 28,52 % меньше, чем можно затратить по нормативу на фактически
произведенный объем продукции. Денежно-материальных затрат произведено на
290,17 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 79,42 % меньше, а оплаты труда
на 67,67 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или на 34,03 % меньше.
Следовательно, при фактическом объеме производства продукции за
счет лучшей организации использования производственных ресурсов можно
сэкономить 8,46 тыс. чел. - ч. без увеличения других производственных ресурсов.
Затраты труда всегда определяли уровень развития общества. Поэтому
при комплексном анализе, используя те же первичные показатели, можно определить
резервы снижения затрат любого производственного ресурса на фактический объем
производства при фактическом наличии других производственных ресурсов. При
различной фондовооруженности, денежно-материальных затратах и оплате труда при
одних и тех же затратах труда можно произвести различные объемы продукции.
Данные (табл.5, п.3) свидетельствуют, что при фактических трудовых
ресурсах и на фактический объем производимой продукции затрачено больше на 8,46
тыс. чел. - ч. или 109,21 % затрат труда, на 10,67 тыс. руб. или 192,69 %
основных фондов, денежно-материальных средств на 14,61 тыс. руб. или на 916,48
%, фонда оплаты труда на 11,09 тыс. руб. или на 217,12 % на каждые 100 га
сельхозугодий чем нужно затратить при фактическом объеме производства продукции
и нормативных уровнях использования данных производственных ресурсов и
фактического их наличия. Иными словами нормативное значение затрат труда (Тn) при нормативной трудоемкости (Twⁿ) нормативных значениях Tsn, Tpn, Tfn и при фактической производимой продукции
различаются между собой. При фактических основных фондах и нормативном
(среднеобластном) уровне Тsn
предприятие расходует трудовых ресурсов больше на 10,67 тыс. чел. - ч. или на
192,69 %. При фактических денежно-материальных затратах и нормативном
(среднеобластном) уровне затрат труда на 1 руб. денежно-материальных затрат (Tpn) и фактическом наличии
денежно-материальных затрат трудовых ресурсов расходуется на 14,61 тыс. руб.
или на 916,48 % больше, чем по нормативу. По использованию фонда оплаты труда
резервы экономии трудовых затрат составляют 11,09 тыс. чел. - ч. на 100 га
сельхозугодий или 217,12 %.
Обеспеченность сельскохозяйственных предприятий трудовыми
ресурсами является одним из важнейших факторов использования производственного
потенциала предприятий. Используя первичные показатели и систему моделей можно
рассчитать нормативные значения производства продукции и затрат
производственных ресурсов при фактических затратах труда.
Wn = Wтn · T - стоимость продукции;
Sn = Sтn · Т -
основные фонды;
Рn = Ртn · Т - денежно-материальные затраты;
Fn = Fтn · T - фонд оплаты труда.
Рассчитав отклонения фактических значений производства продукции и
затрат производственных ресурсов, можно определить резервы роста производства
продукции (+) и экономию (+) ресурсов при фактических затратах труда.
Данные (табл.5, п.4) свидетельствуют, что резерв роста
производства продукции составляет 344,13 тыс. руб. на 100 га сельхозугодий или
52,20 % от нормативного значения, основных фондов использовали на 1304,92 тыс.
руб. меньше или 65,83 % от норматива, денежно-материальных средств на 689,19
тыс. руб. или 90,16 % от норматива и фонд оплаты труда на 284,86 тыс. руб. или
68,47 % от норматива.
Таким же образом можно рассчитать резервы снижения и экономию
затрат основных фондов при фактических размерах производства и резервы роста
производства продукции и экономию ресурсов при фактических размерах основных
фондов.
Sn = Swn
· W, Wn = Wsn · S;n = Sтn
· T, Tn = Tsn · S;n = Spⁿ
· P, Pn = Psn · S;n = Sfⁿ
· F, Fn = Fsn · S.
По аналогии можно определить резервы снижения, экономию других
производственных ресурсов (Р, F) при
фактических размерах производства и резервы роста производства продукции и
экономию ресурсов при фактических размерах денежно-материальных затрат (Р) и
фонда оплаты труда (F).
Глава
2. Функциональные факторные модели
2.1
Аддитивные модели
Общий вид аддитивных моделей 
или 
,
где Y - результативный показатель;
X1, X2, … Xn - факторы.
Результат представляет собой алгебраическую сумму факторов. Такие
модели используются для анализа структурных показателей. Например, аддитивная
факторная модель себестоимости молока. Себестоимость равна сумме статей затрат.
Для анализа изменения себестоимости используются абсолютные и относительные
отклонения анализируемого значения от базисного.
; 
,
где Y - фактическое значение результативного
показателя;
Y0 -
базисное значение результативного показателя.
- изменения результативного показателя за счет i-го фактора равно изменению самого фактора.
Задание: Проанализировать структуру затрат по удельному весу
факторов.
После расчета по стандартной программе АРМ 1 на компьютере
получили влияние изменения факторов на изменение результативного признака
абсолютное (в рублях) и относительное (в %) (Приложение 2).
По данным хозяйства (приложение 2) затраты в анализируемом
году по сравнению с базисным возросли на 768,0 руб., или 12,921 %. Наибольший
удельный вес в структуре затрат занимают корма. В анализируемом году затраты на
корма снизились на 262,0 руб. (∆Х2 = Х2 - Х20=
2860-2598), или на 4,408 %.
Наблюдается рост и по таким статьям затрат, как: оплата труда
- на 142,0 руб. или на 2,389 %, амортизацию - на 142,0 руб. или на 2,389 %, и
прочие расходы - на 222,0 руб. или на 3,735 %.
Затраты возросли:
на 142,0 руб. или 2,389 % за счет роста затрат на оплату
труда;
на 262,0 руб. или на 4,408 % за счет роста затрат на
стоимость кормов;
на 142,0 руб. или на 2,389 % за счет роста затрат на
амортизацию основных средств;
на 222,0 руб. или на 3,735 % за счет роста прочих затрат.
Удельные веса всех статей затрат - на оплату труда,
амортизацию и прочие затраты, - в общей себестоимости возросли, а удельный вес
затрат на корма в общих затратах снизился. Изменение доли затрат в общих
затратах привело к изменению самих затрат.
За счет снижения доли оплаты труда,
затраты уменьшились на:
, т.е. на 0,8 %.
∆Ydi =5944 ∙ (-0,00876) = - 49,123 руб.
От снижения доли затрат на корма затраты снизились на 
руб. или на 1,1 %, что в абсолютном
отклонении составит 5944 ∙ (-0,01205) = - 71,827 руб.
От повышения доли затрат на амортизацию затраты увеличились на
1,557 % или на 92,554 руб. От повышения доли прочих затрат затраты повысились
на 0,758 % или на 45,058 руб. Всего из-за структурных изменений затраты
повысились на 16,662 руб.
2.2
Мультипликативные модели
Общий вид модели Y = X1∙X2∙X3∙…∙Xn, т.е. величина
результативного признака равна произведению факторов. Факторы могут
представлять собой отношение первого первичного показателя ко второму X1=A1/A2, но фактор может
равняться первичному обобщающему показателю.
Например, двукратная модель производства
молока:
Y=X1X2; X1=A1/A2; Х2=А2,
где Y - валовое производство
молока,
X1 - продуктивность коров
за год,
Х2 - поголовье коров,
А1 - производство молока за
год,
А2 - поголовье коров.
Один из методов моделирования заключается
в последовательном разложении последнего объемного первичного показателя. В
предыдущую мультипликативную модель введем еще один показатель - поголовье
крупного рогатого скота - А3. Тогда валовое производство молока
можно записать:
Y = А1/А2
∙ А2/А3 ∙ А3.
Получили трехфакторную модель.
Для анализа рассчитывается абсолютное
отклонение ∆Y=Y-Y0 и относительные
показатели - индексы IУ = Y/Y0.
Для расчета многофакторных
мультипликативных моделей используется метод многофакторного индексного анализа
и метод интегрального анализа.
Многофакторный индексный анализ
предусматривает использование полных индексных моделей. Полной называется
модель, в которой результативный показатель и последний фактор являются
объемными (а не относительными).
Выручку можно представить в виде
трехфакторной мультипликативной модели.
Общий вид модели (четырехфакторная
модель):
Y = X1 ∙ X2 ∙ X3 ∙ X4 или
Y = А1/А2
∙ А2/А3 ∙ А3/А4 ∙
А4,
где Y, A1 - выручка от реализации
молока, тыс. руб.,
А2 - количество реализованного
молока, ц,
А3 - количество произведенного
молока, ц,
А4 - поголовье коров, гол.
X1=A1/A2 - полная себестоимость 1
ц молока, тыс. руб.,
Х2=А2/А3
- уровень товарности, %;
Х3=А3/A4 - продуктивность 1
коровы, тыс. ц.
Х4=A4 - поголовье коров, гол.
По данным таблицы 1 (Приложение 3) выручка
от реализации молока увеличилась на 748 тыс. руб. или на 15,58 %.
Этот рост связан с ростом поголовья коров
на 49 голов или на 7,56 %, производства молока на 3075 ц. или на 15,01 % и
увеличением реализации молока на 2767 ц. или на 14,8 %.
По данным таблицы 2 (приложение 3)
себестоимость молока увеличилась на 0,0 тыс. руб. или на 0,68 % в анализируемом
периоде по сравнению с базисным.
Наибольшее влияние на увеличение общей
выручки оказало увеличение поголовья коров на 7,56 % и продуктивности 1 коровы
на 7,44 %. Снижение уровня товарности вызвало снижение выручки на 0,21 %. Рост
полной себестоимости молока на 0,68 % повлек увеличение выручки на 37,72 тыс.
руб. или на 0,79 %.
2.3
Кратные модели
Общий вид модели:
Расчет таких моделей возможен лишь с использованием интегрального
метода анализа.
где Y - затраты,
X1 -
выручка от реализации продукции, тыс. руб.,
Х2 - оплата труда, тыс. руб.,
Х3 - стоимость кормов, тыс. руб.,
Х4 - амортизация, тыс. руб.,
Х5 - прочие затраты, тыс. руб.
По данным таблицы 1 (Приложение 4) в анализируемом году, по
сравнению с базисным, произошло увеличение выручки от реализации продукции на
748,0 тыс. руб. или на 15,58 %, что привело к росту затрат на 14,66 %,
увеличение фонда оплаты труда на 142,0 тыс. руб. или на 9,52 % привело к
снижению затрат на 2,27 %, увеличение стоимости кормов на 262,0 % ведет к
снижению затрат на 4,20 %, увеличение затрат на амортизацию на 142,0 тыс. руб.
или на 29,83 % ведет к снижению затрат на 2,27 %; увеличение прочих затрат на
222,0 тыс. руб. или на 16,10 % привело к снижению затрат на 3,55 %.
В целом рентабельность снизилась на 90,34 %.
Глава
3. Обоснование нормативной базы. Задачи линейного программирования
3.1
Обоснование нормативов выхода продукции
Таблица 1
|
№ года
|
Урожайность,
ц/га, Y
|
|
1
|
9,5
|
|
2
|
12,0
|
|
3
|
10,1
|
|
4
|
9,8
|
|
5
|
12,5
|
|
6
|
10,9
|
|
7
|
22,6
|
|
8
|
19,0
|
|
9
|
18,5
|
|
10
|
21,9
|
|
11
|
22,0
|
|
12
|
14,3
|
|
13
|
20,1
|
|
14
|
22,3
|
|
15
|
30,0
|
Выбор функции осуществляется по следующим показателям:
· Средний коэффициент аппроксимации 
показывает на сколько отклоняются фактические значения
результативного показателя (y) от
теоретического (yт). Чем меньше коэффициент аппроксимации, тем точнее форма
описывает фактическую зависимость.
· Корреляционное отношение характеризует степень тесноты связи между
изменением результата и факторам. Чем оно выше, тем предпочтительней форма зависимости.
· Среднеквадратическое отклонение остатков 
характеризует отклонение расчетных значений
от фактических по каждому наблюдению, где 
- фактические и теоретические значения урожайности. Чем оно
меньше, тем ближе данная форма зависимости к фактической.
· Нормальность распределения отклонений. Если 
то остатки подчиняются закону нормального распределения 
. Чем ближе нормальность распределения к 1,
тем предпочтительнее форма зависимости.
· Средняя и предельная ошибка прогноза не должны превышать 1/3
прогноза. Чем
меньше ошибка, тем точнее принятая форма зависимости.
· Коэффициент автокорреляции определяет отсутствие автокорреляции.
Если 
меньше табличного по абсолютной величине,
то в остаточном ряду существенной автокорреляции не обнаружено.
· Т - критерий корреляционного отношения (критерий Стьюдента 
, где r - коэффициент корреляции, m - его ошибка) позволяет оценить степень влияния фактора на
результат. Если Трасч>Ттабл, то с принятой степенью
вероятности, например, 0,95, можно утверждать о достоверном влиянии фактора на
результат не только в данной выборке, но и в генеральной совокупности. В
противном случае данной формой зависимости можно пользоваться только для
описания зависимости в принятой выборке.
· F - критерий Фишера) - отношений дисперсий факториальной к
остаточной 
. Если 
, то с принятым уровнем вероятности можно утверждать о
существенном влиянии фактора на результат не только в данной выборке, но и в
генеральной совокупности. Чем выше F-критерий тем предпочтительнее форма зависимости.
· По комплексу статистических характеристик по числу наибольших
подчеркиваний в столбце определяется форма зависимости, которая наиболее четко
и адекватно описывает фактическую зависимость.
По приведенным в Приложении 5 характеристикам выбираем
наилучшую модель по следующим показателям:
· По среднему коэффициенту аппроксимации
выбираем параболу II порядка, т.к. у этой модели он наименьший: А = 0,167.
· Корреляционное отношение наибольшее у
параболы III порядка, и оно равно: 0,827.
· Наименьшее среднеквадратическое отклонение
остатков имеет парабола III порядка (3,616).
· По показателю нормальности распределения
отклонений выбираем уравнение параболы III порядка, т.к. у этой
модели он наиболее близок к единице (0,970).
· Коэффициенты автокорреляции для всех
моделей статистически достоверны. Но наилучший у линейной модели (0,049).
· Судя по показателю Т - критерия
достоверности Стьюдента, все модели достоверны, т.к. Трасч>Ттабл.
Но
наибольшее значение имеет парабола III порядка. Трасч = 5,312.
· По значению F - критерия Фишера
выбираем уравнение модифицированной экспоненты, т.к. для этой модели значение F - критерия Фишера равно
34,257 и является наибольшим.
Итак, можно сделать вывод, что более всего по всем параметрам
подходит уравнение параболы III порядка, которая наиболее четко и адекватно
описывает фактическую зависимость.
Ее уравнение имеет вид:
Построим график зависимости табличных данных и полученной параболы
III порядка.
График 1
Прогнозное значение результативного признака (урожайности) при t=17 составит:
ц/га.
Если определить относительное отклонение теоретических значений от
фактических в % по каждому предприятию, можно определить какое предприятие
работает лучше, а какое хуже. Для этого приводятся табличные отклонения
фактических от расчетных, где все предприятия сгруппированы по отклонениям.
Наибольшее положительное значение характеризует предприятие наилучшее.
Анализируя отклонения фактических значений от расчетных по модели III порядка, представленные в Приложении 5,
можно заметить, что наибольшее положительное отклонение имеет год № 7, и оно
составляет 6,554 ц/га. Это значит, что в этот период предприятие работало
лучше, чем во все остальные годы.
Аналогичным образом определим год, в котором предприятие работало
хуже всего - это год № 12. За это год разница теоретического и расчетного
значений составляет - 6,730 ц/га и является наибольшим по модулю из всех
отрицательных значений.
3.2
Обоснование нормативов затрат ресурсов
На основании статистических данных о производственном
потенциале предприятий выборки с помощью многофакторных уравнений регрессии
определить зависимость выручки от реализации продукции от производственных
факторов:
) плодородия почвы, x1 (балла бонитета);
) фондообеспеченности, x2, тыс. руб.;
) количества работников на 100 га сельхозугодий, x3, чел.
Используя полученное уравнение зависимости проанализировать
использование производственного потенциала (факторов) всеми предприятиями
выборки.
В экономике сельского хозяйства результаты производства
зависят от множества факторов. Кроме качества угодий на урожайность оказывают
влияние множество других факторов: обеспеченность рабочей силой, затраты труда
на 1 га, уровень денежно-материальных затрат на 1 га площади пашни, дозы
внесения удобрений и др.
Для их учета используются многофакторные
экономико-статистические модели. Поэтому использование однофакторных
регрессионных моделей правомерно в тех случаях, когда результативный показатель
и фактор являются сложными.
Наиболее эффективно использовать многофакторные
экономико-статистические модели вида:
Xi - значение i-гo фактора,
Е - ошибка.
Для оценки близости той или иной формы зависимости к фактической
используются те же характеристики, что и в однофакторных моделях: средние
значения, средние квадратические отклонения и коэффициенты вариации переменных,
средний коэффициент аппроксимации, корреляционное отношение,
среднеквадратическое отклонение остатков, коэффициент автокорреляции,
нормальность распределения, Т-критерий корреляционного отношения, F-критерий модели. Все характеристики имеют такое же
значение, что и в однофакторных уравнениях регрессии (Приложение 3).
Необходимо выбрать такую модель, чтобы ошибка Е была наименьшей.
Исключение субъективных факторов из модели позволяет использовать ее для
стимулирования производства.
Для выявления мультиколлинеарных (взаимозависимых) факторов,
входящих в многофакторную регрессионную модель, используются парные
коэффициенты корреляции. Они характеризуют тесноту связи между всеми парами
факторов. Если коэффициент корреляции Rx1х2 между факторами X1 и Х2 по абсолютной величине больше каждого из
коэффициентов корреляции между факторами и результатом Rx1y и Rх2у, то факторы X1 и Х2
взаимозависимы (мультиколлинеарны). Они искажают общее влияние всех факторов,
входящих в модель, на изменение результата. Для устранения данного явления
необходимо один из факторов исключить из модели и прорешать задачу заново.
Самой эффективной и оптимальной моделью является модель II порядка, т.к. у нее:
· наименьший средний
коэффициент аппроксимации (0,22);
· наибольшее корреляционное
отношение (0,95);
· наименьшее среднее квадратическое отклонение
остатков (7,75);
· нормальность распределения отклонений близка к 1
(1,13);
· наибольшее значение Т-критерия корреляционного
отношения (11,41);
· наибольшее значение F - критерия Фишера
(37,18).
Зависимость выручки от реализации (у) от плодородия почвы (x1), фондообеспеченности (x2) и количества работников
на 100 га сельхозугодий (х3) выражается уравнением параболы II порядка:
Этим уравнением можем пользоваться при планировании и анализе
результатов деятельности предприятия. Если в данное уравнение подставим
плановое значение факторов 
, то получится плановое значение результативного признака у. Если
в это уравнение подставить фактические значения для какого-либо хозяйства, то
получится расчетные нормативные значения результативного признака. Нормативное
значение показателей указывает на то, какого результата могло бы достичь
предприятие при фактическом наличии ресурсов (факторов) и нормативном уровне
организации их использовании.
Если у нормативное > у фактическое, это означает, что
предприятие плохо использует свои ресурсы; если же у нормативное < у
фактическое, то предприятие за счет лучшей организации использования ресурсов
получает больший результат, чем в среднем по выборке.
Если определить относительное отклонение теоретических значений от
фактических в % по каждому предприятию, можно определить какое предприятие
работает лучше, а какое хуже. Для этого приводятся табличные отклонения
фактических от расчетных, где все предприятия сгруппированы по отклонениям.
Наибольшее, положительное значение характеризует предприятие наилучшее.
Анализируя отклонения фактических значений от расчетных по модели II порядка, представленные в Приложении 6,
можно заметить, что лучше всех работает предприятие № 14, т.к. абсолютная
величина отклонения фактического значения от теоретического выручки от реализации
составляет 11,16 тыс. руб. или 14,39 % и является наибольшим из всех значений.
Наибольшее отрицательное отклонение имеет предприятие № 7, оно составляет 4,11
тыс. руб. или 16,69 %. Это предприятие работает хуже остальных.
Глава
4. Оптимизация производственной структуры сельхозпредприятия
4.1
Постановка задачи и формирование модели
Определить оптимальную производственную структуру предприятия
по выпуску сельскохозяйственной продукции, при которой с учетом имеющихся
ресурсов достигается максимум стоимости продукции.
Формируем матрицу ЭММ.
) Переменные:
Х1 - Зерновые товарные, га.
Х2 - Зерновые фуражные, га.
Х3 - Картофель товарный, га.
Х4 - Картофель фуражный, га.
Х6 - Сенокосы, га.
Х7 - Полевой севооборот, га.
Х8 - Кормовой севооборот, га.
Х9 - Поголовье коров, гол.
Х10 - Поголовье молодняка, гол.
Х11 - Поголовье свиней, гол.
Х12 - Покупка комбикорма, ц.
Х13 - Потребность ДМЗ, ц.
) Ограничения: по пашне, га:
- по сенокосам, га: 
- по труду,
чел/ч.:
- ограниченная потребность в ДМЗ, тыс. руб.:
- максимум покупки комбикорма, ц: 
- площадь зерновых в севооборотах, га.
- площадь картофеля в севооборотах, га.
- площадь трав в севооборотах, га.
- баланс кормов, ц. к. ед.
- баланс концентратов, ц. к. ед.
- баланс сочных кормов, ц. к. ед.
- баланс грубых кормов, ц. к. ед.
- реализация молока, ц. 
- реализация мяса КРС, ц. 
- реализация мяса свиней, ц. 
- реализация зерна, ц. 
- реализация картофеля, ц. 
3) Целевая функция выражает критерий оптимальности максимума
стоимости продукции:
Модель представлена в виде матрицы (по строкам указывается
ограничения, по столбцам переменные - Прил.7).
4.2
Анализ оптимального решения
Цели экономико-математического анализа оптимального решения:
. Дать общую оценку полученного решения, выявить
переменные, вошедшие и не вошедшие в оптимальный план значения целевой функции.
2. Выявить возможности и резервы развития моделируемого
объекта.
. Определить общие экономические показатели объекта в
планируемом периоде.
Универсальным методом решения задач линейного
программирования является симплекс метод. Суть его заключается в получении
оптимальности интеграцией.
В результате решения задачи было получено оптимальное решение
ЭММ оптимизации производственной структуры и использования производственных
ресурсов (табл.4 Прил.7).
Анализ полученного решения позволяет определить оптимальные
размеры отрасли и значение целевой функции (табл.2).
Таблица 2 - Состав отрасли
|
Оценка
|
Переменная
|
Размер отрасли,
га или голов
|
Оценка чистого
эффекта, тыс. руб.
|
|
Зерновые
товарные
|
X1
|
238,889
|
0
|
|
Зерновые
фуражные
|
X2
|
2011,111
|
0
|
|
Картофель
товарный
|
X3
|
750
|
0
|
|
Картофель
фуражный
|
X4
|
0
|
-33,617
|
|
Травы
|
X5
|
750
|
0
|
|
Коровы
|
X6
|
708,951
|
0
|
|
Сенокос
|
X9
|
330,909
|
0
|
|
Молодняк
|
X10
|
4001,543
|
0
|
|
Свиньи
|
X11
|
5251,464
|
0
|
Вывод: при данной производственной структуре стоимость
продукции будет максимальной и составит 245870,557 тыс. руб.
Видим, что в оптимальный рацион не вошел картофель фуражный.
Это более дорогой вид корма и кормить им невыгодно, поэтому он и не включен в
кормовой рацион.
Проанализируем как используются ресурсы в оптимальном плане
(табл.5 Прил.7).
Таблица 3 - Использование производственных
ресурсов
|
Ресурс
|
Объем
ограничения
|
Объем
использования
|
Отклонение
|
Оценка ресурса,
тыс. руб.
|
|
Пашня
|
3750,0
|
3750
|
0,0
|
-79,305
|
|
Сенокосы
|
2080,0
|
708,951
|
1371,049
|
0
|
|
Трудовые
ресурсы
|
891000
|
818364,756
|
72635,244
|
0
|
Из таблицы 4 видно, что полностью используется только пашня,
а такие ресурсы, как сенокосы и трудовые ресурсы недоиспользованы на 1371,049
га и 72635,244 чел. /ч. соответственно. Дефицитным ресурсом является пашня.
Рассмотрим структуру затрат в оптимальном плане (табл.4).
Таблица 4 - Затраты на производство продукции
|
Отрасли
|
Затраты на ед.
продукции, тыс. руб.
|
Размер отрасли,
га или голов
|
Затраты всего,
тыс. руб.
|
Структура
затрат в %
|
|
Зерновые
товарные
|
15,6
|
238,889
|
3726,668
|
1,52
|
|
Зерновые
фуражные
|
15,6
|
2011,111
|
31373,33
|
12,76
|
|
Картофель
товарный
|
75,8
|
750
|
56850
|
23,12
|
|
Картофель
фуражный
|
75,8
|
0
|
0
|
0,00
|
|
Травы
|
10
|
750
|
7500
|
3,05
|
|
Сенокосы
|
6,6
|
708,951
|
4679,077
|
1,90
|
|
Коровы
|
38,6
|
330,909
|
12773,09
|
5, 20
|
|
Молодняк
|
17,4
|
4001,543
|
69626,85
|
28,32
|
|
Свиньи
|
11,3
|
5251,464
|
59341,54
|
24,14
|
|
Сумма
|
|
|
245870,56
|
100
|
Таким образом, анализируя структуру затрат, видим, что
наибольшую часть занимают затраты на молодняк (28,32 %), свиней (24,14 %) и
картофель товарный (23,12 %). Проанализируем объем реализации продукции
(табл.5).
Таблица 5 - Объем реализации продукции
|
Продукция
|
Объем
ограничения
|
Объем
использования
|
Отклонение
|
|
Зерно
|
4300
|
4300
|
0,0
|
|
Картофель
|
78000
|
127500
|
-49500,0
|
|
Молоко
|
9100
|
9100
|
0,0
|
|
Мясо КРС
|
1200
|
6562,53
|
-5362,53
|
|
Мясо свиней
|
540
|
5619,066
|
-5079,066
|
Из таблицы 6 видно, что полностью реализуется зерно и молоко,
т.к. отклонения составляют 0, 0. Картофель не реализуется на 49500 ц., мясо
молодняка КРС - на 5362,53 ц, а мясо свиней - на 5079,066 ц.
Рассмотрим состав и структуру стоимости продукции (табл.6).
Таблица 6 - Состав и структура стоимости продукции
|
Продукция
|
Стоимость ед.
продукции, тыс. руб.
|
Размер отрасли,
га или голов
|
Стоимость
всего, тыс. руб.
|
Структура стоимости,
в %
|
|
Зерновые
товарные
|
20,3
|
238,889
|
4849,4467
|
1,69
|
|
Картофель
фуражный
|
96,4
|
750
|
72300
|
25,22
|
|
Поголовье коров
|
57,1
|
330,909
|
18894,9039
|
6,59
|
|
Поголовье
молодняка КРС
|
23,5
|
4001,543
|
94036,2605
|
32,80
|
|
Поголовье
свиней
|
18,4
|
5251,464
|
96626,9376
|
33,70
|
|
Сумма
|
|
|
286707,549
|
100
|
Значит, большую часть в стоимости продукции занимают
поголовье свиней (33,70 %), поголовье молодняка (32,80 %) и картофель фуражный
(25,22 %).
Проанализируем эффективность полученного оптимального плана
(табл.7).
Таблица 7 - Эффективность полученного
плана
|
Показатели
|
Значение
|
|
Стоимость
продукции, тыс. руб.
|
286707,549
|
|
ДМЗ, тыс. руб.
|
245870,555
|
|
Прибыль/
убыток, тыс. руб.
|
40836,993
|
|
Рентабельность,
%
|
16,61
|
Значит, реализуя указанный план, стоимость продукции составит
286707,549 тыс. руб., денежно-материальные затраты - 245870,555 тыс. руб. При
этом предприятие получит прибыль в размере 40836,993 тыс. руб., а
рентабельность производства составит 16,61 %.
Проанализируем оценки основных переменных, т.е. оценки
переменных, не вошедшие в оптимальный план.
Оценка эффективности переменных производится по величине
изменения целевой функции. Для этого рассчитываются оценки чистого эффекта:
- оценка чистого эффекта j-ой переменной (показывает, на сколько изменится значение целевой
функции, если значение j-ой неизвестной
принять за единицу);
- оценка косвенного эффекта j-ой переменной.
Они показывают степень неэффективности переменных.
Рассмотрим оценки чистого эффекта по переменным, не вошедшим в
оптимальное решение (табл.3 Прил.7).
Если из производственной структуры предприятия убрать 1 га пашни,
то стоимость продукции снизится на 79,305 тыс. руб.
Недоиспользование 1 ц. комбикорма повлечет снижение стоимости
продукции на 3,014 тыс. руб.
Недоиспользование концентратов снизит стоимость продукции на 3,349
тыс. руб.
От снижения сочных кормов на 1 ц. к. е. стоимость продукции
уменьшится на 2,121 тыс. руб.
От снижения реализации молока на 1 ц. стоимость продукции
уменьшится на 0,174 тыс. руб.
Снижение реализации зерна на 1 ц. повлечет снижение стоимости
продукции на 2,188 тыс. руб.
Глава
5. Оптимизация производственной структуры мясокомбината
5.1
Постановка задачи и формирование модели
Определить оптимальную производственную структуру предприятия
по переработке мяса, при которой с учетом имеющихся ресурсов и сложившейся
нормативной базой достигается максимум выручки от реализации продукции.
Используется говядина и свинина для производства колбас и на реализацию в сыром
виде.
Убойный выход говядины - 33,1 % от живой массы,
Убойный выход свинины - 46,3 % от живой массы.
При производстве колбас имеется побочная продукция:
жиры пищевые - 4,1 % от мяса, идущего на колбасу;
жиры технические - 2,4 %;
корма сухие - 9,9 %;
выход шкур с 1 т. КРС - 21 кг;
выход шкур с 1 т. свиней - 67 кг.
Объем закупки животных - 1457 т.
Затраты труда за год - 35000 чел. /ч.
Объем колбасного цеха - 450 т.
Таблица 8 - Структура колбасных изделий
|
Вареные,
|
Сосиски,
|
Полукопченые,
|
Копченые,
|
Прочие,
|
Котлеты,
|
|
Говядина,
|
35
|
33
|
25
|
15
|
45
|
40
|
|
Свинина,
|
65
|
67
|
75
|
85
|
55
|
60
|
|
Мин. реализации
|
54
|
47
|
23
|
51
|
46
|
42
|
|
Макс.
реализации
|
123
|
56
|
63
|
71
|
58
|
60
|
Формируем матрицу ЭММ.
) Переменные:
Х1 - Говядина на колбасу, т.
Х2 - Говядина на реализацию, т.
Х3 - Свинина на колбасу, т.
Х4 - Свинина на реализацию, т.
Х5 - Жиры пищевые, т.
Х6 - Жиры технические, т.
Х7 - Корма сухие, т.
Х8 - Шкуры КРС, т.
Х9 - Шкуры свиней, т.
Х10 - Покупка КРС, т.
Х11 - Покупка свиней, т.
Х12 - Производство вареных колбас, т.
Х13 - Производство сосисок, т.
Х14 - Производство полукопченых колбас, т.
Х15 - Производство копченых колбас, т.
Х16 - Производство прочего, т.
Х17 - Производство котлет, т.
2) Ограничения:
- по выходу
говядины, т.:
- по выходу
свинины, т.:
- по жирам
пищевым, т.:
- по жирам
техническим, т.:
- по кормам
сухим, т.:
- по шкурам КРС,
т.:
- по шкурам
свиней, т.:
- по покупке
животных, т.:
- по мощности колбасного цеха, т.:
- по труду, чел.
/ч.:
- по
использованию говядины, т.:
- по
использованию свинины, т.:
- max реализации вареных, т.: 
- min реализации сосисок, т.: 
- max реализации сосисок, т.: 
- min реализации полукопченых,
т.: 
- max реализации полукопченых,
т.: 
- min реализации копченых, т.: 
- max реализации копченых, т.: 
- min реализации прочего, т.: 
- max реализации прочего, т.: 
- min реализации котлет, т.: 
- max реализации котлет, т.: 
- min говядины на реализацию, т.: 
- max говядины на реализацию, т.: 
- min свинины на реализацию, т.: 
- max свинины на реализацию, т.: 
3) Целевая функция выражает критерий оптимальности максимума
денежной выручки от реализации:
Модель представлена в виде матрицы (по строкам указывается
ограничения, по столбцам переменные - Прил.8).
4.2
Анализ оптимального решения
В результате решения задачи было получено оптимальное решение
ЭММ оптимизации производственной структуры и использования производственных
ресурсов (Приложение 7).
Анализ полученного решения позволяет определить оптимальные
размеры отрасли и значение целевой функции (табл.9).
Таблица 9 - Состав отрасли
|
Показатель
|
Переменная
|
Размер отрасли,
т.
|
|
Говядина на
колбасу, т.
|
X1
|
113,108
|
|
Говядина на
реализацию, т.
|
X2
|
92
|
|
Свинина на
колбасу, т.
|
X3
|
252,687
|
|
Свинина на
реализацию, т.
|
X4
|
135
|
|
Жиры пищевые,
т.
|
X5
|
14,998
|
|
Жиры
технические, т.
|
X6
|
8,779
|
|
Корма сухие, т.
|
X7
|
36,214
|
|
Шкуры КРС, т.
|
X8
|
13,013
|
|
Шкуры свиней,
т.
|
X9
|
56,102
|
|
Покупка КРС, т.
|
X10
|
619,66
|
|
Покупка свиней,
т.
|
X11
|
837,34
|
|
Производство
вареных колбас, т.
|
X12
|
87,795
|
|
Производство
сосисок, т.
|
X13
|
56
|
|
Производство
полукопченых колбас, т.
|
X14
|
63
|
|
Производство копченых
колбас, т.
|
X15
|
71
|
|
Производство
прочего, т.
|
X16
|
46
|
|
Производство
котлет, т.
|
X17
|
42
|
Вывод: при данной производственной структуре прибыль от
реализации будет максимальной и составит 30529, 198 тыс. руб.
Видим, что в оптимальный рацион вошли все исходные
переменные.
Рассмотрим структуру использования ресурсов в оптимальном
плане.
Структура использования говядины:
Значит более половины говядины идет на производство колбасных
изделий (55,15 %), а 44,85 % - на реализацию в сыром виде.
Структура использования свинины:
В структуре мяса свинины 65,18 % уходит на производство колбасы, а
34,82 % - на реализацию в сыром виде.
Структура мяса, идущего на колбасу:
Таким образом, в производстве колбас используется свинина в объеме
69,08 %, а говядина занимает меньшую часть - 30,92 %.
Структура мяса на реализацию:
В реализации мяса в сыром виде большую часть занимает свинина
(59,47%) и 40,53 % - говядина.
Структура убойного выхода:
|
Показатель
|
По оптимальному
плану
|
В %
|
|
Говядина на
колбасу, т., X1
|
113,108
|
19,08
|
|
Говядина на
реализацию, т., X2
|
92,000
|
15,52
|
|
Свинина на
колбасу, т., X3
|
252,687
|
42,63
|
|
Свинина на
реализацию, т., X4
|
135,000
|
22,77
|
|
Сумма
|
592,795
|
100,00
|
В структуре убойного выхода большая часть принадлежит
свинине, идущей на колбасу (42,63 %), затем идет свинина на реализацию (22,77
%), говядина на колбасу и на реализацию в сыром виде занимает 19,08 % и 15,52 %
соответственно.
Структура производства для колбасного цеха:
|
Показатель
|
По оптимальному
плану
|
В %
|
|
Производство вареных
колбас, т., X12
|
87,795
|
24,00
|
|
Производство
сосисок, т., X13
|
56
|
15,31
|
|
Производство
полукопченых колбас, т., X14
|
63
|
17,22
|
|
Производство
копченых колбас, т., X15
|
71
|
19,41
|
|
Производство
прочего, т., X16
|
46
|
12,58
|
|
Производство
котлет, т., X17
|
42
|
11,48
|
|
Сумма
|
365,8
|
100
|
В производстве колбасного цеха большую часть занимает
производство вареных колбас (24,0 %), копченых колбас (19,41 %), полукопченых
колбас (17,22 %), сосисок (15,31 %), прочего (12,58 %) и производство котлет
(11,48 %).
Структура закупки животных:
Таким образом, в структуре закупки животных крупный рогатый скот
занимает 42,53 %, а свиньи - 57,47 %.
Проанализируем как используются ресурсы в оптимальном плане
(табл.11).
Таблица 10 - Использование производственных
ресурсов
|
Ресурс
|
Объем
ограничения
|
Объем
использования
|
Отклонение
|
Оценка ресурса,
тыс. руб.
|
|
По покупке
животных
|
1457,0
|
1457,0
|
0,0
|
-17,216
|
|
По мощности
колбасного цеха
|
450,0
|
365,795
|
84, 205
|
0,0
|
|
По труду
|
35000,0
|
30099,55
|
4900,45
|
0,0
|
Из таблицы 4 видно, что полностью используется только
закупаемый скот, этот ресурс дефицитный. Мощность колбасного цеха
недоиспользуется на 84, 205 т., а трудовые ресурсы - на 4900,45, т.к. берутся с
запасом.
Проанализируем оценки основных переменных, т.е. оценки переменных,
не вошедшие в оптимальный план.
Оценка эффективности переменных производится по величине
изменения целевой функции. Для этого рассчитываются оценки чистого эффекта:
- оценка чистого эффекта j-ой переменной (показывает, на сколько изменится значение целевой
функции, если значение j-ой неизвестной
принять за единицу);
- оценка косвенного эффекта j-ой переменной.
Они показывают степень неэффективности переменных.
Рассмотрим оценки чистого эффекта по переменным, не вошедшим в
оптимальное решение.
Оценка 
показывает уменьшение выручки от снижения
закупки животных на 1 тонну с поправкой на убойный выход с одной стороны, а с
другой стороны на побочную продукцию.
Оценки 
, 
, 
показывают уменьшение выручки от
производства и продажи дополнительной тонны данной продукции (прочая продукция,
котлет, говядины соответственно), т.к. забирают сырье (мясо) из более выгодных
производств, которыми являются производство вареных колбас, сосисок,
полукопченых и копченых колбас.
Оценки 
, 
, 
, 
показывают уменьшение выручки от производства и продажи
дополнительной тонны данной продукции (сосисок, полукопченых колбас, копченых
колбас, свинины соответственно), т.к. забирают сырье (мясо) из более выгодных
производств, которыми являются производство вареных колбас, прочего и котлет.
Выводы
и предложения
В настоящее время в условиях кризиса сельского хозяйства
число сельскохозяйственных предприятий сократилось, а в ряде случаев полностью
прекратили свою деятельность. Это в первую очередь относится к предприятиям,
специализирующимся на доращивании и заключительном откорме скота на мясо, что
связано с удорожанием средств производства и транспортных услуг. Тем не менее,
поскольку высокая эффективность специализированного производства научно
доказана на межхозяйственной основе, то можно ожидать, что по мере выхода
сельского хозяйства из кризисного состояния и дальнейшей индустриализации
отрасли деятельность предприятий будет восстановлена и расширена.
Агропромышленный комплекс страны продолжает функционировать в
условиях неблагоприятной инвестиционной ситуации, низкого платежеспособного
спроса основной части населения на продовольственные товары, а также
ограниченных финансовых ресурсов, недостаток которых приводит к дальнейшему
ухудшению состояния материально-технической базы отрасли.
Уровень оплаты труда в сельском хозяйстве остается низким,
ухудшается состояние социальной инфраструктуры сельских территорий.
Сложившаяся социально-экономическая ситуация в АПК требует
ускорения решения вопросов совершенствования законодательной базы
функционирования агропромышленного комплекса и агропродовольственного рынка,
реализации стратегических задач, направленных на формирование высокоэффективных
и конкурентоспособных отраслей. Необходима также разработка мер для улучшения
инвестиционного климата в сельском хозяйстве, решения социальных проблем
сельских территорий.
Современное развитие мирового сельского хозяйства в условиях
глобализации экономики, международного разделения труда и формирования мировых
рынков ставят перед отечественным АПК дополнительные стратегические задачи.
Наиболее актуальными являются требования к повышению эффективности труда и
конкурентоспособность нашей продукции. На наш взгляд, для решения этих
стратегических задач Правительству необходимо сосредоточить внимание на
следующих направлениях в области АПК:
. преодоление технического и технологического отставания;
. корректировка межотраслевых пропорций, включая доходы, цены
и заработную плату;
. обеспечение добросовестной конкуренции на продовольственных
рынках, и прежде всего, в отношении субсидированной и нелегальной импортной
продукции.
Список
литературы
1. Гришин
Л.Ю. Методические указания по использованию экономико-статистических моделей в
исследованиях сельского хозяйства. - Киров, КСХИ, 1978.
2. Моделирование
рисковых ситуации в экономике и бизнесе: Учеб. пособие/ Под ред. Б.А. Лагоши. -
М.: Финансы и статистика, 2000.
. Назаров
Л.Н. Моделирование экономических и технологических процессов в сельском
хозяйстве с помощью функциональных и экономико-статистических моделей. - Киров,
2004.
. Федосеев
В.В., Гармаш A. M., Дайитбегов и др. // Под редакцией Федосеева В.В.
Экономико-математические методы и прикладные модели. - М.: Юнити, 2003.
. Шапкин
А.С., Мазаева Н.П. Математические методы и модели исследования операций. М.:
Дашков и К°, 2005.