Статистический анализ рентабельности производства в сельскохозяйственных организациях региона
top of page

УДК

in process

DOI

in process

To cite the content of the article, please use the following description

To cite the content of the article, please use the following description

Демичев, В. В. Статистический анализ рентабельности производства в сельскохозяйственных организациях региона / В. В. Демичев // Управление рисками в АПК. – 2016. – № 5. – С. 32-40.

Demichev VV (2016) Statistical analysis of the profitability of production in the agricultural
organizations of the region. Agricultural Risk Management 5:32-40.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | ECONOMICAL SCIENCES
Демичев В.В.

Статистический анализ рентабельности производства в сельскохозяйственных организациях региона

Демичев Вадим Владимирович – кандидат экономических наук, доцент, кафедра статистики и эконометрики, факультет экономики и финансов, РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева, Москва, Россия.
E-mail: vadi.demiche@mail.ru
SPIN-код РИНЦ: 2932-1478

annotation

Целью статьи является оценка среднего уровня и выявление факторов повышения рентабельности сельскохозяйственного производства. В государственной программе развития сельского хозяйства на 2012-2020 гг. ставится задача повышения доходности сельского хозяйства, что актуализирует исследования рентабельности сельского хозяйства, в том числе отдельного региона страны.
В статье представлены основные результаты статистического анализа уровня рентабельности в региональном разрезе. Выявлены основные факторы, влияющие на средние показатели рентабельности в регионе.

Keywords

Сельскохозяйственные организации; рентабельность; статистический анализ; индексы; структура рентабельности.

Demichev V.V.

Statistical analysis of the profitability of production in the agricultural
organizations of the region

Vadim V. Demichev – Ph.D., Associate Professor, Department of Statistics and Econometrics, the Department of Economics and Finance, RSAU – MAA named after K.A. Timiryazev, Moscow, Russia.
E-mail: vadi.demiche@mail.ru

Annotation

The purpose of this paper is to estimate the average level and the identification of factors increasing the profitability of agricultural production. In the state program of development of agriculture in 2012-2020 is aimed to improve the profitability of agriculture that makes it important to study the profitability of agriculture, including a separate region of the country. The article presents the main results of the statistical analysis of the level of profitability in the regional context. The main factors that influence the average profitability in the region.

Keywords

Agriculture organization; profitability; statistical analysis; indices; structure of profitability.

Article text

Одним из ключевых показателей эффективности является рентабельность производства, как в среднем, так и по отдельным видам продуктов. Уровень рентабельности в сельском хозяйстве России не стабилен, в 2014 году с учетом субсидий рентабельность составила 18,6%. Прирост рентабельности в 2014 г. относительно 1999 г. составил 1,3% [6].

Подобный уровень рентабельности не обеспечивает нормализации воспроизводства, поскольку является завышенной величиной за счет низкой заработной платы в сельском хозяйстве, а большая часть господдержки идет на компенсацию процентов по кредитам [1,2]. В этой связи встает вопрос о выявлении факторов, способствующих повышению уровня рентабельности производства.

Повышение уровня рентабельности, за упомянутый выше период времени, достигнуто в том числе и за счет общего сокращения сельскохозяйственных организаций (табл. 1).

Таблица 1 – Распределение регионов по уровню рентабельности (убыточности) сельскохозяйственных организаций, %

В целом количество регионов, имеющих убыточное сельскохозяйственное производство, сократилось, а количество регионов, с относительно высоким уровень рентабельности возросло.

Наблюдается рост количества рентабельных сельскохозяйственных организаций, при этом, они стали более крупными, в том числе многие из них объединились в холдинги, кластеры и другие формы объединений [3,4,5]. В среднем площадь пашни на организацию в 2014 г. относительно 1999 г. увеличилась на 30%.

Рассмотрим подробнее рентабельность производства в отдельно взятом регионе, ведущем аграрном регионе страны – Краснодарском крае.

Распределение организаций по уровню рентабельности (убыточности) производства продукции растениеводства неравномерно (рисунок 1), преобладают организации с уровнем рентабельности от 18,7 до 52,9%. С помощью метода статистической группировки разделим сельскохозяйственные организации региона на типичные группы, имеющие соответственно низкий, средний и высокий уровень рентабельности производства.


Рисунок 1 - Распределение СХО Краснодарского края по рентабельности (убыточности) в 2013 году

По уровню рентабельности производства продукции растениеводства в Краснодарском крае в 2013 году преобладают организации со средним уровнем рентабельности от 18,7 до 52,9%. Второе место по численности занимают организации, имеющие убыточное или низкорентабельное производство.

В эту группу входят предприятия с рентабельностью до 18,6%. Менее многочисленной является группа с высоким уровнем рентабельности. В эту группу входят организации с уровнем рентабельности выше 53%. Организации высшей группы составляют 23% от общего числа организаций.

Таблица 2 – Статистические показатели эффективности производства типических групп организаций

Показатели, характеризующие эффективность производства увеличиваются от группы к группе. Показатели высшей группы значительно превышают показатели низшей группы. Средняя группа занимает промежуточное положение между ними. В расчете на 100 га пашни выручка от реализации продукции в третьей группе относительно первой группы выше на 33,3%. Себестоимость продукции напротив, снижается от группы к группе.

Во многом благодаря этому, прибыль в высшей группе превышает показатель низшей группы в 11,5 раза. Это соответственно сказывается и на уровне рентабельности производства и продаж. Эти показатели по сравниваемым группам выше соответственно на 71,1 и 38,3%.

В среднем показатель рентабельности производства по рассматриваемым показателям достаточно высок. Аналогичный показатель в среднем по России без субсидий в 2013 году составил -5,2%, с учетом субсидий 7,3% [6].

Различия в рентабельности обусловлены множеством факторов. Это и размеры производства, уровень интенсификации производства и производительности труда, доступ к рынкам и организация сбыта продукции и так далее. Кроме того, на показатель рентабельности может влиять и структура производства и собственно рентабельность отдельных видов продукции. Рассмотрим влияние этих факторов на рентабельность производства продукции растениеводства.

Для дальнейшего анализа рентабельности должны быть определены абсолютные показатели массы прибыли I группы и III группы MI = 377,2 млн. руб. и MIII = 8395,8 млн. руб., а также полной себестоимости реализованной продукции ∑▒〖z_I q_I 〗= 7148,6 млн. руб. и ∑▒〖z_III q_III 〗 = 10983,0 млн. руб.

Сравним между собой средние показатели рентабельности продукции растениеводства в высшей группе по отношению к низшей, представив в числителе массу прибыли, а в знаменателе себестоимость:
r ̅_I= M_I/(∑▒〖z_I q_I 〗)*100=5,3%
r ̅_III= M_III/(∑▒〖z_III q_III 〗)*100=76,4%
При наличии данных о структуре полной себестоимости реализованной продукции d_i=(q_i z_i)/(∑▒〖q_i z_i 〗) средняя рентабельность может быть найдена как средняя взвешенная по структуре затрат r ̅_I= ∑▒d_I r_I и r ̅_III= ∑▒d_III r_III. Такой расчет позволяет рассмотреть структуру реализации и изменения в ней (табл. 3).

Таблица 3 - Рентабельность и себестоимость реализованной продукции растениеводства

Средний уровень рентабельности в III группе по отношению к I группе выше на r ̅_III - r ̅_I = 71,1%. Это обусловлено различием рентабельности отдельных продуктов по группам организаций ri, а также различием структуры реализации. Для оценки влияния этих двух факторов необходимо рассчитать среднюю условную рентабельность r ̅_усл при структуре реализации продукции высшей группы и рентабельности отдельных продуктов низшей группы.

Средняя условная рентабельность r ̅_усл= ∑▒d_III r_I = 5,8%. Следовательно, общая рентабельность продукции растениеводства в высшей группе отличается от низшей группы за счет различий в рентабельности отдельных продуктов на r ̅_III - r ̅_усл = 76,4 – 5,8 = 70,6%. По данным последней таблицы, мы видим, что рентабельность пшеницы выше на 62,6%, кукурузы на 74,6%, подсолнечника на 144,7%, сахарной свеклы на 53,5%, картофеля на 58,3% и овощей открытого грунта на 47,8%.

Такое различие в рентабельности, безусловно, вызвано комплексом факторов, изучение которых требует всестороннего, в том числе и статистико-экономического анализа факторов повышения эффективности производства. Структура себестоимости продукции по группам более близка, нежели по рентабельности отдельных продуктов. Наибольшие отличия имеются по доле сахарной свеклы в структуре себестоимости – 10%, и подсолнечнику – -7,2%.

В целом за счет структурных различий средняя рентабельность различается на r ̅_усл - r ̅_I = 5,8 – 5,3 = 0,5%. Стоит отметить, в среднем высокий уровень рентабельности производства отдельных продуктов в регионе и привлекательность агробизнеса на территории Краснодарского края, который требует дальнейшего исследования, в том числе с использованием результатов ВСХП – 2016 [7, 8].

Sources:

1. Демичев В.В. Статистическое исследование формирования аграрных кластеров в процессе воспроизводства. М.: РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева, 2013. 185 с.
2. Демичев В.В. Воспроизводство экономики сельского хозяйства регионов России //: Материалы I Открытого российского статистического конгресса. Мы продолжаем традиции российской статистики. Новосибирск, 2015. С. 153-154.
3. Kuns B., Wastfelt A., Visser O. The stock market and the steppe: The challenges faced by stock-market financed. Nordic farming ventures in Russia and Ukraine // Journal of Rural Studies. 2016. P. 199-217.
4. Bussels M., Gijselinckx C. Famer’s cooperatives in Europe social and historical determinants of cooperative membership in agriculture // Annals of public and cooperative economics. 2014. Pp. 509-530.
5. Кацко И.А. Величко П.Ю., Перцухов В.И. Стратегия и инструментарий индикативного планирования и управления развитием региона // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 52. C. 46-52.
6. Основные показатели АПК Российской Федерации: статистический сборник «АПК России в 2014 году». М.: Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, 2014. 550 с.
7. Зинченко А.П. Учетно-информационное обеспечение целевых программ // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2013. №1. C. 1-4.
8. Зинченко А.П., Уколова А.В. О программе всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года // Вопросы статистики. 2014. №2. C.10-16.

References:

1. Demichev V.V. Statisticheskoye issledovaniye formirovaniya agrarnykh klasterov v protsesse vosproizvodstva. Moscow, 2013. 185 p.
2. Demichev V.V. Vosproizvodstvo ekonomiki sel'skogo khozyaystva regionov Rossii //: Materialy I Otkrytogo rossiyskogo statisticheskogo kongressa. My prodolzhayem traditsii rossiyskoy statistiki. Novosibirsk, 2015. Pp. 153-154.
3. Kuns B., Wastfelt A., Visser O. The stock market and the steppe: The challenges faced by stock-market financed. Nordic farming ventures in Russia and Ukraine // Journal of Rural Studies. 2016. Pp. 199-217.
4. Bussels M., Gijselinckx C. Famer’s cooperatives in Europe social and historical determinants of cooperative membership in agriculture // Annals of public and cooperative economics. 2014. Pp. 509-530.
5. Katsko I.A. Velichko P.YU., Pertsukhov V.I. Strategiya i instrumentariy indikativnogo planirovaniya i upravleniya razvitiyem regiona // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2015. № 52. Pp. 46-52.
6. Osnovnyye pokazateli APK Rossiyskoy Federatsii: statisticheskiy sbornik «APK Rossii v 2014 godu». Moscow, 2014. 550 p.
7. Zinchenko A.P. Uchetno-informatsionnoye obespecheniye tselevykh programm // Ekonomika sel'skokhozyaystvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatiy. 2013. № 1. Pp. 1-4.
8. Zinchenko A.P., Ukolova A.V. O programme vserossiyskoy sel'skokhozyaystvennoy perepisi 2016 goda // Voprosy statistiki. 2014. № 2. Pp. 10-16.

All illustrations of the article:

bottom of page