Тенденции и закономерности формирования продуктивности коров в регионе

По мнению доктора экономических наук Н. Яковчика и кандидата сельскохозяйственных наук, доцента Л.Лазарева в статье «Интенсификация кормопроизводства – главный фактор роста эффективности отрасли животноводства брестчины» значительное количество травянистых кормов, составляющих 40-50% рациона КРС, заготавливается невысоким качеством — вторым и третьим классами, что, по оценкам специалистов, на 15-25 % снижает окупаемость их использования в сравнении с первым классом. В рыночной экономике рост производства кормов должен базироваться на критерии окупаемости ресурсов. Исходя из экономических интересов сельского хозяйства, крайне важно развивать интенсивное (контролируемое) травостояние. По занимаемой площади угодий и окупаемости материально–денежных ресурсов – луга и многолетние травы севооборота – самый существенный резерв наращивания высокопитательных и экономичных кормов, роста производства продукции и основной источник поступления прибыли от реализации молока в пастбищный сезон. Для повышения интенсивности луговых угодий и многолетних трав на пашне нужны дополнительные материальные ресурсы, в первую очередь минеральные  удобрения, особенно азотные.  Подход должен быть сугубо избирательный с концентрацией материальных средств на площадях и массивах, обеспечивающих   максимальную  их   окупаемость.  

Из выращиваемых в сельскохозяйственных организациях кормовых культур и используемых луговых угодий приоритет по экономичности  белка и энергетического корма  за пастбищами, многолетними травами  на зеленый корм, сено, сенаж, а также  однолетними. [11, с.83-88]

На основании  различных подходов можно сделать  вывод, что для повышения продуктивности коров необходимо уделять пристальное внимание кормопроизводству, воспроизводству стада, оптимизации качества кормов, а также содержанию животных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

 

Построение  эконометрических моделей предполагает учет в моделях не только производственных, но и важнейших социальных факторов.

Корреляционная  модель (КМ) – математическое выражение типов уравнений, показывающее количественную взаимосвязь между результативным показателем и формирующими его факторами.

КМ дают ответ на вопрос, насколько единиц изменится результативный показатель, если факторный признак изменится на единицу.

Выбор результативного  и факторных признаков является определяющим этапом в построении КМ, т.к. от решения вопросов на данном этапе зависит качество полученных результатов и самой модели в целом.

Основу  при определении результативного и факторных показателей составляет причинно-следственная связи.

Важно отметить, что один и тот же показатель в  разных моделях может быть и результативным, и факторным.

При формировании исходной информации необходимо опираться  на следующие принципы отбора:

1. Исходная информация должна характеризоваться системой объективно существующих признаков, распадающихся на целевой (исходный) признак и совокупность факториальных;
2. Целевой признак должен состоять в непосредственной причинно-следственной связи с факториальными признаками;
3. Каждый признак должен быть выражен в каком-либо одном, объективно его отражающем технико-экономическом показателе;
4. Отбор и обоснование информации начинается с целевого показателя, поскольку он выражает конкурентную цель, а затем определяют факториальные показатели;
5. Достоверность показателей, то есть каждый из них должен точно отражать соответствующие признаки исследуемых технико-экономических процессов: целевой показатель четко отражает цель, факториальные – соответствующие признаки;
6. Исследование должно охватить всю полноту причинных факторов, статистическая модель – совокупность наиболее существенных из них;
7. Исследование должно отражать (через графики и коэффициенты корреляции) всю совокупность связей между факторами и целевым показателем;

Особенность ценовой информации в статистическом моделировании в отличие от других ее видов состоит в необходимости  формировать репрезентативную выборочную совокупность наблюдений, ибо статистическая закономерность проявляется только в массе наблюдений.

Продуктивность  коров зависит от большого числа  показателей. Основными факторами формирования продуктивности являются:

-среднегодовое поголовье,  гол.,

-оплата 1-го чел.  – час., тыс. руб.,

- затраты на  корма, тыс. руб./гол.,

-затраты труда,  чел. – час. /гол.,

-стоимость 1 ц.  к. ед., тыс. руб.,

-удельный вес  концентратов, %,

-удельный вес  покупных кормов, %,

-расход кормов на 1 голову, ц. к. ед./гол.

Они рассчитываются следующим  образом:

среднегодовое поголовье, гол.= среднегодовое поголовье, гол.;

оплата 1-го чел. – час., тыс. руб.=оплата труда с начислениями, млн. руб./прямые затраты на продукцию, тыс. чел. - час.;

затраты на корма, тыс. руб./гол.= (корма всего, млн. руб.×1000)/ среднегодовое поголовье, гол.;

затраты труда, чел. – час. /гол.=( прямые затраты на продукцию, тыс. чел. – час. ×1000)/ среднегодовое поголовье, гол.;

стоимость 1 ц. к. ед., тыс. руб.=(стоимость  кормов всего, млн. руб.×1000)/( израсходовано  кормов всего, т кормоединиц×10);

удельный вес концентратов, %=( израсходовано концентратов, т кормоединиц / израсходовано кормов всего, т кормоединиц)×100%;

удельный вес покупных кормов, %= (израсходовано покупных кормов,  т кормоединиц/ израсходовано  кормов всего, т кормоединиц)×100%;

расход кормов на 1 голову, ц. к. ед./гол.= (израсходовано  кормов всего, т кормоединиц×10)/ среднегодовое поголовье, гол.

Кризис  в аграрном секторе экономики  республики особенно ощутимо сказался на развитии животноводства. Отрасль, которая давала 80% прибыли сельского хозяйства, в силу длительного дисбаланса цен на промышленную и сельскохозяйственную   продукцию,   углубления   диспропорций в развитии взаимосвязанных производств, низкой технологической дисциплины и оплаты труда стала убыточной или низкорентабельной. [8, с.6-8]

Животноводческие отрасли для своего обслуживания используют рабочую силу почти равномерно в течение года. Кроме того, кормопроизводство требует посевов различных кормовых культур, как правило, с несовпадающими сроками работ. Все это способствует более полному и равномерному использованию трудовых ресурсов сельскохозяйственных предприятий в течение года.

Результаты работы предприятий  в значительной степени зависят  от обеспеченности его рабочей силой, степени эффективности её использования, наличие трудовых ресурсов определяется суммированием фактической численности временных, сезонных и постоянных рабочих.     Оплата труда – это доля работника в той части общественных доходов, которая используется для индивидуального потребления и выплачивается им в соответствии с количеством и качеством затраченного труда.

Оплата труда работников – это  цена трудовых ресурсов, задействованных  в производственном процессе. [6, с.261]

В условиях весьма слабой заинтересованности тружеников в результатах производства для получения единицы продукции расходуется значительно больше труда, топлива и кормов по сравнению с передовыми странами мира. Кроме того, крайне слабая материальная база не позволяет осуществить внедрение машинных технологий на мелких фермах, обеспечить разработку и внедрение энергосберегающих технологий.

Исследования  вопросов интенсификации животноводства показывают, что первостепенное значение здесь имеют корма как материальный фактор, определяющий на 60-70% продуктивность животных. Наибольший эффект при этом возможно получить, когда кормовые ресурсы находятся в оптимальном соотношении с численностью поголовья.

К сожалению, уровень производства кормов в основной массе сельскохозяйственных организаций  области длительное  время  остается низким. В большинстве из них животноводство испытывает дефицит всех видов кормов - концентрированных, грубых, сочных и как не парадоксально для наших условий - даже зеленых. В отрасли скотоводства недостаток кормов ощущается как в стойловый, так и пастбищный периоды. Необходимо некоторое увеличение покупных кормов. Основным видом концентрированных кормов является фуражное зерно и корма, приготовленные на его основе. [11, с.83-88]

Учитывая  необходимость повышения интенсивности  и эффективности животноводства, исключительно важно в самые короткие сроки кардинально улучшить сложившееся состояние в развитии кормовой базы, преодолеть негативные тенденции в производстве и заготовке всех видов кормов, существенно повысить их качество. В кормопроизводстве необходим тщательный экономический анализ всех видов возделываемых культур и производимых кормов. Преимущество должны получить те, которые обеспечивают наибольший эффект при минимизации затрат с учетом конкретных условий хозяйствования и производственных целей.                                      

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 3. ТЕНДЕНЦИИ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ КОРОВ В РЕГИОНЕ

 

3.1. Методика проверки информации  на соответствие требованиям                     нормального распределения

 

Для нашего исследования была проанализирована деятельность группы с/х предприятий Брестской области (ПРИЛОЖЕНИЕ А).              

 Необходимые  данные для нашего исследования  мы взяли из годовых отчетов упомянутых с/х предприятий за 2011год.  

Корреляционная  модель – это математическое выражение, которое показывает количественную взаимосвязь между результативным показателем и одним или несколькими факторами.

Следует иметь в виду, что общим требованием  к исходной информации при построении однофакторной корреляционной модели является то, что минимальное число наблюдений должно быть не ниже 20, т.е. n≥20.Кроме того, исходная информация должна быть представительной, однородной и достоверной.

В случае построения многофакторной КМ, необходимо чтобы минимальной выборкой являлось число наблюдений, равное не менее 2,5 кратного увеличения числа факторов, включенных в модель, включая результирующий показатель, т.е.

 

,

 

где n – число наблюдений;

       к – число факторов, включенных в модель, включая результативный показатель. Данный факт говорит о том, что информация представительна.

Если, к  примеру, рассмотреть мой случай, то n=181, к=9. Получаем: 181≥2.5×9 или 181≥22,5.

Требование  однородности означает, что анализируемая  информация должна быть взята из однотипных хозяйств.

Вследствие  неточностей округлений и ряда других причин, собранная информация может  содержать ошибки, которые могут  существенно исказить результаты проводимых исследований. Для  устранения  ошибок, собранные данные необходимо проверить  на соответствие закону нормального  распределения.

Информация, которая удовлетворяет требованиям  закона нормального распределения, как правило, является достоверной.

  Для  проверки исходной информации  на достоверность используем простейшие статистические характеристики - это показатели ассиметрии (А) и эксцесса (Э), которые рассчитываем по следующим формулам:  

                                     ;

 

                                    

 

Информация  считается достоверной и отвечающей требованию нормального распределения, если отмеченные выше показатели не выходят за допустимый предел:

                                        |A|≤3σ_А,

                                        |Э|≤5σ_Э,

 

             где σ_А и σ_Э представляют собой стандартные ошибки, которые полностью зависят от числа опытов, включенных в модель, и их рассчитываем по следующим формулам:

                                    ,

 

                                     .

Если  информация распределена идеально, т.е. является идеальным достоверным, то А=0,  Э=0.

 На  соответствие требованиям закона  нормального распределения проверяем все столбцы, включая результативный показатель. Если показатели асимметрии и эксцесса выходят за допустимые пределы, то собранная информация содержит наблюдения, которые качественно и количественно отличаются от средних по совокупности. Это говорит о том, что в вектор-столбце наблюдений имеются резко выделяющиеся значения. Данные наблюдения сильно искажают реальную зависимость между результативным и факторными показателями, поэтому их необходимо исключить из выборки.

Для выявления  таких значений применяют правило  трех сигм. Суть, которого состоит в том, что значения принадлежат выборке, если отклонение каждого значения признака от среднего значения по модулю не превышает трехкратного среднеквадратического отклонения :