Оптимизация производственной структуры колхоза «Победитель» Тужинского района

1. По использованию  производственных ресурсов ;
2. По площадям сельскохозяйственных культур в севооборотах

     ( )

3. По производству и использованию кормов

4. По производству и потребности отдельных групп кормов

5. По гарантированным объемам производства товарной продукции

6. По максимуму приобретения ресурсов

 

2. Обоснование  нормативной базы экономико-математической  модели по оптимизации производственной  структуры

2.1. Обоснование  нормативов выхода продукции в растениеводстве

Урожайность сельскохозяйственных культур и продуктивность животных являются определяющими для всех других показателей хозяйственной  деятельности. От выхода продукции  зависит расход производственных ресурсов и показатели экономической эффективности.

Прогноз выхода продукции растениеводства можно  вести несколькими методами:

1 группа методов  – урожайность обосновывается  как средневзвешенная за 5 лет  – по данному хозяйству и  с учетом достигнутого уровня  и ведением агротехнических приемов, повышающих урожайность.

2 группа методов –  использование нормативов, разработанных  различными научно-исследовательскими  учреждениями.

3 группа методов –  планирование выхода продукции  экстрополированием. При этом используется  способ скользящей средней, среднегодовые темпы прироста урожайности и временные функции. Прогнозируемая урожайность У_пр определяется:

У_пр = У_п(1+рт), где

У_п – средневзвешенная урожайность за 5лет;          

т – период прогнозирования (3-5 лет);

р – средний темп прироста урожайности.

                р=

Недостатки  данного способа в том, что  принимается равномерный рост урожайности. Поэтому лучше использовать временные  функции.

Временная функция представляет уравнение зависимости урожайности  на год прогноза от достигнутого среднего уровня и количества лет прогноза. При этом могут использоваться уравнения прямой и разных кривых линий.

у=а+bt  - уравнение прямой,

у=а+bt+ct2  - парабола 2го порядка,

e=a+bt+ct2+dt3 – парабола 3го  порядка,

у=аеbt  - экспонента  и  т.п.

Выбор формы зависимости  производится по статистическим характеристикам  модели:

а) функция, наиболее точно  отражающая аналитическую зависимость, выбирается на основе среднего коэффициента аппроксимации, который показывает на сколько процентов в среднем  значение результативного признака отклоняется от теоретического. Он должен быть наименьшим;

б) среднеквадратическое отклонение остатков должно иметь  наименьшее значение;   

в) рассматривается корреляционное отношение, характеризующее долю изменения  результата за счет фактора (чем больше, тем лучше);

г) сравниваем с табличным  расчетное значение коэффициента автокорреляции, если оно больше табличного, то данную функцию использовать нельзя, так  как наблюдается явление автокорреляции;

д) F-критерий должен превышать табличное значение. Он используется для оценки значимости полученных коэффициентов регрессии;

е) Т – критерий достоверности. Он должен превышать табличное значение.

В данной курсовой работе был  проведен прогноз урожайности озимой ржи, картофеля, продуктивности молочного стада и среднесуточного прироста живой массы молодняка КРС.

Для анализа  и прогнозирования урожайности  озимой ржи наиболее подходит парабола третьего порядка (Приложение А): средний  коэффициент аппроксимации минимальный  – 0,023; корреляционное отношение максимальное – 0,931; Т-критерий корреляционного отношения больше табличного; среднеквадратическое отношение остатков наименьшее – 0,577; нормальность распределения отклонений – 1,151; не совсем удовлетворяет коэффициент автокорреляции – 0,364.

Подставим коэффициенты регрессии в выбранную модель:

У=15,727+0,137Х+0,019Х²+0,001Х³

Коэффициенты  регрессии А1,А2,А3 отражают среднее  значение эффективности использования  фактора Х в данной выборке.

Прогноз урожайности по данной модели составит 20,827 ц/га.

Рисунок 1 – Динамика урожайности  озимой ржи за 2001-2010гг.

Однофакторная модель по урожайности картофеля (Приложение Б) будет иметь вид:

Y=59,56+13,371Х-2,313Х²+0,122Х³

Прогноз урожайности картофеля  составит 89,627 ц/га.

Рисунок 2 – Динамика урожайности картофеля за 2001-2010 гг.

Однофакторная модель по продуктивности молочного  стада (Приложение В) будет иметь вид:

Y=2734,3+9,393Х+0,995Х²+0,132Х³

Прогноз продуктивности молочного стада составит 3134,133 кг.

Рисунок 3 - Динамика продуктивности коров за 2001-2010гг.

Однофакторная модель по среднесуточному приросту молодняка крупного рогатого скота (Приложение Г) имеет вид:

Y=303,633+21,381Х-2,818Х²+0,149Х³

Прогноз среднесуточного  прироста молодняка крупного рогатого скота составит 396,133г.

Рисунок 4 - Динамика среднесуточного прироста крупного рогатого скота за 2001-2010 гг.

Более эффективно при прогнозировании  выхода продукции использовать 4-ю  группу методов – нормативно-ресурсные. Они предусматривают расчет многофакторных экономико-статистических моделей. Ибо однофакторные модели (временные функции) включают только один фактор – время, который объединяет в себя и объективные и субъективные факторы. Степень их влияния на результат различна. Это необходимо учитывать при планировании урожайности.

 

Таблица 1 - Фактически достигнутый  уровень урожайности     сельскохозяйственных культур и продуктивности  

Сельскохозяйственные  культуры (животные)	Средневзвешенная  урожайность (продуктив-ность) за 2008-2010 гг	Урожайность (продуктивность) за последние 3 года			Экстремальная продуктивность (урожайность) за последние 10 лет		Урожай-ность (продуктив-ность) по средне-годовому темпу прироста
		2008	2009	2010	min	max
Зерновые:
- озимая рожь, ц/га	16,4	16,2	15,0	18,0	14,3	21,5	19,1
- яровая пшеница,  ц/га	23,8	27,0	17,0	27,3	17,0	28,3	24,2
- яровой ячмень, ц/га	18,5	17,5	17,8	20,1	17,0	24,5	22,5
- овес, ц/га	24,5	26,3	20,1	27,1	19,3	28,1	25,6
Картофель, ц/га	86,9	85,2	89,1	86,3	53,0	92,0	88,6
Кормовые корнеплоды, ц/га	48,3	53,2	46,8	45,0	35,1	49,8	36,7
Многолетние травы:
- на зеленую  массу, ц/га	92,3	92,5	90,3	94,0	90,1	94,5	94,5
- на сено, ц/га	20,8	21,4	19,5	21,4	19,3	22,0	20,8
- на силос,  ц/га	85,0	85,4	83,2	86,3	82,7	87,7	86,3
- на сенаж,  ц/га	84,7	86,0	83,0	85,0	82,1	87,7	83,2
- на выпас, ц/га	58,2	59,1	55,4	60,0	53,2	63,2	59,5
Однолетние  травы:
- на зеленую  массу, ц/га	68,7	70,0	68,2	68,0	63,0	71,2	65,7
- на сено, ц/га	15,2	15,0	14,9	15,7	14,3	17,5	16,3
- на силос,  ц/га	64,0	65,3	62,8	64,0	60,2	67,8	62,1
Озимая рожь на зеленый корм, ц/га	92,8	95,1	90,2	93,0	87,3	95,2	89,7
Сенокосы, ц/га	11,1	10,2	11,3	11,8	10,0	14,5	13,6
Пастбища, ц/га	36,2	36,5	37,2	35,0	32,1	39,8	33,9
Удой молока на 1 среднегодовую корову, кг	2857	2730	2950	2891	2700	3220	3106
Среднесуточный  прирост живой массы молодняка, г	352	320	391	335	325	382	376
Среднесуточный  прирост живой массы свиней, г	312	340	300	297	248	353	251

В таблице 1 представлена урожайность сельскохозяйственных культур за последние 3 года и продуктивность животных, рассчитана их средневзвешенная величина за 3 года, а также средние темпы роста. Анализируя таблицу, можно сделать вывод, что по одним культурам урожайность растет,  а по другим снижается. Это объясняется несоблюдением сроков посева культур, неправильным уходом, погодными условиями. Продуктивность животных имеет тенденцию к увеличению, и можно сделать вывод, что продуктивность на 2011г также возрастет.

На основе сопоставления  всех методов моделирования определяется плановый норматив урожайности (продуктивности), который является исходным показателем для обоснования всех последующих норм выхода продукции и затрат.  

Таблица 2 - Нормы выхода продукции при различных методах его обоснования

Сельскохозяйственные  культуры (животные)	При сохранении фактических темпов изменения		Средневзвешенная величина за 3 лет	Принятый за основу плановый норматив
	по средне-годовому темпу прироста	по времен-ным  функциям
Зерновые:
- озимая рожь, ц/га	19,1	20,827	16,4	21,0
- яровая пшеница,  ц/га	24,2	-	23,8	25,0
- яровой ячмень, ц/га	22,5	-	18,5	23,0
- овес, ц/га	25,6	-	24,5	26,0
Картофель, ц/га	88,6	89,627	86,9	90,0
Кормовые корнеплоды, ц/га	36,7	-	48,3	50,0
Многолетние травы:
- на зеленую  массу, ц/га	94,5	-	92,3	95,0
- на сено, ц/га	20,8	-	20,8	21,0
- на силос,  ц/га	86,3	-	85,0	87,0
- на сенаж,  ц/га	83,2	-	84,7	86,0
- на выпас,  ц/га	59,5	-	58,2	60,0
Однолетние  травы:
- на зеленую  массу, ц/га	65,7	-	68,7	70,0
- на сено, ц/га	16,3	-	15,2	17,0
- на силос,  ц/га	62,1	-	64,0	65,0
Озимая рожь на зеленый корм, ц/га	89,7	-	92,8	94,0
Сенокосы, ц/га	13,6	-	11,1	15,0
Пастбища, ц/га	33,9	-	36,2	38,0
Удой молока на 1 среднегодовую корову, кг	3106	3134,133	2857	3200
Среднесуточный  прирост молодняка крупного рогатого скота, г	376	396,133	352	400
Среднесуточный  прирост свиней, г	251	-	312	320

На основе норм выхода основной продукции производится расчет норматива выхода побочной и  сопряженной продукции (Приложение Д).

Для получения  всех запланированных показателей  производства необходимо обосновать наличие  производственных ресурсов на предприятии.

 

2.2. Обоснование нормативов затрат производственных ресурсов

Основным методом  расчета нормативов затрат является расчетно-конструкторский метод, то есть на основе знаний явлений и  процессов конструируются их дальнейшее развитие и производится расчет показателей, характеризующих явление или процесс в конкретном периоде.

Важным моментом для составления матрицы экономико-математической модели по оптимизации производственной структуры является правильный выбор  севооборотов, подходящих для данного хозяйства.

Таблица 3 –  Удельный вес культур в составе  севооборота

Культуры	Удельный вес  по факту	Минимальный удельный вес культуры в севообороте	Максимальный  удельный вес культуры в севообороте
Озимая рожь	0,230	0,207	0,253
Яровая пшеница	0,103	0,093	0,113
Яровой ячмень	0,128	0,115	0,141
Овес	0,130	0,117	0,143
Картофель	0,032	0,029	0,035
Кормовые корнеплоды	0,006	0,005	0,007
Однолетние  травы	0,065	0,059	0,072
Многолетние травы	0,291	0,262	0,320
Чистый пар	0,015	0,014	0,016
Итого	1,000	-	-

Часто информация, необходимая для формирования модели является нормативно справочной; ее уточняют применительно к объекту моделирования  и включают в модель, либо используют при расчете технико-экономических  коэффициентов.