Анализ производства продукции животноводства

 

Расчеты показывают, что фактическая  структура стада менее выгодна, так как в связи с сокращением  доли коров как наиболее продуктивной группы животных выход продукции  уменьшился на 548 тыс. руб. (32 700 — 33 248) в текущих ценах отчетного года.

Необходимо также изучить породный состав по каждой группе животных, определить удельный вес каждой породы в общем поголовье, установить изменения в породном составе стада животных по сравнению с планом и данными прошлых лет. При определении экономической эффективности разных пород животных в первую очередь учитывают продуктивность, затраты кормов и труда на 1 голову и 1 ц продукции, затраты и прибыль на 1 голову и 1 ц продукции.

Для определения влияния породного  состава стада на выход продукции, затраты кормов, труда, сумму прибыли  и другие показатели можно использовать: метод цепной, подстановки или способ абсолютных разниц, как и при исчислении влияния структуры стада по возрастному признаку.

Согласно расчетам в  связи с изменением породного  состава стада среднегодовой  надой молока на фуражную корову снизился на 0,5 ц, а от всего поголовья – на 690 ц (-0,5*1380). Таким же способом можно узнать, как измелились количество кормов, сумма прибыли...

Как видно из таблицы, по причине  изменения породного состава  дойного стада расход кормов на одну голову за год уменьшился на 0,7 ц к.ед., а на все поголовье – на 966 ц к.ед. (0,7*1380).

Анализ породного состава стада  и расчет влияния этого фактора на результаты хозяйственной деятельности производятся по каждой группе и виду животных с последующим обобщением результатов анализа.

 

4. Анализ продуктивности  животных и факторов, определяющих её

 

Продуктивность животных определяется количеством продукции, полученной от одной головы за соответствующий период времени (день, месяц, год). По взрослому стаду крупного рогатого скота показателями продуктивности являются надой молока на фуражную корову и выход телят на 100 коров, а по молодняку и откормочному поголовью — среднесуточный прирост живой массы.

В свиноводстве показателями продуктивности служат выход поросят  на свиноматку и живая масса одного поросенка при отъеме, а по молодняку  и откормочному поголовью — среднесуточный прирост живой массы.

Показателями продуктивности в птицеводстве являются выход яиц на одну несушку и среднесуточный прирост молодняка; в овцеводстве — настриг шерсти на одну голову, приплод на одну овцу и среднесуточный прирост живой массы молодняка; в пчеловодстве — масса собранного меда на одну пчелосемью, а в рыбоводстве — выход рыбы с 1 га зарыбленного водоема.

В процессе анализа необходимо изучить динамику и выполнение плана по продуктивности животных, провести межхозяйственный сравнительный анализ и установить причины изменения её уровня.

Рост и развитие животных, их продуктивность зависят в первую очередь от уровня кормления, т.е. от количества использованных кормов на одну голову за сутки, месяц, год. Повышение уровня кормления животных — главное условие интенсификации производства и повышения его эффективности. При низком уровне кормления большая часть корма идет на поддержание жизненных процессов в организме животных и меньшая — на получение продукции, в результате чего увеличиваются затраты кормов на производство единицы продукции. Более высокий уровень кормления животных обеспечивает повышение в рационах доли продуктивной части корма, рост продуктивности животных и сокращение затрат кормов на единицу продукции. Взаимосвязь между уровнем кормления и продуктивностью животных показана на рис.4.

Рисунок 4 – Зависимость продуктивности животных (у) от уровня кормления (х)

Не менее важным фактором повышения продуктивности животных является повышение качества кормов и в первую очередь их энергетической и протеиновой питательности. Корм плохого качества имеет низкую питательность, в связи с чем не обеспечивает необходимую продуктивность животных. Качество кормов зависит от способов и сроков их сбора и заготовки, технологии приготовления к вскармливанию. Улучшению качества кормов способствует строительство хранилищ, сенных сараев с активной вентиляцией, складов для хранения травяной муки, зернофуража и комбикормов, хранилищ для картофеля и корнеплодов, а также строительство кормовых цехов для приготовления кормов, где они проходят специальную обработку (измельчение, запаривание, сдабривание), в результате чего значительно увеличивается их усвояемость организмом животного. Немаловажную роль в повышении качества кормов призвана сыграть новая система показателей его оценки. Основными из них являются концентрация в сухом веществе обменной энергии и сырого протеина, от которых в основном зависит эффект кормления. Первый показатель измеряется в мегаджоулях в расчете на килограмм сухого вещества, второй – в процентах по отношению к сухому веществу. По сравнению с действующей системой оценки качества кормов по кормовым единицам и содержанию переваримого протеина они более точно отражают питательную ценность кормов, что очень важно при составлении рационов для животных.

Существенным фактором повышения продуктивности животных является их сбалансированное кормление, когда в рационе имеются все питательные вещества, необходимые организму животного в соответствии с их продуктивностью и физиологическим состоянием. При недостатке отдельных элементов (переваримого протеина, каротина, кальция, фосфора, лизина, витаминов и др.) у животных ухудшается обмен веществ, что приводит не только к снижению их продуктивности, но и к различным заболеваниям. Из-за низкого качества кормов и несбалансированности рационов, по расчетам специалистов, недополучается до 20–30% продукции животноводства. Следовательно, установление рациональной структуры рационов и кормопроизводства является существенным резервом роста продуктивности животных и снижения себестоимости продукции.

Большое влияние на продуктивность животных оказывает также породный состав стада. Совершенствование породных качеств животных, создание новых пород, линий и гибридов являются необходимым условием существенного повышения продуктивности животных, улучшения качества продукции, внедрения современных технологий.

Одним из факторов, оказывающих  значительное влияние на продуктивность коров, является улучшение возрастного состава дойного стада. В связи с тем, что надои молока у коров после 6–7 лактации начинают постепенно снижаться, замена старых, низкопродуктивных коров чистопородными первотелками с удоями молока не менее 3000 кг может быть значительным резервом повышения среднего уровня продуктивности коров. Необходимо ежегодно обновлять основное стадо крупного рогатого скота на 25%.

Продуктивность коров  во многом зависит и от процента их яловости, так как надои молока у яловок примерно наполовину ниже, чем у растелившихся коров. Кроме того, в связи с высоким процентом яловости коров хозяйства недополучают много телят.

Большое влияние на продуктивность животных оказывают тип и условия  содержания животных, организация труда  на животноводческих фермах и комплексах, технология производства, а также обеспеченность сельскохозяйственных предприятий кадрами животноводов, зоотехников, ветврачей, инженерно-техническим персоналом. Немаловажное значение имеют система оплаты труда, морального и материального поощрения работников, формы собственности и т.д.

В процессе анализа важно установить степень влияния каждого фактора на уровень продуктивности животных и на основе факторного анализа определить величину неиспользованных, текущих и перспективных резервов увеличения производства продукции.

Для определения степени зависимости  продуктивности животных от перечисленных факторов можно использовать методы экспериментального и корреляционно-регрессионного анализа.

Сущность экспериментального метода заключается в том, что для опытных и контрольных групп животных создаются равные условия, кроме одного, например уровня кормления. Разность между продуктивностью скота опытной и контрольной групп делится на разность в уровне кормления этих групп животных.

Однако такая методика не всегда может быть использована, так как  найти два варианта для сравнения, где все условия одинаковы, кроме одного, очень трудно, за исключением экспериментальных хозяйств. Поэтому для определения влияния факторов на уровень продуктивности животных целесообразно применять корреляционный анализ. Для него необходимо собрать данные об уровне продуктивности и изучаемых факторах по большому количеству наблюдений в динамике или по группам однородных объектов (хозяйств, ферм).

Методику расчета рассмотрим на следующем примере.

Сравнение продуктивности коров и уровня их кормления показывает, что с повышением уровня кормления растут и надои молока на фуражную корову. Следовательно, для математического выражения характера данной зависимости можно использовать уравнение прямой линии

где   у – среднегодовой надой молока на фуражную корову, ц;

х – среднегодовой уровень  кормления коров, ц к. ед.

После расчета исходных данных и решения системы уравнений:

получим:

Уравнение связи будет иметь  вид:

Полученное выражение  показывает, что с повышением уровня кормления на 1 и к. ед. в расчете на одну голову в год надой молока от фуражной коровы увеличивается в хозяйстве в среднем на 0,85 ц.

Для характеристики тесноты  связи между данными показателями рассчитаем коэффициент корреляции:

Величина его близка к единице. Следовательно, связь между продуктивностью коров и уровнем их кормления тесная. Коэффициент детерминации (d= r² = 0,81) свидетельствует о том, что на 81 % изменение уровня продуктивности коров связано с их кормлением. На долю других факторов приходится 19 % вариации результативного показателя. Это означает, что полученное уравнение связи можно использовать:

а) для определения влияния уровня кормления на изменение среднегодового надоя молока от фуражной коровы;

б) для подсчета резервов роста продуктивности коров и выхода продукции;

в) для прогнозирования продуктивности коров в перспективе.

Мы рассмотрели пример корреляционного анализа, когда  связь между изучаемыми показателями носит прямолинейный характер. Аналогичным образом можно рассчитать зависимость продуктивности животных от обеспеченности кормов переваримым протеином, изменения удельного веса чистопородного поголовья, процента яловости коров, процента обновления основного стада и др., так как эти зависимости носят прямолинейный характер.

В случае криволинейного характера связи между показателями (например, зависимость продуктивности коров от их возраста, от удельного веса отдельных видов кормов в рационе) используется уравнение параболы второго порядка.

Из следующей таблицы видно, что надой молока у коров в  анализируемом хозяйстве увеличивается до 6-й лактации, затем начинает постепенно снижаться. Следовательно, эта зависимость может быть выражена уравнением параболы:

Чтобы отыскать параметры а, b, сданного уравнения, нужно решить следующую систему уравнений:

После чего получим:

 

 

Подставляя в данное уравнение  соответствующие значения х и х², рассчитаем теоретические значения продуктивности коров для каждой возрастной группы (см. табл. 3.8, гр. 8). Коэффициент корреляции близок к единице:

Это означает, что полученное уравнение связи довольно точно описывает зависимости между надоями молока и возрастом коров и его можно использовать для планирования и подсчета резервов роста их продуктивности.

Для расчета совместного  влияния факторов на уровень продуктивности животных применяют многофакторный корреляционный анализ. В многофакторную корреляционную модель продуктивности коров (у) можно включить следующие факторы:

х₁ — уровень кормления коров, и к. ед. на одну голову в год;

х₂ — обеспеченность кормов протеином, г на 1 к. ед.;

x₃ — количество каротина в сутки на одну голову, мг;

х₄ — удельный вес чистопородного поголовья, %;

х₅ — доля яловых коров, %;

х₆ — обновление основного стада, %.

По этим показателям  собрана информация по 60 хозяйствам, которая проверена на однородность, соответствие закону нормального распределения, после чего по типовой программе «Множественная линейная корреляция» рассчитано уравнение множественной регрессии:

которое показывает, что  среднегодовой надой молока на корову увеличивается на 0,85 ц при повышении уровня кормления коров на 1 ц к. ед. в год; на 0,06 ц — при добавлении 1 г переваримого протеина в 1 к. ед.; на 0,015 ц — с прибавкой каротина в суточном рационе коров на 1 мг; на 0,042 ц — при увеличении удельного веса чистопородного поголовья коров на 1 %; на 0,29 ц — при обновлении основного стада на 1 % и уменьшается на 0,17 ц с повышением яловости коров на 1 %.

Величина множественного коэффициента корреляции составляет 0,98, множественного коэффициента детерминации — 0,96. Из этого следует, что в модель удалось включить наиболее существенные факторы, влияющие на продуктивность коров. Изменение надоев молока на 96 % объясняется влиянием исследуемых факторов. На долю неучтенных факторов приходится 4 % вариации данного показателя. Средняя ошибка аппроксимации составляет 3,1 %. Следовательно, полученное уравнение связи довольно полно и точно описывает сложившиеся зависимости между исследуемыми показателями и его можно использовать для определения влияния факторов на уровень продуктивности ( ) и подсчета резервов ее роста ( ),