2.4. Анализ решения задачи
Рассчитанную экономико-математическую модель оптимизации специализации и сочетания отраслей анализируем и сравниванием с фактическими показателями.
Изначально дадим характеристику использования земельных ресурсов в таблице 2.4.1
Таблица 2.4.1 – Наличие и использование земельных ресурсов, га
Виды ресурсов
|
Фактическое значение
|
Расчётное значение
|
Расчётное в % к фактическому
|
Пашня, га
|
5218
|
5218
|
100
|
Кормовые угодья, га
|
1462
|
1462
|
100
|
Проанализировав таблицу 2.4.1 можно сказать, что кормовые угодья и пашня на предприятии используются полностью. Фактическое и расчетное значение составляет по пашне – 5218 га., по кормовым угодьям – 1462 га.
В таблице 2.4.5 проанализируем изменения в структуре посевных площадей.
Таблица 2.4.5 – Размер и структура посевных площадей
Культуры
|
Площадь
|
фактическая
|
расчетная
|
га
|
%
|
га
|
%
|
Зерновые
|
2460
|
47,1
|
2720
|
52,1
|
Кукуруза на зерно
|
99
|
1,9
|
211
|
4,0
|
Картофель
|
100
|
1,9
|
95
|
1,8
|
Сахарная свекла
|
370
|
7,1
|
436
|
8,4
|
Рапс
|
440
|
8,4
|
532
|
10,2
|
Кукуруза на силос и зеленый корм
|
641
|
12,3
|
502
|
9,6
|
Многолетние травы
|
825
|
15,8
|
490
|
9,4
|
Однолетние травы
|
283
|
5,5
|
232
|
4,5
|
Итого
|
5218
|
100
|
5218
|
100
|
Повторные посевы
|
51
|
|
84
|
|
Анализируя данные размера и структуры посевных площадей необходимо отметить, что структура существенно не изменилась. Увеличилась площадь по зерновым в расчётных показателях и составила 52,1%, что на 5% больше, чем по факту. В расчетных показателях сократилась площадь под посевом кукурузы на силос и зеленый корм, многолетних и однолетних трав и составила 9,6%, 9,4% и 4,5% соответственно по структуре. Увеличение площадей произошло по кукурузе на зерно, сахарной свекле, рапсу и повторным посевам (оз. рожь и пожнивные).
Далее проведем анализ динамики поголовья животных в таблице 2.4.6
Таблица 2.4.6 – Поголовье животных в хозяйстве, гол.
Вид животных
|
Фактически
|
По расчету
|
Расчетные данные в % к фактическим
|
Коровы
|
1590
|
1590
|
100
|
Молодняк КРС
|
3140
|
2699
|
85,9
|
Анализируя таблицу необходимо отметить, что поголовье молодняка КРС, по расчетным показателям, составляет 2699 гол., что составляет 58,9% от фактического показателя. Поголовье коров остается на прежнем уровне.
Проанализируем рацион кормления коров в таблице 2.4.7. заполнив ее следующим образом: к минимальной норме скармливания отдельного вида корма на 1 корову прибавляем полученное в результате решения задачи значение соответствующей скользящей переменной, деленное на полученное плановое поголовье коров (12.1+ ).
Таблица 2.4.7 – Годовые нормы и структура кормов для коров
Корма
|
На корову
|
ц
|
Ц к.ед.
|
%
|
Концентраты
|
12,1
|
1
|
7,98
|
Сено
|
5,5
|
0,42
|
3,62
|
Сенаж
|
21,3
|
0,26
|
14,04
|
Силос
|
39,2
|
0,2
|
25,84
|
Зеленый корм
|
68,2
|
0,19
|
44,96
|
Жмых
|
2
|
1,15
|
1,32
|
Шрот
|
1,1
|
0,97
|
0,92
|
Патока
|
2
|
0,77
|
1,32
|
Итого
|
151,7
|
|
100
|
Согласно данных таблицы можно отметить, что нормы кормления по концентратам, сену и сенажу остались на прежнем уровне. По силосу, жмыху, шроту и патоке увеличились незначительно. По структуре зеленый корм занимает около 45%. Силос и сенаж около 26% и 14% соответственно.
Далее сравним виды товарной продукции и рациональные объемы ее реализации в таблице 2.4.8.
Таблица 2.4.8 – Реализация продукции, ц
Вид продукции
|
Объем реализации
|
Расчетный объем в % к фактическому
|
фактический
|
расчетный
|
Зерно
|
47016
|
63133
|
134,3
|
Зерно кукурузы
|
3980
|
13398
|
336,6
|
Картофель
|
19612
|
24234
|
123,6
|
Рапс
|
15972
|
17502
|
109,6
|
Сахарная свекла
|
190864
|
213160
|
111,7
|
Молоко
|
57037
|
62035
|
108,8
|
Живая масса молодняка КРС
|
6558
|
6558
|
100
|
Согласно данных таблицы отметим, что объем реализации по всем видам производимой продукции увеличился. Значительный рост отмечается по зерну кукурузы 336,6%. Реализация живой массы молодняка КРС остается на уровне фактического – 6 558ц.
Структуру товарной продукции рассмотрим на основании данных таблицы 2.4.9, а также определим коэффициент специализации по фактическому и расчетному показателям используя формулу Кс=
Таблица 2.4.9 – Структура товарной продукции
-
Отрасли
|
Факт
|
Расчет
|
Млн. руб.
|
%
|
Млн. руб.
|
%
|
Растениеводство, (всего)
|
27933
|
43,3
|
36367,4
|
48,4
|
В т.ч.: зерно
|
8553,6
|
13,2
|
11485,7
|
15,3
|
Зерно кукурузы
|
1231,7
|
1,9
|
4146,5
|
5,5
|
Картофель
|
4889,5
|
7,6
|
6041,7
|
8,0
|
Рапс
|
5398,5
|
8,4
|
5915,6
|
7,9
|
Сахарная свекла
|
7859,7
|
12,2
|
8777,9
|
11,7
|
Животноводство, (всего)
|
36638,3
|
56,7
|
38753,3
|
51,6
|
В т.ч.: молоко
|
24131,2
|
37,4
|
26245,7
|
34,9
|
Прирост ж.м. молодняка КРС
|
12507,6
|
19,3
|
12507,6
|
16,7
|
Всего по хозяйству
|
64571,8
|
100
|
75120,7
|
100
|
Коэффициент специализации
|
0.23
|
|
0.21
|
|
Согласно данных таблицы необходимо отметить, что уровень товарной продукции в расчетном периоде увеличился по всем составляющим отрасли. В структуре наибольший удельный вес занимает отрасль животноводства более 50%.
Рассчитаем коэффициент специализации хозяйства по выручке хозяйства (таблица 2.4.9)
К спец. = 100/∑Ут(2n-1)
где Yn – удельный вес отрасли в структуре товарной продукции;
i – порядковый номер отрасли в ранжированном ряду.
Если К имеет значение до 0,2, то организация имеет слабый уровень специализации, от 0,2 до 0,4 – средний, от 0,4 до 0,6 – высокий и свыше 0,6 – характеризует углубленную специализацию.
Коэффициент специализации в фактическом и расчетном периодах на уровне 0,23 и 0,21, соответственно, что говорит о среднем уровне специализации.
В таблице 2.4.10 приведем информацию об уровне производства основных видов продукции, а также величине денежной выручки.
Таблица 2.4.10 – Уровень производства продукции
-
Показатели
|
Фактически
|
По расчету
|
Расчетные данные в % к фактическим
|
На 100 га. с/х угодий
|
- денежная выручка млн. руб.
|
966,6
|
1124,6
|
116,3
|
- молока, ц
|
853,8
|
928,7
|
108,8
|
Прироста живой массы, ц
|
98,2
|
98,2
|
100
|
На 100 га пашни:
|
-зерна, ц
|
901,0
|
1209,9
|
134,3
|
- зерна кукурузы, ц
|
76,3
|
256,8
|
336,6
|
-рапса, ц
|
306,1
|
464,4
|
151,7
|
- картофеля, ц
|
375,8
|
335,4
|
89,2
|
-сахарной свеклы, ц
|
3657,8
|
4085,1
|
117,7
|
Необходимо отметить, что уровень производства основных видов продукции значительно увеличился по расчетным показателям по зерну кукурузы на 100 га. пашни, рост составил 236,3%. По остальным показателям рост варьируется от 8,8% по производству молока на 100 га с/х угодий до 51,7% по производству рапса на 100 га пашни. Производство картофеля вместе с тем снизилось и составило 89,2% от фактического показателя, а прирост живой массы КРС остался на прежнем уровне.
Выводы и предложения
На основании исходных данных была разработана экономико-математическая модель специализации и сочетания отраслей, получено оптимальное решение и проведен анализ полученных результатов.
На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы:
1. Площадь земельных угодий по данным решения остались на прежнем уровне, и составили: пашни – 5218 га, кормовых угодий - 1462 га.
2. В структуре посевов наибольший удельный вес занимают зерновые – 52,1 %. Сократилась площадь под посевом кукурузы на силос и зеленый корм, многолетних и однолетних трав и составила 9,6%, 9,4% и 4,5% соответственно по структуре. Увеличение площадей произошло по кукурузе на зерно, сахарной свекле, рапсу и повторным посевам (оз. рожь и пожнивные).
3. Поголовье животных по результатам решения изменилось на перспективу. Поголовье молодняка сократилось и составило 2699 гол, а поголовье коров осталось неизменным.
4. В соответствии с планируемой продуктивностью был рассчитан рацион кормления со скользящими переменными для коров. Расход кормовых единиц для коров составил 151,7 ц. к.ед., что на 12,7 ц. к. ед. больше фактического.
5. Хозяйству для обеспечения потребностей животноводства необходимо приобретать жмых, шрот, ЗЦМ и патоку. Потребность в других видах кормов может быть обеспечена за счет собственных ресурсов.
6. Планируется увеличение объемов реализации по таким видам продукции как картофеля (на 23,6%), рапс (9,6%), зерно кукурузы (236,6%), зерна (34,3%), сахарная свекла (11,7%) и молока (8,8%). Это в перспективе позволит повысить прибыльность производства в целом.
7. Увеличились показатели объемов производства в среднем, такие как производство рапса, зерна, зерна кукурузы, сахарной свеклы на 100 га пашни; выручки и молока на 100 га с / х угодий. Однако снизилось производство картофеля на 100 га пашни (на 10,8%).
8.По результатам решения при выполнении всех рекомендации хозяйство имеет возможность, в плановом периоде с учетом вероятностей погодных исходов, получит прибыль в размере 68337 млн. руб.
Построенная экономико-математическая модель позволяет в первую очередь учесть возможное влияние природного фактора на производственно- хозяйственную деятельность сельскохозяйственного предприятия и, кроме того, сделать вывод о том, что между уровнем развития растениеводства и эффективностью животноводческих отраслей существует прямая связь. Особенно отчетливо это проявляется в хозяйствах, специализирующихся на животноводстве. При эффективном использовании трудовых ресурсов, органических и минеральных удобрений, рациональной организации производства будет происходить повышение урожайности, продуктивности и достигаться оптимальный экономически эффект.
Осуществление вышеперечисленных направлений на предприятии позволит повысить эффективность функционирования хозяйства.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
-
Браславец, М.Е.. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / М.Е. Браславец, Р.Г. Кравченко. - М.: Колос, 1972. – 215 с.
-
Гатаулин, А. М. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. – М.: Колос, 1978. – 381 с.
-
Гатаулин, А.М. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / А.М. Гатаулин, Г.В. Гаврилов, – М.: Агропромиздат, 1990. – 215 с.
-
Головков, В.А. Моделирование программы стабилизации экономики многоотраслевых сельскохозяйственных предприятий. – Горки,1995.
-
Тунеев, М.М. Экономико-математические методы в организации с-х производства / М.М. Тунеев, В.Ф. Сухоруков. - М.: «Финансы и статистика», 1986. – 311 с.
-
Дмитриев, Г.М. Использование экономико-математической модели внутрихозяйственного размещения при определении плана-задания подразделениям хозяйства. Использование экономико-математических методов и вычислительной техники в сельском хозяйстве /сборник научных трудов/ Новосибирский сельскохозяйственный институт. – Новосибирск, 1987. – 183 с.
-
Колузанов, К.В. Оптимизированное скотоводства в степной зоне. УСХА. Автореферат. –Одесса, 1968. – 201 с.
-
Кравченко, Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. – М.: Агропромиздат, 1978. – 189 с.
-
Курносов, А.П. Вычислительная техника и экономико-математическая методы в сельском хозяйстве / А.П. Курносов, М.М. Синельникова. – М.: Статистика, 1997. – 352 с.
-
Леньков, И.И. Экономико-математическое моделирование экономических систем и процессов в сельском хозяйстве. – Мн.: ДизайнПРО, 1997. – 314 с.
-
Новиков, Г.И. Применение экономико-математических методов в сельском хозяйстве / Г.И. Новиков, К.В. Колузанов. – М.: Колос, 1975. – 251 с.
-
Орлова, Т.Т. Планирование структуры сельского хозяйства /Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1991. – №2.
-
Попов, И.Г. Математическое моделирование в экономических расчетах по сельскому хозяйству. - М.: Колос, 1969. – 355 с.
-
Электронный курс лекций Белорусской государственной сельскохозяйственной академии «Экономика сельского хозяйства» https://studfiles.net/preview/5612347/, дата доступа 07.11.2017г. 14-00.
Поделитесь с Вашими друзьями: |