Повышение рентабельности производства мяса крупного рогатого скота

Повышение рентабельности производства мяса крупного рогатого скота

Введение.

Животноводство—совокупность отраслей, занимающихся разведением сельскохозяйственных животных с целью производства продуктов (молоко, мясо, яйца и др.) и сырья для перерабатывающей промышленности (шерсть, пух, натуральный щелк и др.). Животноводство является источником получения органических удобрений. Производственный процесс в животноводстве тесно связан с естественными процессами развития и жизнедеятельности живых организмов, при этом конечная продукция этой отрасли представляет собой результат естественного и технологического цикла. Если продукты животноводства прошли промышленную переработку или обработку, то они являются продукцией промышленности. Не относятся к продукции животноводства звери, добытые на охоте, и рыба, выловленная в природных водоемах, в отличие от пушных зверей, выращенных в специализированных хозяйствах, и рыбы, разводимой в специально подготовленных для этого водоемах. Имеются и другие особенности этой отрасли, которые позволяют четко выделить объект изучения статистики животноводства. Статистика животноводства изучает количественную и качественную стороны явлений и процессов в животноводстве.

Скотоводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, представляет собой самостоятельный объект статистического изучения. Эффективность деятельности сельского хозяйства определяется системой показателей, среди которых первостепенное значение имеют данные о рентабельности. Необходимым условием успешного выполнения задач, стоящим перед сельским хозяйством является дальнейшее повышение его экономической эффективности. Задача повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства становится все более важной социально-экономической проблемой, так как переход к рыночным отношениям в сельском хозяйстве ознаменовался существенным сокращением объемов производства продукции животноводства.

Скотоводство – одна из основных отраслей животноводства, занимающаяся разведением КРС. В объеме товарной продукции животноводства доля скотоводства составляет более 55%. Для большинства регионов страны скотоводство является важнейшей отраслью сельского хозяйства. Скотоводство дает такие ценные продукты питания, как молоко и мясо, служит источником сырья для пищевой, кожевенной и других видов промышленности. Мясо крупного рогатого скота считается самым ценным по своим вкусовым качествам. Говядина и телятина в структуре производства мяса в 1999г. по России занимали 50% от общего объема. Высокая эффективность выращивания КРС по сравнению со многими другими видами животных объясняется высокой оплатой корма продукцией, потреблением дешевых растительных кормов и отходов перерабатывающей промышленности, быстрым и равномерным оборотом средств.

Экономическая эффективность производства мяса крупного рогатого скота определяется, с одной стороны, наличием производственно-технологических знаний у руководителей, с другой стороны, - ценой на мясо КРС, которая зависит как от канала реализации, так и от качества производимой продукции. Экономический анализ при поиске путей повышения рентабельности производства мяса крупного рогатого скота должен быть направлен на увеличение продуктивности, сокращение расхода корма в расчете на единицу продукции, снижение потерь поголовья и продукции, а также на получение максимально возможных цен при ее реализации.

Рентабельность выступает в качестве обобщающего показателя экономической эффективности сельскохозяйственного производства предприятий, поскольку в ней находит отражение эффективность использования производственных ресурсов отрасли – трудовых, материальных, основных и оборотных фондов, уровень управления и организации производства и труда, качество и результаты реализации продукции, возможности осуществления расширенного воспроизводства и экономического стимулирования работников.

Вышеизложенные проблемы составляют цель курсового проекта, которая заключается в определении уровня рентабельности производства мяса КРС по районам Чувашской Республике. В задачу курсового проекта входит выявление показателей, повышающих рентабельность сельскохозяйственного производства. Эта цель достигается математическим, статистическим, монографическим методами, а также с помощью экономического анализа.

Изучение факторов, влияющих на прибыль сельскохозяйственных предприятий, определение количественного выражения этого влияния способствуют выявлению резервов дальнейшего расширения производства мяса КРС, повышения уровня товарности, улучшения качества, снижение себестоимости, повышение рентабельности.

Основными задачами статистики животноводства являются: определение уровня развития животноводства в целом, его отдельных отраслей и происходящих в них процессов; освещение состояния и развития животноводства в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, их группах и по категориям хозяйств; изучение разведения животноводства на территории страны; контроль за выполнением плана; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов продукции животноводства и повышение качества; характеристика места и роли животноводства в агропромышленном комплексе. Решение этих задач требует разработки системы показателей и методики их исчисления, совершенствования методологии анализа и современной организации сбора и обработки статистической информации о животноводстве.

Анализ природных и экономических условий деятельности Чувашской республики за 2000-2002 гг.

Парная корреляция.

Каждое явление есть следствие многих факторов и причин, и в свою очередь каждое явление влияет на многие другие факторы. Изучит взаимосвязь между явлениями, значит:

1) установить направление взаимосвязи, т.е. направление воздействия одного явления на другое и если можно выразить это направление в виде уравнения;

2) измерит тесноту связи между явлениями.

Основной формой статистической связи является корреляционная связь. Корреляцией называется такая связь между двумя варьирующими признаками в статистической совокупности, при которой различием в величине одного из них соответствует закономерное различие между средними значениями другого. Корреляционный анализ применим к измерению связей между двумя признаками – парная корреляция или к измерению связей между тремя и большим числом признаков – множественная корреляция.

Простейшим и важнейшим из уравнений корреляционной связи является линейное уравнение. Парная корреляция всегда отражает лишь часть сложной системы взаимосвязей признака «х0». Парная корреляция результативного признака х0 с одним фактором х1 изучается как часть множественной корреляции.

Линейная парная связь между признаками выражается уравнением прямой:

Х0 = а0 + а1 х1,

где х0 – результативный признак,

х1 – факторный признак,

а0, а1 – параметры уравнения связи.

А0 – среднее значение х0 и не имеет экономического смысла. А1 – коэффициент регрессии, показатель силы связи факторного признака х0. Показывает среднее изменение результативного признака х0 при изменении факторного признака х1 на 1 его измерения. Параметры уравнения а0 и а1 находят методом наименьших квадратов. Для нахождения их составляют систему нормальных уравнений:

Теснота связи при различных формах зависимости определяется специальными показателями. При парной линейной зависимости – коэффициентом корреляции (r0; 1), при множественной линейной корреляции – коэффициентом множественной корреляции (R0; 1; 2…n), при парной криволинейной зависимости – индексом корреляции.

Линейный парный коэффициент корреляции меняется в пределах от -1 до +1, а множественный коэффициент рассматривается только как положительная величина и изменяется в пределах от 0 до 1. Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации и показывает, на сколько процентов результативный признак зависит от одного или нескольких факторных признаков, включенных в анализ.

15, 937 = 21а0 + 67, 01 а1 (1)

48, 58 = 67, 01а0 + 224, 13а1 (2)

Вычтем (1) уравнение из (2) и получим:

32, 643 = 46, 01а0 + 157, 12 а1

0, 709 = а0 + 4, 813а1

а0 = 0, 709 – 4, 813 а1

15, 937 = 14, 889 – 101, 07а1 + 67, 01а1

1, 048 = -34, 06а1

а1 = - 0, 03

а0 = 0, 709 – 4, 81 (-0, 03) = 0, 709 =0, 144 = 0, 853

17, 913 – 2, 0103 = 15, 937

Уравнение парной линейной зависимости между уровнем окупаемости затрат на производство прироста мяса КРС и себестоимостью производства 1 ц привеса примет следующий вид: х0 = 0, 853 – 0, 03х1. Коэффициент регрессии (параметр а1) равный а1 = - 0, 03, показывает, что с увеличением себестоимости производства 1 ц привеса живой массы КРС на единицу, уровень окупаемости затрат уменьшается на 0, 03% в данных конкретных условиях. Для определения формы связи между уровнем окупаемостью затрат производства и себестоимостью 1 ц привеса живой массы КРС, построим график. На оси абсцисс нанесем значение независимой переменой (себестоимость 1 ц мяса КРС), на оси ординат – зависимой (уровня окупаемости затрат).

Рис 7. Связь уровня окупаемости затрат на производство привеса живой массы КРС и себестоимостью 1 ц привеса.

Определим тесноту связи между изучаемыми признаками, рассчитав коэффициент корреляции:

Для определения коэффициента корреляции надо определить средние значения х0х1, х0 и х1, а также средние квадратические отклонения по результативному и факторным признакам.

х0х1 = (∑ х0х1)/п=48, 58/21 = 2, 313

х0 = ∑ х0 / п = 15, 94 /21 = 0, 758

х1 = ∑ х1/_ + п = 67, 01 / 21 = 3, 2

рассчитаем средние квадратические отклонения:

σ 0 = (∑ (х0)2/ п – (х0)2) = 0, 60 – 0, 57 = 0, 03 = 0, 173

σ 1 = (∑ (х1)2/ п – (х1)2) = 10, 67 -10, 2 = 0, 47 = 0, 68,

полученные данные подставим в формулу и получим:

r0; 1 = (2, 313-2, 42) / 0, 121 = -0, 107 \ 0, 121 = - 0, 88, тогда коэффициент детерминации будет равен: r2=(-0, 89)2= 0, 77 или 77%, это значит, что уровень окупаемости затрат на 77% зависит от себестоимости, и на 23% - от других факторов, которые не были приняты во внимание.

3.4. Множественная корреляция.

Изменение экономических явлений происходит под влиянием не одного, а большего числа самых разнообразных факторов. Связь между результативным признаком и двумя и более факторами принято выражать уравнением множественной регрессии. Наиболее простым видом уравнения множественной регрессии – линейное уравнение с двумя независимыми переменными:

Х0 = а0 + а1х1 + а2х2. (3)

Параметры уравнения множественной регрессии определяется методом наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений:

∑ х0 = па0 + а1∑ х1 +а2∑ х2

∑ х0х1 = а0∑ х1 + а1∑ (х1)2 + а2∑ х1х2 (4)

∑ х0х2 = а0∑ х2 + а1∑ х1х2.

Подставим данные из таблицы в систему уравнений.

15, 937 = 21а0 + 67, 01а1 + 39, 09а2: (21) (5)

48, 58 = 67, 01а0 + 224, 13 а1 + 130, 8 а2: (67, 01) (6)

29, 8 = 39, 09а0 + 130, 8а1 + 73, 33а2: (39, 09) (7)

0, 758 = а0 + 3, 19а1 + 1, 86а2 (8)

0, 724 = а0 + 3, 34а1 + 1, 95а2 (9)

0, 762 = а0 + 3, 35а1 + 1, 879а2 (10)

0, 004 = 0, 16а1 + 0, 01а2

0, 038 = 0, 01а1 – 0, 08а2

-0, 034 = 0, 15а1 + 0, 09а2

0, 15а1 + 0, 09а2 = - 0, 034

1, 66а1 + а2 = - 0, 37

а2 = -0, 37 – 1, 66а1

0, 004 = 0, 16а1 – 0, 0037 – 0, 016а1

0, 0077 = 0, 144а1

а1 = 0, 053

а2 = (-0, 37 – 1, 66*0, 053) = - 0, 45

Для нахождения а0, подставим а1 и а2 в (8) уравнение и получим:

0, 758 = а0 + 0, 169 – 0, 837

а0 = 1, 42.

Подставим параметры а0 а1 и а2 в (6) уравнение и получим:

67, 01*1, 428 + 224, 13*0, 053 - 130, 8*0, 45 = 48, 58

95, 6 + 11, 87 – 58, 86 ≈ 48, 58

Или эти параметры подставим в (9) уравнение:

39, 09*1, 428 + 130, 8*0, 053 +73, 33*(-0, 45) ≈ 29, 81

55, 82 + 7 – 33 = 29, 82.

Уравнение множественной линейной зависимости примет вид:

Х0; 1; 2 = 1, 428 + 0, 053х1 – 0, 45х2.

Параметры уравнения множественной регрессии показывают, что с уменьшением себестоимости производства на 1 тыс. руб. в расчете на 1 ц уровень окупаемости затрат возрастет на 0, 053, а повышение средней цены реализации 1 ц привеса живой массы КРС на 1 тыс. руб. даст убыток уровня окупаемости затрат на 0, 45.

Определим тесноту связи, рассчитав множественный коэффициент корреляции по формуле:

Для его расчета надо найти средние значения , а также среднее квадратическое отклонение по уровню рентабельности, себестоимости и цене реализации 1 ц привеса живой массы КРС.

х0х1 = (∑ х0х1) / п = 2, 313

х0х2 = (∑ х0х2) / п = 29, 81 / 21 = 1, 419

х1х2 = 130, 8 / 21 = 6, 12

х2 = 224, 13 /21 = 1, 9

рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

σ 2 = (∑ (х2)2 / п – (х2)2) = (73, 33/21 –(1, 86)2 = 3, 5 – 3, 45 = 0, 5 = 0, 179

Рассчитаем парные коэффициенты корреляции:

r0; 1 = (х0х1 – х0 * х1) / σ 0 σ 1 = (2, 313 – 2, 418) / 0, 121 = - 0, 88

(r0; 1)2 = 0, 84

r0; 2 = (х0х2 – х0 * х2) / σ 0 σ 2 = (1, 419 -1, 44)/0, 03 = -0, 7

(r0; 2)2 = 0, 5

r1; 2 = (х1х2 – х1 * х2) / σ 1 σ 2 = (6, 12– 6, 08) / 0, 121 = 0, 33

(r1; 2)2 = 0, 10

R = (0, 77+ 0, 5 -2 *(-0, 88)*(-0, 7)*0, 33) / (1-0, 10) = (1, 27 – 0, 406) /0, 9 = 0, 864 / 0, 9 = 0, 96 = 0, 979.

Связь между признаками очень тесная, так как коэффициент множественной корреляции составляет 0, 97, а детерминации – 0, 96, т.е. 96% в колебаниях уровня окупаемости затрат в данных условиях зависит от исследуемых факторов и только 4% - от других, не учтенных в анализе.

3.5. Анализ показателей динамики уровня окупаемости затрат производства живого привеса мяса КРС.

Ряд динамики - представляет собой ряд, расположенной в хронологической последовательности числовых значений статистических показателей, характеризующих изменение общественных явлений во времени, а именно: время и уровень ряда. По времени, они разделяются на:

1)моментные – составляющие ряда динамики числа выражают размеры изучаемого признака по состоянию на определенные даты;

2) интервальные – составляющие числа выражают размеры изучаемого явления за определенные промежутки времени.

Важнейшие показатели динамики.

Количественные изменения общественных явлений во времени отображаются в статистике при помощи ряда показателей. К их числу относятся: уровень, абсолютный прирост, темп роста и абсолютное значение одного процента прироста.

Уровень ряда.

Исходной базой для расчета перечисленных выше показателей служат абсолютные или относительные величины, отображающие непосредственно уровень развития на определенную дату или за определенный период. Эти первичные значения показателя, отображающие ряд динамики, называются уровнями ряда.

Различают начальный, конечный и средний уровни ряда. Начальным уровнем называют первый член ряда динамики, а конечным – последний его член. Для общей характеристики уровня явления за весь период исчисляется средний показатель из всех членов ряда. Средняя из уровней ряда динамики называется хронологической средней. Способы расчета средней хронологической зависят от характера ряда динамики.

Средний уровень интервального ряда динамики, содержащего данные за несколько следующих непосредственно друг за другом равных отрезков времени, например за несколько лет подряд, обычно рассчитываются по формуле средней арифметической простой, т.е. сумма членов ряда делится на их число.

Абсолютный прирост.

Абсолютные приросты – это разности между уровнями ряда, которые показывают, насколько один уровень больше или меньше другого.

Цепной метод: ∆ цу = Уi - У i-1.

Базисный метод: ∆ бу = Уi –У0,

где Уi - уровень сравниваемого периода,

У i-1. – уровень предшествующего периода

У0 – уровень базисного периода.

Средний абсолютный прирост равен частному от деления суммы всех абсолютных приростов на их число:

∆ У = (Уп – У1) / (п-1),

где У1 – начальный уровень ряда

Уп – конечный его уровень

∆ У – средний прирост

п – число членов ряда.

Темп роста и темп прироста.

Для характеристики относительной скорости изменения уровня ряда динамики в единицу времени используются показатели темпа роста и темпа прироста. Темпом роста называется отношение одного уровня ряда динамики к другому уровню, принятому за базу сравнения. Исчисляют цепным и базисным методом:

Трц = (Уi/ У i-1)*100

Трц = Уi / У0 * 100.

Темпы роста обычно выражают либо в процентах, либо в виде простых отношений. Темпы роста, выраженные в виде простых отношений, называются коэффициентами роста.

Крц = Уi /У i-1

Крб = Уi / У0.

Если рассчитаны темпы роста и они выражены в %, то темпы прироста можно найти как разность между темпом роста и 100%: Тпрц = Трц – 100 и Тпрб = Трб – 100.

Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают четвертым показателем: абсолютным значением 1% прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за тот же период времени.

∆ 1% = 0, 01 * У i-1. Абсолютное значение 1% прироста = 0, 01 части предыдущего уровня. Показывает какое абсолютное значение скрывается за относительными показателями 1% прироста. Этот показатель играет весьма важную роль в экономическом анализа.

По данным о динамике уровня окупаемости затрат производства живого привеса мяса КРС в изучаемой совокупности районов за последние 7 лет проведем анализ динамики, используя приемы проявления тенденции развития явления. Составим сводные данные по уровню окупаемости затрат производства привеса живой массы КРС за последние 7 лет по Чувашской республике.

Таблица 22.

Сводные данные по уровню окупаемости затрат по Чувашской республике за 1996-2002 гг.

Года	Полная себестоимость реализованного мяса КРС в живой массе, тыс. руб.	Денежная выручка, тыс. руб..	Средний уровень окупаемости затрат, руб.
1996	144623	89619	0, 62
1997	178072	97603	0, 55
1998	217832	109428	0, 50
1999	252649	201839	0, 80
2000	69427	53307	0, 76
2001	98852	92330	0, 93
2002	366568	304286	0, 83

Таблица 23.

Аналитические показатели ряда динамики по уровню окупаемости затрат производства живого привеса мяса КРС.

Годы	Средний уровень окупаемости затрат, руб.	Показатели ряда динамики						Абсолютное значение 1% прироста
		Абсолютный прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %
		цепной	базисный	цепной	базисн.	цепной	базисн.
1996	0, 62	-	-	-	100, 0	-	-	-
1997	0, 55	-0, 07	-0, 07	88, 7	88, 7	--11, 3	-11, 3	0, 0062
1998	0, 50	-0, 05	-0, 12	90, 9	80, 6	-9, 1	-19, 4	0, 0055
1999	0, 80	0, 3	-0, 18	160	129, 03	60	29, 03	0, 005
2000	0, 76	-0, 04	0, 14	95	122, 6	-5	22, 6	0, 008
2001	0, 93	0, 17	0, 31	122, 4	150	22, 4	50	0, 0076
2002	0, 83	-0, 1	0, 21	89, 24	133, 8	-10, 76	33, 8	0, 0093

Начальный уровень ряда равен 0, 62 руб., а конечный – 0, 83 руб. Для общей характеристики уровня окупаемости затрат производства живого привеса мяса КРС за весь изучаемый период исчислим средний показатель.

Рассчитаем этот показатель оп средней хронологической простой:

у = ∑ Уi / п = ( 0, 62 + 0, 55 + 0, 5 + 0, 8 + 0, 76 + 0, 93 + 0, 83)/7 = 0, 71.

Уровни ряда динамики 1 1996 по 2002 гг. претерпевают различные изменения и общая тенденция развития не ясна, с этой целью проанализируем общую тенденцию развития в рядах динамики. Динамический ряд, характеризующий уровень окупаемости затрат, выравним по способу наименьших квадратов. В основе этого способа лежит требование минимума суммы квадратов отклонений фактических уровней от их выравненных значений, исчисленных по какому-либо математическому уравнению. Это условие записывается так:

∑ (Уi - Уi)2→ min

Уi – фактический уровень динамического ряда;

Уi – уровень выравненный по математическому уравнению.

Исходя из этого, для проявления тенденции динамики можно использовать уравнение прямой линии:

У= а0 + а1t, где а0, а1-неизвестные параметры, t-значения дат. И для определения параметров а0 и а1 в соответствии с требованиями способа наименьших квадратов составим систему из двух уравнений:

па0 + а1 ∑ t = ∑ У

а0∑ t + а1∑ t2 = ∑ t * У,

4, 99 = 7а0 +0*а1 => а0 =0, 71

1, 65 = 28а1 => а1 = 0, 06, уравнение линейного тренда примет вид:

Уt = 0, 71 + 0, 06t.

Коэффициент а1 характеризует средний прирост мяса крупного рогатого скота в год, коэффициент а0 – это значение выравненной продуктивности для центрального в динамическом ряду года, принятого за начало отчета. Для 1999 г. t=0 и тогда Уt = 0, 71 + 0, 06*0 = 0, 71 руб. Для оценки степени приблеженности линейного тренда к фактическим данным исчислим среднее квадратическое отклонение:

σ y(t) = ∑ (Y – Yi)2 / (п-р) = 0, 199 / 5 = 0, 039,

где п – число лет

р – число параметров уравнения.

Vy(t) = σ y(t) / у * 100% = 0, 039 / 0, 199 * 100 = 19, 59 % - показывает о достаточно неустойчивом эффективном развитии и производства привеса живой массы крупного рогатого скота.

Таблица 24.

Выравнивание уровня окупаемости затрат производства живого привеса мяса КРС по уравнению прямой линии.

Год	Фактический уровень окупаемости затрат, руб. Y	Отклонение от года, t	t2	Y*t	Выравненный уровень окупаемости затрат по линейному тренду, руб. Yt	(Y-Yt)	(Y-Yt)2
1996	0, 62	-3	9	-1, 86	0, 53	0, 09	0, 081
1997	0, 55	-2	4	-1, 1	0, 59	-0, 04	0, 0016
1998	0, 5	-1	1	-0, 5	0, 65	-0, 15	0, 0225
1999	0, 80	0	0	0	0, 71	0, 09	0, 081
2000	0, 76	1	1	0, 76	0, 77	-0, 01	0, 0001
2001	0, 93	2	4	1, 86	0, 83	0, 1	0, 01
2002	0, 83	3	9	2, 49	0, 89	-0, 06	0, 0036
	∑ У = 4, 99	∑ t=0	∑ t2=28	∑ Уt=1, 65	∑ Уt=4, 97	-	0, 199

Необходимым условием регулирования рыночных отношений является составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений. Для этого используется метод экстраполяции. Экстраполяция – нахождение уровней за пределами изучаемого ряда. Зная уравнение для теоретических уравнений и подставляя в него значения t за пределами исследуемого ряда рассчитывают вероятные Уt. Рассчитаем для 2003 г. вероятный уровень окупаемости затрат: Уt = 0, 71 + 0, 06*4=0, 95 руб.

Выводы и предложения.

Экономическую эффективность сельскохозяйственного производства характеризует рентабельность, которая представляет собой экономическую категорию, отражающая доходность и прибыльность предприятия. Рентабельность это отношение прибыли к полной себестоимости, значит чем ниже коммерческая себестоимость, тем рентабельнее производство. В Чувашской республике производство мяса крупного рогатого скота крайне нерентабельно и все анализы по производству мяса КРС велись по показателю уровень окупаемости затрат. В первой главе была изложена основная методика разведения животных на выращивании и откорме, и в связи с этим трудности по проведению этих задач. Технология выращивания мясного скота в отличие от молочного имеет свои особенности. От мясной коровы получают только теленка, который до 6-8 месяцев находится рядом с коровой. Молочная корова дает и теленка, и молоко. В мясном скотоводстве затраты кормов на производство говядины примерно на 50% выше, чем в молочном, так как затраты кормов, съеденных всеми животными (коровами, телятами, быками-производителями), относятся на мясо, а в молочном скотоводстве на мясо относятся только затраты кормов, съеденных молодняком или взрослым скотом на откорме. В молочном скотоводстве на 1 ц прироста живой массы затрачивается около 7 ц корм. ед., а в мясном — около 14 ц.

Дальнейшее развитие мясного скотоводства должно базироваться на применении ресурсосберегающих технологий, предусматривающих использование дешевых пастбищных кормов. Полное и эффективное использование естественных кормовых угодий позволяет снизить себестоимость мяса. Стоимость пастбищной кормовой единицы в 1, 5-2 раза ниже, чем при использовании заготовленных кормов. Поэтому продление пастбищного периода путем создания сезонных пастбищ позволяет удешевлять производство мяса. Продление пастбищного периода возможно путем подбора травосмесей и создания на пастбищах участков с травами, рано дающими зеленую массу (весенние пастбища), и участков, с которых можно получать зеленую массу поздно осенью (осенние пастбища). Высокая экономическая эффективность мясного скотоводства во многих странах обеспечивается именно за счет использования естественных пастбищ.

Производственная себестоимость 1 ц привеса живой массы крупного рогатого скота выше коммерческой себестоимости, а последняя в свою очередь выше цены реализации единицы продукции, отсюда и убыточность данного производства. По данным комбинационной группировки 10 районов реализуют свою единицу продукции по цене до 1898, 85 руб., что отрицательно сказывается на их производстве. Сюда входят такие районы как Чебоксарский, Вурнарский, Ибрессинский, Алатырский, Аликовский, Порецкий, Шумерлинский, Красноармейский, Янтиковский и Козловский. Остальные районы реализуют свою продукцию по цене свыше 1898, 85 руб/ц, но и это не оправдывает средства. Средний уровень окупаемости затрат по Чувашии составляет 0, 75 руб.

По данным уравнению парной корреляции коэффициент регрессии (параметр а1) равный а1 = - 0, 03, показывает, что с увеличением себестоимости производства 1 ц привеса живой массы КРС на единицу, уровень окупаемости затрат уменьшается на 0, 03% в данных конкретных условиях.

Коэффициент детерминации. r0; 1 = (2, 313-2, 42) / 0, 121 = -0, 107 \ 0, 121 = - 0, 88, тогда коэффициент детерминации будет равен: r2=(-0, 89)2= 0, 77 или 77%, это значит, что уровень окупаемости затрат на 77% зависит от себестоимости, и на 23% - от других факторов, которые не были приняты во внимание.

Х0; 1; 2 = 1, 428 + 0, 053х1 – 0, 45х2.

В сложившихся в Чувашии экономических условий цены на многие виды сельскохозяйственной продукции, особенно на продукцию животноводства, не компенсирует даже затрат на ее производство. Поэтому нужен механизм государственного регулирования цен.

Повышение рентабельности производства мяса крупного рогатого скота

Введение.

12 3 4 5 6 Следующая ⇒

Последнее изменение этой страницы: 2019-10-03; Просмотров: 231; Нарушение авторского права страницы