Техническая окупаемость корма при производстве

животноводческой продукции (по Поповичу И.В.)

Показатели	Молоко	Говядина	Свинина	Мясо кур	Яйца
Количество продукции, содержащее 1000 больших калорий, кг	1,5	0,8	0,5	0,5
Содержание белка в этом количестве, г
Требуется кормовых единиц для получения 1000 больших калорий – всего	1,9	10,2	4,2	4,5	4,2
В том числе концентратов	0,3	1,5	3,2	3,85	3,25

При этом сопоставлении видно, что молоко лучше всех других продуктов окупает корма.

Прием использования данных об измеряемом явлении

Этот инструмент применяют при экономической оценке видов и пород скота, при проектировании развития кормовой базы, при прогнозах себестоимости продукции, при обосновании цен на перспективу и т.д.

Во всех случаях составляется план предстоящей работы. Для решения каждой поставленной задачи – свой.

К примеру, при определении ожидаемой себестоимости сельскохозяйственной продукции на ближайшую перспективу такой план будет включать позиции:

- исчисление средних затрат на гектар посева каждой культуры за пять последних лет;

- установление урожайности текущего года по каждой культуре;

- отношение затрат к урожайности по каждой культуре.

Опыт использования этого приема экономистами-предшественниками и наш собственный показывает, что отклонение ожидаемой урожайности от фактической на превышает 10%, что вполне допустимо при разработке подобных проектных решений.

Для экономической оценки сельскохозяйственных культур и отраслей растениеводства этот план будет выглядеть так:

- определение перечня показателей, характеризующих экономическую эффективность возделывания сельскохозяйственных культур и отраслей;

- исчисление средних площадей посева, занятых каждой культурой (отраслью) за пять последних лет;

- фиксация урожайности по каждой культуре за пять лет и расчет ее средней величины;

- определение затрат по возделыванию, доработке и реализации по каждой культуре за пять лет и расчет их средней величины;

- установление затрат труда по каждой культуре за пять лет и расчет их средней величины;

- проведение экономической оценки возделываемых культур (отраслей).

Экономическая оценка возделываемых культур (отраслей) проводится по системе показателей:

- выход валовой продукции в сопоставимых ценах с единицы занимаемой площади по каждой культуре (отрасли);

- выход товарной продукции с единицы занимаемой площади по каждой культуре (отрасли);

- выход валовой и товарной продукции в расчете на один чел.-час по каждой культуре (отрасли);

- выход валовой и товарной продукции в расчете на рубль затрат по каждой возделываемой культуре (отрасли);

- выход чистой продукции по каждой культуре (отрасли) в расчете на единицу занимаемой площади угодий;

- выход чистого дохода по каждой культуре (отрасли) в расчете на единицу занимаемой площади угодий;

- прибыль по каждой культуре (отрасли) с единицы занимаемой площади;

- уровень рентабельности.

Зная методику исчисления показателей и используя полученные данные, исследователь проводит экономическую оценку возделывания сельскохозяйственных культур (отраслей) и вносит необходимые коррективы на ближайшую и более отдаленную перспективу.

Такой же подход используется при экономической оценке животноводства, с соответствующими коррективами, связанными с их особенностями.

Прием аналогии

Чаще всего этот прием используют в контексте сезонных изменений какого-либо явления за предыдущие годы. К примеру, на 1октября 2002 года в ЗАО «Емуртлинское» было 1062 коровы, на 1 января 2003 года – 1083, а на

1 января 2004 года – 1096 голов. Необходимо определить выходное поголовье коров на 1 января 2005 года. Последовательность расчетов здесь такова:

1. С октября 2002 по январь 2004 года поголовье коров увеличилось на 2% (1083: 1062 х 100).

2. В среднем за два года поголовье коров выросло на 2,6%.

3. По аналогии переносим сложившуюся тенденцию при определении поголовья коров на 1 января 2005 года. Здесь возможны два варианта расчетов:

а) по поголовью коров на 1 октября 2004 года и средним значениям прироста – 1124 головы (1096 х 102,6: 100);

б) по поголовью коров на 1 октября 2004 года и темпам прироста с октября 2003 года по январь 2004 года – 1118 головы (1096 х 102,0: 100).

Следовательно, на 1 января 2005 года поголовье коров может составить 1118 – 1124 головы.

Прием скользящих динамических рядов

Этот инструмент довольно часто используется при проектных расчетах. В качестве аналитической базы в этом случае выступает изменение явления по месяцам в предыдущем и в текущем году. При использовании этого способа

проектирования следует:

- определить относительное изменение явления в текущем году по отношению к предыдущему;

- установить динамику изменения явления по предшествующему и текущему году от месяца к месяцу в относительных величинах;

- провести анализ изменения динамики явления, при этом возможный рост определяется как средний процент за прошедшее время или за три-четыре предшествующих месяца, а снижение – за предшествующие два-три месяца;

- принять вычисленный процент изменения объемов явления за основу проектного расчета ожидаемых объемов на ближайшую перспективу.

Рассмотрим изменение этого приема на следующем примере (таблица 2.26.).

Таблица 2.26.

Прогноз ожидаемого поголовья коров на конец года в ЗАО «Емуртлинское»

Месяцы	Поголовье коров, голов	Текущий год в % к предыдущему
В предыдущем году	В текущем году
Январь			110,2
Февраль			111,9
Март			113,7
Апрель			114,6
Май			114,3
Июнь			116,3
Июль			116,0
Август			113,0
Сентябрь			110,0
Октябрь			107,1
Ноябрь			104,0
Декабрь			101,0

В начале октября текущего года необходимо определить ожидаемое поголовье коров на конец года.

Тенденция к снижению поголовья коров началась в августе и продолжалась в сентябре – октябре. Среднее снижение поголовья составляет три процента в месяц. Принимая этот процент снижения для последних месяцев текущего года, определим поголовье коров на конец изучаемого года. Он составит 1096 голов.

Как видим, приведенный расчет вполне согласуется с данными, приведенными выше.

Прием экстраполяции

Экстраполяция (интерполяция) в статистике – способ вычисления показателей, недостающих в динамическом ряду (и за его пределами) явлений на основе установленной взаимозависимости вычисленных значений ряда.

К примеру, имеются следующие данные о производстве зерна в зоне северной лесостепи области (таблица 2.27.)

Таблица 2.27.

Дата добавления: 2015-07-18