«Экономическая эффективность производства сои в Краснодарском крае. ...»

из ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ

Зайцев, Роман Николаевич

1. Экономическая эффективность производства сои в

Краснодарском крае

1.1. Российская государственная Библиотека

diss.rsl.ru

2003

Зайцев, Роман Николаевич

Экономическая эффективность производства

сои в Краснодарском крае [Электронный

ресурс]: Дис.... канд. экон. наук

:

08.00.05.-М.: РГБ, 2003 (Из фондов Российской Государственной Библиотеки) Экономика — Российская Федерация — Краснодарский край — Сельское козяйство — Растениеводство — Производство зерна — Зерновые 5о5овые культуры — Соя.

Экономика U управление народным козяиством (по отраслям и сферам деятельности в т. ч.:

теория управления экономическими системами;

макроэкономика; экономика, организация и управ ление npegnpu яти ями, отрасл ями, комплексами; управ ление иннов аци ями;

региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демог рафи я; экономика npupogonoльзов ани я;

землеустройство и др. ) Полный текст:

http://diss.rsl.ru/diss/03/0949/030949044.pdf Текст воспроизводится по экземпляру, накодятцемуся в фонде РГБ:

Зайцев, Роман Николаевич Экономическая эффективность производства сои в Краснодарском крае Краснодар Российская государственная Библиотека, год (электронный текст).

бГ'ОЧ-д/^Обб Всероссийский иаучпо-исследовательский институт масличных культур им. B.C. Пустовойта

На правах рукописи

Зайцев Роман Николаевич Экономическая эффективность производства сои в Краснодарском крае.

Специальность 08.00.05. - экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство).

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Научный руководитель доктор экономических наук профессор Хрипливый Ф.П.

т Краснодар Содержание Стр.

Введение 1. Теоретические основы оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства.

1.1 Определение экономической эффективности производства в сельском 1.2 Методика оценки экономической эффективности 1.3.Агротехнические особенности производства и оценки экономической 2. Современное состояние отрасли соеводства и использование ее потенциала.

2.1 Мировое значение производства сои, и ее место в агропромышленном 2.2 Производственно-экономические условия и уровень производства сои 2.3 Использование внутрипроизводственных резервов повышения 3. Основные пути повышения экономической эффективности производства сои в Краснодарском крае.

3.1 Размещение посевов сои на территории края и возделывание ее в 3.2 Внутрипроизводствершые резервы повышения экономической 3.3 Резервы повышения экономической эффективности производства сои 'If Актуальность темы. Северный Кавказ второй по величине после Дальнего Востока соесеящий регион России. Большая часть посевов сои на Северном Кавказе находится в Краснодарском крае.

В последние годы интерес к сое в Краснодарском крае, как к кормовой и продовольственной культуре заметно возрос - больший удельный вес занимает соя в пищевых рационах животных и птиц, расширяется ассортимент соевых продуктов питания, вводятся дополнительные мощности по переработке сои. С декабря 2001 года действует краевая программа по крупномасштабному расширению посевных площадей под этой культурой.

Однако, увеличению производства сои препятствует ряд факторов.

Прежде всего, это — урожайность, которая чутко реагируя на погодные колебания, отвечает на засушливое лето глубоким спадом. Данное явление имеет следствием с одной стороны непосредственное снижение валового сбора, с другой - снижение посевных площадей в следующем году. Кроме того, соя требует относительно высоких материальных затрат на единицу площади, и большинство предприятий АПК края просто не в состоянии выполнить все агротехнические мероприятия на должном уровне.

Так, возможности, а зачастую и желания, товаропроизводителей выстзшают серьезным барьером на пути увеличения производства сои в крае.

К настоящему времени довольно детально изучены вопросы агротехнического характера: выявлены оптимальные сроки сева, определены перспективные сорта для конкретно взятых почвенно-климатических условий (Баранов В.Ф., Ефимов А.Г., Пенчуков В.М., Медянников Н.В., Кагшушев А.У., др.), оценено использование различных удобрений, средств защиты растений (Тоник Т.Е., Дробышева Н.И., Дряхлов А.И., Торбатенко Э.В., др.), разработаны технологии возделывания этой культуры (Аксенов И.В., Волошин А.Н., Бабич А.А., Баранов В.Ф., др.). Однако, при этом, экономический аспект соеводства проработан относительно слабо.

Подавляющее большинство экономических данных в соеводстве - это разрозненные сведения, характеризующие с точки зрения экономики использование того или иного агрегата, технологии, сорта и т.д.

Комплексным исследованием экономики возделывания сои занималось сравнительно небольшое количество ученых, и в крае, и в стране в целом (Адамень Ф.Ф., Письменов В.Н., Астащенко И.В., Гурмаш А.А., Дворядкрш Н.И., др.). Однако, в этих исследованиях, относящихся преимущественно к непосредственно связанные с повышением объемов производства в то время о как прочие вопросы, определяющие материальную отдачу производства, но не связанные непосредственно с производственным (технологическим) процессом практически не рассматривались. Для того времени подобный подход, в принципе, оправдывал себя - не важно какая из отраслей получит дополнительный доход, главное - чтобы росло общественное производство товаропроизводитель руководствуется собственными материальными интересами, именно вопрос «Какую прибыль получит каждый конкретно взятый производитель от определенного вида деятельности» и является ключевым. Кроме того, сама рентабельность производства сои стала в значительно большей мере, чем раньше зависеть от таких факторов, как направление использования произведенной продукции, выбор рынков сбыта, способа реализации и др., то есть факторов непроизводительного характера.

Вместе с тем, и основополагающий - производственный этап нуждается в дальнейших исследованиях. Во-первых, подавляющее большинство исследований этого вопроса относится к периоду плановой экономики, и, как следствие этого, авторы исходили из несколько отличных от имеющихся на сегодня приоритетов и возможностей. В то время сельское хозяйство получало ощутимую поддержку со стороны государства, да и сама отрасль имела на много больший экономический потенциал, чем она имеет сегодня.

Кроме того, была абсолютно иная обстановка в отраслях, органично связанных с сельских хозяйством: машиностроении, энергетике, перерабатывающей, пищевой промышленности и т.д.. Во-вторых, сельскохозяйственное производство — динамично изменяющаяся сфера меняются сорта культур, территории их возделывания, средства запщты растений, то есть качественно меняются сами факторы производства.

Наконец, имеющиеся результаты исследований по экономике возделывания сои характеризуют производство этой культуры в различных регионах страны, и данные для одних территорий, разумеется, ни в коем случае нельзя экстраполировать на регионы с другими почвенно-климатическими и сощ1ально-экономическими условиями. Все вышеизложенное свидетельствует о исключительной актуальности исследования вопросов соесеяния в Краснодарском крае, что и обусловило выбор темы, определило цель и задачи исследования.

Цель и задачи исследования - комплексная оценка экономического состояния производства сои в Краснодарском крае как на уровне районов, так и на уровне отдельно взятых хозяйств. Поиск резервов повышения экономической эффективности производства этой культуры, и разработка конкретных рекомендаций для использования этих резервов.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- рассмотреть теоретические основы оценки экономической эффективности производства в сельском хозяйстве и определить систему показателей, характеризующих уровень проюводства;

существующие тенденции изменения основных производственных показателей возделывания этой культуры;

- изучить влияние отдельных факторов на показатели эффективности производства, а также дать количественную оценку степени влияния этих факторов;

- определить основные пути повышения уровня производства сои в Краснодарском 1фае;

Краснодарского 1фая, Объектом исследованрю явились сельскохозяйственные предприятия перерабатывающие соевое сырье.

Теоретическую и методическую основу диссертации составляют разработки научно-исследовательских гшститутов, законодательные и нормативные акты по изучаемой проблеме.

Основные методы исследования : абстрактно-логический, метод аналитических группировок, монографический, индексный, метод сравнительного анализа динамических рядов, расчетно-конструктивный, коррелящюнно- регрессионный анализ, кластерный анализ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- в теоретической части работы впервые доказана необходимость группировок сразу по нескольким признакам ( с применением экономической эффективности;

соесеящего комплекса Краснодарского края в новых - рыночных условиях хозяйствования, выявлены общие тенденции развития гоменения, определены различия в зфовне производства сои по существующего диспаритета;

неблагоприятными условиями возделывания этой культуры;

сельскохозяйственным предприятиям, выявлены причины различий, предложены меры по повышению эффективности производства сои на уровне отдельно взятого хозяйства;

себестоимости ) и факторов непроизводственного характера (цена реализации) на конечный финансовый результат.

факторы, определяющие сезонные колебания цен, предложена схема поведения при сделках купли-продажи соевого сырья.

защиту:

Краснодарского края в новых рыночных условиях хозяйствования, обусловргепгае произошедшие изменения по агроклиматическим - выделенные и обоснованные наиболее перспективные зоны для неблагоприятными условиями возделывания этой культуры;

- предложеные меры по повышершю эффективности производства сои на уровне отдельного хозяйства : за счет внедрения новых технологий и др;

себестоимости ) и внешних непроизводственных факторов (цена реализации, сроки реализации, объемы реализации ) на конечные результаты производства сои;

вьфащенного соевого сьфья.

предложенных в работе на практике позволит значительно повысить экономическую эффективность производства сои как на уровне отдельно взятого производителя, так и в целом по краю.

соответствии с тематическим планом ВНИИМК номер государственной регистрации 01.8.80015402 «Разработать и представить в Министерство усовершенствованию системы экономических мер, обеспечивающих повышение рентабельности производства сои». Основные положения Конференции молодых ученых ВНИИМК (г. Краснодар, 2003г.) Некоторые технологические предложения работы были апробированы на Армавирской опытной станции ВНИИМК, г. Армавир, в СПК «Дружба»

Успенского района (2001-2002гг). По результатам исследования были опубликованы четыре печатных работы общим объемом более 9,5 п.л.

Объем и структура диссертации. Общий объем работы составил 181 страницу компьютерного текста.

Работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, охватившего 158 наименований, 13 приложений. Работа содержит таблиц..

проблемы, обоснована актуальность, научная новизна и практическая значимость проведенного исследования.

В первой главе «Теоретические основы оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства» проанализирована сущность категории экономической эффективности производства, вьщелен и обоснован минимальный набор показателей, характеризующий сельскохозяйственное производство с точки зрения экономической эффективности, а также рассматриваются методы исследования, используемые в работе.

Во второй главе «Современное состояние отрасли соеводства и использование ее потенциала » рассмотрены и сопоставлены основные показатели и тенденции производства сои в мире, России, Краснодарском рассматриваемым явлениям.

эффективности производства сои в Краснодарском крае » предложены наиболее эффективные направления по увеличению производства и Краснодарском крае. Проработаны вопросы технологического характера, вопросы размещения в масштабах края, проблемы выбора сроков и способов реализации соевого сырья.

1. Теоретические основы оценки экономической эффективности производства продукции растениеводства.

1.1 Определение экономической эффективности производства в сельском хозяйстве и ее показатели.

На настоящее время в литературных источниках можно обнаружить несколько принципиально отличающихся, однако, не противоречащих друг другу определений «экономической эффективности производства».

капиталистического способа производства дал К. Маркс, он писал, что сущность эффективности производства заключается в том, чтобы при минимуме авансированного капитала производить максимум прибавочной стоимости. (84).

экономии рабочего времени. Эта идея получила продолжение и в трудах крупного американского экономиста русского происхождения В.В.

Леонтьева, который определил экономическую эффективность как соотношение затрат и эффекта (соотношение между количеством экономической эффективности производства означает, что на каждую единицу затрат и всех ресурсов производитель получает все больше продукции (43). Применительно к сельскому хозяйству это определение означает выполнение принципа трех максимумов :

общества;

- обеспечение максимальной производительности труда при полном использовании запаса рабочего времени в различные периоды года;

- максимальная продуктивность земли при условии не только сохранения, но и повышения плодородия почвы.

Н. Я. Коваленко определяет экономическую эффективность сельскохозяйственного производства, как получение максимального количества продукции с единицы площади при наименьших затратах живого и овеществленного труда. Высшим кррггерием эффективности является полное удовлетворение общественных и личных потребностей при наиболее рациональном использоварши Р1меющихся ресурсов. (64).

Оценка экономической эффективности производится путем сопоставления результатов производства с затратами:

Эффективность = Результат / Ресурсы (затраты) Под результатами производства понимают его полезный конечный результат в виде:

- материализованного результата процесса производства, измеряемого объемом продукции в натуральной и стоимостной формах;

- народнохозяйственного результата деятельности предприятия, который включает не только количество изготовленной продукции, но и охватывает ее потребительскую стоимость.

Эффективность производства можно классифицировать по отдельным признакам на следующие виды:

- по последствиям — экономическая, социальная, экологическая ;

народнохозяйственная;

- по степени увеличения (повторения) — первичная (одноразовый эффект) и мультипликационная (многократно повторяющаяся) ;

- по цели определения - абсолютная (характеризует обпхую величину эффекта в расчете на единицу затрат или рес)фсов) - сравнительная (при выборе оптимального решения из нескольких вариантов хозяйственных или других решений).

Эффективность производства находит конкретное количественное вьфажение во взаимосвязанной системе показателей, характеризующих эффективность использования основных элементов производственного процесса. Система показателей экономической эффективности производства должна соответствовать следующим принципам:

- обеспечивать взаимосвязь критерия и системы конкретных показателей эффективности производства;

- определять уровень эффективности использования всех видов, применяемых в производстве ресурсов;

- обеспечивать измерение эффективности производства на разных уровнях управления;

- стимулировать мобилизацию внутрипроизводственных резервов повышения эффективности производства.

показателей:

1) обобщающие показатели:

- производство чистой продукции на едишщу затрат ресурсов;

- прибыль на единицу обпщх затрат;

- рентабельность производства;

- затраты на 1 рубль товарной продукции и др.;

2) показатели эффективности использования труда:

- темп роста производительности труда;

- доля прироста продукции за счет увеличения производительности - абсолютное и относительное высвобождение работников;

- коэффршрент использования фонда рабочего времени;

- трудоемкость едишщы продукции и др.;

3) показатели эффективности использования производственных - общая фондоотдача;

- фондоотдача активной части основных средств;

- рентабельность основных фондов ;

- фондоемкость единицы продукции;

- материалоемкость едишщы продукции и др.;

4) показатели эффективности использования финансовых средств:

- оборачиваемость оборотных средств ;

- рентабельность оборотных средств ;

- относительное высвобождение оборотных средств ;

- рентабельность капитальных вложений;

- срок окупаемости капитальных вложений и др.

При определении критерия эффективности производства, как отношения валовой продукции к затратам живого и овеществленного труда, ключевым показателем эффективности производства является «проговодительность труда» (27, 100, 142). При таком подходе, прочие показатели также характеризуют именно производительность. Так производительность земли — урожайность, производительность основных фондов - фондоотдача и т.д. Такой подход к экономической эффективности производства получил наибольшее распространение в отечественной литературе и до 90-х годов экономическая эффективность определялась преимущественно вьппеуказанным образом.

Данное определение экономической эффективности довольно часто оказывается базовым, основополагающим и в исследованиях современных экономистов (30, 53 ), в то же время на настоящий момент сложился и ряд иных, принципиально отличных от вышеизложенного подхода определений сущности категории экономической эффективности.

В. Балыков (9) пишет: «теория должна освободиться от чрезмерной привязанности к использованию затрат и перевести акцент на стоимостные результаты производства, на экономический эффект, то есть на рентабельность».

Определение экономической эффектрюности проговодства, как «уровня проговодительности ресурсов» совершенно справедливо в случае, если под «производством» понимать сам производственный процесс непосредственно.

Однако под производством все чаще (23, 82 ) понимают все четыре стадии цикличного процесса: производство - распределение - обмен - потребление.

В этом случае категория экономической эффективности производства предстает в новом свете. В условиях товарно-денежных рыночных отношении целью предпринимательской деятельности является не максимизация выпуска продукции, при минимальных затратах, а извлечение максимально возможной прибыли. Все остальное отходит на второй план.

Прибыль одновременно выступает и мерилом категории экономической эффективности производства. Отсюда следует, что сущностный характер критерия эффективности в условиях цивилизованного рынка непосредственно совпадает с целью производства, поэтому между прибылью и критерием эффективности отсутствуют существенные противоречия.

Прибыль - конечный финансовый результат предпринимательской деятельности. Учет прибыли позволяет установить насколько эффективно ведется хозяйственная деятельность. Г.И. Макин пишет: «Критерием экономической эффективности агропромышленного производства в рыночных условиях является прибыль. Однако в абсолютном отношении она не отражает в достаточной степени эффективность деятельности предприятия. Основным обобщающим ее показателем следует считать рентабельность, в которой отражается как объем прибыли, так и уровень затрат на производство продукции» (81).

Таким образом, в данном случае рентабельность - главный показатель экономической эффективности производства предприятия, который отражает конечные результаты хозяйственной деятельности.

Система показателей, характеризующая экономическую эффективность производства, в этом случае включает в себя практически те же показатели, что уже были приведены выше (урожайность, материальные затраты.

затраты труда, себестоимость и др.). Принципиальная разница заключается в том, что в первом случае основной критерий (показатель) в системе показателей - производительность совокупного общественного труда, во втором — рентабельность производства. Еще раз подчеркнем, что вышеизложенные подходы ни в коем случае не противоречивы и лишь дополняют друг друга.

Следует отметить, что второй подход утрачивает смысл, если рассматривать производство на уровне человечества (общества) в целом и в то же время представляется более корректным для анализа эффективности производства отдельно взято предприятие, отрасли и т.д. Примечательно, что если в первом случае эффективность производства рассчитывается как соотношение двух величин (затраты и объем производства), то во втором случае к уже существующим величинам добавляется цена реализации. И ценовой фактор - дополнительная переменная уже вступает полноправным аргументом, определяющим функцию - рентабельность (а через нее эффективность производства).

Отдельные авторы считают нецелесообразным учитывать целевой фактор.

Однако, такая позиция, очевидно, не вполне корректна. Так, Н.Я.

Коваленко пишет: « Особая роль в системе повышения экономР1ческой эффективности сельскохозяйственного производства отводится выбору каналов реализации. В условиях рынка расширились возможности предприятия по продаже сельскохозяйственной продукции по наиболее эффективным направлениям, что способствует получению дополнительного размера дохода от хозяйственной деятельности»(б4).

Таким образом, в современных условиях для отдельно взятого производителя имеет значение не только способ производства, но и способ реализации произведенной продукции. Нерациональное поведение в обоих случаях имеет один результат - недополучение прибыли. Поэтому в нашем случае мы ни в коем случае не рп'норируем ценовой фактор и ставим его в одога ряд с остальными факторами, влияющими на экономическую эффективность производства.

Принщшиальное уточнение в понятие экономической эффективности производства предлагает С.А. Константинов. Критерий экономической эффективности он определяет как «максимизация прибыли в расчете на единицу сельскохозяйственных угодий при минимуме издержек. »(67).

При решении вопроса, сколько производить продукции необходимо сравнивать предельный доход с предельными издержками каждой последующей едигошь! продукции. Если предельный доход больше предельных издержек, то следует наращивать обьем производства, так как прирост дохода будет больше чем прирост издержек, а следовательно, будет достигнута максимальная прибыль.

«При использовании (наиболее распространенного в настоящее время) критерия эффективности производства, как максимизация прибыли в расчете на единицу затрат, предприятие должно стремиться производить такой объем продукции, при котором рентабельность максимальна из возможных случаев. Однако предприятию в действительности выгодно увеличивать объем производства до более высокого уровня, так как не смотря на снижение рентабельности общий объем прибыли при этом будет возрастать».(67).

С этим положением трудно поспорить и в нашем исследовании именно масса прибыли с единицы площади и выступает основным критерием экономической эффективности производства. Однако, сразу следует отметить, что выбор в качестве критерия экономической эффективности производства рентабельности производства в сельском хозяйстве России на настоящий момент также вполне корректен.

Чаще всего, в производственных масштабах, рост прибыли с единицы затрат (рост рентабельности) до определенного момента совпадает с ростом прибыли с единицы площади. Это происходит до тех пор, пока прибыль растет опережающими темпами по сравнению с затратами. И лишь когда рост затрат начинает опережать рост прибыли, мы наблюдаем выше уже отмеченное положение, когда рентабельность снижается, но прибыль с единицы площаци растет. Такая ситуация предполагает, что максимальный уровень тггенсификации производства уже достигнут и дальнейшее вложение имеют меньшую экономическую отдачу, чем предшествуюпще.

Такой уровень интенсификации производства сои в Краснодарском крае, как будет показано ниже еще не достигнут. Поэтому на настоящий момент получение максимальной прибыли с единицы площади и получение максимальной прибыли с единицы затрат как правило означает одно и тоже.

Более того, максимизация рентабельности на настоящий момергг представляется более актуальной, чем рост прибыли с 1 га, т.к.:

- хозяйства (99% из них) испытывают недостаток оборотных средств.

- при достижении максимальной рентабельности на возделывании сои альтернативным вложением этих денег в возделывание других культур.

Сразу отметим, что прибыль с едршицы площади, как показатель, слабо пррп'оден для рассмотрения в динамике лет, поскольку не содержит соотношения с затратами, а значит номинальный рост прибыли с единицы площади может сопровождаться реальным снижением экономической эффективности производства. Кроме того, принимая во внимание то обстоятельство, что этот показатель измеряется в денежном выражении, а денежная единица имеет свойство изменять свою покупательную способность, в динамике лет можно рассматривать только проиндексированные показатели прибыли с единицы площади.

В современной экономической теории получил свое развитие и третий подход к определению экономической эффективности производства. Он исходит из возможности альтернативного использования имеющихся ресурсов. В этом случае экономическая эффективность производства тесно связана с категорией «альтернативных издержек», которые возникают из-за возможности выбора между теми или иными экономическими решениями.

А.Ф. Шафронов пишет: « Считаем, что определение эффективности производства, как соотношение результата и затрат являются неточным. Оно скорее раскрывает способ измерение эффективности, а не ее сущность. По нашему мнению эффективность представляет собой степень использования производственного потенциала экономического субъекта для производства продукции и ее реализации...»(146) Здесь экономическая эффективность выступает как соотношение фактического и наилучшего из возможных способов производства. Такой подход призван выявить размер упущенных возможностей и на этой основе разработать меры по более рациональному использованию ресурсов производства.

Система показателей экономической эффективности производства в данном случае не содержит ничего принципиально нового, однако сам способ оценки существенно отличается от предьвдущих. Здесь для определения экономической эффективности производства величины (показатели) сравниваются не фактические (плановые) друг с другом, а фактический (плановый) с наилучшим из всех возможных (эталонным).

Не смотря на существенные различия в определении экономической эффективности производства, экономисты, занимающиеся разработкой данной проблемы практически единогласны в вопросе путей повышения экономической эффективности производства.

производства являются: рост валовой продукции, снижение затрат на ее производство и совершенствование каналов реализации (64).

производственный процесс, то повышение экономической эффективности проговодства сводится к повышению проюводрггельности совокупного единицу продукции, что в свою очередь может быть достигнуто путем достижений научно-технического прогресса, повышение интенсификации производства целиком определена внутрипроговодственными факторами производительности труда, урожайности сельскохозяйственных культур, фондоотдачи и т.д.

В случае если в понятие «производства» включать и стадию обмена внешний фактор-цена реализации продукции.

Следует отметить, что производитель в значительно большей степени способен влиять на внутрипрогаводственные факторы, чем на внешние.

использование внешних резервов сказывается на уровне экономических показателей предприятия, но главным источником экономии являются внутрипроизводственные резервы (8).

Так, практически целиком зависит от производителя, использование тех или иных сортов и технологии, техники, своевременное и полное проведение полевых работ, в то время, как цена (внешний фактор) складывается под влиянием спроса и предложения и непосредственно повлиять на нее отдельно взятый производитель не может, в его силах лишь выбрать покупателя и сроки реализации.

В своей работе эффективность производства мы будем оценивать на основании нескольких показателей. Только исследование по меньшей мере трех показателей в комплексе : урожайность, рентабельность и прибыль с 1 га, может определить уровень эффективности производства характеризует лишь отдельную сторону проговодства, не охватывая всей системы в целом. Так :

1. Рентабельность производства дает представление о эффективности использования денежных (материальных) ресурсов, при этом не давая оценки эффективности использования земель. То есть, в принципе, в качестве абсолютного показателя эффективности производства его можно использовать лишь в случае неограниченности посевных площадей, что само по себе является абстракцией.

2. Прибыль с единицы площади характеризует эффективность использования земельных площадей с экономической точки зрения (используя стоимостные показатели). В то же время этот показатель не учитывает ограниченность (редкость) денежно-материальных ресурсов. То есть дать оценку экономической эффективности проюводства, опрфаясь лишь на этот показатель можно только для хозяйства, обладающего неограниченными денежно-материальными ресурсами, что является фикцией.

3. Урожайность, Этот показатель характеризует эффективность использования земельных ресурсов в натуральных единицах измерения.

Использовать этот показатель в дополнение к предшествующим двум совершенно необходимо, поскольку имершо он характергоует уровень производства сельскохозяйственной культуры без поправок на реализационный фактор. Вполне возможна ситуация, когда при высоком уровне рентабельности производства и прибыли с единицы площади, урожайность - низкая, и наоборот. Отвлеченность от стоимостных единиц измерения, вместе с тем, является и основным недостатком этого показателя. То есть высокоурожайное производство может быть и убьггочным, а убыточное производство не может быть эффектршным.

Таким образом абсолютизировать и этот показатель также не СТОРГГ.

Важное место в оценке эффективности производства принадлежит показателям эффективности использования труда, В общей иерархии показателей эффективности использования труда центральное место занимает показатель производительности труда. Только при условии по меньшей мере сохранения существующего уровня производительности труда эффективность производства может повышаться. Отметим, что если на микроуровне (на уровне отдельно взятого товаропроизводителя) показатель производительности труда отходит на второй план, уступая место таким показателям как урожайность, рентабельности, прибыль с га ; то на макроуровне (на уровне государства и на общемировом уровне) показатель производительности труда является основополагающим, базовым критерием оценки экономической эффективности производства Кроме того, эффективность производства во многом определяется и социальными результатами, выражающими соответствие результата производственно - хозяйственной деятельности социальным целям общества, коллектива, приоритетность человеческого (личностного) фактора в развитии экономики. Социальные результаты выражают все, что связанно с жизнедеятельностью людей, как в сфере производства, так и вне ее. Экономические интересы производителей находятся в тесной взаимосвязи с социальными результатами: чем выше экономические результаты, тем выше должны быть и социальные результаты и наоборот. Социальные результаты отражаются в таких показателях, как повышение уровня жизни (рост оплаты труда, реальных доходов, прожиточный минимум, обеспеченность жильем, уровень медицинского обслуживания, общеобразовательный и профессиональный уровень работшпсов), свободное время и эффектргоность его использования, условия труда (сокращение травматизма, текучесть кадров, занятость население), В заключение этого раздела хотелось бы отметить две особенности в определении экономической эффективности производства применительно к сельскому хозяйству.

Прежде всего, о земле. Основные показатели экономической эффективности производства не учитывают изменения, происходящие с земельными ресурсами производителя, в то время, как такие гоменения чаще всего имеют место. Земля — основной производственный фактор в сельском хозяйстве и если повышение рентабельности производства, прибыли с единиць! площади, производительности труда и т. д.

экономической эффектршности производства не может быть и речи.

Сохранение, а по возможности и повыщение плодородия почв является неотъемлемой частью повьппения экономической эффективности сельскохозяйственного производства.

И второе. Конечные результаты деятельности в сельском хозяйстве в подавляющей мере определяются природно-климатическими условиями.

Поэтому связь между производственными факторами и результатами производства проявляются гораздо слабее, чем в других отраслях экономики. И это обстоятельство следует учитывать при оценке коэффищ1ентов характеризующих тесноту связи.

1.2 Методика оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства.

При написании работы использовались следующие статистические и экономические методы: метод группировок, индексный метод, ряды динамики, графический метод, коррелящюнный анализ, кластерный анализ.

Метод группировок использовался практически в каждом разделе работы, поскольку он является базовым, отправным местом для применения других методов. Впрочем, метод группировок часто используется и как самостоятельный метод, не нуждающийся в дальнейшей аналитической доработке, когда полученные в результате группировок обобщенные данные закономерностях, содержащихся в ней.

показателями в динамике лет. При работе со статистическими срезами

СТОРШОСТНЫХ

территорий) индексный метод не применялся, поскольку изменение этих показателей под влиянием месторасположения для целей исследования не прршципиален. В ходе исследования, с целью выявить реальные, а не номршальные изменения величин были проиндексированы следующие показатели: цены реализации, затраты на единицу площади, затраты на едиршцу продукции (себестоимость). В качестве индексов, при расчетах применялись индекс инфляции и курс валют (рубль / доллар США).

Ряды динамики применялись для анализа изменения исследуемых величин с течением времени. При рассмотрении натуральных показателей (урожайность, валовой сбор, площади и др.) были использованы первичные данные отчетов и сводок, при рассмотрении стоимостных показателей помимо рядов, содержащих первичные данные, были составлены ряды, содержащие проиндексированные данные учитывающие изменения в покупательной способности денежной единицы. Для наглядного отображения данных рядов динамики, а также с целью отображения доли каждой величины в общей совокупности в ряде случаев был применен графический метод.

Для выявления тесноты взаимосвязи между отдельными величинами был применен метод корреляционного аналЕва.

количественно определена степень взаимосвязи между площадью культуры и урожайностью, затратами на единицу площади и урожайностью и др.

Как уже говорилось в предыдущей главе, экономическая эффективность производства в сельском хозяйстве не может быть выражена единым показателем, то есть для определения эффективно или неэффективно то или иное производство требуется несколько показателей (ряд показателей). В рентабельность, фондоотдача и др. И для определения предприятий в группы с высокой, средней и низкой эффективностью производства следует сравнивать их сразу по ряду признаков. Последовательные группировки хозяйств по каждому из показателей в нашем случае не дадут четкой (ясной) картины, поскольку при каждой смене критерия группировки будет изменяться и состав групп. Поэтому, с целью выделения хозяйств с высоким, средним и низким уровнем эффективности производства нами был применен закономерностей и взаимосвязей между эффективностью производства и факторами ее образующими.

Рассмотрим подробнее методы оценки эффективности производства, применяемые в данной работе.

Итак, метод группировок. Группировка — разбиение единиц изучаемой статистической совокупности на группы в зависимости от значений исследуемого признака (130). Признак, на основании значений которого количественным (дискретным или интервальным) и атрибутивным ( в том числе альтернативным), типологическими, структурными и аналитическими. Типологическая группировка - разделение количественно разнородной совокупности на количественно однородные группы (классы, типы). Структурная группировка - группировка, позволяющая разделить однородную совокупность на группы, характеризующие структуру исследуемой совокупности по какомулибо варьирующему признаку. Аналиггическая - группировка, производящая с целью выявления взаимосвязи признаков, характеризующих одну статистическую совокупность. Группировка производиггся по факторному признаку, рядом с которым фиксируется значения результативного.

Разделение группировок на три вида, в зависимости от решаемых задач, носит относительный характер, так как группировка нередко бывает универсальной, одновременно выделяя типы, показывая структуру совокупности и отражая закономерности изменения одного признака в зависимости от другого.

Число групп, на которые разбивается исходная статистическая совокупность, зависит от : задач исследования, вида признака, являющегося основанием группировки; степени вариации группировочного признака, численности единиц изучаемой статистической совокупности.

Если группировочный признак атрибутивный или количественный дискретный, то число групп равно числу значений признака. Если количественный признак интервальный, а величена интервала равная, то ширина интервала определяется по формуле:

X mx и X mn - нзибольшес И наименьшес значение признака у единиц изучаемой совокупности, h ^ - число групп.

Величину интервала обычно округляют до целого (всегда большего) числа. Число групп зависит от численности единиц совокупности и определятся на основании номограммы Стерджесса:.

совокупности, hrp Равный интервал применяется при группировке по признаку с наибольшей изменчивостью.

Ряды распределения - упорядоченное распределение единиц совокупности и отдельных подмножеств по группировочному признаку.

Ряды распределения являются формой представления структурной группировки и строятся с целью изучения состава изучаемой статистической совокупности, ее однородности, колеблемости значений признаков и границ их измерения, закономерностей развитиягоучаемогоявления. На основании рядов распределения рассчитываются относительные величины структуры, средние показатели, устанавливается типичность обобщающих показателей с позиций наблюдаемых единиц (128,129,132 ).

Являясь группировкой, ряды распределения могут быть образованны по атрибутивному и количественному признакам. Ряд построенный по количественному группировочному признаку, называется вариационным.

Методология построения вариационного ряда распределения включает следующие этапы:

1. На основании неупорядоченных первичных данных строится ранжированный ряд единиц совокупности по возрастанию (реже убыванию) значение варианты, в котором указываются значение группировочного признака X и порядковые номера единиц совокупности, обладающих этим значением.

2. Исходя из численности е;щниц совокупности по номограмме Стерджесса, определяется число групп.

3. Рассчитывается ширина интервала 4. Определяется количество единиц в каждой группе по ранжированному ряду.

5. Строится ряд распределения.

Для характеристики единиц статистической совокупности в работе неоднократно использовался индексный метод.

Индекс - относительная величина, показывающая изменения какого-либо показателя, характеризующего единицу или группу исследуемых единиц.

Индекс представляется коэффициентом или в процентах и показывает, во сколько раз (значерше коэффициента), на сколько (значение индекса в процентах минус 100%) или на сколько единиц (числитель индекса минус знаменатель) изменится рассматриваемый показатель. Чтобы выразить индекс в процентах, коэффициент умножают на 100.

Индексы могут показывать изменение ршдексируемого показателя в пространстве (в сравнении с другой территорией), по сравнению с нормативными или плановыми значениями индексируемого показателя, относительно фактических значений показателя прошлого периода (в динамике).

Динамические индексы могут быть базисными и цепными. В базисных индексах фактический показатель отчетного периода сравнивается со сколь угодно отдаленным базисным периодом. Ценные индексы отражают изменения показателя по сравнению с предшествующим периодом.

Произведения ценных шздексов дает базисный индекс последнего периода.

Между индивидуальными индексами существует та же связь, что и между индексируемыми показателями.

Использование индексного метода позволяет измерить влияние отдельных факторов на изменение того или иного показателя.

Методика анализа заключается в следующем:

1. На основании логической формулы расчета результативного показателя устанавливаем связь индексов результативного и факторных показателей, 2. Определяем общие изменения результативного показателя.

3. Исчисляем влияние на изменения этого показателя экстенсивного фактора, при этом за базовое значение принимается значение результативного показателя. Базисное значение умножается на разность между индексом экстенсивного показателя, представленного коэффициентом, и единицей (j - !)• 4. Устанавливаем влияние на изменение результативного показателя интенсивного фактора. Разность между индексом интенсивного результатрюного показателя, увеличенного на его изменение под влиянием экстенсивного показателя.

5. Проводится поверка расчетов:

1) сумма гоменений результативного показателя под влияние отдельных факторов равна общему изменению результативного 2) устанавливается связь индексов.

6. Анализируются полученные результаты Ряд динамики - последовательность одноименных показателей, расположенных в хронологическом порядке и характеризующих развитие изз^аемого явления. Анализ рядов позволяет выявить тенденции и закономерности развития.

Для проведения уровней ряда к сопоставимому виду используется смыкание рядов динамики, методика которого включает:

1. Для даты или периода, когда произошло изменение, необходимо зафиксировать два уровня ряда в прежних и новых условиях.

2. Рассчитывается коэффициент пересчета делением уровня ряда после изменения на уровень той же даты или периода до изменения.

3. Строится сопоставимый ряд, в котором уровни до даты или периода, в котором произошли изменения, умножаются на коэффициент пересчета.

Для наглядного представления рядов динамики в работе использованы графики, гистограммы, диаграммы.

эффективности производства нами был применен кластерный метод. В отличие от комбинационных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных пргонаков одновременно.

HanppiMep, если каждый наблюдаемый объект характеризуется двумя признаками XI и Х2, то пи выполнении комбинационной группировки вся совокупность объектов будет разбита на группы по признаку XI, а затем вн)ггри каждой выделенной группы будут образованны подгруппы поХ2.

В кластерном анализе все группировочные признаки одновременно участвуют в группировке, то есть они учитываются все сразу при отнесении наблюдаемого объекта в ту или иную группу.

Кластерный анализ позволяет решать следующие задачи:

- проведение классификации объектов с учетом признаков, отражающих сущность, природу объектов.

- проверка выдвигаемых предположений о наличии некоторой стр51стуры в изучаемой совокупности объектов, то есть поиск существующей структуры.

- построение новых классификащш для слабоизученных явлений, когда необходимо установить наличие связей внутри совокупности и попытаться упорядочить данные совокупности в соответствии с Методы кластерного анализа можно разделить на две большие группы:

агломеративные (объединяют отдельные объекты) и дивизивные (расчленяют группы на отдельные объекты). Оба метода могут быть реализованы с помощью отдельных алгоритмов.

Для удобства записи формализованных алгоритмов кластерного анализа введем следующие условные обозначения:

Xi, Хг,..., Хп— совокупность объектов наблюдения.

Xj = ( Xji, Xj2... Xjm) - j-oe многомерное наблюдение в m - мерном пространстве признаков, dj — расстояние между i — м и 1 - м объектами.

Zij — нормированные значения исходных переменных Д — матрица расстояний между объектами.

Для проведершя классификации необходимо ввести понятия сходства объектов по наблюдаемым переменным. В каждый кластер должны попасть объекты, имеющие сходные характеристики.

В кластерном анализе для количественной оценки сходства вводится понятие метрики. Сходство или различие между классифицируемыми объектами устанавливается в зависимости от метрического расстояния между ними. Если каждый объект описывается к признаками, то он может быть представлен, как точка в к — мерном пространстве, и сходство с другими объектами будет, определяется как соответствующее расстояние. В кластерном анализе используются различные меры, расстояния между объектами. Наиболее распространены:

1) Евклидово расстояние:

2) Взвешенное Евклидово расстояние:

где : d у-расстояние между 1-м и j - м объектами, X ik, X ik -значение переменных у 1-го и j-ro объектов.

Wk - вес приписываемый к-й переменной оценка сходства между объектами сильно зависит от абсолютного значения признака и от степени его вариации в совокупности. Чтобы устранить подобное влияние на процедуру классификации, можно значение исходных переменных нормировать одним ю следующих способов:

Нормирование исходных данных имеет результатом изменения конечных данных - расстояний.

В случае, если переменные различны по своей значимости, им придают веса, т. е. умножают исходные величины на коэффициент (60).

Один из методов кластерного анализа является метод поиска сгущений.

Один из алгоритмов поиска сгущений называется «форель»: Суть этого метода заключается в применении гиперсферы защитного радиуса, которая перемещается в пространстве классифицированных признаков с целью поиска локальных сгущений точек.

Метод поиска сгущений требует вычисления матрицы расстояний между объектами. Затем выбирается объект, который является первоначальным центром первого кластера. Выбор такого объекта может быть произвольным, а может основываться на предварительном аналгое точек и их окрестностей.

При использовании второго подхода можно значительно соьфатитъ число итераций, приводящих к распределению всех точек по кластерам.

Точка определяется за центр гиперсферы. Определяется совокупность точек, попавших внутрь этой сферы, и для них вычисляются координаты центра (вектор средних значений признаков). Далее вновь рассматриваем гиперсферу такого же радиуса, но с новым центром, и для совокупности попавших в нее точек рассчитываем вектор средних значений, принимаем его за новый центр и т.д. Когда очередной перерасчет координат центра сферы приводит к тому же результату, это и предьщущий, перемещение сферы прекращается, а точки попавшие в нее, образуют кластер и из дальнейшего процесса кластеризации исключаются.

Затем все повторяется по-новому. Число будупщх кластеров неизвестно и сильно зависит от выбора радиуса сферы.

Для оценки устойчивости полученного разбиения целесообразно повторять процесс кластеризации несколько раз для различных значений радиуса сферы, изменяя каждый раз радиус на небольшую величину.

Существует несколько способов выбора радиуса сферы. Если d ik расстояние между 1 -м и к -м объектами, то в качестве нижней грашщы радиуса Rn, выбирают Rn=mm d (X,, Хк), а верхняя граница определяется, как Несмотря на высокз^ю эффективность кластерный анализ имеет один серьезный недостаток - алгоритмы этого метода исключительно трудоемки и их сложно использовать для больших совокупностей (60, «StatSoft»), метод к- средних (18, 61). Отличительная черта этого методаизначально заданное число кластеров, причем образованных системой так, чтобы они были настолько различны, насколько это возможно.

Программа начинает с К случайно выбранных кластеров, а затем максимизировать изменчивость между кластерами.

В нашем исследовании также был применен корреляционнорегрессионный метод анализа.

Общее название множественной регрессии состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными ( называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Важно, что значение коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения.

Пропорциональность означает просто линейную зависимость. Корреляция высока, если на графике зависимость можно представить прямой линией (с положительным или отрицательным углом наклона).

Общая вычислительная задача, которую требуется решить при анализе методом множественной регрессии, состоит в подгонке прямой линии к минимизировать квадраты отклонений этой линии от наблюдаемых точек. Поэтому, на эту общую процедуру иногда ссылаются как на оценку по методу наименьших квадратов.

Результат корреляционно — регрессионного анализа — зфавнение регрессии и ее графическая интерпретация.

Прямая линия на плоскости (в пространстве двух измерений) задается уравнением У= а + в*х, т.е. переменная (У) может быть выражена через константу (а) и угловой коэффициент (в), умножершый на переменную х.

Константу рпюгда называют также свободным членом, а угловой коэффициент регрессионным или в-коэффициентом.

В многомерном случае, когда имеется более одной независимой переменной, линия регрессии не может быть отражена в двухмерном пространстве, однако она также легко может быть оценена Регрессионные коэффициенты (или В-коэффициенты) представляют независимые вклады каждой независимой переменной в предсказание зависимой переменной. Другими словами, переменная XI, к примеру, коррелирует с переменной Y после учета влияния всех других независимых переменных. Этот тип корреляции упоминается также под названием частной корреляции.

Линия регрессии выражает наилучшее предсказание зависимой переменной (Y) по независимым переменным (X). Однако, природа редко (если вообще когда-нибудь) бывает полностью предсказуемой и обьршо имеется существенный разброс наблюдаемых точек относительно подогнанной прямой (как это было показано ранее на диаграмме рассеяния).

Отклонение отдельной точки от линии регрессии (от предсказанного значения) называется остатком.

Чем меньше разброс значений остатков около линии регрессии по отношению к общему разбросу значений, тем, очевидно, лучше прогноз.

Например, если связь между переменными X и Y отсутствует, то отношение остаточной изменчивости переменной У к исходной дисперсии равно 1.0.

Если X и Y жестко связаны, то остаточная изменчивость отсутствует, и отношение дисперсий будет равно 0.0. В большинстве случаев отношение будет лежать где-то между этими экстремальными значениями, т.е. между 0.0 и 1.0. 1.0 минус это отношение называется R-квадратом или коэффициентом детерминации. Это значение непосредственно интерпретируется следующим образом. Если имеется R-квадрат равный 0.4, то изменчивость значений переменной Y около линрш регрессии составляет 1-0.4 от исходной дисперсрш; другими словами, 40% от исходной изменчивости могут быть объяснены, а 60% остаточной изменчивости остаются необъясненными, В идеале желательно иметь объяснение если не для всей, то хотя бы для большей части исходной изменчивости. Значение Rквадрата является индикатором степени подгонки модели к данным (значение R-квадрата близкое к 1.0 показывает, что модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных). Обычно, степень зависимости двух или более предикторов (независимых переменных или переменных X) с зависимой переменной (У) выражается с помощью коэффициента множественной корреляции R^. По определению он равен корню квадратному ю коэффициента детерминации. Это неотрицательная величина, принимающая значения между О и 1. Для интерпретации направления связи между переменными смотрят на знаки (плюс или минус) регрессионных коэффициентов или В-коэффициентов. Если В-коэффициент положителен, то связь этой переменной с зависимой переменной положительна, если В-коэффициент отрицателен, то и связь носит отрицательный характер. Конечно, если В-коэффициент равен О, связь между переменными отсутствует.

1.3 Агротехнические особенности производства и оценки экономической эффективности производства сои.

Главной особенность сои является то, что это ценнейшая кормовая сельскохозяйственная культура. Она содержит до 45% белка, более 20% масла, до 10% сахара и около 2% витаминов. Нет другой культуры которая бы обладала такими свойствами. С развитием перерабатывающей промышленности стало возможным не только широкое её применение как кормовой культуры, но использовать продукты её переработки в пищевых целях для населения. Продукты её переработки обладают целым рядом необходимых компонентов для человеческого организма. Не случайно, в 2001г. мировое производство соевого масла возросло по сравнению с 1994г.

на 56,4% и составило 56,8% от общего мирового производства растительного масла Производство хлопкового масла в 2001г. составило 11,3%, рапсового арахисного -10,3%, подсолнечного только - 6,6%.

Растительные масла по своей питательной ценности мало уступают животному маслу, а по некоторым питательным компонентам даже превосходит его, особенно для лиц пожилого возраста.

Другой важной особенностью сои является не адекватная реакция на изменение климатических условий её выращивания. Наукой доказано, что при влажности воздуха менее 24% соя не завязывает семян. Такую влажность воздуха во многих районах края в период цветения сои очень часто можно встретить. Влажность воздуха в момент цветения и объясняет столь резкое колебание урожайности по районам и годам.

Третьей важной особенностью является то, что производя сою для фуражных и пищевых целей недопустимо широкое применение химических средств защиты растений, а самый лз^чший вариант если их не применять вообще.

Четвёртая особенность. В настоящее время, особенно для фуражных целей наша страна завозит в основном соевый пфот. Он необходим для сбалансирования нашего фуражного зерна по содержанию протеина.

Импортные шроты, произведённые из генно-модифицированной сои ещё не апробированы ни мировой, ни отечественной медициной на пригодность к употреблению животными и человеком, особенно детям. Ещё не доказано как введённые в сою генные модификаторы, направленные на рост урожайности, засухоустойчршости и устойчивости против болезней и вредителей повлияют в будущем на генетическую структуру организма животных и человека.

Исходя их этих особенностей по иному должна складываться и система показателей экономической эффективности производства сои. Главным след5^ют считать то, что единица продукции масла сои по питательной ценности не уступает единице продукции масла животного, а по себестоимости ниже почти в 10 раз. В этом глупая ценность сои.

При оценке экономической эффективности производства сои следует учесть ряд особенностей, присущих этой культуре. Несмотря на то, что сою в производствегшых масштабах на территории края возделывают уже более 30 лет, широкого распространения она не получила и под сою ежегодно в Краснодарском крае отводиться не более 1-1,5% всех посевных площадей. Многие товаропроизводители просто не рискуют вводить новую культуру в севооборот, отдавая предпочтение давно возделываемым, традиционным яровым культурам : подсолнечнику, сахарной свекле, кукурузе, гороху. Многие хозяйства однажды, по тем рши иным причинам - неудачно попробовав выращивать сою больше не предпринимают попыток ее производства. Все это негативно сказывается на общем уровне производства сои в крае, препятствует освоению товаропроизводителями технологий, сдерживает внедрение новых сортов, сельскохозяйственных орудий и техники, а также мешает формированию полноценной отрасли переработки сои внутри края. Таким образом, даже существующего уровня урожайности вполне можно рассматривать как шаг на пути повышения уровня эффективности производства сои в крае.

большинство других яровых культур (горох, кукуруза, подсолнечник, сахарная свекла, рапс и т.д.) отзывчива на уровень влагообеспеченности урожайности из года в год значительно существеннее, чем по другим культурам. В результате этих колебаний многие товаропроизводители отказываются от возделывания сои, предпочитая получать пусть более отклонения в урожайности которых не так значительны. Кроме того, эти колебания в урожайности, а следовательно и в валовом сборе ведут опять же к деструкции рынка товарной сои вследствие дефицита соевого зерна в один год и перепроизводства в другой. Таким образом, выравнивание урожайности сои, сглаживание имеющихся колебаний одно из основополагающих условий нормального функционирования соесеящего комплекса Краснодарского края, а значит стабильность в урожайности на уровне не ниже средней многолетней также следует рассматривать, как один из приоритетов в производстве этой культуры.

предприятиям Краснодарского края значительно глубже, чем разница в урожайности таких культур, как озимая пшеница, ячмень, подсолнечник аналогичные показатели отстающих хозяйств в несколько раз). В связи с этим сопоставление экономической эффективности производства сои с эффективностью возделывания других культур носит достаточно условный характер. Кроме того, низкая относительно некоторых других культур (подсолнечник, пшеница) экономическая эффективность производства сои в чаще всего обусловлена низким уровнем биологический потенциал продуктивности сои, агроклиматические условия Краснодарского края вполне позволяют определить сою как перспективную для данной территории, высокорентабельную культуру.

При сопоставлении экономической эффективности производства сои с эффективностью воздельтания других культур также следует прршимать во внимание, что помимо непосредственно экономического эффекта от реализации сои и продуктов ее переработки, соя, являясь отличным предшественником, оказывает благоприятное влияние на почву, обогащая ее азотом.

Соя - многоцелевая техническая и кормовая культура, эффективность производства которой во многом зависит от способа ее использования.

Прежде всего, соя как ценная кормовая культура, содержащая значительно больше перевариваемого протеина, чем другие кормовые культуры,служит главным источником обеспечения сбалансированного кормового рациона по протеину, позволяет обеспечить рациональное кормление животных, экономию кормов и повышение качества животноводческой продукции. Для оценки эффективности использования сои следует сопоставить возможности реализации сои товарным зерном, переработки ее на масло, шрот, другие продукты, скармливание скоту.

Поэтому оценка эффективности производства сои должна вестись с учётом всех перечисленных особенностей этой культуры.

2. Современное состояние отрасли соеводства 2.1 Мировое значение производства сои и ее место в агропромышленном комплексе России.

Впервые сою стали выращивать в Китае, где она была известна 5000 лет назад. Впоследствии она широко распространилась в Индии, Японии и других стран Южной и Юго-Восточной Азии. В Европу соя была завезена в конце XVIII века - во Франщга и в Великобритании, в XIX веке - в Италию и Германию. В США это растение известно с начала ХГХ века.

В дореволюционное время, несмотря на попытки известных русских агрономов (Подобы, Овсинского, Рубинского) обратить внимание на эту культуру, соя занимала крайне незначительные посевные площади на полях России. И лишь с 20-х годов XX века эту культуру начинают возделывать в промышленных масштабах в Приморском, Хабаровском краях и Амурской области. К 1931 года посевные площади под этой культурой в России достигли порядка 0,5 млн. га (12).

Главным компонентом сои, ради которого она воздельгеается, является белок. В связи с интенсршным развитием зернового хозяйства в мире все острее стал наблюдаться дефицит белка, устранить который представляется возможным прежде всего широкомасштабным внедрением сои.

Второй по значимости компонент сои - масло. На сегодня соя занимает первое место по производству растительного масла на мировом рынке. Так соевое масло составляет около 30% всего производимого в мире, а масло подсолнечное и рапса - только 15% для каждой из УТИХ культур, хлопковое около 10%, арахиса- 8%, маслины - 4%. Если сопоставить содержание белка и масла у сои и других культур, то можно заметить, что ни одно растение в мире не может сравниться с соей по этим показателям (таблица 1 ).

Таблица 1.- Содержание основныхгоггательныхкомпонентов Химический состав зерна сои Основные компоненты семян сои, Основные зерновые культуры содержат в 3-4 раза меньше белка и практически не содержат масла. У других бобовых культур белка либо меньше, либо он худшего качества и нет масла. Масличные культуры также содержат меньше белка и он худшего качества.

Основное достоинство соевого белка - оптимальное соотношение аминокислот в нем, что позволяет максимально полно (с наибольшей эффективностью) использовать его в кормовых и пищевых целях без перерасхода из-за несбалансированности по аминокислотам.

Соевое масло также является в своем роде уникальным продуктом (таблица 2), Благодаря высокому содержанию полинасыщенных жирных кислот: линолевой и леноленовои масло сои легко усваивается органгомом и

РОССИЙСКАЯ

БИБЛИОТЕКА

может даже снгаить содержание жира в крови, защищая таким образом организм от сосудистых заболеваний.

В соевом масле также содержится от 1,8 до 2,5% фосфатидов (лищггин, лефалин). Эти вещества имеют большое физиологическое значение и являются ценным сырьем для промышленности.

Таблица 2. - Жирнокислотный состав растительных Исключительные свойства сои, ее технологичность вызвали широкое распространение этой культуры во всем мире и стремительный рост площадей под ней. Сою сеют в большинстве стран мира на всех континентах.

До второй мировой войны 80-90% (8-10 млн. т ) всего мирового производства сои приходилась на Китай, Однако, начиная с 50-х годов XX века первенство в производстве сои переходит к США, эта страна и сегодня остается крупнейшим производаггелем сои, выращивая более 50% мирового валового сбора. В этой стране (США) был достигнут и абсолютный рекорд урожайности сои - 74 ц /га ( 110 ).

Вторым крупнейшим производителем сои насегодняшний день является Бразилия, третье место занимает Аргентрша, четвертое - КНР, пятое место Индия. Данные таблицы 3 позволяют говорить о значительном росте посевных площадей и валовых сборов сои в мире. Так, если в среднем за 1991-1996 гг. среднемировая площадь сои составляла 59,1 млн. га, а Таблица 3,- Посевные площади, урожайность и валовые сборы сои в мире и крупнейших странах-производителях в 1991-2002 г.г.

Пло­ Уро­ Вало- Пло- Уро­ Вало­ Пло­ Уро­ Вало­ щадь, жай­ юй щадь, жай­ вой щадь, жай­ вой Источник: У[инис1ерство(гельско]го ХОЗЯ!icTBaCI11А,20()2г.

валовой сбор 120,9млн.тонн,то за 2001-2002гг. эти показатели выросли до 77,3 тыс. га и 177,8 млн. тонн соответственно, то есть при росте посевных площадей на 30,8 % и урожайности на 15% валовой сбор увеличился на 47,1 % или почти в полтора раза.

Высокая адаптивная способность сои позволяет возделывать ее как в странах с тропическим климатом (Индия, Индонезия, др.), так и странах с умеренным климатом (Франция, Германия, Польп1а).

На сегодняшний день среди важнейших масличных культур по объему производства соя занимает первое место в мире. Так, в 2001 году мировое производство масличных культур составило 324,1 млн. т, в том числе сои — 184,1 млн. т., хлопчатника - 36,7 млн. т., рапса - 35,9 млн. т, подсолнечника - 21,4 млн. т. (таблица 4).

Таблица ^. - Мрфовое производство масличных культур, млн. т.

масличная кокосовая Следует отметить общую тенденцию роста мирового производства сои.

Особенно стремигельно валовые сборы растут в Бразшгаи. Независимые аналитики полагают, что производство соевых бобов в Бразилии в 2004г. достигнет 55 млн. т. Страна занимает второе место в мире после т США по производству и экспорту соевых бобов, ее доля в мировых поставках сои составляет 24%. (145) В Европе, на долю которой приходится всего 1.5% мирового объема производства сои лидером производства является Италия, здесь же получен абсолютный рекорд в получении максимального - 40,2 ц/га урожая соевого зерна на большой (299 тыс. га) площади.

Очевидно, основополагающим фактором, влияющим на объемы производства сои являются агроклиматические условия. Но даже в странах с достаточно благоприятными условиями для возделывания сои на всей территории, сою размещают компактными зонами, где условия для ее возделывания оптимальны.

В США это штаты кукурузного пояса (Айова, Арканзас, Илийнос, Миссури, Огайо). В Бразилии это также относительно небольшая территория, включающая три штата: Риц-Гранд -ду-Сул, Параиз и Мату-Гросу-ду-Сул.

В КНР природные условия позволяют высеивать сою дважды и даже трижды в год (111).

О пользе размещения сои компактными зонами, а также пользе насыщения севооборотах хозяйств этой культурой до оптимального уровня говорят и расчеты многих отечественных исследователей. Так, И. В.

Сагайдак отмечает: «Урожайность сои увеличивается по мере концентрации ее посевов. Так, в группе колхозов с площадью. Посевов до 50 га урожайность составила 11,8 ц/га, свыше 200 га - 17,5 п/га» (121). Важную роль концентрации посевов сои в хозяйствах Краснодарского края отмечали Н.И. Дворядкин и Н.М. Жаданов (36,37).

Существенным фактором влияющим на урожайность сои является и уровень интенсификации сельскохозяйственного производства. Так, в США, крупнейшей стране-проговодителе сои, производственные затраты на 1 га сои достигают 338$/га, что значительно выше аналогичных затрат на ячмень 229$/га, пшеницу 277$/га, овес 244 $/га и уступает только рису 957 $/га и кукурузе 588 $/га. При этом себестоимость сои в среднем составляет 17,4 $/ц, рентабельность - 32,6% (рентабельность для кукурузы - 12,8%, риса - 6,2%).

Следует отметить и высокую зависимость урожайности сои от уровня химизации. Так в 1998 г. в США гербициды применяли на 94% посевов сои (большее количество применялось только на кукурузе - 95% всех посевов). В США в среднем на 1 га вносят более 2 кг различных гербицидов. Удельный вес затрат на средства защиты растений в общей структуре затрат составляет 11-17%.

В настоящее время производство сои в США (и в ряде других стран) переживает существенный качественно новый подъем. Речь идет о генетических модифицированной сое (ГМ-сое), выведенной методом гершой инженерии. Использование семян ГМ-култур позволяет повысить эффективность производства за счет снижения текупщх затрат, уменьшения расхода химических средств защиты растений и в ряде случаев повышения урожайности культур. Амерщсанские фермеры быстро осознали преимущества новой технологии, и посевы устойчивых к вредителям и толерантных к гербрщидам сортов расширяются высокими темпами.

Рьшочные цены на зерно ГМ-культур не отличаются от цен на зерно, полученное методами традиционной селекции. Это объясняется тем, что ГМкультуры «первой волны» (с улучшенными адаптивными признаками) не отличаются по качеству от соответствующих традиционных культур. Однако предстоящее коммерческое освоение ГМ-культур «второй волны» (с улучшенными выходными признаками), несомненно, повысит ценность продукции для конечного потребителя и существенно повлияет на ценообразование и маркетинг.

Введение всего одного гена, выделенного из обьпшого почвенного микроорганизма, делает сою устойчивой к глифосату (glyphosate), наиболее активному ингредиенту гербицида «Раундап» фирмы Monsanto. Уже в г., когда ГМ-соя впервые появилась на полях фермеров, ею было засеяно тыс.га, В 1997 г. площадь посевов ГМ-сои возросла до 3,6 млн. га, а в 1998 г.

превысила 8 млн. га, что составляет около 30% всех посевов сои в стране.

Устойчивая к пестицидам ГМ-соя получила распространение также в Канаде и Аргентине. В Бразилии, занимающей второе место в мрфе по производству сои, в самое ближайшее время будет разрешено выращивание ГМ-сои, и перспективы ее широкого освоения выглядят обнадеживающими.

По оценкам Monsanto, уже на третий год после внедрения ГМ-соя займет в Бразилии около 30% всех посевов сои. Сегодня импорт ГМ-сои в Бразшгаю разрешен только при условии, что продукты ее переработки (масло и шроты) будут экспортироваться за пределы страны.

Растущая популярность устойчивой к гербицидам ГМ-сои среди фермеров, несмотря на более высокие цены на семена по сравнению с традиционными сортами, объясняется возможностью существенного сокращения издержек прорвводства. При возделывании устойчивой к «Разшдапу» сои больщинство фермеров ограничиваются лишь одной обработкой этим гербицидом сразу же после появления всходов, в то время как традиционные сорта требуют многократной обработки несколькими видами гербицидов. Использование устойчивых к глифосату сортов сои позволяет фермерам сократить затраты на химсредства защиты растений на 10-40%, в зависимости от района и агротехники возделывания.

В то же время на настоящий момент нет единого мнения о целесообразности дальнейшего увеличения производства ГМ- культур вследствие недостаточной изученности влияния продуктов переработки этих культур на органгом человека и животных. Для России, где биологический потешщал сои используется лишь на половину, очеврщно, увеличение производства сои должно осуществляться прежде всего путем реализации природной, биологической продуктивности этой культуры.

Во многих зарубежных странах отмечен опережающий темп роста переработки сои по сравнению с ее производством. Поскольку перерабатывающая отрасль - основная составляющая спроса на сою, от климата внутри этой сферы зависит цена реалшации, а значит и уровень экономической эффективности проговодства в целом.

Здесь хочется отметить следующий факт, указывающий на место России в общей иерархии стран производителей сои.

В настоящее время предприятие «Ассоя» - одна ю крупнейших компаний по переработке сои в стране. Текущие возможности компании по переработке масличных культур составляют около 300 тыс. т сырья в год.

Основа ассоциации — 15 предприятий, осуществляющих двойное прессование сои и подсолнечника с получением пищевого растительного масла и высокоэнергетического жмыха. Их суммарная проектная мощность переработки - 285 тыс. т. масличных в год; два завода мощностью 45 тыс. т строятся. Данное направление занимает до 90 % от объемов реализации компании. Основные потребители этой продукции — откормочные комплексы птицы и скота, расположенные в Краснодарском крае и европейской части России, Переработка, таким образом, осуществляется прессовым методом. В то же время разница в выходе масла при прессовании и экстрагировании составляет 7,4% выхода (или 40% разница в выходе между прессованием и экстрагированием), что видно из таблицы 5. Таким образом, одно из крупнейших российских предприятий по переработке сои недополучает более 40% выхода масла за счет использования устаревшей технологии. Это обстоятельство не может не отразиться на закупочных ценах на сырье, а через них на финансовых результатах сельскохозяйственных предприятий производяпщх сою.

Таблица 5,- Выход масла при разных технологиях производства, % Увеличение покупательского спроса населения в большинстве развитых стран мира сопровождается ростом производства, расширением ассортимента продукции масложирового комплекса. При отмечающемся увеличении в мире торговли готовой продукцией, которая ориентирована на конечного потребителя: мясные продукты, кондитерские изделия, напитки.

готовые блюда, з^еличивается доля торговли растительными жирами. Как видно из данных таблицы 6 за период с 1994 г. по 2001г. возросло производство каждого без исключения вида растительного масла.

Таблица 6 - Мировое производство растительного масла, млн. т.

Наибольпшй рост проюводства 17 видов растительных масел и жрфов отмечается в Китае - 1,6 млн. т или 13% мирового проговодства. В США, Японии, странах ЕС темп производства масел и жиров составляет от 0,4 до 1,9%. Потребность населения в растительных жирах увеличилась в США на 4,4%, в государствах ЕС на 4,6%.

Опережающие темпы роста потребности в растительных маслах и жирах в значительной степени объясняется их все более расширяющимся использовании в пищевой, фармацевтической, химической промышленности, парфюмерии.

Продукция масличных культур в связи с этим становится важным фактором экспорта стран, производящих ее, т.к. в некоторых развитых странах с ограниченными природными ресурсами уменьшение цен на продукцию при одновременном увеличении потребительского спроса достигается путем ее импорта из других стран.

Велика роль сои и как ценного корма в животноводстве и птицеводстве. Важным фактором интенсификации этих отраслей в ряде стран мира (США, Бразршии, страны ЕС, Канада, Япония, Корея и некоторые другие) явилось широкое применение в рационе скота и птицы продуктов переработки сои и прежде всего соевого шрота. Так, в США в 1996 г. на млн, т кормового зерна приходилось более 25 млн. т соевого шрота в качестве основной высокобелковой добавки.

Спрос на сою и продукты ее переработки на мнгровом рынке постояьшо растет. На долю сои в мировой торговле масличными приходится около 80%.

В 2000 г. М1ф0вая торговля соей составила 35,54 млн. т при средней цене USDA/ т на условиях FOB порт страны производителя; торговля соевым шротом составила 33,30 млн. т при цене 263 USDA /т (45-46% протеина), а торговля соевым маслом составила 5,74 млн. т при цене 511 USDA /т (таблица 7).

Основной экспортер сои это США, импортеры - страны ЕС, Азия, Океания, В 2000г. США экспортировали в страны Европы сои на сумму 1,5 млрд. долларов, что составляет почти 9% валового продукта сбора этой продукции.

До 1990-1991 г.г. Россия ежегодно на протяжении несколькрк десятков лет импортировала через систему государственных закупок более 3 млн. т сои и продуктов ее переработки. Так, в 1991 г. было завезено 2,1 млн. т соевого шрота и 0,42 млн. т соевых бобов. Все последующие годы и в настояшее время данный вид импорта практически отсутствует.

Во времена своего существования СССР занимал седьмое место по посевным площадям, по валовым сборам — десятое и по урожайности — сорок четвертое место в мире. Своего пика отрасль соеводства в России достш^ла в конце 80-х годов, начале 90-х г. Так урожайность сои за этот период в Таблица 7 - Объемы импорта и экспорта соевых бобов и основных продуктов их переработки отдельными странами в 2000 г. (млн. т) Восточная Европа Латинская Америка Ближний Восток Краснодарском крае изменялась следующим образом : 71- 75 гг. —7,5 ц/га, 76гг. - 11,5 ц/га, 86-90 гг. - 13,8 ц/га, максимальный урожай в крае был получен в 1991 г. с площади 45 тыс. га и составил 17,5 ц/га. Т.е. за 10-15 лет урожайность сои, благодаря внедрению прогрессивных технологий возделывания выросла вдвое.

В последние годы из-за отхода от применения интенсивных технологий урожайность значительно снизилась и составила в среднем за 1994 - 1998 г.г.

8,1 ц/га. Урожайность сои сейчас в России (менее 10 ц/га) более чем в два раза ниже среднемирового (23 ц/га). В 2002 году РФ заняла 74 место по урожайности среди соесеящих стран мира. В течение длительного времени урожайность сои практически не растет, сдерживая увеличение производства и повышение экономической эффективности производства этой ценной культуры (таблица 8). Основным производителем сои в России является Дальневосточный регион (Амурская область. Приморский и Хабаровский края). На его долю в среднем приходится до 90% всех площадей и валовых сборов культуры.

Таблица 8 - Производство сои в Российской Федерации.

В России имеются значительные возможности расширеьшя посевов сои, в том числе путем создания новых соепроизводяшлх регионов в европейской части страны. В первую очередь - это Северо-Кавказский и Приволжский районы. Соя обладает высокой степенью адаптивности к различным почвенно-климатическим условиям, что при использовании раннеспелых сортов делает возможным ее возделывание на значительных территориях с умерершым климатом (вплоть до южных районов Рязанской и Тульской областей).

В настоящее время производство сои в России нередко распылено по многочисленным хозяйствам, что препятствует освоению оптимальных севооборотов, приводит к нарушению агротехники, снижает товарность производства. Размещение посевов не увязано с потенциальными зонами переработки и использования культуры, что приводит к значительным транспортным расходам. Так, дальневосточная соя практически недоступна в европейской части страны из-за очень высокой стоимости перевозки.

Основной резерв повышения производства сои в России - увеличение посевных площадей под этой культурой. Многолетние научные исследования доказали возможность возделывания этой культуры во всех районах страны, где возделывают кукурузу и подсолнечник, поскольку эти культуры близки по своим требованиям к естественным ресурсам тепла и влаги. При этом соя экономически оправдывает себя при урожайности свыше 5 ц/га на неорошаемых землях и 12 ц/га - на орошаемых (139).

В европейской части страны посевные площади могут быть увеличены до 2,1 млн. га, в азиатской - до 0,9 млн. га. Одновременное повышение урожайности путем улучшения технологии возделывания и использования наилучших сортов для каждой территории позволило бы довести валовое производство сои в России до 3-3,5 млн. тонн.

Научными учреждениями страны уже созданы сорта и разработаны технологии их возделывания практически для всех регионов — потенциальных производителей соевого зерна. При соблюдении всех агротехнических требований урожайность во всех зонах составит 12-15 ц/га и обеспечит достаточно высокий уровень рентабельности.

Крупным резервом увеличения производства сои в стране может быть размещение ее посевов на поливных землях засушливых районов Северного Кавказа и Поволжья (26). Научными учреждениями страны разработаны режимы орошения и технологии возделывания сои на поливных землях, позволяющие получать урожаи семян 30 - 35 ц/га. Имеющийся в этих зонах ирригационный фонд дает возможность орошать до 200 -250 тыс.га сои, а в перспективе — до 500 тыс. га. (12).

Кроме расширения посевных площадей, увеличение проговодства сои возможно путем увеличения урожайности этой культуры, который предполагает внедрение наилучших сортов для каждой территории возделывания, применение интенсивных технологий возделывания, использование химических и биологических препаратов для обработки семян, борьбы с сорной растрггельностью и десикации посевов, использование современной сельскохозяйственной техники.

Одновременное использование экстенсивного и интенсивного резервов повышения производства сои позволили бы значительно увеличить валовой сбор этой культуры в стране и во многом разрешить проблему кормового и пищевого белка, дефрщит которого ощущается на сегодняшний день особенно остро.

2.2 Производственно-экономические условия и состояние производства сои в Краснодарском крае.

На протяжении последних десяти лет в Краснодарском крае соей ежегодно засевается порядка 40-60 тыс. га или 1 - 1,5 % всех посевных площадей.

За гфедставленные в таблице 9 семнадцать лет в соесеящем комплексе Краснодарского края произошли существенные гаменения гаменения:

- посевные площади на протяжении всех аналгаируемых лет росли, и в среднем за 2001-2002 гг. были больше чем в 1986-1990 гг.

урожайность колеблется достаточно сильно, от 14,2 ц/га в 1986гг. до 8,7 ц/га в 1996-2000 гг. В среднем за 2001-2002 гг. она была ниже чем в самых урожайных 1986-1990 гг. только на 9, %, а по сравнению с 1996-2000 гг. она выросла на 47,1%;

- валовой сбор за исследуемый период рос до середины 90-х годов, а в среднем за 1996-2000 гг. он упал на 21,4 % по сравнению с 1991-1995гг.

Таблица 9. - Производство сои в Краснодарском крае.

Посевная площадь, В среднем за 2001-2002 гг. по сравнению с 1986-1990 гг. валовое производство сои в крае выросло на 56,4%. Урожайность сократилась на 9,9% при росте посевных площадей на 173,7%.

Для выявления степени влияния факторов — посевной площади и урожайности на валовой сбор проведем следуюпщй расчет, применрш метод цепных группировок (таблица 10).

площади в 2001-2002 гг. по сравнению с 1986-1990 гг. на 73,7 %, прирост валового сбора составил только 56,4 %, так как урожайность снизилась на 9,9 %. Если бы урожайность в 2001-2002 гг. сохранилась на уровне 1986-1990 гг., то можно было бы получить дополнительно валового сбора 31,1 тыс. тонн, а не 23,8 тыс. тонн, как фактически было недополучению валового сбора сои - 7,3 тыс. тонн.

Таблица 10-Расчет влияния посевной площади и зфожайности на Посевная площадь, Расчетная величина валового сбора (площадь 2001-2002гг.

урожайность 1986-1990 гг.), Прирост валового сбора за счет роста посевной площади, Недополучено валового сбора Рассматривая годовую, а не среднегодовую динамику посевных урожайность в 10 ц/га представляет собой своеобразный порог, в случае ее превышения посевные площади в последующем году росли, в случае если урожайность не достигала указанной величины — посевные площади в последующем году снижались. Это видно и из данных в разрезе по почвенно-климатическим зонам ( таблица 11).

Таблица 11. - Посевные площади сои по почвенно-климатическим зонам в сельскохозяйственных предприятиях В целом, анализируя динамику изменения урожайности сои следует отметить ее крайнюю неустойчивость. Основная причина подобной нестабильности - климатические особенности Краснодарского края:

влагообеспеченностью вегетационного периода. Как отмечает В. Ф. Баранов (14): Главным ограничивающим фактором формирования урожая зерна сои является влага, естественные ресурсы которой, как правило, только на 35покрывают потребность агроценозов.

Изменение посевных площадей вслед за изменением урожайности следует определить, как остро негативное явление, поскольку погодные условия - динамично изменяющийся фактор и благоприятное условия одного года скорее не повторятся, чем повторятся в следующем году, и, наоборот, засуха скорее сменится на умеренное увлажнение, либо влажный год, чем повторится опять. Вследствие этого, за исследуемые пять лет часто значительные площади под соей попадали в неблагоприятные условия и наоборот - в относительно влажные годы площадь под соей была невелика (1997 г. - умеренный) - 36,8 тыс. га, 1998 г. (засуха) — 78,1 тыс. га, 1999 г.

(умеренный) - 49,9 тыс. га, 2000 г. (умеренный) - 48 тыс. га., 2001 г (засуха) - 44,2 тыс. га В этой связи колебания в валовом сборе сои в Краснодарском крае не так существенны, как изменения в площадях и урожайности, т.е. рост урожайности сглаживается снижением площадей и наоборот.

Традиционно на территории Краснодарского края выделяют Северную, Центральную, Восточную, Таманскую, Южную, Предгорную и Прибрежно - Черноморскую почвенно-климатические зоны (61,129).

Административные районы Краснодарского края распределены по зонам следующим образом:

Северная зона.Районы :Белоглинский, Ейский, Каневской, Крыловский, Кущевский, Новопокровский, Павловский, Приморско-Ахтарский, Староминский, Тихорецкий и Щербиновский.

Кореновский, Тимашевский, Усть-Лабинский.

Новокубанский, Курганинский, Тбилисский и Успенский.

Таманская зона. Районы : Анапский и Темрюкский.

Южная зона. Районы : Белореченский, Красноармейский, Крымский, Лабршский, Северский, Славянский, Калининский.

Предгорная зона. Районы : Абинский, Мостовской, Отрадненский.

производства сои по Таманской и Прибрежно-Черноморской зонам в следствие крайне незначительных посевных площадей, находящихся на территории этих зон. Кроме того, в нашем исследовании Южную зона разделена на Южную (Южную-Предгорную) зону: Белореченский, Лабинский, Крымский и Северский районы, и Западную зону : Калининский, Красноармейский, Славянский районы.

На большей территории края посевные площади сои расположены относительно равномерно. Так, в среднем за 1997-2001 г.г., удельный вес площадей, занятых соей составил: для Северной зоны - 0,64%, для Центральной зоны - 1,2%, для Восточной зоны - 1,18%, для Южной — 0,75%, для Западной зоны - 0,98%, для Предгорной зоны - 0,24%. Отметим, что за последние пять лет (1997 — 2001г.г,) резко снизились посевные площади в Южной зоне. По состоянию на 2001 год удельный вес площадей под соей в этой зоне составил только 0,3 %, что в абсолютном выражении составляет 1220 га., т.е. около 4% всех посевных площадей под соей в крае).

Показательны не только изменения урожайности из года в год вслед за изменениями погодных условий, но и колебания урожайности в рамках одного года в зависимости от зоны, района, хозяйства (таблица 12).

Таблица 12. - Урожайность сои по почвенно-климатическим зонам в сельскохозяйственных предприятиях Краснодарского края Так, в Новокубанском, Гулькевическом, Каневском районах стабильно получают урожай выше среднекраевого на 30-70% (средняя урожайность за 1997-2001 г.г. по краю составила 7,8 ц/га, для Новокубанского района — 16, ц/га, для Гулькевичского района - 10,7 ц/га, для Каневского района - 12, ц/га. В то же время негоменно низкие урожаи получают в Белогл1шском, Белореченском, Кущевском районах, где средняя урожайность за 1997- г.г. составила 5,3 ц/га - в Белоглинском, 4,0 ц/га — в Белореченском и 6 ц/га - в Кущевском соответственно. Таким образом, даже в рамках одной агроклиматической зоны средняя урожайность сильно колеблется. Более того, и в рамках одного района рядом расположенные хозяйства различаются по уровню урожайности в 1,5 - 2 и более раз. Так средняя урожайность сои за 1997-2001 г.г. ЗАО КСП «Хугорок» Новокубанского района составила 23,6 ц/га, а урожайность в колхозе «Золотой колос», того же Новокубанского района - И ц/га, СПК «Восток», г. Армавира за 1997г.г. получил в среднем 23,2 ц/га сои, а ТОО «Юбилейное», г. Армавира - всего 5 ц/га. Все это наглядно свидетельствует о существенном влиянии на урожайность сои неприродных производственных факторов.

Для оценки эффективности производства на уровне предприятий нами были проанализированы производственные показатели 70-ти хозяйств края за 1999 - 2001 г.г. Широкая выборка позволила охватить практически всю территорию Краснодарского края, где возделывается соя. Исходя из соотношения анализируемых площадей с общими посевными площадями под соей в крае следует, что проведенный анализ охватывает 2/ соесеящего комплекса края.

Далее нами будет показана динамика изменения основных производственных показателей: затраты на 1 га, себестоимость продукции, прибыли, рентабельности и цен реализации товарной сои.

Вопросы изменения урожайности и посевных площадей за 1999 - гг. на уровне хозяйств не затрагиваются, поскольку эти изменения целиком совпадают с общей тенденцией изменения посевных площадей и урожайности на уровне края, которая уже была рассмотрена выше.

Для анализа динамики изменения затрат на 1 га посевов сои на уровне предприятий нами были проделаны следующие действия:

- упорядочены (выстроены в порядке возрастания затрат на 1 га) данные по 70-ти предприятия за каждый год;

- разбиты полученные данные на 6 групп с интервалом в 1 тыс. руб. /га - посчитано количество предприятий в каждой группе;

- составлены таблица отражающая дршамику изменения затрат на 1 га соиза 1999-2001 г.г.

На основании полученных данных можно отметить тенденцию роста затрат на 1 га сои с 1999г. по 2001г. В 1999 году большинство предприятий — 52% имело затраты в пределах от 1 до 2 тыс. руб./га, в 2000 году интервал наиболее распространенных затрат уже от 2 до 3 тыс. руб./га - 31 %, а в году максимальное количество предприятий приходигся на интервал от 3 до 4 тыс. руб./га — 30 % всех предприятий (таблица 13) Таблица 13 - Динамика изменения затрат на 1 га сои за 1999-2001гг.

(по 70-ти предприятиям Краснодарского края) Группа С Количество предприятий в затратами до группе 1 тыс. руб. Средние по группе на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

Группа с затратами от группе 1 до 2 тыс. Средние по группе руб. на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

Группа с затратами от группе 2 до 3 тыс. Средние по группе руб. на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

Группа с затратами от группе 3 до 4 тыс, Средние по гругше руб. на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

затратами от группе 4 до 5 тыс. Средние по группе руб. на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

затратами группе более 5 тыс. Средние по группе руб. на 1 га затраты на 1 га, тыс. руб.

исследуемым предприятиям, тыс. руб.

сравнению с 1999 годом затраты на 1 га сои вьфосли в 97,9% хозяйств, в 2001 году по сравнению с 2000 годом затраты выросли в 13% хозяйств, и в 2001 году по сравнению с 1999годом - на 123,6%.

За анализируемый период отмечается рост номинальных (денежных) затрат на 1 га сои. Так в 1999 году средняя величина затрат на 1 га по исследуемым предприятиям составила 1,44 тыс. руб./га, в 2000 году — 2, тыс. руб./га, в 2001 году - 3,22 тыс. руб./га, или выросли по сравнению с 1999г. более чем в 2,2 раза.

Однако рост затрат на единицу площади выращивания сои обусловлен -^ различными темпами роста цен на сырьё и материалы используемые при выращивании сои.

Данные таблицы 14 показывают, что рост затрат на 1 га в стоимостном выражении не сопровождался пропорциональньп^ ростом реальных — материальных и трудовых затрат. Так, стоимость 1т дизельного топлива вьфосла за этот период в 2,48 раза, цена комбайнов возросла в 1,83 раза, трактора - в 1,21 раза, заработной платы - в 2,08 раза и только стоимость Ш семенного материала выросла только на 15%.

Вслед за изменением затрат на 1 га и урожайностью изменршась и себестоимость продукщга. В 2000 году по сравнению с 1999 годом себестоимость выросла в 74% от всех исследуемых предприятий, в 2001 году 80% предприятий имели более высокую себестоимость, чем в 2000 году, а в ф 2001 году по сравнению с 1999 годом этот показатель вырос для 90% всех анализируемых щ)едприятий.

В среднем за 1999 год себестоимость 1 тонны товарной сои составила 1820 руб., за 2000 год - 2880 руб., за 2001 год - 4330 руб., т.е. за исследуемые годы этот показатель вырос в 2,4 раза.

Соответствующие изменения произошли и с показателем щ рентабельности производства сои. В анализе изменения рентабельности представлены 62 хозяйства из 70, поскольку остальные 8 в разные годы использовали сою исключительно для собственных (внутренних) потребностей (таблица 15).

Наиболее удачным для возделывания сои оказался 1999 год: 27 % анализируемых предприятий получили рентабельность более 200%. В убыток в этом году сработали лишь 14% всех предприятий. В 2000 году Таблрща 14 - Изменение затрат на 1 га сои и средние цены на основные виды материально-технических ресурсов по сельскохозяйственным предприятиям Краснодарского края за 1999-2001 гг.

Затраты на 1 га сои, тыс. руб.

Семена сои, за 1 т, тыс. руб.

Комбайны зерновые, за 1 шт., тыс. руб.

Трактора, за 1 шт., тыс. руб.

Дизельное топливо, за 1 т, тыс. руб.

Среднемесячная заработная плата одного работника хозяйственном производстве, тыс. руб.