Анализ использования основных средств предприятия

В хозяйственной деятельности предприятия используются основные средства как производственного, так и непроизводственного назначения.

Основные производственные средства – это часть имущества предприятия, используемая в качестве средств труда при производстве продукции, выполнении работ или оказании услуг в течении длительного времени, нескольких производственных циклов, частями переносящих свою стоимость на готовую продукцию (работы, услуги).

По степени использования основные средства подразделяются на находящиеся в эксплуатации, в резерве (запасе), в стадии строительства, сборки, реконструкции или частичной ликвидации.

По натурально вещественному содержанию основные средства могут представлять собой: земельные участки и объекты природопользования, здания, сооружения, машины и оборудование, транспортные средства, производственный и хозяйственный инвентарь, рабочий и продуктивный скот, многолетние насаждения и др.

К основным средствам относятся также капитальные вложения в многолетние насаждения, на коренное улучшение земель (мелиоративные работы) и в арендованные объекты. Капитальные вложения в многолетние насаждения и на коренное улучшение земель ежегодно включаются в основные средства в сумме затрат, относящихся к площадям, принятым в эксплуатацию.

Таблица 22- Анализ состава и структуры основных средств

Основные средства	2012г.			2013 г.			2014 г.
	тыс.руб.	% к итогу	тыс.руб.		% к итогу	тыс.руб.		% к итогу
Здания и сооружения	4544	28,7	4859		29,5	4859		27,3
Машины и оборудование	3807	24,1	5282		32,1	5668		31,8
Транспортные средства	625	4	625		3,8	625		3,5
Производственный и хозяйственный инвентарь	80	0,5	80		0,5	80		0,5
Рабочий скот	50	0,3	50		0,3	50		0,3
Продуктивный скот	6729	42,5	5589		34	6520		36,6
Итого основных средств	15835	100	16485		100	17802		100

Анализируя показатели состава и структуры основных средств видно, что наибольший удельный вес занимает продуктивный скот, а такжездания и сооружения.

За рассматриваемый период их стоимость незначительно изменялась. Если в 2012 г. стоимость зданий составляла 4544 тыс.руб., то к 2014 г. она увеличилась до 4859 тыс. руб.

Рассмотрим в таблице 23 движение основных средств в отчетном году

Таблица 23-Движение основных средств в 2014 г., тыс.руб.

Основные средства	Наличие на начало года	поступило	выбыло	наличие на конец отчетного года
Здания, сооружения и передаточные устройства	4859	-	-	4859
Машины и оборудование	5282	386	-	5668
Транспортные средства	625	-	-	625
Производственный и хозяйственный инвентарь	80	-	-	80
Рабочий скот	50	-	-	50
Продуктивный скот	5589	1359	428	6520
Итого	16485	1745	428	17802

Рассматривая таблицу 23 можно сказать, что в хозяйстве объем поступивших основных средств значительно превышает объем выбывших. А по таким основным средствам как: здания, сооружения, машины и оборудование, транспортные средства, производственный и хозяйственный инвентарь, рабочий скот никаких выбытий не произошло.

Таблица 24 – Анализ обеспеченности основными средствами и их использования

Показатель	2012 г.	2013 г.	2014 г.	Базисный темп роста, %
Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб.	12114	11281,5	11560,5	95,4
Энергетические мощности, л.с.	1767	2367	2617	148,1
Отпущено электроэнергии, тыс. кВт.ч	206	211	214	103,9
Площадь сельскохозяйственных угодий, га	2984	2984	2984	100
Среднегодовая численность работников, чел.	63	64	65	103,2
Выручка от продажи продукции, работ, услуг, тыс. руб.	11931	15723	20791	174,3
Фондообеспеченность, руб./га	3766,09	3780,83	3874,33	102,9
Энергообеспеченность, л.с./га	0,59	0,79	0,88	149,2
Электрообеспеченность, кВт.ч/га	0,07	0,07	0,07	100
Фондовооруженность, тыс. руб./чел.	192,76	176,27	177,85	92,3
Энерговооруженность, л.с./чел.	28,05	37,14	40,31	143,7
Электровооруженность, кВт.ч/чел.	3,31	3,31	3,31	100
Фондоотдача	0,98	1,41	1,81	184,7

Аналилизируя данные таблицы 24 можно сказать, что за исключением среднегодовой стоимости основных и фондовооруженности все остальные показатели оставались на том же уровне или имели тенденцию к увелечению.

Элементы ресурсного потенциала, с одной стороны, качественно однородны по функциональному признаку, так как все они представляют собой ресурсы, предопределяющие результаты производственной деятельности. С другой стороны, ресурсный потенциал является синтетическим расчетным показателем, который нельзя непосредственно измерить. Поэтому разработка

соответствующего инструментария всегда имела большое теоретическое и практическое значение, а сейчас, в условиях развития рыночных отношений, когда возрастает роль экономических методов государственного регулирования, эта проблема становится еще более актуальной.

В российской аграрной экономике предлагаются различные методы количественной оценки использования ресурсного потенциала предприятия. Наиболее приемлем для расчета комплексного показателя оценки ресурсного потенциала подход, основанный на корреляционно-регрессионном анализе, который нашел свое отражение в работах экономистов Смагина Б.И, Акиндинова В.В., Т. Шаталовой и др.

С теоретической точки зрения, в качестве обобщающего результативного показателя комплексной оценки необходимо использовать выход товарной продукции сельского хозяйства на 1 га сельскохозяйственных угодий. На наш взгляд, в рыночных условиях целесообразнее в качестве результата рассматривать показатель товарной продукции сельского хозяйства на единицу площади. Аргументом в пользу выбора данного показателя является и тот факт, что в сельском хозяйстве значительная часть произведенной продукции не реализуется, а используется повторно в процессе производства. Поскольку цель любого производства – получение прибыли, то стоимость товарной продукции является важнейшей составляющей ее формирования.

Таблица 25 – Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа производственного потенциала

Показатель	2009г.	2010г.	2011г.	2012г.	2013г.	2014г.
Выручка ,тыс. руб.	16930	16868	16668	11931	15723	20791
площадь сельскохозяйственных угодий, га	2984	2984	2984	2984	2984	2984
среднесписочная численность работников, чел.	60	61	62	63	64	65
среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб.	12640	12739	12865	11238	11282	11561
энергетические мощности, л. с.	2230	2108	2008	1767	2367	2617
затраты на производство продукции, тыс. руб.	18240	18211	18040	10579	14487	19635

Однако однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков позволяет корреляционно-регрессионный метод анализа, который дает возможность исследовать зависимость выхода товарной продукции в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий (у) от следующих факторов:

х₁- трудообеспеченность, чел.;

х₂- фондообеспеченность, руб.;

х₃– энергообеспеченность, л.с.

х₄- производственные затраты на 100 га сельскохозяйственных угодий, руб.

Динамика необходимых показателей для корреляционно-регрессионного анализа производственного потенциала представлена в таблице 26.

Таблица 26 - Результативные и факторные показатели производственного потенциала

Показатель	2009г.	2010г.	2011г.	2012г.	2013г.	2014г.
Выход товарной продукции в расчете на 1 га, руб. (y)	5673,59	5652,82	5585,79	3998,32	5269,10	6967,49
Трудообеспеченность, чел. (х1)	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02
Фондообеспеченность, руб. (х2)	4235,92	4269,10	4311,33	3766,09	3780,83	3874,33
Энергообеспеченность, л. с. (х3)	0,75	0,71	0,67	0,59	0,79	0,88
Затраты на производство продукции на 100 га, руб. (х4)	611260,05	610288,20	604557,64	354524,13	485489,28	658009,38

Показатель вариации

V_y= * 100 ; = * 100 ; = * 100 ; = * 100 ;

где

σ - стандартное отклонение;

у, х - среднее значение;

V_y = * 100 = 13,5;

= * 100 = 0;

= * 100 = 6,74;

= * 100 = 11,27;

= * 100 = 20,24;

Так как переменные х₁, х₂, х₃, х₄ слабо варьируют от средней величины, то можно сделать ввод о низком уровне варьирования. Показатель вариации по результативному показателю (у) составил 13,5.

Для изучения связи между показателями будем использовать метод наименьших квадратов и вероятностные методы оценки статистических гипотез.

Значение коэффициента в парной корреляции указывает на весьма тесную связь выхода товарной продукции в расчете на 1 га (у) с затратами на производство продукции на 100 га (х₄).

= 0,965

но в то же время весьма тесная межфакторная связь между х₂ и х₄

= 0,914

Далее необходимо составить уравнение вида:

у = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ +b₃x₃ + b₄x₄.

b – коэффициенты при переменных величинах.

Для определения коэффициентов воспользуемся таблицей «регрессия»:

у = 14768,41+ 0,13x₁ -3,76x₂ -3639,07x₃ +0,02x₄

Значение стандартных ошибок, параметров b₀, b₁, b₂, b₃, b₄ с учетом округления:

mb₀ = 3094,41;

mb₁ = 0,13;

mb₂ = 0,82;

mb₃ = 1391,89;

mb₄ = 0,01;

Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов. Эти значения используются для расчета t-критерия Стьюдента (t - статистика).

tb₀ = 4,77;

tb₁ = 65535;

tb₂ = -4,57;

tb₃ = -2,61;

tb₄ = 6,79;

Если значения t - критерия больше 2-3 (чаще всего 2,5) можно сделать вывод о существенности данного параметра, который формируется под воздействием неслучайных величин.

Здесь статистически значимыми являются все показатели. На это же указывает показатель вероятности случайных значений параметров регрессии.

Если α ( Р – значение) больше чем 10% (0,1) , то фактор можно считать случайным и неинформативным и удалить его для дальнейшего улучшения уравнения.

В нашем случае α равняется 13,14% , 13,71% и 23,25% что больше 10%, поэтому факторы х₁и х₂можно отбросить из нашего уравнения, для его улучшения.

Величина b₁ = 0,13 оценивает агрегированное влияние прочих факторов на результативный показатель.

По данным таблицы дисперсионного анализа F фактическое = 957,72. Вероятность случайно получить такое значение F критерия составляет 0,00000003, что не превышает допустимый уровень значимости 5%, следовательно, полученное значение не случайно. Об этом свидетельствует величина Р-значения из этих же таблиц.

Полученное значение сформировалось под влиянием существенных факторов, то есть подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи нескорректированный коэффициент множественной детерминации = 0,9997 оценивает долю вариаций результата за счёт представленных в уравнении факторов в общей вариации результата. Здесь эта доля составляет 99,97% и указывает на высокую степень обусловленности вариации результата, вариации факторов.

Скорректированный коэффициент множественной детерминации = -0,0014 определяет тесноту связи с учетом степени свободы общей и остаточной дисперсии. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов модели и потому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов.

Оба коэффициента указывают на высокую детерминированность результата у в модели с факторами х₁, х₂, х₃, х_4.