Московский экономический журнал 2/2016

УДК 338.242

Чулкова Галина Васильевна

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и организации производства, chu-gal@mail.ru

Лакеев Сергей Вадимович

магистрант направления подготовки 380402 Менеджмент, sjsenshur@mail.ru

Смоленская государственная сельскохозяйственная академия, Смоленск

Chulkova Galina Vasilievna

Ph.D. in Economics, Assistant Professor of Department of Economics and Production Organization

Lakeev Sergey Vadimovich

graduate student in the field of Management (course code: 380402)

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Smolensk State Agricultural Academy”, Smolensk

Построение модели логистических издержек  на основе применения производственной функции 

LOGISTICS COSTS CALCULATION MODEL BASED ON PRODUCTION FUNCTIONS

   Обострение конкурентоспособности отечественных и иностранных сельхозтоваропроизводителей влечет за собой необходимость снижения логистических издержек, которые по своей сути являются главным параметром оптимизации. Научная новизна исследования заключается в выявлении факторов снижения логистических издержек при реализации сельскохозяйственной продукции (зерна), используя построение многофакторной модели логистических издержек на основе производственной функции (модель Кобба-Дугласа).

Summary

   The deterioration of the competitiveness of domestic and foreign agricultural goods producers entails the need to reduce logistics costs which is basically considered as the main optimization parameter. The scientific novelty of this study consists in discovering factors that lead to logistics costs saving in the course of the agricultural goods (crop marketing) by building the multi-factor model of the logistics costs based on the production function (Cobb-Douglas model).

   Ключевые слова: логистика в АПК, модель Кобба-Дугласа, логистические издержки, фондовооруженность, энерговооруженность, объем выполненных работ

   Keywords: logistics in agriculture, Cobb-Douglas model, logistics costs, capital to labour ratio, power to weight ratio, amount of work completed

   Сельское хозяйство, отвечающее за продовольственную безопасность страны, как отмечает ряд учёных-исследователей [1, 2], практически не применяет логистические модели. На первоначальном этапе исследования нами были выделены и раскрыты причины, сдерживающие развитие логистики в АПК в современных условиях [3]. И теперь мы можем перейти к рассмотрению факторов снижения логистических издержек при производстве и реализации сельскохозяйственной продукции (зерна) в сельскохозяйственной организации, используя многофакторную модель Кобба-Дугласа. В классическом понимании задачей модели Кобба-Дугласа является анализ экономического роста в динамике, т.е. изменение факторов производства продукции во времени.

   Использование производственной функции позволит: во-первых, отразить влияние каждого фактора производства на экономический рост, во-вторых, оценить уровень воздействия двух групп факторов (экстенсивных и интенсивных) на развитие производства, в-третьих, определить долю достижений в экономическом росте за счет интенсивных факторов [2].

    Для построения многофакторной модели логистических издержек на основе производственной функции Кобба-Дугласа необходимо оценить логистические издержки на реализацию сельскохозяйственной продукции (зерна), а для этого требуются критерии сравнения. Поэтому мы приняли решение исследовать совокупность из 25 сельскохозяйственных предприятий Смоленской области, специализирующихся на производстве зерна. Также нам необходимо определить факторы, по которым мы будем производить сравнение и выбрать способ, которым данное исследование будет проводиться.

  По мнению И.Л. Кирилюка [4], в современной интерпретации производственная модель используется для определения связи и выявления силы воздействия факторов на результативный показатель. Это могут быть не только основные факторы производства (труд, земля, капитал, предпринимательские способности, информация), но и многие другие, такие, к примеру, как фондовооруженность, материалоемкость, оборачиваемость капитала, и т.д.

   Гипотезой нашего исследования является то, что сельскохозяйственное предприятие несет логистические издержки, связанные с реализацией сельскохозяйственной продукции (зерна), а факторами, влияющими на формирование этих издержек, являются: фондовооруженность, энерговооруженность, среднее расстояние до канала реализации, средний объем перевозимого за один рейс зерна.

     В качестве функции взаимосвязи было выбрано видоизмененное уравнение Кобба-Дугласа. Производственная функция логистических издержек на реализацию продукции в форме уравнения Кобба-Дугласа включает факторы, непосредственно оказывающие влияние на результативный показатель, – это фондовооруженность, энерговооруженность и объем выполненных работ.

  Фондовооруженность (Х1) в расчете на 1 работника, тыс.руб./чел. Стоимостная оценка основных средств  основывается главным образом на их первоначальной стоимости с учетом переоценки, которую проводят недостаточно часто. Опираясь на опыт построения производственных функций известно, что данный показатель  оказывается несущественным, что объясняется погрешностями в его вычислении. Также и остаточная стоимость основных средств не оказывает статистически значимого влияния. Однако, отказавшись от использования какого-нибудь показателя, отражающего величину основного капитала, произошло бы завышение коэффициентов других ресурсов, что при оценке предельной эффективности показало бы заведомо ошибочные результаты. Поэтому нами был взят показатель «стоимость машин и оборудования, транспортных средств в расчете на одного среднегодового работника» (Х1) по первоначальной стоимости. А так как машины и оборудование являются наиболее активно обновляемой частью основного капитала, то погрешность оценки значительно ниже, чем стоимости основных средств. Стоимость машин и оборудования, транспортных средств в регрессионных уравнениях оказывается, как правило, существенным показателем.

   Энерговооруженность (Х2) в расчете на 1 работника, л.с./чел. отражает использование доступных мощностей на предприятии. Чем выше данный параметр, тем менее эффективно они используются. Этот показатель непосредственно влияет на формирование логистических  издержек — ведь, чем выше данный показатель, тем ниже затраты на осуществление операций.

   Объем выполненных работ (Х3), т-км. Данный показатель рассчитывается путем перемножения среднего объема партии перевозимого груза на среднее расстояние транспортировки до ближайших пунктов реализации. Он непосредственно относится к логистическим издержкам реализации продукции. Поскольку расстояния и объемы перевозок у разных предприятий значительно различаются, мы берем усредненные показатели по каждой из категорий и для уменьшения «размытия» показателей и функции в целом мы их перемножим.

     По мнению М.Н. Григорьева [5], эффективность логистической системы можно характеризовать набором показателей функционирования этой системы при заданном уровне логистических издержек. Результативным показателем являются логистические издержки (Y), которые были рассчитаны как сумма всех затрат на реализацию зерновых (амортизация складов, затраты на ГСМ, ремонт техники, зарплата рабочим и т.д.) приходящимся на 1 тонну реализуемого зерна.

  С учетом рассчитанных характеристик уравнения регрессии (1) многофакторная модель логистических издержек имеет вид:

Составлено авторами на основе источника [4].

   Показатели энерговооруженность (Х2) и объем выполненных работ (Х3) получили отрицательные коэффициенты. В случае с энерговооруженностью это вызвано тем, что данный показатель и показатель логистических издержек имеют обратную зависимость – чем выше энерговооруженность предприятия, тем меньше ее издержки на продукцию. С показателем (Х3) ситуация схожая, правда тут больше зависит от объема перевозимого груза – чем больше объем перевозок, тем больше товара можно доставить за единицу времени, и тем самым больше сэкономить на логистических издержках.

  Полученное уравнение позволяет вычислить предельную эффективность факторов (табл. 1).

Таблица 1. Предельные значения факторов.

    Мы получили предельные значение эффективности ресурсов с учетом их отношения к логистическим издержкам и коэффициента регрессии благодаря уравнению Кобба-Дугласа, которые в дальнейшем могут быть использованы для оптимизации деятельности сельхозтоваропроизводителей.

 Проведя регрессионный анализ совокупности 25 предприятий, специализирующихся на производстве и реализации зерна [6], была определена значимость каждого заявленного показателя и значимость уравнения регрессии в целом. Полученное уравнение регрессии имеет очень высокий коэффициент корреляции (0,9628). Это означает, что изменение результативного показателя на 96,28% обусловлено факторами, представленными в нашей модели, т.е. данное уравнение является статистически значимым, и по нему можно вести дальнейшие расчеты. Кроме того, это также свидетельствует о том, что первоначально выдвинутая гипотеза верна, и на формирование логистических издержек оказывают влияние именно те факторы, которые мы выбрали.

Литература

1. Ворожейкина, Т.М., Игнатов, В.Д. Логистика в АПК [Текст]: учебник. — М.: КолосС, 2007. – 184 с. – ISВN 978-5-9532-0579-5
2. Подольникова, Е.М. Инновационный менеджмент в агробизнесе [Текст] // Разработка концепции экономического развития, организационных моделей и систем управления АПК: сб. науч. тр. – Брянск: БГАУ, 2015 – С. 173-179
3. Чулкова, Г.В., Лакеев, С.В. Проблемы современного развития логистики в АПК [Текст] / Г.В. Чулкова, С.В. Лакеев // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. – 2015. – №4. – С.111-116 – ISSN 1992-2582
4. Кирилюк, И.Л. Модели производственных функций для российской экономики [Текст] / И.Л. Кирилюк // Компьютерные исследования и моделирование. – 2013. – №2. – С.293-312 – ISSN: 2076-7633
5. Григорьев, М.Н. Логистика. Продвинутый курс: учебник для магистров [Текст] / М. Н. Григорьев, А. П. Долгов, С. А. Уваров. – М.: Юрайт, 2011. – 734 с. – ISBN 978-5-9916-1368-2
6. Чулкова, Г.В., Лакеев, С.В. Применение АВС-анализа при оценке каналов реализации сельскохозяйственной продукции [Электронный ресурс] // Научные исследования и разработки 2016: сб. науч. тр. – М.: Олимп, 2016. С.1192-1195

References

1. Vorozheykina T.M., Ignatov, V.D. Logistics in Agriculture [Text]: textbook. — M.: KolosS, 2007. — 184 p. — ISВN 978-5-9532-0579-5
2. Podоlnikovа, E.M. Innovation management in agriculture [Text] // Тhe development of the concept of economic development, organizational models and control systems of the agroindustrial complex: collection of research papers. – Bryansk: bgau, 2015 – р.173-179
3. Chulkova, G.V., Lakeev, S.V. Modern Development Problems of Logistics in Agriculture [Text] / G.V. Chulkova // Bulletin of Michurinsk State Agrarian University. — 2015. – No.4. — p.111-116 — ISSN 1992-2582
4. Kirilyuk, I. L. Models of Production Functions for the Russian Economy [Text] / I. L. Kirilyuk // Computer Research and Modeling. — 2013. – No.2. – p.293-312 — ISSN: 2076-7633
5. Grigoryev, M.N. Logistics. Advanced Course: Textbook for Master Students [Text] / M. N. Grigoryev, A. P. Dolgov, S. A. Uvarov. – M.: Yurait, 2011. – 734 p. – ISBN 978-5-9916-1368-2
6. Chulkova G.V., Lakeev S.V. Usage of АВС-Analysis While Evaluating the Sales Channels for Agricultural Products [Text] // Research and Development Projects 2016: collection of research papers – М.: Olymp, 2016. p.1192-1195