Энергоемкость производства продукции молочно-мясного скотоводства в хозяйствах Ульяновской области

В статье определено значение молочно-мясного скотоводства как одной из основных отраслей животноводства, выделены основные проблемы развития отрасли и причины их возникновения. Обоснована необходимость анализа факторов, влияющих на уровень энергоемкости производства. На основании полученных результатов анализа предложены мероприятия, реализация которых позволит снизить удельные затраты энергии      на      производство       единицы      продукции.

В России важнейшей отраслью животноводства является скотоводство, и в частности его молочно-мясное направление. На долю животноводства приходится 44% валовой продукции сельского хозяйства, из них 22,8% составляет     продукция,     производимая     в     скотоводстве.

Состояние молочно-мясного скотоводства в Ульяновской области на протяжении пяти последних лет характеризуется наличием негативных тенденций сокращения поголовья крупного рогатого скота и выхода приплода в расчете на 100 коров, а также увеличения падежа скота.

Показатели, характеризующие состояние молочно-мясного скотоводства Ульяновской области.

Показатели	2010	2011	2012	2013	2014
Поголовье скота, тысяч голов: крупный рогатый скот	164,2	165,1	163,6	157,4	158,0
в том числе коровы	89,3	81,5	79,9	80,7	81,5
Выход приплода в расчете на 100 коров, голов : телят	99	96	97	97	89
Падеж скота, % к обороту стада: Крупного рогатого скота	5,67	5,32	5,30	4,10	4
Средний годовой надой молока на 1 корову,кг	4024	4229	4380	4600	4678
Продукция выращивания скота на одну голову в среднем за год,кг: КРС	105	102	103,4	103,7	104,2

Молочно-мясное скотоводство представляет собой энергоемкую отрасль сельскохозяйственного производства. Энергопотребление в скотоводстве базируется на энергозатратах живого труда, кормов, электрической и тепловой энергии, жидкого    и    твердого    топлива.     Увеличение     объемов производства требует 2-4% дополнительного расхода топлива или электроэнергии.

Производительность труда в данной отрасли определяется уровнем механизации производственных процессов, в этой связи комплексная механизация в сочетании с внедрением энергосберегающей техники и технологий является важнейшим условием роста эффективности производства. Молочно-мясное скотоводство является низкоэффективной отраслью животноводства:

уровень рентабельности производства молока составляет всего лишь 20%, а уровень убыточности производства говядины - 24%. Одной из основных причин этого является необоснованный рост цен на энергоносители и продукцию промышленных производств, используемую в сельском хозяйстве.

Таким образом, становится очевидным, что для вывода животноводческой отрасли в целом, и молочно-мясного скотоводства в частности, из кризисного состояния необходима разработка и реализация комплекса мероприятий, направленных на сокращение энергоемкости производства. Решение указанной задачи предполагает выделение двух взаимосвязанных направлений. Первое - совершенствование структуры энергопотребления, то есть замена  дорогостоящих традиционных энергоносителей доступными возобновляемыми источниками энергии. Второе -совершенствование  технологических процессов,  направленное на снижение    энергопотребления    при    их    выполнении    .

В рамках второго направления особую актуальность приобретает анализ факторов, определяющих удельную энергоемкость продукции. Основными видами продукции молочно-мясного скотоводства Ульяновской области являются молоко и прирост живой массы КРС на выращивании и откорме. Исходя из этого, главной целью проделанной работы является исследование факторов, влияющих на удельную энергоемкость молока и прироста живой массы КРС и выявление наиболее значимых.

Анализ удельной энергоемкости молока проводился по совокупности, состоящей из 40 сельскохозяйственных предприятий. В качестве определяющих     факторов     были     выбраны     следующие:

• -    X! - плотность поголовья молочного скота, гол/100 га с.х. угодий;

• -    Х2 - годовой удой молока от одной коровы, ц;

• -       Х3       -       удельный       объем       потребления

электроэнергии    в    расчёте    на    одну    голову,    кВт/ч;

• -       Х4       -       удельный       объем       потребления

нефтепродуктов     в     расчёте     на     одну     голову,     кг;

• -     Х5     -     удельный     объем     затрат     труда     на

производство         1         центнера        молока,         чел.-ч.

В ходе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции наличие мультиколлинеарности выявлено не было, то есть зависимость между факторными признаками отсутствует. Дальнейший анализ коэффициентов парной корреляции выявил нецелесообразность присутствия в модели первого факторного признака - плотности поголовья молочного скота (X!). Обратная умеренная связь отмечена между годовым удоем молока от одной коровы (Х2) и энергоемкостью 1 центнера молока. Влияние остальных факторов на энергоемкость 1 центнера молока прямое и                                                         умеренное.

Таким образом, в дальнейшем при построении корреляционной модели в

качестве     факторных     признаков -   Х2   -   годовой   удой   молока -       Х3       -       удельный электроэнергии    в    расчёте    на -       Х4       -       удельный нефтепродуктов     в    расчёте    на -     Х5     -     удельный     объем производство        1        центнера Уравнение  множественной  линейной

были     использованы: от   одной   коровы,   ц; объем       потребления одну    голову,    кВт/ч; объем       потребления одну     голову,     кг; затрат     труда     на молока,         чел.-ч. регрессии   примет   вид:

У=              8,978-              0,35Х2+0,01Хз+0,04Х4+0,35Х5

Коэффициент регрессии при Х2 показывает, что с ростом годового удоя молока от одной коровы на 1 центнер энергоемкость 1 центнера молока снижается в среднем на 0,35 кг. у. т. при постоянстве удельных объемов потребления электроэнергии (Х3), нефтепродуктов (Х4), а также удельного объема               затрат               труда               (Х5).

Коэффициент регрессии при Х3 показывает, что увеличение удельного объема                                               потребления электроэнергии на 1 кВт/ч повлечет за собой рост энергоемкости 1 центнера молока в среднем на 0,01 кг. у. т. при постоянстве годового удоя молока от одной коровы (Х2), удельного объема потребления нефтепродуктов (Х4) и удельного объема затрат труда (Х5).

Коэффициент регрессии при Х4 показывает, что увеличение удельного объема потребления нефтепродуктов на 1 кг будет способствовать росту энергоемкости 1 центнера молока в среднем на 0,04 кг. у. т. при постоянстве годового удоя молока от одной коровы (Х2), удельного объема потребления электроэнергии (Х3) и удельного объема затрат труда (Х5).

Коэффициент регрессии при Х5 показывает, что рост удельного объема затрат труда на 1 чел.-ч приведет к росту энергоемкости 1 центнера молока на 0,35 кг. у. т. при постоянстве годового удоя молока от одной коровы (Х2), а также удельных объемов потребления электроэнергии (Х3) и нефтепродуктов                                                 (Х4).

Проверка значимости и надежности коэффициентов регрессии осуществлялась по 1-критерию Стьюдента. Условием значимости и надежности коэффициентов регрессии является превышение фактических значений 1-критерия Стьюдента (12=8,13; 13=5,96; 14=5,91; ^=2,52) над табличным (1тАбл=2,021) [4]. В данной модели это условие соблюдается по всем четырем факторам. Следовательно, коэффициенты регрессии попадают в такой доверительный интервал, где не могут обратиться в ноль, то есть они статистически значимы и надежны.

Значение множественного коэффициента корреляции (Я) составляет 0,91 -это означает, что связь между энергоемкостью 1 центнера молока и рассмотренными факторами (Х2,   Х3,   Х4,   Х5) сильная.

Множественный коэффициент детерминации (Я2), равный 0,833 свидетельствует о том, что вариация энергоемкости 1 центнера молока на 83,3%    обусловлена    вариацией    исследуемых    в    модели факторных признаков, а остальные 16,7% обусловлены влиянием других случайных                                                факторов.

Для проверки адекватности всей модели был использован Б-критерий Фишера. Условием адекватности модели так же является превышение фактического значения Б-критерия Фишера над табличным. Из этого следует, что модель адекватна и полученные результаты надежны, поскольку фактическое значение Б-критерия Фишера составило 43,55, а табличное                            2,69                            [4].

Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить, что наиболее значимыми факторами, определяющими энергоемкость 1 центнера молока, являются годовой удой молока от одной коровы (Х2), удельный объем потребления электроэнергии (Х3) и нефтепродуктов (Х4), а также удельный объем затрат труда (Х5). Кроме того, в ходе анализа было выявлено, что рост энергоемкости 1 центнера молока в большей степени обусловлен увеличением затрат труда, в этой связи целесообразно снижать энергоемкость %а счет механизации и автоматизации производства, направленных в первую очередь на исключение ручного труда при раздаче кормов, доении животных и очистке помещений. Корреляционно-регрессионная модель влияния факторных признаков на удельную энергоемкость прироста живой массы КРС на выращивании и откорме          аналогична          предыдущей          модели.

Факторными             признаками,             определяющими энергоемкость  1 центнера  прироста живой массы,  являются:

• -    Х! - плотность поголовья скота на выращивании и откорме, гол/100 га с.х. угодий;

• -       Х2       -       удельный       объем       потребления

электроэнергии    в    расчёте    на    одну    голову,    кВт/ч;

• -       Х3       -       удельный       объем       потребления

нефтепродуктов     в     расчете     на     одну     голову,     кг;

• - Х4 - удельный годовой прирост живой массы КРС на выращивании и откорме,                                                           кг/гол;

• - Х5 - удельный объем затрат труда на производство 1 центнера прироста живой                          массы,                          чел.-ч.

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции наличие мультиколлинеарности                  не                  выявил.

Как и в предыдущем случае отмечена слабая связь между плотностью поголовья на выращивании и откорме (Х1) и результативным признаком -энергоемкостью 1 центнера прироста живой массы. Присутствие данного факторного      признака      в      модели      нецелесообразно.

Влияние удельного объема потребления электроэнергии в расчете на 1 голову (Х2) на энергоемкость 1 центнера прироста живой массы прямое и сильное.

Зависимость энергоемкости 1 центнера прироста живой массы от удельного                    объема                    потребления нефтепродуктов (Х3) следует характеризовать как прямую и умеренную. Связь между удельным годовым приростом живой массы КРС на выращивании и откорме (Х4) и энергоемкостью 1 центнера прироста обратная                        и                        умеренная.

Прямое умеренное влияние на энергоемкость 1 центнера прироста оказывает      удельный      объем      затрат      труда      (Х5).

Таким образом, в дальнейшем, в модели будет рассмотрено влияние удельного объема потребления электроэнергии (Х2), нефтепродуктов (Х3), удельного годового прироста живой массы КРС на выращивании и откорме (Х4) и удельного объема затрат труда (Х5) на энергоемкость 1 центнера прироста живой массы КРС на выращивании и откорме. Уравнение множественной линейной регрессии следующее: У=71,          136+0,08Х2+0,89Х3          -0,44Х4         +0,09Х5

Коэффициент регрессии при Х2 показывает, что с увеличением удельного объема                                               потребления электроэнергии на 1 кВт/ч энергоемкость 1 центнера прироста будет увеличиваться на 0,08 кг. у. т. при постоянстве удельного объема потребления нефтепродуктов (Х3), удельного годового прироста живой массы КРС на выращивании и откорме (Х4) и удельного объема затрат труда (Х5). Коэффициент регрессии при Х3 показывает, что увеличение удельного объема                                               потребления нефтепродуктов на 1 кг будет способствовать росту энергоемкости 1 центнера         прироста         живой         массы         на

0,89 кг. у. т. при постоянстве удельного объема потребления электроэнергии (Х2), удельного годового прироста живой массы КРС на выращивании и откорме (Х4) и удельного объема затрат труда (Х5). Коэффициент регрессии при Х4 показывает, что с увеличением удельного годового прироста живой массы КРС на выращивании и откорме на 1 кг энергоемкость 1 центнера прироста живой массы будет снижаться на 0,44 кг. у. т. при постоянстве удельного объема потребления электроэнергии (Х2), нефтепродуктов (Х3) и удельного объема затрат труда (Х5).

Коэффициент регрессии при Х5 показывает, что в результате увеличения удельного объема затрат труда на 1 чел-ч энергоемкость 1 центнера прироста живой массы КРС возрастет на 0,09 кг. у. т. при постоянстве удельного объема потребления электроэнергии (Х2), нефтепродуктов (Х3) и удельного годового прироста живой массы КРС на выращивании и откорме                                                         (Х4).

Полученные коэффициенты регрессии статистически значимы и надежны, поскольку фактические значения 1-критерия Стьюдента (12=10,1; 13=13,6; и=9,94; 15=3,61) больше табличного значения (1тАбл=2,021) [4]. Другими словами коэффициенты регрессии при Х2,   Х3,   Х4, Х5

попадают в такие доверительные интервалы, где не могут обратиться в ноль.

Значение множественного коэффициента корреляции (R) составило 0,97. Следовательно, совокупное влияние рассмотренных факторов (X2, X3, X4, X5) на энергоемкость 1 центнера прироста живой массы сильное. Значение множественного коэффициента детерминации (R2) составляет 0,944                                  -                                  это свидетельствует о том, что вариация энергоемкости 1 центнера прироста живой массы КРС на выращивании и откорме на 94,4% обусловлена вариацией исследуемых в модели факторных признаков, а остальные 5,6% обусловлены     влиянием     других     случайных     факторов.

Условие адекватности модели соблюдается, так как фактическое значение F-критерия Фишера (F®aKt=147,632) , больше табличного (FTAEn=2,69) [4].

Таким образом, построенная корреляционно-регрессионная модель, позволяет сделать вывод о том, что наиболее % значимыми факторами, определяющими энергоемкость 1 центнера прироста живой массы КРС, являются удельный объем потребления электроэнергии (X2), нефтепродуктов (X3), удельный годовой прирост живой массы КРС на выращивании и откорме (X4), а также удельный объем затрат труда (X5). В ходе анализа было выявлено и то, что рост энергоемкости 1 центнера прироста живой массы КРС на выращивании и откорме в большей степени обусловлен увеличением удельного объема потребления нефтепродуктов и удельного объема затрат труда, тогда как влияние удельного объема потребления электроэнергии менее значимо. В связи с этим, основным направлением снижения энергоемкости 1 центнера прироста живой массы КРС на выращивании и откорме следует рассматривать комплексную электрификацию производственного процесса, которая в первую очередь должна предполагать применение автоматизированных средств и исключение     ручного     труда     при     раздаче     кормов.

Общий вывод по результатам проделанной работы заключается в том, что наибольшее влияние на удельную энергоемкость основных видов продукции молочно-мясного скотоводства оказывают факторы, которые посредством грамотной организации производственного процесса и систематического учета потребляемых энергоресурсов могут быть значительным образом оптимизированы, что позволит существенно сократить                   энергетические                   затраты.

"Экономика и социум" №1(20) 2016