Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лимарев МТО АПК Послед.Вар. янв 2014.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
11.02 Mб
Скачать

Определение структуры парка машин

Структура парка машин определяется после того, когда будет сформирован банк данных по всему парку машин или по числу их видов, обеспеченность которых предстоит анализировать.

Весь рассматриваемый парк машин ./V принимается за 100 %. Тогда коэффициент (^.), характеризующий наличие каждого вида машин в рассматриваемом парке, определяется по фор­муле:

(2.1)

где — количество машин i-го вида в составе парка, ед.;

N — общее количество машин в составе парка, ед.

Далее определяется коэффициент j), характеризующий наличие каждой марки машин в составе парка определенного 7-го вида машин, по формуле:

(2.2)

где Nj - количество каждой марки машин в составе парка опреде­ленного j-го вида машин, ед.;

Ni - количество машин i-го вида в составе парка, ед.

Пример.

В наличии имеется парк машин в количестве N = 20 ед. Из них 12 тракторов, 6 зерноуборочных и 2 кормоубороч-ных комбайна. В составе 12 тракторов имеются: 3 единицы К-701, 4 - ДТ-75М и 5 - МТЗ-80.

Требуется оценить структуру парка машин.

По формуле (2.1) определяем соотношение каждого вида машин в составе парка:

Тракторы

Зерноуборочные

Комбайны

Кормоуборочные

комбайны

В составе парка тракторов по формуле (2.2) определяем его структуру:

Аналогично рассматривается структура комбайнового парка. Для наглядности полученные данные по структуре парка с.-х. машин иллюстрируются в виде диаграммы, представленной на рис. 2.7.

Определение и оценка структуры машинно-тракторного парка необходимы для расчетов потребности в конкретных видах и марках машин, а также обеспеченности этими машинами.

В ус­ловиях жесточайшего финансового кризиса сельхозпредприятий такой подход будет способствовать более эффективному исполь­зованию ресурсов, направляемых на приобретение техники.

Рис. 2.7. Структура поставок машин для растениеводства в %

Определение среднего «возраста» парка машин

Определение среднего «возраста» парка машин осуществ­ляется для решения следующих задач:

• оценка технического состояния машинно-тракторного пар­ка для определения возможности выполнения производствен­ных технологических операций;

• корректировка объемов ремонтных работ при их плани­ровании;

• уточнение объемов поставок машин и запасных частей с уче­том анализа технического состояния машинно-тракторного парка.

• Средний «возраст» парка машин в конце 80-х годов (1985— 1991 гг.) стабильно находился в пределах нормативных сроков эксплуатации и по основным маркам машин составлял:

• тракторы сельскохозяйственные — 5—6 лет, в 1991 г. сред­невзвешенный «возраст» этих машин был равен 5,6 года;

• комбайны зерноуборочные 4—5 лет (4,5 года);

• комбайны кормоуборочные 4,5—6 лет (5 лет).

За последние 10 лет произошло существенное старение ма­шинно-тракторного парка из-за значительного уменьшения поступления новых машин и больших темпов списания техни­ки. В первые 5—6 лет из упомянутых 10 выбытие машин в 3—4 раза превышало нормативы списания и в десятки раз поступ­ление новых машин.

Таким образом, парк машин за последние годы существенно «постарел» и его «возраст» требует постоянного уточнения, так как восстановление таких машин требует больших дополнительных материальных, трудовых и, в конечном итоге, финансовых затрат. Средний «возраст» машин определим на конкретном примере.

В 1991 г. в наличии было N1991= 20 тракторов, их средний «возраст» составлял Т1991= 5,62. В конце года выбытие состави­ло Nв= 4, а поступило Nн= 2 новых. Требуется определить сред­ний «возраст» парка тракторов в 1992 году 1992).

После списания осталось N1991 — Nв тракторов, а их возраст увеличился на 1 год и стал Т1991+ 1.

В течение 1992 г. поступило Nн тракторов и их стало N1992+ Nн. Принимается, что новые тракторы в течение года поступа­ли равномерно, тогда их возраст в среднем можно принять Тн = 0,5 года.

В результате средний «возраст» парка тракторов в 1992 году будет вычислен по следующей формуле:

(2.3)

Для нашего конкретного случая имеем:

Таким образом, парк тракторов «постарел» в 1992 г. на 0,3 года в связи с тем, что выбытие этих машин превысило поступ­ление новых.

Полученные значения «возраста» машин затем должны быть использованы при определении объемов их ремонта, потреб­ности в запасных частях и при обосновании заказа объемов новых машин.

Определение среднего «возраста» машин за несколько пос­ледних лет позволяет анализировать тенденции старения или «омоложения» машинно-тракторного парка и вносить рекомен­дации по влиянию на ситуацию I зависимости от полученных результатов.

Например, располагая данными по «возрасту» парка машин за ряд лет можно вывести зависимость коэффициента охвата капитальным ремонтом машин от соотношения их среднего «возраста» к нормативному сроку амортизации (рис. 2.8). Та­ким образом, появляется возможность оперативно определять поправочный коэффициент Кп, учитывающий «возраст» машин, при расчетах объемов ремонта, объемов заказов запасных час­тей и новой техники.

Пример определения поправочного коэффициента охвата ремонтом машин в зависимости ст их «возраста» и его исполь­зования.

Средний «возраст» парка тракторов 12 лет, нормативный срок службы 10 лет, коэффициент охвата капитальным ре­монтом Ккр= 0,15, расчетная потребность в новых машинах Nн = 100 ед., в запасных частях Qз.ч. = 100 тыс. рублей.

Коэффициент (η), характеризующий отношение среднего «возраста» ср) к нормативному сроку амортизации тракторов (Тн), определяется по формуле:

(2.4)

где Тср - средний возраст парка тракторов, лет;

Тннормативный срок службы тракторов, лет.

Для нашего конкретного случая имеем:

На шкале абсцисс (ОХ) рис. 2.8 находим точку соответству­ющую значению η = 1,2, восстанавливаем перпендикуляр до пересечения с кривой, характеризующей зависимость попра­вочного коэффициента охвата ремонтом п) от коэффициента (η), характеризующего отношение среднего «возраста» машин к нормативному сроку амортизации, и опускаем перпендику­ляр из точки пересечения на ось ординат (ОУ), получая таким образом численное значение поправочного коэффициента ох­вата ремонтом п). В данном примере Кп= 1,7.

Рис. 2.8. Определение поправочного коэффициента охвата ремонтом машин в зависимости от их возраста по годам.

Получив значение Кп, уточняем значения:

• коэффициента охвата капитальным ремонтом

Ккр = 0,15 х 1,7=0,26,

• потребность в новых машинах

Nн = 100 х 1,7 = 170 ед.,

• потребность в запасных частях

Qз.ч. = 100 х 1,7 = 170 тыс. руб.

Анализ динамики производства новых машин.

Динамика производства машин для агропромышленного комплекса формируется на основании данных Госкомстата РФ и заводов-изготовителей.

Составляется таблица, в которой отражаются название за­вода-изготовителя, виды и марки выпускаемых машин, объемы производства машин.

В основе анализа должна быть количественная и качествен­ная оценка полученных данных. К количественным показате­лям должны быть отнесены объемы производства в тысячах еди­ниц, а также относительные численные значения этих объемов.

В качестве примера ниже приводится табл. 2.7, характери­зующая динамику производства тракторов и зерноуборочных комбайнов отечественными предприятиями сельхозмашиност­роения в 1990—2001 годах.

Качественная оценка показате­лей должна отражать причины ко­личественных изменений произ-водсгва техники для агропромыш­ленного комплекса, а также тенден­ции и предложения по увеличению объемов выпуска машин и обору­дования.

Анализ динамики поставок машин

Динамика поставок машин сельскому хозяйству оценивается по результатам статистической от­четности, по данным Минсельхоза РФ, Росагроснаба, а также по ин­формации региональных органов управления сельским хозяйством.

Чтобы получить полную карти­ну уровня поставок техники, необ­ходимо пользоваться рядом перво­степенных критериев, определяю­щих запросы сельхозтоваропроиз­водителей. Таких основных крите­риев три: во-первых, объемы поста­вок в соответствии с заявками, во-вторых, обеспечение качества по­ставляемых машин и, в третьих, обеспечение предпродажного, га­рантийного и послегарантийного обслуживания техники.

В свою очередь, ответ на постав­ленные вопросы может дать анализ информации, отражающей характе­ристику поставщиков техники.

Таблица 2.7

Динамика производства сельскохозяйственной техники

Завод иготовтель

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

Волгоградский тракторный завод

43,7

26,5

20,6

6,2

3,3

3,6

2,75

3,02

3,5

5,2

2,5

-

Липецкий тракторный завод

35,2

35,0

23,8

3,7

3,4

2,4

1,59

1,28

3,4

3,8

3,6

-

Красноярский завод комбайнов

16,8

21,3

12,0

3,28

1,43

1,1

0,66

0,29

2,3

зд

6,0

ОАО «Ростсельмаш»

53,6

58,1

48,8

8,0

4,75

1,51

0,69

2,6

4,6

4,6

8,0

Вначале формируется банк (рис. 2.9) статистических данных о динамике поставок техники по ви­дам и маркам машин за последние годы, один из которых, например 1991 г., следует считать базовым. В число поставляемых машин вклю­чаются машины, полученные по различным каналам поставок: по лизингу, импорту, свободным закупкам и т. д. По данным сформулированного банка дается количественная (абсолютные и относительные значения) оценка уровня поставок техники.

Рис. 2.9. Поставка основных видов техники для сельского хозяйства через систему ОАО «Росагроснаб»

На следующем этапе необходимо оценить поставщиков техники, используя следующий алгоритм анализа уровня поставок техники для АПК:

  1. Вид и марки поставляемой техники

Поставщик импортной техники

Вид и марки поставляемой техники

Поставщики техники

Дилер (посредник)

Отечественнвй завод- изготовитель

Наличие входного контроля

Наличие материально-технической базы и обеспечение сервиса поставляемой техники

Объект поставок

Оценка уровней удовлетворения заявок и стоимосто услуг за поставляемую тенику

2. Состояние проиэой базы АПК

Рис. 2.10. Количество отказов на 100 машин в гарантийный период

Эксплуатации

Рис. 2.11. Соотношение отказов узлов и агрегатов в суммарном потоке отказов»

Качество поставляемой техники оценивается следующими показателями:

• количеством отказов на 100 поставленных машин в гаран­тийный период их использования, в том числе отказов основ­ных составных частей и систем (рис. 2.10 и рис. 2.11);

• затратами на устранение последствий отказов машин (табл. 2.8);

• уровнем комплектности поставляемых машин (табл. 2.9).

По результатам анализа формируются выводы и предложе­ния по совершенствованию организации поставок техники аг­ропромышленному комплексу, по выбору поставщиков, а так­же по улучшению качества поставляемой техники и ее техни­ческого сервиса.

Оценка уровня изменения цен на технику

Изменение цен на технику имеет огромное значение и су­щественно влияет на уровень платежеспособности хозяйств, а, следовательно, на уровень поставок и производства машин сель­скохозяйственного назначения.

Основными критериями оценки уровня изменения цен на машины являются:

• абсолютные и относительные значения отпускных цен по годам;

• диспаритет цен;

• эталон, отражающий уровень изменения цен на технику, поставляемую для АПК.

Абсолютные и относительные изменения цен на технику по годам (кварталам, месяцам) целесообразно показывать графически. Это позволяет более оперативно оценивать раз­личные периоды изменения цен, а сопоставляя их с графи­ками и анализом темпов производства и поставок техники, более четко определять зависимость этих величин от изме­нения цен.

Диспаритет цен, то есть соотношение темпов изменения цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию и ди­намика его изменения, позволяют оценивать и прогнозировать уровень поставок техники агропромышленному комплексу.

В качестве эталона, отражающего уровень изменения цен на технику, могут быть различные эквиваленты, например, кон­вертируемая валюта, промышленная и сельскохозяйственная продукция и т. д.

В сфере материально-технического обеспечения целесооб­разно за эталон оценки уровня изменения цен принимать пше­ницу, как наиболее ценный, стратегический сельскохозяйствен­ный продукт. При этом берется пшеница одного класса, выби­рается ее цена по годам в заданной зоне страны или средне­взвешенная цена по России. Одновременно, за эти же годы выбираются цены на определенные, анализируемые виды ма­шин, топливо или другую промышленную продукцию. Затем определяются объемы пшеницы, необходимые для приобрете­ния одной машины и сравниваются по годам.

Объемы пшеницы, необходимые для приобретения одного комбайна в i-том году, определяются по формуле

(2.5)

где Сз.к.i — стоимость зерноуборочного комбайна в /-том году, руб.;

Спшi. - средняя закупочная цена пшеницы в /-том году, руб.

Соотношение масс пшеницы (кратность), необходимых для приобретения одного комбайна, определяется по формуле:

(2.6)

где Mi — объемы пшеницы, необходимые для приобретения одного комбайна в i-ом (предшествующем) году, т;

М1990 — объемы пшеницы, необходимые для приобретения одно­го комбайна в сравниваемом (базовом) году, т.

Таблица 2.8

Техническое состояние техники в гарантийный период эксплуатации (2002 год)

Марка машин

Кол-во поступив­ших машин ед.

отказов машин по вине изготови­теля

Среднее число отказов на 100 машин

в том числе:

Средн. продол­житель­ность простоя на 1 отказ, дн.

Затраты

восстан. машин, тыс. руб.

Средние затраты на 1 отказ, тыс. руб.

Возвра­щено изгото­вит., тыс. руб.

Уровень

возврата,

%

двигатель

гидросистема

ходовая система

электрообо­рудование

рабочие органы (молотилка, режущий аппарат и др.)

всего

%

всего

%

1 СТ-90

%

всего

%

всего

%

всего

%

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

1

Дон-1500

638

246

39

33

13,4

89

36,2

44

49,4

26

10,5

28

11,4

70'

28,5

6,17

191,628

0,82

23,626

12,3

2

СК-5М «Нива»

851

87

10

42

48,3

11

12,6

16

18,4

4

4,6

14

16

3,58

94,911

1,5

36,608

38,5

3

«Енисей» 1200

424

42

10

17

40,5

14

33,3

8

19

1

2,4

2

4,8

3,23

88,927

2,28

66,11

74,3

4

«Простор" ПН-400, ПН-100

231

3

1

3

100

3,33

0,3

0,1

5

КСК-100-2А

200

45

23

13

88,9

11

24,4

1

9

5

11,1

7

13,5

9

20.0

7,83

72,146

1,67

47,896

66,4

6

'Полесье"

147

44

30

14

31,8

6

13,6

3

50

2

^,55

4

9,1

18

40,9

3,38

1,437

0,34

1,437

100

7

Дон-680, Дон-800

71

12

17

6

50

2

16,6

2

16,6

2

16,6

37,5

25,5

2,12

8

ДТ-75

1012

101

10

59

58,4

8

7,9

16

15,5

18

17,8

5,?

190,67

1,94

59,176

31

9

Т-4АС

357

25

7

10

40

2

8

1

50

13

52

10,42

12,9

0,68

12,7

98,4

10

ЮМЗ-6

66

5

8

5

100

2

20,6

5,15

11,6

56,3

11

МТЗ-80, МТЗ-82

1356

46

4

34

74

4

8,7

3

6,5

5

10,8

7,73

32,035

0,78

3,232

10

12

К-700А, К-701

77

9

12

3

33.3

1

11,1

5

55,5

7,2

6,3

0,7

4,1

65

13

Т-150К, Т-150

63

13

21

7

53,8

5

38,4

1

7,6

15,7

8,2

0,63

14

ЛТЗ-55

33

12

36

4

33,3

8

66,6

1

2,2

0,18

1,4

63,6

15

ЛТЗ-60

267

28

11

4

14,3

1

3,5

21

75

2

7,1

18,2

4,22

0,15

1,5

0,36

16

Автомобили КамАЗ

542

14

3

10

71,4

2

14,3

1

7,1

1

7,1

10,92

15,03

1,16

8,13

54,1

17

Автомобили ЗИЛ (ММЗ)

45

18

40

2

11,1

16

88,9

2,94

8,9

0,52

8,9

100

18

Автомобили УАЗ

420

11

3

7

63,6

3

27,3

1

9,1

2,4

3,836

0,38

3,25

84,1

19

Автомобили ГАЗ

230

4

2

2

50

2

50

2,75

1,642

0,41

0,152

9,3

ИТОГО:

7030

765

11

272

35,7

156

21,9

49

45,4

146

19,4

55

9,7

136

23,5

8,01

781,38

1,11

289,82

37

Таблица 2.9

Комплектность поставляемых машин через региональные агроснабы (2001 год)

№ п/п

Марка машины

Завод-изготовитель

Кол-во обследо­ванных машин, шт.

Наименование и количество непоставленных изделий к машинам

Стар­теры

Гене­раторы

Др. элементы электро-обор., фары, свечи, реле, предохр., магнето, лам­почки, указ. поворотов, крышка распределителя, свечи, реле, предохр. маг­нето, лампочки, указ. по­воротов, крышка распре­делителя

Аккуму­ляторы

Топливн. насосы

Арматура (стекла, зеркала, краны)

Турбокомп­рессоры

ЗИП

Элементы рабочих органов: гндроцилиндры, граблины, тормозн. цилиндры, карданные валы, вариаторы, клапаны копнит., ремни

Затраты агроснабов на комплек­тацию, млн. руб.

1

2

1

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

1.

ДОН-1500

РСМ

137

-

-

-

5

-

-

-

13

63

29,5

2.

СК-5 «Нива»

РСМ

207

2

-

-

5

1

2

-

31

73

16,1

3.

Енисей-1200

Кр. комб. з-д

84

-

-

-

8

-

-

-

41

14,2

4.

ДОН-680

РСМ

29

-

-

-

-

-

2

-

-

2,5

5.

КСК-100

Гомсельмаш

38

-

-

-

1

-

-

-

1

0,6

6

КС-6Б

Днепр, комб. з-д

7

1

-

-

-

-

-

-

1

-

1,1

7.

Т-4А

Алтайск. тракт, з-д

4

-

1

-

-

-

-

-

-

-

0,8

8.

ДТ-75

ВгТЗ

117

29

5

-

8

-

-

-

-

-

15,2

9.

МТЗ-80(82)

мтз

325

3

-

105

31

-

54

-

15

-

18,4

10.

ЛТЗ-60

лтз

162

-

-

20

87

-

43

-

20

5

25,3

11.

ГАЗ-САЗ-3507

САЗ

35

-

-

69

-

-

-

-

-

4

0,8

12.

СЗ-3,6

Белинсксельмаш

24

-

-

-

-

-

-

-

24.

2,4

13.

КСС-2,6

Турбомот. з-д

38

-

-

-

-

-

-

-

-

38

3,1

14.

КСО-4,2

Донагромаш

42

-

-

-

-

-

-

-

-

36

8,1

Всего:

1249

35

6

194

154

10

109

2

92

285

138,1

Пример. Стоимость зерноуборочного комбайна «Дон-1500» зк) по состоянию на 1 января 1990 г. составляла 39,9 тыс. руб., в 2002 г. — 2 млн. 100 тыс. руб. Средняя закупочная цена пшени­цы (Сяш) в 1990 г. - 0,13 тыс. руб./т, в 2002 г. - 1,8 тыс. руб./т. Требуется определить объемы пшеницы, необходимые для при­обретения одного комбайна в рассматриваемые периоды и дис­паритет цен.

Определяем объемы пшеницы, необходимые для приобре­тения "одного комбайна в базовом (1990) году:

Определяем объемы пшеницы, необходимые для приобре­тения одного комбайна в i-том (2002) году:

Определяем соотношение масс пшеницы, необходимых для приобретения одного комбайна (кратность):

Таким образом, наблюдается значительный, почти в 4 раза, диспаритет цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию, что отрицательно сказывается на финансовом со­стоянии сельского хозяйства и в первую очередь на объемах поставок машиностроительной продукции для села.

Влияние диспаритета цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию.

Диспаритет цен на сельскохозяйственную и промышлен­ную продукцию, вызывает острую необходимость в государствен­ной поддержке сельхозтоваропроизводителей. Такая помощь оказывается во всех цивилизованных странах мира и достигает 50—60 % от суммы всех затрат на производство сельхозпродук­ции (например, в Германии она составляет 52 %).

В нашей стране уровень такой поддержки не превышает 3—4 %. Но это в абсолютных значениях. Если же учитывать ежегодную инфляцию, которая резко снижает покупательную способность выделяемых средств на приобретение техники, то показатель фактического уровня поддержки снизится еще в несколько раз.

Пример. Если принять объем выделяемых средств (рис. 2.12) на федеральный лизинг техники и объемы ее поставок в 1994 году за 100 % и сравнить с этим показателем в последующие годы, то наблюдается следующее.

В 1994 г. было выделено 1054 млн. рублей, почти столько же (1066 млн. рублей) в 1995 г., а поставки техники при этом в физических величинах составили лишь 42 процента. Это гово­рит о том, что цены на технику только за один год увеличились в 2,5 раза. Инфляция снижала эффективность выделяемых средств и в последующие годы. Так, в 2000 г. при увеличении объемов финансирования в 2,5 раза в сравнении с 1994 г. по­ставки техники уменьшились в 4 раза, то есть покупательская способность рубля снизилась в 10 раз.

Сравнительная оценка покупательной способности рубля, с учетом уровня инфляции (И), осуществляется по формуле:

(2.7)

где Ц, Ц1стоимость техники в сравниваемом и предшествующие годы, руб.

а соотношение объемов финансирования по формуле:

(2.8)

где С, С1, — объем финансирования в сравниваемом и предшествую­щие годы,руб.

Пример. На закупку тракторов ДТ-75 выделялось соответ­ственно в 1994 и 2001 годах 300 и 700 млн. руб., цена трактора соответственно составляла 16 и 328 тыс. руб.

Определяем инфляцию:

то есть покупательная способность рубля за 7 лет уменьши­лась в 20,5 раза. С одной стороны, произошло увеличение объе­мов финансирования в 700 : 300 = 2,3 раза, а с другой — несо­измеримая инфляция.

Таким образом, в 2001 г. возможно было закупить только 700000 : 328 = 2134 трактора, а если бы не было инфляции, то 700000 : 16 = 43 750 единиц, то есть в 20,5 раза больше.

Рис. 2.12. Объемы госбюджетного финансирования на лизинговые операции в 1994—2001 гг. через систему Росагроснаба, в том числе с учетом инфляции