ЗАТРАТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

ЗАТРАТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
В.Н. Артамонов, В.А. Малев
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ СЕБЕСТОИМОСТИ ПРОДУКЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ
Оптимальное сочетание себестоимости и качества продукции позволяет определить
такую цену изделий, которая обеспечивает экономическую устойчивость и конкурентоспособность предприятия. Традиционный расчет себестоимости методом суммирования всех
затрат не всегда позволяет это сделать оперативно. Требуется такой подход, который с высокой степенью точности позволит учесть инфляционные процессы, конъюнктуру рынка в
динамике производственного процесса. Одним из современных подходов в решении таких
задач является факторный анализ, основанный на определении главных факторов, влияющих на величину себестоимости, и построении математической модели, использующей данные факторы и позволяющей находить оптимальные решения.
Изучение литературы показывает, что данной проблеме уделяется большое внимание.
При этом обычно под факторами снижения себестоимости понимают совокупность действий или мероприятий, осуществление которых приводит к снижению себестоимости продукции. В своей работе мы придерживаемся подхода А.Д. Шеремета и В.А. Протопова [3] в
выделении следующих производственных факторов: средств труда, предметов труда и самого труда. Но на практике такой анализ проводится не по экономическим элементам, а по
статьям расходов, в которых осуществлен комплексный подход к расчетам. В соответствии с
учетной классификацией затрат по статьям обычно к факторам снижения себестоимости относят: повышение производительности труда, внедрение передовой техники и технологии,
более продуктивное использование оборудования, удешевление заготовок и лучшее использование предметов труда, сокращение административно-управленческих и других накладных расходов, сокращение или ликвидацию непроизводительных расходов и потерь.
Примененный нами в работе факторный анализ предполагает использование совокупности методов, которые на основе реально существующих связей признаков позволяют выявить латентные обобщающие характеристики организационной структуры и механизм развития изучаемых явлений и процессов. Под латентностью мы понимаем неявность характеристик, раскрываемых при помощи методов факторного анализа. В начале исследования мы
имеем дело с набором элементарных признаков, их взаимодействие предполагает наличие
определенных причин, особенных условий, то есть существование некоторых скрытых факторов. В дальнейшем они устанавливаются в результате обобщения элементарных признаков и выступают как интегрированные характеристики, или признаки, но более высокого
уровня. При этом выясняется корреляция не только между тривиальными признаками, но и
самими объектами, поэтому поиск латентных факторов теоретически возможен как по признаковым, так и по объектным данным.
Набор методов факторного анализа в настоящее время достаточно велик, насчитывает
десятки различных подходов и приемов обработки данных. Чтобы в исследованиях ориентироваться на правильный выбор методов, необходимо провести их отбор на основе особенностей использования. Мы считаем, что в нашем исследовании можно ориентироваться на
следующие методы:
1. Метод главных компонент Г. Хотеллинга.
2. Простые методы факторного анализа:
- однофакторная модель Ч. Спирмена;
- бифакторная модель Г. Хользингера;
- центроидный метод Л. Тэрстоуна.
3. Аппроксимирующие методы факторного анализа:
- групповой метод Л. Гуттмана и П. Хорста;
106
- метод главных факторов Г. Томсона;
- метод максимального правдоподобия Д. Лоули;
- метод минимальных остатков Г. Харман;
- метод альфа-факторного анализа Г. Кайзер и И. Кэффри;
- метод канонического факторного анализа К. Рао.
Практически во всех методах факторного анализа дисперсия элементарных признаков
объясняется не в полном объеме, признается, что часть дисперсии остается нераспознанной
как характерность. Факторы обычно выделяются последовательно: первый, объясняющий
наибольшую долю вариации элементарных признаков, затем второй, объясняющий меньшую, вторую после первого латентного фактора часть дисперсии, третий и т.д. Процесс выделения факторов может быть прерван на любом шаге, если принято решение о достаточности доли объясненной дисперсии элементарных признаков, а также с учетом интерпретируемости латентных факторов. Главное достоинство этих методов в том, что они позволяют
из большого числа исходных факторов выделить меньшее число обобщающих факторов и
тем самым упростить модель себестоимости. Но при этом возникает проблема выбора оптимального метода факторного анализа, который бы подошел для решения поставленной задачи.
Себестоимость как стоимостная экономическая категория характеризуется многомерной системой факторов. Сложность показателя себестоимости, невозможность на стадии
теоретического анализа получения однозначного решения о правильности произведенного
отбора факторов обусловливает применение в экономическом анализе методов современного факторного анализа, в частности, метода главных компонент, позволяющего объяснить
всю, на 100%, вариацию элементарных признаков через латентные факторы. Классические
методы факторного анализа допускают наличие нескрываемой характерности признаков и
изначально ориентированы на объяснение дисперсии элементарных признаков, остающейся
за вычетом характерности.
Необходимо отметить основные достоинства метода главных компонент перед остальными методами при факторном анализе себестоимости. Все эти достоинства и недостатки
вытекают из особенностей методов. Так метод главных компонент имеет некоторое преимущество перед простыми методами факторного анализа, которое заключается в том, что,
в отличие от этих методов, он способен выявить достаточное число латентных и характерных факторов при факторном анализе себестоимости.
Преимуществом использования метода главных компонент перед групповым методом
является то, что он не требует предварительного отбора групп элементарных признаков, а
это позволяет упростить анализ.
Методы минимальных остатков, максимального правдоподобия, альфа-факторного
анализа, канонического факторного анализа являются оптимизирующими и потому не подходят для решения поставленной задачи.
Метод главных компонент отличается от метода главных факторов более простой логической конструкцией, и в то же время на его примере становятся понятными общая идея и
целевые установки многочисленных методов факторного анализа.
Построение и обоснование большого класса различных моделей привело нас к оценке
общих достоинств метода главных компонент и особенностей его применения для решения
данной задачи. Факторный анализ себестоимости методом главных компонент целесообразно проводить не по всей товарной продукции, а по показателю затрат на рубль товарной
продукции. Достоинством этого показателя является то, что в нем отражается зависимость
между себестоимостью и прибылью. Именно через движение показателя затрат на рубль товарной продукции следует рассматривать изменение себестоимости всей товарной продукции на предприятиях.
На основе вычисленных главных компонент можно построить более простую и вместе
107
с тем наиболее информативную систему описания себестоимости продукции, оценить силу
причинно-следственной связи между факторами и выделенными главными компонентами,
исследовать возможности изменения анализируемых факторов под влиянием главных компонент. Кроме того, полученные результаты группировки по главным компонентам можно
использовать для проведения сравнительного анализа факторов, за счет которых предприятие добилось наилучших результатов в снижении себестоимости. Это позволяет выявить
прогрессивные тенденции повышения эффективности использования производственных ресурсов.
Преимущество уравнения регрессии, построенного на главных компонентах, перед
обычным уравнением, где в качестве факторных признаков выступают исходные факторы,
состоит в том, что свободный член уравнения характеризует средние значения затрат на
рубль товарной продукции. Это позволяет определить величину моделируемого показателя
в чистом виде, то есть только за счет выделенных главных компонент.
Прогнозы по регрессионным моделям на главных компонентах весьма надежны, поскольку учитывают большое число факторов, влияющих на формирование себестоимости.
Полученные результаты сравнительно легко обосновываются и объясняются, поэтому прогнозы по уравнениям регрессии должны находить все большее применение в практике экономического анализа, планирования и управления предприятиями.
Все сказанное позволяет сделать вывод о том, что именно применение метода главных
компонент наиболее целесообразно при факторном анализе себестоимости.
Изложенный выше подход был реализован на практике. Для решения задачи факторного анализа себестоимости экспертами было отобрано тринадцать показателей (признаков),
содержащихся в формах бухгалтерской и статистической отчетности ОАО «ЧТЗ» по изготовлению пускового двигателя трактора Т130М за пять лет (1997–2001 гг.). В их состав вошли:
х1 – фондоотдача, тыс. р. / тыс. р. (отношение объема товарной продукции к среднегодовой стоимости основных производственных фондов (ОПФ));
х2 – удельный вес активной части ОПФ,%;
х3 – коэффициент сменности рабочих;
х4 – среднегодовая выработка одного промышленно-производственного рабочего
(ППР), тыс. р. (отношение стоимости товарной продукции к численности ППР);
х5 – среднегодовая зарплата одного работника, тыс. р.;
х6 – удельный вес ППР в общей численности, %;
х7 – потери от брака, тыс. р.;
х8 – удельный вес покупных полуфабрикатов в затратах на производство, %;
х9 – материалоемкость продукции (доля материальных затрат в себестоимости продукции);
х10 – зарплатоемкость продукции;
х11 – энергоемкость продукции;
х12 – удельный вес общепроизводственных расходов в стоимости товарной продукции, %;
х13 – удельный вес коммерческих расходов в затратах на производство, %.
В результате отбора показателей в соответствии с экономической теорией была построена их система. Отобранные показатели связаны с использованием средств труда (фондоотдача, коэффициент сменности, удельный вес активной части ОПФ), предметов труда
(материалоемкость и энергоемкость продукции) и рабочей силы (численность ППР, среднегодовая заработная плата и производительность труда одного ППР). Одновременно отобранные показатели характеризуют до определенной степени качество работы и управления.
Для анализа исходных показателей были отобраны обобщающие показатели (производительность труда, материалоемкость продукции), а также показатели научно-технического
108
прогресса (техническое обновление продукции и повышение ее качества). При построении
системы показателей учитывалась необходимость включения в ее состав признаков, характеризующих удельный вес расходов на управление и обслуживание производства (удельный
вес общепроизводственных расходов и покупных полуфабрикатов, приходящихся на рубль
стоимости товарной продукции). При построении системы исходных данных мы перешли к
нормированным показателям (деление на величину максимального значения фактора), так
как исходные данные были измерены в несопоставимых величинах.
На основе центрировано-нормированных показателей была рассчитана корреляционная матрица. Значимость полученной матрицы была оценена по критерию Уилкса. Получили наблюдаемое значение критерия = 54,22 (табличное значение равно 51,91 при доверительном уровне вероятности 0,99 и числе степеней свободы = 78). Так как полученное значение критерия больше табличного, то матрица парных корреляций значима. Следовательно, отобранные элементарные признаки дают основание для поиска обобщенных факторов.
Отбор главных факторов был осуществлен на основе матрицы факторных нагрузок.
Для ее построения были найдены собственные числа корреляционной матрицы, это позволяет сделать модуль Factor Analysis программы «Statistica». Для выделения достаточного числа
факторов был использован «критерий каменистой осыпи» Кэттеля. Этот критерий показал
то, что для решения поставленной задачи необходимо выделить четыре фактора. Эти факторы были определены с помощью матрицы факторных нагрузок.
В первую главную компоненту (F1) вошли такие показатели, как потери от брака, коэффициент сменности рабочих, удельный вес активной части ОПФ, удельный вес покупных
полуфабрикатов в затратах на производство. Связь между этими показателями проявляется в
том, что рост удельного веса активной части ОПФ, удельного веса покупных полуфабрикатов в затратах на производство, а также рост потерь от брака и снижение коэффициента
сменности рабочих непосредственно отражают технологию производства, поэтому первая
главная компонента определена как «технический уровень производства».
Во вторую главную компоненту (F2) с высокими факторными нагрузками вошли показатели коэффициента сменности рабочих, зарплатоемкости продукции, удельного веса покупных полуфабрикатов в затратах на производство, удельного веса коммерческих расходов
в затратах на производство и среднегодовой зарплаты одного работника. С увеличением коэффициента сменности виден рост зарплатоемкости продукции, а следовательно, и среднегодовой зарплаты одного работника. Но наряду с этим происходит снижение удельного веса
покупных полуфабрикатов и удельного веса коммерческих расходов. Совокупность этих показателей отражает организационный уровень производства, следовательно, вторую главную компоненту можно определить как «уровень организации производства».
В третьей главной компоненте наиболее весомыми оказались показатели фондоотдачи,
среднегодовой выработки одного промышленно-производственного рабочего, материалоемкости продукции и удельного веса коммерческих расходов. Общим для всех этих показателей является то, что они отражают уровень использования ресурсов, то есть третью главную
компоненту можно определить как «ресурсоемкость производства».
В четвертую главную компоненту включены показатели удельного веса общепроизводственных расходов в стоимости товарной продукции, удельный вес ППР в общей численности, энергоемкости продукции, среднегодовая зарплата одного работника, материалоемкость продукции, удельный вес активной части ОПФ, удельный вес коммерческих расходов, среднегодовая выработка одного промышленно-производственного работника и фондоотдача. Все эти показатели характеризуют разные стороны процесса производства, но все
они непосредственно связаны с управлением производством, следовательно, четвертую
главную компоненту можно назвать «уровень управления производством».
На следующем этапе решения задачи было построено и проанализировано уравнение
регрессии на главных компонентах. Для этого была использована функция «ЛИНЕЙН» в
109
пакете EXCEL. Для этого была создана матрица пообъектных значений главных компонент
и зависимой переменной затрат на рубль товарной продукции. В результате получено следующее уравнение регрессии на главных компонентах:
C = 0,84 + 0,005F1 – 0,01F2 – 0,004F3 – 0,016F4,
где С – показатель затрат на рубль товарной продукции.
Полученное уравнение регрессии позволяет определить, как в среднем за пять лет изменилась себестоимость и под влиянием каких факторов это произошло.
Из анализа коэффициентов этого уравнения видно, что снижение затрат за пять анализируемых лет составило 0,025 к. на рубль товарной продукции (0,005 – 0,01 – 0,004 – 0,016).
Это произошло за счет совершенствования уровня организации производства (F2), уровня
управления производством (F4) и уменьшения ресурсоемкости производства (F3). Изменение технологии производства (F1) вызвало увеличение затрат.
Решение прямой факторной задачи включает в себя анализ уравнений регрессии, характеризующих влияние главных компонент на отобранные исходные показатели. Построим
и проанализируем остальные уравнения регрессии.
х1 = 0,68 + 0,089F1 + 0,023F2 + 0,128F3 + 0,166F4 .
Рост фондоотдачи (х1) на 0,406 (0,089 + 0,023 + 0,128 + 0,166) происходит за счет увеличения всех главных компонент. В основном – за счет улучшения уровня управления производством (F4) и увеличения эффективности использования ресурсов (F3).
х2 = 49,42 + 0,398F1 + 0,012F2 + 0,114F3 + 0,629F4 .
Увеличение удельного веса активной части ОПФ (х2) на 115,3% происходит за счет увеличения всех главных компонент, в основном это произошло за счет совершенствования уровня
управления производством (F4) и повышения технического уровня производства (F1).
х3 = 1,2 – 0,241F1 + 0,327F2 – 0,09F3 – 0,163F4 .
Коэффициент сменности рабочих уменьшился на 0,167 главным образом за счет улучшения технологий производства (F1), совершенствования уровня управления производством
(F4) и лучшего использования ресурсов (F3).
х4 = 167,278 + 22,016F1 + 5,64F2 + 31,388F3 + 40,895F4 .
Среднегодовая выработка одного ППР увеличилась на 99,939 тыс. р. В основном это
произошло за счет повышения уровня управления производством (F4) и ресурсоемкости
производства (F3). Значительные резервы выработки связаны с совершенствованием технологии производства (F1).
х5 = 31557,6 + 380,66F1 + 292,723F2 + 67,98F3 + 930,636F4 .
Среднегодовая зарплата одного работника (х5) поднялась на 1678 р. за счет всех главных факторов.
х6 = 76,593 – 0,16F1 + 0,044F2 + 0,048F3 – 0,292F4 .
Удельный вес ППР в общей численности (х6) снизился на 30% за счет F1 и F4.
х7 = 3,72 + 0,419F1 + 0,025F2 + 0,112F3 + 0,273F4 .
Произошло увеличение потерь от брака (х7) на 0,829 тыс. р. за счет всех факторов.
х8 = 10,849 + 0,287F1 – 0,192F2 + 0,22F3 + 0,39F4 .
Удельный вес покупных полуфабрикатов в затратах на производство (х8) увеличился
на 69,8% за счет уровня управления производством (F4), уровня организации производства
(F2) и ресурсоемкости производства (F3).
110
х9 = 0,134 – 0,0016F1 – 0,002F3 – 0,003F4 .
Произошло снижение доли материальных затрат в себестоимости (х9) на 0,6% в основном за счет совершенствования уровня управления производством (F4) и уровня организации производства (F2).
х10 = 0,171 – 0,003F1 + 0,002F2 – 0,003F3 – 0,004F4 .
Зарплатоемкость продукции (х10) снизилась на 0,8% за счет F4, F1 и F3.
х11 = 0,172 + 0,001F1 – 0,002F2 + 0,003F3 + 0,008F4 .
Энергоемкость продукции (х11) увеличилась на 1% главным образом за счет изменения уровня управления производством (F4) и ресурсоемкости производства (F3), а так же в
меньшей степени за счет изменения технического уровня производства (F1).
х12 = 0,13 – 0,001F1 – 0,002F3 – 0,006F4 .
Удельный вес общепроизводственных расходов (х12) сократился на 0,9% за счет совершенствования управления производством (F4), более эффективного использования ресурсов (F3) и улучшения технического уровня производства (F1).
х13 = 0,025 + 0,001F4 .
Удельный вес коммерческих расходов (х13) увеличился на 0,1% за счет изменения
уровня управления производством (F1).
Преимущество уравнений регрессии, построенных на главных компонентах, перед
обычными уравнениями, где в качестве факторных признаков выступают исходные показатели, состоит в том, что свободный член уравнения характеризует среднее значение затрат
на рубль товарной продукции. Это позволяет определить величину моделируемого показателя в чистом виде, то есть только за счет выделенных главных компонент.
Проанализируем значимость влияния каждого фактора на себестоимость. Для этого
сократим затраты за 2001 год поочередно по каждому фактору на 10% и рассмотрим полученные результаты.
Таблица изменений значений затрат на рубль товарной продукции
С
∆*
F1
0,827351
– 0,000400
F2
0,828265
0,000530
F3
0,828336
0,000600
F4
0,828232
0,000490
* ∆ – изменение затрат на рубль при изменении фактора на 10%.
Из таблицы видно, что наибольшее влияние на затраты оказывает ресурсоемкость производства, далее идет уровень организации производства и уровень управления производством, а самое малое влияние оказывает технический уровень производства.
Результаты проведенного исследования показывают:
• Себестоимость занимает важное место в системе финансовых затрат предприятия,
так как она имеет наибольший удельный вес. Но для анализа путей снижения себестоимости
продукции важно изучение динамики затрат предприятия, включаемых в себестоимость.
• Для изучения механизма формирования себестоимости большое значение имеет
процесс выделения обобщающих факторов. Состав рассмотренных факторов показывает,
что для каждого предприятия необходимо отбирать факторы, характерные только для него.
• Наиболее важными факторами, определяющими процесс формирования себестоимости, являются:
- технический уровень производства;
- уровень организации производства;
111
- ресурсоемкость производства;
- уровень управления производством.
Список литературы
1. Адамов В.Е. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 1998.
2. Налоговый кодекс РФ. Ч. 2 (в ред. от 31.12.2001 г.).
3. Шеремет А.Д., Протопов В.А. Анализ экономики промышленного производства. М.:
Высш. шк., 1984.
А.А. Голиков, Т.С. Рябова
СУЩНОСТЬ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ ЗАТРАТ
В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
Контроль затрат является одной из важных функций управления затратами. Тесно
взаимодействуя с другими функциями, контроль занимает особое положение среди них, поскольку по результатам контроля и в соответствии с ним может возникнуть необходимость в
коррекции плана, в уточнении организационных мероприятий, разработке и принятии соответствующих управленческих решений. Контроль, следовательно, охватывает не только результаты деятельности, но и все функции управления деятельностью.
Под процессом контроля затрат будем понимать деятельность субъектов контроля,
направленную на гарантирование достижения наиболее эффективным способом поставленных целей управления затратами путем реализации определенных задач контроля и применения соответствующих принципов, типов, методов и техники контроля.
С учетом современных подходов в процессе контроля затрат можно выделить три стадии [1, 2, 3]:
- разработку стандартов норм и нормативов на затраты;
- оценку фактических результатов, сопоставление фактических результатов со стандартами и выявление отклонений;
- разработку и осуществление корректирующих мер по устранению негативных отклонений или закреплению позитивных.
Однако в современной литературе сущности и значимости этих стадий не уделяется
должного внимания. Для приведения сущности стадий в соответствие с их целевым назначением нами предлагается следующее их содержание.
Реализация функции контроля начинается с создания стандартов (норм, нормативов).
Стандарты (нормы, нормативы) – это количественное выражение желаемых результатов, а
также допустимых отклонений, они являются критериями, по которым оценивается действие системы управления затратами. Стандарты должны быть «встроены» в систему информации, используемой для системы контроля, и являются составной частью отчетности по
контролю.
Стандарты должны выполнять две роли:
- являться мотивационной целью, которую исполнитель стремиться достичь,
- использоваться в планировании и контроле затрат как ожидаемый результат, для
выполнения которого стандарты должны отвечать следующим требованиям:
- гибкости, чтобы учитывать специфику конкретных условий и происходящие изменения;
- обоснованности, т.е. должны быть подтверждены расчетами;
- сопоставимости для выявления тенденций и сравнения деятельности аналогичных
подразделений;
- поддаваться количественной оценке;
112