Функционирующие на настоящий момент учетно-аналитические системы обеспечения деятельности производителей сельскохозяйственной продукции зачастую не способны удовлетворять нужды менеджмента и внешних пользователей предоставляемой ими информации. И, если учетная подсистема в определенной степени выполняет свои задачи в силу требований законодательства, то аналитическая подсистема, важная для принятия решений, может совершенно отсутствовать. Кроме этого, информация, формируемая в учетной подсистеме, зачастую содержит существенные ошибки и искажения, оказывающие влияние на мнение пользователей, и на макро- и мезоуровне приводящая к неправильным оценкам состояния производства, неверным решениям в области государственного регулирования отрасли и поддержки производителей. Среди причин такой ситуации можно назвать низкую квалификацию работников, отвечающих за учетно-аналитическое обеспечение деятельности; намеренные искажения учетной и отчетной информации; недостаток знаний менеджмента о направлениях развития технологий, являющихся основой построения современных учетно-аналитических систем агробизнеса.
Нами проведена оценка качества функционирования учетно-аналитического обеспечения деятельности производителей сельскохозяйственной продукции одного из муниципальных районов Саратовской области. Саратовская область является крупнейшим в Приволжском федеральном округе производителем продукции растениеводства, основными культурами здесь являются пшеница, ячмень, подсолнечник. Погодно-климатические и почвенные условия области довольно сильно разнятся, что отражается на специализации сельскохозяйственных предприятий и их хозяйственном укладе. Федоровский район располагается в саратовском Заволжье (на левом берегу реки Волги) в зоне типичных и сухих степей, имеет на своей территории темно-каштановые, каштановые солонцеватые почвы. Преобладающая специализация сельскохозяйственных предприятий района – производство зерна и семян масличных культур.
В целях настоящего исследования были обследованы семь хозяйств района, которые обрабатывают около 23 % пахотных земель района по состоянию на 2019 г. (в 2018 г. этот показатель составлял 34 %), что позволяет говорить о довольно высокой представительности выборки. Данные о площади пашни, а также посевных площадях зерновых, зернобобовых и масличных культур этих хозяйств за 2018–2019 гг. представлены в таблице 1. Они подтверждают приведенные ранее сведения о специализации хозяйств: в структуре посевов абсолютного большинства предприятий указанным культурам принадлежит 100 %.
Таблица 1
Посевные площади основных групп культур в хозяйствах Федоровского района Саратовской области, га
Хозяйство |
Площадь пашни |
Всего посевов |
Зерновые и зернобобовые культуры |
Масличные культуры | ||||
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. | |
Предприятие А |
7700 |
4072 |
5500 |
2750 |
4400 |
1850 |
1100 |
900 |
Предприятие Б |
1755 |
1755 |
1140 |
1275 |
910 |
1055 |
230 |
180 |
Предприятие В |
4669 |
4669 |
2268 |
2224 |
1606 |
1600 |
662 |
624 |
Предприятие Г |
8440 |
8440 |
7252 |
6535 |
5014 |
6055 |
2011 |
300 |
Предприятие Д |
35140 |
18261 |
12451 |
13017 |
9764 |
9198 |
2687 |
3819 |
Предприятие Е |
4942 |
5156 |
3790 |
3987 |
2618 |
2864 |
1172 |
1123 |
Предприятие Ж |
4035 |
3000 |
2780 |
2515 |
2180 |
1715 |
600 |
800 |
Источник: собственные расчеты авторов по данным сельскохозяйственных предприятий.
Учитывая схожие погодно-климатические условия, организацию производства, специализацию, социально-экономические условия функционирования, можно ожидать близких характеристик затрат ресурсов и результатов производства. Однако, данные хозяйств свидетельствуют о существенных отличиях сумм прямых затрат в расчете на 1 га (таблица 2).
Таблица 2
Сумма прямых затрат на 1 га в хозяйствах Федоровского района Саратовской области, руб.
Хозяйство |
Вся посевная площадь |
Зерновые и зернобобовые культуры |
Масличные культуры | |||
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. | |
Предприятие А |
20208 |
35534 |
20208 |
35390 |
20208 |
35830 |
Предприятие Б |
5165 |
7390 |
4660 |
5976 |
7161 |
17239 |
Предприятие В |
10280 |
13499 |
9290 |
12736 |
12683 |
15457 |
Предприятие Г |
10555 |
10149 |
9530 |
8831 |
13033 |
35690 |
Предприятие Д |
10516 |
10496 |
10098 |
10321 |
12033 |
10920 |
Предприятие Е |
5717 |
5638 |
4921 |
4677 |
7494 |
8091 |
Предприятие Ж |
10101 |
11392 |
10603 |
10831 |
8278 |
12594 |
В среднем по совокупности |
10363 |
13443 |
9901 |
12680 |
11556 |
19403 |
Источник: собственные расчеты авторов по данным сельскохозяйственных предприятий.
Разница в величине прямых затрат на 1 га посевов зерновых и зернобобовых достигает 15548 руб. в 2018 году (в 4,3 раза) и 30713 руб. в 2019 году (в 7,6 раза). Несколько меньшая вариативность характерна для затрат на выращивание масличных культур – в 2,8 раза в 2018 году и в 4,4 раза в 2019 году. Этот факт визуально подтверждают диаграммы, представленные на рисунке.
Рис. Сравнительный анализ величины прямых затрат на 1 га в хозяйствах Федоровского района Саратовской области, руб. (источник: собственные расчеты авторов по данным сельскохозяйственных предприятий)
Кроме аномальных расхождений при пространственном анализе и сравнении данных хозяйств, анализ динамики выявляет рост затрат в 2019 году. Средняя по выборке сумма затрат на 1 га при выращивании зерновых и зернобобовых культур возросла в 1,3 раза, масличных – в 1,7 раза. Особенно заметен такой рост у предприятия А – с 20208 до 35534 руб. в среднем по всем посевам с одновременным снижением посевных площадей почти в два раза. Заметим, что в 2018 году сумма затрат на 1 га в этом хозяйстве одинакова для всех культур, а в 2019 – незначительно отличается, что вероятно свидетельствует о нарушениях методики распределения затрат по объектам учета и списании всей их суммы пропорционально посеянной площади.
Отмеченные расхождения в величине затрат могли бы быть обоснованы разными уровнями технологий, при которых повышение затрат сопровождается ростом урожайности (таблица 3). Однако, корреляция между урожайностью зерновых и зернобобовых и затратами на их выращивание в 2018 году составляет 0,17, а в 2019 – 0,24, для масличных эти значения выше: 0,71 и 0,81 соответственно. Например, предприятие А, из обследованных хозяйств затрачивая наибольшее количество ресурсов, получает не самые высокие урожаи зерновых и зернобобовых культур.
Таблица 3
Урожайность культур в хозяйствах Федоровского района Саратовской области (в весе после доработки), ц/га
Хозяйство |
Зерно зерновых и зернобобовых культур – всего |
Зерно пшеницы озимой |
Зерно ячменя |
Семена масличных культур | ||||
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. | |
Предприятие А |
11,66 |
11,43 |
24,12 |
14,00 |
4,30 |
8,56 |
10,73 |
17,28 |
Предприятие Б |
13,44 |
11,40 |
17,52 |
15,13 |
4,21 |
2,90 |
7,72 |
13,06 |
Предприятие В |
9,58 |
12,14 |
17,92 |
14,86 |
3,53 |
5,36 |
11,71 |
16,25 |
Предприятие Г |
10,09 |
10,34 |
21,29 |
13,77 |
4,64 |
6,52 |
9,65 |
25,04 |
Предприятие Д |
12,56 |
10,17 |
17,05 |
13,23 |
9,71 |
5,76 |
10,01 |
9,82 |
Предприятие Е |
8,31 |
7,17 |
12,51 |
14,19 |
2,04 |
4,60 |
6,79 |
11,49 |
Предприятие Ж |
11,68 |
14,90 |
19,40 |
20,90 |
4,61 |
7,68 |
9,30 |
15,81 |
В среднем по совокупности |
11,05 |
11,08 |
18,54 |
15,15 |
4,72 |
5,91 |
9,41 |
15,53 |
Источник: собственные расчеты авторов по данным сельскохозяйственных предприятий.
Таблица 4 позволяет сравнить себестоимости, сформированные в разных учетно-аналитических системах.
Таблица 4
Себестоимость продукции в хозяйствах Федоровского района Саратовской области, руб./ц
Хозяйство |
Зерно зерновых и зернобобовых культур – всего |
Зерно пшеницы озимой |
Зерно ячменя |
Семена масличных культур | ||||
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. |
2018 г. |
2019 г. | |
Предприятие А |
1732,58 |
3097,02 |
840,37 |
2512,71 |
5170,35 |
4109,81 |
1883,81 |
2073,76 |
Предприятие Б |
399,53 |
611,36 |
401,23 |
628,28 |
2567,87 |
600,00 |
927,89 |
1320,43 |
Предприятие В |
969,65 |
1049,06 |
539,44 |
931,57 |
2301,33 |
2029,75 |
1083,35 |
951,18 |
Предприятие Г |
944,83 |
911,82 |
685,02 |
768,40 |
1336,57 |
957,94 |
1350,01 |
1425,60 |
Предприятие Д |
803,44 |
1014,14 |
748,30 |
954,19 |
524,60 |
1066,44 |
344,63 |
1111,43 |
Предприятие Е |
785,62 |
805,51 |
505,21 |
730,64 |
4650,49 |
997,98 |
1103,96 |
704,18 |
Предприятие Ж |
587,66 |
726,73 |
479,95 |
683,83 |
821,17 |
771,74 |
890,14 |
796,57 |
В среднем по совокупности |
889,04 |
1173,66 |
599,93 |
1029,95 |
2481,77 |
1504,81 |
1083,40 |
1197,59 |
Источник: собственные расчеты авторов по данным сельскохозяйственных предприятий.
Для хозяйств со схожими условиями деятельности, природными и погодными условиями разброс значений очень велик. Например, себестоимость зерновых и зернобобовых колеблется от 400 до 1733 руб. за 1 ц в 2018 году и от 611 до 3097 руб. за 1 ц в 2019 году, неоднородны также данные о себестоимости масличных культур, динамика за два года в разрезе хозяйств разнонаправлена.
Выявленные признаки рисков искажения учетной информации свидетельствуют о недостатках в организации и функционировании учетно-аналитических систем сельскохозяйственных товаропроизводителей. Проведенное исследование позволило выделить основные причины, обуславливающие наличие искажений в учетных данных:
- отсутствие (характерно для КФХ) или низкая квалификация лиц, отвечающих за осуществление учетной и аналитической работы;
- невостребованность развернутой актуальной информации о функционировании хозяйства со стороны менеджмента, а также слабый интерес к планированию.
Следствием этого является слабая информатизация учетных и аналитических работ, несоблюдение методик учета и анализа, отсутствие плановых и нормативных документов. Преодолеть эти недостатки, переведя учет и анализ деятельности предприятия на более высокий уровень, позволит использование элементов цифрового сельского хозяйства [2, 3] и интеграция его сервисов в систему учетно-аналитического обеспечения.
Цифровизация сельского хозяйства предполагает использование производителями сельскохозяйственной продукции технологий точного земледелия, облачных сервисов управления сельскохозяйственным предприятием, систем мониторинга техники и учета расходных материалов и пр. [1, 4, 5]. Такие решения с применением информационных (Big Data, искусственный интеллект) и геоинформационных технологий позволяют оценивать состояние посевов, планировать агротехнические мероприятия, отслеживать качество их проведения, прогнозировать неблагоприятные погодные и биологические явления, планировать и анализировать эффективность использования ресурсов.
Система учетно-аналитического обеспечения деятельности производителей сельскохозяйственной продукции, построенная на предложенном фундаменте позволит снизить трудовые и материальные затраты при одновременном повышении объемов производимой продукции и ее качества.