44
3.2 Анализ структуры затрат и ее динамики.
Анализ затрат на рубль товарной продукции
Важным показателем, характеризующим работу предприятий, является себе-
стоимость продукции, работ и услуг. От ее уровня зависят финансовые результа-
ты деятельности предприятий, темпы расширенного воспроизводства, финансо-
вое состояние субъектов хозяйствования.
Анализ себестоимости продукции, работ и услуг имеет очень важное значе-
ние. Он позволяет выяснить тенденции изменения данного показателя, выполне-
ния плана по его уровню, определить влияние факторов на его прирост, устано-
вить резервы и дать оценку работы предприятия по использованию возможностей
снижения себестоимости продукции.
Объектами анализа себестоимости продукции являются следующие показа-
тели:
─ полная себестоимость товарной продукции в целом и по элементам затрат;
─ затраты на рубль товарной продукции;
─ себестоимость отдельных изделий;
─ отдельные статьи затрат.
Источники информации:
«Отчет о затратах на производство и реализацию продукции (работ, услуг) пред-
приятия (организации)»;
плановые и отчетные калькуляции себестоимости продукции;
данные синтетического и аналитического учета затрат по основным и вспо-
могательным производствам и т.д.
Планирование и учет себестоимости на предприятиях ведут по элементам за-
трат и калькуляционным статьям расходов.
Элементы затрат:
1) материальные затраты (сырье и материалы, покупные комплектующие изде-
лия и полуфабрикаты, топливо, электроэнергия, теплоэнергия и т.д.);
45
2) затраты на оплату труда;
3) отчисления на социальные нужды;
4) амортизация основных средств;
5) прочие затраты (износ нематериальных активов, арендная плата, обязатель-
ные страховые платежи, проценты по кредитам банка, налоги, включаемые в
себестоимость продукции, отчисления во внебюджетные фонды и др.).
Группировка затрат по элементам необходима для того, чтобы изучить мате-
риалоемкость, энергоемкость, трудоемкость, фондоемкость и установить влияние
технического прогресса на структуру затрат. Если доля заработной платы умень-
шается, а доля амортизации увеличивается, то это свидетельствует о повышении
технического уровня предприятия, о росте производительности труда. Удельный
вес зарплаты сокращается и в том случае, если увеличивается доля покупных
комплектующих изделий, полуфабрикатов, что говорит о повышении уровня ко-
операции и специализации.
Таблица 2
Анализ структуры затрат и ее динамики
Показатели
Сумма, т.р.
Структура затрат,
%
Темп роста
показателя,
%
2015
2016
Измене-
ние
2015
2016
Измене-
ние
Оплата труда с начислениями
6798
4208
-2590,0
73,29
66,90
-6,39
61,9
Материальные затраты
1941
1764
-177,0
20,93
28,04
7,12
90,9
Амортизация
221
208
-13,0
2,38
3,31
0,92
94,1
Прочие затраты
315
110
-205,0
3,40
1,75
-1,65
34,9
Себестоимость
9275
6290
-2985,0
100
100
-
67,8
46
Рисунок 1 Структура затрат за 2015-2016 гг.
Из данных таблицы 2 видно, что фактические затраты предприятия ниже пла-
новых на 2985 т.р. (на 32%). Экономия затрат произошла по всем видам и особенно
по затратам на оплату труда на 2590 т.р.
Изменилась несколько и структура затрат (рисунок 1). Увеличилась доля мате-
риальных затрат на 7% (с 21 до 28%) и амортизации на 1% (с 2 до 3%) в связи с ин-
фляцией. Доля зарплаты и прочих затрат уменьшилась на 7% и 1% соответственно.
Важный обобщающий показатель себестоимости продукции – затраты на рубль
47
товарной продукции, который выгоден тем, что, во-первых, очень универсальный:
может рассчитываться в любой отрасли производства, и, во-вторых, наглядно пока-
зывает прямую связь между себестоимостью и прибылью. Определяется он отноше-
нием общей суммы затрат на производство и реализацию продукции к стоимости
произведенной продукции в действующих ценах.
ВП
Затраты
р.ТП 1 на Затраты
(32)
В процессе анализа следует изучить также динамику затрат на рубль товарной
продукции и провести межхозяйственные сравнения по этому показателю.
Следующий этап анализа - изучение выполнения плана и определение влияния
факторов на изменение уровня данного показателя.
Затраты на рубль товарной продукции непосредственно зависят от изменения
общей суммы затрат на производство и реализацию продукцию и от изменения сто-
имости произведенной продукции.
Таблица 3
Анализ затрат на рубль товарной продукции
Показатели
2015
2016
Изменение
в сумме
в %
Выручка от реализации продукции
10131,58
6545,69
-3586
65
Себестоимость
9275
6290
-2985
68
Затраты на 1 руб. товарной продукции
0,915
0,961
0,045
105
Данные таблицы 3 показывают, что в 2016 году фирма не добилась определен-
ных успехов в снижении затрат на рубль товарной продукции. За этот период уро-
вень данного показателя на анализируемом предприятии возрос на 5% и составил
961 рубль. В связи с тем, что темп снижения себестоимости (32%) меньше темпов
снижения выпуска товарной продукции (35%) затраты на рубль товарной продукции
возросли.
48
3.3 Факторный анализ себестоимости - как неотъемлемый элемент анализа
Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во
взаимосвязи, взаимозависимости и взаимообусловленности. Одни из них непосред-
ственно связаны между собой, другие - косвенно. Каждое явление можно рассмат-
ривать и как причину, и как результат. Если тот или иной показатель рассматрива-
ется как следствие, как результат действия одной или нескольких причин и высту-
пает в качестве объекта исследования, то при изучении взаимосвязей его называют
результативным показателем. Показатели, определяющие поведение результативно-
го признака, называются факторными.
Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообраз-
ных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результа-
тивного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда пред-
приятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе является изучение
и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показате-
лей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные
выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать
планы и управленческие решения.
Используя данные таблицы 4 построим четырех факторную модель себестои-
мости (таблица 5) и определим влияние каждого фактора на данный показатель
(таблица 6)
Таблица 4
Исходные данные для факторного анализа себестоимости
Показатели
Сумма, т.р.
2015
2016
Изменение
Выручка от продажи продукции
10131,58
6545,69
-3585,9
Оплата труда с начислениями
6798
4208
-2590,0
Материальные затраты
1941
1764
-177,0
Амортизация
221
208
-13,0
Прочие затраты
315
110
-205,0
Себестоимость
9275
6290
-2985,0
49
Таблица 5
Метод цепных подстановок (четырехфакторная модель)
Показатель
Оплата труда с
начислениями
Материальные
затраты
Амортизация
Прочие
затраты
Себестоимость
Базисное значе-
ние (БЗ)
6798
1941
221
315
9275
Промежуточное
значение 1 (ПЗ1)
4208
1941
221
315
6685
Промежуточное
значение 2 (ПЗ2)
4208
1764
221
315
6508
Промежуточное
значение 3 (ПЗ3)
4208
1764
208
315
6495
Отчетное значе-
ние (ОЗ)
4208
1764
208
110
6290
Таблица 6
Расчет влияния факторов на изменение себестоимости
Показатели
Формула рас-
чета
Абсолютная
величина
В % к общему
изменению се-
бестоимости
За счет изменения затрат на оплату тру-
да
ПЗ1-БЗ
-2590
86,77
За счет изменения материальных затрат
ПЗ2-ПЗ1
-177
5,93
За счет изменения амортизации
ПЗ3-ПЗ2
-13
0,44
За счет изменения прочих затрат
ПЗ4 - ПЗ3
-205
6,87
Общее изменение себестоимости
ОЗ-БЗ
-2985
100
87%
6%
0%
7%
За счет изменения затрат на оплату труда
За счет изменения материальных затрат
За счет изменения амортизации
За счет изменения прочих затрат
Рисунок 2 Структура факторов оказавших влияние на показатель себестоимо-
сти
50
Факторный анализ выявил, что себестоимость в 2016 году по сравнению с 2015
годом снизилась на 2985 т.р. (таблица 6). Отрицательно на ее уровень повлияло
уменьшение затрат на оплату труда, материальных затрат, амортизации и прочих за-
трат, в результате они соответственно снизили себестоимость на 25920 т.р., 177 т.р.,
13 т.р. и 205 т.р. Наибольшее влияние на изменение данного показателя оказали за-
траты на оплату труда – 87% (рисунок 2)
3.4 Прогнозирование себестоимости продукции с применением
корреляционно-регрессионной модели на примере
ООО «Спецмонтажгазстрой»
За 12 месяцев 2016 года получены данные по ООО «Спецмонтажгазстрой», ха-
рактеризующие зависимость себестоимости Y от затрат на оплату труда Х
1
, матери-
альных затрат Х
2
, прочих затрат Х
3
и амортизации Х
4
.
1. Осуществим выбор факторных признаков для построения двухфакторной ре-
грессионной модели.
Таблица 7
Данные для корреляционного анализа
Месяцы
Себестоимость
Оплата труда с
начислениями
Материальные
затраты
Прочие
затраты
Амортизация
У
Х1
Х2
Х3
Х4
1
456
307
124
12
10
2
467
312
129
6
14
3
503
324
149
3
17
4
506
323
150
5
12
5
500
338
146
3
18
6
511
335
147
12
23
7
504
345
145
10
20
8
521
337
151
9
18
9
561
370
161
13
22
10
554
373
159
16
21
11
552
408
147
9
17
12
655
436
156
12
16
сумма
6290
4208
1764
110
208
среднее значение
524
351
147
9
17
51
Для выбора факторных признаков используем коэффициент корреляции и ре-
зультат представим в виде таблицы:
Таблица 8
Результат корреляционного анализа
Факторы
У
Х
1
Х
2
Х
3
Х
4
Х
1
1
Х
2
0,9345
1
Х
3
0,7347
0,6043
1
Х
4
0,4195
0,4290
0,2650
1
Х
5
0,3294
0,3098
0,6477
0,3742
1
Анализ матрицы коэффициента парной корреляции показывает, что зависимая
переменная Y имеет тесную связь с Х
1
и Х
2
, потому что коэффициент корреляции
rх
1
у=0,9345, rх
2
у=0,7347. Однако факторы Х
1
и Х
2
тесно связаны между собой (так
как rх
1
х
2
=0,0,6043), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. Оставим
в модели Х
1
и Х
2
, потому что Y больше зависит от Х
1
и Х
2
, чем от Х
3
и Х
4
2. Расчет параметров модели.
Для того, чтобы составить линейную модель у=b
0
+b
1
*x
1
+ b
2
*x
2
+…+ b
m
*x
m
необходимо найти коэффициенты b
0
, b
1
. b
2
,…b
m
Они находятся по формуле:
B = (Х
Т
* Х)
-1
* Х
Т
* Y
(33)
У
1
1
Х
11
.
.
Х
1m
b
0
(34)
У
2
1
Х
21
.
.
Х
2m
b
1
Где Y=
.
, Х=
.
.
.
.
.
, b=
.
.
.
.
.
.
.
.
У
n
1
Х
n1
.
.
Х
nm
b
n
В нашем случае таблица 12
-25,16
b=
1,03
1,28
52
Таблица 9
Расчет остатков регрессии
Наблюдение
Предсказанная себестоимость
(Урасч)
Остатки (Еn)
1
449,55
6,45
2
461,19
5,81
3
499,28
3,72
4
499,52
6,48
5
509,83
-9,83
6
508,49
2,51
7
515,74
-11,74
8
515,58
5,42
9
561,78
-0,78
10
562,48
-8,48
11
583,08
-31,08
12
623,47
31,53
3. Определение показателей для характеристики модели.
Для качества модели регрессии используют индекс корреляции и коэффициент
детерминации, значения которых представлены в таблице 10.
Таблица 10
Регрессионная статистика
Наименование в отчете
EXCEL
Принятые наименования
Обо-
значе-
ние
Значе-
ние
Множественный R
Коэффициент множественной корре-
ляции
R
0,9586
R-квадрат
Коэффициент детерминации
R
2
0,9189
Нормированный R-
квадрат
Скорректированный коэффициент де-
терминации
0,9008
Стандартная ошибка
Стандартная ошибка оценки
S
Е
16,446
6
Наблюдения
Количество наблюдений
n
12
а) линейный коэффициент множественной корреляции:
9586,0
2
R R
(35)
53
в) коэффициент детерминации:
n
1i
2
i
n
1i
2
ii
yу
y
ˆ
у
1
2
R
=0,9189
(36)
Значение индекса корреляции 0,9586 свидетельствует о наличии прямой доста-
точно сильной связи между результирующим и факторными признаками. Коэффи-
циент детерминации (0,91) показывает долю вариации результативного признака
под воздействием факторов. Следовательно, 91% вариации зависимой переменной
учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов
4. Осуществим оценку надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия
Фишера и критерия Дарбина Уотсона.
Оценку значимости уравнения регрессии произведем на основе F – критерия
Фишера, который равен 50,97 (таблица 11).
Таблица 11
Дисперсионный анализ
df-число степеней
свободы
SS- сумма квадратов
MS
F-критерий
Фишера
Регрессия
2
27571
13786
50,97
Остаток
9
2434
270
Итого
11
30006
)1(
)R-(1
k
R
F
2
2
kn
(37)
Fрасч=50,97
Fтабл.=
95.0
9.2
F
= 4,96