Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

Введение

Международным Институтом мировых ресурсов совместно со Всемирным центром природоохранного мониторинга проводились исследования, в результате которых была составлена карта состояния лесного массива планеты за последние 8000 лет [1]. Почти половина некогда существовавших лесов сегодня превращена в поселения, фермы, пастбища и поля. В докладе Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО) (Food and Agriculture Organization, FAO) подчеркивается решающее значение лесов для людей, окружающей среды и глобальной экономики [2]. ФАО среди важнейших направлений изменения ситуации на планете предлагает следующее: «Более совершенные практические методы, сокращение обезлесения и деградации лесов несут в себе значительный потенциал в части адаптации к изменению климата и смягчения его последствий» [2].

Задача разработки ресурсосберегающей технологии и технических средств предпосевной обработки семенного материала, способных конкурировать с применяемыми технологиями и известными средствами механизации, использование которых удовлетворит потребности хозяйств различной формы собственности, является актуальной и направленной на решение крупной хозяйственной проблемы [3, 4]. Данное направление научных исследований входит в перечень Приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, утвержденного Президентом РФ 21 мая 2006 г. Пр-843 (пункт «Рациональное природопользование» и «Энергоэффективность, энергосбережение») [5].

Важная составляющая искусственного лесовосстановления [6, 7, 8] – предпосевная обработка семян – это не только техническая и технологическая обоснованность, но и финансовая привлекательность. Учитывая стоимость семян, особенно хвойных пород, доминирующим аспектом становится экономическая привлекательность использования новой техники и технологий по предпосевной обработке семян [9].

Применение ресурсосберегающей технологии комплексной предпосевной обработки семян, которая включает фракционирование на плоских решетах, импакцию и направленное движение частиц, возможно при внедрении в производство конусного классификатора [10].

Основываясь на полученные ранее результаты исследований, обработка семян в конусном классификаторе происходит на четырех решетах. В итоге после обработки получаются четыре фракции: крупные семена, средние крупные семена, средние мелкие семена и мелкие семена. Особенность комплексной обработки способствует тому, что для дальнейшего применения подходят семена всех четырех фракций.

В исследованиях рассматривались наиболее привлекательные с точки зрения искусственного лесовосстановления хвойные породы: сосна обыкновенная (Pinus sylvestris), ель обыкновенная (Picea abies), пихта кавказская (Abies nordmanniana), ель голубая (Picea pungens), лиственница сибирская (Larix sibirica) [11].

Цель исследования – расчет экономических параметров, характеризующих эффективность использования конусного классификатора при комплексной предпосевной обработке семян, с учетом изменения стоимости 1 кг семян хвойных пород, а так же подтверждение или опровержение взаимного влияния этих показателей эффективности на основе расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена.

Материал и методы исследования

Показатели экономической эффективности от использования усовершенствованных классификаторов для лесных семян определяли, руководствуясь [12, 13, 14, 15], в ценах 2012 года и 2017 года.

По известным методикам рассчитали следующие показатели экономической эффективности использования технического средства для предпосевной обработки семян конкретных хвойных пород [16, 17]:

– экономию расхода семян от расчетного годового объема выработки машины для предпосевной обработки Qc, кг;

– отчисления на амортизацию Ам, руб.;

– затраты на текущий ремонт и обслуживание Рм, руб.;

– прямые издержки эксплуатации на годовой объем выработки Иг, руб.;

– балансовую стоимость классификатора Цб, руб.;

– годовой экономический эффект, достигнутый за счет стоимости сэкономленных лесных семян при выращивании посадочного материала Эг, руб.;

– общий экономический эффект от применения новой конструкции классификатора Эобщ, руб.;

– срок окупаемости капитальных вложений от использования новой конструкции классификатора Ток, год.

В расчетах использовали следующие нормативные и опытные значения [11, 15, 17, 18]: минимальный годовой объем выработки плоскорешетного сепаратора – 1500 кг; средняя норма расхода семян на 1 га питомниковой площади для лесных пород – 60-120 кг/га; экономия семян на 1 га высеваемой площади – 4,4-11,9 кг; коэффициент, выражающий средние затраты на транспортировку классификатора, – 1,1; норма амортизационных отчислений – 14,2%; нормативный процент отчислений на текущий ремонт и обслуживание – 9%; продолжительность смены – 8 час; коэффициент использования рабочего времени – 0,8; производительность лесной семяочистительной машины, осуществляющей сортирование лесных семян на размерные фракции – 7,5 кг/ч; дневная тарифная ставка рабочего персонала по тарифной сетке – 27,8-52,1 руб. (2012 г. – 2017 г.); налог на добавленную стоимость – 18% НДС; налог на реализацию – 5% НР.

Информация о стоимости 1 кг семян основных хвойных пород, выбранных нами для исследований, в 2012 г. и в 2017 г. представлена в таблице 1 [11, 17, 19, 20].

Результаты исследования и их обсуждение

Основные показатели стоимости по годам элементов конструкции конусного классификатора для расчетов эффективности представлены в таблице 2. Результаты расчетов показателей экономической эффективности от использования конусного классификатора даны в таблице 3.

Таблица 1

Стоимость 1 кг семян хвойных пород в руб. по годам

Таблица 2

Стоимость основных элементов конструкции конусного классификатора

Таблица 3

Показатели экономической эффективности использования конусного классификатора для различных семян хвойных пород

Для выявления наличия или отсутствия взаимного влияния друг на друга основных рассчитанных экономических показателей по формуле рассчитали коэффициент ранговой корреляции Спирмена:

ρ = 1 – 6 · Σdi² / (n³ – n).

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для выявления зависимости между ценой 1 кг семян и временем окупаемости классификатора Ток равен:

ρ = 1 – 6 · 253 / (10³ – 10) = -0,53333.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для выявления зависимости между общим экономическим эффектом применения классификатора Эобщ и временем окупаемости Ток равен:

ρ = 1 – 6 · 327 / (10³ – 10) = -0,9818.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для выявления зависимости между ценой 1 кг семян и прямыми суммарными издержками Иг равен:

ρ = 1 – 6 · 164 / (10³ – 10) = -0,3944.

Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена для выявления зависимости между годовым экономическим эффектом Эг и ценой 1 кг семян равны:

ρ = 1 – 6 · 6 / (5³ – 5) = 0,95 (2012 год);

ρ = 1 – 6 · 1 / (5³ – 5) = 0,7 (2017 год).

На основе значений коэффициента ранговой корреляции Спирмена выявили возможное взаимное влияния друг на друга рассчитанных экономических показателей.

Выводы

1. Использование конусного классификатора для предпосевной обработки семян является целесообразным, так как позволяет получить годовой экономический эффект для различных семян хвойных пород в интервале от 370833,3 руб. до 5184375 руб. при сроке окупаемости от 0,015 до 0,78 года.

2. Время окупаемости классификатора находится в средней корреляционной зависимости от цены 1 кг семян – коэффициент Спирмена равен -0,5333 и в очень высокой корреляционной зависимости от общего экономического эффекта применения конструкции – коэффициент Спирмена равен -0,9818.

3. Прямые суммарные издержки находятся в слабой корреляционной зависимости от цены 1 кг семян – коэффициент Спирмена равен -0,3944.

4. Цена 1 кг семян оказывает высокое влияние на годовой экономический эффект в ценах 2017 г. – коэффициент Спирмена равен 0,7 и очень высокое влияние в ценах 2012 г. – коэффициент Спирмена равен 0,95.

Достаточное увеличение цен 1 кг семян, требующих предпосевной обработки, не оказывает негативного влияния на эффективность применения конусного классификатора. Полученные результаты демонстрируют финансовую привлекательность использования усовершенствованного классификатора, так как в целом снижается себестоимость предпосевной обработки, что делает все технологические процессы, связанные с искусственным лесовосстановлением, более привлекательными с экономической точки зрения.