Таблица 4 – Сведения о поступлении новой техники сельхозформированиям

Представленные данные свидетельствуют о наметившейся тенденции к обновлению технического обеспечения хозяйств обеих областей Западного Казахстана как за счет собственных средств, так и республиканского бюджета, хотя темпы ее явно недостаточны.

В целом стареющий парк сельскохозяйственной техники в ближайшее время достаточно остро поставит вопрос своего кардинального обновления и если он не будет решен, продолжится наблюдавшееся в последнее десятилетие сокращение посевных площадей зерновых, что, в конце концов, может привести Казахстан из страны экспортирующего зерно в страну его импортирующую. Государство на это пойти не может, поэтому в перспективе будет за счет различных форм субсидирования со стороны его, так и за счет средств самих хозяйствующих субъектов, приобретать сельскохозяйственную технику, в том числе и зерноуборочные комбайны.

На 01.01.2005 г. парк зерноуборочных комбайнов Западно-Казахстанской области насчитывает 1883, а Актюбинской – 2004 единицы техники. Состав и динамика парка зерноуборочных комбайнов Западно-Казахстанской области [1] за последние 5 лет представлены в таблице 6.
Таблица 6 – Динамика количественного состава зерноуборочных комбайнов по ЗападноКазахстанской области за 5 лет

Марка зерноуборочного комбайна	Года
	2001	2002	2003	2004	2005
СК-5М “Нива”	1999	1762	1698	1653	1716
ДОН	20	15	9	9	18
ЕНИСЕЙ		14	64	64	139
“ДЖОН ДИР”		-	-	-	10
Всего	2019	1791	1771	1726	1883

Комбайновый парк Актюбинской области также на 85-90 % представлен комбайнами семейства НИВА, хотя в последнее время производятся закупки комбайнов семейства ДОН и ЕНИСЕЙ, а также зарубежных ДЖОН ДИР и КЛАСС-МЕДИАН, т.е. в обеих областях наблюдается разноплановость приобретаемой техники, из которой определяющим является ценовое предложение, а не адаптированность и качество работы в местных условиях. Зерноуборочные комбайны семейства Нью Холланд, Джон Дир, Дон и Енисей ориентированы на уборку зерновых в северных районах повышенной влажности, характеризующихся длинностебельной хлебной массой, большой толщиной комплектуемого для обмолота слоя и оборудованы рабочими органами и молотильно-сепарирующими устройствами, учитывающими вышеуказанные условия за счет достаточно большого временного интервала воздействия на обмолачиваемый продукт. Зерновые же культуры в условиях Западного Казахстана характеризуется малым содержанием соломы, а соответственно и небольшой толщиной комплектуемого слоя хлебной массы, для которых необходим меньший период времени силового воздействия всех рабочих органов зерноуборочного комбайна для полного вымолота и сепарации зерна. Превышение же этого времени над оптимальным приводит к существенному травмированию зерна и в конечном результате – к снижению его товарных качеств. Также энергоемкость технологического процесса в этих комбайнах рассчитан на повышенную пропускную способность, обеспечивающую уборку высокоурожайных хлебов (до 50-60 ц/га), что в местных условиях ведет к перерасходу ГСМ и в целом увеличению себестоимости зерна [3]. Урожайность зерновых в Западном Казахстане в лучшие годы не превышает 18-20 ц/га, однако получаемое зерно мягких и твердых сортов пшеницы характеризуется высоким содержанием белка и применяется как улучшитель в мукомольной промышленности, поэтому пользуется повышенным спросом на мировом рынке и к его качеству предъявляются повышенные требования. Как указывалось выше, одним из условий повышения качества собираемого зерна является применение адаптированных комбайнов, производство которых в Казахстане отсутствует, а налаживание их выпуска на местных предприятиях Западного Казахстана займет продолжительный период и в ближайшее время не удовлетворит потребности хозяйств. Таким образом сохранится тенденция к приобретению зерноуборочных комбайнов из-за рубежа, но такая закупка должна производится не наугад, а носить научно-обоснованный характер.

В ближайшем зарубежье, например Российской Федерации, Республике Беларусь и др., испытанием техники, ее адаптацией в целом или узлов и агрегатов к местным условиям, выработкой рекомендаций по приобретению и применению занимается целая сеть Государственных машиноиспытательных станций. В Западном Казахстане, как и в Республике в целом, такая сеть отсутствует, и не проводятся планомерные испытания новой закупаемой техники. Как следствие низкие показатели ее использования. Таким образом, необходимо проведение крупномасштабных научно-исследовательских работ в этой области, поддержанных государством, центром которых мог бы стать Западно-Казахстанский аграрно-технический университет им. Жангир хана, аккумулирующий в себе научный потенциал Западного Казахстана.
ЛИТЕРАТУРА
1. Концепция развития зернового производства в Западно-Казахстанской области на 2005-2007 годы. / Зап.-Казахст. областной департамент сельского хозяйства. – Уральск. – 38 с.

2. Региональная программа «Программа устойчивого развития агропромышленного комплекса Актюбинской области на 2006-2010 годы». / Актюб. областной департамент сельского хозяйства. – Актобе, 75 с.

3. Рыбалко, А. Г. Совершенствование процесса обмолота зерновых культур / А. Г. Рыбалко, Р. Б. Ширванов. // Материалы науч.-практ. конф. СИМСХ «Совершенствование способов и средств уборки в растениеводстве». – Саратов. – 1993. – С. 5-14.







ЭКОНОМИКАЛЫҚ ҒЫЛЫМДАР
УДК 519.87
ӨНДІРІСТІК ФУНКЦИЯЛАРДЫ ҚҰРУ НЕГІЗДЕРІ
З. П. Айдынов, ізденуші
Жәңгір хан атындағы Батыс Қазақстан аграрлық-техникалық университеті
Өндірістік фукнцияны құру және пайдалану өндірістік процестерді талдау және зерттеу тәсілдерінің бірі болып саналады. Мақалада жұмыс жасап тұрған кәсіпорынның деректерінің негізінде өндірістік функцияны құру принциптері қарастырылған.
Создание производственной функции является одним из методов анализа и исследования производственных процессов. В статье рассмотрены принципы построения производственных функции на основе данных функционирующего предприятия.
The creation of industrial function is one of the methods of analysis and research of industrial process. In this article the principles of building of industrial functions on the basic of the given functional enterpprise were considered.
Өндірістік функция деп өндіріліген өнім мен оған кеткен шығынның арақатынасын сипаттайтын функцияны айтады.

Жалпы алғанда өндірістік функцияны құру кәсіпорын, өндірістік сала немесе белгілі бір аймақтың экономикасын зерттеу үшін қолданылатын математикалық тәсілдердің біріне жатады.

Өндірістік функцияларды тұрғызу теориясы жөнінен шетелдік Кобб-Дуглас, В. Леонтьев, Р. Аллен еңбектері, кеңестік ғылымдар Г. Б. Клейнер, Б. Н. Михалевский, Б. Н. Сирота, Л. Л Тереховтың еңбектері кеңінен танымал [1, 2].

Функцияға кіретін факторлардың санына сәйкес бір немесе бірнеше факторлы өндірістік функция болады.

Осыған байланысты олар y = f (x) және y = f (x₁,x₂……x_n) түрінде сипатталады. Мұндағы n-факторлар саны.

Кейбір әдебиеттерде y = f (x₁,x₂……x _{n ,} а) белгіленуі қолданылады мұнда а- ӨФ параметрларының векторы.

Экономикалық тұрғыдан x_j > = 0 j = 1….n сондықтан көп факторлы ӨФ анықталу облысы n-өлшемді х -векторлардың жиынтығы болады.

ӨФ қолдану облыстарына сәйкес бірнеше түрге бөлуге болады.

“Шығын-өнім” принципіне сәйкес ӨФ микро және макро деңгейде қолданыла алады.

О. О. Замковтың айқындауынша «Микродеңгейдегі ӨФ жеке кәсіпорындар, сала және салааралық өндірістік кешендер үшін қолданылады. Мұндай ӨФ талдау, жоспарлау және болжам процестерінде пайдаланылады» 3.

ӨФ бір факторлы немесе көпфакторлы статистикалық тәуелділіктерді сипаттайтын регрессиялық теңдеулерден тұрады.

ӨФ тұрғызу үшін керекті деректер төмендегі кестелерде көрсетілген.

Ү-нәтижелік көрсеткіш	Факторлық көрсеткіштер
	R1	R2	…..	Rj	…..	Rn
Y1	R11	R12	…..	R1j	…..	R1n
Y2	R21	R22	…..	R2j	…..	R2n
……			…..
Yi	Ri1	Ri2	…..	Rij	…..	Rin
…..			…..
Ym	Rm1	Rm2	…..	Rmj	…..	Rmn

Мұндағы Ү-өндірілген өнімді өрнектесе Rj j = 1….n өндіріс факторларын сипаттайды.

Өндірілген өнім мен оған кеткен шығындар белгілі бір өлшем бірліктерімен (теңге, тонна, квт, т. с. с) көрсетіледі.

ӨФ тұрғызу деректердің алғашқы статистикалық талдаудан басталады және ол бірнеше кезеңнен тұрады.

Бұл кезеңнің мақсаты терімнің репрезентативті екендігіне көз жеткізу. Мұндағы деректерді талдау төмендегі процедуралардан тұрады:

• 
  әрбір Үі және Rj терімдерінен σ-стандартты ауытқуын табу
  

• 
  әрбір терімнің дисперсиясын табу
  

• 
  әрбір терімнің медианасын,min және max табу
  
• 
  терімдерді Z тестілеу
  

Мода, медиана, минимум және максимум жалпы терімнің сипаттамасын анықтайды

• 
  минимальды және максималды мәндердің мағынасы түсінікті
  
• 
  медиана терімнің ортасын анықтайды яғни айтқанда терімнің жартысы одан үлкен ал жартысы кем болады.
  
• 
  Z-тестілеу терімнің әрбір элементінің сол жиынға тиісті не тиісті емес екендігін тексереді.Стандартты бағалау нақты мәндерді басты жиынға тиісті немесе тиісті емес екендігін анықтайды.
  

Бұл кезеңде Ү – нәтижелік фактор мен Rj түсіндіргіш фактор арасындағы байланыстың тығыздылығы тексеріледі. Ол үшін r-корреляция коэффициенті есептеледі және ол – 1 немесе +1-ге жақындаған сайын кездейсоқ айнымалылардың байланысы жоғары болады деген сөз. Егер де түсіндіргіш факторлардың арасындағы байланыс соншалықты тығыз болса ол мультиколлинеарлық құбылысқа алып келуі мүмкін. Жалпы алғанда ол жағымсыз құбылыс себебі одан регрессияның сапасы төмендеп оның болжамдық күші азаяды.Сондықтан мультиколлинеарлық құбылысқа себеп болған факторлардың біреуі регрессиялық талдаудан шығарылады.

Көп жағдайда мультиколлинеарлық құбылысты анықтау үшін Флаубер тестісі қолданылады.Корреляциялық коэффициентінің «+» таңбасы факторлар арасындағы байланыстың тура екендігін, ал «-» таңбасы кері екендігін сипаттайды.Корреляция коэффициенті әлсіз болса ондай факторларды регрессиялық талдаудан шығарады

Екі терімнің деректерінің арасындағы байланыстың сызықты екендігін Пирсон коэффициенті анықтайды.

Яғни айтқанда, Пирсон коэффициенті нәтижелік фактор мен түсіндіргіш факторлардың арасындағы байланыстың сызықты регрессия түрінде болу мүмкіндігі мен дұрыстығын айқындайды.

Корреляциялық талдаудың нәтижесі 2 - кестеде сипатталады:

Бұл кезеңде көп факторлы регрессиялық модель тұрғызылып кіші квадраттар тәсілі арқылы регрессия параметрлары айқындалады.

Регрессияның құрамына енген факторлардың дұрыс, әрі елеулі екендігін тексеру үшін F-критерииі бойынша талдау жұмысын жүргізеді.

Ғ-критерий – әрбір фактордың нәтижелік факторға қаншалықты әсер ететінін көрсететін дисперсиялық талдаудың көрсеткіші. Фактордың нәтижеге әсері мол болған сайын Ғ-критерийдің мәні де арта түседі.

Ғ-критерийдің талдауының нәтижесінде регрессия құрамына енген алғашқы факторлар кейін регрессия құрамынан шығып қалуы мүмкін.

«EXCEL» ЭК стандартты «ЛИНЕЙН» және «ЛГРФПРИБЛ» функциялары регрессиялық тәуелділік жөнінде қосымша мәлімет бере алады.

• 
  Регрессия коэффициентерінің стандарттық қателері мен нәтижелік факторлардың стандарттық қателерінің шамалары алынған регрессиялық модельдің фактілік мәндерге қаншалықты жуық екенін білдіреді.
  
• 
  Детерминация коэффициентінің мәні 0-ден 1-ге шейін өзгеріп отырады Егер ол 1-ге жақындаған сайын нәтижелік фактор мен түсіндіргіш факторлардың арасындағы корреляциялық байланыстың тығыздығын айқындаса, 0-ге жақын мән регрессияның болжамдық күшінің әлсіздігін көрсетеді.
  

Алдымен өндіріс өніміне әсер ететін елеулі факторларды айқындап алайық. Жалпы түсіндіргіш факторлардың тізіміне мыналар кіреді және олардың құрамы экономикалық теорияға сай келеді:

1. 
   Шикізат (Х₁)
   
2. 
   Көмекші материалдар (Х₂)
   
3. 
   Жылу энергиясы (Х₃)
   
4. 
   Электр энергиясы (Х₄)
   
5. 
   Салқындатқыш ауа (Х₅)
   
6. 
   Жұмысшылардың еңбекақысы (Х₆)
   
7. 
   Аударымдар (Х₇)
   
8. 
   Қажетті шығындар (Х₈)
   
9. 
   Өзіндік құнның сомасы (Х₉)
   
10. 
    Жалпы және әкімшілік шығындар (Х₁₀)
    
11. 
    Өнімді өткізуге кететін шығындар (Х₁₁)
    
12. 
    Уақыт аралығындағы жалпы шығындар (Х₁₂)
    

Әлбетте тізімге кірген факторлардың барлығы түсіндірілетін фактор Ү-ке әртүрлі және әр бағытта әсер етеді. Олардың арасындағы елеулі факторларды іріктеп алу және солардың негізінде математикалық модельді құру өндірістік функцияны қорытудың басты мақсаты болып табылады.Мұнда Х₇,Х₈,Х₉,Х₁₀,Х₁₁,Х₁₂ факторлары алдыңғы факторларға қарағанда өндіріске жанама ықпал бергендіктен функция құрамына енгізілмейді.

Алынған көрсеткіштер негізінде әрбір Х-түсіндіргіш факторлар мен Ү-түсіндірілетін факторлардың арасындағы байланыстың тығыздығын анықтау әдетте корреляциялық талдау арқылы жүзеге асырылады.

Факторлардың арасындағы байланыс 3- кестеде берілген: