19. Способ относительных разниц

применяется в детерминированном факторном анализе для оценки влияния каждого отдельного фактора на прирост результативного показателя. К достоинству этого метода относится простота. Способ относительных разниц можно использовать только для мультипликативных и мультипликативно-аддитивных факторных моделей.

Этот способ основан на методе элиминирования. Элиминирование (от англ. eliminate) означает устранение влияния всех других факторов (кроме одного), то есть все остальные факторы остаются статичными. Способ исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга. Сначала меняется базисное значение на отчетное значение у одного фактора при неизменном, статичном состоянии других факторов, затем у двух, трех и так далее.

Для расчета величины влияния первого фактора на результативный показатель следует умножить базисную величину результативного показателя на относительный прирост первого фактора в процентах и разделить на 100.

Для расчета влияния второго фактора следует умножить сумму базисной величины результативного показателя и его прироста за счет первого фактора на относительный прирост второго фактора.

Для расчета влияния третьего фактора следует умножить сумму базисного значения результативного показателя, влияния первого и второго факторов на относительное отклонение третьего фактора. И так далее.

При использовании этого способа большое значение имеет очередность расстановки факторов в факторной модели и, соответственно, последовательность изменения значений факторов, так как от этого зависит количественная оценка влияния каждого фактора.

Для метода относительных разниц должна применяться правильно построенная детерминированная факторная модель, необходимо соблюдать определенную очередность в расстановке факторов.

Если в факторной модели присутствуют количественные и качественные факторы, то замену факторов следует начинать с количественного фактора.

Количественные факторы отражают количественную определенность явлений. Количественные факторы могут выражаться как в стоимостном, так и в натуральном измерителях. Например, количественные факторы характеризуют объем производства и реализации продукции, причем величина этих факторов может быть выражена как в рублях, так и в штуках, метрах и т. д.

Качественные факторы характеризуют внутренние свойства, особенности и признаки изучаемых объектов. Например, качественным фактором является жирность молока, производительность труда, качество продукции и т. д.

Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого.

По иерархии факторы делятся на факторы первого, второго, третьего уровня и т. д. Факторами первого уровня являются факторы, которые непосредственно влияют на результативный показатель. Факторы, которые влияют на результативный показатель косвенно, через факторы первого уровня, являются факторами более низкого уровня (второго, третьего и т. д.).

Алгоритм расчета способом относительных разниц для двухфакторной мультипликативной модели выглядит следующим образом:

Х = А*Б;

Δ_отнА-((А₁-А₀)/А₀*100;

Δ_отнБ-((Б₁-Б₀)/Б₀*100;

Δ_ХА=X_план*Δ_отнА;

ΔХ_Б = (X_план +ΔХ(а)) Δ_отн   Б.

Сумма этих величин (ΔХа и ΔХб) должна быть тождественна разности между Х₁ и Х₀

Рассмотрим алгоритм расчета на конкретном примере.

Годовой объем производства предприятия зависит от среднегодовой численности рабочих (Ч) и среднегодовой выработки одного рабочего (В). Составляется двухфактор-ная мультипликативная модель, где численность рабочих — это количественный фактор, и поэтому в модели он идет первым, а выработка — качественный фактор, и он находится за количественным.

ОП=Ч*В.

Данные, которые мы будем использовать, занесены в табл. 6.

Таблица 6. Данные для факторного анализа

Показатели	Запланированное значение	Фактическое значение
Объем производства, тыс. руб.	5000	6210
Среднегодовая численность рабочих, чел.	25	27
Среднегодовая выработка одного рабочего, тыс. руб.	200	230

Итак, на первом таге нам нужно рассчитать относительные приросты факторов.

Δ_отнЧ=((Ч_факт -Ч_план)/Ч_план)* 100= ((27 - 25)/25) • 100 = 8;

   

Δ_отн В=((В_факт -В_план)/В_план)*100= ((230-200)/200)*100=15.

                

Относительное изменение среднегодовой численности рабочих составило 8 %, а относительное изменение среднегодовой выработки составило 15 %.

Второй шаг. Находим влияние первого фактора на величину результативного показателя. В нашем случае — как изменится объем производства в случае, если численность рабочих увеличится на два человека. Мы должны умножить плановую величину объема производства на относительный прирост численности рабочих и разделить полученное число на 100.

ΔОП(Ч) = ОП_план* Δ_отнЧ;

ΔОП(Ч) = 5000 • 8/100 = 400.

Вывод: увеличение среднегодовой численности рабочих на 2 человека привело к тому, что объем производства увеличился на 400 тыс. руб.

Третий шаг. Мы продолжаем последовательно рассматривать факторы в нашей модели. Теперь находим влияние второго фактора на величину результативного показателя. В нашем примере — как изменится объем производства в случае, если увеличится среднегодовая выработка одного рабочего (на 30 тыс. руб.). Мы должны умножить сумму плановой величины результативного показателя (объема производства) и влияния первого фактора (среднегодовой численности рабочих) на относительный прирост второго фактора (среднегодовой выработки одного рабочего) и полученную цифру разделить на 100:

ΔОП (В) = ((ОП_план+ ΔОП(Ч)) * Δ_отнВ)/100;

ΔОП (В) = ((5000+400) • 15)/100 = 810.

Вывод: увеличение среднегодовой выработки одного рабочего привело к увеличению объема производства на 810 тыс. руб.

Четвертый шаг. Проверка. Алгебраическая сумма влияния факторов при использовании данного метода обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя. Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах.

ОП_факт- ОП_план=6210-5000=1210;

                    

ΔОП(Ч) + ΔОП(В) = 400 + 810 = 1210.

Сделанные нами расчеты верны.

Аналогично проводятся расчеты для других допустимых видов моделей.

Недостаток метода состоит в образовании неразложимого остатка, который прибавляется к величине влияния последнего фактора. Это приводит к снижению точности расчетов. Избежать этого позволит применение интегрального метода факторного анализа.