и использования рабочего времени»

Цель работы: изучить методику анализа использования рабочего времени и анализа производительности труда на предприятиях нефте-газового комплекса.

Исходные данные: данные баланса рабочего времени; исходные данные для факторного анализа фонда рабочего времени; исходные данные для факторного анализа производительности труда.

Порядок работы:

1. На основе данных баланса рабочего времени выявить резервы улучшения использования рабочего времени, рассчитать целодневные и действительные потери рабочего времени.

Таблица 10 – Баланс рабочего времени

Наименование	На одного рабочего	Изменение
Предыдущий год	Отчетный год	На одного рабочего	На всех рабочих
Календарное количество дней
В том числе: праздничные и выходные дни
Номинальный фонд рабочего времени, дни
Невыходы на работу, дни
В том числе: - ежегодные отпуска
- отпуска по учебе
- отпуска по беременности и родам
- дополнительные отпуска с разрешения администрации
- болезни
- прогулы	–
- простои		–
Явочный фонд рабочего времени, дни
Средняя продолжительность рабочего дня
Бюджет рабочего времени
Предпраздничные сокращенные дни, ч
Льготное время для подростков, ч	–	–
Перерывы в работе кормящих матерей, ч	–	–
Внутрисменные простои, ч	–
Полезный фонд рабочего времени, ч
Сверхурочно отработанное время, ч
Непроизводительные затраты рабочего времени, ч
Среднесписочная численность рабочих, чел.

 

2. На основе факторных зависимостей 8, 9 и 10, а так же исходных данных таблиц 11, 12 и 13 провести факторный анализ производительности труда в трубопроводном транспорте добыче нефти и бурении. Оценку влияния факторов провести способом цепных подстановок.

Величина производительности труда в трубопроводном транспорте зависит от объема перекачиваемой жидкости, протяженности трубопровода и среднесписочной численности персонала. В соответствии с этим для установления взаимосвязи производительности труда и производственных факторов используется следующая зависимость:

, (8)

где V – объем перекачки нефти (тыс. тонн);

L – протяженность нефтепровода в однониточном исполнении;

У^V_В – удельный объем перекачки нефти (объем, приходящийся на 100 км нефтепровода);

У^Р_В – удельный вес рабочих в общей численности персонала;

Ч_100км – численность рабочих на 100 км нефтепровода.

Таблица 11 - Исходные данные для факторного анализа производительности труда

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Абсолютное изменение	Темп роста, %
Общая протяженность трубопровода, км.	1577,5	1577,5
Среднесписочная численность персонала, чел.
Среднесписочная численность рабочих, чел.
Объем перекачки нефти, тыс. тонн.	22815,7	27508,5
Численность рабочих на 100 км, чел./100 км.	95,47	90,83
Удельный вес рабочих, %	62,18	60,44
Удельный объем перекачки нефти, тыс. тонн/100км.	1446,32	1743,80
Среднегодовая производительность труда, тыс. тонн/чел.	9,42	11,60

 

В нефте- и газодобыче производительность труда рассчитывается как отношение объема добытой нефти или газа к среднесписочной численности работников (рабочих) или к количеству отработанных человеко-дней (человеко-часов). Факторный анализ производительности труда в добыче необходимо провести по следующей факторной зависимости:

, (9)

где ТП – товарная продукция в натуральном выражении, тонны;

– среднесписочная численность рабочих, чел.;

– скважино-месяцы, числившиеся по действующему фонду скважин в эксплуатации;

– средний дебит на 1 скважино-месяц эксплуатации, т/скв.-мес.;

– коэффициент эксплуатации скважин, доли единицы;

– удельные затраты труда на 1 скважино-месяц эксплуатации, чел./скв.-мес.

Таблица 12 - Исходные данные для факторного анализа производительности труда в нефтедобыче

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Изменение
1. Объем добычи нефти, т.	1023953,9	1123286,7	99332,8
2. Скважино-месяцы эксплуатации, скв.-мес.	6344,2	6250,9	-93,3
3. Среднесписочная численность рабочих, чел.			-199
4. Дебит на один скважино-месяц эксплуатации, т/скв.-мес.	161,4	179,7	18,3
5. Численность рабочих на 1 скважино-месяц эксплуатации, чел./скв.-мес.	0,5577	0,5342	-0,0235
6. Производительность труда одного рабочего, т/чел.	289,4	336,4

 

Для выявления причин снижения производительности труда в бурении в натуральном выражении воспользутесь следующей факторной зависимостью:

, (10)

где – коммерческая скорость бурения;

– продолжительность бурения;

– среднесписочная численность персонала.

Таблица 13 - Исходные данные для факторного анализа производительности труда в бурении

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Темп роста, %
1. Сметная стоимость выполненного объема буровых работ, тыс.руб.:
в действующих ценах	228 410	146 826	64,3
в сопоставимых ценах	308 758	146 826	47,6
2. Проходка, м.	19328,0	9259,0	47,9
3. Сметная стоимость 1м проходки, тыс.руб.	11,82	15,86	134,2
4. Продолжительность бурения, ст-мес.	61,40	27,50
5. Количество буровых установок, находящихся в бурении, шт.	5,1	2,3	45,1
6. Коммерческая скорость, м/ст-мес			107,0
7. Среднесписочная численность работников, чел.			72,7
8. Выработка на 1 работника, по проходке, м/чел.	18,80	12,40	66,0
9. Выработка на 1 работника, по сметной стоимости, тыс.руб/чел.:
в действующих ценах	222,19	196,55	88,5
в сопоставимых ценах	300,35	196,55	65,4
10. Удельная численность работников на 1 установку, находящуюся в бурении, чел.	201,57	324,78	161,1

Все расчеты свести в таблицы.

Лабораторная работа № 4

«Анализ фонда заработной платы»

Цель работы: изучить методику факторного анализа фонда заработной платы и среднегодовой заработной платы.

Исходные данные: представлены в таблицах 14, 16.

Порядок работы:

1. На основе данных таблицы 14 и факторной зависимости 11 интегральным способом провести факторный анализ фонда заработной платы.

Основными причинами изменения ФЗП являются численность (Ч) и среднегодовая заработная плата (ЗП). Взаимосвязь между этими факторами и величиной ФЗП выражается формулой:

ФЗП = Ч * ЗП (11)

Таблица 14 - Исходные данные для анализа ФЗП

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Изменение	Тр, %	Предыдущий год	Отчетный год	Изменение	Тр, %
в целом по предприятию	по структурному подразделению
1)СЧЧ, чел
-рабочие
-специалисты
2)ФЗП, т.р.	548655,5	708000,1			132321,6
-рабочие	264699,5	328462,5			84045,3	102709,4
-специалисты	283956,0	379537,6			48276,3	67604,6
3)Среднегодовая заработная плата, т.р.	231,4	273,6			217,28	254,2
-рабочие	184,7	215,38			184,31	210,47
-специалисты	302,7	357,38			315,53	371,45

Расчеты свести в таблицу 15.

Таблица 15 – Результаты факторного анализа фонда заработной платы

Факторы	Алгоритм расчета	Влияние
в целом по предприятию
1)численность
-рабочие
-специалисты
2)ср.годовая з/п
-рабочие
-специалисты
Проверка
-рабочие
-специалисты
по структурному подразделению
1)численность
-рабочие
-специалисты
2)ср.годовая з/п
-рабочие
-специалисты
Проверка
-рабочие
-специалисты

 

2. Далее анализируются причины изменения среднегодовой заработной платы на основе факторного анализа по следующей зависимости:

ЗП = Д * d * Кп * ЗПч, (12)

где Кп – коэффициент премий, величина которого устанавливается в соответствие с процентом начисленной премии;

ЗПч – среднечасовая заработная плата, руб.

Таблица 16 - Исходные данные для факторного анализа среднегодовой заработной платы

Показатели	Предыдущий год	Отчетный год	Изменение
1. Количество дней отработанных за год одним -рабочим -специалистом 2.Средняя продолжительность рабочего дня, час. -рабочего -специалиста 3.Среднечасовая заработная плата, руб. - рабочих -специалистов 4.Среднегодовая заработная плата, руб -рабочих -специалистов 5.Поцент премий от ср.часовой з/п, ед -рабочих -специалистов	206,39 210,21     7,88 7,84   75,06 123,18     0,513 0,491	206,30 213,61     7,93 7,73   83,96 141,46     0,568 0,53

 

Таблица 17 – Результаты факторного анализа среднегодовой заработной платы

Факторы	D	d	Кп	ЗПср.ч	ЗП г.	Влияние факторов, тыс. руб.
рабочие
Предыдущий год
Количество дней отработанных за год 1р
Средняя продолжительность рабочего дня
Премии
Среднечасовая заработная плата
Проверка
специалисты
Отчетный год
Количество дней отработанных за год 1р
Средняя продолжительность рабочего дня
Премии
Среднечасовая заработная плата
Проверка

Сделать вывод о причинах изменения фонда заработной платы и среднегодовой оплаты труда.

Лабораторная работа № 5

«Анализ себестоимости товарной продукции»

Цель работы: изучить методику выявления резервов снижения себестоимости на основе применения корреляционно-регрессионного анализа на ПЭВМ типа IBM PC/AT в программе Microsoft Office Excel.

Исходные данные: в таблице 18 представлены данные за 24 месяца по следующим показателям:

– среднесуточный дебит одной скважины по нефти q, т/сут.;

– удельный расход электроэнергии на добычу 1 т нефти R_Э/Э, кВт/т;

– удельный расход химического реагента УR_ХР, руб./т;

– обводненность нефти Об, %;

– удельный вес материальных затрат в структуре себестоимости УВ_МЗ, %;

– производительность труда ПТ, т/ чел.;

– удельная численность УЧ, чел./ скв.;

– удельный вес заработной платы в структуре себестоимости УВ_ЗП, %

– коэффициент эксплуатации скважин К_Э;

– коэффициент интенсивного использования скважин К_ИИ;

– коэффициент интегрального использования действующего фонда скважин К_iД.

Порядок работы:

1.Для выполнения корреляционно-регрессионного анализа используйте над­стройку к программе электронных таблиц MS Excel («Сервис»), которая называется «Анализ данных». Выберите инструмент анализа – «Корреляция». Введите данные для анализа – «Входной интервал». Рассчитайте все коэффициенты парной корреляции. Внесите значения коэффициентов в таблицу.

Таблица 18 - Исходные данные для экономико-математического моделирования себестоимости добычи нефти

Факторы	Себестоимость 1 т нефти, руб./т	Среднесут. дебит по нефти, т/сут.	Уд. расход электроэнергии, кВт-ч./т	Производи-тельность труда, т./чел.	Уд. расход химического реагента, руб/т	Обводненность, %	Уд. численность, чел./скв.	Уд. вес ЗП, %	Уд. вес МЗ, %	Коэф-т эксплуатации скважин	Коэф-т интенсивного использования скважин	Коэфф-т интегрального использования действующего фонда скважин
Обозна- чение Период	CС	qсут	Rэ/э	ПТ	УRХР	Об	УЧ	УВЗП	УВМЗ	КЭ	КИИ	КiД
дек.03	2 124,1	68,67	31,19	64,86	15,67	21,482	23,4	9,52	12,71	0,957	0,988	0,946
ноя.03	1 639,9	69,51	30,81	63,74	14,26	21,96	23,8	13,76	9,41	0,974	1,000	0,974
окт.03	1 629,1	65,98	30,08	65,58	14,03	21,384	22,3	12,18	8,12	0,981	0,949	0,931
сен.03	1 578,8	67,94	25,59	63,68	12,58	21,684	23,4	11,51	6,78	0,966	0,978	0,945
авг.03	1 586,5	68,24	27,65	66,89	12,93	21,27	23,1	12,38	6,85	0,951	0,982	0,934
июл.03	1 566,3	68,82	17,31	66,92	12,41	20,618	23,2	11,80	5,62	0,961	0,990	0,951
июн.03	2 036,4	65,37	23,72	60,34	14,26	21,623	23,4	13,67	6,26	0,961	0,940	0,903
май.03	1 982,0	60,58	26,20	57,09	12,96	21,016	23,9	22,14	8,78	0,978	0,720	0,704
апр.03	2 022,1	62,19	27,97	53,58	13,33	19,627	24,4	17,03	9,21	0,955	0,895	0,855
мар.03	2 195,5	60,11	28,54	54,29	13,66	20,96	24,4	12,41	7,52	0,975	0,865	0,843
фев.03	2 352,3	54,85	31,78	46,42	13,86	21,858	23,1	13,03	6,32	0,933	0,789	0,736
янв.03	2 285,5	55,46	31,61	54,73	13,17	21,09	22,4	11,00	7,63	0,949	0,798	0,757
дек.02	2 123,8	62,42	29,77	56,06	12,83	20,633	20,2	12,33	7,56	0,952	1,000	0,952
ноя.02	2 715,9	63,00	28,52	55,35	15,60	21,52	19,9	9,85	8,23	0,969	0,986	0,955
окт.02	1 850,4	61,83	25,98	56,89	12,56	22,365	19,9	12,85	6,63	0,956	0,978	0,935
сен.02	2 275,0	69,45	24,06	54,81	13,25	22,662	19,9	13,39	5,80	0,963	0,974	0,938
авг.02	2 132,8	56,74	23,27	54,27	12,27	22,136	20,1	27,88	7,57	0,935	0,989	0,925
июл.02	3 066,7	54,25	18,92	52,26	13,33	21,483	20,4	7,53	3,70	0,941	0,874	0,822
июн.02	2 115,4	47,80	28,40	39,19	12,48	25,092	21,9	29,32	8,60	0,942	0,823	0,775
май.02	2 456,1	49,18	31,74	39,92	13,70	28,575	22,3	17,64	11,11	0,982	0,768	0,754
апр.02	2 110,4	47,55	37,63	37,36	12,99	27,518	23,1	34,48	15,55	0,991	0,764	0,757
мар.02	3 129,3	47,41	33,02	38,15	15,32	26,649	22,6	10,83	6,49	0,978	0,768	0,751
фев.02	2 257,9	47,78	36,73	35,64	14,26	26,824	23,2	22,86	17,50	0,972	0,773	0,751
янв.02	2 052,9	49,14	36,27	41,65	13,33	26,294	23,3	27,00	20,65	0,949	0,782	0,742

 

2. Выберите инструмент анализа – «Регрессия». Введите данные для анализа – «Входной интервал Y» и «Входной интервал Х». В программе рассчитываются проводится дисперсионный анализ моделей. Выводятся на печать средние значения всех переменных, стандартные отклонения, коэффициенты парной и множественной корреляции, коэффициенты регрессии, стандартные ошибки коэффициентов регрессии, значения критериев Фишера и Стьюдента.

Значимость регрессионной модели в целом проверяется по критерию Фишера (F-критерию). Расчетные значения F-критерия выводятся на печать, и проводится сравнение расчетного значения с критическим, которое находится по таблицам распределения Фишера. При этом задаются определенным уровнем значимости α = 0,90.

Число степеней свободы числителя и знаменателя дисперсионного отношения выводится на печать. Если расчетное значение критерия Фишера (F_Р) больше критического (F_КР), то регрессионная модель считается значимой.

Как правило, значимой модели соответствует значимый коэффициент множественной корреляции R. Однако в случаях, близких к критическим (F_Р = F_КР), это может не выполняться. Задача определения значимости коэффициента множественной корреляции решается самостоятельно. Для этого используют таблицы критических значений коэффициентов множественной корреляции.

В зависимости от количества переменных в модели находится критическое значение коэффициента множественной корреляции:

R_кр = R(α, n, k), (13)

где α – уровень значимости;

n – объем выборки;

k – количество переменных в модели.

Если расчетное значение коэффициента множественной корреляции (R) больше критического значения (R_кр), то R_p считается статистически значимым коэффициентом.

Если модель в целом значима, то ее можно использовать для дальнейшего экономического анализа. Однако в модели отдельные коэффициенты регрессии могут быть значимы или незначимы. Вывод о значимости коэффициентов регрессии проводится по t-критерию Стьюдента.

В программе на печать выводится расчетное значение t-критерия, которое определяется как отношение данного коэффициента регрессии к стандартной ошибке этого коэффициента. Расчетное значение t-критерия сравнивается с критическим значением t_кр, которое находится по таблицам распределения Стьюдента, t_кр = t(α, n-1), где α – уровень значимости, n – объем выборки. Если t_p > t_кр, то данный коэффициент регрессии считается статистически значимым.

Даже если модель в целом незначима, незначимы и коэффициенты регрессии α _i, все равно из нее можно извлечь полезную информацию.

Проверка значимости коэффициентов парной корреляции Ч_р может быть завершена с помощью таблицы критических значений для коэффициентов парной корреляции, Ч_кр = Ч(α, n-2), где α – уровень значимости, n – объем выборки. Если расчетное значение коэффициента парной корреляции больше критического значения, т.е. Ч_р > Ч_кр, то расчетный коэффициент парной корреляции считается статистически значимым.

Расчетные значения коэффициентов парной корреляции для показателей, сводятся в таблицу 18.

Таблица 18 - Расчетные значения коэффициентов парной корреляции

№ п/п	Факторы-аргументы	Себестоимость добычи 1 т нефти, Сс
	qсут
	Rэ/э
	ПТ
	Об
	УЧ
	УВЗП
	УRХР
	УВМЗ
	КЭ
	КИИ
	КiД

1. Записываем статистически значимые зависимости линейного вида.

5. На основе экономико-математического моделирования выявляются факторы, влияющие на себестоимость добычи 1 т нефти.

В таблицу 19 сводятся все характеристики регрессионных моделей показателей себестоимости добычи 1 т нефти.

Таблица 19 - Характеристики регрессионных моделей себестоимости добычи

1 т нефти

Обозначение	Значение свободного члена	Факторы	Rр	Коэффициент детерминации
qсут	УRХР	ПТ	Об	КИИ
модель 1
аi
Эi
βi
Хi
σi
модель 2
аi
Эi
βi
Хi
σi
аi
Эi
βi
Хi
σi

 

6. На основе анализа регрессионных моделей себестоимости добычи нефти делаются выводы об имеющихся резервах снижения себестоимости.

Лабораторная работа № 6

«Анализ прибыли и рентабельности»

Цель работы: изучить методику анализа финансовых результатов с использованием индексной модели.

Исходные данные: представлены в таблице 20.

Базовая модель производительности разработана американским центром производительности и известна как модель многофакторного измерения совокупной производительности. Она считается более объективной, чем другие методы, поскольку базируется на данных финансовых отчетов.

Модель позволяет исследовать производительность организационной системы в совокупности всех влияющих объективных и субъективных факторов. Воздействие колебания цен исключается путем приведения их к базисному уровню. Остаются продукция и потребленные ресурсы в постоянных ценах. При сопоставлении этих величин для базисного или текущего года получают совокупный коэффициент производительности, а при сопоставлении коэффициентов производительности текущего и базисного периодов – индексы производительности. Цель измерения совокупной производительности заключается в поиске путей улучшения функционирования предприятия и укрепления его конкурентных позиций с тем, чтобы успешнее добиваться достижения долгосрочных целей: выживания, прибыльности, эффективности и т.п.

Многофакторная модель позволяет достоверно и точно измерить в денежном выражении влияние контролируемых и неконтролируемых факторов на прибыль и выбрать стратегию управления, с помощью которой можно повысить прибыльность. Применению метода предшествует уяснение целей измерения и анализа производительности, уточнение способов учета продукции и затрат, определение границ организационной системы, длительности анализируемого периода, способов получения и сопоставления данных. За каждый период формируются данные об объемах продукции и затрат, ценах единицы и стоимости всего объема продукции и затрат.

Далее рассчитываются взвешенные по ценам базисного периода объемы продукции и затрат. Определяются доли различных видов расходов в совокупных доходах, которые дают информацию о возможных резервах снижения затрат и повышения производительности. На следующем этапе рассчитываются индексы производительности, на основе которых выявляется вклад производительности отдельных факторов в прибыльность предприятия.

Таким образом, многофакторная модель производительности одновременно становится инструментом управления затратами организации.

В качестве измерителя продукции в модели используется объем продаж в постоянных ценах (денежный поток - приток) от основной деятельности (т. е. без учета финансово-инвестиционных денежных потоков-притоков), а в качестве измерителя затрат – затраты от основной деятельности – потребленные ресурсы, также пересчитанные в постоянные цены.

Базовая модель производительности финансовых результатов основана на применении индексного способа.

Порядок работы:

1. Формирование блока исходных данных для анализа, в которых указываются за несколько лет данные по количеству реализованной продукции, ценам реализации единицы продукции, доходам от реализации продукции, а также затратам на производство и реализацию продукции по элементам затрат;

2. Расчет взвешенных коэффициентов изменения количества продукции и затрат, приведенных в сопоставимый вид к предыдущему году (исключается влияние цен);

3. Расчет взвешенных коэффициентов изменения цен на реализованную продукцию, взвешенных по объему;

4. Расчет взвешенных коэффициентов изменения стоимости доходов и расходов при одновременном воздействии цен и объемов;

5. Расчет суммы расходов на единицу дохода каждого периода;

6. Расчет изменений производительности, цен и прибыльности;

7. Оценка влияния на прибыль (в денежном выражении) производительности, изменений цен и общих результатов деятельности.

На основании документов финансового учета вводятся данные за предыдущий и отчетный годы – количество продукции, а также цены единицы продукции и затрат (колонки 3, 4, 6, 7 таблицы 20).

В колонках 5 и 8 отражаются доходы от продажи продукции и расходы по элементам затрат. Рассчитываются они путем умножения количества продукции (затрат) на цену за единицу продукции (затрат) предыдущего года. Также рассчитывается общая стоимость продукции и затрат отчетного года (колонка 8 = колонка 6*колонка 7).

Затем рассчитываются взвешенные коэффициенты изменений:

- количества (колонка 9), путем деления количества продукции (затрат) отчетного года, умноженного на цены предыдущего года, на аналогичные данные предыдущего года, умноженные также на цены предыдущего года. Итоговые коэффициенты определяются как отношение суммы соответствующих количеств продукции (затрат) отчетного года, умноженных на соответствующие цены предыдущего года к сумме аналогичных данных предыдущего года, умноженных на цены предыдущего года. Таким путем выявляются независимые от влияния цен изменения объемов продукции и затрачиваемых ресурсов;

-цены (колонка 10) путем деления цены отчетного года, умноженной на количество продукции (затрат) отчетного года, на цену предыдущего года умноженную также на количество продукции (затрат) предыдущего года. Итоговые коэффициенты определяются путем деления суммы соответствующих цен отчетного года, умноженных на соответствующие количества продукции (затрат) отчетного года, на сумму соответствующих цен предыдущего года, умноженных на соответствующие количества продукции (затрат) отчетного года. Так выявляются изменения цен продукции и ресурсов между предыдущим и отчетным годами;

- стоимости (колонка 11), путем деления общей стоимости отчетного года на аналогичные данные предыдущего года (колонки 8 / 5). Эта колонка показывает изменения доходов и расходов при одновременном воздействии цен и объемов.

Далее рассчитывается величина расходов на единицу дохода (колонки 12, 13) каждого периода. Она определяется путем деления стоимости затрат предыдущего года на общую стоимость всей продукции предыдущего года – доходов исследуемого периода (колонки 5_затр / 5_прод) и соответственно затрат и продукции отчетного года (колонки 8_затр. / 8_прод.).

Расчет изменений производительности, цен и прибыльности (колонки 14, 15, 16) осуществляются в следующем порядке:

- изменения производительности (колонка 14) рассчитывается путем деления коэффициента изменения количества всей продукции на коэффициент изменения количества затрат (колонка 9_прод./ 9_затр.). на основании этих расчетов определяется рост производительности: если индекс больше нуля, то продукция увеличивается быстрее затрат;

- изменение соотношений цен (колонка 15) находится делением коэффициента изменения всей продукции на коэффициент изменения цены затрат (10_прод. / 10_затр.). этот коэффициент показывает темп роста цен на продукцию относительно темпа роста затрат на выпуск единицы продукции;

- изменение прибыльности (колонка 16) получается умножением индекса производительности на индекс цен (колонки 14*15).

Далее рассматривается влияние на прибыль (в денежном выражении) производительности, изменений цен и общих результатов деятельности (колонки 17, 18, 19).

Колонка 17 находится вычитанием из коэффициента изменения количества затрат и умножением полученного результата на величину затрат 2003 года: (колонка 9_прод - 9_затр.)*колонка 5.

Колонка 19 находится вычитанием из коэффициента изменения стоимости всей продукции коэффициента затрат и умножением полученного результата на величину затрат 2003 года: (колонка 11_прод. – 11_затр.)*колонка 5.

Колонка 18 (влияние на прибыль изменений цен) определяется как разность значений данных, приведенных в колонках 19 и 17.

Колонки 20 и 21 характеризуют собственно производительности (коэффициент производительности) как отношение продукции к совокупным затратам (или элементам затрат), соответственно, в предыдущем году (5_прод./5_затр.) и 2004г. (в ценах предыдущего года, как базового), (6