площадь физическая, занятая посевами на определенный момент времени (конец сева, начало уборки и т.д.).
В связи со сложностью, длительностью процесса возделывания культур и постоянным контролем за ним необходима система показателей о размерах посевных площадей, которые бы отразили ход процесса и его важнейшие итоги. На практике применяется ряд показателей размера посевных площадей, так называемых категорий посевных площадей: обсемененная, весенняя продуктивная, уборочная, убранная.
Обсемененная - площадь, на которую высеяны семена. Определяется обычно за календарный год и под урожай текущего года. Включает в себя все виды посевов: основные озимые и яровые, промежуточные (до основной культуры), повторные (после уборки основной), под покровные посевы трав, по погибшим озимым и многолетним травам, в междурядьях пропашных культур (уплотняющие посевы), садов и ягодников, предварительных культур на улучшаемых лугах и пастбищах, посевы на зеленое удобрения. Этот показатель имеет повторный счет и может быть больше физических размеров земельных угодий.
Весенняя продуктивная - площадь, запятая продуцирующими посевами к концу сева яровых культур. Подводит итоги озимого и ярового сева, не имеет повторного счета, на нее рассчитывается ожидаемый урожай. Включает все сохранившиеся посевы озимых культур и многолетних трав посева прошлых лет, яровые посевы на самостоятельной площади. Посевы на зеленые удобрение, не дающие готовой продукции, обычно в нее не включаются. Осенью весенняя продуктивная площадь уточняется. Показатель является основным при расчете урожайности культур.
Уборочная - площадь, подлежащая уборке. Моментальный уровень без повторного счета, меньше весенней продуктивной на летнюю гибель посевов и размеров не убираемых площадей (используемых для выпаса и др.). Необходимо для организации и контроля уборки.
Убранная - размер фактически убранных площадей всех культур. Определяется двояко: с включением убранных посевов всех видов (промежуточных, основных, повторных) или основных, вошедших в весеннюю продуктивную площадь.
В ходе оперативного учета на предприятиях и в хозяйствах определяются все категории посевных площадей. Их также определяют по предприятиям органы статистики на основе форм государственного статистического наблюдения (ф. 3 сх - о ходе сева, ф. 4 сх - заключительные сведения об итогах сева, ф. 7 сх - о ходе уборки и озимом севе, ф. 29 сх - заключительная об итогах уборки).
Урожай и урожайность - важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом.
Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции данного вида, получаемой во всей площади посева культуры хозяйстве.
Под урожайностью понимают средний размер той или иной продукции растениеводства с единицы посевной площади данной культуры.
Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность - продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания.
В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом показателей. К этим показателям относят:
. видовой урожай
. урожай на корню перед началом уборки
. фактический сбор (амбарный урожай)
. чистый сбор.
Фактический сбор учитывают в начале в первоначально оприходованном весе зерна после доработки, а также в пересчете на стандартную влажность.
Видовой урожай (виды на урожай) не является в полном смысле слова статистическим показателем урожая. Это - непосредственный показатель состояния посевов. Урожай как реальной категории, как завершенного результата возделывания культуры еще нет, пройдены лишь определенные стадии развития, и оценке подвергается лишь урожай, а состоянию посевов будет соответствовать определенный размер ожидаемого урожая.
Урожай на корню перед началом своевременной уборки - реально существующий факт. Урожай выращен, возделывание культуры закончено вследствие того, что биологический процесс развития здесь уже завершен, или потому, что продолжение этого процесса не представляет дальнейшего хозяйственного интереса. Однако экономически производства еще не завершено, и чтобы его завершить, то есть превратить урожаи на корню в элемент валовой продукции, надо урожай убрать. В процессе уборки возможны потери. Урожай на корню иногда называют биологическим. Поскольку урожай на корню определяют нередко глазомерной или видовой оценкой, его также называют видовым урожаем. Такое определение неправильно, так как это не виды на урожай, а реально выращенный, но еще не убранный урожай, следовательно, должны быть приняты меры к тому, чтобы этот урожай убрать полностью.
Фактический сбор урожая, или амбарный урожай, есть экономический завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню на величину потерь.
Фактический сбор урожая во время уборки учитывается без скидок на последующие отходы. Такой учет необходим для к4онтроля за движением продукции. Однако из-за значительных колебаний влажности и засоренности зерна этот показатель не вполне сопоставимый. Для сравнения более правильно пользоваться другими показателями - весом зерна после доработки. Так как различия влажности здесь полностью не устраняются, при реализации зерна используют в качества дополнительного корректирующего показателя процент влажности.
Чистый сбор урожая какой-либо культуры есть фактический сбор (после доработки) за вычетом израсходованных на этот урожай семян.
Соответственно дифференциации показателей урожая дифференцируются и показатели урожайности. Обычно разделяют: видовую урожайность. Урожайность на корню перед началом своевременной уборки, фактический сбор с гектара (в первоначально оприходованном весе и после доработки). Фактический средний сбор с гектара определяют в расчете: весеннюю продуктивную площадь и на фактически убранную площадь.
Основным показателем урожайности государственная статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйственной деятельности.
Для ряда сельскохозяйственный культур важное значения имеет такой показатель продуктивности, как чистый сбор в расчете на 1 га весенней продуктивной площади. Чистый сбор с 1га дает возможность более правильно экономически определить озимых и яровых зерновых культур, поскольку по озимым культурам нередко имеет место осеннее - зимняя и ранневесенняя гибель, влекущая за собой потерю соответствующего качества семян.
Современная организация статистики урожая сельскохозяйственных культур ставит задачей определить наиболее полно размеры фактического сбора урожая во всех категориях хозяйств.
Основными источником данных об урожае и урожайности являются:
2.годовые отчеты сельскохозяйственных предприятий
3.материалы бюджетных обследований, регистрирующие фактический сбор урожая на приусадебных землях колхозников.
Все данные о размерах посевной и убранной площади и собранном урожае включается в отчет о фактическом сборе урожая сельскохозяйственных культур на основании документов первичного учета хозяйств. К таким документам в колхозах относят путевки на вывоз продукции с поля, дневники уборки комбайном или молотьбы, учетные листы комбайнеров, дневники поступления не зерновой продукции, акты на приемку кормов и другое, в совхозах - учетные листы работы комбайнов, путевки по вывозу продукции с поля, акты приемки грубых и сочных кормов и др.
Сведения о посевных площадях в отчете ф.N 29-сх даются с учетом фактических посевов поздних культур, произведенных после представления отчета по ф.N 4-сх, уточнения размеров осеннее - зимней гибели озимых и хозяйственного использования посевов (на зерно, зеленый корм, сено и пр.).
Отчеты о сборе урожая и ряд других документов (отчет и посевных площадях, материалы бюджетных обследований и т.п.) являются основанием для составления сводного отчета о предварительных размерах фактического сбора урожая сельскохозяйственных культур в данном году с начала по отдельным, а затем по всем категориям хозяйств.
2. Группировка хозяйств Ачинской зоны Красноярского края по уровню урожайности зерновых культур
.1 Ранжированный и интервальный ряд хозяйств по уровню урожайности зерновых культур
Одним из основных и наиболее распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации является группировка. С помощью метода статистической группировки необходимо изучить различия между хозяйствами по уровню урожайности зерновых.
Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.
Первым этапом работы является построения ранжированного ряда.
Ранжированный ряд - это перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания (убывания) изучаемого признака.
Для построения ранжированного ряда сгруппируем хозяйства ачинской зоны по уровню урожайности зерновых культур (табл. 2.1.).
Таблица 2.1 Ранжированный ряд хозяйств ачинской зоны по уровню урожайности зерновых культур
Наименования хозяйствУрожайность зерновых культур, ц\га1.ЗАО «Оранское» 2. СЗАО «Дороховское» 3.ЗАО «Назаровское» 4. СХПК «Белоярское»9,7 9,9 13,0 13,25. СЗАО «Краснополянское» 6. СХПК «Причулымское» 7.ЗАО «Энергетик» 8. ЗАО «Ивановское» 9. ЗАО «Белозерское» 10. СХПК Ачинский племзовод 11. ОАО племзавод Учумский 12. СЗАО «Бараитское» 13. ЗАО «Ужурское» 14. ЗАО «Тургужанское» 15. ЗАО «Новоселовсклое» 16. ЗАО «Шарыповское» 17. ЗАО «Сомонское» 18. ЗАО «Малоимышское» 19. ЗАО «Светолюбовское» 20. ЗАО «Игрышенское» 21. СЗАО «Легостаевское» 22. ЗАО «Алтайское» 23. ЗАО «Андроповское» 24. ЗАО «Авангард» 25. ЗАО «Искра»14,2 14,8 15,8 16,3 16,9 17,7 18,0 18,5 18,9 19,2 20,2 20,3 21,2 21,5 22,5 22,8 23,2 26,1 28,3 33,2 36,8
Ранжированный ряд хозяйств ачинской зоны построен в порядке возрастания по уровню урожайности зерновых культур.
Для большей наглядности изобразим ранжированный ряд графически (рис. 2.1.).
Из ранжированного ряда можно сделать вывод о характеристике и интенсивности изменения значения группировочного признака различия между хозяйствами существуют, урожайность зерновых культур изменяется плавно.
На основе ранжированного ряда построим интервальный ряд, то есть сгруппируем хозяйства по количественному признаку. Интервальный ряд дает возможность получить представления о качестве и характеристики групп. Для этого рассчитаем количество групп с равными интервалами, на которые можно разделить данную совокупность, по формуле американского ученого Г.А. Стерджесса:
n = 1+3,322 lg N
где N - численность единиц совокупности
Получим: n = 1+3,322 lg 25 = 6
Далее необходимо определить величину интервала. Интервал - промежуток между двумя показателями количественного группировочного признака, он очерчивает количественные границы групп. Величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.
Величина интервала определяется по формуле:
i = X max - X min\ n
где X max - максимальное значение изучаемой совокупности;
X min - минимальное значение изучаемой совокупности;
n- число групп.
Получим: i = 36,8 - 9,7\ 6 = 4,52
Требуется произвести группировку с равными интервалами по данным урожайности зерновых культур.
Максимальное значение урожайности зерновых культур составляет 36,8 ц/га, а минимальное - 9,7 ц\га. Необходимо выделить 6 групп, а величина интервала при этом будет равна 4,52 ц/га. Группировка с равными интервалами примет такой вид:
1)от 9,7 до 14,2 4) от 27,8 до 32,3
2)от 14,2 до 18,7 5) от 32,3 до 36,8
)от 18,7 до 23,3 6) от 23,3 до 27,8
Интервальный ряд хозяйств ачинской зоны по уровню урожайности зерновых культур
Таблица 2.2 - Интервальный ряд хозяйств ачинской зоны по уровню урожайности зерновых культур
Номер группыИнтервалы урожайности зерновых культурКоличество хозяйств1 2 3 4 5 6[9,7; 14,2) [14,2; 18,7) [18,7; 23,3) [23,3; 27,8) [27,8; 32,3) [32,3; 36,8)4 8 9 1 1 2
В четвертую и пятую группу входит по одному хозяйству, поэтому проведем вторичную группировку.
Вторичная группировка - образование новых групп на основе раннее осуществленной группировки.
Для получения новых групп на основе имеющихся используем следующий способ перегруппировки: обледенением первоначальных интервалов (путем их укрупнения).
Метод объединения групп заключается в том, что группы единиц , которые не имеют существенных различий по основным показателям, объединяют в одну (табл. 2.3.)
Таблица 2.3 Интервальный ряд хозяйств ачинской зоны по уровню урожайности зерновых культур
Номер группыИнтервал урожайностиКоличества хозяйств1 2 3 4 5[9,7; 14,2) [14,2; 18,7) [18,7; 23,3) [23,3; 32,3) [32,3; 36,8)4 8 9 2 2
Для большей наглядности изобразим интервальный ряд графически (рис. 2.2.).
Гистограмма показывает, что самой многочисленной является 3 группа, 2 группа включает в себя 8 хозяйств, 1 группа включает 4 хозяйства, 4 и 5 группы являются многочисленными - по 2 хозяйствам.
Необходимо проанализировать показатели вариации, которые характеризуют совокупность хозяйств ачинской зоны по уровню урожайности. Исследования вариации имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления.
К показателям вариации относят: размах вариации, дисперсия и среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33 %.
Самым элементарным показателем вариации признака является размах вариации R, представляющий собой разность между максимальным и минимальным значением признака.
Дисперсия признака представляет собой средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины.
Среднее квадратическое отклонение равно корню квадратному из дисперсии.
Коэффициент вариации представляет собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической (табл. 2.4).
Таблица 2.4 - Показатели уровня и вариации урожайности зерновых культур
ПоказателиЗначения показателей1. Максимальный уровень урожайности, ц\га 2. Минимальный уровень урожайности, ц\га 3. Размах вариации, ц\га 4. Средний уровень урожайности, ц\га 5. Дисперсия изменения урожайности, ц\га 6. Средний квадратическое отклонение, ц\га 7. Коэффициент вариации, %36,8 9,7 27,1 19,7 40,3 6,3 32Размах вариации находится по формуле
R = Y max - Y min
где Y max - максимальное значение признака,
Y min - минимальное значение признака.
Размах вариации равен 27,1 ц\га. Он показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.
Дисперсия находится по формуле:
G2 = ∑(Υ -Ý) 2 \ n
Она равна 40,3 ц\га.
Среднее квадратическое отклонение находится по формуле
G = √ ∑(Υ -Ý) 2 \ n
Среднее квадратическое отклонение равно 6,3 ц\га. Среднее квадратическое отклонение - обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности; она показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения.
Имеет место отклонение всех значений исследуемой совокупности средней на 6,3 ц\га.
Коэффициент вариации находится по формуле
V = G\ Ý * 100 %
Он равен 32 %. Это значит, что по уровню урожайности совокупность хозяйств является однородной.
Определим моду и медиану.
В интервальном вариационном ряду, тем более при непрерывной вариации признака, строго говоря, каждое значение признака встречается только один раз. Модальным интервалом является интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят условное значение признака, вблизи которого плотность распределения, то есть число единиц совокупности, приходящиеся на единицу измерения варьирующего признака, достигает максимума. Это условное значение и считается точечной модой.
Обычно применяется формула
где У0 - нижняя граница модального интервала;
fMo - частота в модальном интервале;
fMo -1 - частота в предыдущем интервале;
fMo+1 - частота в следующем интервале за модальным;
i-величина интервала.
Получим: М0 = 18,7 +(( 9-8\ (9-8) + (9-2)) * 4,52 = 19,3 ц\га
Медианой называется середина варианты упорядоченного вариационного ряда, расположенного в возрастающем или убывающем порядке. Она является центральным членом и делит вариационный ряд пополам в тех случаях, если этот ряд не четный. Она описывает количественно структуру и строение вариационного ряда.
Для нахождения медианы применяется формула
Ме = Ye + i \ fMе * (n\2 - fMе-1 )
где Ме - медиана;
Ye - нижняя граница интервала, в котором находится медиана;
n- число наблюдений;
fMе-1 - накопленная частота в интервале, предшествующая медианному;
fMе - частота в медианном интервале;
i-величина интервала.
Получим: Ме = 18,7 + 4,52\9 * (25\2 - 12) = 18,9 ц\га.
Полученный результат говорит о том, что из 25 хозяйств имеют урожайность менее 18,9 ц\га, а 12 хозяйств - более.
Мода и медиана является конкретными характеристиками (рис. 2.2).
.2 Аналитическая группировка хозяйств по уровню урожайности зерновых культур
Аналитическая группировка - это группировка, в задачу которой входит выявления и характеристика взаимосвязи между признаками изучаемого явления.
В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.
Следует распределить взаимосвязанные варьирующие признаки на факторные (удельный вес посева зерновых и зернобобовых культур в структуре посевной площади, энергетическая мощность на 100 га, затраты труда на 1 га, в человеко-час, затраты на семена и посадочный материал на 1 га, затраты на содержания основных средств на 1 га, затраты на удобрения на 1 га, затраты на оплату труда на 1 га посевной площади) и результативный признак (урожайность зерновых культур).
Взаимосвязь признаков появляется в том, что с изменением значения факторного признака возрастает или убывает значение признака результативного.
Построим аналитическую группировку хозяйств по уровню урожайности зерновых культур и исчислим в каждой группе средние показатели (табл. 2.5).
Таблица 2.5 Аналитическая группировка хозяйств по урожайности зерновых культур
Интервалы по уровню урожайности зерновых культурЧисло хозяйствСредние уровниУрожайность, ц\гаУдельный вес посева зерновых и зернобобовых культур в структуре посевной площади, %Энергетическая мощность на 1 га, человека - часЗатраты труда на 1 га, человека - часЗатраты на семена и посадочный материал на 1 га, руб.Затраты на содержание основных средств на 1 га, рубЗатраты на удобрения, на 1 га, рубЗатраты на оплату труда на 1 га, руб.уX1X2X3X4X5X6X7[9,7; 14,2) [14,2;18,7) [18,7;23,3) [23,3;32,3) [32,3;36,8)4 8 9 2 211,45 16,525 21,089 27,2 35,060,15 84,1 113,3 340,0 330,02,825 4,25 8,07 7,2 8,0517,575 33,9 47,03 79,05 117,85120,275 42,3 75,01 39,25 38,982,56 51,25 43,06 51,9 38,1110,525 85,2 78,82 41,45 38,154,05 75,15 71,54 28,35 20,7
Рассчитаем показатель средней силы связи. Он показывает, на сколько единиц в натуральном выражении в среднем изменяется зависимый признак, если фактор увеличит на одну единицу в натуральном выражении:
Byx = ym - y1\ xm - x1
Где ym , y1 - среднее значение результативного признака в последней и первой группах соответственно;
xm , x1 - среднее значение факторного признака в последней и первой группах.
Если связь прямая, Byx больше 0, если обратная, Byx меньше 0.
Получим: Byx1 = (35 - 11,45)\ (330 - 60,15) = 0,09
(связь прямая, т.к. Byx1 › 0);
Byx2 = (35 - 11,45)\(8,05 - 2,825) = 4,48
(связь прямая, т.к. Byx2 › 0);
Byx3 = (35 - 11,45)\(117,85 - 17,575) = 0,23
(связь прямая, т.к. Byx3 › 0);
Byx4 = (35 - 11,45)\(38,9 - 120,275) = -0,29
(связь обратная, т.к. Byx4 ‹ 0);
Byx5 = (35 - 11,45)\(32,7 - 82,5625) = -0,47
(связь обратная, т.к. Byx5 ‹ 0);
Byx6 = 35 - 11,45)\(38,1 - 110,525) = -0,32
(связь обратная, т.к. Byx6 ‹ 0);
Byx7 = 35 - 11,45)\(20,7 - 54,05) = -0,71
(связь обратная, т.к. Byx7 ‹ 0);
Данные аналитические группировки показали, что урожайность зерновых культур в большей степени зависит от энергетической мощности на 100 га посевной площади (прямая связь) и от затрат труда на 1 га посевной площади в человека - час (прямая связь).
Данные для построения аналитической группировки были взяты из приложения 2.
.3 Корреляционно - регрессионный анализ урожайности зерновых культур
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящей в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака к закономерным образом изменяется среднее значение признака у, в то время как в каждом отдельном случае значение признака у ( с различными вероятностями) может принимать множество различных значений.
Корреляционно - регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак.
Корреляционно - регрессионный анализ позволяет по данным статистического наблюдения решить две основные задачи.
1.Определить среднее изменения результативного признака (функции) при изменения фактора (аргумента) на единицу в абсолютном и относительном измерении.
2.Установить меру относительного влияния факторного признака на изменения результативного, разложить вариацию последнего по источнику образования и определить роль фактора в общем объеме вариации результата.
На основании данных аналитической группировки проведем корреляционно - регрессионный анализ. Для выявления взаимосвязи необходимо построить матрицу, затем ее проанализировать (приложение 3).
После обработки данных были получены следующие результаты.
Множественные коэффициент корреляции позволяет оценить тесноту связи урожайности с комплексом включенных в уравнение регрессии факторов.
Он принимает значение в интервале: 0≤ R ≥ 1.
В нашем случае множественный коэффициент корреляции равен 0,93. Такое значение показателя свидетельствует о сильном влиянии энергетических мощностей и затрат труда на 1 га на урожайность зерновых культур.
Множественный коэффициент детерминации тесно связан с множественными коэффициентом корреляции. Он показывает часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием всех включенных в модель факторов. Он равен 0,87. Он показывает, что на 87 % включенные в модель факторы (энергетическая мощность на 100 га; затраты труда на 1 га, чел.-час) обуславливают величину вариации результативного признака - урожайности зерновых культур. Остальные 13 % связаны с неучтенными менее существенными причинами и случайными условиями. Выбранные факторы существенного влияют на показатель урожайность. Таким образом, изученная с помощью многофакторного корреляционного анализа статистическая связь между исследуемыми показателями свидетельствуют о целесообразности построение двухфакторной регрессионной модели (уравнения) урожайности зерновых культур в виде:
Y = a0 + a1 x2+ a2x2
где a0 - свободный член управления;
a1, a2 - коэффициенты регрессии.
Управление множественной регрессии примет вид:
Y = 8,43 + 0,45 x1 + 0,19 x2
Отсюда - a0 = 8,43, a1 = 0,45, a2 = 0,19;1 - энергетическая мощность на 100 га, л.с.;
x2 - затраты труда на 1 га, чел. - час.
Анализ коэффициентов уравнения множественной регрессии позволяет сделать вывод о степени влияния каждого из двух факторов на показатель урожайности зерновых культур. При увеличении энергетической мощности на 1 единицу урожайность в среднем возможно возрастет на 0,45 ц\га при фиксированном положении всех других факторов. При увеличении затрат труда на 1 га на 1 чел. - час урожайность в среднем возможно возрастет на 0,19 ц\га при фиксированном положении всех других факторов.
Далее необходимо произвести оценку достоверности коэффициентов регрессии. Для этого необходимо проанализировать t - критерий Стьюдента. Величина t - критерия Стьюдента устанавливается по таблице. Он равен 2,07. При a1 = 2,98 (больше табличного значения); a2 =10,4 (больше табличного значения). Эти данные свидетельствуют о достоверности всех двух коэффициентов регрессии.
Также необходимо оценить существенность уравнения регрессии, которая определяется по значению F - критерия Фишера. Для этого необходимо сравнить фактическое значение F - критерий Фишера (75,2) с табличным значением (3,44). Фактическое значение F - критерия значительно превышает табличное, значение показателя, поэтому уравнения множественной регрессии (связи) существенно.
Однако на основании коэффициентов регрессии нельзя определить, какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результативный признак, так как коэффициенты регрессии между собой не сопоставимы, поскольку они измерены разными единицами. Также нельзя утверждать, в каком из факторных признаков заложены крупные резервы, так как в коэффициентах регрессии не учтена вариация факторных признаков.
Различия в единицах измерения факторов устраняют с помощью коэффициентов эластичности, которые рассчитывают по формуле:
Эi = ai xi\yi
где ai - коэффициент регрессии при i- м факторе;
xi - среднее значение i-го фактора;
yi - среднее значение изучаемого показателя.
Получим:
Э1 = 0,45 * 5,94\19,7 = 0,14;
Э2 = 0,19 * 46,34\19,7 = 0,45
С изменением энергетических мощностей на 1% урожайность в среднем увеличится на 0,14 % при фиксированном положении других факторов. При росте затрат труда 1 га на 1% урожайность в среднем увеличивается на 0,45 % при фиксированном положении других факторов.
Для определения факторов. В развитии которых заложены наиболее крупные резервы улучшения изучаемого показателя, необходимо учесть различия в степени варьирования вошедших в уравнения факторов. Это можно сделать с помощью В - коэффициентов, которые вычисляют по формуле:
Вi = G xi\Gу
где G xi - среднее квадратичное отклонение i-го фактора;
Gу - среднее квадратичное отклонение показателя.
Получим:
В 1 = 0,45 * 3,4\6,3 = 0,24;
В2 = 0,19 * 28,5\6,3 = 0,86
В - коэффициент показывает, на какую часть среднего квадратического отклонения изменяется результативный признак с изменением соответствующего факторного признака на величину его среднего квадратического отклонения.
Анализу Вi - коэффициентов показывает, что на урожайность зерновых культур наибольшее влияние из двух исследуемых факторов с учетом уровня их вариации способен оказывать фактор x2 - затраты труда на 1 га, чел.-час, так как ему соответствует наибольшее значение В - коэффициента.
Далее необходимо спрогнозировать значение затрат труда на одного работника на 1 га и энергетическую мощность на ближайшую перспективу, то есть найти такие оптимальные значение, при которых урожайность была бы возможной (табл. 2.6).
индексный анализ урожай посевной площадь
Таблица 2.6 Расчет прогнозного уровня урожайности зерна
a1a2уx1x212341.При высоких значениях х13118,836,92.При средних значениях х5,9446,3419,93. x1 x213 5,9446,34 118,823,1 33,7
Максимальная урожайность зерна возможна при первом варианте, в этом случае выход зерна с 1 га составит 36,9 ц\га.
3.Динамика посевных площадей, урожая и урожайности в ЗАО «Оранское» и ЗАО «Искра»
Ряд динамики - последовательно расположенные в хронологическом порядке показатели, характеризующие развитие явления во времени.
В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время (t) и конкретное значения показателя (уровень ряда) у.
Уровень ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к котором относятся уровни.
Для анализа динамического ряда необходимо использовать данные за 11 лет. При построении и анализе рядов необходимо обеспечить сопоставимость показателей по содержанию, времени и территории.
Вычислим показатели динамики посевных площадей в ЗАО «Искра» за 11 лет. Следует рассчитать и проанализировать систему показателей динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста и абсолютное значение одного проценты (табл. 3.1)
Динамика посевных площадей в ЗАО «Искра» имеет вид:
а0 n + а1∑t = ∑у;
а0 ∑t + а1∑t2 = ∑yt
где у - уровни фактического ряда динамики;
n - число членов ряда.
В нашем случае уравнения примут следующий вид:
∑у = а0 n, откуда а0 = ∑у\ n;
∑yt = а1∑t2 , откуда а1 = ∑yt\∑t2
Вначале рассчитаем аналитическое выравнивание динамического ряда посевной площади в ЗАО «Искра» (табл. 3.1)
Таблица 3.1 Расчет для аналитического выравнивания динамического ряда посевной площади в ЗАО «Искра»
ГодыПлощадь посева, гаtРасчетные величиныt2ytyt1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого14400 14550 14530 14480 14570 14630 14580 14620 14600 14650 16000 ∑у = 161610-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-72000 -58200 -43590 -28960 -14570 0 14580 29240 43800 58600 80000 ∑yt = 890014287 14368 14449 14530 14611 14691,82 14773 14853 14934 15015 15096 х
Определив параметры а0 и а1 легко вычислить теоретические уровни, то есть ординаты точек искомой прямой. На основании таблицы 3.1 произведем расчет для ЗАО «Искра»:
а0 = 161610\11 = 1469,82
а1 = 8900\110 = 80,9
Искомое уравнение прямой примет вид:
yt = 14691,82 = 80,9 * t
Сделаем расчет для аналитического выравнивания динамического ряда валового сбора в ЗАО «Искра» (табл.3.2)
Таблица 3.2 Расчет для аналитического выравнивания динамического ряда валового сбора в ЗАО «Искра»
годыВаловой сбор, цtРасчетные величиныt2ytyt1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Итого511488 540295 530147 550928 550780 540959 538274 530191 54480 596135 588800 ∑у= 6022277-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-2557440 -2161180 -1590441 -1101856 -550780 0 538274 1060382 1632840 2384540 2944000 ∑yt=598339520284 525723 531162 536601 542040 547479 552918 558357 563796 569235 574674 х
На основании таблицы 3.2 произведем расчет для ЗАО «Искра»:
а0 = 6022277\11 = 547479
а1 = 598339\110 = 5439.
Искомое уравнение прямой примет вид: yt = 547479=5439t
Сделаем расчет для аналитического ряда урожайности в ЗАО «Искра» (табл.3.3)
Таблица 3.3 - Расчет для аналитического выравнивания динамического ряда урожайности в ЗАО «Искра»
ГодыУрожайность, ц\гаtРасчетные величиныt2ytyt1234561993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого35,5 37,1 36,5 38,0 37,8 36,9 36,9 36,2 37,3 40,7 36,8 ∑у = 409,7-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-177.5 -148,4 -109,5 -76,0 -37,8 0 36,9 72,4 111,9 162,8 184,0 ∑yt = 18,836,35 36,52 36,69 36,86 37,03 37,2 37,37 37,54 37,71 37,88 38,05 х
На основании таблицы 3.3 произведен расчет для ЗАО «Искра»:
а0 = 409\11 = 37,2
а1 = 18,8\110 = 0,17
Искомое уравнение прямой примет вид:
уt = 37,2 + 0,17t
Нанесем теперь вычисленные значения прямой на график (рис.3.3)
Проанализируем полученные графики.
На рисунке 3.1 изображено выравнивание динамического ряда посевных площадей. Посевная площадь с 1993 года по 1994 год; с 1996 года по 1998 год; с 1999 года по 2000 год; с 2001 года по 2003 год увеличивается.
Основная тенденция развития посевной площади - это увеличение.
С 1993 года по 1994 год; с 1995 года по 1996 год; с 2000 года по 2002 год валовой сбор зерна увеличивается. Основная тенденция развития валового сбора зерна - это увеличение.
Анализируя рисунок 3.3 приходим к выводу о том, что основная тенденция развития урожайности - это увеличение. Что является несомненно положительным фактором для развития производства в ЗАО «Искра».
Вычислим динамику посевных площадей, урожая и урожайности в ЗАО «Оранское». Вычислим показатели динамики посевных площадей в ЗАО «Оранское» за 11 лет. Проанализируем систему показателей: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста и абсолютное значение одного процента прироста (табл. 3.4).
Таблица 3.4 Динамика посевных площадей в ЗАО «Оранское»
Годы19931994199519961997199819992000200120022003Площадь посева зерновых, га92509340945094608433827180005898296324602963Абсолютный прирост, га Базисный Цепной - - 90 90 200 110 210 10 -817 -1027 -979 -162 -1250 -271 -3352 -2102 -6287 -2935 -6790 -503 -6287 503Темп роста, % Базисный Цепной 100,9 100,9 102,2 101,2 102,3 100,1 91,2 89,1 89,4 98,1 86,5 96,7 63,8 73,7 32,0 50,2 26,6 83,0 32,0 120,4Темп прироста, % Базисный Цепной- - 0,9 0,9 2,2 1,2 2,3 0,1 -8,8 -10,9 -10,6 -1,9 -13,5 -3,3 -36,2 -26,3 -6,8 -49,8 -73,4 -17 -68 20,4Абсолютное значение 1% прироста, га-92,593,494,594,684,382,780,058,929,624,6
Посевная площадь в 1994 году увеличивается по отношению к 1993 году. Также она возрастает до 1996 года по сравнению с предыдущими годами. С 1997 года по 2002 год посевная площадь сокращается, а в 2003 году она возрастает по сравнению с 2002 годом.
⌂уц = -6287\10 = -628,7. Средний абсолютный прирост определим через накопленный (базисный) абсолютный прирост: ⌂уб = -6287\11-1 = -628,7. Получен тот же результат.
Средний темп роста (по «цепному способу») для посевной площади будет равен: Тр = 0,05*100= 5%. Если рассчитать средний темп роста по «базисному способу» будет получен тот же результат.
Средний темп прироста равен: Тпр = 5-100=-95%. Следовательно, с 1997 года по 2002 год посевная площадь сокращается с каждым годом.
Сделаем расчет показателей динамики урожая в хозяйстве ЗАО «Оранское» (табл. 3.5).
Таблица 3.5Показатели динамики урожая в хозяйстве ЗАО «Оранское»
Годы19931994199519961997199819992000200120022003Валовой сбор, ц2385625534244285342855859605206452564919287992589928799Абсолютный прирост, ц Базисный Цепной - - 1678 1678 572 -1106 29572 29000 32003 2431 36664 4661 40669 4005 41063 394 4943 -36120 2043 -2900 4943 2900Темп роста, % Базисный Цепной - - 107,0 107,0 102,4 95,7 223,9 218,7 234,1 104,5 253,7 108,3 270,4 106,6 272,1 100,6 120,7 44,4 108,6 89,9 120,7 111,2Темп прироста, % Базисный Цепной - - 7,0 7,0 2,4 -4,3 123,9 118,7 134,1 4,5 153,7 8,3 170,4 6,6 172,1 0,6 20,7 -55,6 8,6 -10,1 20,7 11,2Абсолютное значение 1% прироста, ц-239255244534559605645649288259
Валовой сбор увеличивается с каждым годом по отношению к базисному 1993 году. В 1995 году валовой сбор сократился на 4,3 % по сравнению с 1994 годом. В 2001 году валовой сбор также сократился на 55,6% по сравнению с 2000 годом. В 2002 году он сократился на 10,1 % по сравнению с 2001 годом.
Средний абсолютный прирост (убыль) для валового сбора будет равен:
⌂уц = 4943\10 = 494,3
Средний темп роста (по «цепному сбору») для валового сбора будет равен:
Тр = 1,9*100 = 190 %/
Средний темп прироста равен:
Тпр = 190-100 = 90%.
Необходимо рассмотреть изменение динамического ряда урожайности в хозяйстве ЗАО «Оранское» (табл. 3.6).
Таблица 3.6 Динамика урожайности в ЗАО «Оранское»
Годы19931994199519961997199819992000200120022003Урожайность, ц\га2,62,72,65,66,67,38,111,09,710,59,7Абсолютный прирост, ц\га Базисный Цепной - - 0,1 0,1 0 -0,1 3,0 3,0 4,0 1,0 4,7 0,7 5,5 0,8 8,4 2,9 7,1 -1,3 7,9 0,8 7,1 -0,8Темп роста, % Базисный Цепной - - 103,8 103,8 100 96,3 215,4 215,4 253,8 117,8 280,7 110,6 311,5 110,9 423,1 135,8 373,0 88,1 403,8 108,2 373,0 92,3Темп прироста, % Базисный Цепной - - 3,8 3,8 0 -3,7 115,4 115,4 153,8 17,8 180,7 10,6 211,5 10,9 323,1 35,8 273 -11,9 303,8 8,2 273 -7,7Абсолютное значение 1% прироста, ц\га-0,0260,0270,0260,0560,0660,0730,0810,110,0970,105
Урожайность с каждым годом возрастает по отношению к 1993 году, только в 1995 году она остается такой же как и в 1993 году.
Средний абсолютный прирост (убыль) для урожайности будет равен:
⌂уц = 7,1\10 = 0,71
Средний темп роста ( по «цепному способу») для урожайности будет равен:
Тр = 1,8 * 100 = 180%.
Средний темп прироста равен:
Тпр = 180-100 = 80%.
Проведем выравнивание динамического ряда методом средней трехлетней скользящей.
Проведем выравнивание динамического ряда посевных площадей методом средней трехлетней скользящей в ЗАО «Оранское» (табл. 3.7)
Таблица 3.7 Выравнивание динамического ряда посевных площадей в ЗАО «Оранское» с помощью средней трехлетней скользящей.
ГодыПлощадь посева зерновых культур, га3-х летняя скользящаяN года t t2y * t1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого9250 9340 9450 9460 8433 8271 8000 5898 2963 2460 2963 ∑у = 76488- 9347 9417 9114 8721 8235 7389 5620 3774 2795 - х-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-46250 -37360 -28350 -18920 -8433 0 8000 11796 8889 9840 14815 ∑yt = -85973
Проведем выравнивание динамического ряда урожая в ЗАО «Оранское» с помощью средней трехлетней скользящей (табл. 3.8).
Таблица 3.8 Выравнивание динамического ряда урожая в ЗАО «Оранское» с помощью средней трехлетней скользящей.
ГодыВаловой сбор, ц3-х летняя скользящаяN года tt2y * t1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого23856 25534 24428 53428 55859 60520 64525 64919 28799 25899 28799 ∑у = 456566- 24606 34463 44572 56602 60301 63321 52748 39872 27832 - х-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-119280 -102136 -73284 -6856 -55859 0 64525 129838 86397 103596 143995 ∑yt = 170936Далее целесообразно рассмотреть выравнивание динамического ряда урожайности методом средней трехлетней скользящей (табл. 3.9)
Таблица 3.9 Выравнивание динамического ряда урожайности в ЗАО «Оранское» с помощью средней трехлетней скользящей.
ГодыУрожайность, ц\га3-х летняя скользящаяN года tt2y * t1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого2,6 2,7 2,6 5,6 6,6 7,3 8,1 11,0 9,7 10,5 9,7 ∑у = 76,4- 2,6 3,6 4,9 6,5 7,3 8,8 9,6 10,4 9,9 - х-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-13 -10,8 -7,8 -11,2 -6,6 0 8,1 22 29,1 42 48,5 ∑yt = 100,3
Проведем аналитическое выравнивание по тренду.
Уравнение прямой линии может быть выражено следующей формулой
уt = а0 + а1t
где а0 и а1 - параметры прямой;
t - показатели времени.
Сделаем расчет для аналитического выравнивания динамического ряда посевной площади в ЗАО «Оранское» (табл. 3.10)
Таблица 3.10 Расчет для аналитического выравнивания динамического ряда посевной площади в ЗАО «Оранское»
ГодыПлощадь посева, га(у)tРасчетные величиныt2ytyt1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого9250 9340 9450 9460 8433 8271 8000 5898 2963 2460 2963 ∑у = 76488-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-46250 -37360 -28350 -18920 -8433 0 8000 11796 8889 9840 14815 ∑yt = -8597310863 10081 9299 8517 7735 6953 6171 5389 4607 3825 3043 х
На основании таблицы 3.10 проведем расчет для ЗАО «Оранское»
а0 = 76488\11 = 6953,
а1 = -85973\110 = -782
Искомое уравнение прямой примет вид:
уt = 6953 - 782*t
Нанесем теперь вычисленные значения прямой линии на график (рис. 3.4)
Из рисунка 3.4 видно, что посевная площадь с 1996 года по 2002 год резко сокращается.
Сделаем расчет для аналитического выравнивания динамического ряда валового сбора в ЗАО «Оранское» (табл. 3.11)
Таблица 3.11 Анализ выравнивания динамического ряда валового сбора в ЗАО «Оранское».
ГодыВаловой сбор, цtРасчетные величиныt2ytyt1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 итого23856 25534 24428 53428 55859 60520 64525 64919 28799 25899 28799 ∑у= 456566-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 ∑t=025 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25 ∑t2 = 110-119280 -102136 -73284 -6856 -55859 0 64525 129838 86397 103596 143995 ∑yt=17093610081 25828 38421 47860 54145 57276 57253 54076 47745 38260 25621 х
Проведем аналитического выравнивания по параболе второго порядка. Аналитическое уравнение парабола второго порядка имеет вид:
уt = а0+а1t +а2t2
Методом наименьших квадратов в данном случае даст систему из трех нормальных уравнений:
na0 + a1∑t + a2∑t2 = ∑у∑t + a1∑t2 + a2∑t2 = ∑yt0∑t2 + a1∑t3 + a2∑t4 = ∑yt2
Используя метод проведения ∑t=0, и зная что и ∑t3 = 0, упростим систему уравнений
na0 + a2∑t2 = ∑у
a1∑t2 = ∑yt∑t2 + a2∑t4 = ∑yt2
Из данной системы легко определить a1 = ∑yt\∑t2 , а a0 и a2 определяются решением системы двух уравнений с двумя неизвестными.
Отсюда: a1 = 170936\110 = 1554,
a2 = -1577,
a0 = 57276
Искомое уравнение примет вид:
Yt = 57274 + 1554 * t - 1577* t2
Нанесем теперь вычисленные значение на график (рис. 3.5)
Валовой сбор с 1996 года по 2000 год резко возрастает, а с 2000 года по 2002 год резко сокращается.
Проведем расчет для аналитического выравнивания динамического ряда урожайности в ЗАО «Оранское» (табл. 3.12)
Таблица 3.12 Расчет для аналитического выравнивания динамического ряда урожайности в ЗАО «Оранское»
ГодыУрожайность, ц\га3-х летняя скользящаяtРасчетные величиныt2ytyt1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 20032,6 2,7 2,6 5,6 6,6 7,3 8,1 11,0 9,7 10,5 9,7------------- 2,6 3,6 4,9 6,5 7,3 8,8 9,6 10,4 9,7 --------------5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 525 16 9 4 1 0 1 4 9 16 25-13 -10,8 -7,8 -11,2 -6,6 0 8,1 22 29,1 42 48,52,4 3,3 4,2 5,1 6,0 6,9 7,8 8,7 9,6 10,5 11,4итого∑у = 76,4-------------∑t=0∑t2 = 110∑yt = 100,3х
На основании таблица 3.12 произведем расчет для ЗАО «Оранское»:
a0 = 76,4\11 = 6,9,
Искомое уравнение примет вид:
Yt = 6,9 + 0,9*t
Урожайность с 1995 года по 2006 год резко возрастает. Анализируя график, можно предположить, что для аналитического выравнивания будет использована линейная функция. Основная тенденция развития урожайности это ее увеличение.
Проведем эксплуатацию экстраполяцию для ЗАО «Искра» и для ЗАО «Оранское». Экстраполяция в динамике предполагает распространение полученных выводов, полученных в прошлом на будущее время. Используем аналитический метод, при котором в рассчитанное аналитическое уравнение подставляют номер интересующего периода.
Проведем экстраполяцию для ЗАО «Искра» по каждому уравнению. Уравнение площади посева имеет вид:
Yt = 14691,82 +80,9* t
Получим:
yt = 14691,82 + 80,98*6 = 15177,22
yt = 14691,82 + 80,9*7 = 15258,12
Из уравнения прямой видно, что площадь посева с каждым годом будет увеличиваться.
Уравнение прямой валового сбора имеет вид: yt = 547479 + 5439*t
Получим: yt = 547479 + 5439*6 = 580113 ц
yt = 547479 + 5439*7 = 585552 ц
Валовой сбор так же будет увеличиваться.
Уравнение прямой урожайности имеет вид: yt = 37,2 + 0,17*t
Получим: yt = 37,2 + 0,17 * 6 = 38,22
yt = 37,2 + 0,17 * 7 = 38,39
Урожайность в будущем будет увеличиваться.
Проведем экстраполяцию для хозяйства ЗАО «Оранское».
Уравнение прямой площади посева имеет вид: yt = 6953 - 782 * t.
Получим: yt = 6953 - 782 * 6 = 2261
yt = 6953 - 782 * 7 = 1479
Площадь посева с каждым годом будет сокращаться.
Уравнение валового сбора имеет вид: yt = 57276 + 1554 * t2
Получим: yt = 57276 + 1554 * 6 - 1577 * 62
yt = 57276 + 1554 + 7 - 1577 * 72
Валовой сбор сокращается.
Уравнение урожайности имеет вид: yt = 6,9 + 0,9 t
Получим: yt = 6,9 + 0,9 * 6 = 12,3
yt = 6,9 + 0,9 *7 = 13,2
Урожайность будет с годами расти.
4. Индексный анализ урожая, урожайности и посевных площадей в ЗАО «Оранское» и ЗАО «Искра»
Индексом в статистике называют относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве. С помощью индексного анализа возможно определить изменение валового сбора зерновых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным и установить, что и в какой мере повлияло на это изменение.
В связи с этим, используя индексный метод, можно проанализировать изменение валового производства зерновых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным и установить, в какой мере оно обусловлено измерением урожайности, площади посевов и их структуры.
Рассмотрим индексный анализ на примере хозяйства ЗАО «Искра» (табл. 4.1).
Валовой сбор - это общий объем продукции, полученный со всей площади посева. По каждой культуре он равен произведению площади посева S и урожайности с 1 га y, то есть Wi = Siyi.
Таблица 4.1 Площадь посева, урожайность и валовой сбор зерновых культур
КультураИсходные данныеРасчетный данныеПлощадь посева, гаУрожайность, ц\гаВаловой сбор, цБазисный период (2002 г)Отчетный период (2003)Базис.Отчет.Базис.Отчет.условный Пшеница Ячмень Овес Просо итогоS0S1Y0Y1S0y0S1y1S1y09654 3619 598 779 146508174 6138 1109 579 1600039,6 35,6 27,9 87,7 -39,3 30,7 51,2 38,6 -382298 128836 16683 68318 596135321238 188437 567881 22344 588800323690 218513 30941 50778 623922Рассчитаем средние уровни урожайности, ц с 1 га:
Y0 = ∑ S0y0 \ ∑ S0 = 596135\14650 = 40,69;= ∑S1y1 \ ∑S1 = 588800\16000 = 36,8;усл. = ∑ S1y0 \ ∑ S1 = 623922 \ 16000 = 38,99.
Далее определим индексы:
I вал.сб. = ∑S1y1 \ ∑ S0y0 = 588800\596135 = 0,988y = ∑S1y1 \ ∑ S1y0 = 588800 \ 623922 = 0,944y = Y1 \ Y0 = 36,8 \ 40,69 = 0,904= ∑S1 \∑ S0 = 16000\14650 = 1,092стр = ( S1y0 \ ∑ S0y0 )\( ∑S1 \∑ S0 ) = (623922 \596135) \ (16000 \ 14650) = 0,958
Или I стр = Y усл. \ Y0 = 38,99\40,69 = 0,958
Изменение валового сбора зерновых составит:
⌂ W = ∑S1y1 - ∑ S0y0 = 588800 - 596135 = -7335 ц, в том числе за счет:
урожайности ⌂ Wу = ∑S1y1 - ∑ S1y0 = 588800- 623922 = -35122 ц,
или ⌂ Wу = (y1 - у усл ) * ∑S1 = (36,8 - 38,99) * 16000 = -35122 ц;
размера посевной площади
⌂ Ws = (∑S1 - ∑ S0 ) * y0 = (16000 - 14650) * 40,69 = 54937 ц;
структура посевов
⌂ Ws = (у усл - y0 ) * ∑S1 = (38,99 - 40,69) * 16000 = -25600 ц
Результаты расчетов могут быть представлены в форме таблицы (табл. 4.2)
Таблица 4.2 Относительное и абсолютное изменение валового сбора зерновых за счет отдельных факторов
ФакторыиндексыИзменения, %Абсолютное изменение, цУрожайность культур Размеры посевной площади Структура посевов всего0,944 1,092 0,956 0,988-5,6 9,2 -4,2 -1,2-35122 54931 -25600 -7335Таким образом, валовой сбор зерновых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным сократился на 7335 ц, или на 1,2 % .
За счет изменения структуры посевов, урожайность зерновых сократилась в среднем на 1,7 ц (38,99 - 40,69) с 1 га, или на 4,2 %, а валовой сбор сократился на 25600 ц.
Урожайность культур снизилась в среднем на 2,19 ц с 1 га (38,99 - 36,8), или на 5,6 % снизилась, что уменьшило валовой сбор на 35122 ц. Посевная площадь возросла на 1350 га (9,2%), а валовой сбор возрос на 54931 ц.
Рассмотрим индексный анализ на примере хозяйства ЗАО «Оранское» (табл. 4.3)
Таблица 4.3 Площадь посева, урожайность и валовой сбор зерновых культур
КультураИсходные данныеРасчетный данныеПлощадь посева, гаУрожайность, ц\гаВаловой сбор, цБазисный период (2002 г)Отчетный период (2003)Базис.Отчет.Базис.Отчет.условный Пшеница Ячмень Овес итогоS0S1Y0Y1S0y0S1y1S1y0930 620 910 24601120 1131 712 29639,7 24,6 1,8 -9,5 10,8 8,3 -9021 15252 1626 2589910640 12215 5944 2879910864 27823 1282 39969
Рассчитаем средние уровни урожайности, ц\га:
Y0 = ∑ S0y0 \ ∑ S0 = 10,528усл. = ∑ S1y0 \ ∑ S1 = 13,4891 = ∑S1y1 \ ∑S1 = 9,719
Далее определим индексы:
I вал.сб. = ∑S1y1 \ ∑ S0y0 = 1,112y = ∑S1y1 \ ∑ S1y0 = 0,72y = Y1 \ Y0 = 0,923= ∑S1 \∑ S0 = 1,204стр = ( S1y0 \ ∑ S0y0 )\( ∑S1 \∑ S0 ) = 1,281
Изменение валового сбора зерновых составит: ⌂ W = ∑S1y1 - ∑ S0y0 = 2900 ц;
В том числе за счет:
Урожайности ⌂ Wу = ∑S1y1 - ∑ S1y0 = -11170 ц;
Размера посевной площади ⌂ Ws = (∑S1 - ∑ S0 ) * y0 = 5296 ц;
Структуры посевов ⌂ Ws = (у усл - y0 ) * ∑S1 = 8773 ц.
Результаты расчетов могут быть представлены в форме таблицы (табл. 4.4)
Таблица 4.4 Относительное и абсолютное изменение валового сбора зерновых за счет отдельных факторов
ФакторыиндексыИзменения, %Абсолютное изменение, цУрожайность культур Размеры посевной площади Структура посевов всего0,712 1,204 1,281 1,112-27,9 20,4 28,1 11,2-111702 5296 8773 2900
5.Анализ структуры урожая в ЗАО «Оранское» и ЗАО «Искра»
Анализ структуры валового сбора производится по следующему направлению: анализ урожая однородных культур на основе сопоставления урожая зерновых, и удельных весов каждого урожая в общей его сумме.
Показатель структуры (доля) рассчитывается как отношение отдельной части изучаемого объекта к общему объему объекта.
Рассчитаем структуру урожая в ЗАО «Искра» за 2002 год (базисный) и 2003 год (отчетный) (табл. 5.1)
Таблица 5.1 Структура урожая в ЗАО «Искра» за 2002 и 2003 года
КультурыВаловой сбор, цСтруктура, %2002 г.2003 г.2002 г.2003г.Пшеница Ячмень Овес Просо Итого382298 128836 16683 68318 596135321238 188437 56781 22344 58880064,1 21,6 2,8 11,5 10054,6 32,0 9,6 3,8 100
Полученные показатели изобразим на графике (рис. 5.1).
По данным таблицы 5.1 можно сказать, что валовой сбор пшеницы сократился на 9,5 % в отчетном году по сравнению с базисным, валовой сбор ячменя в отчетном году увеличился на 10,4% по сравнению с базисным годом.
Валовой сбор овса увеличился в 2003 году на 6,8% по сравнению с 2002 годом, а валовой сбор просо сократился в 2003 году по сравнению с 2002 годом на 7,7 %. Таким образом, предприятия в основном выращивают пшеницу, ячмень для товарных целей, а овес и просо - для фуражных.
Далее проведем расчет структурных сдвигов с помощью линейного коэффициента абсолютных структурных сдвигов, квадратического коэффициента абсолютных структурных сдвигов и индекса различий.
Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов рассчитывается по формуле:
Sd = ∑│d1 - d0│\n
удельные веса (в %) отдельных частей изучаемого объекта за отчетный и базисный период;
n - число выделяемых частей.
Получим: Sd = 34,4\4 = 8,6%.
Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов рассчитывается по формуле
Sσ = √∑( d1 - d0 )2
Получим: Sσ = 8,7%.
Индекс различный (имеет, в отличие от линейного и квадратического коэффициента абсолютных структурных сдвигов, и верхнюю и нижнюю границу изменения)
Iразл. = 1\2 ∑│d1 - d0│
где d1 , d0 - показатели удельного веса, выраженные в долях, за отчетный и базисный период.
Iразл = 1\2 * 1,41 = 0,705.
Рассчитаем структуру урожая в ЗАО «Оранское» за 2002 год (базисный) и 2003 год (отчетный) (табл.5.2)
Таблица 5.2 Структура урожая в ЗАО «Оранское»
КультурыВаловой сбор, цСтруктура, %2002 г2003 г2002 г2003 гПшеница Ячмень Овес Итого9021 15252 1626 2589910640 12215 5944 2879934,8 58,9 6,3 10036,9 42,4 20,6 100
По данным таблицы 5.2 можно сказать, что валовой сбор в 2003 году увеличился на 2,1 % по сравнению 2002 годом, также валовой сбор ячменя сократился в 2003 годом на 16,5 % по сравнению с 2002 годом. Валовой сбор овса в 2003 годом увеличился на 14,3 % по сравнению с 2002 годом.
Таким образом, предприятие ЗАО «Оранское» в основном выращивают пшеницу и ячмень для товарных целей, а овес - для фуражных.
Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов равен 10,9%. Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов (Sσ ) равен 12,7 %. Индекс различий равен 0,17.
Выводы и предложения
Урожай и урожайность является одними из важнейших результативных показателей производства, характеризующих эффективность ведения сельского хозяйства. В связи с этим необходимо разработать комплекс мероприятий по повышению уровня урожая урожайности, расширения посевных площадей, так как от именно этих показателей в основном зависят финансовый результат, финансовое состояние предприятия и его платежеспособность, темпы расширенного воспроизводства, уровень закупочных и различных цен на сельскохозяйственную продукцию.
К таким мероприятиям следует отнести:
1. осуществление систематического контроля за выполнением плана производства продукции;
. изучения влияния факторов на изменение их уровня;
. выявление резервов увеличения продукции;
. объективная оценка деятельности предприятия по использованию возможностей увеличения объемов производства и разработка мероприятий, направленных на освоение выявленных резервов;
. оптимизация посевных площадей.
Изучаемая совокупность урожайности однородна, так как коэффициент вариации не превышает 33%. Гистограмма на рисунке 2.2 показывает, что самой многочисленной является 3 группа (9 хозяйств), 2 группа включает в себя 8 хозяйств, 1 группа включает 4 хозяйства, 4 и 5 группа являются малочисленными - по 2 хозяйства.
На основании анализа группировки был проведен корреляционно - регрессионный анализ урожайности. Результаты анализа показали, что связь между результативными и факторными показателями сильная, о чем свидетельствует коэффициент корреляции. Множественный коэффициент детерминации свидетельствует о том, что на 87% включенные в модель факторы обуславливают величину вариации результативного признака. В ходе анализа подтверждена достоверность параметров регрессии и самого уравнения с помощью t - критерия Стьюдента и Фишера. По данному анализу следует сделать вывод о том, что объектами этого анализа является площадь посева, валовой сбор и урожайность.
Выравнивание динамических рядов проведено с помощью средней трехлетней скользящей и с помощью аналитического выравнивание по прямой и по параболе второго порядка.
В результате индексного анализа следует сделать вывод о том, что валовой сбор зерновых культур в ЗАО «Искра» в отчетном периоде по сравнению с базисным сократился на 7335 ц. За счет изменения структуры посевов урожайность зерновых сократилась в среднем на 1,7 ц с 1 га, а валовой сбор сократился на 25600 ц.
В ЗАО «Оранское» валовой сбор зерновых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным возрастает на 2900 ц. Так как посевная площадь возросла на 503 га, валовой сбор увеличился на 5296 ц.
В хозяйстве ЗАО «Искра» наибольший удельный вес в общей структуре занимает сбор пшеницы как 2002 году, так и в 2003 году, так как пшеница выращивается в товарных целях - для продажи. А в хозяйстве ЗАО «Оранское» наибольший удельный вес в общей структуре занимает ячмень как 2002 году (58,9 %), так и в 2003 году (42,4%), так как ячмень выращивается в товарных целях.
Библиографический список
4.Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002 - 463 с.
5.Замосковский О.П., Плешков Б.И. Статистика сельского хозяйства. - М: Финансы и статистика, 1990-369 с.
.Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами Социально-экономической статистики. -М: Изд-во МСХА, 1998-427 с.
.Необходимо регулировать рынок зерна \\ Экономика сельского хозяйства России. - 2001. - 4 - 21 с.
.Пасхавер И.С., Яблочкин А.Л. Общая теория статистики: Для программированного обучения. Учеб. Пособие / под редакцией профессора М.М. Юзбалеева - 2 -е изд., перераб. И доп. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 432 с.
.Политова И.Д. Дисперсионный и корреляционный анализ в экономике сельского хозяйства. - М.: Колос, 1978 - 320 с.
.Практикум по статистике \ А.П. Зинченко, А.С. Шибалкин, О.Б. Тарасова, Е.В. Шайкина; Под ред. А.П. Зинченко. - М.: Колос, 2001 - 392 с.
.Производство зерна в России в 1991 - 2000 годах // Экономика сельского хозяйства России - 2001 - 2 -16 с.
.Растениеводство. Под ред. Г.В. Корнеева. - М.: Колос, 1999 - 380 с.
.Рязусов Н.Н. Общая теория статистики - М.: Финансы и статистика, 1984 380 с.
.Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия АПК - М: Новое знание, 2004 - 280 с
.Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально- экономической статистики. - М: Финансы и статистика, 1989 - 350 с.
.Харченко Л.П. Статистика: Курс лекций / Л.П. Харченко - Новосибирск: ИНФРА - М, 1997 -310 с.
.Шмойлова Р.А. Теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 2003 - 430 с.
.Шмойлова Р.А. Практикум по статистике. - М. : Финансы и статистика, 2002 - 420 с.
Приложение 1
Исходные данные
Наименование хозяйствУрожайность цУрожайность, ц\гаФактическая посевная площадь, гаПлощадь под посевами, гаЗатраты на содержание основных средств, тыс. рубЗатраты на семена и посадочный материал, тыс. рубЗатраты на оплату труда, тыс.руб.Затраты на удобрения, тыс. руб.Затраты в труда Всего, тыс. Чел-часЭнергетическая мощность, л.с.1.ЗАО «Оранское»287999,72963981154310310537460392.СХПК «Белоярский»1848013,21400232611255414019422573. СХПК «Причулымский»3774014,82550493215712332137355414.ЗАО «Энергетик»4740015,830002907279105285579513305. ЗАО «Ивановское»4890516,33005333512015721613069546. СХПК «Ачинский племзавод»3702917,720923552121149273413661197. ЗАО «Ужурское»11340018,9600063632854219334002032348. ЗАО «Тургуханское»14592019,2760078111082988112392509129. «Малоимышское»20530421,5954910814632399212151339124110. ЗАО «Игрышенское»9120022,84000201035014411493517023211. ОАО племзавод Учумский6042018,03357408421121615910715015112. СЗАО «Бараитское»5757818,5310535202361041421191565913. ЗАО «Алтайское»29863626,1114423178424466368824805103014. ЗАО «Авангард»43160033,21300041946716263698341520130015. ЗАО «Андроповское»38680428,3136684271911517335149120073916. СЗАО «Легостаевское»6271023,22700192925693739059815824617. ЗАО «Светлолобовское»12375022,55500550621421726640234834518. ЗАО «Новоселовское»11130020,265001219510029523828240041019.ЗАО «Солгоноское»26712021,212600681114824841916333784420 ЗАО «Искра»58880036,8160004571221474208192190097621. ЗАО «Шарыповское»26611320,3131092070914952889614290578722. СЗАО «Дороховское»413829,941808267241193308647895923. ЗАО «Назаровское»31200013,02400024096222106170540315108024. СЗАО «Краснополянское»14200014,210000949710624145122033425025.ЗАО «Белозерское»23844216,91410913158115141560134703705
Приложение 2
Данные для построения аналитической группировки
Наименование хозяйствУдельный вес посева зерновых и зернобобовых культур в структуре посевной площади, %Энергетическая мощность на 100 га, л.с.Затраты труда на 1 га, чел-часЗатраты на семена и посадочный материал на 1 га в рубЗатраты на содержание основных средств на 1 га в рубЗатраты на удобрения 1 га, руб.Затраты на оплату труда на 1 га, руб.1.ЗАО «Оранское»30,21,320,234,8183,3126,235,42.СХПК «Белоярский»60,24,115,7395,780,0138,6100,03. СХПК «Причулымский»31,71,621,748,261,6146,3125,94.ЗАО «Энергетик»103,21117,035,093,0193,095,05. ЗАО «Ивановское»90,11,822,952,239,943,371,96. СХПК «Ачинский племзавод»58,95,731,571,257,8197,4130,57. ЗАО «Ужурское»94,33,933,870,247,566,7155,58. ЗАО «Тургуханское»97,31232,839,214,231,4106,79. «Малоимышское»88,31335,241,866,215,822,210. ЗАО «Игрышенское»1995,842,536,087,5233,828,511. ОАО племзавод Учумский82,24,544,764,362,931,847,412. СЗАО «Бараитское»88,21,950,233,576,038,345,713. ЗАО «Алтайское»360,09,070,340,737,172,032,214. ЗАО «Авангард»310,010116,948,251,664,228,415. ЗАО «Андроповское»320,05,487,837,866,710,924,516. СЗАО «Легостаевское»140,09,158,5343,094,8221,5144,417. ЗАО «Светлолобовское»99,99,963,339,538,973,148,418. ЗАО «Новоселовское»53,36,361,545,415,443,436,319.ЗАО «Солгоноское»185,06,726,719,711,712,933,320 ЗАО «Искра»350,06,1118,829,613,812,013,021. ЗАО «Шарыповское»63,36,069,040,311,410,868,322. СЗАО «Дороховское»50,61,421,346,257,7154,873,723. ЗАО «Назаровское»99,64,513,14,49,2522,57,124. СЗАО «Краснополянское»105,32,533,424,110,622,045,125.ЗАО «Белозерское»93,25,049,89,98,29,539,7
ух1х29,71,320,29,91,421,3134,513,113,24,115,714,22,533,414,81,621,715,8111716,31,822,916,9549,817,75,731,5184,544,718,51,950,218,93,933,819,21232,820,26,361,520,366921,26,726,721,51335,222,59,963,322,85,842,523,29,158,526,1970,328,35,487,833,210116,936,86,1118,8ВЫВОД ИТОГОВРегрессионная статистикаМножественный R0,934046R-квадрат0,872441Нормированный R-квадрат0,860845Стандартная ошибка2,415918Наблюдения25Дисперсионный анализdfSSMSFЗначимость FРегрессия2878,2399439,1275,234821,45E-10Остаток22128,40655,836659Итого241006,646КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Нижние 95,0%Верхние 95,0%Y-пересечение8,4345371,1231827,5094991,66E-076,10519710,763886,10519710,76388Переменная X 10,4499230,150742,9847610,0068320,1373070,7625380,1373070,762538Переменная X 20,1851570,01779410,405475,83E-100,1482540,222060,1482540,22206