Статистико-экономический анализ производства зерна в Орловской области

  • Вид работы:
    Курсовая работа (т)
  • Предмет:
    Эктеория
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    87,5 Кб
  • Опубликовано:
    2014-12-22
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Статистико-экономический анализ производства зерна в Орловской области















СТАТИСТИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНА В ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

. ПОКАЗАТЕЛИ УРОЖАЯ И УРОЖАЙНОСТИ

. ДИНАМИКА И СТРУКТУРА ПОСЕВНОЙ ПЛОЩАДИ И ВАЛОВОГО СБОРА ЗЕРНА

. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ УРОЖАЯ И УРОЖАЙНОСТИ

. ИЗУЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ДИНАМИКИ УРОЖАЙНОСТИ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ НА ПЕРСПЕКТИВУ

. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА ПО УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНА

. ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В АНАЛИЗЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА

6.1 Метод статистических группировок

.2 Дисперсионный анализ

.3 Корреляционный анализ

7. ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ О ЗАТРАТАХ И СЕБЕСТОИМОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

ВВЕДЕНИЕ


Растениеводство является одной из двух составляющих сельского хозяйства. Деятельность растениеводства базируется на использовании плодородия почв и природно-климатических условий. Поэтому объем продукции растениеводства зависит от большого числа факторов, многие из которых являются экстремальными. Это обстоятельство существенно затрудняет статистическое изучение деятельности растениеводства и его прогнозирование.

Особенностью растениеводства является то, что производственный цикл в этой отрасли охватывает длительный период времени. Результатом производственного процесса является урожай сельскохозяйственных культур.

Актуальность работы. Население постоянно увеличивается, что предопределяет необходимость соответственного роста производства продуктов растениеводства. Это возможно решать путем расширения посевных площадей, интенсификации технологии выращивания культур и их сочетания. Однако возможности экстенсивного развития растениеводства практически исчерпаны. Поэтому увеличение продукции растениеводства основывается на интенсификации технологии культур путем усиления химизации и интенсификации отдельных элементов. Но они имеют ряд негативных влияний на окружающую среду. В результате наиболее перспективным считается ограничение применения этих факторов путем более эффективного использования биологического потенциала растений. В современных условиях развиваются разные формы ведения хозяйств (коллективные, подсобные, фермерские и т.д.). Растениеводство, как наука, постоянно развивается, а поэтому совершенствуется технология выращивания культур.

Объектом исследования данной курсовой работы являются сельскохозяйственные предприятия Орловской области.

Целью написания курсовой работы является проведение анализа финансового состояния предприятия, опираясь на уже имеющийся материал, останавливая свое внимание не столько на финансовые результаты, сколько на статистические методы, которые используются в ходе написания работы.

Для закрепления теоретических знаний и практических навыков в области статистико-экономического анализа применительно к деятельности предприятий в курсовой работе будут использоваться статистические методы, такие как: индексный анализ, группировка, дисперсионный анализ и корреляционный анализ.

Основными задачами работы является:

·        изучение данных о распределении и производстве зерна,

·        установление факторов, которые влияют на выполнение планов по производству продукции,

·        определение качества произведенной продукции и ее влияние на финансовые работы предприятия,

·        разработка мероприятий по увеличению объема, повышению качества производимой продукции и повышению эффективности работы каждого подразделения хозяйства.

Производство зерна является широко распространенной специализацией хозяйств области. Основной причиной этого служат благоприятные природно-климатические условия, а зерно - это очень важный ресурс для пищевой промышленности, так как продукты, получаемые в результате его переработки, являются неотъемлемой частью рациона каждого человека.

В качестве источников и исходных данных в курсовом проекте были использованы научная и учебная литература, периодические издания.

 

1. ПОКАЗАТЕЛИ УРОЖАЯ И УРОЖАЙНОСТИ


Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции зерна, получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.

Под урожайностью подразумевается средний размер той или иной продукции растениеводства с единицы посевной площади данной культуры (обычно в центнерах с гектара).

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность - продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания.

Показатели урожая.

В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом, показателей. К таким показателям относятся:

·        видовой урожай;

·        урожай на корню перед началом своевременной уборки;

·        фактический сбор (так называемый амбарный урожай);

·        чистый сбор.

Фактический сбор учитывают вначале в первоначально оприходованном весе, а затем в фактическом 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. Урожая как реальной категории, как завершенного результата возделывания культуры еще нет, пройдены лишь определенные стадии развития, и оценке подвергается не урожай, а состояние посевов, частный результат пройденных фаз развития, иначе незавершенное производство. Однако, если предположить, что последующие фазы не изменят результата, каждому данному уровню состояния 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 производство еще не завершено, и чтобы его завершить, т. е. превратить урожай на корню в элемент валовой продукции, надо урожай убрать. Но в процессе уборки (включая операции по доработке продукции, т. е. доведения ее до нормальных кондиций) возможны потери.

Урожай на корню иногда называют биологическим, механически перенося этот термин из практики опытного дела. Однако такой термин неудачен. Во-первых, потому, что и на этой стадии производства уровень урожая достигнут не в порядке самостоятельного естественного развития культуры, а путем сочетания возможностей культуры с хозяйственными мероприятиями. Во-вторых, потому, что биологические возможности культуры в хозяйственных условиях в отличие от опытных не раскрываются полностью.

Поскольку урожай на корню определяют нередко путем глазомерной или видовой оценки, его называют также видовым урожаем. Такое определение неправильно, ибо это не виды на урожай, а реально выращенный, но еще не убранный урожай; следовательно, должны быть приняты все меры к тому, чтобы этот урожай полностью убрать.

Фактический сбор урожая, или амбарный урожай, есть экономически завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню (Wнк) на величину потерь Р, а именно

ф =Wнк-Р (1)

Фактический сбор урожая во время уборки учитывается в физическом весе без скидок на последующие отходы (по зерну при комбайновой уборке в так называемом бункерном весе). Такой учет необходим для контроля за дальнейшим движением продукции. Однако из-за значительных колебаний влажности и засоренности зерна, семян подсолнечника и другой продукции этот показатель не вполне сопоставимый. Для сравнения более правильно пользоваться другим показателем-весом зерна (семян подсолнечника и т. п.) после доработки (за вычетом неиспользованных отходов и усушки). Так как различия влажности здесь полностью не устраняются, при реализации зерна используют в качестве дополнительного корректирующего показателя процент влажности. Возможен также пересчет веса на стандартную влажность.

Чистый сбор урожая какой-либо культуры есть фактический сбор (после доработки) за вычетом израсходованных на этот урожай семян.

Показатели урожайности.

Соответственно дифференциации показателей урожая дифференцируются и показатели урожайности. Обычно различают:

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:

а) на весеннюю продуктивную площадь

б) на фактически убранную площадь (уф.п).

Между этими двумя показателями имеется следующая связь

Увп = уф.п. * ку (2)

где Ку-доля убранной площади в весенней продуктивной площади.

Основным показателем урожайности государственная статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйственной деятельности.

Для ряда сельскохозяйственных культур важное значение имеет такой показатель продуктивности, как чистый сбор в расчете на 1 га весенней продуктивной площади. Чистый сбор с 1 га дает возможность более правильно экономически оценить среднюю продуктивность озимых и яровых зерновых культур, поскольку по озимым культурам нередко имеет место осенне-зимняя и ране весенняя гибель, влекущая за собой потерю соответствующего количества семян.

Виды на урожай по состоянию посевов определяют путем глазомерной оценки посевов в разные периоды их развития. При глазомерной оценке в зависимости от времени оценки принимаются во внимание густота всходов, степень развития растений, степень кущения, соответствующая густота стояния растений, величина колоса и т. д. Оценка посевов производится агрономическим персоналом и выражается в сравнительной качественной характеристике (плохие, ниже среднего, средние, выше среднего, хорошие), баллах (1, 2, 3, 4, 5), центнерах, в процентах к среднему уровню.

Урожайность на корню перед началом своевременной уборки может быть определена тремя способами:

Глазомерно, путем тщательного осмотра посевов перед уборкой (так называемый субъективный метод);

Инструментально, путем выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой (объективный метод);

Путем вычисления (методом балансовых расчетов) на основании сплошных данных о фактическом сборе и выборочных данных о потерях.

Урожай на корню перед началом своевременной уборки и амбарный урожай отличаются на величину действительных потерь. Следовательно, зная два из этих трех показателей, можно исчислить величину третьего. Однако урожай на корню и потери могут быть определены лишь приближенно. Поэтому и балансовые равенства между отмеченными показателями будут иметь какую-то ошибку в определении потерь или урожая на корню.

В настоящее время статистика берет в качестве основною показателя фактический сбор урожая. До 1961 г. выборочным путем определялась величина потерь.

Как при оценке урожайности на корню, так и при анализе уровня фактического сбора с 1 га необходимо отчетливо представлять составные элементы, непосредственно определяющие величину урожайности. Например, уровень урожайности зерна зависит от числа растений (густоты стояния) на гектаре и среднего веса корня, картофеля-от числа кустов и среднего веса клубней на кусте. Для корне-клубнеплодов величину этих элементов нередко учитывают выборочно еще при определении видов на урожай. Сопоставляя такие величины с соответствующими нормативами для различных этапов вегетации, делают вывод о возможном уровне урожайности.

Уровень урожайности зерновых колосовых культур слагается из следующих элементов: числа колосьев, числа зерен в колосе, абсолютного веса зерна. Поэтому, имея те или иные выборочные данные о величине этих элементов, урожайность зерновых в расчете на гектар в центнерах можно определить по следующей формуле:

Унк = К*З*А 100000 (3)

где К-число колосьев на 1 м2;

З - число зерен в колосе;

А-абсолютный вес зерна, т. е. вес 1000 зерен, г.

При глазомерной оценке урожайности в хозяйстве участки, имеющие видимые различия в урожайности, рассматривают отдельно. После определения урожайности на каждом поле находят среднюю взвешенную по хозяйству.

Видовой урожай и урожайность-это размеры формирующегося урожая н формирующейся урожайности, установленные по состоянию посевов на определенные моменты, в течение вегетационного периода, иногда с учетом метеорологических условий и некоторых проявлений хозяйственной жизни.

В течение длительного времени оценка видов на урожай сельскохозяйственных культур была включена в программу специального статистического отчета.

Урожай и урожайность на корню представляют собой размеры выращенной продукции сельскохозяйственных культур, установленные до начала своевременной уборки урожая. Эта категория урожая и урожайности сельскохозяйственных культур определяется или на основании субъективно-обобщенной оценки на определенную дату, или результатов выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой или других материалов. Урожай и урожайность на корню устанавливались и с использованием ряда методов. Так, например, с 1947 по 1953 г. определение урожайности осуществлялось Государственной инспекцией по определению урожайности исходя из отчетов колхозов и совхозов об урожайности, результатов выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой, данных об урожайности на сортоиспытательных участках Государственной комиссии по сортоиспытательным участкам, материалов метеорологических станций, а также сведений по состоянию посевов на протяжении всей вегетации.

В этот период урожай и урожайность на корню считались основными оценочными показателями уровня развития отраслей растениеводства. Более того, по данным урожая и урожайности на корню определялись размеры натуральной оплаты за работы, произведенные машинно-тракторными станциями в колхозах.

В последующие годы урожай и урожайность на корню использовались в разных целях. Во многих хозяйствах величина выращенного урожая ряда сельскохозяйственных культур определяется при контрольных намолотах. Материалы об этом служат ориентиром в работе по уборке урожая. Органы государственной статистики данные о контрольных намолотах использовали в числе других материалов в изучении потерь при уборке урожая.

Под нормально-хозяйственным урожаем и нормально-хозяйственной урожайностью понимают: урожай и урожайность на корню за вычетом так называемых нормальных потерь при данном уровне развития агротехники и организации производства. Валовой сбор в современном понимании есть количество собранной и оприходованной продукции с убранных основных, повторных и междурядных посевов тех или иных сельскохозяйственных культур. Валовое производство зерна в статистике учитывается в качестве итогового показателя в физической массе после обработки (очистки и сушки). Для текущего наблюдения за уборкой валовой сбор; показывается в первоначально - оприходованной массе.

По овощам защищенного грунта валовой сбор определяется как сумма продукции, собранной со всех оборотов по видам сооружений. Устанавливается также общий сбор овощей всех видов сооружений защищенного грунта, а также сбор овощей с открытого и защищенного грунта в общем итоге. Валовой сбор плодов, ягод н винограда включает в себя продукцию, собранную не только с насаждений в плодоносящем возрасте, но и с молодых насаждений, не сданных в эксплуатацию.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур (сбор с 1 га) определяется путем деления валового сбора с основных посевов (без промежуточных, повторных и междурядных) на уточненную весеннюю продуктивную посевную площадь этих культур.

Тот факт, что в расчете применяется весенняя продуктивная площадь, стимулирует уборку неси засеянной площади. При исчислении средней урожайности на фактически убранную площадь может оказаться, что хозяйство, допустившее летнюю гибель посевов, а также оставившее посевы неубранными, будет иметь более высокий уровень урожайности по сравнению с хозяйствами полностью убравшими всю засеянную площадь. По овощам закрытого грунта средняя урожайность находится делением валового сбора со всех оборотов на использованную посевную площадь под первый оборот. По многолетним насаждениям при исчислении средней урожайности в расчет берется валовой сбор урожая с насаждений в плодоносящем возрасте и площадь только плодоносящих насаждений независимо от того, был ли сбор с этих насаждений в отчетном году пли нет.

Категории амбарный урожай и амбарная урожайность в статистике трактуются неоднозначно. Считается, что амбарный урожай-это урожай, поступивший в амбары, на склады и заприходованный в том или ином порядке. Или же это урожай, собранный в амбарах хозяйства и документально учтенный. Есть и такое понимание амбарного урожая, как объем урожая, поступившего в хозяйство. С 1954 по 1964 г. органы государственной статистики публиковали данные об урожае под заголовком Валовой сбор (амбарный урожай) зерновых культур. В последующие годы в публикациях используется только термин валовой сбор.

Урожай и урожайность являются и прогнозными показателями.

 

2. ДИНАМИКА И СТРУКТУРА ПОСЕВНОЙ ПЛОЩАДИ И ВАЛОВОГО СБОРА ЗЕРНА


В России производство зерна традиционно играло важную роль в обеспечении продовольствием населения на всех этапах ее истории. Под зерновые культуры, как правило, осваивались и отводились большие площади, составляющие значительную долю посевов сельскохозяйственных культур. Так, в первой половине ХХ в. она превышала 80-90%, затем с развитием животноводства и расширением на пашне площадей под кормовыми культурами доля посевов зерновых культур в структуре посевных площадей сельскохозяйственных культур снизилась до 50-55%. однако размер посевных площадей под зерновыми культурами не был постоянным. Еще большим колебаниям из-за политических, экономических и погодных факторов подвержены урожайность и валовые сборы зерновых культур. По сравнению с другими экономически развитыми странами Россия имеет отстающие позиции по урожайности зерновых культур, хотя по объему производства отдельных видов зерна занимает лидирующее положение.

Рассмотрим динамику валового сбора зерна на примере предприятий Краснозоренского и Должанского района за 2004-2012 гг.

Таблица 1.Динамика валового сбора зерна на примере предприятий Краснозоренского и Должанского района за 2004-2012 гг.

Годы

Валовой сбор зерна, тыс.т.

Абсолютный прирост, ц

Темп роста, %

Темп прироста, %



цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

1

2

3

4

5

6

7

8

2004

9253

-

-

-

-

-

-

2005

14589

5336

5336

157,6678

157,6678

57,66778

57,66778

2006

15236

647

5983

104,4348

164,6601

4,434848

64,66011

2007

15700

464

6447

103,0454

169,6747

3,045419

69,6747

2008

19400

3700

10147

123,5669

209,6617

23,56688

109,6617

2009

21800

2400

12547

112,3711

235,5993

12,37113

135,5993

2010

21400

-400

12147

98,16514

231,2763

-1,83486

131,2763

2011

30900

9500

21647

144,3925

333,9457

44,39252

233,9457

2012

28835

-2065

19582

93,31715

311,6287

-6,68285

211,6287


Анализируя данные в Таблице 1, можно сделать следующий вывод - рассмотренные цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна. Так объем валового сбора увеличивались с 2004 по 2012 гг.., соответственно, темпы роста также увеличились с 181,55 % в 2007г до 112,81% в 2008 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов роста прослеживается в 2009 и 2010 годах. А в 2011 году наблюдается резкое снижение валового сбора с 127199 ц. в 2010 до 96257 ц. в 2011.

На основе проделанных расчетов можно сделать выводы о состоянии среднегодовых показателей динамики валового сбора зерна по России в целом. Валовой сбор характеризуется относительной неустойчивостью.

Абсолютный прирост, рассчитанный цепным способом, показывает, что максимальное увеличение было в 2011 году и составило 9500 тыс.т. по сравнению с 2005 годом, а минимальное увеличение в 2005 году - 5863 ц по сравнению с предыдущими годами, а наименьшее увеличение в 2007 г. по сравнению с 2008г. Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, также имел максимальное увеличение в 2011 году и составил 15200 тыс.т по сравнению с предыдущим годами.

Темп роста по цепному способу свидетельствует о том, что в 2011 году валовой сбор зерна составил 144,39 по сравнению с 2010 годом, а в 2010 году 98,17% по сравнению с 2009 годом. Темп роста по базисному способу характеризует, что валовой сбор в 2010 году также отражает наивысший процент 196,82% по сравнению с предыдущем годом и наименьший процент в 2006 г. 123,57%.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что в 2010 году валовой сбор зерна увеличился на 44,39% по сравнению с 2010 годом, а в 2006 году минимальный прирост составил 23,57% по сравнению с 2005 годом.

По базисному способу на протяжении шести лет (2007-2011 гг.) наблюдается увеличение валового сбора, по сравнению с базисным 2007 годом. Максимальный прирост отмечается в 2012 г., который составил 30900 или 96,82%, наименьший прирост наблюдается в 2006г. составил 19400 или 23,57%.

Особое внимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста.

С 2004 по 2012 гг. происходит равномерное увеличение значения данного показателя. В 2010 и 2012 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильно увеличению на 218 тыс.т. и 309 тыс.т соответственно.

В целях подтверждения изложенных выводов динамика данного изучаемого явления изобразим графически в виде линейной диаграммы.

Так с 2007 по 2009 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора зерна, а в 2010 производство зерна немного уменьшилось, в 2011 году достигло максимального показателя (по сравнению с предыдущими годами), а в 2012 г. показатель незначительно снизился.

 

3. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ УРОЖАЯ И УРОЖАЙНОСТИ


Все явления, процессы изменяются во времени. Процесс развития явлений во времени называется динамикой. Основная цель статистического изучения динамики урожая и урожайности состоит в выявлении и измерении закономерностей её развития во времени. Это достигается посредством построения и анализа статистических рядов динамики.

Рядами динамики называют статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики изучается два основных элемента: показатель времени (t), уровень ряда динамики (у).

Важное значение в статистике имеет графическое изображение информации.

Для наглядного отображения статистических данных их представляют в виде графиков и различных диаграмм.

Изучим динамику по размеру посевной площади, валового сбора, урожайности зерновых культур Краснозоренского и Должанского районов за 2004-2012 годы.

Проведем индексный анализ средней урожайности валового сбора зерна. Определим среднюю урожайность зерна за каждый год по формуле средней арифметической взвешенной:

год  (ц/га)

год  (ц/га)

 (ц/га)

Определим общее изменение средней урожайности:

Относительное изменение:

 или 112,38%

Абсолютное изменение:

 (ц/га)

Следовательно, средняя урожайность зерна в 2012 году по сравнению с 2011 годом увеличилась на 36,27 ц/га или 12,38%

На общее изменение средней урожайности оказывают влияние два фактора:

. Изменение урожайности в отдельных хозяйствах района;

. Изменение структуры посевных площадей.

Рассмотрим влияние урожайности в отдельных хозяйствах.

Относительное влияние показывает общий индекс урожайности постоянного состава:

 или 108,38%

Таблица 2. Площадь посева, валовой сбор и урожайность зерна в предприятиях Краснозоренского и Должанского районов

Номер предприятия

Площадь, га

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, ц

Структура посевных площадей, %


2011

2012

2011

2012


отчетный год

Базисный год

Отчетный год






2011

2012

условный

2011

2012

условные обозначения

По

П1

Уо

У1

УоПо

У1П1

УоП1

C=П0i/П0*100%

 С=П1i/П1*100%

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

150

160

259,52

248,52

38929

39764

41524,27

1,9587

1,7502

2

310

310

307,29

307,29

95262

95262

95262,00

4,0481

3,3909

3

340

300

374,11

320,86

127199

96257

112234,41

4,4398

 3,2816

4

120

150

249,75

200,00

29970

30000

37462,50

1,5670

1,6408

5

100

200

272,47

126,64

27247

25328

54494,00

1,3058

2,1877

6

300

492

417,00

402,00

125105

197784

205172,20

3,9175

5,3818

7

300

300

331,00

467,49

99300

140246

99300,00

3,9175

3,2816

8

330

350

308,68

390,12

101866

136542

108039,69

4,3092

3,8285

9

250

353

250,76

137,70

62690

48609

88518,28

3,2646

3,8613

10

90

90

214,94

275,06

19345

24756

19345,00

1,1752

0,9845

11

270

270

250,19

67551

67551

67551,00

3,5257

2,9534

12

305

360

300,00

204,82

91500

73734

108000,00

3,9828

3,9379

13

300

300

264,87

313,72

79460

94117

79460,00

3,9175

3,2816

14

450

400

456,24

607,63

205309

243050

182496,88

5,8762

4,3754

15

350

350

464,47

644,41

162566

225542

162566,00

4,5704

3,8285

16

584

826

335,65

306,32

134260

253024

277246,90

7,6260

9,0352

17

400

300

77,87

300,38

45478

90116

23361,98

5,2233

3,2816

18

584

826

229,89

306,32

134260

253024

189895,14

7,6260

9,0352

19

100

300

457,18

299,21

45718

89764

137154,00

1,3058

3,2816

20

300

400

168,03

226,52

50408

90606

67210,67

3,9175

4,3754

21

150

170

148,62

104,40

22293

17748

25265,40

1,9587

1,8595

22

400

400

185,41

420,00

74162

168000

74162,00

5,2233

4,3754

23

225

230

358,62

413,37

80689

95076

82482,09

2,9381

2,5159

24

500

700

229,69

213,97

114849

149790

160788,60

6,5291

7,6570

25

230

250

475,09

444,03

109272

111008

118773,93

3,0034

2,7346

26

220

355

446,96

429,63

98332

152518

158672,09

2,8728

3,8832

Итого

П0= 7658

П1= 9142

 292,89

 329,16

2243020

3009216

2776439,03

С=1

С=1



Абсолютное изменение урожайности:

 (ц/га)

За счет увеличения урожайности в отдельных хозяйствах средняя урожайность зерна повысилась на 36,27 ц/га или на 12,38%.

Рассмотрим влияние второго фактора, то есть изменение структуры посевных площадей (изменение доли высокоурожайных хозяйств в общей площади посева зерна).

Относительное влияние покажет общий индекс структуры:

 или 103,69%

Абсолютное изменение:

 (ц/га)

Увеличилась доля высокоурожайных хозяйств в структуре посевных площадей, средняя урожайность зерна увеличилась на 10,81 ц/га или 3,69%

Проверим взаимосвязь рассчитанных показателей:

. взаимосвязь индексов покажем с помощью мультипликативной модели урожайности:


,1238=1,0838*1,0369=1,1238

. взаимосвязь абсолютных показателей с помощью аддитивной модели урожайности:


,27=25,46+10,81=36,27

Проведем индексный анализ валового сбора зерна:

Относительное изменение:

 или 134,15%

Абсолютное изменение в составе:

3009216-2243020=766196 ц.

Следовательно, валовой сбор зерна в отчетном году увеличился на 766196 или 34,15%

На изменение валового сбора оказывают влияние три фактора:

. изменение урожайности в отдельных колхозах;

. изменение структуры посевных площадей;

. изменение размера посевных площадей (экстенсивный фактор).

Рассмотрим влияние изменения урожайности в отдельных колхозах:

Относительное влияние покажет общий индекс постоянного состава:

 или 108,62%

Абсолютное изменение в составе:

(329,89-303,70)*9142=239428,98 ц.

За счет увеличения урожайности в отдельных хозяйствах в отчетном году по сравнению с базисным валовой сбор зерна увеличился на 239428,98 ц. или на 8,62 %.

Покажем влияние изменения структуры посевных площадей:

Относительное влияние покажет общий индекс структуры:

 или 103,69%

Абсолютное влияние составит:

(303,70-292,89)*9142=98825,02 ц.

Следовательно, за счет улучшения структуры посевных площадей валовой сбор зерна в отчетном году увеличился на 98825,02 ц или 3,69%.

Рассмотрим влияние изменения размера посевных площадей:

Относительное изменение:

 или 119,37%

Абсолютное изменение:

 ц

Следовательно, за счет увеличения размера посевных площадей на 1484 га, в отчетном году был получен прирост 434648,76 ц или 19,37% валового сбора зерна.

Проверим взаимосвязь рассчитанных показателей:

. Мультипликативная модель валового сбора:


,3415=1,0862*1,0369*1,1937=1,3444

. Аддитивная модель:


=239428,98 +98825,02 +434648,76=772903

Таким образом, на увеличение валового сбора зерна повлияли интенсивный и экстенсивный факторы. Это повышение урожайности зерна в отдельных хозяйствах, увеличение размера посевных площадей, а также улучшение структуры посевных площадей.

Валовой сбор зерна увеличился на 239428,98 ц или 3,69%

Следовательно, в хозяйствах Краснозоренского и Должанского районов Орловского области необходимо изыскивать резервы увеличения урожайности зерна и как следствие этого увеличение его валового сбора.

 

. ИЗУЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ДИНАМИКИ УРОЖАЙНОСТИ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ НА ПЕРСПЕКТИВУ


Проанализируем динамику изменения урожайности зерна в целом по РФ.

На основе данных таблицы 3 можно сделать следующий вывод. Урожайность зерна отличается неустойчивостью и имеет цикличный характер, резко повышаясь до 361 ц/га в 2011 году и резко понижаясь до 325 ц/га в 2012 году. Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что максимальное повышение урожайности зерна до 130,32% было в 2011 году, по сравнению с остальными годами, а минимальное повышение было в 2012 году до 90,03% по сравнению с 2011 годом.

Таблица 3. Динамика урожайности зерна за 9 лет по РФ ( в хозяйствах всех категорий)

Годы

Урожайность зерна, ц/га.

Темп роста, %



цепной

базисный

2004

179



2005

177

98,88

98,88

2006

199

112,43

111,17

2007

219

110,05

122,35

2008

227

103,65

126,82

2009

277

122,03

154,75

2010

361

130,32

201,68

2011

325

90,03

181,56

2012

291

89,54

162,57


Темп роста, рассчитанный базисным способом показывает, что рост урожайности зерна также был максимальным в 2010 году и составил 201,68 %, а за 2005 был минимальным и составил 98,88 %. Из расчетов видно, что более благоприятные условия для выращивания зерна в этом хозяйстве были в 2010 году о чем свидетельствует наибольшая урожайность, а самые худшие условия для выращивания были в период 2005, когда урожайность получилась почти в 2 раза ниже, чем в 2010 году.

Рассмотрим обобщающие показатели ряда динамики:

а) средний абсолютный прирост

(ц/га);

б) средний темп роста

или 106,26%;

в) средний темп прироста

= 106,26% - 100% = 6,26%.

Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерна увеличивалась на 14 ц/га или на 6,26%.

Проанализируем динамику изменения урожайности зерна на примере Воронежской области.

Таблица 4. Динамика урожайности зерна за 9 лет по Орловской области (в хозяйствах всех категорий)

Годы

Урожайность зерна, ц/га

Темп роста, %



цепной

базисный

2004

193



2005

169

87,56

87,56

2006

180

106,51

93,26

2007

187

103,89

96,89

2008

245

131,02

126,94

2009

241

98,37

124,87

2010

281

116,60

145,60

2011

318

113,17

164,77

2012

295

92,77

152,85


Данные таблицы 4 показывают, что цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна.

С 2004 по 2005 г прослеживается спад урожайности на 24ц/га. С 2006 г. по 2007 наблюдается увеличение урожайности. С 2007 по 2008 урожайность зерна резко увеличивается, и составляет 241ц/га, 281 ц/га и 318ц/га соответственно. А в 2011 г. опять прослеживается снижение. Таким образом, на протяжении рассматриваемого периода наблюдаются частые колебания в урожайности зерна.

Рассмотрим обобщающие показатели ряда динамики:

г) средний абсолютный прирост

(ц/га);

д) средний темп роста

или 105,45%;

е) средний темп прироста

= 105,45% - 100% = 5,45%.

урожайность зерно индексный дисперсный

Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерна увеличивалась на 12,75 ц/га или на 5,45%.

Таким образом, показатели урожая и урожайности в Воронежской области по России в целом носят неустойчивый характер. Как мы можем заметить, валовой сбор не всегда зависит от урожайности и наоборот. Это во многом обусловлено агрометеорологическими условиями, размерами посевных площадей, ненормированным количеством минеральных удобрений, недостаток гербицидов и многими другими факторами.

Рассмотрим динамику валового сбора зерна в предприятиях за период с 2004 по 2012 гг.

Таблица 5. Динамика валового сбора зерна за 2004-2012 гг.

Годы

Валовой сбор зерна, ц.

Абсолютный прирост, ц

Темп роста, %

Темп прироста, %



цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

2004

29652







2005

28596

-1056

-1056

96,43869

96,43869

-3,56131

-3,56131

2006

31256

2660

109,302

105,4094

9,302

5,409416

2007

31460

204

1808

100,6527

106,0974

0,652675

6,097396

2008

57116

25656

27464

181,5512

192,6211

81,55118

92,62107

2009

70145

13029

40493

122,8115

236,5608

22,81147

136,5608

2010

98672

28527

69020

140,6686

332,7668

40,66862

232,7668

2011

127199

28527

97547

128,9109

428,9728

28,91094

328,9728

2012

96257

-30942

66605

75,67434

324,6223

-24,3257

224,6223


Анализируя данные в Таблице 5, можно сделать следующий вывод - рассмотренные цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна. Так объем валового сбора в 2007 году увеличился на 25656 ц. В 2008 году также происходит увеличение валового сбора, который составил 70145 ц., соответственно, темпы роста также увеличились с 181,55 % в 2007г до 112,81% в 2004 г. Примерно такая же ситуация с ростом валового сбора и с увеличением темпов роста прослеживается в 2009 и 2010 годах. А в 2007 году наблюдается резкое снижение валового сбора с 127199 ц. в 2006 до 96257 ц. в 2011.

На протяжении шести лет (2007-2012 гг.) наблюдается увеличение валового сбора, по сравнению с базисным 2005 годом. Максимальный прирост отмечается в 2008 г., который составил 95739 или 304,32%, наименьший прирост наблюдается в 2006 г. составил 25656 или 181,55%.

Особое внимание на себя обращает такой показатель как Абсолютное значение 1% прироста. С 2005 по 2007 гг. происходит равномерное увеличение значения данного показателя. В 2008 и 2010 гг. увеличение валового сбора на 1% был равносильно увеличению на 701,45 ц. и 1271,99 ц. соответственно.

Так с 2004 по 2008 гг. прослеживается планомерное увеличение валового сбора зерна, а в 2010 производство зерна резко уменьшилось.

В связи с неравномерностью роста валового сбора целесообразно рассмотреть обобщающие показатели ряда динамики:

а) средний абсолютный прирост

 (ц.);

- конечный уровень ряда динамики

-начальный уровень ряда динамикиколичество уровней

б) средний темп роста

 или 125,064%;

в) средний темп прироста

=125,064% - 100% = 25,064 %.

Таким образом, средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что, несмотря на резкое, выходящее из общей тенденции, снижение валового сбора в 2010г., ежегодно в течение изучаемого периода валовой сбор зерна в хозяйствах увеличивается на 12959,4 ц. или на 25,064 %.

Основные факторы, определяющие размер валового сбора

а) урожайность;

б) размер и структура посевной площади

Решающим из перечисленных факторов является урожайность зерна.

Рассмотрим динамику урожайности зерна в хозяйствах за 9 лет.

Таблица 6. Динамика урожайности зерна за 9 лет

Годы

Урожайность зерна, ц/га

Темп роста, %



цепной

базисный

2004

191,1

 -

 -

2005

203,2

106,33

106,33

2006

175

86,12

91,58

2007

174,8

99,89

91,47

2008

230

131,58

120,36

2009

305

132,61

159,60

2010

346,2

113,51

181,16

2011

374,1

108,06

195,76

2012

320,9

85,78

167,92


Данные таблицы 6 показывают, что цепные показатели ряда динамики говорят о неустойчивости урожайности зерна.

С 2004 по 2005 г наблюдается увеличение урожайности на 12,1 ц/га, с 2005 по 2006 гг. прослеживается спад урожайности и составляет 175 ц/га и 174,8 ц/га соответственно, а с 2006 по 2008 гг. урожайность зерна резко увеличивается, и составила 230 ц/га ,305 ц/га, 346,2 ц/га., 374,1ц/га. соответственно. В 2011 г. урожайность упала, по сравнению с 2010 г. на 53,2 ц/га. Таким образом, на протяжении рассматриваемого периода наблюдаются частые колебания в урожайности зерна.

Рассмотрим обобщающие показатели ряда динамики:

ж) средний абсолютный прирост

(ц/га);

з) средний темп роста

или 106,69%;

и) средний темп прироста

= 106,69% - 100% = 6,96%.

Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерна увеличивалась на 16,23 ц/га или на 6,96%.

Для более детального изучения динамики урожайности зерна используем такие статистические методы как укрупнение периодов, расчет скользящей средней и аналитическое выравнивание.

Рассчитаем прогнозируемые значения урожайности по уравнению аналитического выравнивания.

Таблица 7. Прогнозная урожайность зерна

Годы

Прогнозные значения урожайности по уравнениям функций


линейная функция

квадратичная функция

экспоненциальная функция

степенная функция

2013

383,186

411,973

401,888

283,021

2014

408,261

454,321

442,865

284,644

2015

433,336

499,809

488,02

286,004


Данные прогнозы свидетельствуют о том, что урожайность имеет тенденцию роста по всем функциям.

Наибольший рост выявлен по уравнению квадратичной функции, так как здесь урожайность имеет максимальное значение в каждом изучаемом году.

Сложившимся условиям в хозяйстве наиболее отвечает уравнение квадратической функции

(t)= 161,224+9,37262*T+1,57024*T^2

Так как в этом уравнении наименьшее среднее квадратическое отклонение (32,6848) , а коэффициент вариации не превышает 33%.

Прогнозная урожайность по данному урожаю более растет быстрыми темпами и к 2012 г. достигнет максимальной величины, следовательно, при составлении бизнес-плана необходимо ориентироваться на уравнение квадратичной функции.

Сравнение фактической и теоретической урожайности позволяет выявить резервы ее роста, который в свою очередь обеспечивает увеличение валового сбора.

 

. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА ПО УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНА


В статистике для исследования существующих зависимостей, а также для выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности используют метод статистических группировок.

Группировка - это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку или объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

В зависимости от решаемых задач выделяют виды группировок:

а) типологические - служат для выявления и характеристики социально-экономических явлений путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки;

б) структурные - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку;

в) аналитические (факторные)- основной задачей которых является исследование связей и зависимостей между изучаемыми явлениями и их признаками.

Для решения поставленной нами задачи необходимо использовать аналитическую группировку. Для этого необходимо пройти несколько этапов:

. Правильно выбрать группировочный признак, то есть признак, по которому производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы. Он выбирается в зависимости от решаемой задачи. В нашем случае группировочный признак - нагрузка пашни на 1 трактор.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки, называемые результативными. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

. Построить интервальный ряд распределения - распределение единиц совокупности по величине группировочного признака.

. Определить сводные и обобщающие показатели по каждой группе и по всей совокупности.

. На основании сводных и обобщающих показателей рассчитать средние и аналитические показатели по каждой группе и совокупности в целом.

. Проанализировать полученные показатели и сделать вывод о связи между факторными и результативными признаками.

Для группы хозяйств построим интервальный вариационный ряд распределения хозяйств по урожайности зерновых культур, определив сначала величину интервала по формуле.

=; (46)

где h - величина интервала;

- наибольшее значение признака;

 - наименьшее значение признака.

Интервал - это значение варьирующего признака, лежащего в определенных границах.

=56,04

=10,98= (56,04 - 10,98) / 3 = 15,02 руб.

Установим интервалы групп по следующей схеме:

группа: от хmin до xmin+h

группа: от xmin+h до xmin+2h

группа: от xmin+2h до xmax

Получим значения интервалов:

,98 - 31,97

,97 - 54,43

,43 - 56,04

Получили, что в 1 гр. входит 15 предприятий, во вторую 3 предприятия, а в третью 2 предприятия. Дальнейшее построение группировки по данным интервалам не имеет смысла, поэтому построим группировку по неравным интервалам, которые определим по графику огивы Гальтона, строящемуся по ранжированному ряду распределения.

Таблица 8 - Ранжированный ряд распределения предприятий по урожайности зерна

Название хозяйства

Урожайность, ц/га

ЗАО АКХ Юность

10,98

СПК Заря мира

17,61

ОСПК Должанский фермер

19,16

ООО Ольшанское

20,24

ООО АКХ Виктория

22,39

ООО Луганское

22,39

ООО КФХ Тим

23,76

ПСК Кубань

25,58

ООО Урожай

26,51

СЗСППК Возрождение

26,81

СПСПК Маяк

28,90

ООО Скарлет

30,11

ООО Вико

30,66

ООО Краснозоренское

31,82

ТНВ Г.П. Калинин и Компания

31,97

ТНВ Труфанов и Компания

32,26

ЗАО Успенское

34,62

ОАО Правда

50,51

ООО Протасовское

54,43

ОАО Труновское

56,04




Определим интервалы групп по графику:

,98 - 23,76 - 6 хозяйств

,76 - 31,97 - 8 хозяйств

,97 - 56,04 - 6 хозяйств

Распределим предприятия по интервалам урожайности зерна. Результаты расчетов оформим в виде статистической таблицы.

Таблица 9 - Распределение сельскохозяйственных предприятий по уровню урожайности зерна

Группировка хозяйств по урожайности ц/га.

Число хозяйств

Среднее значение урожайности ц/га

Расчетные величины




Xi* f

10,98 - 23,76

6

17,37

169,5

-11,75

66,5

7359,38

23,76 - 31,97

8

27,87

277,8

-4,65

36,2

1667,38

31,97 - 56,04

6

44,01

352,8

19,8

116,8

22768,2

Итого:

20

х

799,1

3,4

219,5

31794


Хср.= S xi f / S f = 799,1 / 20 = 39,96 ц/га. (46)

Из полученной таблицы видно, что среднее значение урожайности в первой группе, в которую входят 6 хозяйств, на 10 ц/га ниже чем во второй группе 23,76-31,97 ц/га. Однако среднее значение урожайности в целом по предприятиям составило 39,96 ц/га.

 

 

6. ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В АНАЛИЗЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА

 

6.1 Метод статистических группировок


Группировка - это сведение статистических данных в однородные группы по признакам единства или расчленение изучаемой совокупности по группам по признакам различия. Признаки, по которым производятся группировки, называют группировочными (основанием группировки).

Группировка лежит в основе всей дальнейшей работы с собранной информацией. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками.

К выбору группировочного признака предъявляют следующие требования:

) Признак должен быть существенным, то есть отражать суть изучаемого явления;

)Признак выбирают с учетом исторического развития явления, конкретного места и времени;

) При изучении сложных явлений следует использовать два и более группировочных признака в комбинации, такие группировки называют комбинационными.

В зависимости от решаемых задач выделяют следующие виды группировок:

. Типологическая - позволяет выделить социально-экономические типы явлений. Этапы ее построения:

· предварительная наметка типов

· выбор группировочного признака

· выделение групп и подгрупп по группировочным признакам

· непосредственная группировка материала, расчет групповых и общих показателей.

. Структурная - применяется для расчленения единиц совокупности в пределах одного типа явлений. Она позволяет дать характеристику строения совокупности и ее структуры. Она проводится в 3 этапа:

· выбор группировочного признака

· выделение групп и интервалов

· непосредственная группировка материала

. Аналитическая - позволяет установить взаимосвязь между отдельными факторами в пределах однородной совокупности. При ее проведении устанавливают факторный и результативный признаки. Этапы проведения:

· выбор группировочного признака исходя из целей и задач исследования

· отбор показателей для характеристики групп и подгрупп

· определение числа групп

· определение величины интервалов и установление границ интервалов

· построение ранжированного ряда единиц совокупности по группировочному признаку и распределение результативных показателей в соответствии с этим

· разработка макета статистической таблицы

· расчет групповых и общих средних, оформление результатов таблицей, их анализ.

Изучим влияние продуктивности животных на урожайность зерна в предприятиях Краснозоренского и Должанского районов Орловской области, используя метод простой аналитической группировки с равными интервалами.

Таблица 11 - Исходные данные для проведения группировки

Наименование хозяйства

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, ц

Площадь посевов, га

Фондовооруженность, тыс.руб./чел.

ЗАО АКХ Юность

32,26

3871

120

214,28

СПК Заря мира

20,24

1700

84

156,25

ОСПК Должанский фермер

22,39

5172

231

232,15

ООО Ольшанское

30,66

8493

277

258,82

ООО АКХ Виктория

23,76

2138

90

232,41

ООО Луганское

26,81

4825

180

173,47

ООО КФХ Тим

17,61

1479

84

276,92

ПСК Кубань

19,16

1341

70

248,27

ООО Урожай

56,04

10984

196

232,87

СЗСППК Возрождение

22,39

479

190,00

СПСПК Маяк

10,98

7498

983

230,91

ООО Скарлет

34,62

10387

300

256,10

ООО Вико

31,82

25453

800

244,25

ООО Краснозоренское

31,97

11604

363

213,59

ТНВ Г.П. Калинин и Компания

26,51

5381

203

133,33

ТНВ Труфанов и Компания

50,51

16719

331

215,09

ЗАО Успенское

54,43

10015

184

246,96

ОАО Правда

28,90

4827

167

233,65

ООО Протасовское

30,11

10567

351

247,86

ОАО Труновское

25,58

12176

476

148,94


На основании исходных данных построим ранжированный ряд распределения хозяйств по удельному весу выручки от реализации зерна в выручке от реализации продукции растениеводства.

Таблица 12 - Ранжированный ряд распределения хозяйств по затратам на удобрения

Наименование хозяйства

Урожайность, ц/га

Валовой сбор, ц

Площадь посевов, га

Фондовооруженность, тыс.руб./чел.

ПСК Кубань

19,16

1341

70

133,33

СПК Заря мира

20,24

1700

84

148,94

ООО КФХ Тим

17,61

1479

84

156,25

ООО АКХ Виктория

23,76

2138

90

173,47

ЗАО АКХ Юность

32,26

3871

120

190

ОАО Правда

28,9

4827

167

213,59

ООО Луганское

26,81

4825

180

214,28

ЗАО Успенское

54,43

10015

184

215,09

ООО Урожай

56,04

10984

196

230,91

ТНВ Г.П. Калинин и Компания

26,51

5381

203

232,15

ОСПК Должанский фермер

22,39

5172

231

232,41

ООО Ольшанское

30,66

8493

277

232,87

ООО Скарлет

34,62

10387

300

233,65

ТНВ Труфанов и Компания

50,51

16719

331

244,25

ООО Протасовское

30,11

10567

351

246,96

ООО Краснозоренское

31,97

11604

363

247,86

ОАО Труновское

25,58

12176

476

248,27

СЗСППК Возрождение

22,39

10726

479

256,1

ООО Вико

31,82

25453

800

258,82

СПСПК Маяк

10,98

7498

983

276,92


Определим величины интервалов по формуле:

 (55)

= (276,92-133,33)/3 = 47,9 (руб)

Таким образом получим интервалы:

,33 - 181,23

,23 - 229,13

,13 - 277,03

Если распределить предприятия по группам, то получим, что в 1 группу входит 4 предприятия, во вторую - 4 и в третью 12 предприятий. Получилось, что основная масса хозяйств сосредоточена в 3 группе, дальнейшая группировка по данным интервалам не имеет смысла.

Таблица 13 - Влияние фондовооруженности на урожайность в хозяйствах

Группы хозяйств по фондовооруженности тыс.руб/чел

Число хозяйств в группе

Средняя урожайность, ц/га

Средняя фондовооруженность, тыс. руб./чел





133,33 - 181,23

4

24,8

153,0

181,23 - 229,13

4

34,3

208,2

229,13 - 277,03

12

30,1

245,1

В среднем

-

29,7

202,1


Результаты группировки показали, что с увеличением фондовооруженности, урожайность продукции колеблется. В группе хозяйств с фондовооруженностью 133,33-181,23 средняя урожайность на 10 ц/га выше, чем во второй группе, где урожайность составила 34,3 ц/га.

 

6.2 Дисперсионный анализ


Дисперсионный анализ - это метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа решаются задачи:

·        общая оценка достоверности различия средних при группировке единиц по одному фактическому признаку или нескольким;

·        оценка достоверности взаимодействия между 2-мя или большим числом факторов;

·        оценка частных различий между парами средних.

Статистическая оценка достоверности показателей осуществляется по выборочным данным. Следовательно, дисперсионный анализ является методом оценки выборочных характеристик связи между факторами.

Этапы дисперсионного анализа:

.        формулировка статистической задачи: дисперсионный анализ предполагает наличие аналитической группировки по одному или более фактических признаков. Результаты дисперсионного анализа зависят от правильности проведения группировки: количество интервалов; границы интервалов; рельефность отличия средних групповых величин;

.        теоретический анализ: применению дисперсионного анализа предшествует широкий теоретический анализ сущности изучаемого явления и процесса, возможности наличия связей между факторами с точки зрения здравого смысла и исследуемой науки;

.        выражение изучаемой взаимосвязи в виде модели: на основе поставленной задачи проводится отбор наиболее значимых факторов и формируется гипотеза относительно их взаимодействия, а затем начинается математическая обработка данных, т. е. строится математическая модель, которую можно представить в виде математического уравнения или в виде строгой схемы взаимодействия факторов;

.        анализ и интерпретация рассчитываемых характеристик связей и окончательные выводы относительно выдвинутой нулевой гипотезы.

Таблица 14 - Распределение хозяйств по урожайности зерновых культур в Краснозоренском и Должанском районах

Группы хозяйств по затратам на удобрения, руб.

Число хозяйств в группе

Урожайность зерна ц/га, руб Хi

Сумма урожайностей Sxi

`Средняя урожайность зерна в группе, `xгруп.

94500 - 505350

8

10,98 17,61 19,16 20,24 22,39 22,39 23,76 25,58

162,11

20,26

505350 - 916200

9

26,51 26,81 28,9 30,11 30,66 31,82 31,97 32,26 34,62

273,66

30,41

916200 - 132750

3

50,51 54,43 56,04

160,98

53,66

Итого

20

596,75

596,75

-


 (56)

За нулевую гипотезу примем то, что различия в уровнях урожайности связаны не с изменениями производства зерна, а с другими случайными факторами.

общая дисперсия характеризует вариацию урожайности под влиянием всего комплекса факторов и рассчитывается по формуле:

d2общ. = S( хi -`xобщ. )2 (57)

d2общ = 2655,03 (руб.2)

межгрупповая дисперсия характеризует меру вариации урожайности 1ц зерна под влиянием производительности и рассчитывается по формуле:

d2межгр. = S( `хгр. - `хобщ. )2 * f (58)

d2межгр.= 2438,70 руб2

внутригрупповая дисперсия характеризует меру вариации урожайности под влиянием прочих случайных факторов и рассчитывается по формуле:

d2вн. = ( S d2вн. i - fi ) / S fi = S ( xi - `хгр.)2 (59)

где dвн. -внутригрупповая дисперсия

d2вн1= 143,98 руб2

d2вн2 = 56,17 руб2

d2вн3 = 16,18 руб.2

d2вн.общ. = 216,33 руб2

Поверим правильность расчетов, по правилу сложения дисперсий:

 (60)

,03 = 2438,70 + 216,33 верно

· Под числом вариации понимают число независимых отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения, и рассчитывается для каждой дисперсии по формуле:

 (61)

 (62)

 (63)


Дисперсия на одну степень свободы рассчитывается по формуле:

 (64)

межгр = 1219,35ост = 12,73общ. = 139,73

· Фактическое значение критерия Фишера рассчитывается по формуле:

 (65)

факт.= 1219,35 : 12,73 = 95,79

Табличное значение критерия Фишера определяется по специальной таблице «Таблица 14 уровня распределения F» или «Критерий Фишера» при определённом уровне значимости.

Таблица 15 - Анализ дисперсии

Источники вариаций

Суммарная дисперсия

Число степеней свободы

Дисперсия на одну степень свободы

F критерий





Факт.

Табл.

Систематическая

2438,70

2

1219,35

95,79

3,63

Случайная

216,33

17

12,73

-

-

Общая

2655,03

19

139,73

-

-


Фактическое значение критерия Фишера больше табличного значения. Можно сделать вывод о том, что затраты на удобрения оказывают влияние на вариацию урожайности зерна, то есть нулевая гипотеза отвергается.

 

6.3 Корреляционный анализ


Наиболее разработанной в теории статистики является методология парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака х на результативный признак у и представляет собой многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.

Выделяются следующие основные виды связи:

по направлению :

прямая

обратная

по количеству признаков, между которыми заключается связь:

парная связь

множественная

по тесноте связи:

функциональные

корреляционные

Корреляционный анализ позволяет определить изменения зависимой перемененной под влиянием одного или комплекса факторов; характеризует меру зависимости между результативным признаком и факторным; показывает меру тесноты связи между признаками.

Применение метода корреляции для анализа связи складывается из следующих последовательно решаемых вопросов:

Установление причин связи;

Отбор наиболее существенных признаков для анализа;

Определение формы связи и подбор математического уравнения для выражения существенных связей;

Расчет числовых характеристик корреляционной связи.

Корреляционная связь различается по форме, направлению и содержанию. Форма связи - характер различия среднего значения результативного признака  с различиями факторного признака . Различают следующие формы связи:

) линейная

= a+ bt (66)

Равным различиям фактора соответствуют равные различия результативного признака.

) криволинейная зависимость

Равным различиям х соответствует равномерно изменяющиеся различия результативного признака - это параболическая форма связи.

 (67)

Равным различиям х соответствует уменьшающееся изменение результативного признака у. Это гиперболическая зависимость.

 (68)

Равным различиям х соответствуют постепенно уменьшающиеся изменения у, причем у не имеет предела. Это логарифмическая связь.

= a + b *log x (69)

Многие формы связи между социальными экономическими явлениями могут быть представлены степенной функцией

 (70)

Содержание связи - материальное отношение между х и у, либо его отсутствие. Различают следующие зависимости между х и у:

) причинная зависимость, при которой один фактор выступает как причина х, а другой как следствие этой причины у;

) взаимосвязь х и у в системе взаимосвязей равная;

) случайная корреляция - это в случае, когда между х и у нет зависимости, хотя коэффициент корреляции отличен от нуля;

) множественность причин и связей, то есть переплетение видов и форм связей.

Уравнение, с помощью которого выражается аналитическая связь, называется уравнением регрессии.

При проведении корреляционно - регрессионного анализа нужно соблюдать этапы его проведения:

. Качественный анализ сущности изучаемого явления

. Постановка задач и выбор факторных и результативных признаков

. Сбор статистического материала, его контроль

. Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик

. Определение тесноты связи

. Оценка статистической надежности выборочных показателей связи

. Интерпритация полученных характеристик, оформление результатов в виде таблиц и графиков.

Таблица 15 - Исходные данные для корреляционного анализа и расчетные величины

Наименование хозяйства

Затраты труда на удобрения, тыс.руб

Урожайность ц/га

Расчетные величины




x2

y2

хy

ЗАО АКХ Юность

162

32,26

26244

1040,708

5226,12

СПК Заря мира

113,4

20,24

12859,6

409,6576

2295,22

ОСПК Должанский фермер

311,85

97250,4

501,3121

6982,32

ООО Ольшанское

373,95

30,66

139839

940,0356

11465,3

ООО АКХ Виктория

121,5

23,76

14762,3

564,5376

2886,84

ООО Луганское

243

26,81

59049

718,7761

6514,83

ООО КФХ Тим

113,4

17,61

12859,6

310,1121

1996,97

ПСК Кубань

94,5

19,16

8930,25

367,1056

1810,62

ООО Урожай

264,6

56,04

70013,2

3140,482

14828,2

СЗСППК Возрождение

646,65

22,39

418156

501,3121

14478,5

СПСПК Маяк

1327,05

10,98

1761062

120,5604

14571

ООО Скарлет

405

34,62

164025

1198,544

14021,1

ООО Вико

1080

31,82

1166400

1012,512

34365,6

ООО Краснозоренское

490,05

31,97

240149

1022,081

15666,9

ТНВ Г.П. Калинин и Компания

274,05

26,51

75103,4

702,7801

7265,07

ТНВ Труфанов и Компания

446,85

50,51

199675

2551,26

22570,4

ЗАО Успенское

248,4

54,43

61702,6

2962,625

13520,4

ОАО Правда

225,45

28,9

50827,7

835,21

6515,51

ООО Протасовское

473,85

30,11

224534

906,6121

14267,6

ОАО Труновское

642,6

25,58

412935

654,3364

16437,7

Итого

8058,15

596,75

5216376

20460,56

227686



Зависимость между затратами на удобрения и урожайностью зерна прямая, линейная. Данную зависимость математически можно выразить уравнением прямой линии:

 (71)

где a - параметр уравнения, который не имеет экономического смысла,- коэффициент регрессии.

Для определения параметров уравнения необходимо решить систему двух уравнений, которая называется в статистике системой нормальных уравнений:

S y = an + bS x (72)

S yx = aS x + bS x2

,75 = 20a + 8058,15b

= 8058,15a + 5216376b

Решив систему уравнений получим:= -5,7= 0,06

Таким образом, уравнение будет иметь вид:

Уср= -5,7-0,06х (73)

Коэффициент b > 0, это подтверждает, что зависимость между затратами на удобрения и урожайностью прямая. При увеличении затрат на 1 руб, урожайность зерна уменьшится на 5,7 ц/га.

Для определения тесноты связи между изучаемыми признаками применяют коэффициент корреляции. Это показатель тесноты связи, который показывает, на какую часть дисперсии изменяется в среднем результативный признак при изменении факторного на одно среднеквадратическое отклонение.

 (74)

= ( 11384,3 - 402,9*29,8) / Ö (260818,8-162328,41)*(1023,03-888,04) = 0,5

Коэффициент корреляции показал, что между изучаемыми факторами существует прямая зависимость. Причем, т.к. 0,3 ³ r, то связь между факторами слабая.

Рассчитаем коэффициет детерминации по формуле:

= r2 * 100% (75)

= 0,03 * 100% = 3%

Это означает, что вариация себестоимости на 3% обусловлена вариацией прямых затрат труда на 1ц зерна, остальные 97% вариации вызваны неучтенными в модели факторами.

Коэффициент эластичности:

 (76)

Э = 0,06 * 402,9 / 29,8 = 0,8 %

Коэффициент эластичности показывает на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1 %. С изменением уровня затрат на удобрения на 1 % урожайности зерна в среднем изменится на 0,8 %.

 

. ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ О ЗАТРАТАХ И СЕБЕСТОИМОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ


Современная организация статистики урожая сельскохозяйственных культур ставит задачей определить наиболее полно размеры фактического сбора урожая во всех категориях хозяйств.

Основными источниками данных об урожае и урожайности являются:

специальная отчетность о сборе урожая сельскохозяйственных культур (форма функции-7с-х). На основании ее определяют предварительные размеры сбора урожая сельскохозяйственных культур и окончательные итоги посевных площадей;

годовые отчеты сельскохозяйственных предприятий;

материалы бюджетных обследований, регистрирующие фактический сбор урожая на приусадебных землях колхозников.

Все данные о размерах посевной и убранной площади и собранном урожае включаются в отчет о фактическом сборе урожая сельскохозяйственных культур на основании документов первичного учета хозяйств. Сбор урожая зерновых и подсолнечника показывается в отчете в первоначально оприходованном весе.

На основании отчета о сборе урожая и ряда других документов (отчеты о посевных площадях, материалы бюджетных обследований и др.) областное статистическое управление составляет сводный отчет о предварительных размерах фактического сбора урожая сельскохозяйственных культур в данном году с начала по отдельным, а затем по всем категориям хозяйств.

Для обеспечения полноты и точности данных об урожае сельскохозяйственных культур с начала уборки и до конца ее систематически проверяется полнота оприходования сбора урожая сельскохозяйственных культур и правильность отчета (форма функции-7 с-х). практикуются также единовременные работы по обследованию качеств уборки и выявлению потерь при уборке урожая отдельных сельскохозяйственных культур.

Процесс производства - основополагающий процесс хозяйственной деятельности любого предприятия. Характер производства определяет характер направления деятельности хозяйствующего субъекта, формирование производственных ресурсов. В процессе производственной деятельности производятся определенные виды продукции, на что расходуются соответствующие ресурсы, формирующие издержки предприятия.

Под издержками понимают совокупность всех затрат экономических ресурсов в денежной форме при кругообороте хозяйственных средств.

Затраты - это потребленные ресурсы или уплаченные денежные средства за товары и услуги, которые непосредственно относятся к производству конечного продукта.

Продукт - это произведенные товары (продукция), выполненные работы или оказанные услуги.

Общие затраты хозяйствующего субъекта в расчете на единицу продукции или оказанных услуг составляют ее себестоимость.

Себестоимость продукции - один из важнейших экономических показателей деятельности предприятий, выражающий в денежной форме все затраты предприятия, связанные с производством и реализацией продукции. Производственная себестоимость показывает, во что обходится предприятию выпускаемая им продукция. Полная (коммерческая) себестоимость включает в себя и затраты, связанные с реализацией товарной части продукции.

В себестоимость включаются перенесенные на продукцию затраты прошлого труда (амортизация основных средств, стоимость сырья, материалов, топлива, других материальных и денежных ресурсов и расход на оплату труда работников предприятия). Оптимизация или снижение затрат - важнейшая задача любого хозяйствующего субъекта. На их основе возможно достижение более высоких экономических показателей хозяйственной деятельности. То есть получение большей суммы прибыли от реализации продукции, достижение возрастающего уровня рентабельности.

С целью выявления направлений выработки управленческих решений по оптимизации затрат и снижению себестоимости производимых видов продукции или оказываемых услуг необходимо систематическое проведение экономического анализа на всех этапах производственного процесса. Это особенно важно в рыночных условиях хозяйствования, поскольку все участники производства напрямую заинтересованы в достижении более высоких экономических результатов.

Окончательные размеры фактического сбора урожая в сельскохозяйственных предприятиях и подсобных хозяйствах устанавливают на основании данных годовых отчетов этих предприятий. Поэтому важная задача органов государственной статистики - проверка правильности данных годового отчета о площадях и сбора сельскохозяйственных культур, обеспечение достоверности этих сведений. Окончательные размеры фактического сбора урожая сельскохозяйственных культур определяют дифференцированно и в целом по всем категориям хозяйств.

При разборке этих данных по сельскохозяйственным предприятиям органы государственной статистики рассчитывают чистый вес продукции зерновых культур и подсолнечника как общий фактический сбор урожая за вычетом неиспользуемых отходов и усушки.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ


Анализ данных по сельскохозяйственным предприятиям Краснозоренского и Должанского районов Орловской области показал, что в период с 2004 по 2012 год наблюдается: увеличение валового сбора зерна в среднем за год на 0,4 %, что в абсолютном выражении составляет 1004,14 ц; общая урожайность полученного зерна также имела тенденцию увеличения, абсолютное среднегодовое увеличение урожайности составило 16,4 % или 8176,29 руб.; валовой сбор зерна возрас в среднем на 16,1 % или 30,14 руб./ц в год. В целом валовой сбор зерна к 2012 году по сравнению с 2007 годом увеличилсь на 141,48 %, т.е. почти в 2,5 раза.

Абсолютный прирост, рассчитанный цепным способом, показывает, что максимальное увеличение было в 2011 году и составило 9500 тыс.т. по сравнению с 2005 годом, а минимальное увеличение в 2005 году - 5863 ц по сравнению с предыдущими годами, а наименьшее увеличение в 2007 г. по сравнению с 2008г. Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, также имел максимальное увеличение в 2011 году и составил 15200 тыс.т по сравнению с предыдущим годами.

Темп роста по цепному способу свидетельствует о том, что в 2011 году валовой сбор зерна составил 144,39 по сравнению с 2010 годом, а в 2010 году 98,17% по сравнению с 2009 годом. Темп роста по базисному способу характеризует, что валовой сбор в 2010 году также отражает наивысший процент 196,82% по сравнению с предыдущем годом и наименьший процент в 2006 г. 123,57%.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что в 2010 году валовой сбор зерна увеличился на 44,39% по сравнению с 2010 годом, а в 2006 году минимальный прирост составил 23,57% по сравнению с 2005 годом.

Анализ вариационного ряда показал, что наиболее часто встречающаяся в ряду урожайность зерна 475,2 руб. Половина хозяйств имеет урожайность зерна до 281,43 руб, а половина - выше 281,43 руб. В исследуемых хозяйствах урожайность зерна отклоняется в среднем на 109,93 руб. от среднего ее уровня, причем вариация урожайности зерна сильная.

Результаты комбинационной группировки показали, что с увеличением прямых затрат труда на производство зерна урожайность зерна также увеличивается. С изменением уровня прямых затрат на производство 1ц зерна на 1% себестоимость 1ц зерна в среднем изменится на 0,33%.

Основным направлением в работе хозяйства по снижению себестоимости 1ц зерна должны стать меры по снижению затрат на производство продукции, внедрению новых технологий производства зерна.

Немалое значение в снижении себестоимости зерна следует уделять выбору каналов реализации, а также росту материальной заинтересованности работников в получении большего количества более качественной продукции, рационализации структуры затрат.

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:


1.      Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства: учебное пособие/ В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова. - М.: Финансы и статистика,2009.-272 с.

.        Бидий А.И., Степаненко Н.В. Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории статистики. М.: Финансы и статистика, 2012.

.        Громыко Г.А. Теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2010.

.        Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/ Под. ред. И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 480 с.

.        Замосковский О.П. Статистика сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 2010.

.        Зейналов, И. Эволюция сбора сельскохозяйственной информации и ее правовое обеспечение в России / И. Зейналов, К. Сварчевский // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2011. - № 3.- с.33-36

.        Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: Учебник. - М.: Издательство МСХА,2012. - 427 с.

.        Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства. М.: Колос С, 2013.

.        Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики. М.: Финстатинформ, 2011.

.        Салин В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебник/ В.Н. Салин, Е.П. Шпаковская. - М.: Юристъ,2011. - 461 с.

.        Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. Москва: Финансы и статистика. 2012. - 656 с.

.        Статистическое моделирование и прогнозирование под. ред. Гранборга. Москва: Финансы и статистика, 2010, - 383 с.

.        Формы статистической отчетности в сельском хозяйстве // Главбух. Отраслевое приложение. Учет в сельском хозяйстве. - 2009. - № 4. - с. 77-81.

.        Шустова Е.А. Об организации статистического наблюдения за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства / Е.А. Шустова // Вопросы статистики. - 2011. - № 1. - с. 3-5.

.        Экономика отраслей АПК: Учебник / А. И. Минаков, Н.И. Куликов, О.В. Соколов. - М.: КолоС, 2009. - 464 с.

.        Юзбасиев М.М. Манелл А.М. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Москва: Финансы и статистика, 2011. - 207 с.

Похожие работы на - Статистико-экономический анализ производства зерна в Орловской области

 

Не нашли материал для своей работы?
Поможем написать уникальную работу
Без плагиата!