Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области

 

Самой большей урожайностью зерновых культур с 1 га обладают предприятия 3 группы, в которых данный пока-затель в среднем составляет 36,3 ц, самой низкой урожайностью обладают предприятия 1 группы – 9,8 ц. в среднем по хозяйствам данный показатель составляет 24,1 ц.

 

2.2. Индексный анализ основных факторов, влияющих на результаты производства

 

Индекс – это относительный показатель, измеряющий изменение явления во времени или в  пространстве. Прежде всего, индекс – это относительный показатель, но не каждый относительный показатель является индексом.

Решил задачу на индексный анализ. За низшую принял первую группу с наименьшим значением главного группировочного признака, а за высшую – последнюю группу с наибольшим значением главного группировочного признака.

Таблица 14 – Индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерновых культур

Виды продукции	Посевная площадь, га		Урожайность с 1 га, ц		Валовой сбор, ц
	1 гр.	4 гр.	1 гр.	4 гр.	1 гр.	4 гр.	усл.
	S0	S1	Y0	Y1	Y0S0	Y1S1	Y0S1
Озимые	3234	1365	8,4	29,3	27320	39935	11466,0
Яровые	3158	1237	11,2	31,5	35393	39009	13854,4
Зернобобовые	735	-	10,2	-	7463	-	-
Итого	7127	2602	х	х	70176	78944	25320,4

 

Общий индекс валового сбора

 ц

Общий индекс урожайности отдельных групп культур:

ц

Общий индекс размера и структуры посевов:

 

ц

Взаимосвязь индексов:

 ц

Валовой сбор больше в 4 группе, чем в 1 группе, на 8768 ц.

Урожайность в 4 группе по сравнению с условным больше в 3,1 раза.

Изменение размера и структуры посевов между условным и 1 группой составляет – 44855,6 ц.

Индекс средней урожайности переменного состава:

 ц/га

Индекс урожайности постоянного (фиксированного) состава:

 ц/га

Индекс структурных сдвигов:

 ц/га

Взаимосвязь индексов:

 ц/га

Изменение урожайности в 4 группе по сравнению с 1 группой составляет 20,5 ц/га.

Изменение средней урожайности за счет изменения урожайности группы культур в 4 группе по сравнению с 1 группой составляет 20,6 ц/га.

Изменение средней урожайности за счет изменения размера и структуры посевов зерновых в 4 группе по сравнению с 1 группой составляет – 0,1 ц/га.

 

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ  зависимости результативных признаков  от факторных

 

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

•  парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);

•  частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;

• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

В соответствии с выбранным ГГП корреляционно-регрессионная модель будет соответствовать следующей совокупности факторных (Х) и результативных (Y) признаков:

Y- производство зерна на 100 га  пашни, ц;

Х1-  урожайность зерновых и зернобобовых культур с 1 га, ц;

Х2- затраты труда на 1 га посевов зерновых и зернобобовых культур, чел.-час.;

Х3- производственные затраты на 1 га зерновых и зернобобовых культур, тыс. руб.;

Х4- затраты по оплате труда в расчете на 1 га зерновых и зернобобовых культур, руб.

 

 

 

 

 

Таблица 15 – Исходные данные для корреляционно –регрессионного анализа

 

№ хозяй ства	Наименование предприятия			Y Производ ство зерна на 100 га пашни	X1 Урожай ность зерновых и зернобо бовых культур с 1 га, ц		X2 Затраты труда на 1 га посевов зерновых и зернобо бовых культур, чел.-час.		X3 Произ водст венные затраты на 1 га зерно вых и зернобо бовых культур, тыс.руб.		X4 Затраты по оплате труда в расчете на 1 га зерно вых и зернобобовых культур, руб.
1	СПК им. Дзержинского Барышского района			30,6	4,2		11,1		3,4		0,9
2	СПК «Правда» Барышского района			51,0	7,6		10,0		4,5		2,0
3	ООО «Аргашское» Инзенского района			59,9	2,9		10,2		1,4		0,1
4	СПК им. В.И. Ленина Мелекесского района			80,9	13,2		6,6		6,6		0,5
5	СПК «Заря» Чердаклинского района			86,3	12,1		20,3		4,8		0,8
6	СПК «Сура» Инзенского района			95,3	2,6		2,6		0,4		0,2
7	СХПК «Первомайский» Вешкаймского района			183,5	11,3		3,9		2,8		0,2
8	ООО «Лавинский» Сурского района			281,5	13,8		35,6		4,2		0,3
9	СПК «Родина» Старомайнского района			285,0	13,2		6,8		6,1		0,1
10	СПК «Искра» Карсунского района			333,4	14,2		35,1		4,4		0,5
11	OOO «Труслейское» Инзенского района			385,9	9,2		11,9		4,7		1,3
12	ООО «Чернореченское» Вешкаймского района			446,5	13,0		41,8		5,1		1,1
13	ООО «Вальдиватское» Карсунского района			593,6	16,0		93,8		4,9		0,3
14	ООО «Шивгулинское» Сурского района			616,1	16,4		38,9		5,8		1,4
15	ООО «Рассвет» Сурского района			634,4	14,8		38,2		5,0		1,2
16	ООО «Красное поле» Карсунского района			671,7	20,2		10,3		7,7		1,1
17	ОАО Агрофирма «Старомайнская» Старомайнского района			875,9	19,1		57,9		8,4		1,6
18	СПК «Алга» Чердаклинского района			928,5	20,5		26,7		6,0		1,5
19	СПК «40 лет Октября» Чердаклинского района			1182,7	11,6		12,0		4,7		0,4
20	СПК «Филипповский» Мелекесского района			1201,0	30,4		29,8		9,1		2,3
21	ОАО «Новомалыклинский Агротехснаб» Новомалыклинского района			1272,5	22,0		13,4		6,2		1,7
22	ООО «ПАК» Вешкаймского района			1290,2	16,8		0,9		9,6		0,1
23	ООО «Верный путь» Вешкаймского района			1319,1	17,3		2,3		5,1		0,2
24	СПК «Белоярский» Чердаклинского района			1383,7	20,9		29,9		6,1		3,1
25	ООО «Агрозерно»  Сурского района			1485,6	25,2		7,2		8,8		0,2
26	СПК «Волга» Старомайнского района			1659,1	24,2		28,2		4,8		1,2
27	ООО «Аппаковское» Мелекесского района			1852,3	13,1		26,5		5,2		0,4
28	Сурский филиал ООО А/Ф   «Мордовзерноресурс» Сурского района			1854,9	25,6		22,3		14,7		1,3
29	СПК им. Крупской Мелекесского района			2037,1	49,5		13,8		10,9		0,9
30	ООО «Чапаев» Вешкаймского района			2118,7	26,4		9,4		6,6		0,6
31	ООО «Агро-Гулюшево» Сурского района			2153,3	36,7		21,7		11,5		2,1
32	СХПК «Хлебороб» Вешкаймского района			2400,9	25,8		31,5		8,0		1,9
33	СХПК «Волга» Новомалыклинского района			4005,3	30,3		20,0		7,6		1,2
		Y	X1			X2		X3		X4
Y		1
X1		0,743913091	1
X2		-0,001119262	0,084136704			1
X3		0,584238011	0,775637834			0,040354408		1
X4		0,271537282	0,377007837			0,226357745		0,350927317		1

Из матрицы парных коэффициентов корреляции видно, что связь между 1 и 3 факторами сильная ( ), поэтому целесообразно исключить один из этих факторов с наименьшем влиянием на результат – производственные затраты на 1 га зерновых и зернобобовых культур, ц.

Проанализируем полученные данные в приложении:

Уравнение связи имеет вид:

Yx=-158,31+68,63*X1-3,11*X2+5,20*X3

Множественный коэффициент корреляции показывает сильную связь между результатом и факторами, включенными в анализ (Ryx1x2= 0,7467). Чтобы определить степень тесноты связи воспользуемся шкалой Чеддока, т.к. коэффициент корреляции выше 0,7 это значит, что связь сильная, линейная, прямая.

55,75% вариации обусловлено изменением  урожайности зерновых и зернобобовых  культур с 1 га, ц, затратами труда на 1 га посевов зерновых и зернобобовых культур, чел.-час., затратами по оплате труда в расчете на 1 га зерновых и зернобобовых культур, руб.

Так как Fфакт. (12,17) > Fтабл (2,93), то уравнение регрессии признается статистически значимым и надежным.

 

Подводя итог по 2 главе, нужно сделать небольшой вывод о том, что предприятия 4 группы обладают большей эффективностью, чем предприятия 1 группы и более рентабельны.

Также индексный анализ показал, что в 4 группе более рентабельно производство зерна.

3. Изучение тенденции развития явления в динамике

 

3.1. Изучение динамики урожайности озимых зерновых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней

Таблица 16 – Данные для анализа динамики  урожайности озимых зерновых культур, ц/га

Годы	Валовой сбор озимых зерновых культур, ц	Убранная площадь озимых зерновых, га	Урожайность озимых зерновых культур, ц/га
1998	1591848	247997	6,4
1999	4766347	294033	16,2
2000	3765556	213259	17,7
2001	4311283	210333	20,5
2002	5290982	247206	21,4
2003	1465387	97510	15,3
2004	2101141	108448	19,4
2005	1846009	106158	17,4
2006	1993338	96472	20,7
2007	3333798	144478	23,1
2008	4453850	205385	21,7

 

 

На основании  данных таблицы 16 рассчитаем  среднюю и скользящую среднюю по трехлетиям в таблице 17.

Таблица 17 – Расчет средней, скользящей средней по укрупненным периодам, выравнивание по среднегодовому абсолютному приросту

Годы	Урожайность  озимых зерновых культур, ц/га	Укрупнение периодов		Метод  скользящей средней		Выровненный ряд по среднегодовомуабсолютному приросту
		сумма по 3-х летиям	средняя по 3-х летиям	сумма по скользящим  3-х летиям	средняя по скользящим 3-х летиям
1998	6,4	х	х	х	х	6,4
1999	16,2	40,3	13,4	40,3	13,4	7,93
2000	17,7	х	х	54,4	18,1	9,46
2001	20,5	59,6	19,9	59,6	19,9	10,99
2002	21,4	х	х	57,2	19,1	12,52
2003	15,3	56,1	18,7	56,1	18,7	14,05
2004	19,4	х	х	52,1	17,4	15,58
2005	17,4	57,5	19,2	57,5	19,2	17,11
2006	20,7	х	х	61,2	20,4	18,64
2007	23,1	65,5	21,8	65,5	21,8	20,17
2008	21,7	х	х	х	х	21,7