Экономико-статистический анализ производительности труда в растениеводстве

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Июня 2013 в 15:14, курсовая работа

Описание работы

Ускорение темпов производительности труда в сельском хозяйстве в совре-менных условиях является объективной необходимостью и имеет важное народнохозяйственное значение в решении многих экологических и социальных проблем. Главная роль и значение производительности труда заключается в том, что она является основным источником увеличения производства валовой продукции сельского хозяйства и способствует более полному удовлетворению потребностей в продуктах питания населения страны.
Интерес науки и практики к изучению производительности труда не ослабевает, так как от нее зависит не только уровень и качество жизни населения, но и место страны в системе международного разделения труда.

Содержание работы

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы производительности труда 5
1.1 Экономическая сущность производительности труда 5
1.2 Система показателей производительности труда 9
1.3 Пути повышения производительности труда в растениеводстве 13
Глава 2. Статистико-экономический анализ производительности труда в растениеводстве 17
2.1 Анализ производительности труда в растениеводстве методом статистических группировок 17
2.2 Индексный анализ производительности труда в растениеводстве 28
2.3 Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на уровень производительности труда в растениеводстве 31
Глава 3. Анализ производительности труда в растениеводстве в динамике и его прогноз на перспективу 38
Выводы и предложения 41
Библиографический список 42

Скачать архив (1.26 Мб) Сколько стоит заказать работу?

Файлы: 1 файл

Курсовая работа по статистике ТЕМА 4.doc

— 2.64 Мб (Скачать файл)

По результатам проведенного анализа можно сделать вывод о том, что производство продукции растениеводства в 3 группе хозяйств более эффективно, чем в 1 группе. Хотя и в 3 группе хозяйств валовой продукции произведено меньше, в 1 группе хозяйств затраты труда на производство 1 ц продукции оказались значительно выше.

По результатам группировки отберем наиболее существенные факторные признаки и проведем по ним корреляционно-регрессионный анализ их влияния на уровень производительности труда в растениеводстве (выход валовой продукции растениеводства на 1 чел-ч. прямых затрат труда в отрасли).

Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на уровень производительности труда в растениеводстве

Современная наука исходит из взаимосвязи всех явлений природы и общества. Объем продукции предприятия связан с численностью работников, мощностью двигателей, стоимостью производственных фондов и еще многими признаками.

Если с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е. значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной, связь между ними является функциональной.

Стохастическая детерминированная связь не имеет ограничений и условий, присущих функциональной связи. Если с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические (массовые) характеристики изменяются по определенному закону – связь является статистической. Иными словами, при статистической связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной.

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что по разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака x закономерным образом изменяется среднее значение признака y; в то время как в каждом отдельном случае значение признака y (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений.

Методы корреляции позволяют решить следующие задачи:

определить среднее изменение результативного признака под влиянием одного или комплекса факторов, охарактеризовать меру зависимости результативного признака и одного из факторных при среднем значении другого;
определить тесноту связи результативного признака со всем комплексом включаемых факторов или с отдельным фактором, при использовании влияния другого;
статистически оценить выборочные показатели корреляционных связей.

y – выход валовой продукции растениеводства на 1 чел.-ч. прямых затрат труда в отрасли, руб./чел.-ч.;

x₁ – трудообеспеченность (на 100 га сельскохозяйственных угодий), чел./га;

x₂ – фондообеспеченность (на 100 га сельскохозяйственных угодий), тыс.руб./га;

x₃ – фондовооруженность, тыс.руб./га;

x₄ – энергообеспеченность (на 100 га сельскохозяйственных угодий), л.с./га;

x₅ – оплата 1 чел.-ч. в растениеводстве, руб./чел.-ч.

Таблица 13

Данные для корреляционно-регрессионного анализа

Хозяй-ство	валовая продукция растениеводства на 1 чел.-ч. прямых затрат труда в растениеводстве, руб.	трудообеспеченность на 100 га с.-х. угодий	фондообеспеченность на 100 га с.-х. угодий	фондовооруженность	энергообеспеченность на 100 га с.-х. угодий	оплата 1 чел.-ч. в растениеводстве, руб.
	y	x1	x2	x3	x4	x5
1	16,9286	2,8700	446,0694	155,4261	218,9918	37,5000
2	18,0423	1,4619	331,0696	226,4684	85,7513	3,3803
3	19,2944	6,6454	442,1938	66,5415	289,9013	9,5685
4	20,2766	7,2300	442,3635	61,1847	289,8084	9,9947
5	24,3636	1,3970	298,1873	213,4524	76,8335	4,3636
6	26,5000	2,8253	1940,4110	686,7879	138,0993	2,3333
7	30,9804	3,7697	432,0865	114,6202	121,7124	3,3235
8	35,4667	6,5854	789,7561	119,9259	581,4634	8,7000
9	36,8214	7,6733	802,7228	104,6129	594,5545	9,1786
10	42,2029	4,0290	444,7261	110,3820	161,9285	6,8841
11	42,3024	6,2304	582,5379	93,5000	284,0526	4,7339
12	42,4910	6,3521	50,3580	7,9277	53,9196	70,7838
13	49,4333	4,0290	444,7261	110,3820	161,9285	7,9167
14	51,0000	1,2113	23,1701	19,1286	92,6285	8,6429
15	51,1045	3,8239	447,1062	116,9243	151,7776	10,4179
16	52,1938	5,1235	654,9545	127,8325	229,9350	13,6667
17	54,8500	2,6929	495,4687	183,9904	244,1999	15,4000
18	57,3243	7,8097	638,3441	81,7368	441,9554	20,2838
19	60,0065	4,1396	392,7890	94,8848	192,1786	16,1032
20	61,4931	6,6165	981,4054	148,3276	264,7958	18,1528
21	62,1121	4,2175	951,6648	225,6447	234,8779	16,5234
22	65,2228	4,9754	1067,1151	214,4764	243,4551	7,8750
23	65,2933	1,4993	274,3309	182,9732	86,2145	7,4933
24	67,3269	4,8757	943,9785	193,6100	384,1784	8,0192
25	71,1579	0,7433	411,2781	553,3478	69,6154	7,5789
26	72,6667	2,8253	1940,4110	686,7879	138,0993	4,6667
27	73,7962	5,7565	1009,2596	175,3257	247,8508	12,3503
28	75,3468	4,5227	429,1371	94,8848	209,9625	20,1290
29	78,3247	5,1905	1113,2323	214,4764	253,9764	9,4091
30	79,1452	2,3069	422,0932	182,9732	132,6521	9,0645
31	87,9286	4,5508	534,0335	117,3504	185,6087	10,6190
32	95,8929	4,1815	1118,1495	267,4043	292,7046	22,4643
33	107,1731	4,7107	1178,5537	250,1842	257,5620	16,9423
34	126,8417	5,1757	512,1836	98,9599	254,7034	26,1500
35	131,6000	3,0775	966,2482	313,9671	251,7919	50,1000
36	142,1852	5,2644	2073,3894	393,8493	499,8317	27,2099
37	152,9833	3,3757	436,1077	129,1903	78,6661	13,5833
38	179,9000	1,2406	485,6684	391,4655	75,2086	35,0000
39	208,2727	6,2827	1651,6754	262,8917	424,7120	31,6364
40	291,6923	3,6192	785,4399	217,0231	170,1002	20,0000
41	382,1667	1,8787	233,0075	124,0244	107,0261	63,5000

При изучении зависимости результативного признака от нескольких факторных признаков расчеты выполнялись с использованием компьютерных программ анализа.

Результаты корреляционно-регрессионного анализа.

Таблица 14

Матрица парных коэффициентов корреляции.

	Y	X1	X2	X3	X4	X5
Y	1	-0,186224609	0,113122348	0,105145346	-0,07189344	0,53962692
X1	-0,186224609	1	0,231229375	-0,400676135	0,734429428	0,02955515
X2	0,113122348	0,231229375	1	0,681868824	0,439037087	-0,1043288
X3	0,105145346	-0,400676135	0,681868824	1	-0,127486524	-0,1268024
X4	-0,07189344	0,734429428	0,439037087	-0,127486524	1	-0,0554147
X5	0,539626915	0,02955515	-0,104328768	-0,12680235	-0,055414684	1

Таблица 15

Результат расчета в компьютерной программе анализа

Факторные признаки	Составляющие коэфф-та детерминации	Частные коэфф-ты корреляции	Бетта коэфф-ты	Коэффициенты уравнения регрессии	Стандартные ошибки угловых коэффициентов	Существенность коэффициентов уравнения регрессии
y				94,6651327	40,38327433	2,344166843
x1	0.0988	-0.3497	-0.5304	-20,46781401	9,267217095	-2,208625718
x2	0.0601	0.2980	0.5316	0,079746304	0,043175019	1,847047362
x3	-0.0410	-0.2214	-0.3898	-0,186678157	0,139015378	-1,342859753
x4	-0.0047	0.0523	0.0659	0,03608938	0,116521837	0,309722034
x5	0.3049	0.5905	0.5650	2,689940694	0,621403512	4,328814756

Таблица 16

Регрессионная статистика
Множественный R	0,646583498
R-квадрат	0,41807022
Нормированный R-квадрат	0,334937395
Стандартная ошибка	59,81118995
Наблюдения	41

Таблица 17

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	5	89952,15676	17990,43135	5,02894274	0,00141527
Остаток	35	125208,2455	3577,378443
Итого	40	215160,4023

F-критерий Фишера	5,02894274
Стандартная ошибка оценки	59,81118995
Определитель корреляционной матрицы	226.314
Коэффициент множественной детерминации	0,41807022
Коэффициент множественной корреляции	0,646583498
Критерий Дарбина-Уотсона	0.867
Критерий Бартлета	1.321

Таблица 18

Корреляционный анализ

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	94,6651327	40,38327433	2,344166843	0,0248736	12,68262714	176,6476383
Переменная X 1	-20,46781401	9,267217095	-2,208625718	0,033842319	-39,28128789	-1,654340127
Переменная X 2	0,079746304	0,043175019	1,847047362	0,073208396	-0,00790375	0,167396359
Переменная X 3	-0,186678157	0,139015378	-1,342859753	0,187961698	-0,468894723	0,09553841
Переменная X 4	0,03608938	0,116521837	0,309722034	0,758608929	-0,200462813	0,272641574
Переменная X 5	2,689940694	0,621403512	4,328814756	0,000119393	1,428422955	3,951458432

Уравнение регрессии: y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ + a₃x₃ + a₄x₄ + a₅x₅

y = 94.665 – 20.468x1 + 0.080x2 – 0.1867x3 + 0.0361x4 + 2.6899x5

Таблица 19

№	Данные		Отклонения
№	исходные	расчётные	абсолютные	относительные
1	16,92857143	151,2567482	-134,3281768	793,50%
2	18,04225352	61,05599163	-43,01373811	238,41%
3	19,29441624	17,69122448	1,603191768	-8,31%
4	20,27659574	7,882655891	12,39393985	-61,12%
5	24,36363636	64,51537696	-40,15174059	164,80%
6	26,50000000	74,62930283	-48,12930283	181,62%
7	30,98039216	43,89994223	-12,91955007	41,70%
8	35,46666667	44,85680671	-9,390140038	26,48%
9	36,82142857	28,24226924	8,579159331	-23,30%
10	42,20289855	51,4218332	-9,218934646	21,84%
11	42,30241935	19,1294047	23,17301466	-54,78%
12	42,49099099	159,5371452	-117,0461542	275,46%
13	49,43333333	54,19948935	-4,766156015	9,64%
14	51.00000000	94,74135427	-43,74135427	85,77%
15	51,10447761	63,72735162	-12,62287401	24,70%
16	52,19379845	63,2249294	-11,03113095	21,13%
17	54,85000000	94,95016823	-40,10016823	73,11%
18	57,32432432	40,97584388	16,34848045	-28,52%
19	60,00645161	73,79860458	-13,79215297	22,98%
20	61,49305556	68,20054693	-6,707491375	10,91%
21	62,11214953	95,03366608	-32,92151654	53,00%
22	65,22282609	67,85854078	-2,635714695	4,04%
23	65,29333333	74,96566009	-9,672326752	14,81%
24	67,32692308	69,44287743	-2,115954349	3,14%
25	71,15789474	31,85159623	39,3062985	-55,24%
26	72,66666667	80,90583112	-8,239164451	11,34%
27	73,79617834	66,76411653	7,032061815	-9,53%
28	75,34677419	80,32748765	-4,980713454	6,61%
29	78,32467532	71,64150265	6,683172675	-8,53%
30	79,14516129	76,12240412	3,022757169	-3,82%
31	87,92857143	57,46459914	30,46397229	-34,65%
32	95,89285714	119,3199565	-23,42709934	24,43%
33	107,1730769	100,3969361	6,776140849	-6,32%
34	126,8416667	90,63561479	36,20605187	-28,54%
35	131,6000000	193,9714579	-62,3714579	47,39%
36	142,1851852	169,9675513	-27,78236611	19,54%
37	152,9833333	75,61026976	77,37306358	-50,58%
38	179,9000000	131,7862661	48,11373394	-26,74%
39	208,2727273	149,1379496	59,13477763	-28,39%
40	291,6923077	102,6490524	189,0432553	-64,81%
41	382,1666667	226,3143597	155,852307	-40,78%

Информация о работе Экономико-статистический анализ производительности труда в растениеводстве