Экономико-статистический анализ производительности труда в животноводстве

      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	0,082256358	0,306495815	0,18330604	-0,052370912	0,49882376
X1	0,082256358	1	0,242768231	-0,388007272	0,716835833	0,18717961
X2	0,306495815	0,242768231	1	0,684999853	0,445966339	-0,1189726
X3	0,18330604	-0,388007272	0,684999853	1	-0,114329396	-0,1286745
X4	-0,052370912	0,716835833	0,445966339	-0,114329396	1	-0,1903715
X5	0,498823764	0,187179606	-0,118972639	-0,128674502	-0,190371479	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				41,042	10,904	3,764
x1	-0.020	-0.154	-0.239	-2,673	2,905	-0,920
x2	0.231	0.401	0.754	0,032	0,012	2,591
x3	-0.068	-0.211	-0.372	-0,051	0,040	-1,280
x4	0.008	-0.115	-0.154	-0,024	0,035	-0,682
x5	0.277	0.535	0.556	0,386	0,103	3,744

       Таблица 16

Регрессионная статистика
Множественный R	0,654809226
R-квадрат	0,428775122
Нормированный R-квадрат	0,347171568
Стандартная ошибка	16,9258928
Наблюдения	41

       Таблица 17

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	5	7526,510682	1505,302136	5,254368242	0,00105727
Остаток	35	10027,00465	286,485847
Итого	40	17553,51533

       Таблица 18

       Корреляционный  анализ

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	41,042	10,904	3,764	0,001	18,905	63,178
Переменная X 1	-2,673	2,905	-0,920	0,364	-8,569	3,224
Переменная X 2	0,032	0,012	2,591	0,014	0,007	0,057
Переменная X 3	-0,051	0,040	-1,280	0,209	-0,132	0,030
Переменная X 4	-0,024	0,035	-0,682	0,500	-0,096	0,048
Переменная X 5	0,386	0,103	3,744	0,001	0,177	0,595

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

y = 41.042 – 2.6727x1 + 0.0322x2 – 0.0510x3 – 0.0242x4 + 0.3839x5

       Таблица 19

       Результаты  компьютерного анализа

№	Данные		Отклонения
	исходные	расчётные	абсолютные	относительные
1	9,684211	36,42905	-26,74484	276,17%
2	10,33333	29,34746	-19,01413	184,01%
3	15,5	29,66907	-14,16907	91,41%
4	19,36	28,0213	-8,661296	44,74%
5	21,95455	36,41219	-14,45764	65,85%
6	26,03922	27,84279	-1,803575	6,93%
7	26,4	27,07007	-0,67007	2,54%
8	26,83333	36,80981	-9,976476	37,18%
9	27,33645	35,9215	-8,585054	31,41%
10	27,74419	35,87919	-8,135006	29,32%
11	28,64615	32,49078	-3,844626	13,42%
12	29,61947	44,01167	-14,3922	48,59%
13	30,2439	44,30675	-14,06285	46,50%
14	30,28125	33,00044	-2,719194	8,98%
15	30,54651	41,34035	-10,79384	35,34%
16	30,6044	37,80739	-7,202994	23,54%
17	30,96	36,82467	-5,864674	18,94%
18	33,51351	45,30706	-11,79355	35,19%
19	36,19512	42,08828	-5,893156	16,28%
20	36,52941	37,58293	-1,053521	2,88%
21	36,64088	45,60777	-8,966882	24,47%
22	38,22807	45,38953	-7,161456	18,73%
23	40,95402	38,73118	2,2228455	-5,43%
24	41,4359	63,15095	-21,71505	52,41%
25	41,93651	45,12404	-3,187537	7,60%
26	42,51282	35,33585	7,1769711	-16,88%
27	42,83333	35,41955	7,4137861	-17,31%
28	46,72727	35,6264	11,100875	-23,76%
29	47,52941	63,96296	-16,43355	34,58%
30	48,61818	37,03836	11,579823	-23,82%
31	55,70833	37,41493	18,293404	-32,84%
32	57,66071	43,76519	13,895528	-24,10%
33	60,27778	24,86942	35,408356	-58,74%
34	60,4	51,13652	9,2634789	-15,34%
35	61,45714	50,13868	11,318464	-18,42%
36	64,7907	47,23438	17,556315	-27,10%
37	66,33333	47,28065	19,052687	-28,72%
38	80,13281	71,55203	8,5807871	-10,71%
39	87,38356	59,72127	27,662296	-31,66%
40	92,38323	41,01465	51,368585	-55,60%
41	95,22917	99,82112	-4,591956	4,82%

 

F-критерий Фишера	5.254
Стандартная ошибка оценки	16.926
Определитель  корреляционной матрицы	99.821
Коэффициент множественной детерминации	0.429
Коэффициент множественной корреляции	0.655
Критерий  Дарбина-Уотсона	0.896
Критерий  Бартлета	0.578

     F-критерий Фишера меньше, чем стандартная ошибка оценки. Это значит, что связь несущественная.

     Частные коэффициенты корреляции показывают степень  влияния факторного признака на результативный, при неизменности остальных факторов. Наиболее существенное влияние на валовую продукцию в расчете на 1 чел.-ч. прямых затрат труда оказывает оплата 1 чел.-ч. в животноводстве, руб. (=0,535). Связь слабая, прямая.

     Коэффициент множественной корреляции (=0,655) показывает тесноту связи между всеми факторами и валовой продукции в расчете на 1 чел.-ч. прямых затрат труда. Связь слабая, прямая.

    Составляющий  коэффициент детерминации показывает, какая доля вариации производительности труда объясняется влиянием факторов.

    a₀ в данной задаче экономического смысла не имеет.

    a₁ – коэффициент чистой регрессии при 1 факторе (трудообеспеченность на 100 га сельскохозяйственных угодий). Он свидетельствует о том, что при изменении значения трудообеспеченности на 1, производительность труда понизится на 2.6727 руб./чел.-ч., при условии, что другие факторы останутся неизменными.

    a₂ – коэффициент чистой регрессии при 2 факторе (фондообеспеченность). Он свидетельствует о том, что при изменении значения фондообеспеченности на 1, производительность труда увеличится на 0.0322 руб./чел.-ч..

    a₃ – коэффициент чистой регрессии при 3 факторе (фондовооруженнсть). Он свидетельствует о том, что при изменении значения фондовооруженности на 1, производительность труда уменьшится на 0.0510 руб./чел.-ч..

    a₄ – коэффициент чистой регрессии при 4 факторе (энергообеспеченность). Он свидетельствует о том, что при изменении значения энергообеспеченности на 100 га сельскохозяйственных угодий на 1, производительность труда уменьшится на 0.0242 руб/чел.-ч.

    a₅ – коэффициент чистой регрессии при 5 факторе (оплата 1 чел.-ч. в животноводстве). Он свидетельствует о том, что при изменении значения оплаты труда на 1 чел.-ч. в животноводстве на 1, производительность труда увеличиться на 0.3859 руб/чел.-ч..

Коэффициенты  регрессии являются несопоставимыми  между собой, поэтому мы не можем определить, какой из факторных признаков оказывает наибольшее влияние на результативный признак. Для этого проанализируем бетта коэффициенты. Они показывают, на сколько средних квадратических отклонений изменится в среднем y, если соответствующий фактор изменится на своё среднеквадратическое отклонение. Сопоставление бетта коэффициентов показывает, что наиболее сильное влияние на валовую продукцию животноводства в расчете на 1 чел.-ч. прямых затрат труда оказывает трудообеспеченность на 100 га с.-х. угодий в отрасли, а менее – энергообеспеченность на 100 га сельскохозяйственных угодий. 

 

Глава 3. Анализ производительности труда в животноводстве в динамике и его прогноз на перспективу

    Процесс развития, движения социально-экономических  явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики, которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

    Цель  этой главы – определить тенденцию валовой продукции животноводства  в расчете на 1 чел.-ч. прямых затрат труда в отрасли и выяснить, от каких факторов это зависит.

    Таблица 20

    Динамический  ряд по уровню валовой продукции  животноводства в расчете на 1 чел.-ч. прямых затрат труда в отрасли

Годы	валовая продукция  животноводства на 1 чел.-ч. прямых затрат труда в отрасли
1994	102,40
1995	105,76
1996	103,90
1997	99,13
1998	97,62
1999	88,60
2000	84,63
2001	81,59
2002	76,81
2003	73,24
Итого	913,68