Расчет производства продукции на перспективу

Категории хозяйств	2000г.		2005г.		2009г.		Изменение удельного веса в 2009г. по сравнению с
							2000г.	2005г.
	тыс.т	% к итогу	тыс.т	% к итогу	тыс.т	% к итогу	процентные пункты	процентные пункты
А	1	2	3	4	5	6	7	8
Сельскохозяйственные организации	846,4	94,8	957,6	93,4	1314,5	77,3	-17,5	-16,1
Хозяйства населения	2,7	0,3	3,1	0,3	13,9	0,8	0,5	0,5
Крестьянские хозяйства, индивидуальные предприниматели	43,3	4,9	64,3	6,3	372,8	21,9	17,0	15,6
Хозяйства всех категорий	892,4	100,0	1025,0	100,0	1701,2	100,0	-	-

 

Анализ структуры валовых сборов по отдельным видам зерновых культур представлен в таблице 2.

Таблица 2 – Анализ структуры  валовых сборов по отдельным видам  зерновых культур в хозяйствах всех категорий

	2000г.		2005г.		2009г.		Изменение удельного веса в 2009г. по сравнению с
							2000г.	2005г.
	тыс.т	% к итогу	тыс.т	% к итогу	тыс.т	% к итогу	процентные пункты	процентные пункты
А	1	2	3	4	5	6	7	8
Зерно(в весе после доработки)	892,4	100,0	1025,0	100,0	1701,2	100,0	-	-
в том числе: пшеница озимая	164,3	18,4	441,1	43,0	677,3	39,8	21,4	-3,2
пшеница яровая	37,1	4,2	61,0	6,0	231,2	13,6	9,4	7,6
рожь озимая	32,2	3,6	83,3	8,1	48,7	2,9	-0,7	-5,3
ячмень	476,7	53,4	321,9	31,4	668,1	39,3	-14,1	7,9
овес	114,2	12,8	57,0	5,6	39,8	2,3	-10,5	-3,2
просо	29,0	3,2	23,6	2,3	2,9	0,2	-3,1	-2,1
гречиха	8,6	1,0	27,8	2,7	9,3	0,5	-0,4	-2,2
зернобобовые	3,7	0,4	1,5	0,1	20,9	1,2	0,8	1,1
кукуруза	26,6	3,0	7,8	0,8	3,0	0,2	-2,8	-0,6

 

По данным таблицы видно, что  в структуре валового сбора по отдельным видам зерновых культур в 2000г. наибольший удельный вес приходится на ячмень( 53,4%), на втором месте – валовой сбор озимой пшеницы (18,4%). В 2005 году на первое место вышла пшеница озимая(43%), а удельный вес ячменя стал составлять 31,4%. Наименьший удельный вес и 2000г., и в 2005г. приходится на зернобобовые(0,4% и 0,1% соответственно). В 2009году валовые сборы озимой пшеницы, ячменя находились приблизительно на одном уровне(677,3 тыс.т и 668,1тыс.т соответственно). Наименьший удельный вес в 2009г. среди зерновых культур занимали просо и кукуруза( по 0,2%). Наибольшие структурные сдвиги произошли в 2009г. по сравнению с 2000г. по культурам: озимая пшеница(удельный вес увеличился на 21,4 процентных пункта; ячмень и овес (уменьшение удельного веса на 14,1 и 10,5 процентных пункта соответственно).

Проведем анализ структуры валовых  сборов зерна в крестьянских (фермерских) хозяйствах по районам Тамбовской области. Данные оформим в таблице 3.

В результате анализа таблицы выявлено, что наибольший удельный вес в  структуре валовых сборов зерна  по районам Тамбовской области в 2000 и 2009 годах занимал Петровский район (13,9% и 13,8 соответственно). На втором месте в 2000 году стоял Мордовский район (12,8%), а в 2006 году  - Знаменский район (10%). В 2005 году наибольший удельный вес приходился на Мучкапский район (13,3%), на втором месте Петровский район (13%). Наименьший удельный вес в структуре урожая зерновых культур в 2000г. и 2009г. приходился на Пичаевский район (0,9% и 0,3% соответственно), а в 2005г. это место занимал Никифоровский район.

Из выводов к таблицам видно, что указанные структуры не являются застывшими, они быстро изменяются от году к году под влиянием различных  факторов. Чтобы провести содержательную оценку меры существенности количественных различий двух отдельно взятых структур, в статистике были предприняты попытки  поиска обобщающих критериев.

 

Таблица 3 – Анализ структуры  валовых сборов зерна в крестьянских (фермерских) хозяйствах по Тамбовской области

	2000г.		2005г.		2009г.
	тонн	% к итогу	тонн	% к итогу	тонн	% к итогу
А	1	2	3	4	5	6
Всего по области	43300	100,0	64300	100,0	372800	100,0
В том числе районы :Бондарский	518	1,2	499	0,8	3580	1,0
Гавриловский	995	2,3	2025	3,1	8877	2,4
Жердеевский	2519	5,8	2643	4,1	43369	11,6
Знаменский	1917	4,4	3074	4,8	37435	10,0
Инжавинский	2928	6,8	3969	6,2	34185	9,2
Кирсановский	1042	2,4	1534	2,4	6843	1,8
Мичуринский	610	1,4	1084	1,7	4428	1,2
Мордовский	5534	12,8	4971	7,7	20314	5,4
Моршанский	1107	2,6	1143	1,8	2416	0,6
Мучкапский	3478	8,0	8569	13,3	16015	4,3
Никифоровский	1917	4,4	443	0,7	16582	4,4
Первомайский	1214	2,8	628	1,0	1859	0,5
Петровский	6030	13,9	8389	13	51493	13,8
Пичаевский	379	0,9	512	0,8	1099	0,3
Рассказовский	562	1,3	2773	4,3	14273	3,8
Ржаксинский	1200	2,8	2916	4,5	9784	2,6
Сампурский	1641	3,8	2262	3,5	14617	3,9
Сосновский	1625	3,8	2623	4,1	4406	1,2
Староюрьевский	1060	2,4	1009	1,6	10854	2,9
Тамбовский	2736	6,3	3814	5,9	14481	3,9
Токаревский	2178	5,0	4557	7,1	34801	9,3
Уваровский	866	2,0	2802	4,4	9830	2,6
Уметский	1217	2,8	2095	3,3	11261	3,0

Одним из более совершенных обобщающих критериев является индекс Рябцева:

,

где d₀ и d₁ – удельные значения градаций двух структур,

n – число градаций в структурах.

Смысл критерия I_R состоит в соотношении фактической меры расхождения значений компонентов двух структур с их максимально возможным значением.

Рассчитываем критерии I_R по структуре категорий хозяйств и структуре отдельных видов зерновых культур, чтобы провести содержательную оценку меры структурных различий валовых сборов зерна в 2005г. и 2009г.

Необходимые данные для расчета  критерия I_R по структуре категорий хозяйств возьмем из приложение 1.

I_R== 0,017 = 0,130

Оценим меру структурных различий по данному критерию I_R. Оценку проведем по шкале(приложение 3).

Значение рассчитанного критерия I_R интерпретируется согласно шкале как низкий уровень различий.

Рассчитаем критерий I_R по структуре отдельных видов зерновых культур. Необходимые данные для расчета возьмем из приложения 2.

I_R = =0,014 = 0,118

Критерий I_R по структуре отдельных видов зерновых культур интерпретируется согласно шкале также как низкий уровень различий.

2.2 Распределение районов по объему производства продукции

Для осуществления распределения районов  Тамбовской области по объему валовых  сборов зерна воспользуемся методом  группировок.

Статистическая группировка – это процесс объединения группы качественно однородных единиц, по которым ведется сводка значений варьирующих признаков, получение средних величин и других статистических показателей, позволяющих всесторонне оценить состояние, развитие и взаимосвязи изучаемого явления в целом.

Цель  использования метода группировок  в моей курсовой работе – выявить  зависимость экономической эффективности  зернопроизводства от уровня концентрации производства в районах тамбовской области.

По  группировочному признаку (валовой  сбор зерновых культур) построим ранжированный  ряд (таблица 4), то есть распределим  районы в порядке возростания  объема производства зерна.

Таблица 4 – Ранжированный  ряд распределения районов тамбовской области по валовому сбору зерна.

Район	Валовой сбор, ц.
Первомайский	194007
Пичаевский	368894
Уметсткий	400134
Гавриловский	496661
Бондаревский	516887
Мучкапский	553661
Никифоровский	580995
Староюрьевский	621448
Уваровский	725976
Знаменский	743907
Сосновский	843629
Моршанский	876608
Кирсановский	909839
Инжавинский	919016
Токаревский	944765
Сампурский	958795
Жердеевский	1062120
Мордовский	1063621
Рассказовский	1109112
Петровский	1283982
Ржаксинский	1536938
Мичуринский	1603867
Тамбовский	2299237

 

Исследуемая совокупность включает в  себя 23 района. Разделим данную совокупность районов на 3 группы по группировочному  признаку.

Для определения границ трех групп  воспользуемся формулой равного  интервала:

i= ,

где X_max – максимальное значение признака;

X_min – минимальное значение признака;

n – количество групп.

Вычислим величину интервала для  каждой группы. Интервал для І группы будет равен X_max+i. Верхняя граница І группы будет нижней границей для ІІ группы, а ее верхняя граница будет отличаться на величину интервала i и так далее. Верхняя граница последней группы будет равна X_max.

І. 194007 – 895740(ц);

ІІ. 895740 – 1597493(ц);

ІІІ. 1597493 – 2299236(ц).

Распределим всю совокупность районов  по имеющимся группам в зависимости  от объема валового сбора зерна.

Прежде чем построить итоговую групповую таблицу, в которой  прослеживается зависимость экономической  эффективности зернопроизводства  от уровня концентрации производства зерна, следует построить макет  свободной таблицы.

Сводка данных – это отчет  групповых и итоговых показателей  по всей совокупности. На основании  свободной таблицы далее рассчитываются показатели итоговой групповой таблицы.

В разработочную таблицу для  сводки статистических данных (Приложение 4) занесем имеющиеся данные по районам  Тамбовской области в соответствии с группами, в которые они входят.

Рассчитаем основные показатели экономической  эффективности зернопроизводства:

• себестоимость 1ц,руб;
• цена 1 ц,руб.;
• прибыль на 1ц,руб.;
• прибыль на 1га,руб.;
• уровень рентабельности,%.

Они рассчитываются по следующим формуле:

Себестоимость 1ц(руб.)=

Цена 1ц(руб.)=

Прибыль на 1ц(руб.)=

Прибыль на 1га(руб.)=

Уровень рентабельности,%=*100%

Для расчета показателей экономической  эффективности зернопроизводства  по каждой группе воспользуемся данными  разработочной таблицы для сводки статистических данных. Результаты расчетов оформим в таблице 5.

Таблица 5 – Зависимость  экономической эффективности зернопроизводства  по каждой группе от уровня концентрации производства

Группы районов по валовому сбору	Число районов	Средний валовой сбор,ц	Себестоимость 1ц,руб.	Цена 1ц,руб.	Прибыль на 1ц,руб.	Прибыль на 1га,руб.	Уровень рентабельности,%
І.194007 – 895750(ц)	12	576825,6	280,5	430,2	129,7	1969,4	43,1
ІІ.895750 - 1597493	9	1087576,4	249,4	473,6	215,1	3393,1	83,2
ІІІ.1597493 - 2299236	2	1951552,0	346,7	489,5	134,0	1329,4	37,7
В среднем по совокупности	23	896226,0	278,3	459,2	173,4	2520,2	60,7

 

По данным таблицы наименьшая себестоимость 1ц зерна составляет 249,4руб., наивысшая  цена за 1ц- 489,5руб., наибольшая прибыль на 1ц – 215,1руб., наибольшая прибыль на 1га – 3393,1руб. Наивысший показатель эффективности зернопроизводства(83,2%) относится к районам со средним уровнем производства.

2.3. Анализ динамики производства продукции

Статистическое исследование развития явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов  динамики.

Динамический ряд – это своеобразная статистическая совокупность, единицами которой является расположенные в хронологической последовательности моменты или отрезки времени, а их признаками – соответствующие значения показателей.

Показатели ряда динамики принято  называть абсолютными уровнями ряда и обозначать символом у. Начальный (базисным) уровень чаще всего обозначают у₀, конечный  - у_n.

Целью анализа ряда динамики является определение цепных, базисных и средних  уровней ряда, а также выявление  общей тенденции изменения явления  за анализируемый период.

Для анализы ряда динамики используются следующие показатели : абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1%прироста. Данные показатели могут быть базисными, цепными и средними.

Абсолютный прирост показывает изменение абсолютных уровней ряда в тех же величинах, что и сами уровни. Цепные приросты получают, сравнивая соседние уровни в ряду: Δ^ц=у_i-y_i-1. Они показывают величину изменений за отдельный период.

Базисные абсолютные приросты показывают значение абсолютного уровня ряда по сравнению с одним и тем  же исходным уровнем у₀:Δ^б=у_i-y₀. Таким образом они характеризуют общий итог процесса развития.

Средний абсолютный прирост определяется как отношение суммы цепных абсолютных приростов к числу этих приростов.

Коэффициент роста отражает относительное изменение абсолютных уровней ряда по сравнению с предыдущим (К_Ц ) и базисным уровнем (К_Б). Цепные коэффициенты характеризуют движение за отдельные годы, а базисные – за произвольный период.

Средний коэффициент роста определяется по формуле

Темпом роста называется коэффициент роста, выраженный в процентах.

Темп прироста показывает, на сколько процентов изменился уровень динамического ряда по сравнению с базисным, предыдущим или в среднем.

Абсолютное значение 1% прироста показывает, сколько единиц измерения уровня содержится в 1% прироста: З_пр=Δ^Ц/Т_пр^Ц.

Среднее значение 1% прироста: З_пр=Δ^Ц/Т_пр^Ц.

Расчет показателей динамики валового сбора зерна в Тамбовской области оформим в таблице 6.