Статистико-экономический анализ производства зерна в Тамбовской области

Товарная продукция - это часть валовой продукции, предназначенная для реализации. Часть товарной продукции отпущенной за пределы отрасли (предприятия) и оплаченной потребителем или торгующей организацией называется реализованной продукцией. Однако на практике и в сельскохозяйственной литературе эти показатели употребляются как синонимы, под товарной продукцией понимают реализованную, представленную денежной выручкой. В отчетно-статистических сельскохозяйственных предприятий товарная продукция не приводится.

Товарная и реализованная продукция рассчитываются в действующих ценах. Необходимо различать товарную продукцию предприятия и товарную продукцию отрасли. Отраслевые показатели, характеризующие товарность предприятия, отрасли и отдельных видов, - уровень товарности, общий объем товарной продукции, объем товарной продукции в расчете на единицу земельной площади или голову скота. Важный показатель - уровень товарности, под которым понимают отношение товарной (реализованной) продукции (ТП) к валовой, %.

Ут = ТП / ВП * 100

При определении уровня товарности отдельных видов продукции (зерна, сахарной свеклы, молока и т.д.) объем валовой и реализованной продукции исчисляют в натуральном выражении, отрасли или по предприятию в целом - в стоимостных показателях.

В этом случае важно, чтобы валовая и реализованная продукция рассчитывалась в единых ценах, например в сопоставимых. [2, с.86]

Объем производства продукции в натуральном выражении изучает статистика растениеводства, животноводства и других отраслей народного хозяйства. Перед статистикой продукции стоят задачи изучения общих объемов производства продукции в целом по отраслям и народному хозяйству (валовая продукция), объемов реализованной, товарной и чистой продукции, а также формирующихся в процессе производства, распределения и реализации продукции доходов ее производителей. Для решения этих задач используется система показателей объема, состава, движения и распределения продукции и доходов, изучаются их факторы.

В итоге данного раздела важно отметить то, что основными задачами для написания курсовой работы являются:

изучение теоретических вопросов, касающихся статистики производства сельскохозяйственной продукции;

проведение анализа по производству зерна;

выявление производства зерна на перспективу.

В процессе исследования курсовой работы будут применяться основные методы и приемы статистического анализа: группировки, корреляционно - регрессионный анализ, индексный метод, анализ рядов динамики (метод трехлетней скользящей средней, аналитическое выравнивание, метод экстраполяции), табличный, графический методы и другие, которые позволяют выявить степень влияния различных факторов на валовой сбор в весе после доработки 1 ц зерна, основные тенденции изменений, происходящих под влиянием этих факторов.

2. Статистико-экономический  анализ производства зерна

2.1 Метод группировок  в анализе производства зерна

Статистическая группировка - это метод разделения единиц статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении, и характеристику таких групп системой показателей в целях выделения типов явлений, изучения структуры и взаимосвязей. Следовательно, с помощью группировки решаются три задачи:

разделение всей совокупности на качественно однородные группы - выделение социально-экономических типов. Эти группировки называются типологическими;

характеристика структуры явления и структурных сдвигов. Эти группировки называют структурными;

изучение взаимосвязи между признаками, положенными в основание группировки, и показателями, используемыми для характеристики групп. Такие группировки называют аналитическими. Изучая их изменение от одной группы к другой, мы получаем возможность установить взаимосвязи между указанными признаками.

Таким образом, значение группировки состоит в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде; кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. [7, с.5]

Для расчетов показателей в данной теме курсовой работы мы будем использовать аналитическую группировку, где группировочный признак - валовой сбор зерна по районам Тамбовской области, выраженный в центнерах (ц). Для того, чтобы начать группировку необходимо составить ранжированный ряд (табл. 1) распределения районов в порядке возрастания группировочного признака.

 

Таблица 1 - Ранжированный ряд распределения предприятий по валовому сбору зерна

Номер района по ранжиру	Наименование района	Валовой сбор зерна, ц
А	1	2
1	Первомайский	50708
2	Избердеевский	216934
3	Глазковский	256019
4	Никифоровский	260139
5	Пичаевский	274678
6	Мучкапский	278749
7	Уваровский	357903
8	Староюрьевский	390017
9	Голицинский	434545
10	Гавриловский	444891
11	Токаревский	511868
12	Инжавинский	534973
13	Юрловский	550304
14	Моршанский	560313
15	Сампурский	567132
16	Жердевский	576568
17	Сосновский	595060
18	Кирсановский	598159
19	Мичуринский	651512
20	Рассказовский	741961
21	Петровский	801503
22	Тамбовский	821653
23	Ржаксинский	890054

 

Для графического изображения ранжированного ряда распределения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс разместим на равном расстоянии друг от друга точки по численности единиц совокупности (номера предприятий), из каждой точки восстанавливаем ординату, соответствующую по масштабу величине валового сбора зерна, концы координат соединяем плавной линией, образующей эмпирическую огиву.

Рисунок 1 - Эмпирическая огива валового сбора зерна в весе после доработки

Данная совокупность однородна и для преобразования ранжированного ряда в интервальный воспользуемся формулой для равновеликого интервала.

Построим интервальный ряд распределения предприятий по валовому сбору зерна. Для этого, прежде всего, устанавливаем число групп (интервалов). Внутри однородных совокупностей используют равные интервалы. В нашем случае число групп определяется по формуле Стерднесса: . В нашем случае n = 3.

n - число групп (n=3);

i - величина равновеликого интервала;

xmax - максимальная величина группировочного признака;

xmin - минимальная величина группировочного признака.

i = (890054 - 50708) /3 = 279782

Исходя из анализа ранжированного ряда и получившегося значения величины ряда построим интервальный ряд распределения валового сбора зерна. Границы групп:

1. = = 50708+279782=330490

2. = = 610272

3. = = 890054

Распределим всю совокупность предприятий по имеющимся группам в зависимости от валового сбора зерна, и рассчитаем удельный вес каждой группы (таблица 2). Каждая группа должна иметь достаточное количество предприятий для дальнейшего анализа.

Таблица 2 - Интервальный ряд распределения предприятий в зависимости от валового сбора зерна

Группы районов по валовому сбору зерна, ц	Количество районов в группе	Удельный вес районов в общей совокупности, %
А	1	2
I	50708-330490	6	26,1
II	330490-610272	12	52,2
III	610272-890054	5	21,7
ИТОГО	23	100,0

 

Изобразим полученные данные о величине каждой из групп графически в виде гистограммы на рисунке 2. На оси абсцисс отметим величину интервала в каждой группе, а на оси ординат - количество предприятий.

Рисунок 2 - Гистограмма интервального ряда распределения предприятий по группам в зависимости от валового сбора зерна

Для характеристики групп выделен показатель - урожайность с 1 га. Так как урожайность по группе районов определяется по средней арифметической взвешенной, для расчета данного показателя необходимо по каждому району иметь два показателя - валовой сбор в центнерах и посевная площадь в га.

Таблица 3 - Вспомогательная таблица для сводки данных

группа	№ района	Валовой сбор, ц	Площадь, га
А	Б	1	2
50708-330490	1	50708	3637
	2	216934	12594
	3	256019	21930
	4	260139	15787
	5	274678	20504
	6	278749	20467
Итого I	6	1337227	94919
330490-610272	7	357903	25290
	8	390017	17482
	9	434545	22574
	10	444891	23174
	11	511868	29296
	12	534973	28448
	13	550304	25079
	14	560313	31088
	15	567132	26810
	16	576568	24834
	17	595060	28375
	18	598159	28646
Итого II	12	6121733	311096
610272-890054	19	651512	28054
	20	741961	51310
	21	801503	34112
	22	821653	47371
	23	890054	38516
Итого III	5	3906683	199363
Итого по совокупности	23	11365643	605378

 

Рассчитаем среднюю урожайность по каждой группе районов и по всей совокупности по формуле:

Вывод: по результатам статистической группировки и сводке статистических данных можно заметить, что самой многочисленной является II группа: в ней находится 12 районов; в I группе - 6 районов; в III группе - 5 районов. В I группе наименьшая урожайность - 14,1 ц/га и наименьший показатель среднего валового сбора (222871 ц). Средний и наивысший показатель валового сбора отмечается во II и III группах районов (510144 ц и 781337 ц соответственно), и средняя урожайность в них находится приблизительно на одном уровне и составляет 19,7 ц/га и 19,6 ц/га соответственно. Средняя урожайность по всей совокупности районов составила 18,8 ц/га.

2.2 Факторный  анализ производства зерна

Цель факторного анализа валового сбора зерна предполагает выявить влияние различных факторов на изменение его уровня. В статистике для этого используется корреляционно - регрессионный и индексный методы.

Сущность корреляционно - регрессионного анализа состоит в построении и анализе экономико - математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), характеризующего зависимость признака от определяющих его факторов. Одна его составляющая - регрессионный анализ, а другая корреляционный анализ - связана с оценкой тесноты связи признаков.

В зависимости от количества анализируемых признаков различают простую и множественную корреляционную связь. Простая корреляционная зависимость - это связь между двумя признаками, один из которых результативный (У), а другой - факторный (Х). [5, с.134]

В качестве факторного выступает валовой сбор зерна, а в качестве результативного - рентабельность, %. Подготовим исходные данные для корреляционного анализа. Анализ производства зерна проводится по 23 районам Тамбовской области.

 

Таблица 4 - Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа

№ района	Валовой сбор, тыс. ц. Х	Рентабельность, % У
А	1	2
	50,708	5,6
	216,934	72,5
	256,019	26,5
	260,139	51,7
	274,678	45,9
	278,749	61,3
	357,903	68,7
	390,017	56,0
	434,545	30,4
	444,891	25,7
	511,868	44,2
	534,973	135,5
	550,304	50,1
	560,313	50,3
	567,132	91,8
	576,568	63,2
	595,060	37,8
	598,159	138,7
	651,512	56,4
	741,961	27,8
	801,503	147,2
	821,653	21,5
	890,054	91,5