Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон» и других предприятий Хохольског

Однако алгоритм построения таких  комплексов сложен и требует выполнения с помощью ЭВМ.

Для оценки существенности зависимости, обнаруженной методом группировки  произведем однофакторный дисперсионный анализ и оценим существенность влияния производственных затрат на 1га посева на урожайность зерновых и зернобобовых культур по предприятиям Воронежской области.

Колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности называется вариацией.

Исследование вариации в статистике имеет большое значение. Измерение  вариации дает возможность оценить  степень воздействия на данный признак  других варьирующих признаков, установить какие факторы влияют на урожайность.

Существует вариация во времени и пространстве. Вариация во времени показывает, как изменяется урожайность в различные периоды или моменты времени.

 

 

4. Проектная часть.

1.  Сущность и основные условия применения корреляционного анализа.

Важнейшая задача общей теории статистики - исследование объективно существующих связей между явлениями. Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой. В статистике показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми.

Корреляционно-регрессионный  анализ - это установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результат.

Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

Многофакторный корреляционно-регрессионный  анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель факторов при фиксированном положении остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя. При этом важным условием является отсутствие между факторами функциональной связи.

Корреляционный анализ изучает  взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

• Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции;
• Оценка уравнения регрессии.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости  условного среднего значения результативного признака от факторных.

Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак подчиняется  нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь  произвольный закон распределения. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным и факторными признаками.[9]

2. Построение однофакторной корреляционной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур.

Построим однофакторную корреляционно-регрессионную модель урожайности зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов с использованием следующих независимых переменных:

• х₁ – Производственные затраты на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур (уровень интенсивности), руб;
• х₂ – Нагрузка пашни на 1 трактор, га;
• х₃ – Фондовооруженность 1 работника, тыс. руб;
• х₄ – Энерговооруженность на 1 работника, л.с.;
• х₅ – Уровень специализации, %;
• х₆ – Затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур, чел-ч;
• x7 – Стоимость удобрений на 1 га зерновых и зернобобовых культур, руб.
• х₈ – Фондообеспеченность хозяйства, тыс. руб;
• x₉ –Уровень концентрации (площадь посева зерновых и зернобобовых культур),га
• х₁₀ – Трудообеспеченность (число работников на 100 га пашни), чел

Статистическая оценка первой экономико  – математической модели показала, что некоторые факторы (х2, х4, х5, х7, х8, х9 и х10) количественно мало определяют результат, оказались незначительными (>0.05 – уровень значимости), поэтому были исключены из модели. Компьютерная программа позволила просчитать ряд вариантов и выбрать более значимую модель.

Таблица 10-Исходные и расчетные данные построения корреляционно-регрессионной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур.

№ п/п	Название предприятия	Урожайность зерновых и зернобобовых культур ц/га (Х)	Нагрузка пашни  на 1 трактор, га (У)	Х2	ух	У2	УХ
1	К-з "Большевик"	29,1	125	846,81	3637,5	15625	33,1
2	ООО "Красное  знамя"	38,6	95	1489,96	3667	9025	35,6
3	ЗАО "Тихий Дон"	19,8	50	392,04	990	2500	30,7
4	ООО"Рудкино"	37,5	78	1406,25	2925	6084	35,3
5	ЗАО"Хохольское"	33,1	132	1095,61	4369,2	17424	34,2
6	К-з "Староникольский"	35,7	111	1274,49	3962,7	12321	34,9
7	ООО"Токай"	26,3	96	691,69	2524,8	9216	32,4
8	СХА "Путь Ленина"	45	123	2025	5535	15129	37,3
9	ООО "Агротех-гарант Алексеевский II"	42,2	179	1780,84	7553,8	32041	36,5
10	СХА "Заря"	34,3	99	1176,49	3395,7	9801	34,5
11	ЗАО "Николаевка"	42,7	114	1823,29	4867,8	12996	36,7
12	ЗАО "Дружба"	37,2	138	1383,84	5133,6	19044	35,2
13	ООО "Нива"	41,3	94	1705,69	3882,2	8836	36,3
14	СХА "Битюгское"	31,6	73	998,56	2306,8	5329	33,8
15	ООО "Просвет"	18,2	84	331,24	1528,8	7056	30,3
16	ООО "Восток"	12,5	81	156,25	1012,5	6561	28,8
17	СХА "Нива"	38,7	227	1497,69	8784,9	51529	35,6
18	ООО "Заря"	29,2	247	852,64	7212,4	61009	33,2
19	К-з "Новый  путь"	22,9	127	524,41	2908,3	16129	31,5
20	ООО "Березовское"	26,8	130	718,24	3484	16900	32,5
21	СХА им. Дзержинского	33,6	155	1128,96	5208	24025	34,3
22	СХА "Рассвет"	30,8	101	948,64	3110,8	10201	33,6
23	СХА "Заря"	35,2	87	1239,04	3062,4	7569	34,7
24	ЗАО "Родина"	34,7	114	1204,09	3955,8	12996	34,6
25	ЗАО "Александровское"	23,7	73	561,69	1730,1	5329	31,7
	Итого	800,7	2933	27253,45	96749,1	394675	800,7

 

Используя данные таблицы решим систему уравнений:

25а₀ + а₁2933=800,7

а₀2933 + а₁ 27253,45=96749,1

а₁=0,26

а₀=30,57

Подставив значение найденных параметров в уравнение прямой, найдем его  конкретное уравнение:

У_х=30,57+0,26х

 

3. Резервы роста урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур.

 

В экономической литературе понятие  резервов сводится часто к снижению потерь в использовании ресурсов. Правильнее под резервами следует понимать неиспользованные возможности снижения текущих и авансируемых затрат материальных, трудовых и финансовых ресурсов при данном уровне развития производительных сил и производственных отношений. Устранение всякого рода потерь и нерациональных затрат — это один путь использования резервов. Другой путь связан с большими возможностями ускорения научно-технического прогресса как главного рычага повышения интенсификации и эффективности производства. Таким образом, резервы в полном объеме можно измерить разрывом между достигнутым уровнем использования ресурсов и возможным уровнем исходя из накопленного производственного потенциала предприятия.

Анализ производства зерна имеет  целью выявление неиспользованных резервов. Эти резервы будут способствовать увеличению производства зерна и  доведение его объемов до возможного уровня в условиях конкретного хозяйства.

Выявление резервов увеличения валового производства зерна осуществляется по следующим направлениям:

-расширение посевных площадей:

- увеличение урожайности.

Увеличение посевных площадей возможно за счет доведения их до планового  уровня. Увеличить урожайность можно при соблюдении всех агротехнических мероприятий. Если проводить три междурядные обработки,, то можно увеличить урожайность

Увеличение объемов производства зерна приведет соответственно к  увеличению выручки от реализации

Кроме того, увеличение объемов производства зерна во многом зависит от соблюдения агротехнических мероприятий, совершенствования организации труда и производства, материального стимулирования и т.д.

В целях эффективного зернопроизводства  в необходимо знать объем валового производства, который позволит отрасли быть безубыточной. Ученые предлагают для этих целей проводить расчет порога рентабельности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выводы и предложения

 

При написании курсового проекта  рассматривался вопрос о повышении урожайности зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области. В результате статистико-экономического анализа были выявлены следующие тенденции:

1. Анализ рядов динамики показал, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» имел тенденцию ежегодного снижаться на 1307,8 ц (7%). В ряду динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур, за рассмотренный период прослеживается тенденция к снижению в среднем на 0,36 ц/га (1%).
2. Индексный анализ урожайности зерновых и зернобобовых культур показал, что на увеличение урожайности, прежде всего, положительно влияют увеличение урожайности зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах. Из всех рассмотренных факторов (урожайность зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах района, структура посевных площадей, размер посевных площадей) влияние на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур оказали все эти факторы, но положительное влияние оказало лишь улучшение структуры посевных площадей и урожайность зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах. Средняя урожайность увеличилась на 8,3 %, а валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился на 52,03%
3. Аналитическая группировка не выявила необходимые связи и зависимости в производстве зерновых и зернобобовых культур. Так, с повышением производственных затрат на 1га посева зерновых и зернобобовых культур урожайность не имеет четко выраженной закономерности к повышению. Таким образом, аналитическая группировка не показала прямую связь между производственными затратами на 1га посева зерновых и урожайностью. Это связано с тем, что в разных хозяйствах на производстве зерновых используется различные технологии возделывания и техника, семена, гербициды и удобрения различного производства, качества и соответственно стоимости.
4. Корреляционно-регрессионный анализ показал влияние таких факторов как нагрузка пашни на 1 трактор, фондовооруженность и затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур. Все эти факторы были включены в экономико-математическую модель. Данная модель может быть применена в хозяйствах для практического использования.

В ходе анализа было выявлено существенное влияние такого показателя как нагрузка пашни на 1 трактор, га. зерновых и зернобобовых культур.

Были выявлены резервы повышения урожайности зерновых и зернобобовых культур по отстающим, средним и передовым хозяйствам. Если величина всех факторов, заложенных в модель по отстающим предприятиям повысится до среднего уровня совокупности, то валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличится. Таким образом, если отстающие хозяйства доведут уровень каждого фактора, заложенного в модель до среднего уровня по району, то урожайность зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Воронежской области повысится. При доведении факторов в отстающих хозяйствах до уровня передовых урожайность также повысится.

Актуальность вопроса о поиске направлений повышения урожайности зерновых и зернобобовых культур, а, следовательно, роста эффективности масличного производства, возрастает. В этой связи необходимо внедрять в производство комплекс антикризисных мероприятий, которые и будут направлены на достижение стабильности, устойчивости отрасли.

 

 

 

 

Список используемой литературы

 

1. Баканов М.И. Теория экономического анализа: Учебник./Баканов М.И., Шеремет А.Д.  – 4-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 416c.
2. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства. С основами общей теории статистики. Курс лекций.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ». Издательство «ЭКМОС».-2001г. – 352 с.
3. Гралько Г.Н. Теория статистики: Учебник/Гралько Г.Н., Красина М.В., Воробчёва А.М. и др., – М.: Инфра - м, 2000. – 414 с.
4. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие./ Гусаров В.М. – М.: ЮНИТИ - Дана, 2002. – 463с.
5. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник/ Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. -Изд. 2-е, исп. и доп.. – М.: ИНФРА-М, 2000.-412с.
6. Замосковный О.П. Статистика сельского хозяйства/ Замосковный О.П., Ващуков Л.И – М., 1998. -312с.
7. Ионин В.Г. Статистика: Курс лекций/ Ионин В.Г. Харенко Р.П., Домиенова В.П. и др.;– М.: Инфро-М, 2001. – 247 с.
8. Коробов Н.К. Статистика сельского хозяйства/ Коробов Н.К., Замосковный А.П., Пасхавер И.С.– 2-е изд, перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 400с., ил.
9. Рябушкин Т.В. Общая теория статистики/ Т.В. Рябушкин, М.Р. Ефимова, И.М. Ипатова, Н.И.Яковлева.– М.: Финансы и статистика, 1981. -279с., ил.
10. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики : Учебник дл студ. экон. спец. – 4-е изд., М.: Финансы и статистика, 1994. -343с., ил.
11. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: Учебник для ВУЗов./ Савицкая Г.В. – Минск: Экоперспектива, 1999. – 494с.
12. Харламов В.И. Общая теория статистики : Учебник –М.: ИНФРА-М, 2000 – 422с.