В целом по совокупности из 30 хозяйств мы имеем средний удой в размере 22,93 ц при показателе себестоимости 592,04, убыток - 34,76 рублей на 1 ц молока и 797,28 рубля на 1 голову. Производство нерентабельно (уровень рентабельности равен -5,02%). Уровень окупаемости равен 95%, то есть затраты окупаются только на 95%.

Таблица 12-Вспомогательная таблица для сводки данных

Группы предприятий по продуктивности коров, ц	№№ предприятий	Производительность коров, ц	Поголовье коров, гол. среднегодовое	Валовой надой молока, ц	Производственная себестоимость молока, тыс. руб.	Расход кормов на 1 ц молока, к.ед.	Прямые затраты труда, тыс. чел.-час.	Реализовано, ц	Полная себестоимость молока, тыс. руб.	Выручка от реализации молока, тыс. руб.	Расход кормов на всю продукцию, к.ед.
I. 18,63-21,79	25	18,63	124	2310	1774	1,32	22,4	1984	2014	1952	3049,2
	18	19,00	56	1064	632	1,46	17,4	920	834	954	1553,4
	24	19,16	75	1437	724	1,44	13,4	1310	833	711	2069,3
	29	19,53	77	1504	821	2,04	14,2	1389	921	751	3068,2
	27	21,00	134	2814	1832	1,28	30,7	2740	2181	2483	3601,9
	23	21,09	110	2320	1636	1,33	26,7	2020	1850	1952	3085,6
	14	21,13	94	1986	2730	1,63	22,8	1755	3016	2950	3237,18
	34	21,44	55	1179	615	1,75	12,8	956	755	620	2063,2
II. 21,80-24,96	36	21,85	137	2994	2011	1,60	33,4	2117	2814	2915	4790,4
	19	21,87	302	6604	3520	1,20	62	5333	3961	3744	7924,8
	10	21,88	234	5120	3010	1,77	49	4730	3910	3750	9062,4
	20	21,93	270	5920	2870	1,67	61	5634	3017	3119	9886,4
	32	21,96	99	2174	1532	1,50	24,4	1830	1615	1784	3261,0
	8	22,00	182	4004	2120	1,70	39,4	3721	2354	2530	6806,8
	21	22,25	126	2803	1570	1,75	33,4	2715	1630	1380	4905,2
	22	22,35	200	4470	2181	1,51	45,1	3870	2774	2050	6749,7
	26	22,45	200	4490	2014	1,33	47,2	3950	2315	2150	5971,7
	15	22,78	76	1731	1090	1,73	19,5	1618	1240	1170	2994,6
	37	22,83	121	2762	1988	1,98	25,2	2530	2720	2210	5468,8
	17	22,83	120	2740	1384	1,70	34,1	2510	1450	1252	4658,0
	28	22,87	128	2927	1904	1,65	31,4	2330	2540	2388	4829,6
	12	23,17	174	4031	2155	1,43	37,4	3920	2482	2015	5764,3
	9	23,23	220	5110	2930	2,31	47	4017	3111	3425	11804,1
	16	23,35	82	1915	3052	1,57	21	1804	3672	3120	3006,5
	30	23,68	53	1255	627	1,51	11,7	994	815	724	1895,1
	31	24,56	204	5010	2432	1,33	51,1	4120	2432	2533	6663,3
III. 24,97-28,13	13	26,05	185	4820	2017	1,43	39,5	4015	2915	3117	6892,6
	33	26,87	82	2203	1684	1,37	20,4	1950	1930	1715	3018,11
	11	28,10	226	6350	3333	1,65	65	5010	3888	3633	10477,5
	35	28,13	200	5626	2822	1,80	594	5013	3017	2444	10126,8

Таблица 13 - Зависимость экономической эффективности производства молока от продуктивности коров

Группы предприятий по продуктивности коров, ц	Средняя производительность коров, ц	Средняя трудоемкость 1ц, чел.-дней	Средняя цена реализации 1 ц, руб.	Средняя себестоемость 1 ц, руб.	Средний расход кормов на 1 ц молока, к.ед.	Средняя прибыль на 1 ц молока, руб.	Средняя прибыль в расчете на 1 корову, руб.	Средняя уровень рентабельности, %	Средняя окупаемость, %
I. 18,63-21,79	20,16	10,98	946,38	736,55	1,487	-2,12	-42,76	-0,25	99,8
II. 21,80-24,96	22,56	10,19	731,85	581,14	1,611	-39,25	-885,59	-5,78	94,2
III. 24,97-28,13	27,42	37,84	682,32	518,76	1,606	-44,27	-1213,56	-7,16	92,8
В среднем по совокупности	22,93	15,58	755,04	592,04	1,592	-34,76	-797,28	-5,02	95,0

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ - это метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа решаются задачи:

1) общая оценка достоверности различия средних при группировке единиц по одному фактическому признаку или нескольким;

2) оценка достоверности взаимодействия между 2-мя или большим числом факторов;

3) оценка частных различий между парами средних.

Статистическая оценка достоверности показателей осуществляется по выборочным данным. Следовательно, дисперсионный анализ является методом оценки выборочных характеристик связи между факторами.

Этапы дисперсионного анализа:

1) формулировка статистической задачи: дисперсионный анализ предполагает наличие аналитической группировки по одному или более фактических признаков. Результаты дисперсионного анализа зависят от правильности проведения группировки: количество интервалов; границы интервалов; рельефность отличия средних групповых величин;

2) теоретический анализ: применению дисперсионного анализа предшествует широкий теоретический анализ сущности изучаемого явления и процесса, возможности наличия связей между факторами с точки зрения здравого смысла и исследуемой науки;

3) выражение изучаемой взаимосвязи в виде модели: на основе поставленной задачи проводится отбор наиболее значимых факторов и формируется гипотеза относительно их взаимодействия, а затем начинается математическая обработка данных, т.е. строится математическая модель, которую можно представить в виде математического уравнения или в виде строгой схемы взаимодействия факторов;

4) анализ и интерпретация рассчитываемых характеристик связей и окончательные выводы относительно выдвинутой нулевой гипотезы [8].

Таблица 14 - Зависимость между продуктивностью коров и себестоимостью 1ц молока в хозяйствах Орловского и Новодеревеньковского районов

Группы хозяйств по продуктивности коров, ц/гол.	Число хозяйств в группе	Себестоимость 1ц молока, руб. Хi	Сумма себестоимостей 1ц ? xi	? Средняя себестоимость 1ц молока в группе, ? xгруп.
10,98 - 26,00	8	10,98; 17,61; 19,16; 20,24; 22,39; 22,39; 23,76; 25,58;	162,11	20,26
26,00 - 41,02	9	26,51; 26,81; 28,9; 30,11; 30,66; 31,82; 31,97; 32,26; 34,62;	273,66	30,41
41,02 - 56,04	3	50,51; 54,43; 56,04;	160,98	53,66
Итого	20	-	596,75	-

За нулевую гипотезу примем то, что различия в уровнях себестоимости связаны не с изменениями продуктивности коров, а с другими случайными факторами.

Общая дисперсия характеризует вариацию себестоимости под влиянием всего комплекса факторов.

общ = 2655,03 (руб.)

- межгрупповая дисперсия характеризует меру вариации себестоимости 1ц молока под влиянием продуктивности

межгр.= 2438,70 руб.

- внутригрупповая дисперсия характеризует меру вариации урожайности под влиянием прочих случайных факторов

вн1= 143,98 руб.

вн2 = 56,17 руб.

вн3 = 16,18 руб.

вн. общ. = 216,33 руб.

Поверим правильность расчетов, по правилу сложения дисперсий:

2655,03 = 2438,70 + 216,33 верно

Под числом вариации понимают число независимых отклонений индивидуальных значений признака от его среднего значения, и рассчитывается для каждой дисперсии по формуле:

Дисперсия на одну степень свободы:

dмежгр = 1219,35

dост = 12,73

dобщ. = 139,73

Фактическое значение критерия Фишера:

Fфакт.= 1219,35: 12,73 = 95,79

Табличное значение критерия Фишера определяется по специальной таблице «Таблица 5% уровня распределения F» или «Критерий Фишера» при определённом уровне значимости.

Таблица 15 - Анализ дисперсии

Источники вариаций	Суммарная дисперсия	Число степеней свободы	Дисперсия на одну степень свободы	F критерий
				Факт.	Табл.
Систематическая	2438,70	2	1219,35	95,79	3,63
Случайная	216,33	17	12,73	-	-
Общая	2655,03	19	139,73	-	-

Фактическое значение критерия Фишера больше табличного значения. Можно сделать вывод о том, что продуктивность коров оказывает влияние на вариацию себестоимости 1ц молока, то есть нулевая гипотеза отвергается.

Корреляционный анализ

Для глубокого исследования взаимосвязи социально-экономических явлений используется корреляционно-регрессионный анализ. Цель корреляционно-регрессионный анализа - установить, с каким из показателей, включённых в группировку, наиболее тесно связан группировочный признак.

Наиболее разработанной в теории статистики является методология парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака х на результативный признак у и представляет собой многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.

Выделяются следующие основные виды связи:

1. по направлению:

- прямая;

- обратная.

2. по количеству признаков, между которыми заключается связь:

- парная связь;

- множественная.

3. по тесноте связи:

- функциональные;

- корреляционные [8].

Корреляционный анализ позволяет определить изменения зависимой перемененной под влиянием одного или комплекса факторов; характеризует меру зависимости между результативным признаком и факторным; показывает меру тесноты связи между признаками.

Применение метода корреляции для анализа связи складывается из следующих последовательно решаемых вопросов:

- Установление причин связи;

- Отбор наиболее существенных признаков для анализа;

- Определение формы связи и подбор математического уравнения для выражения существенных связей;

- Расчет числовых характеристик корреляционной связи.

Корреляционная связь различается по форме, направлению и содержанию. Форма связи - характер различия среднего значения результативного признака с различиями факторного признака. Различают следующие формы связи:

- линейная

Y = a+ bt

Равным различиям фактора соответствуют равные различия результативного признака.

- криволинейная зависимость

Равным различиям х соответствует равномерно изменяющиеся различия результативного признака - это параболическая форма связи.

Равным различиям х соответствует уменьшающееся изменение результативного признака у. Это гиперболическая зависимость.

Равным различиям х соответствуют постепенно уменьшающиеся изменения у, причем у не имеет предела. Это логарифмическая связь.

Y = a + b *log x

Многие формы связи между социальными экономическими явлениями могут быть представлены степенной функцией

Содержание связи - материальное отношение между х и у, либо его отсутствие. Различают следующие зависимости между х и у:

- причинная зависимость, при которой один фактор выступает как причина х, а другой как следствие этой причины у;

- взаимосвязь х и у в системе взаимосвязей равная;

- случайная корреляция - это в случае, когда между х и у нет зависимости, хотя коэффициент корреляции отличен от нуля;

- множественность причин и связей, то есть переплетение видов и форм связей.

Уравнение, с помощью которого выражается аналитическая связь называется уравнением регрессии.

При проведении корреляционно - регрессионного анализа нужно соблюдать этапы его проведения:

1. Качественный анализ сущности изучаемого явления

2. Постановка задач и выбор факторных и результативных признаков

3. Сбор статистического материала, его контроль

4. Установление аналитической формы связи, расчет параметров уравнения связи и других количественных характеристик

5. Определение тесноты связи

6. Оценка статистической надежности выборочных показателей связи

7. Интерпритация полученных характеристик, оформление результатов в виде таблиц и графиков [10].

Наметим показатели, которые будут включены в анализ при простой корреляции. Факторный признак - удой молока от 1 коровы, результативный - окупаемость затрат.

Таблица 16 - Исходные данные корреляционно - регрессионного анализа по хозяйствам Орловского района

Название предприятий	Производительность коров, ц Х	Окупаемость, % Y
ООО Авангард	22,0	107,5
ООО Звягинки	23,2	110,1
ООО Троицкое	21,9	95,9
ОАО ОПХ Красная Звезда	28,1	93,4
ЗАО Березки	23,2	81,2
ФГУП УПХ Лавровский	26,1	106,9
ООО Хлебороб	21,1	97,8
ООО Троицкое	22,8	94,4
ООО Орловские зори	23,4	85,0
ООО Фирма Ока	22,8	86,3
Итого	234,5	958,5
Ср. знач.	23,5	95,9

Установим форму связи между фактором и результатом. Для этого изобразим рисунок 4.

Рисунок 4 - Зависимость между удоем молока от 1 коровы и окупаемостью затрат по предприятиям

Исходные данные показывают, что между удоем молока от 1 коровы и окупаемость затрат имеется в основном прямо пропорциональная зависимость, поэтому форму связи определим как линейную.

Подготовим данные для корреляционно - регрессионного анализа.

Таблица 17 - Расчетные данные корреляционно - регрессионного анализа

Наименование предприятий	Производительность коров, ц Х	Окупаемость, % Y	X*X	Y*Y	X*Y
ООО Авангард	22,0	107,5	484,0	11551,2	2364,5
ООО Звягинки	23,2	110,1	539,5	12120,5	2557,2
ООО Троицкое	21,9	95,9	478,7	9198,3	2098,5
ОАО ОПХ Красная Звезда	28,1	93,4	789,5	8731,3	2625,5
ЗАО Березки	23,2	81,2	536,7	6590,9	1880,8
ФГУП УПХ Лавровский	26,1	106,9	678,8	11434,0	2786,0
ООО Хлебороб	21,1	97,8	446,4	9567,1	2066,5
ООО Троицкое	22,8	94,4	518,8	8902,8	2149,1
ООО Орловские зори	23,4	85,0	545,4	7219,4	1984,3
ООО Фирма Ока	22,8	86,3	521,4	7455,4	1971,5
Итого	234,5	958,5	5539,1	92771,1	22483,8
Ср. знач.	23,5	95,9	553,9	9277,1	2248,4

Определим тесноту связи между изучаемыми признаками, рассчитаем коэффициент корреляции.

у_{x = ;} у_x = 1,98;

у_y = ; у_y = 9,47

r = ; r = 0,027; D = 0,07%

Построим уравнение регрессии и определим параметры уравнения: y = a₀ + a₁x

 -55.93=10*a₀+224.96*a₁ a₀= 92,84

-401.61=224.96*a₀+5178.37*a₁ a₁= 0,13

y=0,13*x+92,84

Э₁ = ; Э₁= 22,75

Коэффициенты эластичности позволяют сказать следующее: при увеличении удоя молока на 1% окупаемость уменьшается на 22,75 пункта.

Проведенный нами расчет коэффициента корреляции показал, что между производительностью коров и окупаемостью затрат есть связь прямая, так как r - положительное число и слабая корреляционная зависимость (r < 0,3). Коэффициент детерминации равный 0,07% говорит о том, что в семи случаях из 10000 на изменение окупаемости повлияла продуктивность коров в данных конкретных условиях, во всех других случаях на изменение окупаемости оказали влияние другие неучтенные факторы.

Корреляционное уравнение связи между удоем молока от одной коровы и окупаемостью затрат показывает, что окупаемость затрат изменяется в среднем на 0,13% при повышении удоя молока на 1ц.

Показатель окупаемостью затрат связан не с одним, а с несколькими факторами, поэтому следует применить множественный корреляционный анализ. При отборе факторов в математическую модель следует иметь в виду, что нецелесообразно включать в уравнение признаки, которые связаны друг с другом функционально или соотносятся как часть или целое. В уравнение связи должны быть включены факторы, оказывающие непосредственное влияние на результат.

В качестве второго факторного признак возьмём трудоемкость 1ц продукции, чел.-час.

Подготовим данные для множественного корреляционно-регрессивного анализа (таблица 18).

Таблица 18 - Исходные данные для множественного корреляционно-регрессионнго анализа

№ предприятий	Производительность коров, ц Х1	Трудоемкость 1ц, чел.-час. Х2	Окупаемость, % У	X1*X1	X2*X2	Y*Y	X1*X2	X1*Y	X2*Y
ООО Авангард	22,0	9,8	107,48	484	96,83	11551,2	216,4835	2364,5	1057,6
ООО Звягинки	23,2	9,2	110,09	539,5062	84,60	12120,5	213,6364	2557,2	1012,6
ООО Троицкое	21,9	9,6	95,908	478,7494	91,59	9198,3	209,4017	2098,5	917,9
ОАО ОПХ Красная Звезда	28,1	10,2	93,441	789,4608	104,78	8731,3	287,6106	2625,5	956,5
ЗАО Березки	23,2	9,3	81,185	536,6944	86,08	6590,9	214,9425	1880,8	753,2
ФГУП УПХ Лавровский	26,1	8,2	106,93	678,8137	67,16	11434,0	213,5135	2786,0	876,3
ООО Хлебороб	21,1	11,5	97,812	446,378	131,80	9567,1	242,5532	2066,5	1122,9
ООО Троицкое	22,8	11,3	94,355	518,7606	126,90	8902,8	256,5789	2149,1	1062,9
ООО Орловские зори	23,4	11,0	84,967	545,3934	120,25	7219,4	256,0976	1984,3	931,8
ООО Фирма Ока	22,8	12,4	86,345	521,3611	154,88	7455,4	284,1667	1971,5	1074,6
Итого	234,5	102,5	958,5	5539	1064,88	92771,1	2395	22483,8	9766,2
Ср. знач.	23,5	10,2	95,9	554	106,49	9277,1	239	2248,4	976,6

Установив перечень признаков-факторов можно записать соответствующее математическое уравнение теоретической линии множественной регрессии. В случае двухфакторной линейной регрессии уравнение связи имеет вид: Y = a₀+a₀ x₁+a₂ x₂

Рассчитаем парные и частные коэффициенты корреляции и на их основе совокупный коэффициент корреляции.

у_y =; у_x1 =; у_x2 = ;

у_y = 9,47; у_x1 = 1,98; у_x2 = 9,47

r _yx1 = ; r _yx1 = 0,027;

r _yx2 = ; r _yx2 = -0,487

r _x1x2 = ; r _x1x2 = -0,341

r _yx1(x2) = ; r_yx1(x2) = -0,18;

r _{yx2(x1) = ;} r _yx2(x1) = - 0,54_;

r _x1x2(y) = ; r _x1x2(y) = -0,375

R _yx1x2 =; R _yx1x2 = 0,51.

Определим параметры уравнения множественной регрессии.

а₁= ; a₁ = -0,75;

а₂= ; a₂ = -4,21

а₀ =; a₀ = 156,56;

Y = 156,56 - 0,75*x₁ -4,21*x₂

Определим коэффициенты эластичности:

Э₁ = ; Э₁= -0,184

Э₂= Э₂= - 0,45.

Парные коэффициенты корреляции измеряют тесноту связи между 2-мя признаками из рассматриваемых без учёта взаимодействия их с другими признаками.

На этом основании можно сказать, что связь тесная и обратная по направлению возникает между результативным и факторным признаком х₂ - трудоемкостью 1 ц молока, то есть при увеличении факторного признака результативный уменьшается (r_yx2 = -0,487). Связь между результативным признаком и фактором х₁ - удоем молока от 1 коровы - можно оценить как слабую и прямую (r_yx1 = 0.027). Связь между факторными признаками умереная и обратная.

Частные коэффициенты корреляции - характеризуют степень и влияние одного из признаков на другой при условии, что остальные переменные закреплены на постоянном уровне. Рассчитанные показатели вновь подтверждают, что наиболее тесная связь между х₂ и у.

Совокупный коэффициент корреляции R _yx1x2, характеризующий одновременное влияние факторных признаков на результативный, показывает, что связь между признаками сильная.

Коэффициенты эластичности позволяют сказать следующее: при увеличении удоя молока на 1% окупаемость уменьшается на 0,18 пункта, в то время как увеличение трудоемкости на 1% влечёт уменьшение окупаемости на 0,45 пункта.

Таким образом, результативный признак наиболее тесно связан с фактором х₂ - трудоемкостью.

6. Статистическая отчетность по животноводству

Статистическая отчетность - это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений и организаций необходимые данные в виде установленных в определенном порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их предоставление и достоверность собираемых сведений. Таким образом, отчетность - это официальный документ, содержащий статистические сведения о работе сельскохозяйственных предприятий.

Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является ее обобщением. Первичный учет представляет собой регистрацию всех фактов, событий, производимую по мере их совершения на особом документе, называемом первичным учетным документом.

Для отчетности характерно то, что она утверждается органами государственной статистики, имеет обязательный характер и юридическую силу, так как подписывается руководителем предприятия, а также имеет документальную обособленность, потому что все данные базируются на документах первичного учета.

Источником статистических данных по животноводству и кормовой базе служит периодическая статистическая отчетность. Сельскохозяйственные предприятия представляют в органы Госстатистики:

1. Форма П-1 (с.х.) «Сведения о производстве и отгрузке сельскохозяйственной продукции». Эта форма месячная, представляется третьего числа после отчетного периода.

2. Форма №24 «Сведения о состоянии животноводства». Данная форма отчетности - годовая, на 10 января.

3. Форма №10-а-с.-х. (срочная) «Сведения о заготовке кормов по состоянию на 1 декабря». Предоставляется 1 раз в год, 6 декабря.

4. Форма №10-с.-х. «Сведения о ходе сенокошения и заготовки кормов». Эта форма срочная (по особому указанию органов Госстатистики), представляется 6 раз в сезон.

5. Форма №24-корма. «Баланс кормов». Представляется 1 раз в год, на 1 января, почтовая.

Крестьянские (фермерские) хозяйства представляют отчет по форме №3-фермер. «Сведения о производстве продукции животноводства и численности скота». Этот отчет полугодовой, представляется 6 января и 6 июля[4].

Кроме сельскохозяйственных предприятий и крестьянских (фермерских) хозяйств учет скота и продукции животноводства ведется в личных подсобных хозяйствах. В сельской местности он проводится органами статистики сплошным методом путем подворной переписи скота. Затем выборочно проводится повторный учет. В хозяйствах населения городской местности - расчетным путем, на основании единовременной переписи.

Однако основным источником информации по животноводству является учет скота, выполняющим все основные функции переписи. Основная задача переписи (соответственно учета) - определить численность скота дифференцированно по видам и группам скота. Одновременно учитывается в хозяйствах и оборот стада за год (движение скота по числу голов в живом весе), размер полученной за год продукции животноводства, откорм скота, осемененность маток и наличие кормов (на конец года). Перепись должна обеспечивать представление строго достоверных данных о численности скота [3, с. 90].

Перепись должна обеспечить представление строго достоверных данных о численности скота и производстве продукции животноводства. Организация и методика проведения Всероссийской переписи скота согласно имеющемуся опыту сводятся в основном к следующему:

1. Перепись охватывает все категории хозяйств без исключения (государственные, кооперативные и общественные, колхозы, хозяйства фермеров, рабочих, служащих и прочих групп населения).

2. Численность скота устанавливается по состоянию на 12 часов ночи с 31 декабря на 1 января. Сама же перепись начинается утром 2 января и проводится в течение 7 дней, включая подсчет итогов по населенным пунктам. Особые сроки и порядок проведения переписи устанавливаются только для наиболее отдаленных районов по специальному перечню и в районах отгонного животноводства (на зимних пастбищах)

Решающее значение для успешного проведения переписи имеет правильная организация подготовительной работы. К числу важнейших подготовительных работ по переписи относят:

1) Составление карт-схем районов с нанесением всех населенных пунктов и отдельных строений и границ счетных участков;

2) Составление списков населенных пунктов, списков государственных, фермерских хозяйств, списков домовладений и т.п.;

3) Подбор счетчиков и тщательный их инструктаж;

4) Проведение разъяснительной работы среди населения о задачах переписи.

3. Для проведения переписи территория сельского района или города разбивается на счетные участки. В сельских районах в счетные участки включаются несколько, один или часть населенного пункта, в городах-целые кварталы. Разбивка территории проводится из расчета, чтобы счетные участки могли быть взяты в качестве контрольных точек. За каждым участком закрепляется счетчик.

Во избежание недоучета или повторного счета скота, находящегося в пути или в перегоне:

а) на станциях и пристанях прибытия скота организуется учет скота, прибывшего с 1 по 5 января; при этом скот, отправленный до 1 января, включается в перепись, а после 1 января - не включается;

б) скот, находящийся в перегоне (с отправкой в ноябре-декабре), регистрируется по месту отправления, если до начала переписи не было получено уведомление о его прибытии на место назначения.

4. Формуляры переписи скота колхозов, совхозов и других государственных и кооперативных хозяйств включают численность скота по видам и группам и годовые итоги отчета о состоянии животноводства (ф. №24-годовая): оборот стада за год (в головах и центнерах живого веса), количество полученной за год продукции, кормов на конец года, данные об откорме скота и осеменении маток.

5. Формуляры переписи в колхозах, совхозах и других государственных и кооперативных хозяйствах заполняют администрация хозяйства или правление колхоза на основании данных инвентаризации и бухгалтерского учета с обязательной проверкой путем пересчета скота в натуре. Проверка скота, в натуре проводится в присутствии счетчика. Отчеты поступают в отдел статистики после тщательной их проверки счетчиками посредством сопоставления данных отчета о наличии скота с данными инвентаризации в бухгалтерского учета, проверенными в результате пересчета скота в натуре.

Перепись скота, находящегося в личной собственности различных групп населения, проводится путем сплошного обхода всех дворов, опроса владельцев скота и пересчета скота в натуре. Данные заносятся в подворные списки (сельская местность) или списки индивидуальных владельцев скота (город).

6. Для проверки полноты учета скота, находящегося в личной собственности, специальные достаточно квалифицированные бригады проводят контрольные обходы дворов с проверкой скота в натуре. Контрольным обходам подвергается не менее 10% хозяйств от общего числа дворов различных групп населения. Для районов с крупными населенными пунктами в виде исключения допускается максимальный процент выборки до 15%. Количество контрольных точек, отобранных для сельского района, устанавливается не менее 5 и не более 15. Контрольные точки отбираются на областном и республиканском уровнях по принципу механического отбора. Для отбора контрольных точек составляется (обычно в географическом порядке - с севера на юг и с запада на восток) список населенных пунктов (точек отбора), выровненных приближенно по численности (мелкие пункты объединялись, крупные подразделялись).

В последние годы сама разбивка на счетные участки проводилась так, чтобы любой участок мог быть взят как контрольная точка. Название контрольных точек доводится до сведения районного отдела статистики после начала переписи (3 января) [18,4].

По результатам контрольных обходов определяется процент недоучета скота, общий для всех индивидуальных владельцев. Процент недоучета накладывается затем на данные переписи скота по этим категориям хозяйств в целом по району. Например, в контрольных точках при переписи было учтено 1000 овец. В результате обходов обнаружен недоучет 50 овец, что составляет 5% поголовья. Всего в районе учтено по переписи у индивидуальных владельцев 10 000 овец. С поправкой на недоучет всего имелось 10 500 голов. По крупному рогатому скоту процент недоучета определяется отдельно по коровам и прочему крупному рогатому скоту.

7. После тщательной проверки достоверности данных переписи по каждому предприятию и у индивидуальных владельцев скота проводится сводка данных о численности скота по категориям хозяйств, сводка данных о движении скота, продукции животноводства и т.д.

8. При разработке материалов переписи (учета) скота проводится ряд группировок. Некоторые группировочные признаки используются длительное время, некоторые применялись лишь в отдельные годы.

В основном те же группировки (по выходу телят на 100 коров, по количеству скота каждого вида, по удою молока и яйценоскости кур) проводятся по данным первоянварского учета.

При замене переписи учетом отпадает надобность в специальных кадрах счетчиков для определения численности скота в совхозах и колхозах, так как заполненные предприятиями отчеты должна представлять отделу статистики сама администрация предприятий [18,11].

Для обеспечения полноты учета до 1987 г. была сохранена действовавшая при переписи выборочная проверка итогов учета скота у населения посредством контрольных обходов с охватом 10% дворов (при крупных населенных пунктах - до 15%) при отборе населенных пунктов, в городах и поселках городского типа до того же времени был сохранен учет скота путем обследования или переписи (выборочно или при полном охвате). В 1987 и 1988 гг. контрольные обходы хозяйств населения, а также перепись скота (выборочное обследование) в городах и рабочих поселках не проводились.

Численность скота у населения, проживающего в городах и городских поселках, было рекомендовано определять расчетно с использованием материалов переписи предыдущего года и темпов изменения численности скота, полученных по сельской местности или по материалам бюджетных обследований в текущем году.

Отчет о состоянии животноводства (ф. №24). Важным источником сведений о состоянии и развитии животноводства, необходимых для оперативного руководства и анализа, является колхозный и совхозный Отчет о состоянии животноводства за месяц (ф. №24-сх) и год (ф. №24)

Годовой отчет содержит сведения о производстве молока, яиц, шерсти, продукции выращивания скота в живой массе (с указанием числа кормо-дней) и ее реализации на убой, о наличии и поступлении кормов, о наличии и движении поголовья скота, об откорме и осеменении. Годовой отчет отражает итоги за истекший год и входит составной частью в формуляры Всероссийской переписи (учета) скота.

Месячная отчетность дает возможность руководящим органам, начиная с района, осуществлять самый необходимый контроль, а годовая отчетность позволяет проводить более глубокий балансовый анализ за год. В самих же предприятиях глубокий анализ должен проводиться чаще (по крайней мере ежеквартально). Простая хронологическая систематизация данных ф. №24 за различные месяцы года дает исходный динамический ряд в виде последовательно нарастающих итогов. Такой ряд, если его сопроводить исчисленными на его основе месячными коэффициентами роста или выразить графически, может дать вполне отчетливое представление об интенсивности роста. Сравнение с аналогичным статистическим рядом за прошлый год может обнаружить особенности этого года, а сопоставление результатов и основных факторов производства объяснить причины различий.

Наличие в ф. №24-с.х. сведений о расплоде коров и нетелей с начала года позволяет определить величину расплодов за каждый месяц и получить некоррелированный состав дойных коров по месяцам лактации и др. [8, с. 56]

Соответствующие данные отчета о состоянии животноводства (ф. №24) дают возможность рассчитать ряд показателей воспроизводства скота (показатели расплода, процент падежа, процент выбытия, процент обновления стада коров и т.д.).

Таким образом, различные виды переписей, учета, формы отчетности, предоставляемые организациями агропромышленного комплекса позволяют исчислять на своей основе многочисленные статистические показатели по животноводству, вести контроль за численностью и составом скота. По данным статистической отчетности органы Госстатистики составляют статистические сборники, аналитические бюллетени о состоянии животноводства за текущий год и в динамике.

Данные годовых отчетов предприятий дают возможность сделать глубокий анализ их хозяйственной деятельности и определить пути дальнейшего снижения себестоимости сельскохозяйственной продукции.

Заключение

Анализ данных по сельскохозяйственным предприятиям Орловского и Новодеревеньковского районов Орловской области показал, что в период с 2004 по 2012 год наблюдается: увеличение валового надоя молока в среднем за год на 0,4%, что в абсолютном выражении составляет 1004,14 ц; общая себестоимость произведенного молока также имела тенденцию увеличения, абсолютное среднегодовое увеличение себестоимости составило 16,4% или 8176,29 руб.; себестоимость 1ц молока возрастала в среднем на 16,1% или 30,14 руб./ц в год. В целом себестоимость 1ц молока к 2012 году по сравнению с 2004 годом увеличилась на 141,48%, т.е. почти в 2,5 раза.

Оценка устойчивости динамики показала, что рост уровней себестоимости 1ц молока по годам устойчив. Также в курсовой работе был составлен прогноз себестоимости 1ц молока: на 2013 год она составит 402,61 руб. Анализ состава и структуры затрат на производство молока показал, что наибольший удельный вес приходится на корма, на втором месте затраты на содержание основных средств.

Фактические значения удоя молока от одной коровы имеют значительную колеблемость за указанный период (от 18,63 ц до 28,13 ц). На основании тренда можно сказать, что на данном временном интервале наблюдается ускорение тенденции к росту уровня.

Следовательно, с вероятностью 95% фактический средний уровень удоя молока будет находиться через год в пределах от 20,4 ц до 29,4ц, через два года в пределах от 20,9 ц до 29,9 ц, а через три года в пределах от 21,4 ц до 30,4 ц.

В 2012 году по сравнению с 2004 годом, затраты на производство молока в среднем по группе предприятий Орловского района увеличились на 10,8%, что составило 823,9 тыс. руб., причем за счет изменения себестоимости по предприятиям затраты возросли на 12,9% или на 967,6 тыс. руб., а за счет изменения объема произведенной продукции, затраты снизились на 1,9% или на 143,7 тыс. руб., изменение структуры затрат никак не повлияло на изменение средней себестоимости молока.

Анализ вариационного ряда по десяти предприятиям Орловского и Новодеревеньковского районов показал, что наиболее часто встречающаяся в ряду себестоимость 1ц молока 475,2 руб. Половина хозяйств имеет себестоимость 1ц молока до 281,43 руб., а половина - выше 281,43 руб. В исследуемых хозяйствах себестоимость 1ц молока отклоняется в среднем на 109,93 руб. от среднего ее уровня, причем вариация себестоимости 1ц молока сильная. Группировка показала, что с увеличением продуктивности сельскохозяйственных животных (коров), себестоимость 1ц молока снижается, при увеличении затрат на 1 голову продуктивного скота, также снижаются прямые затраты труда на 1 голову и 1ц произведенного молока. Затраты на корма однозначного влияния на себестоимость 1 ц молока не оказывают. Результаты комбинационной группировки показали, что с увеличением прямых затрат труда на производство молока себестоимость 1ц молока также увеличивается. С изменением уровня прямых затрат на производство 1ц молока на 1% себестоимость 1ц молока в среднем изменится на 0,33%.

В работе были исчислены индексы продуктивности переменного и постоянного составов по ООО «Орловские зори» и ЗАО «Берёзки». Индекс переменного состава характеризует совместное влияние факторов на результат. То есть значение индекса равное 0, 984 говорит о том, что общая продуктивность по 2-м хозяйствам сократилась на 1,6% в отчётном периоде по сравнению с базисным и это было обусловлено влиянием обоих факторов, как поголовья, так и среднего надоя.

Валовой надой по двум предприятиям уменьшился на 63% или на3358 ц. это произошло по нескольким причинам: из-за изменения поголовья, то есть за счет его уменьшения на 36% - уменьшился на 3264,7 ц; из-за уменьшения продуктивности на 1,2%, - уменьшился на 68,5 ц; из-за изменения структуры поголовья (то есть увеличение менее продуктивного скота и уменьшение более продуктивного) - уменьшился на 24,78 ц.

В ООО «Орловские зори» Орловского района Орловской области в 2012 году по сравнению с 2011 себестоимость 1ц молока возросла на 14,8%, что в абсолютном выражении составляет 43 руб. На увеличение себестоимости оказало влияние 2 фактора: ухудшение интенсивности ведения отрасли (снижение затрат на 1 гол. на 3,6%) и снижение степени использования животных (уменьшение продуктивности коров на 16,1%).

Затраты на производство молока в отчетном году по сравнению с базисным увеличились на 10,8%, что составило 823,9 тыс. руб.

За счет изменения себестоимости в отдельных предприятиях, затраты в отчетном году по сравнению с базисным возросли на 12,9% или на 967,6 тыс. руб.

Под влияние изменения объема произведенной продукции, затраты на её производство снизились на 1,9% или на 143,7 тыс. руб.

Изменение структуры затрат никак не повлияло на изменение средней себестоимости молока.

Индексный анализ себестоимости молока в хозяйствах Орловского района Орловской области показал, что себестоимость в 2012 году по сравнению с 2011 годом увеличилась на 10,8%, что составило 823,9 тыс. руб. На это повлияло увеличение себестоимости продукции в отдельных предприятиях на 12,9% или на 967,6 тыс. руб. Изменение объема произведенной продукции снизило себестоимость молока на 1,9%, что составило 143,7 тыс. руб. Если сравнивать изменение средней себестоимости молока в хозяйствах, то можно сделать вывод, что она увеличилась на 12,9% или на 927,06 тыс. руб., причем на это не повлияло изменение структуры затрат.

Средние затраты на рубль произведенного молока возросли на 12,3%. Это произошло в результате увеличения общих затрат на 10,8% при снижении объема произведенной продукции на 0,014%.

С помощью метода группировок было установлено существование обратной зависимости производительность коров и себестоимости, прибыли и уровня рентабельности и окупаемости, т.е. с ростом производительность наблюдается их снижение. Наименее трудоемка продукция предприятий с производительностью коров второй группы, но зато в предприятиях этой группы расход кормов на 1ц больше, чем в других. Темп снижения себестоимости ниже, чем темп снижения цены реализации, что вызывает снижение прибыли, уровня рентабельности и окупаемость. Из таблицы видно, что с ростом продуктивности снижается окупаемость, прибыльность предприятия: если на предприятиях первой группы на вложенный рубль они и получают около 1 рубля (убыток довольно-таки мал, но все же он есть), на предприятиях второй группы с 1 рубля они получают выручку в 94,2 копейки (убыток 5,8 коп.), на предприятиях же 3 группы убыток с одного рубля составляет вообще 5 копеек. То есть окупаемость предприятий с ростом производительности одной коровы снижается.

В целом по совокупности из 30 хозяйств Орловского и Новодеревенького районов мы имеем средний удой в размере 22,93 ц при показателе себестоимости 592,04, убыток - 34,76 рублей на 1 ц молока и 797,28 рубля на 1 голову. Производство нерентабельно (уровень рентабельности равен -5,02%). Уровень окупаемости равен 95%, то есть затраты окупаются только на 95%.

С помощью дисперсионного анализа была установлена зависимость между продуктивностью коров и себестоимостью 1ц молока в хозяйствах Орловского и Новодеревеньковского районов. Фактическое значение критерия Фишера больше табличного значения. Можно сделать вывод о том, что продуктивность коров оказывает влияние на вариацию себестоимости 1ц молока.

С помощью корреляционного анализа по 10 хозяйствам Орловского района было установлено следующее: при увеличении удоя молока на 1% окупаемость уменьшается на 0,18 пункта, в то время как увеличение трудоемкости на 1% влечёт уменьшение окупаемости на 0,45 пункта.

Таким образом, результативный признак наиболее тесно связан с фактором х₂ - трудоемкостью.

Необходимым условием при изучении статистики животноводства является ознакомление с основными формами отчетности по животноводству, которые служат незаменимым источником информации по этой отрасли.

Различные виды учета, формы отчетности, предоставляемые организациями агропромышленного комплекса позволяют исчислять на своей основе многочисленные статистические показатели по животноводству, вести контроль за численностью и составом скота. По данным статистической отчетности органы Госстатистики составляют статистические сборники, аналитические бюллетени о состоянии животноводства за текущий год и в динамике.

В целом проведенное в данной работе исследование позволяет еще раз убедиться в том, что изучение производства молока - одна из важнейших и первостепенных задач каждого хозяйства, района, региона, страны в целом.

Список использованной й литературы

1. Бидий А.И., Степаненко Н.В. Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории статистики. М.: Финансы и статистика, 1996.

2. Громыко Г.А. Теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2000.

3. Замосковский О.П. Статистика сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 1998.

4. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика. М.: Колос, 2007

5. Зинченко А.П. Сельское хозяйство в системе национального счетоводства: Учебное пособие/ А.П. Зинченко. - М.: Издательство МСХА, 2004. - 100 с.

6. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: Учебник. - М.: Издательство МСХА, 1998. - 427 с.

7. Коваленко Н.В. Экономика сельского хозяйства. Курс лекций. М.: Экмос, 1998.

8. Луценко А.И. Основы статистики сельского хозяйства. М: Финансы и статистика, 1998.

9. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики. М.: Финстатинформ, 2002.

10. Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства. М.: Колос С, 2009.

11. Политов Н.П. Практикум по сельскохозяйственной статистике. М.: Статистика, 1978.

12. Политов И.Д., Сергеев С.С., Зинченко А.П. и др. Практикум по общей теории статистике и сельскохозяйственной статистике. М.: Статистика, 1980.

13. Экономика отраслей АПК: Учебник / А.И. Минаков, Н.И. Куликов, О.В. Соколов. - М.: КолоС, 2008. - 464 с.

14. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики: Учебник. - 8 - е издание, переработанное и дополненное. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 656 с.

15. Шустова Е.А. Об организапции статистического наблюдения за деятельностью субъектов малого и среднего предпринимательства / Е.А. Шустова // Вопросы статистики. - 2008. - №1. - с. 3-5.

16. Формы статистической отчетности в сельском хозяйстве // Главбух. Отраслевое приложение. Учет в сельском хозяйстве. - 2007. - №4. - с. 77-81.

Размещено на Allbest.ru