Статистико-экономический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

Глава 1. Эффективность, как экономическая категория

1.1 Сущность эффективности, ее виды

1.2 Критерий и показатели эффективности производства зерна

1.3 Пути повышения эффективности производства зерна в рыночных условиях

Глава 2. Статистический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области

2.1 Анализ эффективности производства зерна методом статистических группировок

2.2 Индексный анализ факторов, влияющих на результаты производства

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативных признаков от факторных

Глава 3.Изучение тенденции развития явления в динамике

3.1 Изучение динамики урожайности зерновых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней

3.2 Аналитическое выравнивание ряда динамики урожайности зерновых культур

Выводы

Список литературы



Введение

Зерно является основным продуктом сельского хозяйства. Из зерна вырабатывают важные продукты питания: муку, крупу, хлебные и макаронные изделия. Зерно необходимо для успешного развития животноводства и птицеводства, что связано с увеличением производства мяса, молока, масла и других продуктов. Зерновые культуры служат сырьем для получения крахмала, патоки, спирта и других продуктов.

Всемерное увеличение производства зерна - главная задача сельского хозяйства. Наряду с увеличением производства зерна особое внимание обращается на улучшение качества зерна, и прежде всего на расширение производства твердых и сильных пшениц, а также важнейших крупяных и фуражных культур.

Практика показывает, что без развитого зернового производства невозможно специализировать экономические районы на производство продукции животноводства, развивать производство технических культур и других отраслей сельского хозяйства. Зерно - это не только продукт питания для населения, но и незаменимый корм для скота и птицы. Зерно служит важным источником сырья для пивоваренной, спиртовой; комбикормовой промышленности.

В стоимости продукции растениеводства зерновые культуры занимают около 35%, а в структуре посевных площадей на их долю приходится почти 56%. На производство зерна затрачивается 20% всех затрат труда в растениеводстве.

Зерно, как, сельскохозяйственная продукция, в экономическом отношении имеет ряд преимуществ. Оно хорошо хранился в сухом виде, легко, перевозится на большие расстояния; имеет высокую степень сыпучести. Все эти особенности зерна используют при строительстве элеваторов, зернохранилищ, а также при транспортировке и создании государственных запасов продовольствия и кормов.

Цель написания курсового проекта: провести анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области.

При написании курсового проекта были поставлены следующие задачи:

-- изучение теоретических основ, показателей и путей повышения экономической эффективности;

-- анализ эффективности производства зерна методом статистических группировок;

-- анализ факторов влияющих на результаты производства;

-- изучение тенденций развития явлений в динамике.

Объектами исследования курсовой работы выступают результаты хозяйственной деятельности хозяйств Южной зоны Ульяновской области.

При изучении данной темы применялись следующие методы исследования:

* метод статистической группировки;

* метод расчета относительных и средних величин;

* индексный метод;

* корреляционно-регрессионный анализ;

* метод укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней;

* аналитическое выравнивание ряда динамики.

В процессе работы использовались данные годовых отчетов сельскохозяйственных предприятий за 2011 год Южной зоны Ульяновской области, сводные годовые отчеты по Ульяновской области за 2003-2011 годы, а так же источники теоретической информации для более тщательного ознакомления с данной темой и ее подробного раскрытия.



Глава 1. Эффективность как экономическая категория

1.1 Сущность эффективности, ее виды

урожайность зерно динамика производство

Эффективность производства зерна - результативность финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта в сельском хозяйстве, способность обеспечивать высокие показатели доходности, производительности, качества продукции. Эффективность производства зерна измеряется с помощью системы показателей: фондоотдача, рентабельность, урожайность и т.д.

Экономическая эффективность используется для оценки результативности всего общественного производства. С точки зрения народного хозяйства эффективным будет считаться такое состояние, когда наиболее полно удовлетворены все потребности населения при данных ограниченных ресурсах. Показатели народнохозяйственной экономической эффективности отражают эффективность проекта с точки зрения интересов всего народного хозяйства в целом, а также для участвующих в осуществлении проекта регионов (субъектов федерации), отраслей, организаций и предприятий. [7, с.175]

При расчетах показателей экономической эффективности на уровне народного хозяйства в состав результатов проекта включаются (в стоимостном выражении):

* конечные производственные результаты (выручка от реализации на внутреннем и внешнем рынке всей произведенной продукции, кроме продукции, потребляемой российскими предприятиями - участниками). Сюда же относится и выручка от продажи имущества и интеллектуальной собственности (лицензий на право использования изобретения, ноу-хау, программ для ЭВМ и т.п.), создаваемых участниками в ходе осуществления проекта;

* социальные и экологические результаты, рассчитанные исходя из совместного воздействия всех участников проекта на здоровье населения, социальную и экологическую обстановку в регионах;

* прямые финансовые результаты;

* кредиты и займы иностранных государств, банков и фирм, поступления от импортных пошлин и т.п.

Необходимо учитывать также косвенные финансовые результаты, обусловленные осуществлением проекта изменения доходов сторонних предприятий и граждан, рыночной стоимости земельных участков, зданий и иного имущества, а также затраты на обусловленную реализацией проекта консервацию или ликвидацию производственных мощностей, потери природных ресурсов и имущества от возможных аварий и других чрезвычайных ситуаций.

Ряд ученых-экономистов выделяют следующие виды эффективности производства: производственно-экономическую, производственно-технологическую, социально-экономическую и эколого-экономическую.

Производственно-экономическая эффективность - результат совокупного влияния производственно-технологической эффективности и экономического механизма. Измеряется стоимостными показателями: валом и чистым доходам, себестоимостью, прибылью.[8, с.325]

Производственно-технологическая эффективность - характеризует уровень использования производственных ресурсов с помощью системы показателей, отражающих степень использования земельных, трудовых и материальных ресурсов, в процессе производства. Основные показатели - материалоемкость, трудоемкость, фондоотдача.

Социально-экономическая эффективность - производная производственно-экономической эффективности, отражает реализацию экономических интересов и характеризует эффективность работы предприятия в целом. Основными показателями являются норма прибыли, уровень рентабельности, фонд потребления в расчете на одного работника, стоимость продукции на единицу площади.

Эколого-экономическая эффективность - характеризует совокупную экономическую результативность процесса производства сельскохозяйственной продукции с учетом экологического влияния сельского хозяйства на окружающую среду.

Все эти виды, эффективности неразрывно связаны между собой. Конечный экономический эффект в целом по сельскому хозяйству зависит от рационального использования всех ресурсов, систематической борьбы за экономию и бережливость, снижения себестоимости продукции и повышения производительности труда.

1.2 Критерий и показатели эффективности производства зерна

Результаты анализа экономической деятельности используются как база для выработки плановых решений последующего развития, а некоторые из них являются фондообразующими специальных и других фондов предприятия.

При оценке производства следует учитывать не только экономические, но и социальные результаты. Их особенностью является то, что они, как правило, не поддаются количественному измерению.

Измерение экономической эффективности предприятия требует ее качественной и количественной оценки, т.е. определения критерия и показателей эффективности общественного производства. Правильно выбранный критерий должен наиболее полно выражать сущность экономической эффективности и быть единым для всех звеньев производства.[4, с.54]

Содержание критерия эффективности специализации связано и полностью совпадает с критерием эффективности сельскохозяйственного производства, который с целью отражения комплексного характера в экономической литературе называют главным критерием эффективности.

Эффективность интенсификации всегда выражается через изменения эффективности конкретных отраслей и их сочетаний. В этом единстве самой цели и средств для достижения этих целей заложено единство содержания главного критерия эффективности сельскохозяйственного производства и критерия эффективности специализации, а также общее и в принципе правомерное исходное начало изучения эффективности интенсификации и специализации сельского хозяйства с одних и тех же научно - теоретических позиций.

С точки зрения структуры, в высказанных в разное время предложениях и мнениях заметно тесное переплетение таких экономических категорий, как эффективность производства, капитальных вложений, интенсификации сельского хозяйства, при этом на уровне интересов предприятия, общества. С точки зрения методов расчета и обобщения выделяются направления обоснования именно системы показателей, каждый из которой позволяет судить об уровне использования производственных ресурсов и факторов специализации, затем поиска синтетических показателей, которые позволяют в той или иной мере однозначно говорить об эффективности мероприятий.

С углублением теории и практики совершенствования размещения и специализации сельского хозяйства и изменением экономических условий хозяйствования вносились определенные поправки в методологию измерения экономической эффективности отраслевой структуры производства. При этом совершенствование методологии чаще всего происходило путем дополнения уже признанных новыми показателями или нового ранжирования на главные, дополнительные или косвенные. Система показателей эффективности специализации претерпевала некоторые изменения также по мере совершенствования методов определения эффективности интенсификации производства, капитальных вложений, эффективности отдельных отраслей и предприятия в целом.[6, с.225]

Рациональная специализация предприятия способствует наиболее эффективному использованию земли как главного средства производства, труда и материальных средств. Эффективность можно определить по выходу валовой, товарной продукции, валового и чистого дохода в расчете:

- на 100 га сельскохозяйственных угодий и 100 га пашни;

- на 1 работника и на 1 чел. -дн ( или чел.-час);

- на 100 руб. основных производственных фондов;

- на 100 руб. всех производственных затрат.

Каждый из этих показателей несет свою экономическую информацию по использованию производственных ресурсов. Так, производство валовой и товарной продукции на единицу земельной площади характеризует уровень использования главного средства производства в сельском хозяйстве - земли. Соотношение этих показателей дает полное представление о товарности хозяйства, о степени мобилизации внутрихозяйственных ресурсов на выполнение государственного плана - заказа. Выход валового и чистого дохода на единицу земельной площади синтезирует экономическую сторону использования земли в плане организации расширенного воспроизводства. О производительности живого труда можно судить по отношению произведенной валовой и товарной продукции к общим затратам труда. Этот показатель уточняется с позиций создания части прибавочного продукта выходом чистого дохода на человеко-день. Размеры чистого дохода, отнесенные к общим производственным затратам и сумме основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения, характеризуют уровень рентабельности предприятия, что в совокупности с показателем выхода чистого дохода на единицу земельной площади достаточно полно выражает экономические условия и возможности расширенного воспроизводства и дальнейшей интенсификации сельского хозяйства. В приведенном перечне показателей имеется и показатель фондоотдачи, который определяется отношением выхода сельскохозяйственной продукции к стоимости функционирующих основных производственных фондов. Данной системой показателей выражается уровень использования земли, труда, основных и оборотных производственных фондов, а через изменение этих величин описываются изменение в эффективности сельскохозяйственного производства, вызванные либо отраслевой реорганизацией производства, либо другими неучтенными причинами и обстоятельствами.

При обосновании рациональной специализации сельского хозяйства многими экономистами были замечены недостатки и «слабые стороны» применяемых показателей и методов обычного экономического анализа. Так, выделяя народно-хозяйственную эффективность специализации сельскохозяйственного предприятия, К.П. Оболенский для всестороннего анализа проекта специализации последнего рекомендует использовать систему экономических показателей, характеризующих увеличение валовой продукции, валового и чистого дохода, повышение эффективности основных и оборотных фондов и капиталовложений, рентабельность производства.

1.3 Основные пути повышения эффективности производства зерна

На современном этапе развития сельского хозяйства важными задачами являются повышение урожайности, улучшение качества, обеспечение большей устойчивости производства зерна. Эти задачи решаются путем дальнейшей интенсификации отрасли на основе применения

оптимальных доз удобрения, комплексной механизации, улучшения сортового состава и агротехники. В системе мероприятий, обеспечивающих повышение урожайности зерновых культур, большое значение придается севооборотам, а в основных зерновых районах - чистому пару. По данным Российского НИИ зернового хозяйства, по чистому пару урожайность зерновых культур повышается на 40-70%.

Одним из основных путей повышения эффективности производства зерна является применение интенсивных технологий. По сравнению с обычной, при интенсивной технологии расход топлива на гектар посева увеличивается до 2,5 раза, минеральных удобрений - в 1,2 раза, химикатов - в 8 раз. Поэтому в настоящее время применение интенсивных технологий производства зерна сдерживается недопоставкой техники, резким сокращением поставок минеральных удобрений и средств защиты растений, использованием для посева некондиционных семян. В хозяйствах сейчас стараются применить энерго- и ресурсосберегающие технологии производства сельскохозяйственных культур. Существенные факторы, влияющие на урожайность, - внедрение высокоурожайных районированных сортов, использование высококачественного семенного материала. Хозяйства должны периодически проводить сортообновление, то есть получать с селекционных станций или из семеноводческих хозяйства семена элиты или первой репродукции. Применение высокоурожайных сортов позволяет при прочих равных условиях получать дополнительно до 15% зерна с гектара по сравнению с рядовыми посевами. [1, с.98]

Зерновое производство - отрасль высокой механизации. Оно менее трудоемко, чем возделывание картофеля, овощей, льна и других сельскохозяйственных культур. Затраты труда на гектар посева зерновых культур в среднем составляют 17-20 человеко-часов, а на центнер зерна - около одного человеко-часа. Существенного снижения трудовых затрат на единицу продукции, повышения урожайности и качества зерна можно достичь при внедрении интенсивных технологий. Выращивание зерновых культур по интенсивным технологиям предусматривает размещение их предшественникам, внесение научно обоснованных доз органических и минеральных удобрений, применение интегрированной системы защиты растений от сорняков, вредителей и болезней, комплексную механизацию всех технологических процессов, рациональную организацию труда.

Использование интенсивных факторов производства увеличивает материально-денежные и трудовые затраты в расчете на гектар посева, однако за счет существенного повышения урожайности затраты труда и средств на единицу продукции снижаются. Повышение качества зерна, а следовательно, продажа его по более высоким ценам, оказывают влияние на конечные результаты производства - возрастают прибыль и рентабельность отрасли.[7, с.105]

Резервом производства зерна остается сокращение потерь, имеющих место на всех стадиях его производства и переработки. В зависимости от районов выращивания недобор урожая озимой пшеницы при отклонении сроков сева от оптимальных в ту или иную сторону на 5 дней составляет от 4% до 8%, на 10 дней - от 8% до 13%.

По яровым культурам при запаздывании сроков сева на 5 дней потери зерна составляют от 4% до 11%, на 10 дней - от 11% до 30%. При уборке потери зерна возможны из-за затягивания сроков (от осыпания, полегания хлебов на 1,5-2,5 ц/га) и из-за плохого вымолота зерна (сырая погода, несовершенство уборочной техники).

В среднем потери урожая при уборке составляют 10-15%. При дождливой погоде происходит порча зерна и соломы. Одна из причин, затягивающих сроки уборки - нехватка зерноуборочных комбайнов и их довольно низкая производительность. Также на потери при уборке влияет влажность зерна. Уже при влажности более 20% часть зерна не вымолачивается, а при 30% уборку следует прекращать, однако в хозяйствах убирают зерновые при влажности зерна от 15% до 35%. При этом теряется полова, которая по кормовой ценности приравнивается к сену. Потери убранного зерна возможны от травмирования его при очистке, самосогревания, прорастания, порчи вредителями. Поэтому важно правильно организовать послеуборочную обработку и хранение зерна.

Для перевода всех этих процессов на промышленную технологию необходимо иметь достаточное количество элеваторов, оснащенных высокопроизводительным зерносушильным оборудованием.[5, с.154]

Важную роль в функционировании зернового рынка играет Зерновой союз России, в задачи которого входит защита интересов отечественных товаропроизводителей, участие в разработке прогнозных балансов спроса и предложения на зерно и продукты его переработки.



Глава 2. Статистический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской области

2.1 Анализ эффективности производства зерна методом статистических группировок

Южная зона Ульяновской области включает в себя Радищевский район 1637 км2, Николаевский район2084,27 км2, Павловский район 1017,6 км2, Новоспасский район1301,1 км2, Старокулатинский район 1180 км2.

Климат континентальный, характеризующейся холодной зимой и жарким летом. Преобладают реки: Сура, Сызранка, Терешка, Кулатка, Мостяк и т. д. Преобладают в основном почвы черноземы и лесные.

Группировка - это метод, который позволяет распределить совокупность на группы по признакам сходства и различия.

По статистическим данным 30 с.-х. хозяйств Южной зоны Ульяновской области был рассчитан группировочный признак - производство зерна на 100 га пашни, ц, как отношение валового сбора зерна в массе после доработки, ц на площадь пашни, га. Предприятия были проранжированы по значению группировочного признака, данные которых представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Ранжированный ряд распределения с.-х. предприятий по производству зерна на 100 га пашни, ц

№ хозяйства	Наименование предприятия	Производство зерна на 100 га пашни, ц
1	ООО «Ивушка» Радищевского района	22,4
2	СПК «Колос» Павловского района	62,8
3	ООО «Рассойл» Радищевского района	163,3
4	СПК «По заветам Ленина» Павловского района	188,7
5	Колхоз «Искра» Павловского района	188,7
6	ООО «ХФХ Артос» Николаевского района	189,7
7	ООО «Агрофирма Шаховские долины» Павловского района	199,4
8	ООО «СПК Барановский» Николаевского района	199,4
9	ООО «Ремтранс» Радищевского района	241,2
10	ООО «СПП Сухотерешанское» Николаевского района	337,3
11	ООО «Евсейский» Павловского района	342,9
12	ООО «Агрофирма Дворянская» Радищевского района	374,7
13	ООО «Волга-Агро» Радищевского района	409,1
14	ООО «Агроинвест» Радищевского района	423,7
15	ООО «Зерно» Радищевского района	444,8
16	ООО «Комета» Павловского района	537,5
17	ООО «Победа» Николаевского района	564
18	ООО «Клин» Павловского района»	622,7
19	ООО «Каменный ключ» Павловского района	653,6
20	ООО «Венец» Николаевского района	653,6
21	ОГУСП «Агрофирма Ореховское» Радищевского района	670,6
22	ООО «с.-х. предприятие Агро» Николаевского района	699,5
23	СПК «Красная звезда» Радищевского района	702,4
24	ООО «Лесное» Николаевского района	727,3
25	ООО «Пегас» Николаевского района	831
26	ООО «Колос» Радищевского района	879,1
27	ООО «Муратовское» Павловского района	1007,3
28	ООО «Восход» Николаевского района	1059,6
29	ООО «СПП Наша Родина» Николаевского района	1417,4
30	ОАО «Агрофирма Заря» Павловского района	1563

По данным таблицы 1 видно, что имеются существенные различия по производству зерна на 100 га пашни в центнерах. Этот показатель изменяется от 22,4 ц ООО «Ивушка» Радищевского района до 1563 ц ОАО «Агрофирма Заря» Павловского района, что почти в 7 раз больше.



Рисунок 1 - Ранжированный ряд распределения хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц.

Производство зерна на 100 га пашни в центнерах изменяется в основной массе плавно, постепенно, за исключением двух последних хозяйств, которые резко отличаются от всей совокупности и поэтому сразу выделяются в отдельную группу.

Остальные хозяйства, с плавным переходом производства зерна на 100 га пашни, разделим на группы с равным интервалом по формуле:

,

где Xmaxи Xmin - максимальное и минимальное значение группировочного признака в ряду после выделения крайних резко отличающих единиц в отдельные группы.

n - число групп, которое определяется как: n=1+3,322lg28=5 и i=ц. Таким образом, с ранее выделенной группой будет 6 групп.



Таблица 2 - Интервальный ряд распределения хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц

Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Число хозяйств	Удельный вес группы, %
22,4-229,8	8	26,7
229,8-437,2	6	20
437,2-644,6	4	13,3
644,6-852	7	23,3
852-1059,4	3	6,7
Свыше 1059,4	2	10
Итого	30	100

Рисунок 2 - Интервальный ряд распределения хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц

Из таблицы 2 и рис. 2 следует, что в совокупности хозяйств преобладают сельскохозяйственные предприятия с низким уровнем производства зерна на 100 га пашни.

Сводные данные по группам и в целом представлены в таблице 3



Таблица 3 - Сводные данные по группам и в целом

Необходимые строчки фишек для расчета показателей в таблице 3	Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Итого по совокупности
	22,4-229,8	229,8-437,2	437,2-644,6	644,6-852	852-1059,4	Свыше 1059,4
Реализовано зерна, всего, ц	31887	38159	18260	53112	18232	77849	237499
Полная себестоимость зерна, тыс. руб.	13938,5	16548	8696	17743	7367	27007	91299,5
Выручено за зерно, тыс. руб.	15828,6	16071	8480	21439	7836	41937	111591,6
Затраты на зерновые культуры, тыс. руб.	18494,4	24726	14038	33511	10228	48651	149648,4
в т.ч. оплата труда с отчислениями	2844,4	4239	3464	3856	1415	9510	25328,4
Семена	5129	4811	2972	8302	1097	12559	34870
удобрения	3211	901	960	464	619	9728	15883
содержание основных средств	817	5897	1948	9180	2594	10111	30547
Посеянная площадь зерновых - всего, га	7316	5128	3692	7576	2562	6867	33141
Убранная площадь зерновых, га	7166	4944	3622	7188	2562	6596	32078
вт.ч.: озимых	3968	1918	2710	3778	2112	2927	17413
Яровых	3148	2395	912	3408	450	2922	13235
зернобобовых	50	30	-	-	-	747	827
Валовой сбор зерна в массе после доработки-всего,ц	42060	60976	30841	97463	24864	138005	394209
в т.ч. озимые	18215	25066	21562	37850	17859	47236	167788
Яровые	19767	23769	8167	59613	7005	81276	199597
зернобобовые	509	12122	-	-	-	9493	22124
Себестоимость зерна- всего, тыс. руб.	10153	20711	13988	35958	10067	54545	145422
Прямые затраты труда на зерно, тыс.чел.-час.	28	90	48	100	32	78	376
Всего посевов,га	17078	13022	5861	13232	3375	8620	61188
Из них пашня	30017	16656	5463	13975	2478	9102	77691
Комбайны зерноуборочные на начало года, шт.	16	18	13	7	8	8	70
на конец года, шт.	16	18	13	7	8	8	70
Производство зерна на 100 га пашни, ц	140,2	366,1	564,5	697,5	1003,4	1516,2	4287,9

Данные промежуточной группировки по уровню и эффективности зернового производства представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Промежуточная группировка по уровню и эффективности зернового производства

Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Число хозяйств в группе	Производство зерна на 100 га пашни, ц	Урожайность зерновых, ц/га	Затраты на 1 га посеянной площади зерновых, тыс. руб.	Производственная себестоимость 1 ц зерна, руб.	Затраты труда на 1 ц зерна, чел. - час.	Средняя цена реализации 1 ц зерна, руб.	Полная себестоимость 1 ц зерна, руб.	Рентабельность производства зерна, %
22,4-229,8	8	140,2	5,9	2,6	439,7	0,7	496,4	437,1	13,6
229,8-437,2	6	366,1	12,3	5,0	405,5	1,5	421,2	433,7	-2,9
437,2-644,6	4	564,5	8,5	3,9	455,2	1,6	464,4	476,2	-2,5
644,6-852	7	697,5	13,6	4,7	343,9	1,0	403,7	334,1	20,8
852-1059,4	3	1003,4	9,7	4,0	411,4	1,3	429,8	404,1	6,4
Свыше 1059,4	2	1516,2	20,9	7,4	352,5	0,6	538,7	346,9	55,3
Итого, в среднем	30	507,4	12,3	4,7	379,6	1,0	469,9	384,4	22,2

По данным таблицы 4 видно, что некоторые стоящие рядом группы по значениям рассчитанных показателей близки между собой, поэтому их следует объединить. Таким образом, объединяем 2-ю, 3-ю, 4-ю, 5-ю группы в одну группу. Объединение произвели по некоторым показателям, в частности, по урожайности зерновых, по производственной себестоимости 1 ц зерна, по затратам труда на 1 ц зерна и по рентабельности производства.

Типологическая группировка по уровню и эффективности зернового производства представлена в таблице 5.

Таблица 5 - Типологическая группировка по уровню и эффективности зернового производства

Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Число хозяйств в группе	Производство зерна на 100 га пашни, ц	Урожайность зерновых, ц/га	Затраты на 1 га посеянной площади зерновых, тыс. руб.	Производственная себестоимость 1 ц зерна, руб.	Затраты труда на 1 ц зерна, чел. - час.	Средняя цена реализации 1 ц зерна, руб.	Полная себестоимость 1 ц зерна, руб.	Рентабельность производства зерна, %
22,4-229,8	8	140,2	5,9	2,6	439,7	0,7	496,4	437,1	13,6
229,8-1059,6	20	555,2	11,7	4,5	385,3	1,3	421,3	394,1	21,8
Свыше 1059,6	2	1516,2	20,9	7,4	352,5	0,6	538,7	346,9	55,3
Итого, в среднем	30	507,4	12,3	4,7	379,6	1,0	469,9	384,4	22,2
Высшая группа в % к низшей	Х

Урожайность зерновых в 3 группе больше, чем в 1 в 3,5 раза, затраты на 1 га посеянной площади зерновых в 3 группе почти в 3 раза больше, чем в 1. Рентабельностью производства в 3 группе составляет 55,3%, что значительно больше, чем в других группах хозяйств, следовательно, большей эффективностью зернового производства обладает 3 группа.

Рентабельность зерновой отрасли представлена в таблице 6.

Таблица 6 - Рентабельность зерновой отрасли

Показатели	Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Итого, в среднем по всей совокупности
	1	2	3
Число хозяйств в группе	8	20	2	30
В расчете на 1 хозяйство: - полная себестоимость проданного зерна, тыс. руб.	1742,3	2517,7	13503,5	3043,3
- выручка от продажи зерна, тыс. руб.	1978,6	2691,3	20698,5	3719,72
- прибыль (+), убыток (-) от продажи зерна, тыс. руб.	236,3	173,6	7195	676,5
Рентабельность производства зерна, %	13,6	21,8	55,3	22,2
Прибыль (+), убыток (-) от продажи зерна в расчете на 1 га посевов, тыс. руб.	0,01	0,002	0,8	0,01

Хозяйства 3 группы имеют наибольшую прибыль, чем 1 и 2 группы 7195 тыс. руб. также предприятия 3 группы имеют наибольшую выручку от продажи зерна, чем предприятия 1 и 2 групп.

Уровень концентрации и размеры зернового производства представлены в таблице 7.

Таблица 7 - Уровень концентрации и размеры зернового производства

Показатели	Группы хозяйств по производству зерна на 100 га пашни, ц	Итого, в среднем по совокупности
	1	2	3
Число хозяйств в группе	8	20	2	30
В расчете на 1 хозяйство: -посеянная площадь зерновых, га	914,5	947,9	3433,5	1104,7
-убранная площадь зерновых, га	895,75	915,8	3298	1069,3
-валовой сбор, ц	5257,5	10707,2	69002,5	13140,3
-реализовано зерна, ц	3985,9	6388,15	38924,5	7916,3
-выручено за зерно, тыс. руб.	1978,6	2691,3	20698,5	3719,72
Приходится посевов зерновых на 1 комбайн, га	1067,4	771,5	1077,5	874,1

Уровень концентрации и размеры зернового производства хозяйств в 3 группе выше, чем в хозяйствах 1 и 2 групп. Так, валовой сбор в расчете на 1 хозяйство в 3 группе составляет 69002,5 ц; реализовано зерна 8924,5 ц, выручено за зерно 20698,5 тыс. руб.

Валовой сбор в расчете на 1 хозяйство в 3 группе выше, чем в 1 группе в 3,8 раза. Реализовано зерна в 3 группе на 34938,6 ц больше, чем в 1 группе хозяйств. На 18719,9 тыс. руб. выручено за зерно в 3 группе больше, чем в 1 группе.

2.2 Индексный анализ основных факторов, влияющих на результаты производства

Индексный метод является одним из важнейших методов в статистике. Индекс в статистике - это обобщающий показатель сравнения двух совокупностей, состоящий из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. Наиболее распространена сравнительная характеристика экономических индексов во времени, пространстве - выступают как синтетические показатели динамики. Индексы широко применяются для сравнения фактического положения с планом - индексы выполнения плана. Индексы, исчисляемые для пространственного сравнения - территориальными индексами.

Примем за низшую первую группу с наименьшим значением средней урожайности зерновых и зернобобовых культур, а за высшую - последнюю группу с наибольшим значением главного группировочного признака.

Исходные данные представлены в таблице 8.



Таблица 8 - Индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерновых культур

Виды культур	Убранная площадь в расчете на одно хозяйство, га	Урожайность с 1 га, ц	Валовой сбор в расчете на 1 хозяйство, ц
	1 гр.	3 гр.	1 гр.	3 гр.	1 гр.	3 гр.	усл.
	S0	S1	Y0	Y1	S0Y0	S1Y1	S1Y0
Озимые	496	1463,5	4,6	16,1	2281,6	23652,35	6732,1
Яровые	393,5	1461	6,3	27,8	2479,05	40615,8	9204,3
Зернобобовые	6,25	373,5	10,18	12,8	63,625	4780,8	3802,23
Итого	895,75	3298	x	x	4824,275	69048,95	19738,63

Общий индекс валового сбора:

?sy= ?S1Y1-?S0Y0= 69048,95-4824,275 = 64224,675 ц

Общий индекс валового сбора показывает, что валовой сбор в 3-ей группе увеличился на 64224,675 ц по сравнению с 1-ой группой или в 14, 3 раз.

Общий индекс урожайности отельных групп культур:

?y=?S1Y1-?S1Y0= 69048,95-19738,63 = 49310,32 ц

Общий индекс размера и структуры посевов:



?s=?S1Y0 - ?S0Y0= 19738,63-4824,275 = 14914,355 ц

Взаимосвязь индексов:

Индекс средней урожайности переменного состава:

ц/га

Средняя урожайность зерновых культур в 3-ей группе больше на 15,5509 ц/га по сравнению с 1-ой группой или в 3,9 раза.

Индекс урожайности постоянного (фиксированного) состава:

ц/га

Урожайность постоянного (фиксированного) состава больше на 14,9516 ц/га или в 3,5 раза.

Индекс структурных сдвигов:

ц/га



Индекс структурных сдвигов на 0,5993 ц/га или на 10%

Взаимосвязь индексов:

ц/га

Средняя урожайность зерновых культур в 3-ей группе по сравнению с 1-ой больше на 15,5509 ц/га или в 3,9 раза, в том числе за счет увеличения урожайности в 3,5 раза (14,9516 ц/га) и структуры убранных площадей на 0,5993 ц/га или в 1,1 раза.

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ средней урожайности зерновых и зернобобовых культур

Метод корреляционно-регрессионного анализа является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части - корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ - это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа представлены в таблице 9.

Таблица 9 - Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

№ п/п	Наименование с.-х. предприятия, район	Y	X1	X2	X3	X4
1	ООО «Ивушка» Радищевского района	22,4	11,1	24,6	0,4	40,1
2	СПК «Колос» Павловского района	62,8	6,8	38,5	0,4	46,3
3	ООО «Рассойл» Радищевского района	163,3	5,3	42,3	0,1	54,0
4	СПК «По заветам Ленина» Павловского района	188,7	7,8	30,5	0,6	137,8
5	Колхоз «Искра» Павловского района	188,7	13,5	33,6	0,3	5,8
6	ООО «ХФХ Артос» Николаевского района	189,7	4,25	66,7	0,2	77,7
7	ООО «Агрофирма Шаховские долины» Павловского района	199,4	5,2	33,5	0,25	21,6
8	ООО «СПК Барановский» Николаевского района	199,4	3,9	49,7	0,3	50,2
9	ООО «Ремтранс» Радищевского района	241,2	4,8	64,9	0,2	87,7
10	ООО «СПП Сухотерешанское» Николаевского района	337,3	11,25	30,0	0,2	17,1
11	ООО «Евсейский» Павловского района	342,9	7,5	42,0	0,3	68,3
12	ООО «Агрофирма Дворянская» Радищевского района	374,7	20,7	29,6	0,5	40,7
13	ООО «Волга-Агро» Радищевского района	409,1	14,8	54,4	0,5	54,1
14	ООО «Агроинвест» Радищевского района	423,7	13,5	27,3	0,3	234,7
15	ООО «Зерно» Радищевского района	444,8	8,9	50,0	0,8	762,4
16	ООО «Комета» Павловского района	537,5	7,9	57,8	0,4	30,5
17	ООО «Победа» Николаевского района	564	8,3	68,0	0,3	134,9
18	ООО «Клин» Павловского района»	622,7	9,8	58,6	0,5	169,1
19	ООО «Каменный ключ» Павловского района	653,6	6,3	40,0	0,5	125,0
20	ООО «Венец» Николаевского района	653,6	12,2	59,7	0,2	30,0
21	ОГУСП «Агрофирма Ореховское» Радищевского района	670,6	17,6	57,5	0,04	86,4
22	ООО «с.-х. предприятие Агро» Николаевского района	699,5	11,2	60,4	0,07	45,2
23	СПК «Красная звезда» Радищевского района	702,4	14,9	53,3	0,07	169,7
24	ООО «Лесное» Николаевского района	727,3	7,9	53,2	0,2	40,7
25	ООО «Пегас» Николаевского района	831	10,3	66,1	0,2	19,2
26	ООО «Колос» Радищевского района	879,1	13,2	70,8	0,8	245,3
27	ООО «Муратовское» Павловского района	1007,3	6,3	64,5	0,4	335,7
28	ООО «Восход» Николаевского района	1059,6	11,4	92,2	0,1	78,6
29	ООО «СПП Наша Родина» Николаевского района	1417,4	18,3	79,9	0,2	116,7
30	ОАО «Агрофирма Заря» Павловского района	1563	22,3	80,0	0,1	10,9

	Y	X1	X2	X3	X4
Y		1
X1		0,536819	1
X2		0,749134	0,161065	1
X3		-0,20449	-0,11325	-0,25639	1
X4		0,09222	-0,09019	0,057248	0,57081	1

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,86584
R-квадрат	0,74968
Нормированный R-квадрат	0,709628
Стандартная ошибка	203,0061
Наблюдения	30

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	4	3085586	771396,6	18,71801	3,14E-07
Остаток	25	1030287	41211,46
Итого	29	4115873

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 99,0%	Верхние 99,0%
Y-пересечение	-562,07	171,3935	-3,27942	0,003057	-915,062	-209,079	-1039,82	-84,3222
X1	33,92297	7,932132	4,276652	0,000243	17,58643	50,2595	11,81266	56,03328
X2	14,20838	2,346055	6,056286	2,5E-06	9,37659	19,04017	7,668903	20,74786
X3	-113,759	246,4494	-0,46159	0,648366	-621,331	393,8131	-800,721	573,2029
X4	0,331986	0,327087	1,014975	0,319841	-0,34166	1,005635	-0,57975	1,243721

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	131,8097	-109,41
2	185,4957	-122,696
3	225,2871	-61,9871
4	113,3766	75,32345
5	341,089	-152,389
6	532,8447	-343,145
7	69,04089	130,3591
8	258,9236	-59,5236
9	529,2471	-288,047
10	228,7395	108,5605
11	277,6507	65,24927
12	517,3354	-142,635
13	674,0063	-264,906
14	327,5677	96,13228
15	612,3617	-167,562
16	491,7874	45,7126
17	696,3173	-132,317
18	602,245	20,45496
19	204,5982	449,0018
20	687,2379	-33,6379
21	876,0889	-205,489
22	683,0956	16,40439
23	749,0633	-46,6633
24	452,5669	274,7331
25	710,1324	120,8676
26	882,095	-2,99501
27	634,0288	373,2712
28	1149,382	-89,7823
29	1209,96	207,4396
30	1323,325	239,6751

По совокупности, состоящей из 30 сельскохозяйственных предприятий Ульяновской области, на основании данных таблицы 9, изучалась зависимость производства зерна на 100 га пашни, ц (Y) от следующих факторов:

X1 - средняя урожайность зерновых и зернобобовых культур с 1 га, ц;

X2 - удельный вес зерновых и зернобобовых культур в площади посевов, %;

X3 - приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посеянной площади зерновых, шт.;

X4 - энергообеспеченность в расчете на 100 га пашни, л. с.

Анализ парных коэффициентов корреляции выявил, что коэффициенты интеркорреляции не превышают 0,7.

Парный коэффициент корреляции ryx1 = 0,54 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и средней урожайностью зерновых и зернобобовых культур с 1 га, ц прямая и умеренная; ryx2 = 0,75 показывает, что связь между производством на 100 га пашни, ц и удельным весом зерновых и зернобобовых культур в площади посевов, % прямая и сильная; ryx3= -0,2 связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и сколько приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посеянной площади зерновых, шт. обратная и слабая; ryx4 = 0,09 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни и энергообеспеченностью в расчете на 100 га пашни, л. с. прямая и слабая.

Множественный коэффициент корреляции R = 0,87 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и рассматриваемыми факторами сильная, тесная.

Множественный коэффициент детерминации R2 = 0,75 показывает, что 75% факторов, влияющих на производство зерна на 100 га пашни, ц включены в модель. 75% изменения производства зерна на 100 га пашни, ц зависит от изменения рассматриваемых факторов. Скорректированный коэффициент детерминации R2 = 0,71 показывает, что 71% изменения производства зерна на 100 га пашни, ц зависит от изменения факторов. Оно не сильно отличается от множественного коэффициента детерминации, соответственно, между наблюдением и числом факторов оптимальное.

Fфакт = 18,72>Fтабл=2,76 следовательно, уравнение статистически значимо и надежно.

Уравнение множественной регрессии:

Y = -562,07+33,92х1+14,21х2-113,75х3+0,33х4 - уравнение множественной регрессии в натуральном масштабе.



Коэффициент регрессии при X1 показывает, что с ростом урожайности зерновых и зернобобовых культур с 1 ц на га на 1 ц производства зерна на 100 га пашни, ц увеличится на 33,92 ц.

Коэффициент регрессии при X2, что с ростом на 1% удельного веса зерновых и зернобобовых культур в площади посевов производства зерна на 100 га пашни увеличится на 14,21 ц. Зависимость между производством зерна на 100 га пашни и удельного веса зерновых и зернобобовых культур в площади посевов, % прямая и сильная. Коэффициент регрессии при Х3 показывает, что с увеличением на 1 зерноуборочный комбайн на 1000 га посеянной пощади зерновых производство зерна на 100 га пашни снизится на 113,75 ц.

Коэффициент регрессии при Х4 показывает, что с увеличением энергообеспеченности на 1л.с. производство зерна на 100 га пашни увеличится на 0,33 ц.

Судя по остаткам 16 из 30 предприятий рационально используют свои резервы для достижения фактического уровня продуктивности. А 14 из 30 предприятий могли бы иметь большую продуктивность, следовательно, у них есть резервы для увеличения производства зерна.



Глава 3. Изучение тенденции развития явления в динамике

3.1 Изучение динамики урожайности зерновых культур методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней

Таблица 10- Данные для анализа динамики урожайности зерновых культур, ц.

Годы	Урожайность зерновых культур, ц/га
2003	14,9
2004	14,2
2005	14,0
2006	16,2
2007	20,6
2008	19,9
2009	19,8
2010	4,7
2011	23,4

Расчет средней, скользящей средней по укрупненным периодам, выравнивание по среднегодовому абсолютному приросту

Среднегодовой абсолютный прирост, ед. изм.:

=1,06

где Yn-уровень последнего года;

Yo-уровень первоначального года;

n = 11 - число лет;

t- условное обозначение времени, начиная с 0 для первоначального уровня ряда.

Среднегодовой темп роста, %:=106%

Среднегодовой темп прироста, %:106-100=6%

Годы	Урожайность зерновых культур, ц/га	Укрупнение Периодов	Метод скользящей средней	Выравненный ряд по среднегодовому абсолютному приросту =Y0+ t
		Сумма по 3-х летиям	Средняя по 3-х летиям	Сумма по скользящим 3-х летиям	Средняя по скользящим 3-х летиям
2003	14,9					14,9
2004	14,2					15,96
2005	14,0	43,1	14,4	43,1	14,4	17,02
2006	16,2			44,4	14,8	18,08
2007	20,6			50,8	16,9	19,14
2008	19,9	56,7	18,9	56,7	18,9	20,2
2009	19,8			60,3	20,1	21,26
2010	4,7			44,4	14,8	22,32
2011	23,4	47,9	16	47,9	16	23,38

Методом укрупнения периодов и скользящей средней была выявлена тенденция роста урожайности зерновых культур. Выровненный ряд по абсолютному приросту подтверждает тенденцию.

3.2 Аналитическое выравнивание ряда динамики урожайности зерновых культур

Аналитическое выравнивание состоит в том, что фактические данные ряда динамики, варьирующие под влиянием различных причин, заменяют уровнями, отражающими основную тенденцию. Определение этих уровней и исключение случайной колеблемости проводится математически с помощью уравнения какой-то линии. Чтобы правильно установить форму линии и выбрать математическое уравнение, необходим всесторонний теоретический анализ процесса и закономерностей его изменения. Для более точного выравнивания применяют способ наименьших квадратов, когда наилучшим приближением выровненных данных к эмпирическим считается такое, при котором сумма квадратов их отклонений минимальное.

Аналитическое выравнивание ряда динамики проводится по уравнению прямой и параболы второго порядка.

Уравнение прямой имеет вид:

, где

- выровненное по уравнению значение уровня тренда;

t - условное обозначение времени - для упрощения расчетов обычно выбирается так, чтобы = 0

?0 - средний уровень ряда динамики;

?1 - среднегодовой абсолютный прирост (сокращение):

где n -- число членов ряда динамики.

Эту систему можно упростить, если временные точки (t) условно обозначить так, чтобы сумма равнялась нулю, тогда:

Таблица 11 - Данные для аналитического ряда динамики

Годы	Урожайность, ц/га	t	t2	t4	yt
2003	14,9	-4	16	256	-59,6	238,4	15,2	0,09	16,2	1,69
2004	14,2	-3	9	81	-42,6	127,8	15,5	1,69	15,7	2,25
2005	14,0	-2	4	16	-28	56	15,8	3,24	15,6	2,56
2006	16,2	-1	1	1	-16,2	16,2	16,1	0,01	15,6	0,36
2007	20,6	0	0	0	0	0	16,4	17,64	15,8	23,04
2008	19,9	1	1	1	19,9	19,9	16,7	10,24	16,1	14,44
2009	19,8	2	4	16	39,6	79,2	17,1	7,29	16,7	9,61
2010	4,7	3	9	81	14,1	42,3	17,3	158,76	17,5	163,84
2011	23,4	4	16	256	93,6	374,4	17,6	33,64	18,5	24,01
Итого	147,7	0	60	708	20,8	954,2	147,7	232,6	147,7	241,8

Определим параметры уравнения:

₀ ==16,4

a₁==0, 3

Отсюда уравнение линейного тренда примет вид:

= 16,4 + 0,3t

По параметрам уравнения прямой: Коэффициент регрессии показывает, что ежегодно урожайность в Ульяновской области растет в среднем на 0,3 ц с га.

Произведем выравнивание по многочлену более высокой степени - парабола второго порядка:

Система нормальных уравнений, получаемых методов наименьших квадратов, для определения параметров параболы примет вид:

так как , то система уравнений упростится:

отсюда

?1==0,3

147,7=90 + 60a2

954,2=60a0 + 708a2

Поделив первое уравнение на 9, а второе на 60, получим:

16,4=a0 + 6,67a2

15,9=a0 +11,8a2

Вычитая из второго уравнения первое получим:

5,13a2 = 0,5

a2 = 0,097

Подставляя a2 в первое уравнение получим:

147,7= 9a0 + 60*0,097

9a0= 141,88

a0= 15,8

Следовательно, уравнение параболы запишется:

=15,8+0,3t+0,097t2

Урожайность зерновых культур в среднем по сельскохозяйственным предприятиям Ульяновской области с каждым годом повышается на 0,3 ц/га с ускорением этого развития на 0,097 ц/га.

Степень приближения выровненных значений к фактическим и целесообразность применения одной из функций для прогнозирования оценивают по среднеквадратическому отклонению(у) и коэффициенту колеблемости (V). Для оценки степени приближения выровненных рядов к эмпирическому ряду рассчитаем коэффициенты вариации:

Рисунок 3 - Результаты аналитического выравнивания ряда динамики по уравнениям прямой и параболы второго порядка

Судя по уравнению прямой урожайности зерновых культур увеличивается в среднем на 0,3 ц/га. Уравнение параболы более детально показывает, что она увеличивается с равномерным замедлением 0,097*2=0,194 ц/га.

Чем меньше коэффициент колеблемости, тем точнее уравнение отражает тенденцию ряда и именно его лучше использовать для экстраполяции. Экстраполяцию следует делать на ближайшую перспективу (1-3 года), подставляя в выбранное уравнение значение, соответствующее следующему году.

Так как среднеквадратическое отклонение уравнения прямой меньше среднеквадратического отклонения уравнения параболы (5,08<5,18) и коэффициент колеблемости уравнения прямой меньше коэффициента колеблемости уравнения параболы (30,96<31,57), то экстраполяцию следует проводить по уравнению прямой.

По прогнозу на три периода вперед анализируемый показатель должен составить:

?

yпр=16,4+0,3*5=17,9 ц/га - 2012 год

?yпр=16,4+0,3*6=18,2 ц/га - 2013 год

?yпр=16,4+0,3*7=18,5 ц/га - 2014 год

По данным экстраполяции видно, что в ближайшие три года при неизменных условиях урожайности зерновых культур будет увеличиваться и составит в 2012 году-17,9 ц/га, 2013 году-18,2 ц/га, 2014 году-18,5 ц/га.



Выводы

На основании приведенных исследований следует сделать некоторые выводы об экономическом состоянии хозяйств Южной зоны Ульяновской области, эффективности ведения производства.

Между хозяйствами имеются существенные различия между производством зерна на 100 га пашни, ц. Этот показатель изменяется от 22,4 ц ООО «Ивушка» Радищевского района до 1563 ц ОАО «Агрофирма «Заря»» Павловского района, что почти в 70 раз больше. Из всей совокупности выделяется группа, состоящая из двух предприятий, отличающиеся высокими показателями производства зерна на 100 га пашни. Эта группа предприятий в отличие от остальных имеет прибыль, а не убыток. Валовой сбор зерновых в данной группе в 3,3 раза выше, чем в группе с наименьшими показателями производства зерна на 100 га пашни, ц. Парный коэффициент корреляции ryx1 = 0,54 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и средней урожайностью зерновых и зернобобовых культур с 1 га, ц прямая и умеренная; ryx2 = 0,75 показывает, что связь между производством на 100 га пашни, ц и удельным весом зерновых и зернобобовых культур в площади посевов, % прямая и сильная; ryx3= -0,2 связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и сколько приходится зерноуборочных комбайнов на 1000 га посеянной площади зерновых, шт. обратная и слабая; ryx4 = 0,09 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни и энергообеспеченностью в расчете на 100 га пашни, л. с. прямая и слабая.

Множественный коэффициент корреляции R = 0,87 показывает, что связь между производством зерна на 100 га пашни, ц и рассматриваемыми факторами сильная, тесная.

Множественный коэффициент детерминации R2 = 0,75 показывает, что 75% факторов, влияющих на производство зерна на 100 га пашни, ц включены в модель. 75% изменения производства зерна на 100 га пашни, ц зависит от изменения рассматриваемых факторов. Скорректированный коэффициент детерминации R2 = 0,71 показывает, что 71% изменения производства зерна на 100 га пашни, ц зависит от изменения факторов. Оно не сильно отличается от множественного коэффициента детерминации, соответственно, между наблюдением и числом факторов оптимальное.

Fфакт = 18,72>Fтабл=2,76

следовательно, уравнение статистически значимо и надежно.

Основными путями повышения эффективности производства в хозяйствах могут являться методы организации, направленные на устранение различного рода потерь и сокращение производственных расходов, повышение производительности труда. Следует рассматривать возможности воздействия на валовую продукцию, себестоимость и прибыль, а через эти показатели на уровень рентабельности и далее на повышение эффективности производства.

В условиях ограниченных финансовых возможностей области для увеличения результативности производства необходимо ориентироваться в первую очередь на изыскание внутренних резервов, связанных с повышением эффективности использования земли и техники, совершенствованием технологии производства широким внедрением прогрессивных форм организации труда с материальным стимулированием по его результатам. Мобилизация внутрихозяйственных резервов будет способствовать повышению эффективности сельскохозяйственного производства.



Список литературы

1. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник/ В.Н.Афанасьев, М. М. Юзбашев .-М.: Финансы и статистика, 2007.- 228 с.

2. Васильева Н.А. Экономика предприятия : конспект лекций / Н.А. Васильева, Т.А. Матеуш, М.Г. Миронов. - М.: Издательство Юрайт, 2011. - 191 с.

3. Горланов С.А., Назаренко Н.Т., Попов Ю.Ю. Основы рыночных отношений в сельском хозяйстве. Учебное пособие. - Воронеж: ВГАУ - УКЦ, 2006 - 320с.

4. Дусаева, Е.М. Научно-методологические основы качества продукции. Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2006. С. 54-75.

5. Зинченко А.П. Сельское хозяйство в системе национального счетоводства. - М.: МСХА, 2002. С. 225.

6. Кузнецов В. В. Экономика сельского хозяйства. Ростов н/Д: Феникс, 2003. 352 с.

7. Рыбалкин, П.Н. Повышение эффективности производства зерна. М.: Агропромиздат, 2005. 224 с.

8. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Издательство Юрайт, ИД Юрайт, 2010. - 565 с.

9. Статистические модели в экономике: Рекомендовано Советом УМО вузов России по образованию в области экономики, статистики, информационных систем и математических методов в экономике в качестве учебного пособия/ А.Ф. Гришин, С.Ф. Котов-Дарти, В.Н. Ягунов. - Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 344 с. - (Высшее образование)

10. Эконометрика: Учебник/под ред.И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2002.-344с.

Размещено на Allbest.ru