Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

ВПО «Башкирский государственный аграрный университет»

Факультет: Экономический

Кафедра: Статистики и ИТ

Курсовая работа

Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур (на примере хозяйств Краснокамского, Кушнаренковского районов)

Юсупова Зильда Насиховна

Специальность: Бухгалтерский учёт, анализ и аудит Форма: обучения очная Курс: 3 группа 2

Уфа — 2011

ФГБОУ ВПО «Башкирский Государственный Аграрный Университет»

Факультет: экономический

Специальность: Бухгалтерский учет, анализ и аудит

Кафедра: Статистики и информационных систем в экономике

Форма обучения: очная

Курс, группа: Б-302

ЗАДАНИЕ

на курсовую работу

Юсуповой Зильде Насиховне

(Фамилия, имя, отчество студента)

1. Тема работы: Статистико — экономический анализ урожайности зерновых культур (на примере хозяйств Краснокамского и Кушнаренковского районов РБ)

1 Содержание работы:

1 Система показателей и методов статистического анализа урожайности на современном этапе.

2 статистико — экономический анализ урожайности зерновых культур Заключение Библиография

2. Срок сдачи студентом законченной работы: «____"_____________20__г.

3. Дата выдачи задания: «____"__________________20__г.

Руководитель __________________________

(ученая степень, звание, Ф.И.О., подпись)

Задание принял к исполнению________________ (подпись)

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ И МЕТОДОВ СТАТИСТИКО — ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА УРОЖАЙНОСТИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ

1.1 Рост урожайности культур, применение удобрений, орошение

1.2 Понятие об урожае и урожайности и их показатели

1.3 Способы определения урожая и урожайности

• 2. ЭКОНОМИКО — СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР
• 2.1 Группировка хозяйств по уровню урожайности зерновых культур
• 2.2 Расчет обобщающих показателей по группам
• 2.3 Индексный анализ взаимосвязей по типическим группам
• 2.4 Постатейный анализ себестоимости зерна
• 2.5 Проведение многофакторного корреляционно-регрессионного анализа
• 2.6 Индексный анализ массы прибыли
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
• ПРИЛОЖЕНИЯ
• ВВЕДЕНИЕ
• Данная курсовая работа посвящена изучению и анализу урожайности зерновых культур в хозяйствах Кушнаренковского и Краснокамского районов.
• Решающее значение для подъема всех отраслей сельского хозяйства имеет наращивание производства зерна. Производство зерна составляет основу растениеводства и всего сельскохозяйственного производства. Это определяется многосторонними связями производства зерна с определенными отраслями сельского хозяйства и промышленности.
• Практика показывает, что без развитого зернового хозяйства невозможна специализация хозяйственных рынков на производство продукции животноводства, развивать производство технических культур и других отраслей сельского хозяйства.
• Зерно — это не только продукт питания для населения, но и незаменимый источник питания для скота и птицы.
• Производство зерна является основой сельскохозяйственного производства и как источник стратегического продовольствия играет важную роль в продовольственной безопасности страны.
• В РБ подавляющие большинство сельскохозяйственных предприятий, особенно в черноземной зоне, специализируется на производстве зерновых культур, и от уровня развития и доходности этого производства зависит результат показателей растениеводства в целом, а так же нормальное развитие животноводческих отраслей.
• Урожай и урожайность — основа всего сельскохозяйственного производства, база развития животноводства, главные показатели использования сельскохозяйственных угодий, источник роста благосостояния государства и его населения. Повышение урожайности — это важнейший фактор снижения затрат на единицу продукции и роста ее конкурентоспособности на рынке /7/.
• При изучении урожая и урожайности перед статистикой стоят задачи, общие для исследования всех объектов: определение показателей уровня явления, его состава и качества, динамики, факторов формирования. Важнейшей задачей является проведение всестороннего экономико-статистического анализа урожайности с целью поиска резервов и путей ее повышения.
• Целью моей курсовой работы по статистике является освоение методов изучения массовых явлений в сельском хозяйстве, систем статистических показателей деятельности хозяйств, приемов статистического анализа условий, хода и результатов деятельности при производстве зерна на примере хозяйств Кушнаренковского и Краснокамского районов.
• Объектом курсовой работы является 17 хозяйств Краснокамского и Кушнаренковского районов, которые специализируется на двух основных отраслях: животноводства и растениеводства. Мною были использованы следующие методы: метод исследования, метод анализа и синтеза, единство общего и особенного, метод восхождения от простого к сложному, а также статистические методы исследования, такие как — сводка и группировка статистического материала, построение различные статистических показателей, экономический анализ, метод программирования на ЭВМ, метод индексного, постатейного и корреляционно-регрессионного анализа
• Курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы из 14 наименований. Содержание работы изложено на 41 страницах машинописного текста, включая 19 таблиц, 4 диаграммы.

1. ЗАДАЧИ НАЗНАЧЕНИЕ СТАТИСТИКИ УРОЖАЯ И УРОЖАЙНОСТИ Урожай и урожайность — важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и приходных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно определить уровни урожая и урожайности и их изменения по сравнению с прошлыми периодами и планом; раскрыть, путем анализа, причины изменений в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожайности между зонами, районами, группами хозяйств; оценить эффективность различных факторов урожайности; выяснить неиспользованные резервы повышения урожайности.

1.1 Рост урожайности культур, применение удобрений, орошение Пути и источники снижения затрат на получение продукции в каждом конкретном хозяйстве зависят от почвенно-климатических и организационно-экономических особенностей, условий работы предприятия.

Важнейшей составной частью материально-технической базы с.-х. является земля, которая неодинаково по своему плодородию, требует разных затрат для производства единицы продукции. Для получения одинаковой урожайности на почвах разного плодородия необходима различная оснащенность основными и оборотными фондами. От того, как используется земля, во многом зависит эффективность использования других средств производства в с.-х. — зданий и сооружений, машин и оборудования, удобрений, семян и т. п.

Важнейшей составной частью материально-технической базы с.-х. являются химические вещества: минеральные удобрения, средства борьбы с сорняками, болезнями и вредителями растений, химикаты для улучшение структуры почвы, мелиорация и т. п. химизация включает также и использование известковых материалов для кислых почв.

Одновременно с ростом поставок минеральных удобрений, улучшается и их качество. Увеличивается выпуск высококонцентрированных и сложных туков, повышается концентрация питательных веществ в удобрениях. При более высоком содержании действующего вещества меньше перевозится, хранится и вносится в почву ненужного балласта, сокращаются затраты.

Экономическая эффективность применения минеральных удобрений и химических средств проявляется в повышении урожайности с.-х. культур, в улучшении качества продукции и снижении её себестоимости. При расчете экономической эффективности применения химических средств, стоимость прибавки продукции, полученной от внесения минеральных удобрений или гербицидов, сопоставляется с дополнительными затратами по их использованию. К ним относятся затраты на приобретение, погрузку, доставку, хранение, подготовку, внесение в почву, а также на уборку дополнительного урожая. Для определения экономической эффективности применения минеральных удобрений и химических средств защиты растений используют систему показателей: урожайность, производительность труда (чел-ч на 1ц.), себестоимость продукции, окупаемость затрат. В связи с природными особенностями с.-х. производства эффективность применения минеральных удобрений необходимо определять по данным не менее чем за три года.

В последние годы во многих областях наблюдается сокращение запасов гумуса в почве и соответственно снижение плодородия земель. Такое положение является следствием применения низких доз органических удобрений, недооценки роли многолетних трав сидеральных культур, в обогащении почва органическими веществами. Пути повышения эффективности химизации с.-х.: сокращение потерь многолетних минеральных удобрений, известковых материалов и химических средств защиты при транспортировке, хранении и внесении их в почву; применение удобрений с учетом потребностей почв в NPK; механизация погрузочно-разгрузочных работ, строительство механизированных складов для хранения удобрений; повышение качества удобрений и бережное отношение к ним, известкование кислых почв, т.к. минеральные удобрения действуют в полную силу только в нейтральной среде и др.

Для повышения урожайности важно учитывать проведение правильного севооборота.

При проектировании планируемых севооборотов нужно исходить из конкретных природно-экономических условий хозяйства: характера землепользования и структуры посевных площадей. Нужно учитывать главное агротехническое требование к чередованию с.-х. культур: чтобы каждая культура севооборота размещалась в возможно лучших условиях и готовила хорошие условия для последующей культуры, учитывается также отношение с.-х. культур к болезням и вредителям, сорно-полевой растительности, а также характер обработки почвы в период вегетации.

1.2 Понятие об урожае и урожайности и их показатели Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер продукции данного вида (данной культуры), получаемой со всей площади посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.

Под урожайностью подразумевается средний размер той или иной продукции растениеводства с единицы посевной площади данной культуры (обычно в центнерах с гектара).

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность — продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания.

В соответствии со спецификой данного явления урожай характеризуется рядом, показателей. К таким показателям относятся:

· видовой урожай;

· урожай на корню перед началом своевременной уборки;

· фактический сбор (так называемый амбарный урожай);

· чистый сбор.

Фактический сбор учитывают вначале в первоначально оприходованном весе, а затем в фактическом весе зерна после доработки, а также в пересчете на стандартную влажность.

Видовой урожай (виды на урожай) не является в полном смысле слова статистическим показателем урожая. Это — непосредственный показатель состояния посевов. Урожая как реальной категории, как завершенного результата возделывания культуры еще нет, пройдены лишь определенные стадии развития, и оценке подвергается не урожай, а состояние посевов, частный результат пройденных фаз развития, иначе незавершенное производство. Однако, если предположить, что последующие фазы не изменят результата, каждому данному уровню состояния посевов будет соответствовать определенный размер ожидаемого урожая.

Урожай на корню перед началом своевременной уборки — реально существующий факт. Урожай выращен, возделывание культуры закончено вследствие того, что биологический процесс развития здесь уже завершен, или потому, что продолжение этого процесса не представляет дальнейшего хозяйственного интереса. Однако экономически производство еще не завершено, и чтобы его завершить, т. е. превратить урожай на корню в элемент валовой продукции, надо урожай убрать. Но в процессе уборки (включая операции по доработке продукции, т. е. доведения ее до нормальных кондиций) возможны потери.

Урожай на корню иногда называют биологическим, механически перенося этот термин из практики опытного дела. Однако такой термин неудачен. Во-первых, потому, что и на этой стадии производства уровень урожая достигнут не в порядке самостоятельного естественного развития культуры, а путем сочетания возможностей культуры с хозяйственными мероприятиями. Во-вторых, потому, что биологические возможности культуры в хозяйственных условиях в отличие от опытных не раскрываются полностью.

Поскольку урожай на корню определяют нередко путем глазомерной или видовой оценки, его называют также видовым урожаем. Такое определение неправильно, ибо это не виды на урожай, а реально выращенный, но еще не убранный урожай; следовательно, должны быть приняты все меры к тому, чтобы этот урожай полностью убрать.

Фактический сбор урожая, или амбарный урожай, есть экономически завершенный результат производства. По своему размеру он меньше урожая на корню (Wнк) на величину потерь Р, а именно

Wф =Wнк-Р Фактический сбор урожая во время уборки учитывается в физическом весе без скидок на последующие отходы (по зерну при комбайновой уборке в так называемом бункерном весе). Такой учет необходим для контроля за дальнейшим движением продукции. Однако из-за значительных колебаний влажности и засоренности зерна, семян подсолнечника и другой продукции этот показатель не вполне сопоставимый. Для сравнения более правильно пользоваться другим показателем — весом зерна (семян подсолнечника и т. п.) после доработки (за вычетом неиспользованных отходов и усушки). Так как различия влажности здесь полностью не устраняются, при реализации зерна используют в качестве дополнительного корректирующего показателя процент влажности. Возможен также пересчет веса на стандартную влажность.

Чистый сбор урожая какой-либо культуры есть фактический сбор (после доработки) за вычетом израсходованных на этот урожай семян.

Соответственно дифференциации показателей урожая дифференцируются и показатели урожайности. Обычно различают:

· видовую урожайность;

· урожайность на корню перед началом своевременной уборки;

· фактический сбор с гектара (в первоначально оприходованном весе и после доработки).

· Фактический средний сбор с гектара определяют в расчете:

· а) на весеннюю продуктивную площадь

· б) на фактически убранную площадь (уф.п).

· Между этими двумя показателями имеется следующая связь Увп = уф.п. * ку где Ку—доля убранной площади в весенней продуктивной площади.

Основным показателем урожайности государственная статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйственной деятельности.

Для ряда сельскохозяйственных культур важное значение имеет такой показатель продуктивности, как чистый сбор в расчете на 1 га весенней продуктивной площади. Чистый сбор с 1 га дает возможность более правильно экономически оценить среднюю продуктивность озимых и яровых зерновых культур, поскольку по озимым культурам нередко имеет место осенне-зимняя и ране весенняя гибель, влекущая за собой потерю соответствующего количества семян.

1.3 Способы определения урожая и урожайности Виды на урожай по состоянию посевов определяют путем глазомерной оценки посевов в разные периоды их развития. При глазомерной оценке в зависимости от времени оценки принимаются во внимание густота всходов, степень развития растений, степень кущения, соответствующая густота стояния растений, величина колоса и т. д. Оценка посевов производится агрономическим персоналом и выражается в сравнительной качественной характеристике (плохие, ниже среднего, средние, выше среднего, хорошие), баллах (1, 2, 3, 4, 5), центнерах, в процентах к среднему уровню.

Урожайность на корню перед началом своевременной уборки может быть определена тремя способами:

1. глазомерно, путем тщательного осмотра посевов перед уборкой (так называемый субъективный метод);

2. инструментально, путем выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой (объективный метод);

3. путем вычисления (методом балансовых расчетов) на основании сплошных данных о фактическом сборе и выборочных данных о потерях.

Урожай на корню перед началом своевременной уборки и амбарный урожай отличаются на величину действительных потерь. Следовательно, зная два из этих трех показателей, можно исчислить величину третьего. Однако урожай на корню и потери могут быть определены лишь приближенно. Поэтому и балансовые равенства между отмеченными показателями будут иметь какую-то ошибку в определении потерь или урожая на корню.

В настоящее время статистика берет в качестве основною показателя фактический сбор урожая. До 1961 г. выборочным путем определялась величина потерь.

Как при оценке урожайности на корню, так и при анализе уровня фактического сбора с 1 га необходимо отчетливо представлять составные элементы, непосредственно определяющие величину урожайности. Например, уровень урожайности сахарной свеклы зависит от числа растений (густоты стояния) на гектаре и среднего веса корня, картофеля—от числа кустов и среднего веса клубней на кусте. Для корне-клубнеплодов величину этих элементов нередко учитывают выборочно еще при определении видов на урожай. Сопоставляя такие величины с соответствующими нормативами для различных этапов вегетации, делают вывод о возможном уровне урожайности.

Уровень урожайности зерновых колосовых культур слагается из следующих элементов: числа колосьев, числа зерен в колосе, абсолютного веса зерна. Поэтому, имея те или иные выборочные данные о величине этих элементов, урожайность зерновых в расчете на гектар в центнерах можно определить по следующей формуле:

Унк = К*З*А 100 000

где К—число колосьев на 1 м²;

З — число зерен в колосе;

А—абсолютный вес зерна, т. е. вес 1000 зерен, г.

При глазомерной оценке урожайности в хозяйстве участки, имеющие видимые различия в урожайности, рассматривают отдельно. После определения урожайности на каждом поле находят среднюю взвешенную по хозяйству.

Видовой урожай и урожайность — это размеры формирующегося урожая и формирующейся урожайности, установленные по состоянию посевов на определенные моменты, в течение вегетационного периода, иногда с учетом метеорологических условий и некоторых проявлений хозяйственной жизни.

В течение длительного времени оценка видов на урожай сельскохозяйственных культур была включена в программу специального статистического отчета.

Урожай и урожайность на корню представляют собой размеры выращенной продукции сельскохозяйственных культур, установленные до начала своевременной уборки урожая. Эта категория урожая и урожайности сельскохозяйственных культур определяется или на основании субъективно-обобщенной оценки на определенную дату, или результатов выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой или других материалов. Урожай и урожайность на корню устанавливались и с использованием ряда методов. Так, например, с 1947 по 1953 г. определение урожайности осуществлялось Государственной инспекцией по определению урожайности исходя из отчетов колхозов и совхозов об урожайности, результатов выборочного наложения метровок на посевы перед уборкой, данных об урожайности на сортоиспытательных участках Государственной комиссии по сортоиспытательным участкам, материалов метеорологических станций, а также сведений по состоянию посевов на протяжении всей вегетации.

В этот период урожай и урожайность на корню считались основными оценочными показателями уровня развития отраслей растениеводства. Более того, по данным урожая и урожайности на корню определялись размеры натуральной оплаты за работы, произведенные машинно-тракторными станциями в колхозах.

В последующие годы урожай и урожайность на корню использовались в разных целях. Во многих хозяйствах величина выращенного урожая ряда сельскохозяйственных культур определяется при контрольных намолотах. Материалы об этом служат ориентиром в работе по уборке урожая. Органы государственной статистики данные о контрольных намолотах использовали в числе других материалов в изучении потерь при уборке урожая.

Под нормально-хозяйственным урожаем и нормально-хозяйственной урожайностью понимают: урожай и урожайность на корню за вычетом так называемых нормальных потерь при данном уровне развития агротехники и организации производства. С 1933 по 1939 г. эти категории считались основными в статистике. Валовой сбор в современном понимании есть количество собранной и оприходованной продукции с убранных основных, повторных и междурядных посевов тех или иных сельскохозяйственных культур. С 1989 г. валовое производство зерна в статистике учитывается в качестве итогового показателя в физической массе после обработки (очистки и сушки). Для текущего наблюдения за уборкой валовой сбор; показывается в первоначально — оприходованной массе.

По овощам защищенного грунта валовой сбор определяется как сумма продукции, собранной со всех оборотов по видам сооружений. Устанавливается также общий сбор овощей всех видов сооружений защищенного грунта, а также сбор овощей с открытого и защищенного грунта в общем итоге. Валовой сбор плодов, ягод н винограда включает в себя продукцию, собранную не только с насаждений в плодоносящем возрасте, но и с молодых насаждений, не сданных в эксплуатацию.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур (сбор с 1 га) определяется путем деления валового сбора с основных посевов (без промежуточных, повторных и междурядных) на уточненную весеннюю продуктивную посевную площадь этих культур.

Тот факт, что в расчете применяется весенняя продуктивная площадь, стимулирует уборку неси засеянной площади. При исчислении средней урожайности на фактически убранную площадь может оказаться, что хозяйство, допустившее летнюю гибель посевов, а также оставившее посевы неубранными, будет иметь более высокий уровень урожайности по сравнению с хозяйствами полностью убравшими всю засеянную площадь. По овощам закрытого грунта средняя урожайность находится делением валового сбора со всех оборотов на использованную посевную площадь под первый оборот. По многолетним насаждениям при исчислении средней урожайности в расчет берется валовой сбор урожая с насаждений в плодоносящем возрасте и площадь только плодоносящих насаждений независимо от того, был ли сбор с этих насаждений в отчетном году пли нет.

Категории амбарный урожай и амбарная урожайность в статистике трактуются неоднозначно. Считается, что амбарный урожай—это урожай, поступивший в амбары, на склады и заприходованный в том или ином порядке. Или же это урожай, собранный в амбарах хозяйства и документально учтенный. Есть и такое понимание амбарного урожая, как объем урожая, поступившего в хозяйство. С 1954 по 1964 г. органы государственной статистики публиковали данные об урожае под заголовком Валовой сбор (амбарный урожай) зерновых культур. В последующие годы в публикациях используется только термин валовой сбор.

Урожай и урожайность являются и прогнозными показателями.

2. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ уроЖАЙНОСТИ зерновых культур

2.1 Группировка хозяйств по уровни урожайности зерновых культур Важнейшим методом статистики является метод группировок. Группировка и сводка материала представляют собой расчленение всей массы единиц на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных результатов в виде статистической таблицы. Группировки дают возможность выделить из состава всех случаев единицы разного качества, показать особенности, развивающиеся в различных условиях.

Задачи, стоящие перед группировкой:

1. Выделение в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, и в которых действуют одни и те же закономерные влияния факторов;

2. Изучение и характеристика структуры и структурных сдвигов в исследуемых совокупностях;

3. Влияние взаимосвязи между отдельными признаками изучаемого явления.

Главным вопросом метода группировок является выбор группировочного признака, от правильного выбора которого зависят результаты группировки и всей работы в целом.

После отбора группировочного признака важно разделить единицы совокупности на группы.

Выделенные группы должны быть качественно однородными, а также иметь достаточно большую численность единиц, что позволит проявить типичные черты, свойственные массовым явлениям. Поэтому большое внимание уделяется определения числа групп и их границ. Для решения этого вопроса учитывают вид группировки, характер группировочного признака и задачи исследования.

Исходные данные для проведения анализа урожайности зерновых культур представлены в «Приложении А».

Построим ранжированный ряд распределения хозяйств района, в котором все единицы совокупности располагаются по нарастанию группировочного признака, т. е. по урожайности зерновых культур.

Таблица 2.1.1 Ранжирование хозяйств по урожайности зерновых культур

Изобразим ранжированный ряд графически в виде графика Огивы Гальтона.(рис. 2.1.1)

Рисунок 2.1.1 Ранжированной ряд по урожайности зерновых культур, ц/га.

Оценивая интенсивность изменения значения группировочного признака от одной единицы совокупности к другой, можем выделить группы.

Проанализировав график 2.1.1, можно разделить совокупность на 3 группы с равными интервалами, величина равного интервала определяется по следующей формуле:

i=, где

Xmax — максимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,

Xmin — минимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,

n — число групп (n=3).

i=(17,11−1,73) / 3

И так интервал равен 5,13

Теперь построим интервальный ряд распределения хозяйств.

Таблица 2.1.2 Интервальный ряд распределения хозяйств по урожайности зерновых культур ц с 1га

Для наглядности строим график интервального вариационного ряда распределения хозяйств — гистограмму.

Рисунок 2.1.2 Интервальный ряд распределения хозяйств по урожайности зерновых культур.

Из диаграммы видно, что большинство хозяйств входят в первую группу с интервалом урожайности 1,73−6,85, хозяйства принадлежат ко II группе с интервалом от 6,85−11,98 тыс. руб., и к III группе относится хозяйства, урожайность которых более 11,98 ц с 1 га.

Для проведения следующего этапа аналитической группировки, а также для расчета таких показателей как средняя урожайность зерновых, ц/га и средней себестоимости 1 ц зерна, руб. по 3 группам воспользуемся Таблицей 2.1.3 и Таблицей 2.1.4.

Таблица 2.1.3 Рабочая таблица простой аналитической группировки

Таблица 2.1.4 Итоговая таблица простой аналитической группировки

Таким образом, группировка показала, что средняя урожайность зерновых увеличилась с 4,35 до 16,50 ц/га, что в среднем по всем группам составила 5,51 ц/га. Средняя себестоимость 1 ц зерна в первой группе составила 683,34 руб., а во второй группе она больше на 269,55 единиц, в среднем по трем хозяйствам данный показатель составил 709,54 руб.

Теперь изучим характер вариации по урожайности зерновых культур. Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности называется вариацией. Для изучения вариации рассчитываются показатели вариации, с помощью которых делают вывод о надежности вычисленных средних величин.

Таблица 2.1.5 Исходные данные вариации

Изучение вариации (отклонений индивидуальных значений от средней) имеет большое значение.

Во-первых, показатели вариации служат характеристикой типичности самой средней. Чем меньше вариация, тем более показательна типичная средняя.

Во-вторых, показатели вариации служат для характеристики равномерности работы предприятий и их подразделений.

Показатели вариации:

Абсолютные показатели вариации:

Размах вариации:

Среднее линейное отклонение:

Дисперсия :

Среднее квадратическое отклонение:

Относительные показатели вариации:

Коэффициент вариации:

Коэффициент осцилляции:

Линейный коэффициент вариации:

Показатели формы распределения:

Асимметрия:

Эксцесс:

Относительный размах вариации (VR) или коэффициент осцилляции показывает колеблемость крайних значений вокруг средней.

Относительное линейное отклонение (Vd) характеризует доли значений абсолютных отклонений от средней величины. По коэффициенту вариации можно судить об однородности изучаемой совокупности.

Таблица 2.1.6. Показатели вариации и формы распределения по типическим группам и по хозяйству в целом

Коэффициент вариации > 33%, значит, изучаемая совокупность неоднородна, а найденная средняя величина достаточно не надежна и не выражает типичный уровень всей изучаемой совокупности.

Среднее квадратическое отклонение показывает, насколько в среднем отличается фактическое значение признака от своей средней величины. В нашем случае СКО в целом по хозяйству равно 0,92 ц/га.

Если асимметрия больше нуля, то асимметрия правосторонняя, если же меньше — левосторонняя. Чем больше величина показателя асимметрии, тем больше степень скошенности распределения. По таблице можно увидеть, по хозяйству в целом асимметрия правосторонняя.

Если эксцесс больше нуля, то получаем островершинное распределение, если меньше нуля то — плосковершинное. В нашем случае по хозяйству в целом распределение является островершинное.

2.2 Расчет обобщающих показателей по типическим группам урожайность показатель индексный анализ Для анализа различий типических групп рассчитаем обобщающие показатели (Приложение Б).

Анализируя данные в этой таблице по группам, можно сделать выводы. Показатели третьей группы находятся на среднем уровне, не смотря на то, что число хозяйств в четыре раза меньше по сравнению с первой группой. По средней урожайности третья группа занимает первое место. Так же не плохие результаты демонстрируются во второй группе.

2.3 Индексный анализ взаимосвязей по типическим группам Индексами называют относительные показатели, характеризующие изменение сложного явления, состоящего из элементов, непосредственно несоизмеримых в натуральном выражении. С помощью индексов характеризуется развитие экономики и отдельных отраслей, результаты деятельности отдельных предприятий и организаций, исследуется роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, проводятся сопоставления. Индексы выражают соотношение величин.

Iz = Izy: Iy ,

где Iz — индекс себестоимости 1 ц зерна, руб.;

Izy — индекс производственных затрат на 1га посевов зерновых, руб.;

Iy — индекс урожайности на с 1 га, ц.

Затраты на 1 га посева зерна = Затраты всего тыс, руб

Площадь посева, га Урожайность с 1 га ц = Валовой сбор

Площадь посева, га

Таблица 2.3.1 Индексный анализ

1) относительное изменение за счет производственных затрат:

Iz/zy ==(5208,48/16,50)/(4628,71/16,50)=315,67/280,53=1,13;

Урожайности:

Iz/zy =;

=5208,48/16,50 — 4628,71/16,50)=315,67 — 280,53=35,14;

2)Абсолютное изменение за счет производственных затрат:

Iz/y =(4628,71/16,50) / (4628,71/4,35)=280,53/1064,07 =0,26

Урожайности:

Iz/y ;

4628,71/16,50 — 4628,71/4,35=280,53 — 1064,07= -783,54

Взаимосвязь:

Iz = 1,13 * 0,26 = 0,29;

35,14−783,54 = -748,4;

Таким образом можно сделать вывод, что изменение за счет производственных затрат в относительном выражение увеличился на 35,14 рублей, то есть на 13%, изменение за счет производственных затрат в абсолютном выражение уменьшилась на 783,54 рублей на 74%.

2.4 Постатейный анализ себестоимости зерна В условиях инфляции анализ структуры затрат на производство представляет один из сопоставимых методов изучения себестоимости в динамике.

Анализируя себестоимость зерна, рассчитаем структуру затрат по 1 и 3 группам. С помощью индексов выявим влияние отдельных факторов на формирование статьи «Оплата труду с отчислениями».

Таблица 2.4.1 Структура затрат на 1ц зерновых в хозяйствах

Из таблицы 2.4.1 видно, что наибольший удельный вес в затратах на производство в хозяйствах по 1 группе приходится на семена 28,59% соответственно, на втором месте — затраты на оплату труда.

Рисунок 2.4.1 Структура затрат по I группе.

Рисунок 2.4.2 Структура затрат по III группе.

Для установления степени влияния отдельных видов затрат на изменение себестоимости зерна проведем постатейный анализ, сравнивая крайние группы.

Таблица 2.4.2 Постатейный анализ себестоимости производства 1 ц зерна в хозяйствах

Из таблицы 2.4.2 следует, что себестоимость 1 ц зерна в 3-ей группе выше, чем в 1- ой на 1,86%. Наибольшее влияние на такую разницу оказало абсолютное и относительное повышение оплаты труда и содержание ОС.

С помощью индексов выявим влияние отдельных факторов на формирование статьи «Оплата труда с отчислениями».

Таблица 2.4.3 Анализ факторов формирующих статью «Оплата труда»

Из таблицы 2.4.3 видно, что затраты на оплату труда в 1 группе выше, чем в 3 на 3665 рублей, затраты на оплату труда на 1 га посевов зерновых культур в III-ой группе выше, чем в I-ей на 0,62 рубля, затраты на оплату труда на 0,08 рубля, затраты на 1 чел. час на 0,034 рубля, урожайность с 1 га у III группы больше, чем у I на 12,15 ц., затраты труда на 1 ц. в обоих группах равны.

2.5 Проведение многофакторного корреляционно — регрессионного анализа На основе взаимосвязей выберем факторы урожайности и построим ее множественную корреляционно-регрессионную модель на основе данных отдельных хозяйств. Используем полученную модель для оценки хозяйственной деятельности и прогнозирования. Исходные данные для КРА в «Приложении В»

Построим корреляционное уравнение связи урожайности зерновых с включением трех факторов: X1-прямые затраты труда на 1 ц, тыс. чел.-час; X2- доля затрат на удобрения, %; X3 — затраты на 1 га посевов, руб.

Результаты статистической обработки приведены в нижеприведенных таблицах.

Таблица 2.5.1 Корреляционная матрица

Это матрица состоит из частных коэффициентов корреляции. Коэффициенты первой строки характеризуют степень тесноты связи между результативными и факторными признаками.

Далее проанализируем параметры регрессии.

Таблица 2.5.3. Регрессия статистика

Коэффициент множественной корреляции R=0,88 выражает тесноту связи и точность модели и означает, что теснота связи между урожайностью и факторами, включенными в анализ прямая и умеренно-высокая. Коэффициент детерминации R2= 0,78 показывает, что вариация изучаемого фактора в большей мере характеризуется анализируемыми факторами. Это значит, что выбранные факторы на 77,52% влияют на вариацию изучаемого показателя.

В качестве меры точности применяют оценку дисперсии остаточной компоненты — сумма квадратов уровней остаточной компоненты к величине (n-k-1), квадратный корень из нее Sе — стандартная ошибка оценки (2,552 791 748). Она показывает, что обычно значение У отклоняется от прямой регрессии на 2,552 791 748 единиц.

Таблица 2.5.4 Множественная регрессии

Уравнение связи имеет вид:

Y = 2,789 — 0,247 Х1+ 0,137 Х2 + 0,001 Х3

Интерпретация полученных параметров следующая: а0 = 2,789 — свободный член уравнения регрессии, содержательной интеграции не подлежит; а1 = - 0,247 — коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при увеличении прямых затрат труда на 1 ц валового сбор урожайность уменьшится на 0,247 ц с га, при условии, что другие факторы остаются неизменными; а2= 0,137 коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении доли затрат на удобрения на 1% урожайность увеличится на 0,137 ц с га, при условии, что другие факторы остаются неизменными; а3=- 0,001 — коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении затрат на 1 га посева на рубль урожайность увеличится на 0,001 ц с га .

Рассмотрим следующий фрагмент результатов:

Таблица 2.5.5 Дисперсионный анализ

Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, воспользуемся F-критерием Фишера, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением при вероятности ошибки 05 и степенях свободы 4−1=3, 17−4=13, где к — число параметров в уравнении, n — число наблюдений.

R2 =0,78

Fфакт =R2/(1 — R2)*(n-m-1)/m=0,78/(1 — 0,78)*(17 — 4 — 1)/4=10,64

Так как = 10,64 >=3,20 значит, составленная модель значим и статистически надежен.

Проверку значимости коэффициента регрессии осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента; для этого фактическое значение сравнивают с табличным при вероятности ошибки 05 и степени свободы.

V=n-k-1=17−4-1=12

где к — число параметров в уравнении,

n — число наблюдений.

tх1 = -0,19 < tтабл

tх2 = 0,28 < tтабл

tх3 = 0,84 < tтабл

Если сравнить полученное tрасч с критическим значением из таблицы Стьюдента, где ?=12, а ?=0,05, то полученные значения t-критерия будут меньше табличного, что свидетельствует о существовании связи между тремя факторами: X1-прямые затраты труда на 1 ц, тыс. чел.-час; X2- доля затрат на удобрения, %; X3 — затраты на 1 га посевов, руб. Таким образом, построенная регрессионная модель

Y = 2,789 — 0,247 Х1+ 0,137 Х2 + 0,001 Х3

в целом адекватна, и выводы полученные по результатам малой выборки можно с достаточной вероятностью распространить на всю гипотетическую генеральную совокупность.

2.6 Индексный анализ прибыли Для индексного анализа прибыли и рентабельности построим рабочую таблицу 2.6.1

Таблица 2.6.1 Исходные данные для индексного анализа массы прибыли.

Масса прибыли: М0= P0Q0- Z0Q0

М1 = P1Q0 — Z1Q1

Прирост массы прибыли:

— в абсолютном выражении:

— в относительном выражении: iМ= М1: М0 *100−100

Прирост прибыли по факторам:

— влияние себестоимости: Мz = Z0Q0- Z1 Q1

— влияние цены реализации: Мр= P1Q1 — P0Q1

— влияние на объем реализации: Мq = (P0Q1 — P0Q0) — (Z0Q1- Z0Q0)

Относительные влияния фактора на общий прирост массы прибыли:

Iприбыли = (p1 — z1) q1 / (p0 — z0) q0

Iприбыли/z = (p1 — z1) q1 / (p1 — z0) q1

Iприбыли/q = (p0 — z0) q1/(p0 — z0) q0

Iприбыли/p = (p1 — z0) q1/(p0 — z0) q1

М0 = 12 625−18 601=-5976 тыс. руб.

М1 = 9247−12 804=-3557 тыс. руб.

М = 2419 тыс. руб.

iМ = 40,47%.

Мz= 13 444,05−12 804=640,05

Мр = 9247−9124,84=122,16

Мq = (9124,84−12 625) — (13 444,05−18 601) = 1656,79

Iприбыли =0,59

прибыли= 2419

Iприбыли/z =0,85

прибыли/z= 640,05

Iприбыли/q=0,72

прибыли/q=1656,79

Iприбыли/p =0,97

прибыли/p= 127,16

Взаимосвязь:

Iприбыли =0,85*0,72*0,97= 0,59

прибыли= 640,05+1656,79+127,16=2424

Таким образом, общая масса прибыли уменьшилась на 0,41 раз.

Таблица 2.7.3 Прирост прибыли от реализации зерна по факторам

Анализируя таблицу 2.7.3 можно сделать выводы: масса прибыли в анализируемой группе хозяйств по сравнению с базисным больше на 2419 тыс. руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для проведения статистико-экономического анализа все хозяйства района были разделены мною на три группы по урожайности зерновых культур с 1 га в весе после доработки и дальнейшие расчеты проведены по этим группам.

Анализируя данные по группам, сделал следующие выводы. Показатели третьей группы находятся на среднем уровне, не смотря на то, что число хозяйств в четыре раза меньше по сравнению с первой группой. По средней урожайности третья группа занимает первое место. Так же не плохие результаты демонстрируются во второй группе.

На основе постатейного анализа себестоимости зерна можно сделать следующие выводы: наибольший удельный вес в затратах на производство в хозяйствах по 1 группе приходится на семена 28,59% соответственно, на втором месте — затраты на оплату труда.

Также в ходе исследования был проведен корреляционно-регрессионный анализ себестоимости зерна. В качестве анализируемых факторов были выбраны: прямые затраты труда на 1 ц, тыс. чел.-час, доля затрат на удобрения, %, затраты на 1 га посевов, руб. В результате анализа было выявлено, что связи между урожайностью и факторами, включенными в анализ прямая и умеренно-высокая. Коэффициент детерминации R2= 0,78 показывает, что вариация изучаемого фактора в большей мере характеризуется анализируемыми факторами. Это значит, что выбранные факторы на 77,52% влияют на вариацию изучаемого показателя.

Завершающим этапом данной работы является анализ роста массы прибыли, полученной от производства и реализации продукции. По итогам проведенного анализа район в целом по реализации зерна является рентабельным. Масса прибыли в анализируемой группе хозяйств по сравнению с базисным больше на 2419 тыс. руб.

По моему мнению, в хозяйствах Краснокмского и Кушнаренковского районов, в особенности, где имеются резервы, должны рациональнее использовать свои ресурсы: затрачивать больше средств на улучшение качества земельных ресурсов, обогащать семенной фонд новыми высокопродуктивными сортами семян. В основе интенсификации отрасли лежат такие меры, как применение оптимальных доз удобрений, повышение технического уровня производства, улучшение сортового состава зерновых культур и агротехники их возделывания, соблюдение технологической дисциплины, применение рациональных форм организации производства. Все это приведет к снижению себестоимости и повышению урожайности, что в свою очередь повысит показатель прироста массы прибыли и позволит увеличить процент рентабельности производства.

В процессе работы поставленные задачи: приобретение навыков использования методов статистического анализа для управления экономикой хозяйства, а также приобщение к предстоящей аналитической работе руководителя, мною были выполнены. По урожайности и факторам, влияющим на нее, проведен анализ, и предложены возможные пути увеличения величины урожайности.

Необходимость усиления внимания государства к зерновому подкомплексу связана с его важным экономическим значением. Требуется совершенствовать систему стимулирования роста валовых сборов зерна, используя в первую очередь механизм закупочных и товарных интервенций, выплачивать субсидии на развитие элитного семеноводства.

Повышение эффективности зернового подкомплекса — это не только отраслевая, но и макроэкономическая проблема, поскольку его развитие во многом зависит от структурных преобразований в экономике в целом и в АПК в частности./13/

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Афанасьев В. Н., Маркова А. И. Статистика сельского хозяйства. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 270с.

2. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 316с.

3. Ефимова М. Р., Петрова Е. В. Общая теория статистики. — М.:

Инфра — М, 2002. — 416с.

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

5. Практикум по статистике. / Под ред. А. П. Зинченко. — М.: Колос, 2001. — 391с.

6. Практикум по теории статистики / Под ред. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 416с.

7. Рафикова Н. Т. Основы статистики. — М.: Финансы и статистика, 2005. — 512с.

8. Рафикова Н. Т. Основы статистики. Уфа, 1995. — 136с.

9. Рафикова Н. Т. Состояние производства и рынка зерна в Республике Башкортостан. // Экономист.2004.-№ 3.-97с.

10. Рафикова Н. Т., Бакирова Р. Р. Индексный анализ прибыли. // Экономический анализ.2006.-№ 14.-67 с.

11. Система ведения агропромышленного производства по зонам Башкирской АССР.-Уфа, 1991. — 518с.

12. Система ведения агропромышленного производства в Республике Башкортостан. — Уфа: Гилем, 1997. — 416 с.

13. Стандарт предприятия. — Уфа: БГАУ, 2006. — 28с.

14. Ушачев И. Зерновому подкомплексу — приоритетное развитие. // Экономика и управление.2005.-№ 1.-51 с.

Приложения Приложение А

Продолжение приложения А