Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО "Тихий Дон" и других предприятий Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области

 

Министерство сельского хозяйства

Российской Федерации

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный аграрный университет им. Петра I»

Кафедра статистики и анализа хозяйственной деятельности предприятий АПК






КУРСОВОЙ ПРОЕКТ


На тему


«Статистико-экономический анализ производства зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон» и других предприятий Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов Воронежской области»



Выполнил

студентка группы Б-2С

Мелякова Е.Ю.

Шифр 10037



Воронеж-2011г.

Введение


На современном этапе главными задачами аграрной политики являются создание конкурентного агропромышленного производства и обеспечение его роста на основе интенсификации, что должно способствовать формированию конкурентоспособного продовольственного рынка. Одним из важнейших элементов продовольственного рынка страны является рынок зерна.

По производству зерна Россия занимала и занимает одно из лидирующих положений в мире. Сейчас в мировом производстве зерновых и зернобобовых культур Россия занимает первое место.

Критическое материально-техническое и финансовое состояние большинства сельскохозяйственных товаропроизводителей повлекло за собой снижение урожайности зерна, увеличение доли зерновых и зернобобовых в структуре посевных площадей и нарушение научно обоснованного чередования культур, истощение почв. Вместе с тем диспаритет цен, нарушение интеграционных связей между производителями и переработчиками зерна вызвали рост экспорта зерновых, снижение коэффициента использования производственных мощностей перерабатывающих предприятий, снижение объемов, качества и конкурентоспособности готовой продукции.

Урожайность и урожай являются важнейшими статистическими характеристиками, которые используются для оценки результатов уровня развития и эффективности отдельных отраслей растениеводства, всего растениеводства и сельского хозяйства в целом.

Повышение урожайности составляет важнейший источник увеличения прибыли, хозрасчетного дохода, а также обеспечивает возможность снижения цен на продукты и товары народного потребления.

Одной из главных задач экономико-статистического анализа является объективная оценка эффективности хозяйственной деятельности предприятия. Решение этой задачи связано с необходимостью осуществления, углубленного анализа основных показателей эффективности производства, причин и закономерностей их изменения.

В этой связи статистико - экономический анализ набирает свою актуальность как инструмент, с помощью которого возможно производить экономическую оценку изучаемых явлений, а также способствующий выявлению скрытых резервов в их количественной оценке.

Целью данного курсового проекта является проведение статистико - экономического анализа урожая и урожайности зерновых и зернобобовых культур на примере ЗАО «Тихий Дон» и других предприятий Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

üизучить литературные источники по данной теме;

üпроследить динамику урожайности и валового зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района;

üизучить закономерности изменения урожайности и валового сбора, проанализировать их различия по отдельным хозяйствам;

üвыявить основные факторы, способствующие повышению урожайности зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам области;

üразработать проект по расчету резервов повышения урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур по хозяйствам Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области».

При написании курсового проекта использовались следующие методы:

üметод аналитического выравнивания;

üиндексный метод анализа;

üметод группировок и дисперсионного анализа;

üметод корреляционно-регрессионного анализа.

Объектом исследования в данном проекте послужила производственная деятельность ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района и других хозяйств Аннинского, Воробьевского и Павловского районов Воронежской области за период 2000-2008 гг.

В ходе данной работы рассматривались теоретические аспекты различных статистических методов исследования. Изучение объекта происходило в несколько этапов.

На первом - с использование методики анализа рядов динамики исследовались тенденции изменения валового сбора и урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района.

Вторая стадия включала проведение индексного анализа урожайности и валового сбора зерна в 25 хозяйствах Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов.

На третьем этапе проводилась аналитическая группировка с целью выявления закономерности и факторов роста урожайности зерна в хозяйствах.

Последняя стадия работы состояла в построении многофакторной корреляционно-регрессионной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур, на основе которой возможно получение точного представления о резервах повышения средней урожайности и валового сбора зерна в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района и других хозяйств Аннинского, Воробьевского и Павловского районов.

Источником получения статистической информации явилась база данных о хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий Воронежской области Воронежского государственного аграрного университета им. ПетраI.

Для расчетов нами были использованы пакеты прикладных программ MS Excel и STATGRAPHICS.

Результатом курсового проекта является системный комплекс знаний о специфике, особенностях производства зерновых и зернобобовых культур, приобретение навыков отслеживания динамики изучаемого экономического процесса, выявление ее тенденций, а также практическое применение полученных знаний в процессе разработки проекта по расчету резервов повышения средней урожайности валового сбора зерна.


1.Анализ рядов динамики


Рядами динамики в статистике называются ряды последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления. В ряду динамики для каждого отрезка времени приводятся два основных показателя: показатель времени t и уровень ряда y. Кроме того, могут быть еще производные аналитические показатели.

Исследование рядов динамики дает возможность охарактеризовать процесс развития явлений, показать основные пути, тенденции и темпы этого развития.

Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин.

Исходными, первоначальными являются ряды динамики абсолютных величин. Ряды динамики относительных и средних величин являются производными.

Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. Вид ряда динамики зависит не только от характера показателей, оценивающих изучаемый объект, но и от того, приводится ли показатель за какой-либо период или его величина показывается по состоянию на определенный момент времени. Ряд, представленный данными на определенный период времени (месяц, квартал, год) называется периодичным или интервальным. Если ряд представлен данными, характеризующими размер общественных явлений на определенную дату или момент времени, то такой ряд динамики называется моментным. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.[4]

Отличительной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней.

Результатом суммирования уровней интервального динамического ряда являются накопленные итоги, которые имеют реальное содержание.[8]


1.1Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района в период с 2003 по 2008гг.


Наиболее важным показателем, характеризующим результаты деятельности растениеводства, является валовой сбор сельскохозяйственных культур. В настоящее время он определяется по различным категориям сельскохозяйственных производителей:

а) валовой сбор сельскохозяйственных предприятий рассчитывается на основании данных ежегодного федерального государственного статистического наблюдения о собранной в этих хозяйствах продукции;

б) в крестьянских (фермерских) хозяйствах, а также в хозяйствах населения валовой сбор сельскохозяйственных культур определяется на базе данных о размерах посевных площадей различных культур и о средней урожайности в результате выборочных обследования хозяйств.

Валовой сбор в современном понимании есть количество собранной и оприходованной продукции с убранных основных, повторных и междурядных посевов тех или иных сельскохозяйственных культур.

В рамках данного курсового проекта в соответствии с задачами статиcтико - экономического анализа производства зерновых и зернобобовых культур на начальном этапе исследования было проведено изучение ряда динамики валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района за период с 2003 по 2008г. В качестве показателей, характеризующих тенденцию валового сбора, использовались:

üабсолютный прирост;

üтемп роста;

üтемп прироста;

üабсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост показывает насколько увеличилось или уменьшилось изучаемое явление. Он может быть как положительной, так и отрицательной величиной. Цепной показатель рассчитывается как разность между каждым последовательным и предыдущим уровнем ряда динамики:



Базисный - как разность между каждым последовательным и начальным уровнем ряда динамики, который принят за базу сравнения:



Темп роста - это отношение уровней ряда динамики одного периода к другому. Они могут быть исчислены как базисные темпы, когда все уровни ряда относятся к уровню одного какого-либо периода, принятого за базу (обычно первого):



Темпы роста могут быть исчислены и как цепные темпы. В этом случае уровень каждого периода в ряду динамики относится к уровню предыдущего периода:



Базисные и цепные темпы роста могут быть выражены в виде коэффициентов, если основания отношения принимаются за единицу, и в виде процента, если основания отношения принимаются за 100.

Темп прироста показывает насколько процентов увеличилось или уменьшилось изучаемое явление. Может быть как положительным, так и отрицательным. Возможен расчет данного показателя в цепном и базисном варианте.


ТП=ТР-100 %


Где ТП - темп прироста;

ТР - темп роста.

Абсолютное значение 1 % прироста определяется путем деления предшествующего данному году уровня на 100. Абсолютное значение 1 % прироста всегда положительная величина.

Рассмотрим динамику валового сбора зерновых и зернобобовых культур за 6 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района.


Таблица 1. Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области за 6 лет

ГодыВаловой сбор зерновых и зернобобовых культур, цАбсолютный прирост, ц.Темп роста, %Темп прироста, %Абсолютное значение 1 % прироста, ц.цепнойбазисныйцепнойбазисныйВаловбазисный200319286-------20042172024342434112,6112,612,612,6192,920052579040706504118,7133,718,733,7217,2200617595-8195-169168,291,2-31,8-8,8257,9200713633-3962-565377,570,7-22,5-29,3176,0200812747-886-653993,566,1-6,5-33,9136,3

Абсолютный прирост определяется как разница между двумя уровнями динамического ряда и показывает на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения.[6]

Абсолютный прирост валового сбора зерна в 2008 году - сократился на 886 ц по сравнению с 2007 годом, а в 2007 году -на 3962 ц по сравнению с 2006 годом, в 2006 году - сократился на 8195 ц по сравнению с 2005 годом, в 2005 году - увеличился на 4070 ц по сравнению с 2004 годом, а в 2004 году - увеличился на 2434 ц по сравнению с 2003 годом

Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, говорит о том, что в 2008г. сократился - на 6539 ц, в 2007 г. - на 5653ц. уменьшился по сравнению с 2003 годом, в 2006 г. сократился на 1691 ц, в 2005г. - увеличился на 6504ц, в 2004 г. - увеличился на 2434 ц по сравнению с 2003 годом.

Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что валовой сбор зерновыз и зернобобовых культур в 2004 году составил 112,6% от 2003 года, в 2005 г. - 118,7% от 2004 г., в 2006 г. - 68,2% от 2005 г., в 2007 г. - 77,5% от 2006 г., а в 2008 году - 93,5% от 2007 года.

Темп роста, рассчитанный базисным способом, показывает, что в 2004 году валовой сбор составил 112,6%, в 2005 г. - 133,7%, в 2006 г. - 91,2%, в 2007 г. - 70,7%, в 2008 году - 66,1%.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, показывает, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился в 2004 году по сравнению с 2003 годом на 12,6%, в 2005 увеличился на 18,7% по сравнению с 2004 годом, в 2006 году - сократился на 31,8% по сравнению с 2005 годом, в 2007 сократился на 22,5% по сравнению с 2006 годом, в 2008 году уменьшился на 6,5% по сравнению с 2007 годом.

Темп прироста, рассчитанный базисным способом, показывает, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился в 2004 году на 12,6%, в 2005 году на 33,7%, в 2006 году сократился на 8,8%, в 2007 году на 29,3%, в 2008 году сократился на 33,9%.

Увеличение валового сбора в 2004г. по сравнению с 2003 годом на 1 % соответствовало его увеличению на 192,9 ц, увеличение валового сбора на 1 % в 2005 году по сравнению с 2004 годом было равнозначно его увеличению на 217,2 ц, его сокращение на 1 % в 2006 году по сравнению с 2005 годом было равнозначно его сокращению на 257,9 ц, сокращение валового сбора в 2007 году по сравнению с 2006 годом на 1 % соответствовало его сокращению на 176,0 ц., сокращение валового сбора на 1 % в 2008 году по сравнению с 2007 годом было равнозначно его сокращению на 136,3 ц.

Рассматривая цепные показатели ряда динамики, следует отметить, что динамика свидетельствует о неустойчивой динамики валового сбора зерновых и зернобобовых культур в хозяйстве. Наибольший абсолютный прирост наблюдался в 2004 и в 2005 годах, в 2004г - 2434 ц (112,6%), а в 2005 -4070 ц (118,7%).

Базисные показатели также свидетельствуют о неустойчивой динамике валового сбора зерновых и зернобобовых культур в хозяйстве. Наибольший темп роста наблюдался в 2005 году (133,7%).

Помимо перечисленных показателей рассчитаем средние показатели ряда динамики:

1.Средний уровень интервального ряда динамики. Он определяется как простая арифметическая средняя из уравнений за равные промежутки времени, или как взвешенная арифметическая средняя из уравнений за неравные промежутки времени. По данным таблицы средний уровень интервального ряда рассчитывается как простая арифметическая средняя


ц.


2.Средний темп роста. Рассчитаем для того, чтобы выявить средний ежегодный коэффициент его изменения в течение 6 лет. Данный показатель рассчитывается из следующих формул:

1)на основе цепных темпов роста, где множители - цепные темпы роста, но вместо темпов используются коэффициенты роста.


0,93


2)на основе конечного и начального уровня ряда динамики

0,93


3.Среднее абсолютное значение прироста валового сбора в целом за изучаемый период. Рассчитывается 2 способами:

1). как сумма цепных абсолютных приростов


-1307,8 ц.


). на основе начального и конечного ряда динамики по следующей формуле


ц


Рассчитаем средний темп прироста.



Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур имеет тенденцию к снижению, т.к. ежегодно в течение изучаемого периода валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в среднем понижался на 1307,8 ц или 7%.

Для подтверждения изложенных выводов динамику валового сбора зерновых и зернобобовых культур изобразим графически в виде линейной диаграммы (Рис.1).

индексный анализ урожайность корреляционный зернобобовый

Рис. 1. Динамика валового сбора зерновых и зернобобовых за 6 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области


Построенный график достаточно четко подтверждает неустойчивость динамики валового сбора: налицо тенденция к повышению в периоды с 2003 по 2005 годы и тенденция к понижению с 2006 по 2008 годы.


1.2Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» за 9 лет


Урожай и урожайность - важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, а также организационно - хозяйственной деятельности каждого предприятия.

В статистике сельского хозяйства урожай и урожайность имеют многообразные выражения. При их изучении различают: видовой урожай и видовую урожайность: урожаи на корню и урожайность на корню; биологический урожай и биологическую урожайность и так далее.

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.[7]

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. 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 данной культуры, а урожайность - продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания. Построим ряд динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур в период с 2000 по 2008 г в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района


Таблица 2 - Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур за 9 лет в в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

ГодыУрожайность, ц/гаАбсолютный прирост, ц.Темп роста, %Темп прироста, %Абсолютное значение 1 % прироста, ц.цепнойбазисныйцепнойбазисныйцепнойбазисный200022,7-------200124,41,71,7107,5107,57,57,50,2200221-3,4-1,786,192,5-13,9-7,50,2200322,41,4-0,3106,798,76,7-1,30,2200425,432,7113,4111,913,411,90,2200532,26,89,5126,8141,926,841,90,3200623,2-90,572,0102,2-28,02,20,3200718,3-4,9-4,478,980,6-21,1-19,40,2200819,81,5-2,9108,287,28,2-12,80,2Абсолютный прирост урожайности зерновых и зернобобовых культур в 2008 г, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур увеличилась на 1,5 ц/га по сравнению с 2007 г, в 2007 г снизился на 4,9 ц/га по сравнению с 2006г, в 2006г на 9 ц/га по сравнению с 2005г, в 2005г увеличился на 6,8 ц/га по сравнению с 2004г, в 2004г на 3,0 ц/га по сравнению с 2003г, в 2003 на 1,4 ц/га по сравнению с 2002 г, в 2002 г сократился на 3,4 ц/га по сравнению с 2001 г, в 2001 г увеличился на 1,7ц/гп по сравнению с 2000г.

Абсолютный прирост, рассчитанный базисным способом, говорит о том, что по сравнению с 2000 г. произошло снижение урожайности зерновых и зернобобовых культур в 2008 на 2,9 ц/га, в 2007г. - на 4,4 ц/га, в 2006 г. увеличился - на 0,5 ц/га, в 2005 г - на 9,5 ц/га, в 2004 - г. на 2,7 ц/га, в 2003 г. снизился - на 0,3 ц/га, в 2002г - на 1,7 ц/га, в 2001 увеличился - на 1,7 ц/га.

Темп роста, рассчитанный цепным способом, свидетельствует о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур в 2001 г составила 107,5% от 2000 года, в 2002 г. - 86,1% от 2001 г., в 2003 г. - 106,7% от 2002 г., в 2004 г. - 113,4% от 2003 г., в 2005 г. - 126,8% от 2004 г., в 2006 г. - 72,0% от 2005 г., в 2007 г. - 78,9% от 2006 г., а в 2008 г. - 108,2% от 2007 г.

Темп роста, рассчитанный базисным способом, показывает, что в 2001 г. урожайность составила 107,5%, в 2002г. - 92,5%, в 2003 г. - 98,7%, в 2004 г. - 111,9%, в 2005 г - 141,9%, в 2006 г. - 102,2%, в 2007 г. - 80,6%, в 2008 г - 87,2% от 2000 года.

Темп прироста, рассчитанный цепным способом, показывает, что наиболее значительное сокращение урожайности зерновых и зернобобовых культур произошло в 2006 г по сравнению с 2000 г на 28%, в 2007 по сравнению с 2000г. на 21,1%, наибольшее увеличение в 2005г. по сравнению с 2004г. на 26,8%.

Темп прироста, рассчитанный базисным способом, показывает, что урожайность зерновых и зернобобовых культур увеличилась в 2001 г на 7,5%, в 2002 г. сократился на 7,5%, в 2003 г на 1,3%, в 2004 г. увеличился на 11,9%, в 2005 г. на 41,9%, в 2006 г. на 2,2%, в 2007 г. сократился на 19,4%, в 2008 г. на 12,8% по сравнению с 2000 г.

Для подтверждения изложенных выводов динамику урожайности зерновых культур изобразим графически (Рис.2).


Рис. 2. Динамика урожайности зерновых и зернобобовых культур за 9 лет в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области


Таким образом, в развитии урожайности нет закономерности или общей тенденции. В целях более детального изучения динамики урожайности следует провести анализ ряда динамики, используя различные статистические методы.

1.Средний уровень интервального ряда динамики.


ц/г


2.Средний темп роста. Рассчитаем для того, чтобы выявить средний ежегодный коэффициент его изменения в течение 9 лет. Данный показатель рассчитывается из следующих формул:

1) на основе цепных темпов роста, где множители - цепные темпы роста, но вместо темпов используются коэффициенты роста.


) на основе конечного и начального уровня ряда динамики



3.Определим среднее абсолютное значение прироста урожайности в целом за изучаемый период. Рассчитывается 2 способами:

1). как сумма цепных абсолютных приростов:


ц/га


). на основе начального и конечного ряда динамики по следующей формуле


ц/га


4.Рассчитаем средний темп прироста.



Средние показатели ряда динамики свидетельствуют о том, что урожайность зерновых и зернобобовых культур имеет тенденцию к снижению, т.к. ежегодно в течение изучаемого периода урожайность зерновых и зернобобовых культур в среднем уменьшалась на 0,36 ц/га или 1%.

1.3Выявление тенденции в изменении урожайности зерновых и зернобобовых культур


Выявление основных тенденций развития в статистике называют выравниванием ряда динамики. Оно позволило представить изменение явления как функцию времени. Для этого используются различные методы:

.Укрупнение периодов - выравнивание производства по трех-, четырех-, пятилетиям и т. д. Так как исходная информация об урожайности приведена за 9 лет, то выравнивание следует проводить по трехлетиям. Для этого:

). определим сумму урожайности по трехлетиям:

-2002: 22,7+24,4+21 = 68,1 ц/га

-2005: 22,4+25,4+32,2 = 80 ц/га

-2008: 23,2+18,3+19,8 = 61,3 ц/га

). определяется средняя урожайность по трехлетиям как простая арифметическая:

-2002: 68,1/3 = 22,7 ц/га

-2005: 80/3 = 26,7 ц/га

-2008: 61,3/3 = 20,4 ц/га

Полученные данные выявили закономерность снижения урожайности.

. Расчет по скользящей средней - рассчитывается также по трехлетиям, которые будут образованы со сдвигом на один год.

). определяется сумма урожайности по трехлетиям:

-2002: 222,7+24,4+21 = 68,1 ц/га

-2004: 21+22,4+25,4 = 68,8 ц/га и так далее.

). определяется средняя скользящая урожайность по трехлетиям как простая арифметическая:

-2002: 68,1/3 = 22,7 ц/га

-2004: 68,8/3 = 22,9 ц/га и так далее.

Выполненные расчеты представлены в виде таблицы 3.

Таблица 3- Выявленные тенденции в изменении урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района Воронежской области

ГодыУрожайность, ц/гаВыравнивание динамического рядаПо скользящей среднейПо укрупнению периодов?Среднее?Среднее200022,768,122,7200124,468,122,720022167,822,6200322,468,822,98026,7200425,48026,7200532,280,826,9200623,273,724,661,320,4200718,361,320,4200819,8Итого209,4

По данным фактической урожайности за трехлетия построим диаграмму (Рис.3), чтобы пронаблюдать тенденцию ее поведения за этот промежуток времени.


Рисунок 3 - Тенденция средней урожайности зерновых и зернобобовых культур при методе укрупнения периодов и скользящей средней.


Данные в Таблице 3 говорят о том, что укрупнение периодов выявляет снижение средней урожайности зерновых и зернобобовых культур в рассматриваемом периоде с 22,7 ц/га до 20,4 ц/га, и скользящая средняя эту тенденцию подтверждает, также снижение с 22,7 ц/га до 20,4 ц/га. В этой связи используется следующий метод выражения.

. Аналитическое выравнивание. Оно является более надежным методом выявления тенденции в рядах динамики. При этом используется уравнение, которое в наибольшей степени отражает процесс развития общественного явления. Для этого динамика изучаемого явления - урожайности зерновых и зернобобовых культур изучается графически:

Для аналитического выражения урожайности можно использовать уравнение прямой



где yt - теоретически возможная урожайность зерновых культур по каждому предприятию;

a0, a1 - неизвестные параметры, которые определяются путем решения системы уравнений



Найдем неизвестные параметры в Таблице 4:


Таблица 4- Аналитическое выравнивание динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района

ГодыУрожайность, ц/гаАналитическое выравниваниеytyt 200022,7-4-90,81624,5200124,4-3-73,2924,2200221-2-42423,9200322,4-1-22,4123,6200425,400023,3200532,2132,2123200623,2246,4422,7200718,3354,9922,4200819,8479,21622,1Итого209,4х-15,760х

а0= 209,4/9 = 23,3 ц

а1= -15,7/60 = -0,3ц


Подставим в итоговые данные таблицы системы и получаем следующее выражение: =23,3-0,3t. Параметр a1 показывает ежегодное увеличение (уменьшение) изучаемого явления. Ежегодно в течение изучаемого периода (2000-2008) средняя урожайность зерновых и зернобобовых культур сокращалась на 0,3 ц/га. Таким образом, получили выровненный ряд урожайности, который говорит о систематическом спаде с годовым сокращением в 0,3 ц/га. Полученные данные, изобразим графически (Рис.4).


Рисунок 4 - Аналитическое выравнивание урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Семилукского района Воронежской области

Исходя из данных расчетов, можно сделать вывод об устойчивом сокращении средней урожайности зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон». На графике мы видим, что несмотря на периодически увеличивающуюся урожайность зерновых и зернобобовых культур, средняя урожайность снижается.

При аналитическом выравнивании динамики общественных явлений может быть использовано не только уравнение прямой, но и ряд других функций (квадратическая, степенная, экспоненциальная). Оценка статистических характеристик этих функций, изучение теоретических и прогностических данных позволяют выбрать ту функцию, которая в наибольшей степени отвечала бы экономическим условиям изучаемого явления.

2.Индексный анализ средней урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» Хохольского района

Для характеристики экономических явлений и процессов статистика широко применяет обобщающие показатели в виде средних, относительных величин и различных коэффициентов. К таким обобщающим показателям относятся и индексы. Индекс в статистике - это обобщающий показатель сравнения двух совокупностей, состоящих из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию. Индекс представляет собой относительную величину, получаемую в результате сопоставления уровней сложных социально-экономических показателей во времени, пространстве или с планом.

Наиболее распространена сравнительная характеристика во времени. В этом случае индексы выступают как синтетические показатели динамики. В экономике индексы широко применяются для сравнения фактического положения с планом, и тогда они выступают как индексы выполнения плана. Наконец, индексы могут применяться и для сравнения уровня производства, уровня цен, уровня производительности труда. Индексы, исчисляемые для пространственного сравнения, называются территориальными.

Индексный метод в статистике очень часто применяется как аналитическое орудие - для оценки роли отдельных факторов, образующих как сомножители сложное явление, в изменении этого явления.

Индексы классифицируются по трем признакам: по характеру изучаемых объектов; по степени охвата элементов совокупности и по методике расчета общих индексов.

По характеру изучаемых объектов индексы разделяются на индексы объемных и качественных показателей.

К первой группе принадлежат индексы физического объема произведенной продукции, национального дохода, потребления и др. Во всех этих индексах количества оцениваются в одинаковых, сопоставимых ценах.

Ко второй группе индексов качественных показателей принадлежат индексы цен, индексы себестоимости производства продукции, индексы производительности труда, индексы урожайности и др. Все эти индексы вычисляются на базе одинаковых, неизменных количеств продукции.

С точки зрения степени охвата элементов совокупности выделяют индивидуальные, общие и групповые индексы.

Индивидуальные индексы дают сравнительную характеристику отдельных элементов той или иной совокупности. В индивидуальном индексе выступают своеобразные черты индекса как сводного показателя в статистике. Прежде всего, индекс - это относительный показатель, получающийся в результате сравнения двух абсолютных величин, характеризующих уровень изучаемого явления для двух разных периодов (в динамических индексах). Величина, которую сравнивают и которая стоит обычно в числителе индексного отношения, характеризует уровень для отчетного периода, а величина, с которой сравнивают и которая обычно стоит в знаменателе индексного отношения, характеризует уровень для базисного периода. Индекс как относительный показатель может быть выражен в виде коэффициентов (когда базисный уровень принят за единицу) или в виде процентов (когда он принят за 100). Общие индексы характеризуют изменение совокупности в целом.

По базе сравнения все индексы можно разделить на две группы: динамические и территориальные. По характеру объекта исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных (объемных) и качественных показателей. По периоду исчисления индексы подразделяются на годовые, квартальные, месячные, недельные.[5]

Если индексы охватывают не все элементы совокупности, а только какую-то часть, какую-то группу, то такие индексы называются групповыми.

В зависимости от методологии расчета общие и групповые индексы разделяются на агрегатные (суммарные) и средние из индивидуальных индексов.

Индексный анализ оценивает роль отдельных факторов, образующих как сомножитель сложное явление, в изменении этого явления.

Выделяют цепную и базисную системы расчета индексов. При цепном способе расчета база сравнения в каждом индексе все время меняется: она всегда будет периодом, предшествующим отчетному. Если же индексы исчислены по сравнению с одним периодом, принятым за базу, то такой способ расчета называется базисным. В практике применяются оба способа расчета в зависимости от поставленной задачи.[4]

Для изучения общей тенденции развития производства зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов Воронежской области были использованы приемы индексного анализа.


Таблица 5 - Площадь посева, валовой сбор, урожайность зерновых и зернобобовых культур на предприятиях Воронежской области

ПредприятияПлощадь, гаУрожайность, ц/гаВаловой сбор, цСтруктура посевных площадей, %200620082006200820062008фактическийусловный20062008ПоП1УоУ1УоПоУ1П1УоП111300133024,029,13120038703319203,664,4221052113523,538,62472243811266722,963,77376064423,219,81763212751149412,142,144131034515,037,5196501293851753,691,1551070149020,333,12172149319302473,014,956970152036,735,73559954264557842,735,057132316018,126,323946420828963,730,5381661196022,1453670888200433164,686,529998102831,342,23123743382321762,813,42101100116820,434,32244040062238273,103,88111430123023,642,73374852521290284,034,09123326302018,737,262196112344564749,3710,04131175114729,741,33489747371340663,313,811443552115,631,667861646481281,231,731589681917,618,21577014906144142,522,7216297758310,112,530068728758888,391,941769038012,538,786251470647501,941,261894486013,929,21312225112119542,662,86191510166015,422,92325438014255644,265,52203238287215,026,84857076970430809,139,5521114991913,433,61539730878123153,243,05222149238618,730,84018673489446186,067,93231506160616,435,22469856531263384,245,3424803104014,534,71164436088150802,263,4625170625112,623,721496594931634,81Итого354783007418,533,1655311996267601814100100

Приведенные данные в таблице позволяют определить и проанализировать изменение валового сбора зерновых и зернобобовых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным и установить, в какой мере оно обусловлено изменением урожайности, площадью и структурой посевов зерновых и зернобобовых культур.

Рассчитаем объем производства за каждый период и вычислим индекс валового сбора.


%


В относительном выражении: определяется как разность между средним валовым сбором отчетного года и средним валовым сбором базисного года.


996268-655311=340956 ц


Следовательно, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в районах Воронежской области в 2008г., по сравнению с 2006 годом, увеличился на 52,03% или на 340956 ц.

Для анализа влияния на изменение валового сбора отдельных факторов разложим индекс валового сбора на соответствующие ему индексы размеров посевных площадей и средней урожайности.


,


где и - средняя урожайность зерновых культур, которая рассчитывается по следующим формулам:


ц /га

ц /га

Рассчитаем индекс размера посевных площадей по следующей формуле


га


Рассчитаем индекс валового сбора

ц

Увеличение валового сбора на 52,03% обусловлено повышением средней урожайности на 79,3% или на 14,6 ц/га и сокращением посевных площадей на 0,1523% или на 5404 га.

Проведем разложение индекса средней урожайности для анализа ее изменения, как индекса переменного состава на индекс фиксированного состава.

Средняя урожайность сельскохозяйственных культур находится под влиянием двух факторов:

. урожайность в отдельных предприятиях;

. структура посевных площадей зерновых культур;



Условная средняя урожайность зерновых культур определяется при структуре посевных площадей отчетного периода и урожайности культур базисного периода.

ц/га

или 79,3%


Расчеты свидетельствуют, что повышение урожайности зерновых и зернобобовых культур на 79,3%, произошло в результате роста урожайности отдельных культур на 0,79% .

Индекс структуры показывает, что в результате улучшения структуры посевных площадей, средняя урожайность повысилась на 8,3% .

Определим абсолютный прирост валового сбора за счет отдельных факторов:

üПрирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур вследствие сокращения посевных площадей составит:


ц


üПрирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур за счет увеличения урожайности отдельных культур составил:


ц


üПрирост валового сбора зерновых и зернобобовых культур вследствие улучшения структуры посевных площадей составил


ц


Выявленные изменения урожайности зерновых и зернобобовых культур, структуры посевных площадей и площадей посевов окажут определенное влияние на величину валового сбора.

В этой связи представляет интерес индексный анализ валового сбора зерновых и зернобобовых культур, который находится под влиянием трех факторов: урожайность, размер посевных площадей, структура посевных площадей.

Поэтому необходимо вычислить:

üИндекс семенного потенциала();

üИндекс урожайности отдельных культур();

üИндекс размера посевных площадей();

üИндекс структуры посевных площадей().

Определим индекс семенного потенциала



Индекс урожайности отдельных культур рассчитывается по следующей формуле


или 65,5%


Индекс размера посевной площади будет равен


или 84,8%


Найдем индекс структуры посевных площадей


Для проверки рассчитаем произведение трех индексов, которое должно быть равно общему индексу:



3.Методы статистической группировки и дисперсионного анализа


3.1Сущность группировки, ее основные методологические аспекты. Задачи и виды группировок, их значение


Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления аналитических показателей. Группировкой в статистике называется расчленение изучаемого явления на части по существенным признакам. Варьирующими признаками единиц совокупности называются признаки, принимающие разное значение (качественное или количественное) у отдельных единиц совокупности. Каждая единица совокупности характеризуется целым рядом варьирующих признаков.

Атрибутивными называются признаки, которые принимают разное качественное значение, а признаки, которые варьируют количественно, - количественные. Поэтому различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Варьирующие признаки, положенные в основание группировки, называются группировочными признаками. Группы образуются на основании варьирования этих признаков.

Различают простые и комбинированные группировки. Простая группировка производится по одному признаку, а комбинированная - по нескольким. Также выделяют следующие виды группировок:

Методологическая группировка - это разделение исследуемой совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с изучаемыми признаками.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.[3]

Группировки в статистике решают многие задачи, но все они, в конечном счете, преследуют одну цель - упорядочить, систематизировать первичный статистический материал, разделить его по существенным варьирующим признакам с тем, чтобы подвергнуть его дальнейшему анализу.

Из всех задач, решаемых с помощью группировок, принято выделять три основные:

üразделение всей совокупности на качественно однородные совокупности или выделение социально-экономических типов (типологические группировки);

üизучение состава совокупности по тем или иным признакам (структурные группировки);

üизучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности (аналитические группировки).

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).


3.2Аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского, Воробьевского и Павловского районов по нагрузке пашни на 1 трактор, га


С методической точки зрения произвести группировку, значит выполнить ряд последовательных этапов:

1. Группировочный признак. Сложность изучаемых явлений обуславливает многообразие группировочных признаков. Выбор группировочного признака определяется целью и задачами исследования. Основным требованием к группировочному признаку является его существенность. Группировка может быть произведена только по одному признаку (качественному или количественному) и называться простой. Группировка, проведенная по двум или нескольким признакам, называется комбинированной.

В соответствии с целью данного курсового проекта была проведена аналитическая группировка хозяйств Хохольского, Аннинского Воробьевского и Павловского районов. В качестве группировочного признака использовался показатель нагрузка пашни на 1 трактор, га., который определяется как отношение площади пашни зерновых и зернобобовых культур к среднему числу физических тракторов.

2. Построение интервального ряда распределения и расчет его характеристик ( и ). Статистическая информация, полученная на основе статистических наблюдений, может быть представлена в хаотическом порядке. С целью выявления закономерности расчета средних величин, показателей вариации построим интервальный ряд распределения.

Ряд распределения - расположение статистических данных в определенном порядке. Ряд распределения может быть построен по качественному (атрибутивному) и количественному (вариационному) признаку.

Построим интервальный ряд распределения:

Построим ранжированный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.


Таблица 6 - Ранжированный ряд распределения предприятий Воронежской области по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

№7314254161523132признак24507373788184879495№1022624118119205признак99101111114114123125127130132№122191718признак138155179227247

3)Определим число групп по формуле Стерджесса


i=1+3,22*lg n=1+3,22*lg25=1+3,22*1,2979=5,64»6

3). Определим равный интервал:


i=(Хmax-Xmin)/n=(247-24)/6=37,2 руб.


). Рассчитаем и определим границы групп:

I 24 - 61,2;

II 61,2 -98,4;

III 98,4-135,6;

IV 135,6 -272,8;

V 272,8 -310;

VI310 -347,2.


Таблица 7. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, гаЧисло хозяйствI 24-61,22II 61,2-98,48III 98,4-135,610IV 135,6-272,85V 272,8-3100VI 310-347,20Итого:25

Самыми многочисленными являются вторая и третья группы с распределением нагрузки пашни на 1 трактор, га. 61,2-98,4 и 98,4-135,6 га. соответственно (в этих группах находится по 8 и 10 хозяйств), в пятую и шестую не вошло ни одно предприятие. Поэтому целесообразно границы этих групп объединить с близлежащими. В результате получим новые границы групп распределения.


Таблица 7.1. Интервальный ряд распределения хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы хозяйств по нагрузке пашни на 1 трактор, гаЧисло хозяйствI до 98,410II 98,4-135,610III свыше 135,65Итого:25

Таблица 8 - Интервальный ряд распределения по нагрузке пашни на 1 трактор, га.

Группы распределенияСередина интервал, xЧисло хзяйств, fX*fСеднее квадратическое отклонение, I до 98,41210120-214414410II 98,4-135,62310230-101001000III свыше 135,697548564409620480итого2583525890

). определим средние производственные затраты на 1га посева зерновых и зернобобовых культур



). определим дисперсию



). среднее квадратическое отклонение


). коэффициент вариации:



Рассчитанные среднее значение нагрузки на 1 тактор, дисперсия, СКО значительны. Коэффициент вариации 97%. Поэтому средняя величина производственных затрат на 1га посева зерновых и зернобобовых культур нетипична и выборка неоднородна.

Произведенная аналитическая группировка выявила необходимые связи и зависимости в возделывании зерна. С повышением производственных затрат на 1 га зерновых культур и улучшается урожайность, то есть увеличение сбора зерна с 1 га. Все это ведет к снижению себестоимости 1 ц зерна. Таким образом аналитическая группировка со всей очевидностью показала обратную зависимость между урожайностью зерновых культур и ее себестоимостью.

Повышение урожайности зерна приводит к снижению ее трудоемкости и себестоимости 1 ц. зерна, что в свою очередь обуславливает повышение окупаемости затрат.


3.3Сущность дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния изучаемого фактора на урожайность зерновых и зернобобовых культур


Дисперсионный анализ - это математический метод оценки существенности влияния различных факторов, одновременно действующих на результат. Основной характеристики существенности влияния факторов на результат является показатель, который называется критерием Фишера или F-критерия. Фактическая величина Fфакт. рассчитывается на основе дисперсионного анализа, а теоретическая Fтеор определяется по таблицам F-критерия при уровне значимости 0,05 (5%). Это значит, что в 5 случаях из 100 фактическое значение критерия Фишера равно теоретическому. В остальных 95 случаях они не совпадают. При этом, если фактическое значение критерия Фишера больше, чем теоретическое, то влияние изучаемого фактора на результат существенно.

В основе дисперсионного анализа лежит правило сложения дисперсий:


s2общ = s2фактор+s2остат


где s2общ - общая дисперсия, которая измеряет влияние на результат всех факторов (например, на урожайность окажет влияние количество внесенных удобрений, качество обработки почвы, глубина заделки семян, сроки посева, сроки уборки, качество семян и так далее).

s2фактор - измеряет влияние на результат только изучаемого фактора, например, влияние на урожайность количества внесенных удобрений.

s2остат - измеряет влияние на результат всех факторов, кроме изучаемого.

При ограничении каждой из дисперсий важное значение имеет расчет числа степеней свободы, то есть числа независимых отклонений от средней величины.


üДля общей дисперсии число степеней свободы определяется как

N-1,

где N - число единиц изучаемой совокупности (число предприятий районов)

üДля факторной дисперсии число степеней свободы:

n-1,

где n - число групп.

üДля остаточной дисперсии число степеней свободы определяется как (N-1)-(n-1)

Если требуется определить существенность влияния на результат только одного фактора, то строится однофакторно-дисперсионный анализ.

Если требуется определить существенность влияния на результат 2,3 и более факторов, то строится многофакторно-дисперсионный комплекс.

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

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

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

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

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


4.Проектная часть


4.1Сущность и основные условия применения корреляционного анализа


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

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

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

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

Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

-Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции;

-Оценка уравнения регрессии.

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

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


4.2Построение однофакторной корреляционной модели урожайности зерновых и зернобобовых культур


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


üх1 - Производственные затраты на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур (уровень интенсивности), руб;

üх2 - Нагрузка пашни на 1 трактор, га;

üх3 - Фондовооруженность 1 работника, тыс. руб;

üх4 - Энерговооруженность на 1 работника, л.с.;

üх5 - Уровень специализации, %;

üх6 - Затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур, чел-ч;

üx7 - Стоимость удобрений на 1 га зерновых и зернобобовых культур, руб.

üх8 - Фондообеспеченность хозяйства, тыс. руб;

üx9 -Уровень концентрации (площадь посева зерновых и зернобобовых культур),га

üх10 - Трудообеспеченность (число работников на 100 га пашни), чел


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


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

№ п/пНазвание предприятияУрожайность зерновых и зернобобовых культур ц/га (Х)Нагрузка пашни на 1 трактор, га (У)Х2ухУ2УХ1К-з "Большевик"29,1125846,813637,51562533,12ООО "Красное знамя"38,6951489,963667902535,63ЗАО "Тихий Дон"19,850392,04990250030,74ООО"Рудкино"37,5781406,252925608435,35ЗАО"Хохольское"33,11321095,614369,21742434,26К-з "Староникольский"35,71111274,493962,71232134,97ООО"Токай"26,396691,692524,8921632,48СХА "Путь Ленина"45123202555351512937,39ООО "Агротех-гарант Алексеевский II"42,21791780,847553,83204136,510СХА "Заря"34,3991176,493395,7980134,511ЗАО "Николаевка"42,71141823,294867,81299636,712ЗАО "Дружба"37,21381383,845133,61904435,213ООО "Нива"41,3941705,693882,2883636,314СХА "Битюгское"31,673998,562306,8532933,815ООО "Просвет"18,284331,241528,8705630,316ООО "Восток"12,581156,251012,5656128,817СХА "Нива"38,72271497,698784,95152935,618ООО "Заря"29,2247852,647212,46100933,219К-з "Новый путь"22,9127524,412908,31612931,520ООО "Березовское"26,8130718,2434841690032,521СХА им. Дзержинского33,61551128,9652082402534,322СХА "Рассвет"30,8101948,643110,81020133,623СХА "Заря"35,2871239,043062,4756934,724ЗАО "Родина"34,71141204,093955,81299634,625ЗАО "Александровское"23,773561,691730,1532931,7Итого800,7293327253,4596749,1394675800,7

Используя данные таблицы решим систему уравнений:


а0 + а12933=800,7

а02933 + а1 27253,45=96749,1

а1=0,26

а0=30,57


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


Ух=30,57+0,26х


4.3Резервы роста урожайности и валового сбора зерновых и зернобобовых культур


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

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

Выявление резервов увеличения валового производства зерна осуществляется по следующим направлениям:

расширение посевных площадей:

увеличение урожайности.

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

Увеличение объемов производства зерна приведет соответственно к увеличению выручки от реализации

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

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


Выводы и предложения


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

1.Анализ рядов динамики показал, что валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в ЗАО «Тихий Дон» имел тенденцию ежегодного снижаться на 1307,8 ц (7%). В ряду динамики урожайности зерновых и зернобобовых культур, за рассмотренный период прослеживается тенденция к снижению в среднем на 0,36 ц/га (1%).

2.Индексный анализ урожайности зерновых и зернобобовых культур показал, что на увеличение урожайности, прежде всего, положительно влияют увеличение урожайности зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах. Из всех рассмотренных факторов (урожайность зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах района, структура посевных площадей, размер посевных площадей) влияние на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур оказали все эти факторы, но положительное влияние оказало лишь улучшение структуры посевных площадей и урожайность зерновых и зернобобовых культур в отдельных хозяйствах. Средняя урожайность увеличилась на 8,3 %, а валовой сбор зерновых и зернобобовых культур увеличился на 52,03%

.Аналитическая группировка не выявила необходимые связи и зависимости в производстве зерновых и зернобобовых культур. Так, с повышением производственных затрат на 1га посева зерновых и зернобобовых культур урожайность не имеет четко выраженной закономерности к повышению. Таким образом, аналитическая группировка не показала прямую связь между производственными затратами на 1га посева зерновых и урожайностью. Это связано с тем, что в разных хозяйствах на производстве зерновых используется различные технологии возделывания и техника, семена, гербициды и удобрения различного производства, качества и соответственно стоимости.

.Корреляционно-регрессионный анализ показал влияние таких факторов как нагрузка пашни на 1 трактор, фондовооруженность и затраты труда на 1 га посева зерновых и зернобобовых культур. Все эти факторы были включены в экономико-математическую модель. Данная модель может быть применена в хозяйствах для практического использования.

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

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

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


Список используемой литературы


1.Баканов М.И. Теория экономического анализа: Учебник./Баканов М.И., Шеремет А.Д. - 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 416c.

2.Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства. С основами общей теории статистики. Курс лекций.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ». Издательство «ЭКМОС».-2001г. - 352 с.

.Гралько Г.Н. Теория статистики: Учебник/Гралько Г.Н., Красина М.В., Воробчёва А.М. и др., - М.: Инфра - м, 2000. - 414 с.

.Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие./ Гусаров В.М. - М.: ЮНИТИ - Дана, 2002. - 463с.

.Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник/ Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. -Изд. 2-е, исп. и доп.. - М.: ИНФРА-М, 2000.

.Замосковный О.П. Статистика сельского хозяйства/ Замосковный О.П., Ващуков Л.И - М., 1998. -312с.

.Ионин В.Г. Статистика: Курс лекций/ Ионин В.Г. Харенко Р.П., Домиенова В.П. и др.;- М.: Инфро-М, 2001. - 247 с.

.Коробов Н.К. Статистика сельского хозяйства/ Коробов Н.К., Замосковный А.П., Пасхавер И.С.- 2-е изд, перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 400с., ил.

.Рябушкин Т.В. Общая теория статистики/ Т.В. Рябушкин, М.Р. Ефимова, И.М. Ипатова, Н.И.Яковлева.- М.: Финансы и статистика, 1981. -279с., ил.

.Ряузов Н.Н. Общая теория статистики : Учебник дл студ. экон. спец. - 4-е изд., М.: Финансы и статистика, 1994. -343с., ил.

.Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: Учебник для ВУЗов./ Савицкая Г.В. - Минск: Экоперспектива, 1999. - 494с.

.Харламов В.И. Общая теория статистики : Учебник -М.: ИНФРА-М, 2000 - 422с.


Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «В

Больше работ по теме:

КОНТАКТНЫЙ EMAIL: [email protected]

Скачать реферат © 2017 | Пользовательское соглашение

Скачать      Реферат

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ