|
Экономико-статистический анализ производства молокаЭкономико-статистический анализ производства молокаВведениеСельское хозяйство - самая обширная жизненно важная отрасль народного хозяйства, определяющая уровень жизни людей. Экономика сельского хозяйства изучает технологические (земледелие, растениеводство, агрохимия, мелиорация, механизация и электрификация, животноводство, хранение и переработка с.х. продукции и др.) и экономические (математика, политология, охрана труда, бухгалтерский учет) науки. Экономика с.-х. дает базу для изучения дисциплин: организация сельскохозяйственного производства, анализ хозяйственной деятельности, финансирование и кредитование, управление сельскохозяйственным производством, международные экономические связи, сельскохозяйственные риски и другие. Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Животноводство (скотоводство) возникло в глубокой древности, когда человек начал приручать диких животных, одомашнивать их и использовать для хозяйственных нужд. Упорным и долгим трудом человек изменил природу диких животных и добился резкого повышения их продуктивности. Животноводство обеспечивает население продуктами питания (молоко, масло, мясо, сало, яйца и др.), а легкую промышленность - сырьем (шерсть, кожа, щетина, мясо, молоко и др.), дает живую тягловую силу (лошади, волы, мулы, верблюды, олени) и органическое удобрения - навоз. Из продуктов и отходов животноводства получают некоторые корма (обрат, мясокостная, костная мука и др.), а также различные лекарственные препараты (лечебные сыворотки, гормональные препараты и др.). В процессе создания в стране изобилия продуктов питания и предметов потребления роль животноводства будет неуклонно возрастать. В решении задач, поставленных перед животноводством, большая роль принадлежит статистике. Статистика животноводства прежде всего должна правдиво, глубоко и всесторонне показать состояние и развитие этой отрасли. Предоставляя исходный материал для разработки планов развития животноводства, статистика вместе с тем осуществляет повседневный контроль за выполнением принятых планов и обязательств. Статистика не может ограничиваться пассивной констатацией имеющихся уровней. Одна из ее задач состоит в том, чтобы путем научного анализа массовых данных раскрыть резервы, указать мероприятия, обеспечивающие их использование, оценить эффективность соответствующих зоотехнических приемов. Статистика животноводства должна своевременно сигнализировать о назревании возможных частичных внутриотраслевых и межотраслевых диспропорций (например, между ростом поголовья скота и объемом производства кормов, между увеличением объема работ по уходу за растущим поголовьем и наличными ресурсами рабочей силы и т.д.) и указывать пути и средства пропорционального развития животноводства. Статистика животноводства изучает эту отрасль не только со стороны производительных сил, но и со стороны производственных отношений, рассматривает их взаимодействие и взаимозависимость. Статистика животноводства, выявляя резервы ускорения развития общественного животноводства, должна тщательно изучать процессы, происходящие и в личном и подсобном животноводстве, определять степень использования в этом производстве имеющихся дополнительных источников кормов. Исследования в данной курсовой работе будут проводиться по 21 хозяйству Кировской области. В работе использованы следующие приемы и методы исследований: – группировок; – относительных и средних величин; – корреляционный; – регрессионный; – дисперсионный; – анализ данных. Целью курсовой работы является закрепление теоретических знаний и приобретение навыков в сборе и обработке статистической информации, применение экономико-статистических методов в анализе, выявление неиспользованных резервов и разработка предложений по повышению эффективности производства. 1. Экономические показатели условий и результатов деятельности с.х. предприятийТаблица 1.1. - Показатели размера предприятий
Для обоснования объема выборочной совокупности используем следующие показатели: - поголовье коров; - удой молока от одной коровы (ц); - себестоимость 1ц молока (руб.), представленные в таблице 2.1. Для определения их средних арифметических значений и коэффициентов вариации проведены дополнительные расчеты, представленные в Приложении № 1. Таблица 2.1. - Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки
Таким образом, для того чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки по трем показателям, необходимо отобрать от 10 до 120 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 21 единице, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%. 2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупностиВыявление основных свойств и закономерности исследуемой статистической совокупности начнем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения обоснованного экономического исследования. Составляем ранжированный ряд распределения 21 хозяйства Кировской области по затратам на 1 корову, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (тыс. руб.):
Определяем количество интервалов (групп) по формуле: k = 1 +3,322 lgN при N=21 lg21=1,380, k=1+3,3221,308=6 Определяем шаг интервала: h = = = 4,2 Определяем границы интервалов. Для этого xmin = 15,3 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin + h = 15,3+4,2 = 19,5. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 19,5 + 4,2 = 23,7. Аналогично определяем границы остальных интервалов. Таким образом, подсчитаем число единиц в каждом интервале и полученные данные запишем в виде таблицы. Таблица 2.2. - Интервальный ряд распределения хозяйств по затратам на одну корову
Для наглядности изобразим интервальные ряды распределения в виде гистограммы. Рисунок 1 - Гистограмма распределения хозяйств по затратам на 1 корову Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, используем следующие показатели: 1). Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую, моду, медиану признака (признак - затраты на 1 корову). Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной: тыс.руб. Мода - наиболее часто встречающееся значение признака. Определяем по формуле: Mo = Xmo + h Mo = 23,7+4,2 Mo =27,9 тыс.руб. Медиана - значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения. Определяем по формуле: Me = Xme + h Me = 23,7+4,2 Me = 28,8 тыс.руб. 2). Для характеристики меры рассеяния признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Размах вариации определяем по формуле: R = Xmax - Xmin R = 40,6 -15,3 = 25,3 Для нахождения последующих показателей используем предварительные расчетные данные, представленные в таблице 2.3. Таблица 2.3. - Расчетные данные для определения показателей
Дисперсию, которая показывает среднюю величину отклонений отдельных вариантов от средней арифметической, определяем по формуле: ?2 = ?2 = Среднее квадратическое отклонение определяем по формуле: ? = ? = Коэффициент вариации определяем по формуле: V = V = 3). Для характеристики формы распределения используем коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Es): As = ?3 As = Так как As>0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию. Об этом можно судить и на основе следующего неравенства: Mo<Me< (27,9<28,8<29). Es = Es = Так как Es >0, то распределение является высоковершинным. Таким образом, средний уровень затрат на 1 корову в хозяйствах исследуемой совокупности составил 29 тыс.руб. при среднем квадратичеком отклонении от этого уровня 5,17 тыс.руб. или 17,8%. Так как коэффициент вариации (V=17,8%) меньше 33%, совокупность является однородной. Для того чтобы определить возможность проведения экономическо-статистического исследования по совокупности с.-х. предприятий, являющихся объектом изучения, провели статистическую гипотезу о соответствии их фактического (эмпирического или исходного) распределения по величине характеризующего признака нормальному (теоретическому) распределению. Для проверки таких гипотез используем критерии Пирсона фактическое значение которого определяем по формуле: = Данные для расчетов представлены в таблице 2.4. Таблица 2.4. - Расчет критерия Пирсона
Таким образом, фактическое значение критерия Пирсона составило: По математической таблице Распределение определяем критическое значение при числе степеней свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (. При v=6-1=5 и =11,07. Так как фактическое значение критерия () меньше табличного (), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным. Следовательно, исходную совокупность с.-х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности производства молока. 3. Экономико-статистический анализ производства молока3.1 Метод статистических группировокПроведем аналитическую группировку, которая позволяет определить наличие и характер взаимосвязи между признаками. Группировочный признак, по которому будет проводиться группировка - затраты на 1 корову. Результативным признаком является удой молока на 1 корову. Цель группировки - определить влияние уровня интенсивности производства (затраты на 1 корову) на продуктивность коров (удой молока на 1 корову). Данные по 21 хозяйству Кировской области представлены в приложении № 2. Составляем ранжированный ряд по затратам на 1 корову:
Определяем величину интервала групп: i = i = Определяем границы интервалов: 1 группа 2 группа 3 группа Результаты статистической сводки и группировки представлены в таблице 3.1. Таблица 3.1. - Влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных
Анализ группировки показывает, что с увеличением затрат средств на 1 корову от 1-ой группы ко 2-ой и 3-ей соответственно на 21,1% и 41,3% наблюдается последовательное увеличение продуктивности животных соответственно на 11,4% и 47,0%. Таким образом, чем выше уровень интенсивности производства, тем выше продуктивность животных. Проведем вторую аналитическую группировку. Группировочный признак, по которому будет производиться группировка - удой на 1 корову. Результативным признаком является себестоимость 1ц молока. Цель группировки: определить наличие и характер влияния продуктивности животных на себестоимость единицы продукции. Данные по 21 хозяйству Кировской области представлены в Приложении № 3. Составляем ранжированный ряд по удою молока на 1 корову:
Определяем величину интервала групп: i = i = Определяем границы интервалов: 1 группа 2 группа 3 группа Результаты статистической сводки и группировки представлены в таблице 3.2. Таблица 3.2. - Влияние уровня продуктивности животных на себестоимость единицы продукции
Анализ группировки показывает, что с увеличением продуктивности животных от 1-ой группы ко 2-ой и 3-ей соответственно на 30,3% и 60,5% наблюдается последовательное снижение себестоимости 1ц молока соответственно на 1,4% и 22,5%. 3.2 Дисперсионный анализДля оценки существенности различия между группами по величине какого-либо признака используем критерий Фишера (F-критерий). Оценим существенность влияния ровня продуктивности животных по данным группировки, приведенной в таблице 3.1. 1). Определяем величину межгрупповой дисперсии по формуле: = = 2). Определим величину остаточной дисперсии по формуле: (Приложение № 4) 3). Определим фактическое значение Фишера: Фактическое значение F-критерия сравним с табличным. при и составляет 3,55 Таким образом, влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных следует признать существенным. Определим величину эмпирического коэффициента детерминации, равную == = 50,9% показывает, что на 50,9% вариация продуктивности животных объясняется влиянием затрат на 1 корову. 3.3 Корреляционно-регрессивный анализДля выражения взаимосвязи между поголовьем голов () и удоем на 1 корову () и себестоимость молока (Y) используем многофакторное уравнение регрессии: У= Параметры , , определяются в результате решения системы трех нормальных уравнений: Y = a0n + a1x1 + a2x2 Yx1 = a0x1 + a1x12 + a2x1x2 Yx2 = a0x2 + a1x1x2 + a2x22 11148 = 21a0 + 11675a1 + 1019, 23 a2 5707090 = 11675a0 + 10556601a1 + 656289a2 527941,05 = 1019,23a0 + 656289,43a1 + 52055,67a2 В результате решения данной системы (Приложение № 6) получаем следующее уравнение регрессии: Y= 779,07-0,01 Коэффициент регрессии a1 = -0,01показывает, что при увеличении поголовья коров себестоимость 1ц молока снижается в среднем на 0,01 руб. Коэффициент регрессии a2 = -5 свидетельствует о среднем снижении себестоимости 1ц молока на 5 руб. при увеличении продуктивности животных. Для определения тесноты связи между всеми признаками, включенными в модель, определяем коэффициенты множественной корреляции: Сосчитаем дисперсии по каждому признаку: ?x1 = 440?x2 = 11,12?у1 =119,14Коэффициенты парной корреляции между х1, х2 и Y составят:ryx1 = -0,446ryx2 = -0,470rx1x2 = 0,873На основании коэффициентов парной корреляции определяем коэффициент множественной корреляции:R = =0,48Коэффициенты парной корреляции: ryx1 = -0,446; ryx2 = -0,470; rx1x2 = 0,873 свидетельствуют о том, что между себестоимостью молока (Y) и поголовьем голов (x1) связь обратная тесная, между себестоимостью молока и продуктивностью животных (х2) - обратная слабая. Между факторами существует более тесная связь (rx1x2 = 0,873), чем между каждым фактором и результатом.Между всеми признаками связь тесная, т.к. R=0,48Коэффициент множественной детерминации Д=0,482100%=23,04% вариации себестоимости 1ц молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.Для оценки значимости полученного коэффициента R используем критерий F-Фишера, фактическое значение которого определим по формуле: =5,69Fтабл определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы (v1=n-m и v2=m-1; m=2, n=21)Fтабл = 4,41, v1=18, v2=1Так как >, значение коэффициента R следует признавать достоверным, а связь между x1, х2, Y - тесной.Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, определим коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.Коэффициенты эластичности показывают на сколько% в среднем изменится результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора: = -0,01= - 0,01 = -5= - 9,6Таким образом, изменение на 1% поголовья голов ведет к незначительному снижению себестоимости на 0,01%, а изменение на 1% уровня удоя - к среднему ее снижению на 9,6%.При помощи -коэффициентов дается оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. = - 0,01 = - 0,04 = - 5 = - 0,47То есть наибольшее влияние на себестоимость молока с учетом вариации способен оказать второй фактор (продуктивность животных), т.к ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.Коэффициент отдельного определения используется для определения в суммарном влиянии факторов долю каждого из них:d1 = = - 0,04(-0,446) = 0,018d2 = = - 0,47(-0,47) = 0,221Определяем коэффициенты множественной детерминации:Д = d1+d2 = 0,018+0,221 = 0,239Таким образом, на долю влияния первого фактора приходится 1,8%, второго - 22,1%.4. Расчет нормативов и анализ эффективности использования факторов на их основеВ полученное уравнение регрессии Y= 779,07-0,01 выражающее связь между поголовьем голов (), удоем на 1 корову () и себестоимостью молока (Y), для каждого предприятия определяем нормативный уровень себестоимости (). Для этого в уравнение вместо х1 и х2 подставляем фактические значения поголовья голов и удой на 1 корову. Значения нормативной себестоимости представлены в таблице 4.1. Таблица 4.1. - Нормативная себестоимость в хозяйствах Кировской области
Созданная нормативная база послужит для проведения анализа использования предприятием планирования и прогнозирования производства. Анализ себестоимости 1ц молока представлен в таблице 4.2. Таблица 4.2. - Влияние факторов производства на уровень себестоимости молока
В шестом хозяйстве себестоимость молока ниже средней по совокупности на 53,86 руб. это снижение получено за счет высокой эффективности использования факторов производства в объеме 19,28 руб. и достаточного размещения факторов - 34,58 руб. В девятнадцатом хозяйстве влияние факторов неоднозначно. Размер факторов повлиял на превышение среднего по совокупности уровня на 1,9 руб., а эффективность использования факторов обеспечила снижение себестоимости на 19,41 руб. в итоге себестоимость молока в данном хозяйстве выше средней на 31,14 руб. В шестнадцатом хозяйстве наблюдается обратная картина: достаточный размер факторов и низкая эффективность их использования. Второе хозяйство могло бы иметь себестоимость на 131,14 руб. ниже, если бы размер факторов и эффективность их использования находилась на среднем по совокупности уровне. Анализ группировки хозяйств по уровню эффективности использования факторов, оказывающих влияние на себестоимость молока представлен в таблице 4.3. Таблица 4.2. - Эффективность использования факторов производства молока
Таким образом, основная масса хозяйств в количестве 11 единиц относится к группе со средним уровнем эффективности +/- 10%. Четыре хозяйства третьей группы необходимо обследовать для определения причин значительных негативных отклонений в уровне организации производства, а шесть хозяйств первой группы могут быть исследованы с целью распространения передового опыта. Резервы снижения себестоимости производства молока для четырех хозяйств третьей группы состоят в достижении ими среднего уровня, а затем уровня передовых хозяйств. Применительно к 1ц себестоимости молока это составит 4,36+10,88=15,24 руб., или 13,83%+14,97%=28,8% Таким образом, группировка хозяйств по степени использования основных факторов производства позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат. Заключение Оценка параметров ряда распределения позволяет сделать вывод о несущественном расхождении между распределениями. Необходимая численность выборки составляет 120 предприятий при величине предельной ошибки не превышающей 14,4%. Анализ экономических показателей говорит о том, что предприятия исследуемой совокупности обеспечены трудовыми ресурсами, эффективно используют производственные фонды, специализируются на животноводческой продукции. В целом предприятия работают эффективно, имеют в распоряжении прибыль. Экономико-статистический анализ влияния уровня интенсивности производства на продуктивность животных показал, что чем выше уровень интенсивности производства, тем выше продуктивность животных. А с увеличением продуктивности животных наблюдается последовательное снижение себестоимости 1ц молока. Влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных существенно. Между себестоимостью молока и поголовьем коров связь тесная, между себестоимостью молока и продуктивностью животных вязь обратная слабая. А между факторами существует более тесная связь чем между каждым фактором и результатом. При увеличении на 1% поголовья голов ведет к незначительному снижению себестоимости на 0,01%, а изменение на 1% уровня удоя - к среднему ее снижению на 9,6%. На долю влияния изменения поголовья голов приходится 1,8%, а на изменение уровня удоя - 22,1%. Основным направлением в работе хозяйств по снижению себестоимости 1ц молока, должны стать меры по снижению затрат на производство продукции, внедрению новых технологий производства молока. Немалое значение в снижении себестоимости молока следует уделять выбору каналов реализации, а также росту материальной заинтересованности работников в получении большего количества более качественной продукции, рационализации структуры затрат. |
 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ©2011 |
