Статистико-экономический анализ производства молока

метки: Продуктивность, Корова, Молока, Изменение, Валовой, Средний, Затрата, Поголовье

Сельскохозяйственное производство — важнейшая отрасль народного хозяйства России, одной из основных задач которой является надёжное обеспечение населения продуктами питания.

Молоко — единственный пищевой продукт, который обеспечивает организм всеми питательными веществами. Молоко не имеет аналогов по химическому составу и пищевым свойствам, так как в его состав входят полноценные белки, жир, молочный сахар, а так же разнообразные минеральные вещества, витамины, большое число ферментов. Основной задачей сельского хозяйства является увеличение валового надоя молока и повышение продуктивности коров.

В экономике молочного скотоводства первостепенное значение имеет рост среднегодовых удоев. Увеличение валовых надоев от того же поголовья — важный фактор повышения окупаемости затрат путем сокращения доли поддерживающей части корма и затрат труда на единицу продукции. Валовой продукцией молочного скотоводства является общий объем продукции отрасли, произведенной за тот или иной период времени.

Молоко широко используют как в натуральном виде (цельное молоко), так и для приготовления разнообразных кисломолочных продуктов, сыров и масла. Однако уровень производства молочной продукции далеко не покрывает потребности общества. молоко валовый урожайность зерновой

Основными производителями молочной продукции по-прежнему являются сельскохозяйственные предприятия.

В настоящее время высокие затраты на производство молока не компенсируются выручкой от его продажи. Чем больше хозяйств производит молоко, тем больше терпит убытков. Однако из наиболее важных причин такого положения — неоправданно высокий рост цен на энергоносители и промышленную продукцию, используемую в сельском хозяйстве.

В условиях существующего спада сельскохозяйственного производства, статистико-экономический анализ производства набирает свою актуальность как инструмент, способствующий выявлению скрытых резервов и их количественной оценки.

В курсовой работе проведем статистико-экономический анализ продуктивности коров и валового надоя молока на примере сельскохозяйственных предприятий Великолукского, Локнянского и Новосокольнического районов Псковской области за 2009 год.

Задачами данной курсовой работы являются изучение показателей валового надоя молока и продуктивности коров в предприятиях Великолукского, Локнянского и Новосокольнического районов Псковской области; изучение с помощью индексного анализа средней продуктивности коров и производительности труда при производстве молока в хозяйствах.

Экономическая эффективность производства молока

... продуктивности, и как следствие, в падении общего объема производства молока, сокращении экономической эффективности производства молока. Для большей части хозяйств производство молока ... млн. т молока. Это как раз те объемы молочной продукции в пересчете на молоко, которые ... запланированных объемов производства возможно только за счет более высоких темпов увеличения молочной продуктивности коров при ...

Объектом исследования в данной курсовой работе является 28 хозяйств Великолукского, Локнянского и Новосокольнического районов Псковской области.

В работе использованы следующие приёмы и методы исследований:

• группировок;
• корреляционно-регрессионный анализ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ В ПСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Состояние и экономическая эффективность функционирования агропромышленного комплекса Псковской области (далее — АПК) оказывают решающее влияние на уровень продовольственного обеспечения и благосостояния жителей области. Социально-экономическая ситуация в АПК остается сложной.

С 1990-х годов в Псковской области объемы производства молока снизились в 2,5 раза, посевные площади под кормовые культуры сократились в 2 раза. Если в коллективных хозяйствах за счет роста продуктивности дойного стада удалось остановить спад производства молока, то в хозяйствах населения с 1994 года наблюдается устойчивый спад, что обусловлено старением населения и ростом цен на комбикорма.

Для восполнения ежегодно утрачиваемых объемов производства в частном секторе и сохранения обеспеченности Псковской области молоком собственного производства необходимо увеличивать объемы производства молока в коллективных хозяйствах.

Между тем большинство животноводческих объектов в коллективных хозяйствах области построены более 20 лет назад. Они имеют устаревшее оборудование и технологии содержания скота, что приводит к высокой трудоемкости, энергоемкости и материалоемкости производимой продукции. Около 45 процентов коровников и телятников имеют износ помещений свыше 50 процентов, почти 55 процентов — износ свыше 70 процентов. Несмотря на государственную поддержку, 81 процент сельскохозяйственных товаропроизводителей в области не имеют средств для воспроизводства и возможностей для их получения.

Продолжается рост неэквивалентности в товарообмене сельского хозяйства с другими отраслями экономики. Межотраслевой диспаритет цен и доходов является острой проблемой. Ценовой пресс со стороны массы посредников приводит к многократному снижению доли сельскохозяйственных товаропроизводителей в розничной цене конечного продукта: 28 — 30 процентов от розничной цены на молоко вместо 50 — 55 процентов в развитых странах.

Нормальному функционированию АПК препятствует слабая инфраструктура рынков. В силу неразвитости рыночной инфраструктуры не обеспечивается нормальная связь между производителями продовольствия, ограничивается возможность сбыта продуктов региональными сельскохозяйственными товаропроизводителями по приемлемым ценам.

Существующая государственная поддержка, направленная в первую очередь на решение текущих проблем сельскохозяйственных товаропроизводителей, недостаточна для воспроизводительных процессов, без которых производственный потенциал отрасли в ближайшее время почти полностью исчерпает свой ресурс.

Выходом из сложившейся ситуации является коренная модернизация отрасли молочного скотоводства, строительство современных и реконструкция существующих животноводческих комплексов, переход на передовые индустриальные технологии выращивания скота.

Для модернизации отрасли молочного скотоводства Псковская область располагает всеми необходимыми ресурсами:

• обладает достаточными площадями земельных угодий и пастбищ для производства высококачественных кормов;
• началось апробирование в Гдовском, Бежаницком, Великолукском и Новосокольническом районах интенсивных технологий молочного животноводства;
• использование высокопродуктивных пород крупного рогатого скота.

Главными препятствиями для устойчивого развития молочного животноводства и успешной реализации потенциала молочной продуктивности являются:

• недостаточный уровень развития кормовой базы и, как следствие, нарушения технологии заготовки, хранения и использования кормов, что не позволяет обеспечить животных сбалансированными рационами, соответствующими запланированному уровню продуктивности;
• низкий удельный вес племенных животных в массиве молочного скота;
• недостаточный уровень использования выдающихся быков-производителей;
• незначительное количество ферм, оснащенных современным оборудованием, соответствующих требованиям передовых технологий (20 процентов);
• недостаточная экономическая мотивация для реализации имеющихся в Псковской области возможностей ускоренного развития молочного скотоводства.

Важными факторами, сдерживающими достижение необходимого уровня рентабельности молочного скотоводства, являются:

• неурегулированность экономических отношений между сельскохозяйственными производителями, молокоперерабатывающей промышленностью, оптовой и розничной торговлей;
• недостаточная государственная поддержка молочного скотоводства, составляющая около 12 процентов от производственных издержек.

Острота вышеизложенных проблем усугубляется недостатком комплексных научных разработок с системным подходом, что сдерживает инновационный процесс развития интенсивного молочного скотоводства, особенно в вопросах повышения эффективности отрасли за счет внедрения новых энерго- и ресурсосберегающих технологий.

Таблица 1 — Анализ состояния молочного скотоводства в Псковской области

Показатели	2006 г.	2007 г.	2008 г.	2008 г. К 2006 г., %
Поголовье молочных коров на конец года, тыс. голов	71,6	65,3	61,3	85,6
Удой на корову в год во всех категориях хозяйств, кг	3526	3550	3694	104,7
Валовое производство молока, тыс. тонн	265,2	245,0	236,0	88,9
Производство молока на душу населения, кг	366	343	339	92,6
Покупка племенного молодняка крупного рогатого скота молочных пород, голов	344	773	3496	10,1 раза
Выход телят на 100 коров, голов	78	78	77	99
Удельный вес племенных коров в общей численности молочных пород, %	6,1	8,3	9,6	x
Рентабельность производства молока, %
с господдержкой	16	15	27	x
без господдержки	10	9	20	x

Объем продукции сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий Псковской области в 2009 году в действующих ценах составил 9321,3 млн руб. По сравнению с 2008 годом этот показатель вырос на 2,4 %, причем объем продукции животноводства увеличился на 6,6 %. В структуре сельскохозяйственного производства доля сельскохозяйственных организаций составляет 53,2 %, хозяйств населения — 44,8 %, крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей — 2 %. Продукция отраслей растениеводства и животноводства в общем объеме производства составляет 34 % и 66 % соответственно. В области имеется 1252,2 тыс. га сельскохозяйственных угодий, из них пашня составляет 652,4 тыс. га.

В хозяйствах всех категорий содержится 116 тыс. голов крупного рогатого скота, из них 58,6 тыс. голов коров, 76,5 тыс. голов свиней, 44,4 тыс. голов овец и коз. В 2009 году хозяйствами всех категорий произведено: скота и птицы на убой в живом весе — 41,5 тыс. т; молока — 226,3 тыс. т; яиц — 79,1 млн штук. Надой молока на одну фуражную корову в сельскохозяйственных организациях составил 3511 кг (105,9 % к уровню 2008 г.).

Производством молока в области занимаются 192 хозяйства.

Дальнейшее развитие отрасли будет заключаться в увеличении доли общественного животноводства как за счет строительства новых крупных промышленных комплексов, так и за счет реконструкции и модернизации существующих ферм. В настоящее время построены и дают продукцию пять молочных комплексов по 1200 голов коров каждый с общим объемом инвестиций более 2 млрд руб. Для их комплектации завозили скот из Австралии и Эстонии (4556 голов породы голштинская и красная эстонская).

Еще 565 голов было приобретено в Германии и Австралии через «Росагролизинг». Это позволит не только стабилизировать поголовье коров в области, но и планомерно наращивать его, доведя до 51 тыс. в сельхозпредприятиях. Увеличение доли племенного крупного рогатого скота в общественном стаде даст возможность комплектовать товарные хозяйства молодняком, полученным от высокопродуктивных коров, довести удельный вес племенного скота с 11,5 % в общем поголовье крупного рогатого скота области до 17,5 %, увеличить продуктивность скота в сельхозпредприятиях до 4300 кг молока на одну фуражную корову.

В молочном скотоводстве Псковской области идет процесс сокращения поголовья крупного рогатого скота, в том числе коров. Эта тенденция связана в основном с недостаточной рентабельностью отрасли (менее 25 процентов), обусловленной диспаритетом цен на энергоресурсы, комбикорма, технику и продукцию животноводства.

2. АНАЛИЗ ВАРИАЦИИ МОЛОЧНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ КОРОВ

Вариация— различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация— необходимое условие существования и развития массовых явлений. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками.

Самыми простыми признаками вариации являются минимум и максимум — самое наименьшее и наибольшее значение признака в совокупности. Число повторений отдельных вариантов значений признаков называют частотой повторения (f _i ).

Частоты удобно заменять частостями — w_i . Частость — относительный показатель частоты, который может быть выражен в долях единицы или процентах и позволяет сопоставлять вариационные ряды с различным числом наблюдений. Выражается формулой:

Для измерения вариации признака применяются различные абсолютные и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. К относительным показателям колеблемости относят коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.

Абсолютные и средние величины не могут дать всесторонней характеристики изучаемой совокупности, не позволяют судить о структуре совокупности, о внутреннем ее строении. Более полное представление об изучаемой совокупности может быть получено путем исследования различий между единицами совокупности с помощью измерения колеблемости изучаемого признака.

Размах вариации (R) представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в изучаемой совокупности (R = Х _max — X_min ).

Этот показатель дает самое общее представление о колеблемости изучаемого признака, так как показывает разницу только между предельными значениями вариантов. Зависимость от крайних значений признака придает размаху вариации неустойчивый, случайный характер.

Размах вариации не связан с частотами в вариационном ряду. т. е. с характером распределения. Размах вариации не дает никакой информации об особенностях исследуемых совокупностей и не позволяет оценить степень типичности полученных средних. Область применения этого показа-геля ограничена достаточно однородными совокупностями.

Для характеристики вариации признака нужно знать не только амплитуду (размах) его значений, но и уметь обобщить отклонения всех этих значений от какой-либо типичной для изучаемой совокупности величины. В качестве такой величины используют среднюю арифметическую. Такие показатели вариации, как среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение основаны на рассмотрении отклонений значений признака отдельных единиц совокупности, от средней арифметической.

Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их средней арифметической:

• где d — среднее линейное отклонение;
• || — абсолютное значение (модуль) отклонения варианта от средней арифметической;
• f-частота.

Первая формула применяется, если каждый из вариантов встречается в совокупности только один раз, а вторая — в рядах с неравными частотами. Необходимость использования в формулах среднего линейного отклонения модулей отклонений вариантов от средней вызвана тем, что алгебраическая сумма этих отклонений равна нулю по свойствам средней арифметической. Среднее линейное отклонение показывает, насколько в среднем колеблется величина признака у единиц исследуемой совокупности, и выражается в тех же единицах измерения, что и варианты.

Таблица 2 — Показатели вариации продуктивности коров

Предприятия	x	f	x*f	x-x	(x-x) 2	(x-x) 2 *f
1	41,127	970,000	39893,000	11,991	143,779	139465,544
2	38,728	169,000	6545,000	9,592	92,002	15548,415
3	4,351	251,000	1092,000	-24,785	614,317	154193,604
4	32,184	49,000	1577,000	3,048	9,288	455,121
5	34,726	1194,000	41463,000	5,590	31,249	37311,713
6	30,000	250,000	7500,000	0,864	0,746	186,615
7	29,203	202,000	5899,000	0,067	0,004	0,905
8	15,333	72,000	1104,000	-13,803	190,514	13717,019
9	27,913	450,000	12561,000	-1,223	1,495	672,733
10	24,649	202,000	4979,000	-4,488	20,138	4067,815
11	15,125	24,000	363,000	-14,011	196,309	4711,408
12	20,455	66,000	1350,000	-8,681	75,368	4974,288
13	30,294	85,000	2575,000	1,158	1,341	114,001
14	32,975	158,000	5210,000	3,839	14,735	2328,184
15	26,128	133,000	3475,000	-3,008	9,049	1203,553
16	16,226	53,000	860,000	-12,910	166,658	8832,868
17	14,620	50,000	731,000	-14,516	210,715	10535,741
18	31,247	194,000	6062,000	2,111	4,458	864,856
19	29,653	400,000	11861,000	0,516	0,267	106,701
20	31,998	400,000	12799,000	2,861	8,188	3275,228
21	38,583	400,000	15433,000	9,446	89,236	35694,396
22	37,045	996,000	36897,000	7,909	62,555	62304,609
23	26,307	300,000	7892,000	-2,829	8,005	2401,572
24	42,799	900,000	38519,000	13,663	186,674	168006,595
25	24,063	397,000	9553,000	-5,073	25,736	10217,117
26	31,148	600,000	18689,000	2,012	4,049	2429,644
27	47,682	500,000	23841,000	18,546	343,953	171976,693
28	41,249	430,000	17737,000	12,113	146,720	63089,750
Итого	815,809	9895,000	8072425,616		2657,551	918686,687

1. Рассчитаем среднее поголовье по формуле:

f _ср =

f _ср = = 353,392

2. Рассчитаем молочную продуктивность по формуле средней арифметической взвешенной:

x =

x = = 815,809

3. Рассчитаем показатели вариации:

3.1. Размах вариации

R = x _max — x_min

R = 47,682 — 4,351 = 43,331

Следовательно, разница между наибольшим и наименьшим удоем с одной головы по совокупности предприятий составляет 43,331.

3.2. Дисперсия

=

= = 92,844

3.4.Среднеквадратическое отклонение

3.4. Средне линейное отклонение

3.5. На основании среднеквадратического отклонения получим коэффициент вариации:

V = .

Таким образом, коэффициент вариации 33,066% ниже уровня 35%, следовательно, совокупность предприятий можно признать однородной и считать, что средняя арифметическая выражает типический уровень признака.

Если сравнить продуктивность коров предприятия №3 — 251 ц/гол со средним значением по совокупности предприятий 353,392, то видно, что продуктивность коров ниже среднего значения по всей совокупности. Это означает, что данное предприятие является экономически неэффективным предприятием по продуктивности молочного стада.

3. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ОБЪЁМ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА

Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния на результаты производства следует начинать с логического анализа причинно- следственных взаимосвязей между показателями, состав которых определяется темой проводимого исследования. Например, для описания статистических взаимосвязей между показателями эффективности производства молока может быть рассмотрена следующая цепочка взаимосвязанных показателей: затраты на 1 корову — удой молока — производительность труда — себестоимость производства — рентабельность производства молока. Выбрав показатель затраты на 1 корову в качестве факторного признака, в качестве результативного следует рассматривать удой молока на 1 корову. А удой молока на 1 корову является факторным признаком по отношению к себестоимости производства и т.д.

3.1 Статистические группировки

Группировка-это разделение совокупности на части по существенным признакам.

Группировка является важным статистическим методом обощения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

По числу группировок и признаков:

1) Простая группировка-данные по признаку и подсчёт итогов

2) Сложная группировка — группируем данные на отдельные группы и подсчитываем данные по отдельным группам и общие данные.

3) Комбинационная группировка — когда мы ведем расчет по двум признакам

4) Многомерная группировка-группировка по 3 и более признакам

Цель группировок

• выделить важнейшие социально-экономические типы явлений
• дать характеристику состава (структуры) совокупности по какому-либо признаку в пределах уже определенного соц.эконом типа
• выявить взаимосвязи в изменениях изучаемых признаков.

Для оценки характера изменения взаимодействующих показателей при достаточно большом числе наблюдений может быть использован метод статистических группировок. Проводить аналитическую группировку рекомендуется в следующей последовательности:

1) Выбрать группировочный признак, в качестве которого обычно используют факторный признак.

2) Построить ранжированный ряд по группировочному признаку (т.е. разложить показатели в порядке возрастания), изобразить его графически и проанализировать. Если крайние хозяйства будут резко отличаться по значению от всей совокупности, то их следует либо выделить в особую группу, либо отбросить.

3) Определить величину интервала:

• где — наибольшее значение группировочного признака;
• наименьшее значение группировочного признака;
• К — количество групп.

В связи с тем, что при проведении аналитических группировок число единиц в группах должно быть достаточно большим (не менее 5), при заданном объеме совокупности (28 предприятий), рекомендуется выделить 3 группы (К=3).

4) Определить границы интервалов групп и число предприятий в них. В соответствии с законом нормального распределения наибольшее их число должно находиться во второй (центральной) группе. В том случае, когда наибольшее число единиц попадает в первую или в третью группу, группировку следует проводить на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду. Использовать формулу для определения величины интервала в этом случае не следует.

5) По полученным группам и по совокупности в целом необходимо определить сводные данные. Для этого составляют вспомогательную таблицу, которую следует представить в приложении.

6) На основе полученных сводных данных определяют относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности. Полученные показатели представляют в виде итоговой группировочной таблицы и проводят их анализ. При этом следует определить не только среднюю величину факторного (группировочного) и результативного признака.

Простая группировка.

1) В качестве факторного (группировочного) признака выберем уровень продуктивности коров.

2) Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (тыс.руб.): 41,13; 38,73; 4,35; 32,18; 34,73; 30,00; 29,20; 15,33; 27,91; 24,65; 15,13; 20,45; 30,29; 32,97; 26,13; 16,23; 14,62; 31,25; 29,65; 32,00; 38,58; 37,05; 26,31; 42,80; 24,06; 31,15; 47,68; 41,25.

i = (47,68-4,35)/3 = 14,44 (тыс. рублей)

4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:

4,35+14,4=18,75 (тыс. рублей) — 5 предприятий;

18,75+14,44 = 33,15 (тыс. рублей) — 15 предприятий;

• свыше 33,15 тыс. рублей — 8 предприятий.

В данном случае наибольшее число единиц попадает во вторую группу, следовательно группировку следует проводить на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду, формулу для определения величины интервала в этом случае использовать не следует.

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с ростом затрат на 1 корову их продуктивность в среднем возрастает.

Так во второй группе предприятий средний уровень затрат на 1 корову больше, чем в первой на 15,42 (тыс. рублей) или на 117,5%. При этом средний удой молока во второй группе выше на 6635,47 ц или на 188,9 %, т.е. увеличение затрат на 1 корову от первой ко второй группе ведет к увеличению удоя молока.

Рост уровня затрат на 1 корову в третьей группе по сравнению со второй на 11,69 тыс. руб. или 140,9% приводит к увеличению надоя на 20075,53 ц или 368,9%. Максимальный уровень надоя молока в 8 предприятиях третьей группы вызван влиянием не только интенсивности производства, но рядом других факторов.

Выводы сделанные по итогам аналитической группировки становятся достоверными и объективными в том случае, когда групповые средние результативного признака значительно отличаются друг от друга.

В условиях незначительного расхождения групповых средних это явление может быть следствием влияния случайных причин, а не влиянием фактора положенного в основу группировки.

Поэтому достоверность сделанных выводов необходимо подтвердить существенным различием групповых средних. Это позволяет сделать критерий Фишера (F-критерий), фактическое значение которого определяется по формуле:

• где — межгрупповая дисперсия;
• остаточная дисперсия.

где — средняя групповая;

• средняя общая;
• m- число групп;
• n- число вариантов в группе.

Определим

где — общая вариация;

• межгрупповая вариация

N- общее число вариантов(N=28).

Общую вариацию определяем по формуле:

• варианты;
• общая средняя =29,1 тыс. руб.

Для определения общей вариации затрат на 1 корову необходимо использовать все варианты исходной совокупности (тыс. руб.): 41,13; 38,73; 4,35; 32,18; 34,73; 30,00; 29,20; 15,33; 27,91; 24,65; 15,13; 20,45; 30,29; 32,97; 26,13; 16,23; 14,62; 31,25; 29,65; 32,00; 38,58; 37,05; 26,31; 42,80; 24,06; 31,15; 47,68; 41,25.

= 2657,685

= 2272,6

= (2657,685-2272,6)/25 = 15,4

F _факт = 1136,3/15,4 = 73,8

Фактическое значение F-критерия сравнивают с табличным.

составило 11,4.

Если >, утверждают о значительном различии между группами, а если наоборот — различие между группами обусловлено влиянием случайных факторов.

Т.к. в приведенном примере >, влияние уровня затрат на удой молока на 1 корову следует признать существенным.

Комбинационная группировка.

Если в основу группировки положено несколько признаков, то такую группировку называют сложной. При использовании комбинационной группировки группы, выделенные по одному из признаков, затем подразделяются на подгруппы по другому признаку, в свою очередь подгруппы могут быть разделены по следующему признаку и т.д. Общее число выделенных групп будет равно произведению числа группировочных признаков на число выделенных групп в каждой из них.

Требуется изучить следующие зависимости:

• денежные затраты на одну корову и молочная продуктивность коров (средний надой на одну голову молочного стада коров);

— Выделим типические группы по намеченным признакам. Для этого построим и проанализируем ранжированный и интервальный ряд по первому группировочному признаку: среднегодовая численность поголовья коров, определим величину интервала и число групп в нем. Затем внутри каждой группы построим ранжированный и интервальный ряды и по второму признаку — денежные затраты в среднем на одну голову молочного стада, а также установим число групп и интервал.

Выделим две типические группы по среднегодовой численности поголовья коров, руб./ц.

H=(X _max — X_min )/n;

H=(1194-24)/2=585

В результате получим интервальный ряд:

I -до 585

II-более 585

Построим ранжированный ряд по среднегодовой численности поголовья коров: 24; 49; 50; 53; 66; 72; 85; 133; 158; 169; 194; 202; 202; 250; 251; 300; 397; 400; 400; 400; 430; 450; 500; 600; 900; 970; 996; 1194.

Следующим этапом будет построение ранжированного ряда по второму показателю: 11,6; 17,3; 19,5; 23,5; 24,0; 24,8; 26,3; 27,1; 28,6; 29,0; 29,2; 29,5; 29,7; 29,8; 31,6; 33,7; 34,1; 34,2; 36,5; 36,6; 37,6; 37,7; 41,2; 42,9; 43,1; 43,9; 44,6; 56,2.

Выделим в этом ранжированном ряду три типические группы. Величина интервала составит: H=(56,2-11,6)/3=14,9

Получаем второй интервальный ряд:

• I — до 26,5;
• II — 26,5-41,4;
• III — более 41,4.

Каждая группа по второму показателю будет подразделяться на две группы по первому признаку.

Составим макет комбинационной таблицы, в которой предусмотрим подразделение совокупности на группы и подгруппы, а также графы для записи числа районов, валового надоя от коров молочного стада, ц. и количества коров молочного стада, гол.

Проанализируем полученные данные зависимости между молочной продуктивностью коров и себестоимостью 1 ц молока (прямые затраты труда на 1 ц молока — трудоёмкость).

Построим ранжированный ряд по группировочному признаку (ц): 14,62; 20,45; 27,91; 24,06; 26,13; 24,65; 26,31; 4,35; 15,13; 15,33; 30,29; 30,00; 29,65; 31,25; 31,15; 32,97; 32,18; 32,00; 29,20; 37,05; 41,13; 42,80; 41,25; 34,73; 16,23; 38,58; 38,73; 47,68.

3) Определим величину интервала:

i = 14,444

4) Определим границы интервалов и число предприятий в них:

4,35+14,444 = 18,794 (ц) — 5 предприятий;

18,794+14,444 = 33,238 (ц) — 15 предприятий;

• свыше 33,238 (ц) — 8 предприятий.

В данном случае наибольшее число единиц попадает в третью группу, следовательно группировку следует проводить на основе анализа интенсивности изменения группировочного признака в ранжированном ряду, формулу для определения величины интервала в этом случае использовать не следует.

Таблица — Влияние удоя молока на себестоимость молока

Группы предприятий по удою молока на 1 корову. тыс. рублей	Число предприятий	Удой на 1 корову, ц	Себестоимость 1 ц молока, тыс. рублей
4,35 — 18,794	5	16,23	0,788
		15,33	0,971
		15,13	0,904
		14,62	1,049
		4,35	0,895
В среднем по группе	13,131	0,921
18,794 — 33,238	15	32,97	0,614
		32,18	0,897
		32,00	1,606
		31,25	0,762
		31,15	0,867
		30,29	0,919
		30,00	0,824
		29,65	2,391
		29,20	0,343
		27,91	0,827
		26,31	0,884
		26,13	0,959
		24,65	0,971
		24,06	0,865
		20,45	0,898
В среднем по группе	28,548	0,975
Свыше 33,238	8	47,68	0,818
		42,80	1,037
		41,25	5,719
		41,13	0,954
		38,73	1,027
		38,58	0,885
		37,05	1,088
		34,73	1,650
В среднем по группе	64,388	2,636
Итого по совокупности	28	815,81	32,41

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с ростом удоя молока в среднем растет себестоимость 1 ц молока. Так во второй группе предприятий средний уровень удоя значительно больше, чем в первой, и при этом себестоимость 1 ц молока во второй группе больше на 0,054 (тыс. рублей), т.е. рост удоя молока от первой ко второй группе приводит к среднему увеличению себестоимости молока.

Максимальный уровень окупаемости коммерческих затрат в 5 предприятиях вызван влиянием не только уровнем удоя молока, но и рядом других факторов.

Используем критерий Фишера(F-критерий):

=9,129 (тыс. рублей)

=1,158 (тыс.рублей)

Для определения общей вариации окупаемости коммерческих затрат необходимо использовать все варианты исходной совокупности (тыс. руб.): 14,62; 20,45; 27,91; 24,06; 26,13; 24,65; 26,31; 4,35; 15,13; 15,33; 30,29; 30,00; 29,65; 31,25; 31,15; 32,97; 32,18; 32,00; 29,20; 37,05; 41,13; 42,80; 41,25; 34,73; 16,23; 38,58; 38,73; 47,68.

W _общ = 18,258

= (18,258-1,158)/29 = 0,611

= 14,941

Т.к. в приведенном примере <, влияние уровня удоя молока на себестоимость 1 ц. молока следует признать несущественным.

Сравним группы по валовому надою на 1 корову, ц . Проанализируем валовый надой на 1 корову, ц. При цене реализации молока, ц. до 667,5 руб./ц. изменяется валовый надой на 1 корову, ц. изменялся по мере увеличения выручки на 100 га с/ угодий с 31,06 в I группе до 23,30 во II и 29,42 в III группе.

При цене реализации молока, руб/ц, более 667,5 руб./ц. валовый надой на 1 корову уменьшается, в III группе нет, т.к. при выручке со 100 га с/х угодий более 239,65 руб/ц цена реализации в данной группе ниже 667,5,в I группе больше, чем в II на 42,85-41,85=1 ц.

3.2 Регрессионно-корреляционный анализ

Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. На основе логического анализа и системы группировок выявляется перечень признаков: факторных и результативных, который может быть положен в основу формирования регрессионной модели связи.

Если результативный признак находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии.

Для выражения взаимосвязи между удоем молока на 1 корову (х ₁ ), затратами на 1 корову (х₂ ) и себестоимостью 1 ц молока (Y) может быть использовано следующее уравнение:

Параметры , , определяют в результате решения системы трех нормальных уравнений:

32,482=а ₀ *28 + а₁ *815,810 + а₂ *903,8

874,01=а ₀ *815,810 + а₁ *26427,15 + а₂ *28011,82

981,58=а ₀ *903,8 + а₁ *28011,82 + а₂ *31579,3

1,160=а ₀ + а₁ *29,136 + а₂ *32,279

1,071=а ₀ + а₁ *32,394 + а₂ *34,336

1,086=а ₀ + а₁ *28,538 + а₂ *33,221

а ₀ = 29,136а₁ + 32,279а₂ — 1,160

а ₁ = 0,036 — 1,083а₂

а ₂ = 0,03 — 0,954а₂

а ₂ = 0,002

а ₁ = 0,034

а ₀ = 0,48

В результате решения данной системы на основе исходных данных по 28 предприятиям было получено следующее уравнение регрессии:

Y = 0,48 + 0,034х ₁ + 0,002х₂

Коэффициент регрессии а ₁ = 0,034 показывает, что при увеличении удоя молока на 1 ц себестоимость 1 ц молока повышается в среднем на 0,034 тыс. руб. (при условии постоянства уровня затрат на 1 корову).

Коэффициент а₂ = 0,002 свидетельствует о среднем увеличении себестоимости 1 ц молока на 0,002 тыс. руб. при увеличении уровня затрат на 1 корову на 1000 руб. (при постоянстве удоя на 1 корову).

Теснота связи между всеми признаками, включенными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции:

• где ;
• ;

• коэффициенты парной корреляции между , и Y.

; ; ;

• ;
• ;
• ;

• ;
• ;
• ;

• ;
• ;
• .

В рассматриваемом примере были получены следующие коэффициенты парной корреляции:

= — 0,646

= — 0,043

=0,24

=31,215

=35,056

=26333,181

=1,160

=30,743

=32,279

=1,142

=9,268

=6,028

=-0,646;

• =-0,043;
• =0,24.

Следовательно, между уровнем себестоимости 1ц молока (Y) и удоем молока с 1 коровы () связь обратная слабая, между уровнем себестоимости и затратами на 1 корову () связь прямая средняя. При этом имеет место мультиколлиниарность, т.к. между факторами существует более тесная связь(=0,24), чем между вторым фактором и результатом.

Между всеми признаками связь прямая тесная, т.к. R=0,727. Коэффициент множественной детерминации D=0,727 ² *100% = 52,853% вариации уровня себестоимости 1 ц молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.

Для оценки значимости полученного коэффициента R используют критерий F-Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:

• где n- число наблюдений;
• m- число факторов.

F _факт = 18,561

определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы: и

=4,1, =26 и =1.

Т.к. >, значение коэффициента R следует признать достоверным, а связь между , и Y — тесной.

Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, наряду с коэффициентами регрессии и корреляции определяют коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения.

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько % в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:

Таким образом, изменение на 1% удоя молока на 1 корову ведет к среднему уменьшению себестоимости 1 ц молока на 9,01%, а изменение на 1% уровня затрат на 1 корову — к среднему ее увеличению на 5,56%.

При помощи в-коэффициентов дается оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения () изменится результативный признак с изменениями соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения ().

Т.е. наибольшее влияние на себестоимость 1 ц. молока с учетом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.

Коэффициенты отдельного определения используются для определения в суммарном влиянии факторов долю каждого из них:

Таким образом, на долю влияния первого фактора приходится 7%, второго — 1%.

4. ИНДЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ВАЛОВОГО СБОРА И СРЕДНЕЙ УРО-ЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР

Для характеристики явления и процессов экономической жизни статистика широко применяет обобщающие показатели в виде средних, относительных величин и всякого рода коэффициентов. К таким обобщающим показателям относятся и индексы. В широком понимании слово «индекс» означает показатель. Однако в экономической статистике это слово приобретает специфическое значение.

В статистике под индексом понимается относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т. д.).

По степени охвата явления индексы бывают индивидуальные и общие.

Индивидуальные индексы представляют собой относительные величины динамики, планового задания, выполнения плана, сравнения, координации.

В зависимости от экономического содержания индивидуальные индексы бывают: физического объема продукции, себестоимости, цен, производительности труда и т. д.

Например, индекс валового надоя молока будет рассчитываться, как отношение продукции отчетного года к продукции базисного года (то есть предшествующего отчетному).

Этот индекс показывает, во сколько раз возрос (уменьшился) валовой надой молока в отчетном периоде по сравнению с базисным, или сколько процентов составляет рост (снижение) валового надоя молока.

Для измерения динамики сложного явления, составные части которого непосредственно несоизмеримы (изменения физического объема продукции, включающей разноименные товары; индекс цен на все сельскохозяйственные продукты и т. д.), рассчитывают общие индексы.

Если индексы охватывают не все элементы сложного явления, а только часть их, то такие индексы называются групповыми, или субиндексами, например, индексы физического объема продукции отдельных отраслей сельского хозяйства. Групповые индексы отражают закономерности в развитии отдельных компонентов изучаемых явлений.

В зависимости от формы построения различают индексы агрегатные и средние. Агрегатный индекс — это сложный относительный показатель, характеризующий среднее изменение социально-экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов. Здесь сравниваются две суммы одноименных показателей. Числитель и знаменатель агрегатного индекса представляют собой сумму произведений двух величин, одна их которых меняется, а другая остается неизменной. Агрегатная форма общих индексов является основной формой экономических индексов. Средние индексы — производные, они получаются в результате преобразования агрегатных индексов.

С помощью индексных систем можно измерить, какую роль в динамике сложного явления (так будем называть показатель, состоящий из произведения двух факторов-компонентов) составляют интенсивный и экстенсивный факторы. На этой же основе можно определить, в какой мере абсолютные приросты важнейших элементов экономики обусловлены действием интенсивных и экстенсивных факторов развития.

По характеру объекта исследования общие индексы подразделяются на индексы количественных и качественных показателей. В основе такого деления индексов лежит вид индексируемой величины.

По объекту исследования различают индексы производительности труда, физического объема продукции и т. д.

Далее проведем индексный анализ продуктивности коров и валового надоя молока.

Для изучения общей тенденции развития молочной отрасли в хозяйствах нескольких районов Псковской области были использованы приемы индексного анализа. Результаты данной стадии исследования помогли более полно изучить среду функционирования хозяйств и сопоставить влияние субъективных и объективных факторов спада в молочной отрасли данного хозяйства.

Определим общее изменение средней продуктивности коров:

1. Относительное изменение покажет общий индекс средней продуктивности, рассчитанный по формуле:

2. Абсолютное изменение средней продуктивности находится:

(ц/гол.)

Следовательно, средняя продуктивность коров в 2010 году в хозяйствах по сравнению с 2009 годом увеличилась на 0,29 ц/гол или на 0,1 %.

Средняя продуктивность находится под влиянием двух факторов:

• продуктивности коров в отдельных хозяйствах;
• структура стада коров.

Относительное влияние изменения первого фактора на среднюю продуктивность покажет общий индекс продуктивности постоянного состава:

Абсолютное влияние рассчитаем как разницу между числителем и знаменателем:

(ц/гол.)

Следовательно, за счёт увеличения продуктивности коров в отдельных хозяйствах, средняя продуктивность в 2010 г. по сравнению с 2009 г. повысилась на 0,29% или на 29 ц/гол.

Рассмотрим влияние 2-го фактора, т.е. рассмотрим влияние изменения районной структуры поголовья (изменение доли высоко продуктивных хозяйств).

Относительное влияние покажет индекс структуры:

Абсолютное изменение рассчитано как разница между числителем и знаменателем:

(ц/гол.)

Следовательно, структура поголовья не изменилась, как и средняя продуктивность коров.

Проверим взаимосвязь рассчитанных показателей. Взаимосвязь индексов покажем с помощью мультипликативной модели продуктивности:

1,01=1*1,01

1,01=1,01

Взаимосвязь абсолютных показателей покажем с помощью аддитивной модели продуктивности:

0,29 ц/гол. = 0,29 ц/гол. — 0 ц/гол.

0,29 ц/гол. = 0,29 ц/гол.

Индексный анализ валового надоя молока:

1. Относительное изменение:

2. Абсолютное изменение:

(ц)

Следовательно, валовой надой молока в 2010 г по сравнению с 2009 г увеличился на 1,5% или на 4331,97 ц.

На изменение валового надоя по хозяйствам района оказывают влияние 3 фактора:

• а) изменение продуктивности в отдельных хозяйствах;
• б) Изменение поголовья (экстенсивный фактор).

Покажем влияние изменения продуктивности в отдельных хозяйствах.

Относительное изменение покажет общий индекс постоянного состава:

Абсолютное изменение составит:

(ц)

Таким образом, за счет увеличения продуктивности коров в большинстве хозяйств валовой надой молока увеличился на 2883,9 ц или на 0,1 %.

Таким образом, индексный анализ показал, что увеличение валового надоя молока в районах произошло за счёт сокращения поголовья коров. К тому же наблюдается подъем продуктивности коров по исследуемым хозяйствам. Повышение продуктивности коров в изучаемой совокупности предприятий скомпенсировало отрицательное влияние сокращения поголовья коров, и обусловили повышение средней продуктивности коров.

Поэтому для дальнейшего повышения валового надоя и продуктивности коров должны быть найдены резервы по увеличению поголовья коров, и особое внимание должно быть уделено совершенствованию структуры стада.

Следовательно, продуктивность — основной путь развития отрасли молочного скотоводства, который позволит увеличить не только объем производства, но и эффективность отрасли. В связи с изложенным представляет интерес выявление резервов роста продуктивности коров в каждом предприятии и их совокупности на базе исследования статистических данных: группировки, дисперсии и корреляционного анализа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе были проведены различные анализы взаимосвязи продуктивности и себестоимости молока, которые показали, что повышение продуктивности благоприятно сказывается на себестоимости данной продукции.

В ходе Курсовой работы я выяснила, что на повышение экономической эффективности скотоводства влияют следующие факторы: полноценное кормление животных, совершенствование их породной и возрастной структуры, улучшение ухода за животными и их содержания, правильная организация процессов воспроизводства стада, повышение материальной заинтересованности доярок в результатах их труда, наведение должного порядка в реализации молока, обеспечение полноты учета произведенной продукции и оприходования выручки.

В целом, хозяйства Великолукского, Локнянского и Новосокольнического районов Псковской области развивались равномерными темпами. В динамике последних лет численность поголовья в хозяйствах повышалась при одновременном повышении продуктивности коров, что является положительным моментом для хозяйства.

На протяжении анализа продуктивности коров по 28 хозяйствам вытекает один вывод — в хозяйствах Псковской области имеются все необходимые условия, позволяющие вести рентабельное производство молока. Для этого в их распоряжении благоприятные природные, климатические и экономические условия.

Однако индексный анализ показал, что увеличение валового надоя молока в районах произошло за счёт повышения поголовья коров.

В настоящий момент, на мой взгляд, наиболее яркими проблемами молочного производства являются: 1) сезонность производства, 2) большое количество устаревшей техники, а также отсталые технологии производства, 3) недостаток квалифицированных кадров, 4) низкое качество кормления и содержания животных. Поэтому мероприятия, направленные на преодоление данных нарушений, должны стать весомым фактором использования имеющихся резервов повышения продуктивности молочного стада в исследуемых хозяйствах.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

2. Колесникова И.И. Социально-экономическая статистика: Учеб. пособие. — М.: Новое Издание, 2002.

3. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. — М.: ОМЕГА-Л, 2006.

4. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2002.

5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник/ Под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. — М.: Финансы и статистика,2005.

6. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. — М.: Юристъ, 2001.

7. Социальная статистика: Учебник/ Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2003.

8. Теория статистики: Учебник/ Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2006.

9. Экономическая статистика: Учебник/ Под ред. Ю.Н. Иванова. — М.: Инфра-М, 2003.

10. http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst.htm

11. http://ru.wikipedia.org.wiki

12. www.twirpx.com