Статистико-экономический анализ эффективности производства подсолнечника

Аналитическая группировка выявила необходимые связи и зависимости в отрасли производства подсолнечника, так с повышением уровня интенсификации данной отрасли (с увеличением производственных затрат денежных средств на 1 гектар посева подсолнечника) с 3274 руб. до 11157 руб. увеличивается урожайность с 10,0 ц/га до 29,5 ц/га.

3.3 Сущность дисперсионного анализа. Оценка существенного влияния изучаемого фактора на урожайность подсолнечника

Дисперсионный анализ представляет собой метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа можно решать следующие задачи:

1. Дать общую оценку существенности различий в средних илигруппировочных данных по одному или нескольким факторным признакам.

2. Дать оценку взаимодействия между двумя, тремя и большим числом факторов.

3. Дать оценку частных различий между средними.Дисперсионный анализ включает в себя:

1. Установление основных источников варьирования результативногопоказателя и объем вариации по источникам образования.

2. Вычисление дисперсии.

3. Анализ, на основе которого формируется вывод.

Общественные явления находятся под воздействием различных факторов. Однако влияние факторов различно. Влияние одних существенно, а других несущественно. Основной характеристикой существенности влияния факторе на результат является критерий Фишера (F).

Фактическая величина этого показателя рассчитывается на основе дисперсионного анализа (Fфакт), а теоретическая величина (Fтeop.) определяется при уровне значимости = 0,05. Это значит, что в пяти случаях из ста Fфакт=Fтеор, а в других случаях они отклоняются друг от друга. При этом если Fфакт>Fтеор, то влияние изучаемого фактора на результат будет существенным, а если Fфакт <Fтеор, то несущественным.

В основе дисперсионного анализа лежит правило сложения дисперсий:

,

где

- общая дисперсия, которая измеряет влияние на результат всех факторов;

- факторная дисперсия, которая показывает влияние изучаемого фактора на результат;

- остаточная дисперсия, которая показывает влияние на результат всех остальных факторов кроме изучаемого.

При определении каждой из дисперсии важное значение имеет расчет числа степени свободы, т.е. числа независимых отклонений от средней величины.

Для общей дисперсии число степеней свободы определяется по формуле:

К=n-1,

где

n - число единиц изучаемой совокупности;

Для факторной дисперсии число степеней свободы определяется следующим образом:

К=N-1,

где

N - число групп.

Для остаточной дисперсии:

K = (n-1)-(N-1).

Для оценки существенности зависимости, обнаруженной методом группировки исходя из предыдущей главы, можно провести однофакторный дисперсионный анализ и оценить существенность влияния производственных затрат на 1 га посева подсолнечника на урожайность. Для этого необходимо иметь следующие расчетные данные, которые приведены в таблице 12.

Таблица 10.-Расчет общей вариации урожайности подсолнечника по предприятиям Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов.

Номер хозяйства	Наименование хозяйств	Урожайность	(x-хср)
1	ООО Поле	17,2	-4,9	24,01
2	Нижнекисляйские семена	25,3	3,2	10,24
3	Инвестагрокомплекс	21,2	-0,9	0,81
4	Агрофирма Шипова Дубрава	15,1	-7	49
5	ООО Бутурлиновский агрокомплекс	24,1	2	4
6	ООО Ника	29,5	7,4	54,76
7	СХА Заря	36,1	14	196
8	СПК Русь	30	7,9	62,41
9	ЗАО Дружба	30,4	8,3	68,89
10	Подгорное	26,6	4,5	20,25
11	Большевик	31,6	9,5	90,25
12	Гранат	26,6	4,5	20,25
13	Калинка	10	-12,1	146,41
14	Майс	13,8	-8,3	68,89
15	Манино	23,6	1,5	2,25
16	СПК Агро-Нива	22	-0,1	0,01
17	Спутник	22	-0,1	0,01
18	ООО Агротех-Гарант Хлебородное	24,2	2,1	4,41
19	Новая Криуща	13,3	-8,8	77,44
20	ООО Вектор	31,8	9,7	94,09
21	Бавария	9,7	-12,4	153,76
22	Куйбышева	26,2	4,1	16,81
23	СХА им. Ленина	28,3	6,2	38,44
24	ООО Комсомольское	26,1	4	16
25	ООО Нива	27,1	5,1	26,01
Итого	=22,1	39,4	1245,4

Аналитическая группировка показала наличие прямой связи между величиной производственных затрат на 1 га посева подсолнечника и урожайностью, но она не дает ответа на вопрос: «Насколько эта связь существенна?» Поэтому, логическим продолжением группировки является дисперсионный анализ. В целях решения поставленной задачи строится однофакторный дисперсионный комплекс следующей последовательности:

1) Определим общую вариацию урожайности подсолнечника:

W_общ= )²,

где х - урожайность подсолнечника в каждом хозяйстве,

- средняя урожайность в предприятиях Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов по результатам группировки.

W_{общ=1245,4}

2) Определим факторную вариацию, которая показывает влияние на урожайность подсолнечника изучаемого фактора (величины производственных затрат):

W_факт= )²*f],

где - средняя урожайность в каждой группе по результатам группировки,

- средняя урожайность в предприятиях Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов по результатам группировки.

f - число предприятий в каждой группе.

_{=146,4+121,5+0,32+49+54,7+105,8=477,2}

3) Определим остаточную вариацию урожайности подсолнечника:

W_ост=W_общ-W_факт

W_ост=1245,4-477,2=768,2

4) Определим общую дисперсию:

где N- число предприятий,

N-1-число свобод для общей дисперсии.

²_общ==51,9

5) Определим факторную дисперсию:

где n - число групп,

n-1-число степеней свободы для остаточной дисперсии.

²_факт==95,4

6) Определим остаточную дисперсию:

где [] - число степеней свободы для остаточной дисперсии.

²_ост==40,4

7) Определим фактическое значение критерии Фишера:

F_факт==2,36

8) Так как фактическое значение критерия Фишера (2,36) ниже теоретического (2,74), то влияние изучаемого фактора (величины производственных затрат на 1 га посева подсолнечника) на урожайность подсолнечника не существенно, что дает основание использовать изучаемый фактор при построении корреляционно-регрессионной модели урожайности подсолнечника.

Глава 4. Проектная часть

4.1 Сущность и основные условия применения корреляционного анализа

Исследование объективно существующих зависимостей и взаимосвязей между явлениями и процессами играет в экономике значительную роль, позволяя глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. Для исследования интенсивности и вида причинных связей широко применяется корреляционный и регрессионный анализ. Выявление количественных соотношений дает возможность лучше понять природу исследуемого явления, что, в свою очередь, позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий процесс с целью получения нужных результатов.

Обычно одно и то же экономическое явление, с одной стороны, выступает как результат, следствие одной или нескольких причин, а с другой стороны, служит причиной наступления других явлений или процессов.

Признание факта множественности причин и следствий в реальной действительности нашло свое отражение и при исследовании закономерностей в экономике. Так, на величину себестоимости единицы продукции влияют объем производства, используемая технология и уровень производительности труда. Производительность труда, которая служит причиной формирования себестоимости, в свою очередь, является следствием таких причин, как уровень развития техники и подготовки работников, эффективность использования парка оборудования.

Один из важных признаков причинной связи - это соблюдение временной последовательности причины и следствия: причина всегда предшествует следствию. Однако не каждое предшествующее событие можно считать причиной появления последующего. Для правильного понимания причинно-следственных отношений следует особо выделять факты совпадений и одновременно развивающиеся процессы.

Следует также отметить, что только наличие достаточно большого числа наблюдений обеспечивает практическую возможность выявления статистической связи. Это обусловлено тем, что причинному действию и определяемому им следствию присуща в той или иной степени случайность.

Большинство из экономических процессов представляют собой результат множества одновременно действующих причин. Каждый процесс при повторении его причинного комплекса за счет случайности реализуется с отклонением от закона, лежащего в его основе.

Различают два вида зависимости между экономическими явлениями: функциональная и стохастическая (статистическая). Зависимость между двумя величинами «х» и «у» называется функциональной, если каждому значению величины «х» соответствует единственное значение величины «у», и наоборот. Примером функциональной связи в экономике может служить зависимость производительности труда от объема произведенной продукции и затрат рабочего времени. При этом следует отметить, что если х - детерминированная величина, то и функционально зависящая от нее величина у тоже является детерминированной. Если же х - случайная величина, то и у также случайная величина.

Однако гораздо чаще в экономике имеет место статистическая зависимость, когда каждому фиксированному значению независимой переменой х соответствует не одно, а множество значений зависимой переменной у, причем заранее нельзя сказать, какое именно значение примет у. Это связано с тем, что на у кроме переменной х влияют и многочисленные неконтролируемые случайные факторы. В этой ситуации у является случайной величиной, а переменная х может быть как детерминированной, так и случайной величиной.

Частным случаем статистической зависимости является корреляционная зависимость, при которой функциональной зависимостью связаны фактор х и среднее значение (математическое ожидание) результативного показателя у.

Корреляционная связь проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданному значению зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому - сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины, поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствует случайно распределенные в некотором интервале значения функции.

Но не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативных признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых рост последнего сопровождается уменьшением функции. Такие связи можно назвать также соответственно положительными и отрицательными.

Относительно своей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными.

Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной, если изучаются более чем две переменные, - множественной. Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи.

По силе различают слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей.

В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристики силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая - регрессионный анализ. Некоторые исследователи объединяют эти методы в корреляционно-регрессионный анализ.

Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучение взаимосвязи [10].

4.2 Построение многофакторной корреляционной модели урожайности подсолнечника

Сущность и основные условия применения корреляционного анализа позволяют построить многофакторную корреляционную модель и сделать соответствующие заключения о ее практической значимости.

Для построения экономико-математической модели урожайности подсолнечника используем следующие факторы:

· X1 - производственные затраты на 1 га посева подсолнечника (уровень интенсивности), руб.;

· X2 - нагрузка пашни на 1 трактор, га;

· X3 - фондовооруженность 1 работника, руб.;

· X4 - энерговооруженность 1 работника, л.с.;

· X5 - уровень специализации, %;

· X6 - затраты труда на 1 га посева подсолнечника, чел/час;

· Х7 - фондообеспеченность хозяйства, руб.;

· Х8 - уровень концентрации, га

· Х9 - трудообеспеченность (число работников на 100 га пашни), чел.

Таблица 11. Исходные данные для корреляционно - регрессионного анализа

Номер хозяйств	Урожайность,ц/га	Расчетные показатели
		Производственные затраты на 1 га посева, руб	Нагрузка пашни на 1 трактор, га	Фондовооруженность 1 работника, тыс. руб	Энерговооруженность 1 работника	Уровень специализации, %	Затраты труда на 1 га посева, чел/час	Фондообеспеченност хозяйства, тыс. руб	Уровень концентрации, га	Трудообеспеченность, чел
	Y	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9
1	17,2	7267	72	3011	12,3	60,1	7	469	150	0,2
2	25,3	12568	157	837	14,2	29,5	2	179	600	2,6
3	21,2	6911	210	1283	58,6	73,9	7	3133	2434	2,8
4	15,1	10010	205	732	58,3	45,7	2	2015	2222	2,7
5	24,1	16774	713	1892	41,9	73,7	1	979	1616	0,9
6	29,5	21843	67	99	48,0	46,9	10	48	102	0,7
7	36,1	15579	115	518	73,4	12,9	5	1473	245	3,5
8	30,0	18171	57	414	109,6	48,3	28	725	70	1,7
9	30,4	17094	163	377	54,4	8,2	27	827	800	2,5
10	26,6	10262	101	242	115,7	14,9	8	521	900	2,9
11	31,6	11008	166	418	64,8	21,7	5	915	623	3,2
12	22,6	13505	218	922	73,9	87,1	8	563	920	0,6
13	10,0	3274	536	782	14,1	58,1	10	145	95	0,2
14	13,8	9860	150	489	87,0	3,4	12	1013	172	2,1
15	23,6	11361	168	214	55,3	31,3	20	574	700	3,3
16	22,0	7335	154	1500	144,5	15,4	31	1220	200	0,8
17	22,0	19006	25	3537	98,5	100,0	6	2319	305	0,6
18	24,2	9973	206	619	26,8	42,1	5	1284	1220	2,8
19	13,3	7189	332	449	110,3	62,2	7	271	1500	0,8
20	31,8	21148	199	311	82,2	64,3	6	445	508	1,7
21	19,7	7739	463	2028	90,5	7,3	2	1006	800	0,5
22	26,2	14738	132	385	79,5	33,8	2	687	561	2,5
23	28,3	10113	187	391	91,6	17,9	35	1341	600	3,9
24	26,1	9624	101	751	166,8	21,7	8	948	250	1,4
25	27,2	5795	102	351	66,2	6,8	11	1195	351	4,2

Исходная информация (см. Таблицу 11) введена в пакет диалоговой статистики и с помощью программы «Statgraf» построена модель множественной регрессии. Получим: (см. рис.2)

Рис. 2. Корреляционно-регрессионная модель урожайности подсолнечника

Таблица 12.- Корреляционно-регрессионная модель урожайности подсолнечника по предприятиям Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов

Условные обозначения	Название показателя (фактора)	Коэффиц.регрессии	Стандартн. ошибка	t-статистика	Уровень значимости
Indepen. variable		Coefficient	Stt. error	t-value	Sig. level
Constant		10,309007	5,5476	1,8523	0,0829
Х1	Производственные затраты на 1 га посева, руб	0,000855	0,000216	3,9661	0,0012
X2	Нагрузка пашни на 1 трактор, га	0,00071	0,00757	0,0938	0,9265
X3	Фондовооруженность 1 работника, тыс. руб	0,000446	0,001788	0,2492	0,8066
X4	Энерговооруженность 1 работника	-0,000545	0,005015	-0,109	0,9149
X5	Уровень специализации	-0,031841	0,050848	-0,626	0,5406
X6	Затраты труда на 1 га посева, чел/час	0,011797	0,105429	0,1119	0,9124
X7	Фондообеспеченность хозяйства, тыс. руб	-0,000072	0,002185	-0,033	0,9743
X8	Уровень концентрации, га	-0,001711	0,002464	-0,694	0,498
Х9	Трудообеспеченность	2,726146	1,341885	2,0312	0,0603

R-SQ(ADJ)=0,5395 SE=4,36 MAE=2,59 Durbwat=1,816

Однако, статистическая оценка характеристик данной модели показала, что некоторые факторы (нагрузка пашни на 1 трактор, фондовооруженность 1 работника, энерговооруженность 1 работника, уровень специализации, затраты труда на 1 га посева подсолнечника, фондообеспеченность хозяйства, уровень концентрации) количественно мало определяют результат, а влияние некоторых факторов не поддается логико-экономическому осмыслению Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8. Компьютерная программа позволяет просчитать ряд вариантов и выбрать наиболее значимую модель. (см. приложение 2)

Таблица 13.- Корреляционно-регрессионная модель (улучшенная) урожайности подсолнечника по предприятиям Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов

Условные обозначения	Название показателя (фактора)	Коэффициент регрессии	Стандратная ошибка	t- статистика	Уровень значимости
Independent variable		Coefficient	Std. error	t-value	Sig. level
Constant		8,484	2,54	3,3339	0,003
X1	Производственные затраты на 1 га посева, руб	0,000842	0,000164	5,1409	0,0001
X9	Трудообеспеченность хозяйства	2,744	0,661992	4,145	0,0004

R-SQ(ADJ)=0,6188 SE=3,975 MAE=2,834 Durbwat=1,634,

где R-SQ(ADJ) - коэффициент детерминации,

SE - стандартная ошибка,

MAE - среднее квадратическое отклонение ,

DurbWat - критерий Дарбина-Уотсона.

Коэффициент корреляции=

Коеффициент корреляции=0,3829

Полученная модель количественно измеряет исследуемую связь, что показывает уравнение регрессии:

Ух_1, х₉ =8,484+0,000842Х1+2,744Х9

Коэффициент регрессии а₁=0,000842 говорит о том, что с увеличением производственных затрат на 1 га на 1 рубль, урожайность подсолнечника повышается на 0,000842 ц/га.

Коэффициент регрессии а₉= 2,744 говорит о том, что с увеличением трудообеспеченности на 100 га, урожайность подсолнечника увеличится на 2,744 ц/га.

С целью изучения существенности зависимости между факторами проведем многофакторный дисперсионный анализ и, обрабатывая данные с помощью ЭВМ в пакете Statgraf, получим дисперсионный анализ вариации для всей модели. (см. приложение 3)

Таблица 14. Дисперсионный анализ вариации для всей модели.

Источник вариации	Сумма квадратов отклонений	Число степеней свободы	Дисперсия на 1 степень свободы	Критерий Фишера f-расчетное	Уравнение значимости
Модель	647,31	2	323,66	20,4819	0
Ошибка	347,643	22	15,802
Итого	994,954	24

R-squared = 0,600593

Stnd. error of est. = 3,97517

R-squared (Adj. for d.f.) = 0.618829

Durbin- Watson statistic = 1,63386

Так как рассчитанное значение критерия Фишера (20,48) значительно превышает теоретическое Fтеор (3,44), то влияние заложенных в модель факторов значимо.

Для оценки существенности влияния каждого из оставленных в модели факторов проведем дисперсионный анализ вариации по факторам.

Рассмотрим анализ вариации по факторам и, обрабатывая данные с помощью ЭВМ в пакете Statgraf, получим анализ вариации по факторам. (см. приложение 4)

Таблица 15. Дисперсионный анализ вариации по факторам.

Факторы	Сумма квадратов отклонений	Число степеней свободы	Дисперсия на 1 степень свободы	F- расчетная	Уровень значимости
Х1	735,8211	1	375,82	23,78	0,0001
Х9	271,489	1	271,49	17,18	0,0004
Model	647,3101	2

Данные таблицы свидетельствуют о том, что фактор Х9- значим, а Х1- не значим, но его нецелесообразно исключать из модели, так как модель в целом улучшению уже не подлежит.

Существует 2 основных направления использования модели:

ь Разработка прогнозов по состоянию изучаемого явления;

ь Расчет резервов для увеличения производства подсолнечника.

Обратимся к расчету резервов увеличения производства подсолнечника.

4.3 Расчет резервов повышения урожайности и валового сбора подсолнечника

Построенная модель позволяет рассчитать резервы для увеличения производства подсолнечника.

Из полученных данных видно, что перед отстающими предприятиями стоит две задачи:

1) Задача минимум - если каждое отстающее предприятие доведет величину и уровень состояния факторов, заложенных в модель до среднего уровня по району, то урожайность подсолнечника повысится на 6,53 ц/га или 29%.

Таблица 16. Резервы повышения урожайности подсолнечника в хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области.

Факторы	Условные обозначения	Средний уровень факторов	Отклонение среднего уровня факторов отстающих хозяйств	Коэфф. регрессии	Резервы повышения урожайности подсолнечника
		по району	по передовым хозяйствам	по отстающим хозяйствам	от среднего уровня по району	от уровня передовых хозяйств		до среднего уровня по району	до уровня передовых хозяйств
								ц	%	Ц	%
Произв. затраты на 1 га посева подсолн.	Х1	11157	16526	7897	3260	8629	0,000842	2,7	12	7,26	32
Трудооб.хозяйства	Х9	2,3	3,1	0,9	1,4	2,2	2,744	3,83	17	6,028	27
Итого								6,53	29	13,288	59

2) Задача максимум - если каждое отстающее предприятие доведет величину и уровень состояния факторов, заложенных в модель до уровня передовых предприятий, то урожайность подсолнечника повысится на 13,3 ц/га или 59%.

Выявленные резервы по повышению урожайности подсолнечника позволят увеличить валовой сбор подсолнечника, что подтверждается дальнейшими расчетами.

Рассмотрим пути увеличения валового сбора в хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области и, обрабатывая данные с помощью ЭВМ в пакете Statgraf, мы увидим хозяйства, в которых можно добиться увеличения валового сбора подсолнечника. [Приложение 5-6]

Таблица 17. Расчет резервов увеличения валового сбора подсолнечника в хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области.

Из таблицы следует, если анализируемая совокупность предприятий доведет фактическую урожайность подсолнечника до теоретической или возможной, то валовой сбор подсолнечника увеличится на 31988,6 ц .

Реализация дополнительно полученного подсолнечника увеличит денежную выручку и повысит эффективность производства подсолнечника в предприятиях района.

Резервы выявлены, необходимо найти пути их реализации и приведения в действие.

Выводы и предложения

Важность анализа производства продукции растениеводства определяется тем огромным экономическим значением, которое имеет эта продукция для жизни людей, являясь предметом личного потребления, а также для сотен перерабатывающих ее отраслей, которые используют ее в качестве сырья.

В условиях перехода к рынку многие хозяйства области пересматривают традиционно сложившееся отношение к сельскохозяйственным культурам, ищут и расширяют посевы тех из них, что дают наибольшую прибыль.

С недавних пор такой культурой признан в области подсолнечник.

Сокращение в стране посевных площадей масличных культур, снижение их урожайности и нарушение связей между производителями сырья и переработчиками привели к резкому спаду производства отечественного растительного масла и увеличению доли импортного в общем потреблении.

Почвенно-климатические условия Воронежской области благоприятны для возделывания ряда видов масленичных культур, в том числе и для скороспелых форм подсолнечника. При наличии в области собственной перерабатывающей базы производство семян этой ценнейшей масличной культуры обещает быть вполне реальным и довольно прибыльным для хозяйств [6].

Увеличение объемов производства подсолнечника является одной из актуальнейших проблем сельского хозяйства в последние годы. В нашей стране подсолнечник является основной масличной культурой. На его долю приходится 75% площади посева всех масличных культур и до 80 % производимого растительного масла.

Подсолнечник - высокорентабельная, выгодная в экономическом отношении культура.

Производство данной культуры оказывает существенное влияние на эффективность функционирования всей отрасли растениеводства. Высокая закупочная цена на семена этой культуры делает её экономически выгодной для возделывания, способствует подъёму экономики хозяйств. Спрос на подсолнечник и подсолнечное масло значительно не уменьшается при росте цен. В такой ситуации доходы сельскохозяйственных предприятий производящих и перерабатывающих маслосемена подсолнечника должны расти, что послужит источником для покрытия потребности финансовых средств предприятия, так как в настоящий момент производство ведется на полном хозрасчете и самофинансировании [20].

Исходя из выше сказанного, целью исследования является статистико-экономический анализ урожая и урожайности подсолнечника хозяйств Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области.

Для того чтобы исследовать роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, а также выявить резервы производства, была взята однородная совокупность, состоящая из 25 хозяйств Воронежской области и на основе этих данных был проведен индексный анализ средней урожайности и валового сбора подсолнечника. Он позволил рассмотреть динамику и влияние отдельных факторов на исследуемые показатели.

Воспользовавшись методикой анализа рядов динамики, мы увидели, что средние показатели рядов динамики свидетельствуют о том, что ежегодно в течение изучаемого периода валовой сбор подсолнечника в хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области увеличивался на 711,6ц или 6,8%.

В результате расчетов, мы получили выровненный ряд урожайности, который говорит о ее систематическом снижении каждый год на 0,37 ц/га.

В результате проведения индексного анализа средней урожайности и валового сбора подсолнечника в 25 хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов мы увидели, что на увеличение валового производства подсолнечника по совокупности хозяйств в отчетном году по сравнению с базисным оказали рост урожайности подсолнечника в большинстве хозяйств, незначительное увеличение посевных площадей и улучшение структуры посевных площадей, что обеспечило соответственно 263776,8 ц; 87,6 ц и 1794,4 ц прироста.

В ходе исследования была проведена аналитическая группировка по фактору- производственные затраты на 1 га посева подсолнечника. Она выявила необходимую связь и зависимость в отрасли производства подсолнечника, так с повышением уровня интенсификации (с увеличением производственных затрат денежных средств на 1 га посева подсолнечника) увеличивается урожайность. В результате проведения дисперсионного анализа, мы увидели, что фактическое значение критерия Фишера (2,36) ниже теоретического (2,74). Исходя из этого. Можно сделать вывод о том, что по данным выборки производственные затраты на 1 га посева не оказывают существенного влияния на урожайность подсолнечника, но данный фактор можно включать в экономико- математическую модель потому, что фактическое значение критерия Фишера не намного меньше теоретического.

При помощи корреляционно - регрессионного анализа мы построили экономико- математическую модель, показывающую зависимость между урожайностью подсолнечника, производственными затратами на 1 га посева и трудообеспеченностью работниками на 100 га пашни. Эти факторы оказывают существенное влияние на урожайность и, следовательно, для увеличения урожайности подсолнечника хозяйствам прежде всего нужно увеличить производственные затраты на 1 га посева культуры и использовать больше работников на 100 га пашни.

Эту же модель мы использовали для расчета резервов увеличения урожайности и, как следствие, валового сбора подсолнечника в хозяйствах Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области, где, как мы увидели, имеются резервы для повышения урожайности и валового сбора подсолнечника. Так, если отстающие хозяйства достигнут уровня средних хозяйств, то урожайность подсолнечника повысится на 6,53ц или на 29%, а если они достигнут уровня передовых хозяйств, то урожайность возрастет на 13,288ц или на 59%. Также, за счет использования резервов увеличения валового сбора подсолнечника можно добиться повышения валового сбора 18013,9ц по хозяйствам Аннинского, Калачеевского и Бутурлиновского районов Воронежской области.

Нам удалось выявить текущие внутрихозяйственные резервы, которые требуют минимального вложения дополнительных средств и максимального использования производственного потенциала и передового опыта.

Практическое приведение этих резервов в действие связано с осуществлением ряда мероприятий. К их числу относятся:

1) углубление внутрихозяйственной специализации с преимущественным развитием более интенсивных отраслей;

2) улучшение использования основных фондов, в том числе тракторного парка;

3) улучшение структуры и размера посевных площадей за счет внедрения более урожайных гибридов подсолнечника;

4) применение новых энергосберегающих и экономичных методов повышения урожайности.

В целом можно предложить следующие пути повышения производства подсолнечника:

1) применение интенсивной технологии возделывания сельскохозяйственных культур, улучшение плодородия земель, освоение севооборотов, посев по лучшим предшественникам;

2) применение передовой технологии, сокращение сроков полевых работ, рациональное использование минеральных и органических удобрений, мелиорация земель, проведение противоэрозионных мероприятий, улучшение семеноводства;

3) укрепление материально-технической базы;

4) совершенствование внутрихозяйственного механизма материального стимулирования, укрепление хозрасчета подразделений;

5) соблюдение норм расхода сырья и материалов;

6) большое значение для сокращения сроков проведения работ и роста урожайности имеет комплексная механизация рабочих процессов, поточный способ выполнения работ. Большой экономический эффект достигается при уборке урожая в оптимальные агротехнические сроки.

Совокупность использования вышеуказанных мероприятий позволит повысить экономическую эффективность производства подсолнечника и укрепить экономическое благополучие хозяйства. Чем экономически сильнее предприятие, тем больше средств оно сможет выделять на совершенствование и укрепление материально - технической базы, внедрение новых приемов труда. Это будет способствовать экономическому росту, осуществлению режима экономии, уменьшению затрат, рациональному использованию всего накопленного производственного потенциала хозяйства, умелому применению противозатратных рычагов и стимулов для воздействия на трудовые коллективы.

Грамотная политика в области сбыта продукции, определение оптимальных сроков реализации товара, основанное на маркетинговых исследованиях, позволит повысить рентабельность производства. Изучение спроса и нахождение каналов реализации продукции по максимально высоким ценам также принесет дополнительную прибыль хозяйству [18].

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Конституция Российской Федерации: Принята всенародным голосованием 12 дек. 1993 г.-М.: Юрид. Лит.,1993.-64 с.

2. Абакумов И. Размещение масличных культур в России./Абакумов И.// Экономика сельского хозяйства России. - 2011. - №10. - С.48.

3. Гусаров В.М. Теория статистики: Учеб.пособие. - М.:ЮНИТИ, 2001 - 247 с.

4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник под ред чл-кор РАН И.И. Елисеевой.-4-е изд.перераб и доп- М.:-Финансы и статистика, 1998 - 480 с.

5. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник/ М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - М.:ИНФРА-М, 2000. - 412 с.

6. Заслонкин, В. П. и др. Подсолнечник становится высокодоходной культурой / В. П. Заслонкин // Земледелие. - 1997. - № 2. - С. 11-12.

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

8. Масличные культуры.//Земледелие.-2011.-№8.

9. Минаков И.А. Экономика с/х. Учебник и учебное пособие для студен-тов вузов. - М.:Колос, 2002г.

10. Пашкатов П.И. Статистика с/х с основами общей теории статистики: Курс лекций. - М.:Изд. ЭКМОС, 2001. - 351 с.

11. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.:Финансы и статистика, 1984. - 342 с.

12. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами соц.-экон. статистики: Учебник - М.:Финансы и статистика, 1999. - 656 с.

13. Серова Е.В. Аграрная экономика: Учебник. - М.:ГУ ВШЕ, 1999. - 476с.

14. Соц. экономическая статистика. Учебник/ Под ред. проф. Б.И. Башкатов. - М.:ЮНИТИ, 2002. - 720 с.

15. Список статей по подсолнечнику.//Земледелие.-2007.-№8.

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

17. Статистика: Учеб. пособие/ Под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина. - М.:Инфро-М, 2001. - 310 с.

18. Сурков, И.М. Резервы повышения эффективности сельскохозяйственного производства / И.М. Сурков, В.П. Коротеев - учеб. пособие. - Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2003. - 222 с

19. Теория статистики: Учебник/ Гралько Г.Н., Красина М.В., Воробчёва А.М. и др., Под ред. проф. Г.Л. Громыко. - М.:Инфром, 2000. - 414 с.

20. Формирование и развитие региональных аграрных рынков: учеб. пособие / К.С. Терновых [и др.]; под ред. К.С. Терновых. - Воронеж: ФГОУ ВПО ВГАУ, 2005. - 304 с.

Приложение



Размещено на Allbest.ru