Экономико-статистический анализ взаимосвязи между продуктивностью скота, себестоимостью и трудоемкостью его выращивания

При статистическом анализе это предполагает рассмотрение показателей выхода продукции, потребления кормов, численности животных, уровня их кормления и продуктивности в тесной взаимосвязи, с использованием в первую очередь приемов разложения составных показателей, индексного анализа, сопоставления параллельных рядов.

Выход продукции отдельного вида также определяется обеспеченностью кормами, их распределением между видами животных и использованием. При уменьшении потребления кормов для производства молока на 22,9% уровень кормления коров снижен на 14% но удой упал на 27.

3% из-за увеличения расхода кормов на 1 ц молока на 27 корм.

ед. или 18%.

При анализе затрат кормов на единицу продукции животноводства, как и при изучении себестоимости продукции в целом, необходимо различать постоянные и переменные затраты. К постоянным относятся затраты поддерживающего жизнь животных корма, которые распределяются на всю полученную продукцию. Объем же последней определяется расходом продуктивного корма, и чем выше его удельный вес, тем меньше общие затраты корма на единицу продукции (при прочих равных условиях и в пределах возможностей животного по рациональному потреблению кормов).

1.

4.Статистический анализ продуктивности сельскохозяйственных животных

Продуктивность животных является важнейшим качественным показателем сельскохозяйственного производства, характеризующим уровень его ведения и эффективности. Ее анализ во многом аналогичен статистическому изучению урожайности сельскохозяйственных культур. Здесь также основными являются задачи определения различий в уровне продуктивности животных в пространстве и во времени, оценки влияния на нее комплекса факторов и каждого фактора в отдельности. Специфика анализа определяется характером совокупности единиц, особенностями факторов, наличием хозяйственных или экспериментальных данных, а также задачами анализа. Рассмотрим наиболее важные его приемы.

Изучение различий в уровне продуктивности сельскохозяйственных животных предполагает использование комплекса приемов анализа вариации качественных признаков: построение рядов распределения, расчеты показателей вариации, коэффициентов сравнения и динамики.

Различия в индивидуальной продуктивности животных в стране очень велики и превосходят вариацию урожайности (размах удоев от 1 до 10…12 тыс.

кг в год. суточных привесов крупного скота от 100 до 1 200 г и т. п.). что указывает на наличие существенных резервов роста продуктивности животных. Большими остаются и различия между хозяйствами. районами и областями. Так. в

1995 г. размах вариации удоев коров по предприятиям областей, краев и республик России составил 2151 кг (от 952 до 3103кг), яйценоскости кур —205 шт. (

63 и 268). настрига шерсти 3.4 кг (0,4 и 3,8).

Особенность анализа изменения показателя продуктивности в динамике состоит в том, что наряду с общепринятыми методами расчета коэффициентов роста и прироста, выравниванием уровней по годам важно иметь выровненные, сглаженные уровни также по периодам внутри года (кварталам, месяцам, дням). В отличие от урожая в растениеводстве продукция большинства видов животных поступает непрерывно в течение года, но неравномерно. На ее выходе и показателях продуктивности сказывается длительная тенденция, сезонность производства, влияние кратковременных колебаний метеорологических и хозяйственных условий, случайные факторы. Для разделения их влияния рассчитываются выровненные уровни по годам, кварталам, месяцам с использованием общепринятых приемов анализа сезонности, а также разложение общей дисперсии продуктивности по факторам.

Показатели отклонения фактических уровней продуктивности от выровненных за короткие промежутки времени (сутки, неделя), и остаточная колеблемость (е характеризуют случайную колеблемость и отражают влияние нарушений технологического процесса и изменения внешних условий.

При сопоставлении средней и индивидуальной продуктивности животных необходимо учитывать их возраст и период продуктивности. Продуктивность коров, свиноматок, овцематок, несушек увеличивается с возрастом, а после достижения максимума начинает снижаться. Так. например, удой коров-первотелок составляет в среднем около 70% от удоя взрослых коров (4…5 отелов), а с 6…7 отелов — ниже максимума на 20…

40%. Удой коров существенно изменятся в зависимости от месяца лактации: максимума он достигает обычно на 2-м месяце лактации, а затем начинает постепенно снижаться на 10…1 2% ежемесячно. Для сопоставимости продуктивности се приводят к определенному возрасту или периоду путем использования рассчитанных по массовым данным коэффициентов соотношений продуктивности.

При сравнении средней продуктивности по группам животных разного возраста или с неодинаковыми месяцами лактации следует использовать стандартизованные показатели продуктивности .

Влияние на продуктивность животных комплекса факторов оценивается, как и при анализе урожайности культур, путем использования разных методов: производственно-территориальной группировки, сравнения по типам предприятий, аналитической результативной группировки единиц совокупности (животных, хозяйств, предприятий, районов, областей) по величине продуктивности, укрупнения периодов динамики, сравнения опытных учреждений и товарных хозяйств, множественной корреляции. При рассмотрении по группам, периодам и в корреляционных моделях комплекса факторов различий в продуктивности следует иметь в виду, что достижение высокой продуктивности животных требует не только высокого уровня факторов в данный период, но и длительного времени на выращивание высококачественных животных, создание устойчивой кормовой базы, формирование высококвалифицированного коллектива работников, освоение ими прогрессивных технологий и обеспечение устойчивого их осуществления. Поэтому набор факторов при характеристике групп должен отражать и эту сторону, характеризовать тип хозяйства.

Влияние на продуктивность животных отдельных факторов также предполагает использование ряда методов: сопоставление параллельных рядов, графический, индексный, разложение составных показателей, простые и комбинационные факторные группировки, корреляционный анализ, экспериментальная оценка.

2.Динамика за 7 лет показателей продуктивности скота, себестоимости и трудоемкости производства продукции. Индексный анализ трудоемкости и себестоимости производства продукции.

Исходные данные приводятся в таблице 1.

Таблица 1

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Поголовье тыс. 307 314 325 331 336 341 364 Продуктивность (надой молока) ц. 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2808

Затраты чел.-ч. На 1 ц. 2,45 2.51 2,54 2,58 2,63 2,65 2,68

Для анализа используем как индивидуальные, так и общие индексы.

Относительное изменение затрат труда можно измерить индексом

Индекс средней продуктивности

Определим базисные и цепные индексы продуктивности трудоемкости. Индексы средней продуктивности рассчитаны в таблице 2

Таблица 2

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Продуктивность (надой молока) ц. 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2880

Цепной индекс — 1,029 1,081 1,018 1,026 1,090 1,129 Базисный индекс — 1,029 1,112 1,162 1,164 1,265 1,429

Те же показатели определим для затрат труда в таблице 3

Таблица 3

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Затраты чел.-ч. На 1 ц. 2,45 2.51 2,54 2,58 2,63 2,65 2,68 Цепной индекс — 1.025 1,016 1,019 1,021 1,008 1,011 Базисный индекс — 1,025 1,037 1,053 1,073 1,082 1,094

Для выявления влияния продуктивности производительность труда можно использовать индекс:

где уо и у1 — продуктивность головы в базисном и отчетном периодах; Si — поголовье скота в отчетном году;

t0 — базисные затраты труда на производство единицы продукции.

Для определения этого индекса составим таблицу 4

Таблица 4

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Поголовье тыс. 307 314 325 331 336 341 364 Продуктивность (надой молока) ц. 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2808

Затраты чел.-ч. На 1 ц. 2,45 2.51 2,54 2,58 2,63 2,65 2,68 Произведение 1 516 334,4 1 634 602,36 1 850 771 1 948 782,36 2 068 694,88 2 305 211,15 2 739 260,16 Индекс — 1,078 1,221 1,053 1,061 1,114 1,188

Таким образом, мы имеем опережающий рост продуктивности скота по сравнению с трудоёмкостью (за исключением 1999 года).

Общее изменение себестоимости 1ц определим индексом

вследствие изменения продуктивности;

Данные по себестоимости продукции приводятся в таблице 5

Таблица 5

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Себестоимость 1 ц. 1588 1610 1642 1649 1665 1672 1682

В таблице 6 рассчитаны базисные и цепные индексы себестоимости.

Таблица 6

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Себестоимость 1 ц. руб. 1588 1610 1642 1649 1665 1672 1682

Цепной индекс — 1,014 1,020 1,004 1,010 1,004 1,006 Базисный индекс — 1,014 1,033 1,034 1,049 1,053 1,059

Рассчитаем также индексы себестоимости с учётом изменения продуктивности.

Таблица 7

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Продуктивность (надой молока) ц. 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2808

Себестоимость 1 ц. руб. 1588 1610 1642 1649 1665 1672 1682

Произведение 3 201 408 3 339 140 3 681 364 3 763 018 3 897 765 4 265 272 4 723 056

Индекс — 1,029 1,081 1,019 1,036 1,090 1,100 Таким образом, темпы роста себестоимости неравномерны, но они отстают от индекса продуктивности.

3. Корреляционно-регрессионный анализ коэффициентов роста продуктивности скота, себестоимости и трудоёмкости производства продукции

Для анализа составим таблицу 8

Таблица 8

Показатель 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Продуктивность (надой молока) ц. 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2808

Себестоимость 1 ц. руб. 1588 1610 1642 1649 1665 1672 1682

Затраты чел.-ч. На 1 ц. 2,45 2.51 2,54 2,58 2,63 2,65 2,68

Построим корреляционную модель зависимости каждого показателя по годам. Примем 1996 год за 1, 1997 за 2, … 2002 — за 7. Составим три таблицы.

Таблица 9−1

Для динамического ряда продуктивности

T 1 2 3 4 5 6 7 28 У1 2016 2074 2242 2282 2341 2551 2808 16 314 Т*У 2016 4148 6726 9128 11 705 15 306 19 656 68 685 Т2 1 4 9 16 25 36 49 140 Таблица 9−2

Для динамического ряда себестоимости

T 1 2 3 4 5 6 7 28 У2 1588 1610 1642 1649 1665 1672 1682 11 508 Т*У 1588 3220 4926 6596 8325 10 032 11 774 46 461 Т2 1 4 9 16 25 36 49 140

Таблица 9−3

Для динамического ряда трудоёмкости

T 1 2 3 4 5 6 7 28 У3 2,45 2,51 2,54 2,58 2,63 2,65 2,68 18,04 Т*У 2,45 5,02 7,62 10,32 13,15 15,9 18,76 73,22 Т2 1 4 9 16 25 36 49 140

В последнем столбце в каждой таблице — сумма показателей по строке. Составим системы уравнений

1.Для динамического ряда продуктивности

7*В+28*А=16 314

28*В+140*А=68 685

Решение В = 1840,71 и А= 122,46, т. е. продуктивность определяется формулой У=122,46Т+840,71

2.Для динамического ряда себестоимости

7*В+28*А=11 508

28*В+140*А=46 461

Решение В =1582,71, А= 15,32, т. е. себестоимость определяется формулой Z = 15,32Т+1582,71

3.Для динамического ряда трудоёмкости

7*В+28*А=18,04

28*В+140*А=73,22

Решение В =2,436, А= 0,038, т. е. трудоёмкость определяется формулой N =0,0038 Т + 2.436

Исключая Т, определим зависимость себестоимости продукции от продуктивности: Z =0,125 * У + 1589,6

Аналогично зависимость продуктивности от затраченного труда:

У = 322,26*N+904,82

Заключение

Основные выводы по работе следующее:

на анализируемом периоде мы имеем опережающий рост продуктивности скота по сравнению с трудоёмкостью (за исключением 1999 года).

темпы роста себестоимости неравномерны, но они отстают от индекса продуктивности.

зависимость себестоимости продукции от продуктивности: Z =0,125 * У + 1589,6

аналогично зависимость продуктивности от затраченного труда: У = 322,26*N+904,82

Влияние на продуктивность животных комплекса факторов оценивается, как и при анализе урожайности культур, путем использования разных методов. Поэтому набор факторов при характеристике групп должен отражать и эту сторону, характеризовать тип хозяйства.

Влияние на продуктивность животных отдельных факторов также предполагает использование ряда методов: сопоставление параллельных рядов, графический, индексный, разложение составных показателей, простые и комбинационные факторные группировки, корреляционный анализ, экспериментальная оценка.

Особенною факторного анализа продуктивности животных является непосредственная зависимость ее от кормления и качества стада, что требует более широкого, чем при анализе урожайности, применения приемов разложения составных показателей продуктивности.

Анализ хозяйственной деятельности /под ред. В. А. Белобородовой М.: Финансы и статистика, 1999 — 352 с.

Баканов М.И., Шеремет А. Д. Экономический анализ. М.:Финансы и статистика, 2002 — 288 с.

Виноградова Н.М., Евдокимов В. Т., Хитарова Е. М., Яковлева Н. И. Общая теория статистики. — М.: Статистика, 1998. — 312 с.

Герчук Я. П. Графики в математико-статистическом анализе. — М.: Статистика, 1992. — 235 с.

Дружинин Н. К. Математическая статистика в экономике. Введ. в мат.-стат. методологию. — М.: Статистика, 2002. — 312 с.

Елисеева И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 400 с.

Ефимова М. Р. Статистические методы в управлении производством.

М.: Финансы и статистика. 1998. — 336 с.

Ефимова М.Р., Рябцев В. М. Общая теория статистики.

М.: Финансы и статистика, 2001. 272 с.

Маркетинг в сельском хозяйстве / под ред. Г. А. Зельднера. М. ИНФРА-М, 2003 — 400с.

Рябушкин Т.В., Ефимова М. Р., Ипатова И. М., Яковлева Н. И. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 464 с.

Статистический анализ в экономике /Под ред. Г. Л. Громыко. — М.: Изд-во МГУ, 2002. — 434 с.

Статистическое моделирование и прогнозирование /Под ред. А. Г. Гранберга. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 280 с.

Экономика сельского хозяйства /под ред. В. В. Кузнецова. Ростов на Дону, Феникс, 2004 — 352 с.