Анализ экономической эффективности производства ячменя

Анализ экономической эффективности производства ячменя

Решающее значение для подъема всех отраслей, сельского хозяйства имеет наращивание производства ячменя. Ячменное хозяйство составляет основу растениеводства и всего сельскохозяйственного производства. Это определяется многосторонними связями ячменного производства с сопредельными отраслями сельского хозяйства и промышленности.

Из ячменя производят различные продукты питания, которые важны для большей части населения страны, а по калорийности занимают почти половину всего пищевого баланса в рационе человека. С увеличением в рационе питаний человека продуктов животноводства, а также плодов и овощей, потребление, ячменя может быть снижено до 100−105 кг на душу населения.

Практика показывает, что без развитого ячменного производства невозможно специализировать экономические районы на производство продукции животноводства, развивать производство технических культур и других отраслей сельского хозяйства. Ячмень — это не только продукт питания для населения, но и незаменимый корм для скота и птицы. Ячмень служит важным источником сырья для пивоваренной, спиртовой; комбикормовой промышленности.

В стоимости продукции растениеводства ячменные культуры занимают около 35%, а в структуре посевных площадей на их долю приходится почти 46%. На производство ячменя затрачивается 10% всех затрат труда в растениеводстве.

Ячмень, как, сельскохозяйственная продукция, в экономическом отношении имеет ряд преимуществ. Оно хорошо хранился в сухом виде, легко, перевозится на большие расстояния; имеет высокую степень сыпучести. Все эти особенности ячменя используют при строительстве элеваторов, зернохранилищ, а также при транспортировке и создании государственных запасов продовольствия и кормов.

Цель написания курсовой работы: провести статистический анализ эффективности ячменя.

1. Система статистических показателей, характеризующих экономическую эффективность сельскохозяйственного производства

2. Экономико-статистический анализ эффективности производства ячменя

Метод анализа параллельных рядов заключается в том, что полученные в результате сводки и обработки материалы располагают в виде параллельных рядов и сопоставляют их между собой для установления характера и тесноты связи.

Таблица 1. Показатели деятельности предприятий

Коэффициент Фехнера К_Ф = = = 0,4

Коэффициент корреляции рангов Спирмена

r = 1- =1- = 0,33

Коэффициент Фехнера показывает степень тесноты связи. Он может принимать значения от -1 до +1. От -1 до 0 связь обратная, от 0 до +1 — прямая. Чем ближе значение показателя по модулю к единице, тем связь сильнее и наоборот. Так как значение коэффициента число положительное и близко к единице, то можно говорить о наличии прямой достаточно сильной связи.

Коэффициент Спирмена находится в пределах от -1 до +1. (-1; 0) — связь обратная, (0;+1) — связь прямая. Чем ближе величина значения коэффициента к +1 или -1, тем связь сильнее. Так как у нас этот коэффициент положителен и близок к единице, то можно сказать, что он свидетельствует о наличии прямой сильной связи.

Метод аналитических группировок. Сущность метода аналитических группировок состоит в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для каждой группы рассчитывается средняя или относительная величина по результативному признаку. Затем изменения средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними. Результаты аналитической группировки представляют в виде итоговой статистической таблицы.

сельскохозяйственный предприятие затрата труд Таблица 2. Группировка сельскохозяйственных предприятий по затратам труда на 1 га посева зерновых культур

Таблица 3. Группировка сельскохозяйственных предприятий по количеству минеральных удобрений, внесенных под посевы ячменя

Таблица 4. Группировка сельскохозяйственных предприятий по количеству органических удобрений, внесенных под посевы ячменя

Таблица 5. Группировка сельскохозяйственных предприятий по урожайности ячменя

Таблица 6. Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по стоимости производственных затрат и уровню затрат живого труда на 1 га посева ячменя

Таблица 7. Комбинационная группировка сельскохозяйственных предприятий по полной себестоимости 1 ц реализованного зерна и уровню средних реализационных цен на него

Корреляционно-регрессионный анализ.

Изучение взаимосвязи между признаками заключается в определении формы и количественной характеристики связи, а также степени тесноты связи.

Основная задача корреляционного анализа — ответить на вопрос — существует ли между признаками зависимость. В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления (прямая или обратная связь), а также характеристике силы (слабая, средняя или тесная связь) и формы влияния одних факторов на другие.

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

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

Корреляционно-регрессионный анализ прямой взаимосвязи между признаками

Определение тесноты обратной связи и расчет индекса корреляции

Индекс — это относительный показатель, измеряющий изменение явления во времени или в пространстве. Прежде всего, индекс — это относительный показатель, но не каждый относительный показатель является индексом. Индексы применяются к тем величинам, которые непосредственно не поддаются суммированию. Поскольку индекс — относительный показатель, то он, получается, от сравнения двух абсолютных величин. Величина, с которой производится сравнение, называется базисной и обозначается подстрочным знаком — _«0», величина, которую сравнивают, называется текущей (отчетной) и обозначается подстрочным знаком — _«1». Каждый индекс состоит из двух элементов:

Индексируемой величины — той величины, которая изменяется и по которой дается название индекса;

Вес индекса — это величина, которая постоянна и по ней определяется состав индекса.

Таблица 10. Индексный анализ валового сбора

Таблица 11. Индексный анализ себестоимости

Общее изменение себестоимости 1 ц

i ==17,1

а) за счет изменения затрат на 1 га:

i =: =7384,4

Таблица 12. Индексный анализ выручки

Таблица 13. Индексный анализ прибыли

1. Определим общую массу прибыли М за базисный и отчетный годы как разность между выручкой ?qp и затратами ? zq на производство продукции за соответствующие годы.

? М₁ —? М₀ = 410,8

2. Выясним степень влияния изменения средних цен реализации, себестоимости производства и объема реализации на общий прирост прибыли, используя следующую схему разложения:

1) прирост прибыли за счет изменения реализационных цен p

? М_p= ?(p₁ — p₀) q₁ = ?p₁q₁ — ?p₀q₁=1 527 274

2) прирост прибыли за счет изменения себестоимости z

? М_z = ?(z₀ — z₁) q₁ = ?z₀q₁ — ?z₁q₁ =549 040

3) прирост прибыли за счет изменения объема реализации q

? М_q =? (q₁ — q₀) (p₀ — z₀) = (?q₁p₀ — ?q₀p₀) — (?q₁z₀ — ?q₀z₀)= -99 561

Таким образом, общий прирост прибыли формируется за счет трех составляющих в следующих соотношениях:

1 527 274+549 040±99 561=1 976 754

Таблица 14. Расчет показателей ряда динамики

Таблица 15. Выравнивание ряда динамики способом скользящей средней и способом укрупнения периодов

Таблица 16. Аналитическое выравнивание ряда динамики

Вывод

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

Как известно, для статистической практики РФ и стран СНГ в последние годы важнейшим вопросом оставалось адекватное информационное отражение новых социально-экономических явлений. Сюда, в частности, относится организация получения и анализ данных, характеризующих изменение форм собственности и процесс приватизации, негосударственную занятость населения и безработицу, деятельность рыночных финансово-кредитных структур и коренное реформирование налоговой системы, новые виды миграции граждан и поддержку возникших малоимущих социальных групп, а также многое другое. Кроме того, в целях отслеживания внедрения рыночных отношений и складывающихся реалий серьезной корректировки, потребовали системы показателей, сбор и разработка данных в традиционных областях статистического наблюдения: по учету основных результатов промышленного и сельскохозяйственного производства, внутренней и внешней торговли, деятельности объектов социальной сферы и т. д. Вместе с тем, насущная необходимость получения адекватной и однозначной информации в настоящее время систематически возрастает.

В заключение отметим, что сравнение различных экономических прогнозов имеет, прежде всего, методологическое значение — связанное с выявлением характера действующих причинно-следственных связей. Если последние изложены убедительно, определенный интерес представляют и конкретные количественные оценки, так и усредненные прогнозные значения.

Список литературы

1 Гусаров В. М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

2 Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2007

3 Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики. — М.: ИНФРА-М, 1996.

4 Кулаичев А. П. Методы и средства комплексного анализа данных. — М.: ИНФРА-М, 2006

5 Практикум по теории статистики/ под ред. Шмойловой Р. А. — М.: Финансы и статистика, 2003

6 Практикум по статистике/ под ред. Зинченко А. П. — М. «КолосС», 2003

7 Политова И. Д., Сергеев С. С., Зинченко А. П., Гатаулин А. М., Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике. — М, Статистика, 1980.

8 Теория статистики: Учебник/ под ред. Громыко Г. Л. — М.: ИНФРА-М, 2006

9 Теория статистики: Учебник. — 3-е изд., перераб. / Под ред. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 1999.