Экономико-статистический анализ численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном

–PAGE_BREAK–
тыс. руб.= всего затраты  на молоко / количество голов
2.Уровень рентабельности  с.-х. производства, %= чистая прибыль, тыс. руб. / полная себестоимость проданных товаров, тыс. руб. * 100%

                        

3.Производство  продукции, тыс.руб.  =  количество произв-ной  продукции в натур. измерителе/  цена реализации, тыс.руб.

                                            

Таблица 4. Группировочная таблица сельскохозяйственных предприятий по численности и продуктивности коров

 

 

 

 

                          Сумма признаков

№ группы

Интервалы

Количество хозяйств

в % к итогу

продуктивность с.-х. животных

общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.

уровень рентабельности с.-х. производства,%

производство продукции, тыс. руб.

1

2

3

4

5

6

7

8

1

12,5 – 24,95

6

19,4

18,5

3,7

-3,0

3,8

2

24,95 – 37,4

11

35,5

31,6

8,3

30,5

1,4

3

37,4 – 49,85

8

25,8

41,4

13,1

43,3

1,1

4

49,85 – 87,2

6

19,4

62,9

21,2

40,6

1,0

Итого

 

31

100

154,4

46,3

111,4

7,3

4.Корреляционно — регрессионный анализ
Статистические распределения характеризуются наличием бо­лее или менее значительной вариации в величине признака у от­дельных единиц совокупности. Изуче­ние зависимости вариации признака от окружающих условий и со­ставляет содержание теории корреляции

При рассмотрении зависимости между признаками, можно выделить две категории зависимости:

1) функцио­нальные;

 2) корреляционные.

Функциональные связи характеризуются полным соответ­ствием между изменением факторного признака и изменением ре­зультативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.

В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом на­блюдении фактических данных. При наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину фактор­ного признака, точно определить величину результативного при­знака. При наличии же корреляционной зависимости устанавли­вается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.

При исследовании корреляционных зависимостей между при­знаками решению подлежит широкий круг вопросов:

1) предварительный анализ свойств моделируе­мой совокупности единиц;

2) установление факта наличия связи, определение ее направления и формы;

3) измерение степени тес­ноты связи между признаками;

4) построение регрессионной мо­дели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;

5) оцен­ка адекватности модели, ее экономическая интерпретация и прак­тическое использование.

Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц, которые под­вергаются изучению методами корреляционного анализа. Далее необхо­дима количественная оценка однородности исследуемой сово­купности по комплексу признаков. Одним из возможных вари­антов такой оценки является расчет относительных показателей вариации. Широкое распространение для этих це­лей получил коэффициент вариации.

При построении корреляционных моделей факто­ры должны иметь количественное выражение, иначе составить мо­дель корреляционной зависимости не представляется возмож­ным.

Для установления  наличия или отсутствия корреляци­онной связи используется ряд специфических методов: так назы­ваемые элементарные приемы (параллельное сопоставление ря­дов значений результативного и факторного признаков, графи­ческое изображение фактических данных с помощью поля кор­реляции, построение групповой и корреляционной таблиц), а так­же дисперсионный анализ. Простейшим приемом обнаружения связи является сопоставление двух параллельных рядов— ряда значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака.

При  проведениикорреляционно- регрессионного анализа используют метод наименьших квадратов, при этом уравнение регрессии, может быть выражено  в виде кривой или прямой линии.

Определим зависимость между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб.ипродуктивностью с.-х. животных этого составим и решим уравнение  регрессии, которое будет иметь следующий вид:

Yx
=
a
+
bx, где

Yx– теоретический уровень результативного признака. В нашем случае продуктивность с.-х. животных

x– фактический признак. В нашем случае общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.

a, b— параметры уравнения, которые следует определить.

Для нахождения параметров  а, в необходимо решить систему нормальных уравнений с двумя неизвестными. Она имеет вид:

∑
y
=
na
+
b
∑
x

∑
xy
=
a
∑
x
+
b
∑
x
2, где n– численность совокупностей. В нашем случае 33.

y– фактический уровень результативного признака.

Определим показатели корреляционного анализа (коэффициенты корреляции и детерминации). При линейной парной форме связи коэффициент корреляции определяется по формуле:

 , где      ;      ;    ; δx
иδy— средние квадратические отклонения по xи y. Они определяются по формулам:

;        ,  где       ;           

                                                                     ;          

Парный коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1. Если rотрицательный, то связь обратная, а если положительный –  прямая. Причем, если rдо 0,25 связь слабая, при rот 0,26 до 0,70 — средняя, при rболее 0,70 связь  сильная.

Возведение в квадрат коэффициента корреляции дает коэффициент детерминации (r2= d), который позволяет сделать вывод, что доля влияния фактического признака на результативный, как минимум, равна этой величине (d). Для нахождения параметров уравнения связи и расчета коэффициента корреляции строим вспомогательную таблицу.

Таблица 5. Вспомогательные расчеты для определения уравнения связи и коэффициента корреляции.

ранг

(х) общепроизводственные затраты на    1   голову скота, тыс.руб

(у ) продуктивность с.-х. животных, ц

y*x

x2

y2

Yx=33,04 + 0,07 x

.

 

1

2

3

4

5

6

7

1

78,9

87,2

6880,1

6225,2

7603,8

47,1

2

64,3

67,1

4314,5

4134,5

4502,4

44,3

3

65,7

60,4

3968,3

4316,5

3648,2

44,5

4

8,1

55,3

447,9

65,6

3058,1

33,1

5

63,8

55,3

3528,1

4070,4

3058,1

43,7

6

52,6

52,1

2740,5

2766,8

2714,4

41,6

7

36,2

45,1

1632,6

1310,4

2034,0

38,5

8

43,9

43,3

1900,9

1927,2

1874,9

39,9

9

25,1

42,1

1056,7

630,0

1772,4

36,4

10

29,4

41,7

1226,0

864,4

1738,9

37,2

11

26,0

41,0

1066,0

676,0

1681,0

36,5

12

46,3

40,4

1870,5

2143,7

1632,2

40,4

13

35,4

39,4

1394,8

1253,2

1552,4

38,3

14

36,5

38,3

1398,0

1332,3

1466,9

38,5

15

33,4

37,4

1249,2

1115,6

1398,8

37,9

16

46,4

36,4

1689,0

2153,0

1325,0

40,4

17

29,7

32,4

962,3

882,1

1049,8

37,2

18

19,6

31,7

621,3

384,2

1004,9

35,3

19

149,7

31,4

4700,6

22410,1

986,0

60,0

20

27,1

31,3

848,2

734,4

979,7

36,7

21

30,9

30,7

948,6

954,8

942,5

37,5

22

21,1

30,4

641,4

445,2

924,2

35,6

23

29,3

30,4

890,7

858,5

924,2

37,2

24

26,4

29,3

773,5

697,0

858,5

36,6

25

29,3

26,7

782,3

858,5

712,9

37,2

26

25,6

23,6

604,2

655,4

557,0

36,5

27

29,3

22,1

647,5

858,5

488,4

37,2

28

12,1

20,5

248,1

146,4

420,3

33,9

29

19,9

17,7

352,2

396,0

313,3

35,4

30

38,1

14,7

560,1

1451,6

216,1

38,8

31

31,5

12,5

393,8

992,3

156,3

37,6

ИТОГО

1211,6

1167,9

50337,77

67709,48

51595,07

1211,3

Теперь построим корреляционное поле, где по оси Х будет значение факторного признака (общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.), а по У – значение результативного признака (продуктивность с.-х. животных).

 Уравнение связи:

1211,6 = 31а + 1167,9в

50337,8 = 1167,9а + 67709,5в

А=31,6

В=0,197

Yх=  31,6 + 0,197 x

Расчёт коэффициента корреляции:

= = 37,7                               = = 39,1

= = 1623,8                           = = 2184,2

== 1528,8                      = = 1664,4

== 1421,3

σх = =    25,6            σу =  = 15,6

r= = 0,14

Коэффициент детерминации –  d= (0,14)2=0,0196  0,02

Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,14.

Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.

Коэффициент детерминации, равный 0,02,  позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.

5.Динамика численности, продуктивности скота и выхода продукции животноводства по хозяйству ЗАО «Толмачевское»  за 2004-2008 гг.

Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени. Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов: моменты или периоды времени, статистические показатели.

Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.

Отличительной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате суммирования уровней интервального динамического ряда получаются накопительные итоги.

Рядом динамики относительных величин называется ряд цифровых данных, характеризующих изменение относительных размеров изучаемых явлений.

Важнейшей проблемой построения динамических рядов является проблема сопоставимости уровней этих рядов, относящихся к различным периодам. Показатели динамического ряда, подлежащие сопоставлению, должны быть однородны по экономическому содержанию.

Прежде всего, должна быть обеспечена одинаковая полнота охвата различных частей явления.

При изучении динамики необходимо решить целый ряд задач с тем, чтобы охарактеризовать особенности и закономерности развития изучаемого объекта. Основные задачи:

1) характеристика интенсивности  отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;

2) определение средних показателей временного ряда за тот или иной период;

3) выявление основных закономерностей динамики исследуемого явления на отдельных этапах и в целом за рассматриваемый период;

4) выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого объекта во времени;

5) прогноз развития явления на будущее.

Динамический ряд представляет собой ряд последовательных уровней, сопоставляя которые между собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления. В результате сравнения уровней получается система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относится абсолютный прирост, коэффициент роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста и пункты роста.

Наиболее точным методом является метод аналитического выравнивания ряда динамики по уравнению прямой линии – представление уравнений ряда в виде функции от времени:
    продолжение
–PAGE_BREAK–
Yt

=
a
+
bt,   где

t– показатель времени;    aи b
–параметры прямой.

Найдем aи b
, составив и решив систему двух уравнений. Эта система будет иметь следующий вид:

,  гдеу – фактические уровни ряда, а n
– число уровней.

Исследуем численность, продуктивность и выход продукции животноводства хозяйства ЗАО «Толмачевское» в динамике за 2004-2008гг.

Для расчета показателей динамики выписываем сначала из годовых отчетов исходные данные по группировочному признаку за 5 лет (2004-2008гг.).
Таблица 6. Вспомогательная таблица для расчёта показателя динамики

год

среднегодовое поголовье, голов

количество молока, ц

продуктивность с.-х. животных, ц

2004

363

12286

33,8

2005

315

14011

44,5

2006

324

17909

55,3

2007

343

20031

58,4

2008

350

21157

60,6

Абсолютный прирост определяется, как разность между двумя периодами и может быть рассчитан цепным и базисным способом.

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц изменился изучаемый показатель по сравнению с прошлым или базисным периодом.

Темп роста выражается в процентах и показывает, на сколько процентов произошло изменение показателя по сравнению с прошлым или базисным периодом.

Темп прироста — это отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, в процентах и показывает, на сколько процентов изменились размеры явления за изучаемый период времени.

Таблица 7. Расчёт показателей динамического ряда численности коров в ЗАО «Толмачевское».

год

символы

численность, голов

базисный показатель динамики

цепной показатель динамики

 

 

 

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

2004

У0

363

–

–

–

–

–

–

2005

У1

315

-48

86,8

-13,2

-48

86,8

-13,2

2006

У2

324

-39

89,3

-10,7

9

102,9

2,9

2007

У3

343

-20

94,5

-5,5

19

105,9

5,9

2008

У4

350

-13

96,4

-3,6

7

102,0

2,0

Для нахождения базисных показателей динамики ( за базисный год принимается 2004 год)

 воспользуемся следующими формулами:

·                   Абсолютный прирост, ц =  показатель отчетного года – показатель базисного года.

·                   Темп роста, % = показатель отчетного года / показатель базисного года * 100%

·                   Темп прироста, % = темп роста – 100%

Для нахождения цепных показателей динамики воспользуемся следующими формулами:

·                   Абсолютный прирост, ц = показатель каждого последующего отчетного года – показатель предыдущего отчетного года

·                   Темп роста, % = показатель каждого последующего года / показатель каждого предыдущего года * 100%

·                   Темп прироста, % = темп роста – 100%

Из полученных данных видно, что численность голов по годам колеблется от 315 до 363. Средний уровень за 5 лет составляет  339. К среднему уровню ближе всего численность в 2007 году (343 головы).

Таблица 8. Расчёт показателей динамического ряда продуктивности коров в ЗАО «Толмачевское».

год

символы

 

базисный показатель динамики

цепной показатель динамики

 

 

продуктивность скота, ц

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

2004

У0

33,8

–

–

–

–

–

–

2005

У1

44,5

10,7

131,7

31,7

10,7

131,7

31,7

2006

У2

55,3

21,5

163,6

63,6

10,8

124,7

24,7

2007

У3

58,4

24,6

172,5

72,5

3,1

105,7

5,7

2008

У4

60,6

26,8

179,3

79,3

2,2

103,8

3,8

Из полученных данных видно, что продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6. Средний уровень продуктивности составляет 50,52 ц. К среднему уровню ближе всего продуктивность в 2006 году (55,3 ц.).

Таблица 9. Расчёт показателей динамического ряда валового надоя коров в ЗАО «Толмачевское».

год

символы

 

базисный показатель динамики

цепной показатель динамики

 

 

валовой  надой, ц

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

абсолютный прирост, голов

темп роста,%

темп прироста,%

2004

У0

12286

–

–

–

–

–

–

2005

У1

14011

1725

114,0

14,0

1725

114,0

14,0

2006

У2

17909

5623

145,8

45,8

3898

127,8

27,8

2007

У3

20031

7745

163,0

63,0

2122

111,8

11,8

2008

У4

21157

8871

172,2

72,2

1126

105,6

5,6

Из расчётов видно, что валовой надой колеблется в пределах от 12286 до 21157. Средний показатель надоя в ЗАО «Толмачевское» равен 17078,8. Ближайшим показателем к среднему является надой 2006 (17909 ц.).

Заключение
В данной работе проведён экономико-статистический анализ численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве, на примере Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области.

Статистика численности и состава скота дает необходимый материал для расчета возможных уровней продукции и воспроизводства стада, определения потребности в кормах, рабочей силы и т.д.

Численность скота определяется в физических единицах (головах).

Продуктивность представляют собой выход продукции на 1 голову животных. Следует различать индивидуальную и среднюю продуктивность животных.

Основным показателем молочной продуктивности коров является средний годовой удой от коровы молочного стада.

Источниками  статистических данных о численности и продуктивности скота являются  годовые, месячные и квартальные отчеты.

Одним из основных и наиболее распространенных методов об­работки и анализа первичной статистической информации явля­ется группировка.

Группировка хозяйств Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области проводилась по данным 2008г. За группировочный признак была взята продуктивность с.-х. животных, ц.

На основании  проведённой статистической группировки с.-х. предприятий Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области по продуктивности коров получены следующие результаты: показатель продуктивности сельскохозяйственных предприятий растет от группы к группе. Так, в первой группе её средний уровень составляет 18,5, увеличение наблюдается и во второй группе 31,6,  в третьей группе  средний уровень достигает 41,4, а в четвертой группе 62,9.

Статистические распределения характеризуются наличием бо­лее или менее значительной вариации в величине признака у от­дельных единиц совокупности. Изуче­ние зависимости вариации признака от окружающих условий со­ставляет содержание теории корреляции.

Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,02.

Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.

Коэффициент детерминации, равный 0,02,  позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.

Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени.

Для расчета показателей динамики я воспользовалась годовыми отчетами исходных данных по группировочному признаку по хозяйству ЗАО «Толмачевское» за 5 лет (2004-2008гг.).

После проведения анализа рядов динамики видно, что голов по годам колеблется от 315 до 363; продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6 ц.; валовой надой колеблется в пределах 12286 до 21157 ц.     продолжение
–PAGE_BREAK–
Список используемой литературы
1.                     Афанасьев В.Н., Макарова А.И. Статистика сельского хозяйства. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272с.

2.                     Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики. Курс лекций. – М.: ЭКМОС, 2001. – 352с.

3.                     Годовые отчёты по Новосибирскому, Маслянинскому и Черепановскому районам за 2004-2008 гг.

4.                     Зинченко П.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. – М.: МСХА,1998. – 258с.

5.                     Харланов А.И. Общая теория статистики: Статистическая методология. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 341с.

                                    

№п/п

название хозяйства

удой от 1 коровы в год, ц.

среднегодовое поголовье, голов

кол-во молока, ц.

1

ЗАО Ярковское

12,5

323

4029

2

СПК Галинский

14,7

66

972

3

СПК Томиловский

17,7

84

1483

4

СПК Заря

20,5

102

2089

5

ЗАО Сенчанское поле

22,1

80

1767

6

ООО Валенсия

23,6

165

3899

7

ООО Железнодорожный

26,7

121

3232

8

ООО Мамоново

29,3

220

6454

9

ООО Александровка

30,4

423

12878

10

ОАО ПЗ Медведский

30,4

400

12178

11

ЗАО Черепановское

30,7

416

12791

12

ООО Сибирский пахарь

31,3

383

11997

13

СХПК КЗ Малый Сибиряк

31,4

7

220

14

ООО Салаир

31,7

487

15440

15

ООО Сибиряк

32,4

419

13567

16

ЗАО Чкаловское

36,4

90

3275

17

ООО Большой Изырак

37,4

338

12651

18

МЖК Альва-фарм ООО

38,3

386

14801

19

ОАО Карасевскре

39,4

491

19352

20

ООО Сибирская нива

40,4

764

30901

21

ЗАО Таежное

41

597

24483

22

СПК КФХ Квант

41,7

72

3005

23

ООО АПП Инское

42,1

200

8427

24

ЗАО Обское

43,3

140

6066

25

ОАО Листвянское

45,1

250

11287

26

ЗАО Русь

52,1

170

8862

27

ЗАО СЗ морской

55,3

288

15939

28

ОАО ПЗ Пашинский

55,3

425

23489

29

ЗАО Толмачевское

60,4

350

21157

30

ОПХ Элитное

67,1

225

15092

31

ФГУП учхоз Тулинский

87,2

500

43605
    продолжение
–PAGE_BREAK–

№ п/п

название хозяйства

полная себестоимость

выручено

кол-во в натуре

чистая прибыль

уровень рентабельности

1

ФГУП учхоз Тулинский

33825

42730

40955

8905

26,3

2

ОПХ Элитное

13501

18919

14103

5418

40,1

3

ЗАО Толмачевское

20122

25017

20588

4895

24,3

4

ЗАО СЗ морской

12602

15705

14826

3103

24,6

5

ОАО ПЗ Пашинский

22660

21148

21811

-1512

-6,7

6

ЗАО Русь

488

1147

8616

659

135,0

7

ОАО Листвянское

9114

12825

10846

3711

40,7

8

ЗАО Обское

5083

5137

5501

54

1,1

9

ООО АПП Инское

3868

6868

7230

3000

77,6

10

СПК КФХ Квант

1506

2484

2520

978

64,9

11

ЗАО Таежное

11904

23095

20780

11191

94,0

12

ООО Сибирская нива

29312

30812

28452

1500

5,1

13

ОАО Карасевское

14725

21093

18208

6368

43,2

14

МЖК Альва-фарм ООО

11446

13676

13150

2230

19,5

15

ООО Большой Изырак

8954

12363

11146

3409

38,1

16

ЗАО Чкаловское

3672

3492

2579

-180

-4,9

17

ООО Сибиряк

10943

12178

12142

1235

11,3

18

ООО Салаир

7844

13717

13566

5873

74,9

19

СХПК КЗ Малый Сибиряк

1048

1580

220

532

50,8

20

ООО Сибирский пахарь

8494

10539

10717

2045

24,1

21

ЗАО Черепановское

10047

12003

11584

1956

19,5

22

ООО Александровка

5773

9415

9280

3642

63,1

23

ОАО ПЗ Медведский

10236

10725

10564

489

4,8

24

ООО Мамоново

4242

4725

5242

483

11,4

25

ООО Железнодорожный

2798

3980

2131

1182

42,2

26

ООО Валенсия

3342

3707

3423

365

10,9

27

ЗАО Сенчанское поле

2119

857

1296

-1262

-59,6

28

СПК Заря

479

886

907

407

85,0

29

СПК Томиловский

1193

1065

1193

-128

-10,7

30

СПК Галинский

1683

630

728

-1053

-62,6

31

ЗАО Ярковское

7557

9008

8742

1451

19,2
    продолжение
–PAGE_BREAK–