Экономико-статистический анализ уровня и эффективности производства продукции выращивания крупного рогатого скота

 

По данным таблицы видно, что единицы совокупности изменяются неравномерно, в ней имеются сравнительно большие отрывы значений. Поэтому  границы интервалов по второму группировочному признаку можно установить в местах этих отрывов. И так, получается, что в каждой группе областей можно выделить по две подгруппы, которые представлены в таблице 3.4.

 

Таблица 3.4 - Интервальный ряд распределения хозяйств по поголовью в расчете на 100 га с/х угодий

№ группы по расходу кормов на 1 гол., руб.	Подгруппы	Поголовье в расчете  на 100 га с/х угодий, гол.	Число хозяйств
I	1	до 19,7	3
	2	свыше 19,7	4
II	1	до 6,9	3
	2	свыше 6,9	7
III	1	до 5,2	5
	2	свыше 5,2	2

 

Составим сводную таблицу, которая позволит перейти к комбинационной группировке, для оценки влияния  двух факторных признаков. В качестве результативного признака у возьмем  выращенную живую массу КРС на 100 га с/х угодий в ц, х₁ –расход кормов на 1 голову в рублях, х₂ – поголовье в расчете на 100 га с/х угодий.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.5 - Сводная таблица для оценки влияния факторных признаков на выращенную живую массу КРС на 100 га с/х угодий

№ группы	Группы по расходу кормов на 1 гол.,руб.	№ подгруппы	Поголовье в расчете  на 100 га с/х угодий,гол.	Число хозяйств	Валовой прирост живой  массы КРС, ц	Среднегодовое поголовье  животных на откорме, гол	Площадь с/х угодий, га	Затраты на выращивание, в  т.ч. корма, тыс.руб.
I	1844,4 – 3494,5	1	до 19,7	3	554	418	4552	1180
		2	свыше 19,7	4	2354	1953	4954	4723
Итого по первой группе				7	2908	2371	9506	5903
II	3494,6 – 5254,9	1	до 6,9	3	884	544	7939	2461
		2	свыше 6,9	7	2691	2300	13849	9910
Итого по второй группе				10	3575	2844	21788	12371
III	5255,0 – 9243,2	1	до 5,2	5	263	282	8490	1910
		2	свыше 5,2	2	1160	1082	5551	6541
Итого по третьей  группе				7	1423	1364	14041	8451
Всего				24	7906	6579	45335	26725

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.6 - Комбинационная группировка по оценке влияния двух факторных признаков на выращенную живую массу КРС на 100 га с/х угодий

 

№ группы	Группы по расходу кормов на 1 гол, руб.	№ подгруппы	Поголовье в расчете  на 100 га с/х угодий, гол.	Выращено живой массы  КРС на 100 га с/х угодий, ц	Расход кормов на 1 гол, руб.	Поголовье в расчете на 100 га с/х угодий, гол.
				a	b1	b2
I	1844,4 – 3494,5	1	до 19,7	12,17	2822,97	9,18
		2	свыше 19,7	47,52	2418,33	39,42
В среднем по первой группе				30,59	2489,67	24,94
II	3494,6 – 5254,9	1	до 6,9	11,13	4523,89	6,85
		2	свыше 6,9	19,43	4308,69	16,61
В среднем по второй группе				16,41	4349,86	13,05
III	5255,0 – 9243,2	1	до 5,2	3,09	6773,05	3,32
		2	свыше 5,2	20,89	6045,29	19,49
В среднем по третьей  группе				10,13	6195,75	9,71
В среднем по совокупности				17,44	4062,17	14,51

Анализ данных показал, что выращено живой массы КРС на 100 га с/х угодий в I группе на 14,18 ц больше, чем во II и на 20,46 ц больше, чем в III типической группе.

Рассмотрим влияние двух признаков на результативный. Расход кормов на 1 голову в первой группе 1 подгруппе на 404.64 руб. больше, чем в подгруппе 2, во второй группе в 1 подгруппе больше на 215.2 руб., чем во 2 подгруппе, а в третьей группе на 727.76 руб. больше в 1, чем во 2 подгруппе.

Поголовье в расчете на 100 га с/х угодий в первой типической группе 1 подгруппе на 30,24 гол.  меньше, чем во 2 подгруппе. Во второй группе мы также наблюдаем, что во 2 подгруппе на 9,76 гол. больше, чем в 1. В третьей типической группе в 1 подгруппе на 16,17 гол. меньше, чем во 2.

Сравним крайние значения выращенной живой массы КРС на 100 га с/х угодий  в I-1 группы и III-2 группы (20,89 – 12,17 = 8,72). Данный полученный результат это совместные действия двух факторов.

3.2 Корреляционный  анализ.

Для установления влияния  отдельных факторов на величину выращенной живой массы КРС было отобрано 24 сельскохозяйственных предприятия Смоленского области. В качестве результативного признака возьмем показатель выращено живой массы КРС на 100 га с/х угодий, ц. (a), а в качестве факторных признаков – расход кормов на 1 голову, руб. (b₁) и поголовье в расчете на 100 га с/х угодий, гол. (b₂), посчитаем их значения.                

Таблица 3.7 - Исходная информация для решения корреляционного уравнения

Наименование хозяйства	Выращено живой массы КРС  на 100 га с/х угодий, ц.	Расход кормов на 1 гол., руб.	Поголовье в расчете на 100 га с/х  угодий, гол.
СПК "Центральный"	1,3	8052,6	1,7
СПК "Русское"	2,2	5920,6	3,6
ООО "Смолиговка"	3,4	3000	2,3
СПК "Кардымовская МСО"	3,9	6754,7	3,7
СПК "Фенино"	4,5	5642,9	5,2
СПК "Томский"	7,5	4330,9	6,8
СПК "Мальково"	7,6	4382,7	6,9
Колхоз "Епишево"	8,4	5748,7	11,2
СПК "Ленино"	10,8	9243,2	5,1
СПК "Селезневский"	11,5	4402,9	11,8
Колхоз "Искра"	13,6	3550,2	13,7
СПК "Дорогобужский"	16	2136,8	19,7
СХПК "Сопрыкино"	18	3558,4	11,7
ЗАО "Шаломинское"	18,8	5254,9	23,2
СПК "Соколинский"	19,2	4890,9	6,8
СХПК "Некрасовский"	19,5	4788,9	17,3
СПК "Клемятино"	21	3494,5	11,5
СПК "Знамя"	22,8	4095,7	14,7
СПК "Агибалово"	32,3	1844,4	32,3
СПК "Колос"	35,8	2137,2	27,4
ООО "Днепр"	40,1	6204,5	32,2
СПК "Суворовский"	41,9	3773	28,4
ЗАО "Рассвет"	43,9	2770,9	29,3
ИП Кондрат А.С. КФХ "Прудки"	141,7	2626	135,8

 

Уравнение связи имеет  вид   y = a ₊ b₁x_{1 +} b₂x₂ , где

а -  значение результативного признака при нулевом значении факторов.

b₁- коэффициент чистой регрессии при факторе х₁.

b₂ - коэффициент чистой регрессии при факторе х₂.

Тесноту и направление  связи показывает коэффициент корреляции. Близость этого коэффициента к единице  характеризует близость связи к  функциональной зависимости.

Для выявления тесноты  связи результативного показателя с обоими факторами одновременно исчислим коэффициент множественной  корреляции.

Статистические расчеты  будем производить при помощи программы Microsoft Excel.

Таблица 3.8 - Результаты расчетов приведены в таблице

Показатели	Коэффициенты
Множественный R	0,98199
R-квадрат	0,96431
Нормированный R-квадрат	0,96091
Стандартная ошибка	5,62222
Наблюдения	24
Y-пересечение (a)	4,45598
Переменная X 1 (b1)	-0,00036
Переменная X 2 (b2)	1,03504

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В результате решения уравнения  на ПК получены следующие параметры: y = 4.45598 + (-0,00036) x₁ + 1.03504 x₂

Дадим экономическую интерпретацию  полученным коэффициентам:

а = 4.45598 – значение результативного признака при нулевом значении факторов, для нашего примера – это выращено живой массы КРС на 100 га с/х угодий при нулевом расходе кормов на 1 голову и поголовье в расчете на 100 га с/х угодий.

b₁ = -0,00036 – коэффициент чистой регрессии при факторе х₁ показывает, что с увеличением расхода кормов на 1 голову выращенная живая масса КРС в среднем уменьшается на 0,00036 ц., при фиксированном уровне другого признака, включенного в уравнение, - поголовье в расчете на 100 га с/х угодий.

b₂ = 1,03504 – коэффициент чистой регрессии при факторе х₂   показывает, что при увеличении поголовья в расчете на 100 га с/х угодий  выращенная живая масса КРС в среднем увеличится на 1,03504 ц при фиксированном расходе кормов на 1 голову.

Теперь охарактеризуем тесноту  связи:

Коэффициент множественной  корреляции R= 0,98199 (98,2%) показывает, что связь между признаками – факторами и результатом тесная, т. е. сильная. R – квадрат = 0,96431 (96,4%) показывает, что факторы, включенные в уравнение корреляционной связи объясняют  98,2% вариации размера выращенной живой массы КРС на 100 га с/х угодий в изучаемых 24 хозяйствах.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 4. Анализ динамических  рядов

Ряд статистических показателей, характеризующих состояние и  изменение явлений, называют рядом  динамики или динамическим рядом. Он может быть представлен абсолютными, средними или относительными показателями, величины которых являются уровнями ряда динамики.

Различают моментные и  интервальные уровни ряда динамики.

 Моментные уровни отражают  размер изучаемых явлений на  определенную дату или момент  времени и применяются в первую  очередь для характеристики условий  и размеров факторов производства. Интервальные уровни характеризуют  размеры явлений за определенный  промежуток времени: месяц, год  и т.д. Такими рядами отражаются  обычно итоги различных процессов  за отрезок времени.

Для характеристики направления  и интенсивности изменения изучаемого явления во времени уровни динамического  ряда сопоставляют и получают систему, выражающую все возможные показатели уровней ряда и производных от них: абсолютный прирост, коэффициент  роста, темп прироста, значение 1% процента прироста.

Абсолютный прирост А представляет собой разность между двумя исходными уровнями, 1 из которых рассматривается как отчетная величина, а другой принят за базу сравнения. Если обозначить уровни динамического ряда как y₀ , y_1, y₂ … y_n, можно определить абсолютные приросты:

1) цепные A₁= y_{1 -} y₀ ; A₂= y_{2 –} y₁ … A_n= y_{n –} y_n-1

2) базисные A₁= y_{1 -} y₀; A₂= y_{2 –} y₀ … A_n= y_{n –} y₀

Коэффициент роста К выражает отношения между собой двух уровней ряда – отчетного и базисного. Цепные коэффициенты рассчитываются:  
K_iц = y_i / y_i-1 , а базиные - K_iб = y_i / y_0.

Коэффициент роста с базой, приравненной к 1, показывает, во сколько  раз изменился отчетный уровень  по сравнению с базисным. Если коэффициент роста выразить в %, получим темп прироста.

Темп прироста Т есть отношение цепного абсолютного прироста A_i к предыдущему уровню y_i-1,%: 
T₁ = (A₁ / y₀ )*100, T₂ = (A₂ / y₁ )*100… T_n = (A_n / y_n-1 )*100, а темп базисного прироста: T_б = (A_n / y₀ )*100.