Экономическая эффективность производства молока на примере сельскохозяйственных организаций Усть-Илимского района Иркутской области

 

Таблица 4 – Зависимость трудоемкости от затрат труда на 1 голову и продуктивности.

Показатель	Организация		Среднерайонный показатель
	Усть-Илимский	Боханский
Затраты труда на 1 голову, чел.-час.	311,8	454,2	382,9
Продуктивность, ц.	13,2	21,6	17,4
Затраты труда на 1 ц, чел.-час.	23,6	12,6	18,1
При затратах труда хозяйства1 и урожайности хозяйства2	-	6734,8	-
Отклонения: всего	-	248,4	-
В том числе за счет изменения:	-		-
затрат труда на 1 ц	-	187,3	-
продуктивности	-	61,1	-

 

Вывод: При анализе таблицы «Зависимость трудоемкости от затрат труда на одну голову и продуктивности» получается, что среднерайонные показатели затрат труда на 1 голову и продуктивность будут выше, чем по Усть-Илимскому району, где продуктивность 13,2 ц., а затраты труда 311,8 чел.-ч.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Себестоимость продукции

Себестоимость продукции  представляет собой стоимостную  оценку используемых в процессе производства продукции разнообразных ресурсов, а также прочих затрат на ее производство и реализацию. Себестоимость продукции  зависит от объема его производства, уровня удельных переменных издержек и суммы постоянных затрат. 

Организация труда на сельскохозяйственном предприятии должна быть рациональной, то есть в максимальной степени учитывать  достижения науки и передового опыта, обеспечивать полное и эффективное  использование рабочей силы и  других факторов производства с целью  получить лучшие экономические результаты во всех отраслях производства.

При проведении экономического анализа отрасли молочного скотоводства организационная характеристика содержания коров должна быть дополнена экономической  характеристикой отдельных технологий и форм содержания по структуре затрат и структуры доходов.

Доходы в отрасли молочного  скотоводства складываются из трех основных компонентов: выручка от реализации молока, стоимость телятника, выручка  от реализации выбракованной коровы на мясо. Дополнительными компонентами доходов в молочном скотоводстве является стоимость навоза, который оценивается либо по цене реализации, либо по ценности как удобрение.

Расчет полной себестоимости  молока позволит сделать вывод о  целесообразности инвестиций в расширение отрасли (строительство новых ферм). При анализе существующего подразделения  речь идет о том, покрываются или  нет прямые переменные затраты. Молочное скотоводство будет экономически обоснованным тогда, когда нет более эффективных  альтернативных возможностей использования  животноводческих помещений и кормов собственного производства.

Таблица 5 – Отчетные данные по себестоимости молока

Показатель	Организации		По району в среднем  на 1 хозяйство
	Усть-Илимская	Боханская
Поголовье	606	2065	1335,5
Всего затрат, тыс.руб.	35359	118802	77080,5
в том числе:
Оплата труда с начислениями	5348	23178	14263
корма	28930	54311	41620,5
содержание основных средств	1878	10153	6015,5
прочие затраты	450	31160	15805
Валовая продукция жив-ва в сопоставимых ценах, тыс.руб.	17955,8	61185,9	39570,8

Выводы: Себестоимость молока такова, что: Всего затрат в Усть-Илимском районе составило 35359 тыс.руб., большая часть из которых пришлась на корма – 28930. Аналогичная ситуация и в Боханском районе, здесь всего затрат 118802, из которых 54311 тыс.руб.на корма.

 

Таблица 6 – Влияние продуктивности и затрат на 1 гол.на себестоимость 1 ц молока

Показатель	организация
	Усть-Илимский	Боханский
Затраты на 1 гол., тыс.р	58,3	57,2
Продуктивность ц/га	13,2	21,6
Себестоимость 1 ц,р	769,56	1242
Себестоимость 1 ц при прод-ти хоз-ва2 и затратах на 1 голову хоз-ва1	-	1259,3
Отклонения, всего	-	1031,6
в том числе за счет затрат	-	970,5
продуктивности	-	61,1

 

Выводы: Исследование влияния продуктивности и затрат на 1 голову показало, что отклонение между организациями довольно большое – 1031,6. Основная их часть пришлась за счет затрат и составила 970,5.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Множественный коэффициент корреляции

Корреля́ция (корреляционная зависимость) — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.^[1] Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции   (или  ). В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.  

Некоторые виды коэффициентов  корреляции могут быть положительными или отрицательными. В первом случае предполагается, что мы можем определить только наличие или отсутствие связи, а во втором — также и ее направление. Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой. При этом коэффициент корреляции будет отрицательным. Положительная корреляция в таких условиях — это такая связь, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной. Возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Исходные данные для расчета  множественного коэффициента корреляции
Районы	Стоимость валовой продукции  у, тыс руб.	Стоимость основных фондов Х1, тыс.руб.	Численность работников х2, чел.
Усть-Илимский	1083	2440	2,4
Боханский	13820	529	5,1
Качугский	5339	461	2,1
Казаченсколенский	260	815	2,9
Киренский	1782	406	2,6
Куйтунский	16285	551	2,9
Нижнеилимский	1391	1276	5,6
Нижнеудинский	5149	689	2,7
Ольхонский	222	1201	2
Тайшетский	6243	471	3,2

 

	Столбец 1	Столбец 2	Столбец 3
Столбец 1	1			Rxy1	0,149024052
Столбец 2	-0,459824792	1		Ryx2	0,175694538
Столбец 3	0,2651639	-0,056447307	1	Rx1x2	0,138175832
R	0,518499976	4,780020179	3,385189962

 

Регрессионная статистика
Множественный R	0,518499976
R-квадрат	0,268842225
Нормированный R-квадрат	0,059940003
Стандартная ошибка	5509,383589
Наблюдения	10

 

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	78125073,66	39062536,83	1,2869285	0,334224944
Остаток	7	212473152,7	30353307,53
Итого	9	290598226,4

 

 

 

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	5218,039392	5802,148334	0,899328851	0,39835712	-8501,86127	18937,94005	-8501,861266	18937,94005
Переменная X 1	-4,047462961	2,935796724	-1,378659132	0,21044461	-10,9895191	2,894593167	-10,98951909	2,894593167
Переменная X 2	1116,480356	1506,048176	0,741331103	0,48261651	-2444,75768	4677,718395	-2444,757684	4677,718395

 

Вывод: Анализируя данные расчета множественного коэффициента корреляции можно сделать вывод, что связь между стоимостью валовой продукции, численностью работников и стоимостью основных производственных фондов сельскохозяйственного назначения прямая и тесная. 

 

 

 

Таблица
Исходная и расчетная  информация для регрессионного анализа
Районы	Стоимость валовой продукции, тыс.руб. У	Стоимость основных производственных фондов, тыс.руб. Х
Усть-Илимский	1083	2440
Боханский	13820	529
Качугский	5339	461
Казаченсколенский	260	815
Киренский	1782	406
Куйтунский	16285	551
Нижнеилимский	1391	1276
Нижнеуденский	5149	689
Ольхонский	222	1201
Тайшетский	6243	471
Регрессионная статистика
Множественный R	0,459824792
R-квадрат	0,211438839
Нормированный R-квадрат	0,112868694
Стандартная ошибка	5352,037868
Наблюдения	10