Экономико-статистический анализ производства молока

Сельское хозяйство - самая обширная жизненно важная отрасль народного хозяйства, определяющая уровень жизни людей. Экономика сельского хозяйства изучает технологические (земледелие, растениеводство, агрохимия, мелиорация, механизация и электрификация, животноводство, хранение и переработка с.х. продукции и др.) и экономические (математика, политология, охрана труда, бухгалтерский учет) науки. Экономика с.-х. дает базу для изучения дисциплин: организация сельскохозяйственного производства, анализ хозяйственной деятельности, финансирование и кредитование, управление сельскохозяйственным производством, международные экономические связи, сельскохозяйственные риски и другие.

Животноводство - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства. Животноводство (скотоводство) возникло в глубокой древности, когда человек начал приручать диких животных, одомашнивать их и использовать для хозяйственных нужд. Упорным и долгим трудом человек изменил природу диких животных и добился резкого повышения их продуктивности. Животноводство обеспечивает население продуктами питания (молоко, масло, мясо, сало, яйца и др.), а легкую промышленность - сырьем (шерсть, кожа, щетина, мясо, молоко и др.), дает живую тягловую силу (лошади, волы, мулы, верблюды, олени) и органическое удобрения - навоз. Из продуктов и отходов животноводства получают некоторые корма (обрат, мясокостная, костная мука и др.), а также различные лекарственные препараты (лечебные сыворотки, гормональные препараты и др.).

В процессе создания в стране изобилия продуктов питания и предметов потребления роль животноводства будет неуклонно возрастать.

В решении задач, поставленных перед животноводством, большая роль принадлежит статистике. Статистика животноводства прежде всего должна правдиво, глубоко и всесторонне показать состояние и развитие этой отрасли. Предоставляя исходный материал для разработки планов развития животноводства, статистика вместе с тем осуществляет повседневный контроль за выполнением принятых планов и обязательств. Статистика не может ограничиваться пассивной констатацией имеющихся уровней. Одна из ее задач состоит в том, чтобы путем научного анализа массовых данных раскрыть резервы, указать мероприятия, обеспечивающие их использование, оценить эффективность соответствующих зоотехнических приемов. Статистика животноводства должна своевременно сигнализировать о назревании возможных частичных внутриотраслевых и межотраслевых диспропорций (например, между ростом поголовья скота и объемом производства кормов, между увеличением объема работ по уходу за растущим поголовьем и наличными ресурсами рабочей силы и т.д.) и указывать пути и средства пропорционального развития животноводства.

Статистика животноводства изучает эту отрасль не только со стороны производительных сил, но и со стороны производственных отношений, рассматривает их взаимодействие и взаимозависимость.

Статистика животноводства, выявляя резервы ускорения развития общественного животноводства, должна тщательно изучать процессы, происходящие и в личном и подсобном животноводстве, определять степень использования в этом производстве имеющихся дополнительных источников кормов.

Исследования в данной курсовой работе будут проводиться по 21 хозяйству Кировской области.

В работе использованы следующие приемы и методы исследований:

– группировок;

– относительных и средних величин;

– корреляционный;

– регрессионный;

– дисперсионный;

– анализ данных.

Целью курсовой работы является закрепление теоретических знаний и приобретение навыков в сборе и обработке статистической информации, применение экономико-статистических методов в анализе, выявление неиспользованных резервов и разработка предложений по повышению эффективности производства.

Для обоснования объема выборочной совокупности используем следующие показатели:

- поголовье коров;

- удой молока от одной коровы (ц);

- себестоимость 1ц молока (руб.),

представленные в таблице 2.1.

Для определения их средних арифметических значений и коэффициентов вариации проведены дополнительные расчеты, представленные в Приложении № 1.

Таблица 2.1. - Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки

Таким образом, для того чтобы не превысить максимально допустимую величину предельной ошибки по трем показателям, необходимо отобрать от 10 до 120 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 21 единице, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%.

Выявление основных свойств и закономерности исследуемой статистической совокупности начнем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения обоснованного экономического исследования.

Составляем ранжированный ряд распределения 21 хозяйства Кировской области по затратам на 1 корову, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (тыс. руб.):

Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k = 1 +3,322 lgN

при N=21 lg21=1,380, k=1+3,3221,308=6

Определяем шаг интервала:

h = = = 4,2

Определяем границы интервалов.

Для этого xmin = 15,3 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin + h = 15,3+4,2 = 19,5. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 19,5 + 4,2 = 23,7. Аналогично определяем границы остальных интервалов.

Таким образом, подсчитаем число единиц в каждом интервале и полученные данные запишем в виде таблицы.

Таблица 2.2. - Интервальный ряд распределения хозяйств по затратам на одну корову

Для наглядности изобразим интервальные ряды распределения в виде гистограммы.

Рисунок 1 - Гистограмма распределения хозяйств по затратам на 1 корову

Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, используем следующие показатели:

1). Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую, моду, медиану признака (признак - затраты на 1 корову).

Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:

тыс.руб.

Мода - наиболее часто встречающееся значение признака. Определяем по формуле:

Mo = Xmo + h

Mo = 23,7+4,2

Mo =27,9 тыс.руб.

Медиана - значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения. Определяем по формуле:

Me = Xme + h

Me = 23,7+4,2

Me = 28,8 тыс.руб.

2). Для характеристики меры рассеяния признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации определяем по формуле:

R = Xmax - Xmin

R = 40,6 -15,3 = 25,3

Для нахождения последующих показателей используем предварительные расчетные данные, представленные в таблице 2.3.

Таблица 2.3. - Расчетные данные для определения показателей

Дисперсию, которая показывает среднюю величину отклонений отдельных вариантов от средней арифметической, определяем по формуле:

?2 =

?2 =

Среднее квадратическое отклонение определяем по формуле:

? =

? =

Коэффициент вариации определяем по формуле:

V =

V =

3). Для характеристики формы распределения используем коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Es):

As = ?3

As =

Так как As>0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию. Об этом можно судить и на основе следующего неравенства: Mo<Me< (27,9<28,8<29).

Es =

Es =

Так как Es >0, то распределение является высоковершинным.

Таким образом, средний уровень затрат на 1 корову в хозяйствах исследуемой совокупности составил 29 тыс.руб. при среднем квадратичеком отклонении от этого уровня 5,17 тыс.руб. или 17,8%. Так как коэффициент вариации (V=17,8%) меньше 33%, совокупность является однородной.

Для того чтобы определить возможность проведения экономическо-статистического исследования по совокупности с.-х. предприятий, являющихся объектом изучения, провели статистическую гипотезу о соответствии их фактического (эмпирического или исходного) распределения по величине характеризующего признака нормальному (теоретическому) распределению.

Для проверки таких гипотез используем критерии Пирсона фактическое значение которого определяем по формуле:

=

Данные для расчетов представлены в таблице 2.4.

Таблица 2.4. - Расчет критерия Пирсона

Таким образом, фактическое значение критерия Пирсона составило:

По математической таблице Распределение определяем критическое значение при числе степеней свободы (v) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (. При v=6-1=5 и =11,07.

Так как фактическое значение критерия () меньше табличного (), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.

Следовательно, исходную совокупность с.-х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности производства молока.

Проведем аналитическую группировку, которая позволяет определить наличие и характер взаимосвязи между признаками.

Группировочный признак, по которому будет проводиться группировка - затраты на 1 корову. Результативным признаком является удой молока на 1 корову.

Цель группировки - определить влияние уровня интенсивности производства (затраты на 1 корову) на продуктивность коров (удой молока на 1 корову).

Данные по 21 хозяйству Кировской области представлены в приложении № 2.

Составляем ранжированный ряд по затратам на 1 корову:

Определяем величину интервала групп:

i =

i =

Определяем границы интервалов:

1 группа

2 группа

3 группа

Результаты статистической сводки и группировки представлены в таблице 3.1.

Таблица 3.1. - Влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных

Анализ группировки показывает, что с увеличением затрат средств на 1 корову от 1-ой группы ко 2-ой и 3-ей соответственно на 21,1% и 41,3% наблюдается последовательное увеличение продуктивности животных соответственно на 11,4% и 47,0%.

Таким образом, чем выше уровень интенсивности производства, тем выше продуктивность животных.

Проведем вторую аналитическую группировку.

Группировочный признак, по которому будет производиться группировка - удой на 1 корову. Результативным признаком является себестоимость 1ц молока.

Цель группировки: определить наличие и характер влияния продуктивности животных на себестоимость единицы продукции.

Данные по 21 хозяйству Кировской области представлены в Приложении № 3.

Составляем ранжированный ряд по удою молока на 1 корову:

Определяем величину интервала групп:

i =

i =

Определяем границы интервалов:

1 группа

2 группа

3 группа

Результаты статистической сводки и группировки представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2. - Влияние уровня продуктивности животных на себестоимость единицы продукции

Анализ группировки показывает, что с увеличением продуктивности животных от 1-ой группы ко 2-ой и 3-ей соответственно на 30,3% и 60,5% наблюдается последовательное снижение себестоимости 1ц молока соответственно на 1,4% и 22,5%.

Для оценки существенности различия между группами по величине какого-либо признака используем критерий Фишера (F-критерий).

Оценим существенность влияния ровня продуктивности животных по данным группировки, приведенной в таблице 3.1.

1). Определяем величину межгрупповой дисперсии по формуле:

=

=

2). Определим величину остаточной дисперсии по формуле:

(Приложение № 4)

3). Определим фактическое значение Фишера:

Фактическое значение F-критерия сравним с табличным.

 при и составляет 3,55

Таким образом, влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных следует признать существенным.

Определим величину эмпирического коэффициента детерминации, равную

== = 50,9%

показывает, что на 50,9% вариация продуктивности животных объясняется влиянием затрат на 1 корову.

Для выражения взаимосвязи между поголовьем голов () и удоем на 1 корову () и себестоимость молока (Y) используем многофакторное уравнение регрессии:

У=

Параметры , , определяются в результате решения системы трех нормальных уравнений:

Y = a0n + a1x1 + a2x2

Yx1 = a0x1 + a1x12 + a2x1x2

Yx2 = a0x2 + a1x1x2 + a2x22

11148 = 21a0 + 11675a1 + 1019, 23 a2

5707090 = 11675a0 + 10556601a1 + 656289a2

527941,05 = 1019,23a0 + 656289,43a1 + 52055,67a2

В результате решения данной системы (Приложение № 6) получаем следующее уравнение регрессии:

Y= 779,07-0,01

Коэффициент регрессии a1 = -0,01показывает, что при увеличении поголовья коров себестоимость 1ц молока снижается в среднем на 0,01 руб.

Коэффициент регрессии a2 = -5 свидетельствует о среднем снижении себестоимости 1ц молока на 5 руб. при увеличении продуктивности животных.

Для определения тесноты связи между всеми признаками, включенными в модель, определяем коэффициенты множественной корреляции:

Сосчитаем дисперсии по каждому признаку:

В полученное уравнение регрессии

Y= 779,07-0,01

выражающее связь между поголовьем голов (), удоем на 1 корову () и себестоимостью молока (Y), для каждого предприятия определяем нормативный уровень себестоимости (). Для этого в уравнение вместо х1 и х2 подставляем фактические значения поголовья голов и удой на 1 корову. Значения нормативной себестоимости представлены в таблице 4.1.

Таблица 4.1. - Нормативная себестоимость в хозяйствах Кировской области

Созданная нормативная база послужит для проведения анализа использования предприятием планирования и прогнозирования производства.

Анализ себестоимости 1ц молока представлен в таблице 4.2.

Таблица 4.2. - Влияние факторов производства на уровень себестоимости молока

В шестом хозяйстве себестоимость молока ниже средней по совокупности на 53,86 руб. это снижение получено за счет высокой эффективности использования факторов производства в объеме 19,28 руб. и достаточного размещения факторов - 34,58 руб.

В девятнадцатом хозяйстве влияние факторов неоднозначно. Размер факторов повлиял на превышение среднего по совокупности уровня на 1,9 руб., а эффективность использования факторов обеспечила снижение себестоимости на 19,41 руб. в итоге себестоимость молока в данном хозяйстве выше средней на 31,14 руб.

В шестнадцатом хозяйстве наблюдается обратная картина: достаточный размер факторов и низкая эффективность их использования.

Второе хозяйство могло бы иметь себестоимость на 131,14 руб. ниже, если бы размер факторов и эффективность их использования находилась на среднем по совокупности уровне.

Анализ группировки хозяйств по уровню эффективности использования факторов, оказывающих влияние на себестоимость молока представлен в таблице 4.3.

Таблица 4.2. - Эффективность использования факторов производства молока

Таким образом, основная масса хозяйств в количестве 11 единиц относится к группе со средним уровнем эффективности +/- 10%. Четыре хозяйства третьей группы необходимо обследовать для определения причин значительных негативных отклонений в уровне организации производства, а шесть хозяйств первой группы могут быть исследованы с целью распространения передового опыта. Резервы снижения себестоимости производства молока для четырех хозяйств третьей группы состоят в достижении ими среднего уровня, а затем уровня передовых хозяйств.

Применительно к 1ц себестоимости молока это составит

4,36+10,88=15,24 руб., или 13,83%+14,97%=28,8%

Таким образом, группировка хозяйств по степени использования основных факторов производства позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат.

Заключение

Оценка параметров ряда распределения позволяет сделать вывод о несущественном расхождении между распределениями. Необходимая численность выборки составляет 120 предприятий при величине предельной ошибки не превышающей 14,4%.

Анализ экономических показателей говорит о том, что предприятия исследуемой совокупности обеспечены трудовыми ресурсами, эффективно используют производственные фонды, специализируются на животноводческой продукции. В целом предприятия работают эффективно, имеют в распоряжении прибыль.

Экономико-статистический анализ влияния уровня интенсивности производства на продуктивность животных показал, что чем выше уровень интенсивности производства, тем выше продуктивность животных. А с увеличением продуктивности животных наблюдается последовательное снижение себестоимости 1ц молока. Влияние уровня интенсивности производства на продуктивность животных существенно.

Между себестоимостью молока и поголовьем коров связь тесная, между себестоимостью молока и продуктивностью животных вязь обратная слабая. А между факторами существует более тесная связь чем между каждым фактором и результатом.

При увеличении на 1% поголовья голов ведет к незначительному снижению себестоимости на 0,01%, а изменение на 1% уровня удоя - к среднему ее снижению на 9,6%. На долю влияния изменения поголовья голов приходится 1,8%, а на изменение уровня удоя - 22,1%.

Основным направлением в работе хозяйств по снижению себестоимости 1ц молока, должны стать меры по снижению затрат на производство продукции, внедрению новых технологий производства молока.

Немалое значение в снижении себестоимости молока следует уделять выбору каналов реализации, а также росту материальной заинтересованности работников в получении большего количества более качественной продукции, рационализации структуры затрат.