Анализ урожайности зерновых культур и факторов, влияющих на ее уровень (на примере сельскохозяйственных организаций Краснодарского края)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ урожайности зерновых культур и факторов, влияющих на ее уровень (на примере сельскохозяйственных организаций Краснодарского края)

Зерновое производство является основной отраслью сельского хозяйства. На его долю приходится 9,5 % валового продукта национального продовольственного комплекса. Но в сложившейся неблагоприятной экономической ситуации в стране, в том числе наличие ввоза импортного продовольствия, требуется от сельскохозяйственных предприятий поиска внутренних резервов для увеличения производства продукции. 

Урожайность - важнейший показатель, отражающий уровень интенсификации сельскохозяйственного производства. Уровень урожайности тесно связан с такими показателями как производительность труда, себестоимость продукции, рентабельность. Влияние на уровень урожайности имеет ряд экономических факторов, качество организационно-хозяйственной деятельности предприятия, погодные условия.

Земля является важнейшей составляющей частью материально-технической базы сельского хозяйства, которая по своему плодородию неодинакова, требует разных затрат для производства единицы продукции.

В достижении необходимого уровня урожайности важную роль играет использование химических средств: минеральные и органические удобрения, средства борьбы с вредителями, сорняками и болезнями растений, химикаты для улучшения структуры почвы, использование известковых материалов для кислых почв. Однако необходимо применять удобрения с учетом потребности в этом почв.

Чтобы повысить урожайности важно учитывать проведение правильного севооборота. Для этого необходимо соблюдать основное агрономическое требование - каждая культура севооборота должна размещаться в возможно лучших условиях и готовила благоприятные условия для последующей культуры, учитывая склонность сельскохозяйственной культуры.

Краснодарский край является не только житницей страны, но и одним из крупнейших производителей зерна в Российской Федерации. Общая площадь земель сельскохозяйственного назначения составляет 4 974,1 тыс. га, в том числе сельскохозяйственных угодий - 4 439,5 тыс. га, из них: пашня - 3 930,9 тыс. га (88,5%), кормовые угодья - 386,3 тыс. га (8,7%), многолетние насаждения - 122,3 тыс. га (2,8%).

Растениеводство является одной из основных отраслей агропромышленного комплекса Краснодарского края. Доля растениеводческой продукции в общем объеме реализованной сельскохозяйственной продукции составляет около 40 %. Посевные площади сельскохозяйственных культур во всех категориях хозяйств ежегодно занимают 3,6 - 3,7 млн гектаров, в том числе зерновые культуры до 2,2 млн гектаров.

Для получения сравнительно одинаковой урожайности на почвах разного плодородия необходимы различные показатели обеспеченности сельскохозяйственной техникой, средней заработной платы работников отрасли растениеводства, качества и количества используемых удобрений.

При расчете взяты те виды сельскохозяйственной техники, которые непосредственно использовались при производстве зерновых культур: тракторы, культиваторы, плуги, зерноуборочные комбайны, сеялки.

В экономико-статистическом анализе урожайности зерновых культур Краснодарского края мы используем корреляционный метод, а именно парную корреляцию, которая предполагает измерение тесноты связи между двумя признаками. Данные, используемые в исследовании, представлены в таблице 1.

зерновой урожайность экономический статистический

Таблица 1 - Расчетные данные, необходимые для анализа Статистический сборник «Сельское хозяйство Краснодарского края 2013». - Краснодар: КРАСНОДАРСТАТ, 2014. - 235 с.

В период с 2000 по 2013 год средняя урожайность в разные периоды значительно отличалась. Так же мы видим (рис. 1), что нет устойчивой закономерности изменения урожайности в Краснодарском крае. Отсутствие постоянного роста или постоянного уменьшения данного показателя может быть связано с тем, что в разные годы в крае наблюдались разные погодные условия в летний период, которые оказывают важнейшее влияние на итоговый результат исследуемого показателя.

Из данных (таблица 1) следует, что для показателей «Коэффициент обновления техники», «Использование минеральных удобрений на га посевной площади», «Использование органических удобрений на га посевной площади» также нельзя выделить определенной тенденции изменения годовых значений.

Используя корреляционный анализ, выясним, как влияют данные факторные показатели на урожайность. Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии и корреляционной связи, выражающей зависимость явлений от определенных факторов. При расчете этого показателя учитывается отклонение индивидуальных значений признака от средней для факторного и результативного признака.

Рисунок 1 - Динамика урожайности зерновых культур в
Краснодарском крае, ц с 1 га

В случае линейной связи ее теснота измеряется с помощью коэффициента парной корреляции:

где x - факторный признак, y - результативный признак.

Подробный расчет выполнен на примере зависимости между урожайностью и средней заработной платой (таблица 2).

Таблица 2 - Зависимость между урожайностью и заработной платой

Согласно расчетам зависимости между показателем урожайности и факторными признаками, приведенным в таблице 2, мы получили следующие результаты. В данном случае коэффициент корреляции составляет 0,672. Опираясь на шкалу Чеддока (оценка силы связи коэффициентов корреляции), мы видим, что зависимость между коэффициентами заметная. Безусловно, экономический фактор важен для работников сельского хозяйства, как и любого другого вида экономической деятельности. Однако, в сельском хозяйстве объективно более важную роль играют технологические, материальные и природные факторы. Что касается заработной платы, то нельзя отрицать важность этого фактора, поскольку в современной России очень остро стоит вопрос нехватки кадров на селе. Это обусловлено тем, что молодые люди уезжают в город, так как уровень заработной платы в сельских регионах, а также обеспеченность социальными институтами (школы, больницы, детские сады) не может в данный момент обеспечить благополучную жизнь молодым семьям.

При расчете коэффициента корреляции между урожайностью и коэффициентом обновления техники (таблица 3) мы получаем значение 0,487, что соответствует умеренной степени корреляции.

Таблица 3 - Зависимость между урожайностью и коэффициентом обновления техники

Судя по полученному значению, можно сделать вывод о незначительной степени зависимости между рассматриваемыми показателями. Столь низкая зависимость между урожайностью и показателем обеспеченности сельскохозяйственных предприятий новыми видами техники, на наш взгляд, может быть обусловлена несколькими причинами. Во-первых, далеко не все хозяйства еще оснащены новой техникой в полной мере, поэтому при исследовании данной зависимости в дальнейшем необходимо учитывать, что часть предприятий работает на новом оборудовании, которое более экономично, практично, дает меньше потерь при уборке урожая, а другие до сих пор используют оборудование, которое устарело по своим техническим характеристикам. Во-вторых, необходимо вернуться к кадровой проблеме. Она состоит не только в нехватке молодых специалистов в сельских регионах, но и в низкой квалификации большинства работников. Данная проблема связана с тем, что специалисты проходят обучение на старом оборудовании и, как правило, не могут использовать новые мощности на все 100 %. Для решения этой проблемы необходимо обеспечить новыми образцами техники не только сами сельхоз предприятия, но и учебные заведения, которые готовят специалистов в данной области. Необходимо уделить внимание работе по переподготовке кадров. Эти меры обеспечат сельское хозяйство современными квалифицированными специалистами, способными наиболее эффективно, качественно и профессионально выполнять мероприятия по посеву, обработке, уборке полей. Коэффициент корреляции между урожайностью и использованием минеральных удобрений составляет 0,634, что соответствует заметной зависимости между показателями (таблица 4).

Таблица 4 - Зависимость между урожайностью и использованием минеральных удобрений

Использование минеральных удобрений за исследуемый период значительно не изменялось, это свидетельствует об естественной оснащенности почв питательными веществами. Коэффициент корреляции между урожайностью и использованием органических удобрений составил -0,448. (таблица 5).

Таблица 5 - Зависимость между урожайностью и использованием органических удобрений

Полученный коэффициент корреляции свидетельствует о том, что при увеличении урожайности зерновых культур использование органических удобрений снижается, либо, наоборот, при уменьшении урожайности увеличивается использование органических удобрений, то есть взаимосвязь увеличение-уменьшение (уменьшение-увеличение).

Для стабилизации и улучшения сложившейся ситуации в Краснодарском крае необходимо производить интенсификацию производства, обновлять основные фонды, проводить качественный капитальный ремонт техники, так как грамотная эксплуатация сельскохозяйственного оборудования может значительно увеличить срок его службы, а оптимизация сроков проведения сельхоз работ может увеличить урожайность более чем на 1 ц/га.

Необходимо рационально использовать минеральные удобрения, четко рассчитывать их количество на посевные площади.

Особое внимание следует уделить совершенствованию системы подготовки и переподготовки кадров, так как квалифицированные кадры смогут обеспечить необходимый уход за посевом и уборкой зерновых культур.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бурда А. Г. Моделирование экономики : учеб. пособие для вузов. В 2-х частях. Часть 1. Основы моделирования и оптимизации экономики // А. Г. Бурда, Г. П. Бурда, А. Г. Бурда. - Краснодар :КубГАУ, 2005.

2. Бурда А. Г. Моделирование экономики : учеб. пособие для вузов. В 2-х частях. Часть 2. Методы моделирования производства и рынка // А. Г. Бурда, Г. П. Бурда, А. Г. Бурда. - Краснодар :КубГАУ, 2005.

3. Бурда Г.П. Методы оптимальных решений и теория игр : пособие для вузов // Г. П. Бурда, А. Г. Бурда - Краснодар : КубГАУ, 2011. - 491 с.

4. Информационные технологии в управлении имущественным состоянием аграрного предприятия Затонская И.В., Чуб Е.В. В сборнике: Cовременное состояние и приоритетные направления развития экономики Материалы Международной заочной научно-практической конференции. Новосибирский государственный аграрный университет. Россия, г. Новосибирск, 2014. С. 88-93.

5. Комассарова К.А. Основы алгоритмизации и программирования. Часть I TurboPascal Си++ (2-е издание, переработанное): метод. пособие / Комиссарова К.А., Коркмазова С.С. Краснодар, КубГАУ 2014. - 54 с.

6. Моделирование организационно-экономического процесса управления инновационным развитием аграрного предприятия. Чуб Е.В., Затонская И.В. В сборнике: Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики Материалы 5-й научно-практической internet-конференции. Ответственный редактор Ю.С. Нагорнов . Ульяновск, 2015. С. 230-233.

7. Попова Е.В. Информационные системы в экономике: методическое пособие для экономических специальностей. Часть II AccessPowerPoint (2-е издание, переработанное): метод. пособие / Попова Е.В., Комиссарова К.А. - Краснодар, КубГАУ2014.- 46 с.

8. Финансовый потенциал аграрного предприятия как фактор конкурентоспособности. Затонская И. В. В сборнике: Современные тенденции в науке и образовании Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: в 5 частях. ООО "АР-Консалт". Москва, 2015. С. 154-155.

Размещено на Allbest.ru