Исследование факторов функционирования инженерно-технической службы, определяющих эффективность использования сельскохозяйственной техники

Внедрение в сельскохозяйственное производство технически более сложных высокопроизводительных машин, а также разнообразие форм и методов их использования предъявляют новые требования к организации инженерно-технической службы. В настоящее время в организации инженерно-технической службы и развитии ее материально-технической базы имеются серьезные недостатки. В сельскохозяйственных предприятиях наблюдается рост объема ремонтных работ и потребности в запасных частях.

Основными причинами неоправданно высоких затрат на ремонт машин являются низкое качество машин и запасных частей, неудовлетворительный контроль при постановке машин на ремонт, существенные недостатки в организации технического обслуживания машин и инженерно-технической службы в сельскохозяйственных предприятиях, а также недостаточная их обеспеченность материально-технической базой технического обслуживания.

Нормальное функционирование инженерно-технической службы, основной задачей которой является эффективное использование техники, существенно затрудняется вследствие необоснованной структуры машинно-тракторного парка. При проектировании инженерно-технической службы необходимо ориентироваться на перспективную оптимальную структуру машинно-тракторного парка, что даст огромный технический и экономический эффект и снимет многие проблемы:

- упростит техническое обслуживание и систему снабжения запасными частями;

- облегчит специализацию ремонтных предприятий;

- упорядочит их размещение по зонам;

- снизит объем, а также стоимость ремонта за счет сокращения расстояний переброски машин и агрегатов на ремонтные заводы.

Совершенствование инженерно-технической службы и развитие соответствующей материально-технической базы для обслуживания сельскохозяйственного производства позволит резко поднять уровень технической готовности и эффективность использования машинно-тракторного парка, сократить сроки полевых работ и тем самым будет способствовать росту урожайности и уменьшению потерь продукции. Наличие хорошо оснащенных объектов материально-технической базы технического обслуживания повысит годовую занятость механизаторов, сделает их труд более привлекательным, послужит закреплению постоянных квалифицированных механизаторских кадров на селе. Значения факторов, определяющих функционирование инженерно-технической службы, носят случайный характер, что делает целесообразным применение статистико-математических методов изучения их воздействия на результативные показатели. В связи с тем, что анализ эффективности функционирования инженерно-технической службы опирается на большое число наблюдений и факторов, целесообразно использование корреляционного метода.

Корреляционный анализ проводится в следующей последовательности:

- подготовка исходной информации;

- выбор формы связи;

- расчет на ЭВМ;

- анализ результатов, т.е. статистическая оценка выборочных характеристик связи.

Подготовка исходной информации заключается в выборе результативного признака и факторов, определяющих значения переменной, составлении корреляционной таблицы. При многофакторном исследовании степени корреляции показателей функционирования инженерно-технической службы целесообразно применение линейного уравнения, облегчающего установление связи между переменной величиной и аргументами [1-5]:

где - параметры, подлежащие определению.

Параметры уравнения (1) определяются методом наименьших квадратов, сущность которого заключается в отыскании таких их значений в уравнении связи, при которых остаточная сумма квадратов отклонений зависимой переменной от ее значений , вычисленных по корреляционному уравнению связи, будет минимальной:

Применяя из дифференциального исчисления способ нахождения максимума и минимума функции при помощи производных , взятых по переменным , получаем систему нормальных уравнений:

где - число неизвестных факторов, включая и начало отсчета;

- число наблюдений.

Решение системы нормальных уравнений (3) позволяет найти значения коэффициентов регрессии .

В целях определения ожидаемых значений результативного признака устанавливаем степень изменения факторов под влиянием одного из переменных при среднем значении других, которая называется линией чистой регрессии:

где - изменение результативного признака под влиянием -го фактора при среднем значении других;

- начало отсчета линии чистой регрессии.

Полные коэффициенты и коэффициенты чистой регрессии имеют размерности, соответствующие переменным, которые характеризуют их связь, что делает невозможным сравнивать силу воздействия на зависимую переменную (результативный признак) каждого из факторов.

Для сравнимости коэффициентов чистой регрессии переменные множественного уравнения регрессии выражают в долях среднего квадратического отклонения. При этом коэффициенты регрессии также выражают в долях среднего квадратического отклонения. В результате вместо коэффициентов регрессии получаем стандартизированные коэффициенты регрессии, или бета-коэффициенты:

где - среднеквадратические отклонения значений результативного признака и факторов, влияющих на него.

Для оценки тесноты связи между результативными признаками и факторами используем коэффициент множественной корреляции, который равен:

Коэффициент множественной корреляции может принимать значения от 0 до 1. С приближением значения к 1 множественная связь становится ближе к функциональной.

Оценку коэффициента множественной корреляции можно также производить через его значение (по критерию Фишера):

Фактические отношения дисперсии сравниваются с табличными . Если, то воздействие на зависимую переменную факторов уравнения существенно. В противном случае - несущественно.

Чтобы установить степень вариации результативного признака от факторов, введенных в модель, определяем коэффициент множественной детерминации:

где - коэффициент частной детерминации, определяемый формулой:

где - сумма произведений результативного признака с каждым из факторов; - произведение среднеарифметического значения результативного признака со среднеарифметическим значением каждого фактора.

В математической статистике используется еще один вид показателя тесноты связи между признаками - частный коэффициент корреляции, определяющий относительное изменение остаточных сумм квадратов отклонений (дисперсии) до и после включения того или иного фактора в корреляционное уравнение:

Чтобы оценить коэффициенты регрессии, определяют значения -критерия:

где - коэффициент регрессии в генеральной совокупности;

- средняя ошибка выборочного коэффициента регрессии [1]:

где - квадрат средней ошибки результативного признака:

Тогда величина коэффициента регрессии в генеральной совокупности будет находиться в пределах:

где - предельная ошибка выборочного коэффициента регрессии:

где - нормированное отклонение при гарантированном уровне вероятности.

Нормированное отклонение выбирают во время подготовки исходной информации, исходя из степени свободы:

а также при определенном уровне вероятности суждения.

Фактическое значение сравнивают с табличным значением распределения Стьюдента. О существенности связи факторов в установленном уравнении регрессии судят, если .

Средняя относительная ошибка аппроксимации определяется из выражения:

Значение средней относительной ошибки аппроксимации не должно превышать 5%.

Исследование показателей функционирования инженерно-технической службы по изложенной методике корреляционного анализа позволило установить статистическую связь между параметрами функционирования инженерно-технической службы и результирующим признаком - выходом валовой продукции растениеводства - в виде уравнения регрессии:

где - выход валовой продукции растениеводства на 100 гектаров пашни, тыс.руб./100 га;

- технические фонды на 100 га пашни, тыс.руб./100га;

- технические фонды на одного инженерно-технического работника, тыс.руб./100 га;

- тракторообеспеченность, эт.тр./100 га;

- машинообеспеченность, руб./руб.;

- число механизаторов на 100 га пашни;

- число инженерно-технических работников на 1000 га пашни;

- число механизаторов на одного инженерно-технического работника;

- число техников на одного инженера.

Для данной корреляционной связи коэффициент множественной корреляции равен 0,37, коэффициент множественной детерминации - 0,14, то есть около 14% вариации выхода валовой продукции растениеводства определяется параметрами функционирования инженерно-технической службы. технический сельскохозяйственный растениеводство

Рассмотрим влияние каждого параметра инженерно-технической службы на выход валовой продукции растениеводства (табл. 1).

Таблица 1. Оценочные показатели тесноты связи между параметрами инженерно-технической службы и выходом валовой продукции растениеводства

Анализ оценочных показателей тесноты связи показывает, что в наибольшей степени на выход валовой продукции влияют такие параметры функционирования инженерно-технической службы, как фондооснащенность 100 га пашни, фондовооруженность одного инженерно-технического работника, машинообеспеченность и число техников, приходящихся на одного инженера. Анализ полученных результатов показывает, что с увеличением технических фондов на 100 га пашни и обеспеченности машинно-тракторного парка сельскохозяйственными машинами возрастает выход валовой продукции растениеводства. А повышение технических фондов на одного инженерно-технического работника, тракторообеспеченности, числа механизаторов на 100 га пашни, числа инженерно-технических работников на 100 га пашни и числа техников на одного инженера снижают выход валовой продукции. Частные коэффициенты детерминации показывают, что введение в анализ технических фондов на 100 га пашни определяет 30% вариации выхода валовой продукции, машинообеспеченности - 7%.

Список использованных источников