Анализ издержек производства и себестоимости производства зерна

4.2 Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на себестоимость производства зерновых культур

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. С изменением значения признака X закономерным образом изменяется среднее значение признака У; в то время как в каждом отдельном случае значение признака У (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений. Например, увеличение расходов на удобрения приведет к увеличению продукции растениеводства.

Корреляционная связь - это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений (при сравнении средних значений).

Для изучения статистических взаимосвязей применяют два метода анализа - корреляционный и регрессионный. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, вызывающих максимальное влияние на результат.

Задача регрессионного анализа лежит в сфере установления формы зависимости, определения уравнения регрессии и его использования для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Наряду с численностью совокупности и объемом изучаемого явления очень важно иметь также обобщенное представление о значении признака для единицы совокупности. С этой целью используется статистическая средняя, дающая вместо варьирующих значений признака хi одно-единственное значение х. По содержанию она представляет собой типический размер признака для данной совокупности определяющих условий.

По способу расчета средняя величина представляет собой соотношение абсолютных показателей объема явления и объема совокупности. Чтобы она действительно отражала типический размер признака, при таком расчете необходимо соблюдать ряд условий. Важнейшее из них - качественная однородность единиц совокупности, наличие одинаковых условий для формирования признака по каждой из них. Другое важное условие обоснованности применения средних величин - достаточно большая численность единиц совокупности. Это необходимо для того, чтобы проявил свое действие закон больших чисел, чтобы было много случайных колебаний разной направленности, взаимно погашающих друг друга, позволяющих выявить типичное. Чем больше вариация признаков, тем желательнее иметь больше единиц при расчете средней величины.

Для корреляционно-регрессионного анализа факторов, влияющих на экономическую эффективность производства продукции, были отобраны 62 предприятия в Лениградском, Кущёвском, Крыловском и Павловском районах Краснодарского края.

Обозначим переменные:

у - себестоимость 1 ц зерновых, руб.

х1 -урожайность, ц

х2 - производственные затраты на 1 га

х3 - энергообеспеченность на 100 га пашни, л.с.

х4- тракторообеспеченость на 100 га пашни

Произведём вспомогательные расчёты по выбранной совокупности предприятий. На основании данных, представленных в приложении 1, произведём расчёт факторов, влияющих на себестоимость 1 ц зерновых.

Коэффициент вариации свидетельствует о колеблемости изучаемого признака относительно его средней величины.

Таблица 14 Колеблемость факторов, влияющих на себестоимость 1 ц зерновых культур

Если коэффициент вариации V<33,3%, говорят, что изучаемая совокупность однородна и колеблемость данного признака не велика. Если коэффициент вариации V>33,3%, то это свидетельствует о неоднородности совокупности.

Анализ показал, что совокупность предприятий по себестоимости 1 ц зерновых (у) однородна, так как коэффициент вариации равен 31,28%, что <33,3%. Совокупность однородна и по урожайности (х1), так как коэффициент вариации равен 14,98%. Колеблемость признаков (у и х1) невелика.

Совокупность предприятий по производственным затратам на 1 га (х2), энергообеспеченности (х3) и тракторообеспеченности на 100 га пашни (x4) неоднородна, так как коэффициент вариации равен 57,15%, 65,46% и 63,62%, что соответственно >33,3%.

Найдём взаимосвязь между себестоимостью зерновых культур и всеми факторными признаками, включёнными в модель, выражающуюся следующим уравнением регрессии:

у = в0+ в1х1 + в2х2 + в3х3+в4x4

Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц изменится результативный признак с изменением факторного на 1 единицу.

Таблица 15 Показатели многофакторного анализа

Парный коэффициент корреляции характеризует тесноту связи и направление связи между изучаемыми признаками.

Анализ показал, что между себестоимостью 1 ц зерновых культур и урожайностью существует обратная слабая связь, то есть с ростом урожайности себестоимость зерна незначительно снижается.

Множественный коэффициент корреляции свидетельствует, что между себестоимостью 1 ц зерновых и выбранными для корреляционно-регрессионного анализа признаками существует средняя связь (R =0,6), что подтверждается данными, приведёнными в приложении .

На основании полученных данных корреляционно-регрессионного анализа рассчитаем коэффициент детерминации, который показывает колеблемость изучаемого признака под влиянием факторных, попавших в модель:

D = R2 * 100% = 36,0%

Коэффициент детерминации составил 36%, следовательно, вариация себестоимости 1 ц зерновых культур на 36% объясняется изменением выбранных в модель факторных признаков. Остальные 64% изменений себестоимости зерновых культур объясняются влиянием других неизученных признаков.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится результативный признак с изменением факторного на 1%:

Э = в * х/y

При изменении урожайности на 1% себестоимость снизится на 0,885%. Изменение производственных затрат на 1 га зерновых на 1% повлечёт за собой рост себестоимости на 0,329%. Изменение энергообеспеченности на 1% увеличит себестоимость на 0,082 %. Изменение тракторообеспеченности на 1% уменьшит себестоимость 1 ц зерновых на 0,066%.

в - коэффициент показывает степень влияния факторного признака на результативный:

в = в * ух/уу

Наибольшее влияние на себестоимость 1 ц зерновых культукр оказывают производственные затраты на 1 га (вХ2 = 0,66) и урожайность (вХ4 = -0,45). Незначительное влияние на себестоимость оказывают энергообеспеченность (вХ3 = 0,19) и тракторообеспеченность (вХ4 = -0,15).

Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ показал, что рассматриваемые в модели факторы оказывают влияние на себестоимость зерновых культур в различной степени.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Был проведён комплексный статистический анализ издержек производства и себестоимости производства зерна, за основу взяты показатели предприятия ООО «НПО «Нива».

Общество с ограниченной ответственностью «научно-производственное объединение «Нива» расположено в северной зоне Краснодарского края и занимается выращиванием зерновых и зернобобовых, сахарной свеклы и другими видами деятельности. Имущество предприятия является частной собственностью. Растениеводческая продукция реализуются внутри края.

Анализ показал, что в целом предприятие обладает достаточными земельными ресурсами для своего размера, причём их объём в динамике не изменяется. Общая площадь земельных угодий предприятия на протяжении 3-х последних лет составляет 2125 га. Площадь пашни за последние три года остаётся неизменной- 2070 га.

Предприятие обладает определённой структурой товарной продукции, включающей несколько видов сельскохозяйственных культур, производимых самим предприятием. Выручка от реализованной продукции в 2011 г возросла по сравнению с 2009 г на 397,04%, составив 64134 тыс. руб.

Предприятие обеспечено материально-техническими и трудовыми ресурсами. К 2011 г увеличилась среднегодовая стоимость оборотных средств предприятия. По сравнению с 2009 г этот показатель увеличился на 18,91 %, и составляет 55100 тыс. руб. Рентабельность от реализации продукции, работ, услуг увеличилась по отношению к 2009 г на 33,92 %.

В 2011 г деятельность предприятия оказалась рентабельной, поскольку, несмотря на общее удорожание материалов, используемых в производстве, введение режима экономии и ресурсосбережения позволило получить прибыль от реализации продукции. В 2011 г чистая прибыль организации составила 2736 тыс. руб.

Трудовые ресурсы повышаются в 2011г по сравнению с 2009 г на 9,09 % и составляют 36 человек. Так же предприятие обновляет техническую базу, закупая новую технику для более эффективной и экономичной работы.

Предприятию необходимо рассматривать анализ себестоимости как элемент управления производством. Значение анализа себестоимости продукции определяется тем, что она характеризует экономическую эффективность производства, и что только на основе ее всестороннего анализа можно выявить резервы и определить пути увеличения конечных результатов при минимальных затратах трудовых, материальных и финансовых. Анализ себестоимости позволяет дать оценку работы предприятия по использованию возможностей и установить резервы снижения себестоимости .

Необходимо не только определять снижение себестоимости продукции в целом, но и отслеживать тенденции изменения затрат по статьям. При анализе целесообразно использовать методику определения размера снижения затрат на производство продукции (работ, услуг) для обеспечения условий выполнения заданий по снижению затрат, установления обоснованных заданий на перспективный период.

Для повышения эффективности деятельности предприятия необходимо также проводить мероприятия по снижению затрат на оплату труда за счет более совершенной организации производства и труда. Не должны оставаться без внимания и амортизационные отчисления, уменьшение которых может быть достигнуто в результате изменения объема и структуры продукции, улучшения использования основных фондов.Можно предложить предприятию снизить прочие затраты, которые в структуре себестоимости 1 ц зерновых культур. Засчёт снижения прочих затрат можно добиться снижения себестоимости продукции, тем самым способствуя росту прибыли.

ООО «НПО «Нива» стабильно держит свои позиции на рынке зерна в северной части краснодарского края. Основными факторами величины прибыли являются себестоимость производства и реализации зерна и его стоимость на рынке. При понижении первого и повышении второго фактора можно ожидать увеличение размера предприятия и его влияния на рынке зерна в северной части Краснодарского края.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1.Фудина А.В, Кузнецов В.П. «Анализ хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий», 2008 г.

2. Зинченко А.П. «Статистика» - М.: Колосс, 2007 г.

3. Назаров М.Г. « Курс социально-экономической статистики», 2010 г .

4. Шмойлова Р.А. «Теория статистики», 2007 г.

5. Сергеев С.С. «Сельскохозяйственная статистика с основами социально - экономической статистики»,2008 г.

6. Залосковный О.П. «Статистика сельского хозяйства», 2007 г.

7. Елисеева Е.Е. «Общая теория статистики: Учебник»- М.: Финансы и статистика, 2002 г.

8. Минаков И.В. «Экономика с/х предприятий»,2009 г.

9. Беляев А.В., «Экономика сельского хозяйства», 2010 г.

10. Добрынин В.А. «Экономика сельского хозяйства», 2006 г.

11. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. «Статистика сельского хозяйства», 2009.

12. Беляев А.В « Себестоимость и рентабельность производства сельскохозяйственной», 2005 г.

13.Зинченко А.П., Шибалкин А.Е., Тарасова О.Б., Шайкина Е.В. «Практикум по статистике» Под ред. Зинченко А.П. - М.: Колос, 2001 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Вспомогательная таблица к таблице 10

Вспомогательная таблица к таблице 11

Вспомогательная таблица к таблице 12

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Размещено на www.allbest.