Экономико-статистический анализ производства овощей

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВПО «Государственный аграрный университет

Северного Зауралья»

Институт экономики и финансов

Кафедра «Экономики и кооперации»

Курсовая работа

По дисциплине: «Статистика»

На тему: «Экономико-статистический анализ производства овощей»

Выполнил (а): студент (ка) группы ЭБзс-14-35

Мельник Олеся Ринатовна

Проверил (а): преподаватель Петренко В.В.

Тюмень 2016



Содержание

Введение

1. Краткая природно-экономическая характеристика хозяйства

2. Состав, структура и динамика земельных угодий, посевных площадей всех сельско-хозяйственных культур; посевных площадей анализируемой группы овощных культур

3. Динамика урожайности овощных культур

4. Индексный анализ урожайности и урожая по группе овощных культур за два периода

5. Корреляционный анализ изменения урожайности овощных культур под влиянием 2-х различных факторов: дозы удобрений, сроков сева, качества семян, продолжительности уборки



Введение

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

Объектом исследования в данной курсовой работе является предприятие ГУСП ПЗ «Тополя» Тюменской области.

Целью данной курсовой работы является углубление теоретических знаний в области статистики и получение практических навыков сбора и обработки статистических данных для проведения экономико-статистического анализа.

В курсовой работе использовались следующие методы исследования:

монографический метод, корреляционно-регрессионный анализ, индексный анализ рядов динамики, табличный, графический, аналитического выравнивания.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

- научиться использовать методы статистического наблюдения при подготовке исходной информации;

- определить себестоимость, урожайность и трудоемкость зерновых в ГУСП ПЗ «Тополя»;

- определить влияние на себестоимость трудоемкости, урожайности зерновых и затрат труда.

земельный культура овощной урожайность



1. Краткая природно-экономическая характеристика хозяйства

Географическое месторасположение и природные условия наиболее благоприятны для производства товарного картофеля и овощей, разведения КРС молочного направления, переработки молока и производства молочных продуктов питания, а также для занятия другими перерабатывающими производствами (обработка и хранение зерна, производство комбикормов, обработка древесины, производство стройматериалов).

Хозяйство расположено в 8 км от Транссибирской магистрали. По его территории проходят автодороги федерального назначения: Тюмень - Курган и Тюмень - Екатеринбург. На севере территория хозяйства граничит с землями ТГСХА, на востоке - Боровской птицефабрики, на западе с совхозом "Переваловский" и на юге с Государственным лесным фондом.

ГУСП ПЗ "Тополя" СО РАСХН распологается в тёплом, умеренно увлажнённом районе, который характеризуется более высокими, чем другие районы области температурами воздуха в вегетационный период. Безморозный период в этом районе продолжается в среднем около 115-125 дней. Ночные заморозки в воздухе весной прекращаются 20-23 мая и появляются 15-24 сентября.

Специализация сельскохозяйственного производства представляет собой результат общественного разделения труда. Она обеспечивает научно- обоснованное размещение производства продукции по тем зонам страны, где имеются для этого наилучшие условия и достигается наибольшая экономия трудовых и денежных затрат на единицу продукции.

Так как основными потребителями продукции ГУСП ПЗ « Тополя» являются организации г. Тюмени, целесообразно рассмотреть показатели валового производства продукции основных конкурентов, расположенных в Тюменском районе, и тем самым выяснить место хозяйства в районной специализации.



Таблица 1. Место хозяйства в районной специализации

Наименование предприятий	Валовой сбор зерна, ц	%к итогу	Урожайность, ц/га.	Валовой надой молока, ц.	% к итогу	Надой на 1 корову, ц.
ГУСП ПЗ Тополя	44850	12,8	28,8	30030	6,5	60,06
Учхоз ТГСХА	43640	12,4	27,3	45510	9,8	70,02
ОАО Мальковское	8040	2,3	23,0	3930	0,9	52,34
ЗАО АФ Каскара	47090	13,4	13,7	96020	20,8	61,63
ООО АФ Лесное	9200	2,6	20,0	13280	2,9	45,17
СПК Ембаевский	23390	6,7	23,5	22740	4,9	51,81
ЗАО Успенское	110120	31,4	30,6	87180	18,9	61,34
ЗАО ПФ Боровская	278	0,8	35,0	30800	6,7	79,17
ЗАО АФ Луговская	25800	7,3	20,9	66020	14,3	56,23
ОАО с-з Червишевский	36200	10,3	20,1	66160	14,3	51,69
Итого:	351110	100	24,3	461670	100	58,95

Рассмотрев таблицу 1, можно сказать о том, что ГУСП ПЗ «Тополя» является одним из ведущих предприятий по сбору зерна. Уровень урожайности зерна в данном предприятии находится на третьем месте.

Организационная структура представляет собой совокупность производственных, вспомогательных и обслуживающих подразделений, осуществляющих свою деятельность на основе кооперации и разделении труда. В качестве звеньев организационной структуры основного производства выступают производственные подразделения: отделения, производственные участки, цехи бригады, фермы, звенья и так далее.

Цель специализации сельскохозяйственных предприятий- создание условий для увеличения прибыли, достижения более высокой производительности труда, увеличения продукции и повышения ее качества.

Основным показателем структуры товарной продукции является удельный вес отдельных отраслей во всей товарной продукции.



Таблица 2. Состав и структура товарной продукции

Виды продукции	2013 г.	2014 г.	2015 г.
	тыс.руб.	%	тыс.руб.	%	тыс.руб.	%
Растениеводство всего: в т. ч	5786	19,2	7521	19,4	10297	17,25
Зерновые и зернобобовые культуры в т.ч.	1589	5,3	5029	13,01	741	1,24
пшеница	988	3,3	3605	9,3	215	0,36
ячмень	573	1,9	749	1,9	7	0,01
овес	27	0,1	675	1,7	519	0,87
Рапс	-	-	-	-	14	0,02
Овощи открытого грунта	169	0,6	19	0,05	57	0,10
Картофель	3943	13,1	1694	4,37	9337	15,6
Продукция собственного производства	85	0,3	779	1,99	-	-
Прочая продукция растениеводства	-	-	-	-	148	0,25
Животноводство всего: в т.ч.	24362	80,8	31173	80,56	49404	82,75
Молоко	2552	8,5	23970	61,9	2774	4,65
КРС в живой массе	650	2,15	3816	9,86	2866	4,80
Прочая продукция животноводства	30	0,09	66	0,01	83	0,14
Продукция животноводства собственного производства	21130	70,0	27786	71,8	43681	73,2
Итого по хозяйству	30148	100	38694	100	59701	100

Из таблицы 2 видно, что ведущей отраслью в ГУСП ПЗ «Тополя» является животноводство, так как удельный вес этой продукции занимает более 80%. Наибольшая доля в структуре товарной продукции приходится на продукцию животноводства собственного производства, это говорит о том, что предприятие имеет собственные цеха по переработке продукции.

Отрасль растениеводства занимает лишь 20%, это говорит о том, что она не является основной.

2. Состав, структура и динамика земельных угодий, посевных площадей всех сельско-хозяйственных культур; посевных площадей анализируемой группы овощных культур

Анализ структуры землепользования показывает, что количество земли, находящейся в сельскохозяйственном обороте предприятий, существенно различается. Удельный вес пашни, сенокосов и пастбищ в составе сельскохозяйственных угодий так же выражает тенденцию к значительным колебаниям. А если учесть, что продуктивность пашни, сенокосов и пастбищ даже в пределе хозяйства не одинакова, то проблема сопоставимости их хозяйственной ценности как средств производства встанет ребром.

Структура земельных угодий характеризуется процентным отношением площади земельных угодий к общей земельной площади, закрепленной за хозяйством.

Таблица 3. Состав, динамика и структура земельных угодий

Виды угодий	2013 г.	2014 г.	2015 г.
	Площадь, га	Удельный вес от площади, %	Площадь, га	Удельный вес от площади, %	Площадь, га	Удельный вес от площади, %
		Земельных угодий	С.-х. угодий		Земельных угодий	С.-х. угодий		Земельных угодий	С.-х. угодий
С.-х. угодья из них:	5058	70,99	100	5058	70,99	100	5058	70,99	100
Пашня	3679	51,64	72,74	3679	51,64	72,74	3679	51,64	72,74
Сенокосы	815	11,44	16,11	815	11,44	16,11	815	11,44	16,11
Пастбища	564	7,92	11,15	564	7,92	11,15	564	7,92	11,15
Болота	1464	20,55	Х	1464	20,55	Х	1464	20,55	Х
Дороги	119	1,67	Х	119	1,67	Х	119	1,67	Х
Пруды и водоемы	137	1,92	Х	137	1,92	Х	137	1,92	Х
Древесно-кустарниковые растения	254	3,57	Х	254	3,57	Х	254	3,57	Х
Прочие земли	92	1,29	Х	92	1,29	Х	92	1,29	Х
Общая земельная площадь всего	7124	100	Х	7124	100	Х	7124	100	Х

Из таблицы 3 видно, что площади сельскохозяйственные угодий в 2015 году остались неизменными.

Таблица 4. Состав, структура и динамика посевных площадей

Виды посевных площадей	2013 г.	2014 г.	2015 г.
	га	%	га	%	га	%
Зерновые и зернобобовые в т.ч.	1530	42,9	1530	42,9	1560	43,6
озимые зерновые	-	-	-	-	-	-
яровые зерновые	1450	40,66	1500	42,1	1500	41,9
зернобобовые	80	2,25	30	0,8	60	1,7
Рапс (яровой)	-	-	20	0,5	-	-
Картофель	150	4,21	130	3,65	130	3,6
Овощи открытого грунта	15	0,42	10	0,28	10	0,28
Многолетние травы	850	23,83	850	23,84	850	23,77
Однолетние травы	1021	28,63	1026	28,8	1026	28,69
Всего посевов	3566	100	3566	100	3576	100

Рассмотрев таблицу 4 можно сказать, что в структуре посевных площадей большую часть занимают зерновые и зернобобовые.

3. Динамика урожайности овощных культур

Урожайность сельскохозяйственных культур характеризует уровень интенсивности использования земли. Не всегда большая площадь посева- показатель большого валового сбора. Повышение урожайности с/х культур остается главным путем увеличения производства продуктов растениеводства.

Урожайность зависит от многих факторов, но основным является уровень культуры земледелия, который включает комплекс агрономических и технических мероприятий направленных на повышение плодородия почвы.

По данным таблицы 5 видно, что валовой сбор зерновых составил 45969ц- 2013г,когда в 2014г.- 37370ц.,а в 2015 г. этот показатель напрямую зависит от урожайности которая увеличивается с каждым годом примерно на 2ц/га.

Эффективное использование трудовых ресурсов - главная задача любого предприятия АПК.

Таблица 5. Исходные и расчетные данные для индексного анализа урожая и урожайности

Культуры	2013г.	2014 г.	Валовой сбор, ц
	Урожайность, ц/га	Посевная площадь, га	Урожайность, ц/га	Посевная площадь, га	2013 г.	2014г.	расчетный
Усл. обозн.	У0	П0	У1	П1	У0П0	У1П1	У0П1
1.Картофель	203,3	150	76,9	130	30495	9997	26429
2.Овощи открытого грунта	175,7	15	175	10	2635,5	1750	1757
Итого	379	165	251,9	140	33130,5	11747	28186
Среднее	189,5	82,5	125,95	70	16565,25	5873,5	14093

Её направление оптимизация использования рабочего времени года, квартала, месяца, рабочего дня, смены; стабилизация кадров, уменьшение их текучести, а в сельском хозяйстве, корме того, -устранение сезонности.

В конечном итоге каждое предприятие должно стремиться к всемирной экономии труда.

4. Индексный анализ урожайности и урожая по группе овощных культур за два периода

Для факторного анализа урожая и урожайности используется следующая система индексов:

1) Общий индекс валового сбора



;

;

Этот индекс показывает ,что на 21383,5 раз уменьшился валовой сбор овощных культур в отчетном периоде по сравнению с базисным, или 65% составляет снижение валового сбора в отчетном периоде по сравнению с базисным 2013 годом.

2) Средниий индекс средней урожайности

За счет изменения средней урожайности валовой сбор снизился на 58% или (в абсолютном отношении) на 8897 ц.

3) Индекс размера посевной площади

;

В 2014 году по сравнению с 2013 годом валовой сбор уменьшился на 15 % или (в абсолютном выражении) на 4737,5 ц за счет увеличения размера посевной площади.

4) Общий индекс урожайности:



За счет сниженияя урожайности отдельных культур валовой сбор упал на 58 % или ( в абсолютном выражении) на 16439 ц.

5) Общий индекс размера и структуры посевной площади

Увеличение размера и структуры посевных площадей уменьшило валовой сбор на 18 %, или (в абсолютном выражении) на 1656 ц.

Взаимосвязь показателей относительных (индексов) можно выразить следующим образом:

. .

Индексный анализ посевной площади, валового сбора и урожайности овощных культур показал, что в 2014 году по сравнению с 2013 годом валовой сбор в целом по ГУСП ПЗ «Тополя» снизился на 65 %, что составило 21383,5 ц. Данное уменьшение произошло за счет снижения урожайности в анализируемый период на 58 %, а это составляет 16439ц. Вследствие этого средняя урожайность овощных культур в ГУСП ПЗ «Тополя» снизилась в 2013 году по сравнению с 2014 годом на 58%, что составляет 8897ц. И отрицательным моментом является то, что структура посевных площадей в 2014 году ухудшилась на 18% по сравнению с 2013 годом. За счет этого фактора валовой сбор уменьшился на 1656 ц.

5. Корреляционный анализ изменения урожайности овощных культур под влиянием 2-х различных факторов: дозы удобрений, сроков сева, качества семян, продолжительности уборки

Для более глубокого исследования взаимосвязи социально экономических явлений рассмотренные статистические методы часто оказываются недостаточными, ибо они не позволяют выразить имеющуюся связь в виде определенного математического уровня, характеризующего механизм взаимодействия факторных и результативных признаков. Это устраняет метод анализа регрессий и корреляций - регрессионно - корреляционный анализ (РКА), являющийся логическим продолжением, углублением элементарных методов.

РКА заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего зависимость явлений от определяющих его факторов.

РКА состоит из следующих этапов:

- предварительный (априорный) анализ;

- сбор информации и первичная обработка;

- построение модели (уравнения регрессии);

- оценка и анализ модели.

Подобное деление на этапы весьма условно, так как отдельные стадии тесно связаны между собой и нередко, результат, полученный на одном этапе, позволяет дополнить, скорректировать выводы более ранних стадий РКА.

Основным и обязательным условием корректности применения РКА является однородность исходной статистической совокупности. Так на пример если, изучается зависимость урожайности определенной сельскохозяйственной культуры от количества внесенных удобрений, очень важно, чтобы совокупность колхозов была однородна по климатическим условиям, почвенным зонам, специализации и т.п., различие которых оказывает влияние на величину урожайности.

Регрессионно - корреляционные модели могут быть использованы для решения различных задач: для анализа уровней социально - экономических явлений и процессов, например для анализа хозяйственной деятельности предприятия и вскрытия резервов, для прогнозирования и различных плановых расчетов.

Использование моделей позволяет значительно расширить возможности анализа, в частности анализа хозяйственной деятельности предприятий.

Рассмотрим расчет параметров для линейной парной регрессии.

При парной прямолинейной регрессии, увеличение факторного признака влечет за собой равномерное увеличение или снижение результативного признака. Для того чтобы установить аналитически форму связи необходимо пользоваться методами аналитических группировок, сравнения параллельных рядов и наиболее эффективным графическим методом.

Если связь прямолинейная, то аналитически такая связь записывается уравнением прямой y=А+Вx. нужно иметь в виду, уравнение регрессии правильно выражает лишь при условии независимости коэффициентов и от факторного признака x либо такой незначительной зависимости, которой можно пренебречь.



Таблица 6. Расчётная таблица за 3 года.

Годы	Урожайность, ц/га.	Внесено удобрений на1 га, ц д. в.
	y	x	X2	xy	y=А+Вx
2013	379	1,95	3,80	739,05	309,54
2014	251,9	1,87	3,50	471,05	401,07
2015	629,5	1,74	3,03	1095,33	549,80
Сумма	1260,4	5,56	10,33	2305,43	1260,4

Для нахождения параметров a и b строится система нормальных уравнений.

Чтобы найти значения коэффициентов А и В, необходимо решить следующую систему уравнений:

где: А и В - неизвестные параметры уравнения;

x - внесение удобрений на 1 га;

y - урожайность с 1га;

n - количество лет исследования.

Составим систему и решим ее:

Домножим первое уравнение на 5,56, а второе на (-3) и сложим:

Получим:

Найдём значение А, подставив найденное значение В в первое уравнение:

Составим уравнение прямой:

Подставим значения х в уравнение прямой:

Значение А = 2540,59 - постоянная величина урожайности, не связанная с количеством внесения удобрений. Коэффициент В=-1144,13 показывает, что с увеличением количества удобрений на 1 ц/га урожайность овощных культур снижается на 1144,13 ц/га.

Корреляционный анализ изменения урожайности овощных культур под влиянием количества осадков в вегетационный период:

Таблица 7.

Годы	Кол-во осадков,мм	Урожайность ц/га
	х	у	х2	у2	ху	у=a+bx
2013	274	379	75076	143641	103846	315,83
2014	286	251,9	81796	63453,61	72043,4	440,99
2015	292	629,5	85264	396270,25	183814	503,57
Итог	852	1260,4	242136	603364,86	359703,4	1260,39

Для нахождения параметров A и B строится система нормальных уравнений. Решим следующую систему уравнений:



где: А и В - неизвестные параметры уравнения;

x - количество осадков мм;

y - урожайность с 1 га;

n - количество лет исследования.

Составим систему и решим:

Выразим значение А из первого уравнения:

Подставим во второе уравнение:

Раскрывая скобки и приводя подобные получим

Найдём значение А, подставив найденное значение В в первое уравнение:

Подставим значения в уравнение прямой:

Для определения меры тесноты связи между признаками рассчитаем линейный коэффициент корреляции:

R_xy=[(x*y)_ср-x_ср*y_ср]/?_x ?_y

Найдем средне квадратическое отклонение по х₁,х_2,у



Таблица 8.

Показатель	Признак	Среднее значение	Среднее квадрат. отклонение	Линейн. коэф-т парной корреляции
Урожайность овощных культур ц/га	у	420,13	156,87	rx1y=5,516
Внесено удобрений	х1	1,85	2,62	rx2y=3,815
Количество осадков	х2	284	401,64	rх1x2=3,168

r_x1y=([(1,95*379)+(251,9*1,87)+(629,5*1,74)]/3-1,85*420,13)/2,62*156,87=5,516

r_x2y=([(379*274)+(251.9*286)+(629.5*292)]/3)-284*420,13/156,87*401,64=3,815

r_х1x2=([(1,95*274)+(1,87*286)+(1,74*292)]/3-1,85*284)/2,62*401,64=3,168

Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:

y_х1х2=а-в₁х₁- в₂х₂

где: y_х1х2-урожайность овощных культур с 1 га/ц.

х₁-внесено удобрений на 1 га,ц

х₂-количество осадков

а,в₁ и в₂-параметры уравнения

Для расчета параметров уравнения сначала построим уравнение множественной регрессии в стандартизированном виде:

t_y=Я₁t_x1+ Я₂t_x2

где: t_y,t_{x1 ,}t_x2-стандартизированные переменные

Я_1, Я₂-стандартизированные коэффициенты регрессии

Я₁=( r_x1y- r_x2y* r_х1x2)/1- r²_х1x2

Я₂=( r_x2y- r_x1y* r_х1x2)/1- r²_х1x2

Я₁=(5,516-3,815*3,168)/1-10,036=-6,57/-9,036=0,727

Я₂=( 3,815- 5,516_* 3,168)/1- 10,036=-13,66/-9,036=1,512

Уравнение множественной регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

t_y=0,727t_x1+ 1,512t_x2

Стандартизированные коэффициенты регрессии позволяют сделать вывод о сравнительной силе влияния каждого фактора на урожайность овощных культур. Более значимое влияние оказывает второй фактор-количество осадков.

Для построения уравнения в естественной форме рассчитаем b₁ b_{2 ,} используя формулы перехода от Я₁, Я₂ .

b_i=Я_i* ?_y/ ?_x

b₁=0,727*156,87/401,64=0,284

b₂=1,512*156,87/2,62=90,53

Параметры уравнения определим из соотношения:

а=у_ср- b₁х_1ср- b₂х_2ср

а=420,13-0,284*1,85-90,53*284=

Размещено на Allbest.ru

...