5

427389

15319

2790

Итого:

33

1168653

117653

993

Проанализировав таблицу мы видим, что группы по уровню материальных затрат в расчете на 100 га с/х угодий неодинаковы по числу предприятий, входящих в группы (17,7,9).

В то же время следует отметить неравномерность распределения по подгруппам внутри групп. По валовой продукции на одного работника 54, 5% составляют предприятия со значением этого признака до 240 тыс. руб. на 100 га с/х угодий, 30,3 % - от 240 до 436 тыс. руб. В первой группе с наименьшими материальными затратами преобладают предприятия с валовой продукцией на одного работника до 240 тыс. руб. на 100 га с/х угодий. Во второй группе с средними материальными затратами также преобладают предприятия с валовой продукцией на одного работника до 240 тыс. руб.: в подгруппу 1 вошло 17 предприятий, в подгруппу 2 - 7 предприятий. В третьей группе с наибольшими материальными затратами преобладают предприятия с валовой продукцией на одного работника от 240 до 436 тыс. руб.: в первую и третью подгруппу вошло по 2 предприятия. Следовательно, изучаемые группировочные признаки взаимосвязаны между собой - с ростом материальных затрат увеличивается выход валовой продукции на одного работника.

Для оценки влияния группировочных признаков на выручку по каждой подгруппе определяется ее средний уровень. По каждой группе определяем общий объем выручки по всем подгруппам и делением на площадь с/х угодий определяем ее средний уровень. Таким же образом определяем сумму и средние по подгруппам. Сопоставление средних значений выручки на 100 га с/х угодий показывает ее закономерное повышение по группам и по подгруппам. Так как изучается один результативный признак, его анализ удобно проводить в шахматной комбинационной таблице (табл. 3.5).

Таблица 3.5 - Выручка от реализации продукции растениеводства на 100 га с/х угодий в зависимости от уровня материальных затрат и валовой продукции

Группы по материальным затратам на 100 га с/х угодий, тыс.руб.	Подгруппы по валовой продукции на 1 работника, тыс.руб.	В среднем
	до 240	240 - 436	свыше 436
I. До 720	192	4	42	130
II. 720 - 1145	4915	23	18	110
III. Свыше 1145	2151	3620	5830	4022
В среднем	334	1251	2790	993

Из таблицы 3.5 видно, что при переходе от одной группы к другой с увеличением факторов прямо пропорционально увеличивается результат.

Оценим вначале влияние на выручку от продукции растениеводства уровня материальных затрат, при равном значении другого фактора. При выходе валовой продукции на одного работника до 240 тыс. руб. в среднем выручка от продукции закономерно увеличивается от 192 тыс. руб. до 2151 тыс. руб. , то есть выручка увеличилась на 1959 тыс. руб. При выходе валовой продукции на одного работника от 240 тыс. руб. до 436 тыс. руб. увеличение выручки под влиянием материальных затрат составило 3616 тыс. руб. Сравнение показывает, что выручка увеличивается по мере увеличения материальных затрат.

Также оценим влияние на выручку выход валовой продукции на одного работника. Для этого сравним выход валовой продукции на одного работника по группам материальных затрат: по мере увеличения выхода валовой продукции в первой группе происходит уменьшение выручки на 150 тыс. руб., во второй на 4897 тыс. руб., а в третьей группе происходит увеличение на 3697 тыс. руб.

Также из таблицы видно, что при затратах до 720 тыс. руб. в расчете на 100 га с/х угодий средний уровень выручки на 100 га с/х угодий составит 130 тыс. руб., при затратах от 720 тыс. руб. до 1145 тыс. руб. в расчете на 100 га с/х угодий средний уровень выручки составит 110 тыс. руб, а при затратах свыше 1145 тыс. руб. - 4022 тыс. руб. Прибавка составит 4022-110=3912тыс.руб.

Определим эффект комплексного влияния 2 факторов: 5830- 192= 5638 тыс. руб. Увеличение выручки от продукции растениеводства на 100 га с/х угодий от совместного влияния факторов составило 5638 тыс. руб.

Далее для определения численного влияния каждого фактора на результат, необходимо провести корреляционно-регрессионный анализ зависимости уровня выручки на 100 га с/х угодий от уровня материальных затрат на 100 га и выхода валовой продукции на одного работника.

3.2 Изучение выручки от реализации продукции растениеводства с уровнем материальных затрат на 100 га с/х угодий и валовой продукцией на одного работника методом корреляционно-регрессионного анализа

Корреляционно-регрессионный анализ - это метод математической статистики. Он основан на сопоставлении параллельных рядов и предполагает проведение специальных расчетов по определению показателей связи между ними. С помощью множественного регрессионного анализа можно оценить степень влияния факторов на результат и оценить тесноту связи результативного признака с факторами.

Построим двухфакторную модель множественной регрессии. В качестве результативного признака возьмем выручку в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс.руб. (y), а в качестве факторов - материальные затраты на 100 га сельхозугодий, тыс.руб.(x1) и валовую продукцию на 1 работника, тыс.руб. (x2).

Необходимо решить, какие именно факторы следует включить в уравнение регрессии. Во избежание возможной коллинеарности рассмотрим матрицу парных решений корреляции (таблица 3.6)

Таблица 3.6 - Матрица парных данных коэффициентов корреляции

	y1	x1	x2
y1	1
x1	0,82	1
x2	0,60	0,46	1

Матрица парных данных показывает, что имеется довольно тесная связь между выручкой и материальными затратами и умеренная связь между выручкой и валовой продукцией на 1 работника. =0,46 (<0,7). В нашем случае коэффициент корреляции. =0,46 (<0,7), что свидетельствует о слабой коррелированности факторов, поэтому можно сделать заключение об отсутствии коллинеарности факторов. К тому же связь между факторным и результативным признаком = 0,82 и = 0,6 является довольно тесной. Следовательно, в модель можно включить оба фактора.

Предположим, что связь линейная: =++

Для расчета параметров уравнения множественной регрессии применим метод наименьших квадратов (МНК) , , . В итоге получаем следующие коэффициенты, представленные в таблице 3.7.

Таблица 3.7 - Итоговая таблица результатов множественной регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	-1784,179	470,758	-3,790	0,001	-2745,594	-822,763
x1	2,018	0,308	6,558	0,000	1,390	2,646
x2	4,401	1,600	2,750	0,010	1,133	7,670



Таким образом, = - 1784, 179

= 2, 018

= 4, 401

Уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:

= -1784, 179+2, 018+4, 401.

Определим множественный коэффициент корреляции (R) и коэффициент множественной детерминации (), который показывает, какую долю общей вариации результата объясняют данные факторы.

Таблица 3.8 - Регрессионная статистика

Регрессионная статистика
Множественный R	0,8599
R-квадрат	0,7394
Нормированный R-квадрат	0,7220
Стандартная ошибка	1286,8617
Наблюдения	33

сельскохозяйственный растениеводство реализация

R=0,8599, таким образом, связь между признаками тесная.

R^2=0,73942, т.е. 73,9% вариации выручки на 100 га сельхозугодий объясняется материальными затратами и валовой продукцией.

Дадим оценку значимости уравнения в целом, условного начала и коэффициента чистой регрессии. Оценка значимости уравнения в целом проводится на основе дисперсионного анализа (таблица 3.9)

Таблица 3.9 - Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	140967731,7	70483865,9	42,562387	1,73495E-09
Остаток	30	49680390,18	1656013,01
Итого	32	190648121,9

В данной таблице df - число степеней свободы, SS - объем вариации, MS - дисперсия.

Предположим, что уравнения не значимы для генеральной совокупности: (Но:===0); в качестве альтернативной гипотезы выдвигается предположение о значимости уравнения (На: ???0).

Проверим эти гипотезы на 5% уровне значимости. В качестве критерия выберем критерий F-Фишера. Его фактическое значение определяется по формуле: F=R^2/(1-R^2) * (n-p-1)/p, где n - число наблюдений, равное 33; p - число факторных признаков, равное 2.

= * = * =42,559.

Сравним полученное значение с критическим: =3,316

Поскольку >, принимаем гипотезу о значимости уравнения в целом (принимаем На: ???0).

Проверим на значимость каждый из параметров уравнения регрессии.

Выдвинем рабочую гипотезу о равенстве всех параметров уравнения нулю в генеральной совокупности и альтернативную ей.

Но: =0, =0, =0;

На: , , .

Гипотезы проверим на 5% уровне значимости. Для проверки гипотез используется критерий t-Стьюдента, фактическое значение которого определяется по формуле: =¦¦. Его значение равно значению t-статистики в итоговой таблице результатов множественной регрессии, взятое по модулю: =3,79, =6,558, =2,750.

Определим табличное значение критерия t-Стьюдента: ==2,042.

Сравним фактическое значение t с табличным:

>(3,79>2,042)-значимое; >(6,558>2,042)-значимое; < (2,750<2,042) - значимое.

Следовательно, можно дать точечную и интервальную оценку параметрам генеральной совокупности. Исходя из этого, проведем интервальную оценку: -*?? +.

Для нашей модели с уровнем вероятности суждения 95% можно утверждать, что параметры генерального уравнения множественной регрессии попадут в интервалы:

-2745,594??-822,763; 1,390? ?2,646;

1,133? ?6,67

Поскольку параметры регрессии оказались значимыми, то можно сделать экономическую интерпретацию:

Условное начало интерпретации не подлежит.

= -1784, 179+2,018+4, 401.

Коэффициент показывает, что при увеличении материальных затрат на 100 га с/х угодий на 1 тыс.руб., выручка от реализации продукции на 100 га с/х угодий вырастет в среднем на 2,018 тыс.руб. при неизменных других факторах. Коэффициент показывает, что при увеличении валовой продукции на 1 работника, на 1 тыс.руб., выручка возрастет практически на 4,4 тыс.руб.

Для оценки роли различных факторов формирования результативного признака рассчитаем коэффициенты эластичности (Э), бета-коэффициенты (в) и коэффициенты отдельного определения или коэффициенты раздельной детерминации ().

=; =,

где и - коэффициенты, полученные из уравнения, , , - средние значения.

=2,018* =1,355%; = 4,401* =0,784%

*;*, где , , - среднеквадратичное отклонение.

= 2,018 * = 0,688; = 4,401 * = 0,289

;, где ,- коэффициенты корреляции.

= 0,688*0,82 = 0,56; = 0,289*0,6 = 0,17

Стандартный коэффициент регрессии показывает, на сколько среднеквадратичных отклонений в среднем изменится зависимая переменная y при увеличении (уменьшении) на одно среднеквадратичное отклонение только i - независимой переменной (другие переменные рассматриваются как неизменные, зафиксированные на своем уровне), а коэффициент эластичности - на сколько % от средней изменится в среднем y при увеличении (уменьшении) только на 1%.

Коэффициент Э₁ показывает, что при увеличении уровня материальных затрат на 100 га с/х угодий на 1% выручка на 100 га сельхозугодий возрастает в среднем на 1,355% при условии, что валовая продукция на 1 работника будет зафиксирована на среднем уровне.

Коэффициент Э₂ показывает, что при увеличении валовой продукции на 1 работника на 1% выручка на 100 га сельхозугодий возрастает в среднем на 0,784% при условии, что материальные затраты на 100 га с/х угодий будет зафиксирован на среднем уровне.

Коэффициент = 2,018 показывает, что при увеличении материальных затрат на 100 га сельхозугодий на 1 тыс. руб., выручка на 100 га с/х угодий увеличивается на 2,018 тыс. руб., при условии что валовая продукция останется неизменной. Коэффициент = 4,401 показывает, что при увеличении валовой продукции на 1 работника на 1 тыс. руб., выручка на 100 га с/х угодий увеличивается на 4,401 тыс. руб. при неизмененном уровне материальных затрат.

-коэффициенты показывают, что если каждый из факторов изменяется на свое среднеквадратическое отклонение, то выручка на 100 га с/х угодий под воздействием материальных затрат на 100 га с/х угодий изменяется на 0,688 своего среднеквадратического отклонения, под воздействием валовой продукции на 1 работника - на 0,289.

Сравним коэффициенты эластичности. Э₁> Э₂ , следовательно, большее влияние на изменение выручки на 100 га с/х угодий оказывает уровень материальных затрат на 100 га сельхозугодий.

и показывают вклад каждого фактора в результат. Так как = 0,56, а = 0,17, то можно сделать вывод о том, что первый фактор оказывает большее влияние.

Сумма коэффициентов отдельного определения равна коэффициенту множественной детерминации (). Найдем удельный вес каждого фактора от =0,739: составляет 76,4%, а - 23,6 %. Это еще раз подтверждает тот факт, что материальные затраты на 100 га с/х угодий на 52,8% оказывают большее влияние на выручку на 100 га с/х угодий, чем валовая продукция на 1 работника. Представим все найденные в данной главе значения и коэффициенты в таблице 3.10

Таблица 3.10 - Стандартизованные коэффициенты регрессии и коэффициенты раздельной детерминации.

Переменная	Коэффициент чистой регрессии, b	Среднее значение	Среднее квадратическое отклонение, д	Коэффициент парной корреляции с зависимой переменной, r yx	Коэффициент эластичности, Э	Коэффициент раздельной детерминации, d^2
Выручка на 100 га сельхозугодий,(y)	х	1566,6	2440,9	1	х	х
Материальные затраты на 100 га сельхозугодий, (х1)	2,02	1051,7	832,4	0,82	1,355	0,56
Валовая продукция на 1 работника, (х2)	4,40	279	160,0	0,60	0,784	0,17
Итого:	х	х	х	х	х	0,74



3.3 Изучение связи выручки от реализации продукции растениеводства с уровнем цен и объемами продаж методом индексного анализа

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей. Различают несколько типов факторного анализа. Один из них - детерминированный факторный анализ.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. В детерминированном факторном анализе используются несколько способов для определения величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. Один из них - индексный.

Таблица 3.11 - Структура выручки от реализации продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий

Показатели	Типологические группы	В среднем
	I (низшая)	II (средняя)	III (высшая)
Число хозяйств	11	16	6	33
Выручка селхозпродукции всего	4331,4	3301,4	7189,1	4198
в том числе: растениеводство	28,3	815,1	5690,1	1242
в т.ч. зерн. и зернобоб. (без кукурузы)	14,0	165,8	113,5	107
картофель	0,3	136,1	1618,5	301
овощи открытого грунта	0	315,5	2927,7	580
прочая продукция растениеводства	14,0	197,8	1030,5	254
животноводство	4303,1	2486,3	1498,9	2955
в том числе:
скот и птица в живой массе- всего	629,4	253,4	154,5	365
в том числе: КРС	406,1	251,6	154,5	290
свиньи	90,3	1,4	0	31
птица	133,0	0	0	45
мясо и мясопродукты	405,9	83,0	11,7	181
яйца	364,4	23,3	0	134
молоко	2105,9	1917,5	1092,8	1864
прочая продукция животноводства	797,6	209,1	239,9	411

Из данной таблицы видно, что выручка от сельхозпродукции всего больше всего в высшей группе - 7189,1 тыс.руб, низшая и средняя группа находятся практически на одном уровне - 4331,4 тыс.руб и 3301,4 ты.руб. соответственно. Разница между первой и третьей группой составляет 2857,7 тыс.руб. В среднем по всем предприятиям выручка составляет 4198 тыс.руб.

Если рассматривать выручку по растениеводству то также лидирует высшая группа - 5690,1 тыс.руб, низшая группа находится на низшем положении и ее выручка по этой отрасли составляет 28,3 тыс.руб., средняя группа занимает промежуточное положение. Большая доля выручки от зерновых и зернобобовых приходится на вторую группу - 165,8 тыс.руб, по картофелю лидирует высшая группа - 1618,5 тыс.руб., по овощам открытого грунта также впереди третья группа - 2927,7 тыс.руб, а в первой группе данная культура совсем не выращивается. На прочую продукцию растениеводства больше всего выручки также приходится в высшей группе - 1030,5 тыс.руб.

По отрасли животноводства наблюдается обратная ситуация. Здесь по общей выручке лидирует низшая группа - 4303,1 тыс.руб, а высшая группа находится на последнем месте - 1498,9 тыс.руб. Средняя группа также занимает промежуточное положение. Выручка от скота и птицы в первой группе составляет 629,4 тыс.руб., что на 474,9тыс.руб. больше, чем в третьей группе. Свиньи и птица в высшей группе не выращиваются совсем, в то время как в низшей группе выручка от данных видов животных равна 90,3 тыс.руб. и 133 тыс.руб. соответственно. По выручке от молока первая группа отличается от третьей на 1013,1 тыс.руб, что также подчеркивает преимущество низшей группы по выручке от продуктов животноводства. И наконец выручка от прочей продукции в третьей группе ниже, чем в первой на 557,7 тыс. руб. Средняя группа по всем показателям занимает промежуточное положение.

Чтобы оценить степень влияния отдельных факторов на общее изменение выручки от реализации сельскохозяйственной продукции, необходимо разложить общий индекс выручки. В результате индексного анализа будут оценены отдельные влияния двух факторов на выручку: цены за единицу продукции и объема реализации основных видов продукции. Для анализа возьмем продукты растениеводства (табл. 3.12)

Таблица 3.12. - Расчетные данные для анализа выручки от реализации продукции растениеводства

Продукция	Средняя цена реализации 1ц., тыс.руб.	Объем реализации на 100 га с/х угодий, ц.	Выручка на 100 га с/х угодий, тыс.руб.
	I группа	III группа	I группа	III группа	I группа	III группа	усл.
	p0	p1	q0	q1	p0q0	p1q1	p0q1
зерн. и зернобоб. (без кукурузы)	0,5	0,50	26,2	226,0	14,0	113,5	120,37
картофель	0,24	0,65	1,4	2488,3	0,3	1618,5	598,40
овощи открытого грунта	0	0,68	0	4313,4	0	2927,7	0
Итого:	х	х	х	х	14,3	4659,7	718,77

Для расчета нужных индексов воспользуемся формулами:

Индекс выручки

Индекс цены реализации 1 ц

Индекс объема реализации продукции

И отразим разложение индекса выручки:

Рассчитаем абсолютное изменение выручки:

тыс.руб.

изменение выручки от реализации с/х продукции за счет изменения цен:

тыс.руб.

изменение выручки от реализации с/х продукции за счет изменения физического объема реализации:

тыс. руб.

Таким образом, выручка от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 га с/х угодий больше в третьей группе, чем в первой на 4645,4 тыс.руб. или в 325,8 раза. Основной причиной этого является больший объем реализации продукции, который в третьей группе в 164,6 раза больше, чем в первой. За счет чего выручка в третьей группе больше на 704,5 тыс.руб. Также влияют цены реализации продукции: так в третьей группе они выше, чем в первой на 26,5%. Так за счет цен выручка в третьей группе больше по сравнению с первой на 3940,9 тыс.руб.

3.4 Анализ связи выхода продукции полеводства основных культур на 1 га пашни и посевов методом разложения составных показателей на простые

По двум типическим группам (низшая и высшая) имеются данные о площади пашни, посевов культур в стоимостном выражении (табл. 3.13).

Таблица 3.13 - Площади пашни, посева и стоимость валовой продукции растениеводства по группам

Показатели	I (низшая) группа	III (высшая) группа
	площадь, га	стоимость продукции, тыс.руб.	площадь, га	стоимость продукции, тыс.руб.
Пашня	39957	-	16772	-
Зерновые и зернобобовые (без кукурузы)	6817	8767	1864	22323
Картофель	4	353	2242	282638
Овощи открытого грунта	0	0	1759	865391
Итого:		9120		1170352
Площадь посевов	6821		5865

Уровень производства продукции определенных культур, их групп и полеводства в целом определяется в расчете на 1 га пашни как основной фактор производства, а производства продукции растениеводства в целом - на 1 га с/х угодий. Эти относительные показатели - составные и могут быть разложены в процессе анализа на более простые. Так, выход продукции полеводства с 1 га пашни может разложена как произведение выхода продукции с 1 га пашни (выход продукции с 1 га посевов) и коэффициента использования пашни под посевы. Для расчета этих показателей определим сумму посевных площадей и выход продукции по всем культурам, а затем средние уровни показателей (табл. 3.14).

Таблица 3.14 - Сравнение выхода валовой продукции растениеводства с 1 га с/х угодий по группам

Показатели	I (низшая) группа	III (высшая) группа	I / III, %
Выход продукции растеневодства с 1 га пашни, тыс. руб.	0,23	69,8	30572,4
Ср. продуктивность 1 га посева культур, тыс.руб.	1,34	199,5	14924,6
Коэффициент использования пошни под посеы	0,17	0,3	204,8
Ср.продуктивность х К использования	0,23	69,8	30572,4

Из таблицы видно, что выход продукции с 1 га пашни в высшей группе больше, чем в низшей на 69,57 тыс.руб. или в 303,4 раза за счет более высокой средней продуктивности 1 га посевов на 198,16 тыс.руб. или в 148,8 раза и лучшего использования пашни под посевы в 1,8 раза.

За отчетные примем показатели высшей типологической группы. Коэффициент использования пашни под посевы зависит от размера паров, повторных посевов, организационно-технических возможностей хозяйств. Возможность повышения коэффициента использования пашни ограничена, а средняя продуктивность посевов может быть существенно повышена за счет роста урожайности (в стоимостном выражении) отдельных культур и их групп, а также совершенствования структуры посевных площадей. Средняя продуктивность 1 га посевов зависит от доли посевов отдельных культур и их групп в общей площади посевов полевых культур и их продуктивности : =. При сравнении отчетного уровня =с базисным =используется индекс среднего уровня =, который является индексом переменного состава и разлагается на индексы фиксированного состава продуктивности культур и их структуры.

В нашем случае используем две схемы расчетов и разложения индексов - по доле посевов и продуктивности I группы и , а также по доле и продуктивности культур III группы и :



==*=; (1)

==*=. (2)

Для дальнейшего анализа причин различий необходимо изучить структуру посевов и продуктивность каждой группы культур (табл. 3.15)

Таблица 3.15 - Структура посевов и продуктивность групп культур

Культуры	Структура посевов в долях	Продуктивность 1 га посевов, тыс.руб	Выход продукции с 1 га посевов, тыс.руб.
	I группа	III группа	I группа	III группа	I группа	III группа	усл.	усл.
	d1	d2	и1	и2	d1u1	d2u2	d2u1	d1u2
Зерновые и зернобобовые (без кукурузы)	0,999	0,32	1,29	11,98	1,29	3,8	0,4	11,97
Картофель	0,001	0,38	88,25	126,07	0,05	48,2	33,7	0,07
Овощи открытого грунта	0	0,30	0	491,98	0	147,6	0	0
Итого:	1	1	-	-	1,34	199,5	34,1	12,04

При расчетах следует обратить внимание на то, что итог по графам «Выход продукции с 1 га посевов» по низшей и высшей группам совпал с данными табл. 3.14 по строке «Средняя продуктивность 1 га посева культур», а индекс средней продуктивности равен отношению этих показателей:

==.

Далее по схемам проводим разложение индекса средней продуктивности на индексы продуктивности культур и структуры их посевов :

==*=*=5,85*25,45=149,25; (1)

==*=*=8,985*16,57=149,25. (2)

Индексы показывают, что повышение средней продуктивности 1 га посевов в 149,25 раз обусловлено частично (в 5,85 и 8,985 раз) более высокой продуктивностью культур в высшей типической группе, а главным образом различия в структуре посевов, за счет которых средняя продуктивность посевов в этой группе больше в 25,45 и 16,57 раз.

3.5 Изучение связи массы прибыли от реализации продукции растениеводства с уровнем цен, себестоимостью и объемами реализации методом цепных подстановок

Метод цепных подстановок является наиболее универсальным из методов. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивные, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

Чтобы изучить связь массы прибыли от реализации продукции растениеводства с уровнем цен, себестоимостью и объемами реализации рассмотрим результаты реализации основных продуктов растениеводства в низшей и высшей группах хозяйств на 100 га с/х угодий.

Таблица 3.15 - Результаты реализации основных продуктов растениеводства в низшей и высшей группах хозяйств на 100 га с/х угодий.

Показатели	Обозначение	зерновые и зернобобовые	картофель	Овощи открытого грунта	Итого
Исходные данные
Объем реализации, ц.
I	q0	26	1	0	х
III	q1	226	2488	4313	х
Полная себестоимость реализованной продукции, тыс.руб.
I	q0z0	18	0,74	0	19,2
III	q1z1	111	1409	2056	3575,6
Выручка от реализации продукции, тыс.руб.
I	q0p0	14	0,3	0	14,3
III	q1p1	113,5	1618,5	2927,7	4659,7
Расчетные данные
Себестоимость 1ц. продукции, руб.
I	z0	0,7	0,5	0	х
III	z1	0,5	0,6	0,5	х
Цена релизации 1 ц. продукции, руб.
I	p0	0,5	0,2	0	х
III	p1	0,5	0,7	0,7	х
Условные затраты, тыс.руб.	q1z0	159,2	1336,9	0	1496,1
Условная выручка, тыс.руб.	q1p0	120,4	598,4	0	718,8

Рассчитаем массу прибыли в первой и третьей группах:



Абсолютный прирост массы прибыли:

Определим прирост прибыли под влиянием факторов:

1. Изменение цен реализации

2. Изменение себестоимости

3. Изменение объема реализованной продукции

Относительное изменение каждого из факторов оценивается при помощи индексов:

Для удобства анализа все рассчитанные приросты сведем в следующей таблице:

Таблица 3.16 - Прирост массы прибыли от реализации продукции растениеводства по факторам

Факторы прироста	Прирост массы прибыли	Индексы изменения факторов
	тыс.руб.	%
Цены реализации	3941	361,9	6,5
Себестоимость реализованной продукции	-2079	-191,0	2,4
Объем реализации	-772	-70,9	50,3
Итого	1089	100	х

Проанализировав таблицу, можно сделать выводы, что в низшей группе прибыль отсутствует, убыток составляет -4,9 тыс. руб. Поэтому прирост прибыли на 3941 тыс. руб. позволил увеличить прибыль на 361,9 % от общего прироста прибыли. При увеличении себестоимости в 2,4 раза прибыль снизится на -2079 тыс.руб., что является ростом убытка в 1,91 раза. В то же время за счет роста объема реализации продукции в 50,3 раза прибыль уменьшилась на 772 тыс.руб. Это значит, что увеличился объем в первую очередь убыточной, дорогостоящей продукции. В высшей группе начали реализовать овощи открытого грунта с довольно высокой себестоимостью, в то время как в низшей группе данная продукция вообще отсутствует. Условная выручка от данного вида продукции равна нулю, что говорит об убыточности реализации данного вида продукции.



3.6 Анализ средней рентабельности реализации продукции растениеводства

Рентабельность реализации продукции - относительный показатель доходности и эффективности производства. Она определяется как отношение массы прибыли от реализации продукции к общей сумме затрат по полной себестоимости, к общей сумме затрат на производство всей продукции данного вида, а также к сумме среднегодовой стоимости основных и оборотных фондов.

Рентабельность каждого вида продукции может быть рассчитана как отношение суммы прибыли на 1ц. к полной себестоимости, то есть = . Средние показатели рентабельности продукции растениеводства можем рассчитать исходя из абсолютных показателей массы прибыли по типическим группам = -4,9 тыс.руб. и = 1084,1 тыс.руб., а также полной себестоимости реализованной продукции = 19,2 и = 3575,6:

= *100 = *100 = -25,6%;

= *100 = *100 = 30,3%.

Уровень рентабельности вырос на - = 55,9%. Это произошло вследствие изменения рентабельности отдельных продуктов, а также соотношения продукции с разным уровнем рентабельности (структуры реализации). Для оценки степени влияния этих двух факторов на общее изменение рентабельности следует рассчитать среднюю условную рентабельность по себестоимости и рентабельности продукции . Показатели, необходимые для анализа, рассчитаем в таблице 3.18.



Таблица 3.18 - Рентабельность и себестоимость реализованной продукции растениеводства

Вид продукции	Рентабельность, %	Структура полной себестоимости, доли
	I (низшая) группа	III (высшая) группа	I (низшая) группа	III (высшая) группа
	r0	r1	d0	d1
Зерновые и зернобобовые (без кукурузы)	-24,40	1,98	0,96	0,03
Картофель	-55,24	14,89	0,04	0,39
Овощи открытого грунта	0	42,43	0,00	0,57
Итого в среднем:	-25,59	30,32	1,00	1,00

Средняя условная рентабельность = = ? = - 22,5%. Следовательно, общая рентабельность продукции выросла в III группе за счет рентабельности отдельной продукции на - = 30,3-(-22,5)= 52,8% . Ее уровень, как видно из таблицы, значительно увеличился по всем культурам: по зерновым и зернобобовым на 26,38%, по картофелю на 70,13%, а по овощам открытого грунта на 42,43%. В целом за счет структурных сдвигов средняя рентабельность была повышена на - = =-22,5-(-25,6)=3,1%, что в абсолютном выражении составляет 144 тыс. руб.



ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

В результате проведённой работы была проанализирована эффективность производства продукции растениеводства на предприятиях. Теперь можно сделать определенные выводы по проделанной работе.

Целью данного курсового было провести статистико-экономический анализ уровня и эффективности производства продукции растениеводства. Для этого в 1 главе мы рассмотрели в целом всю совокупность, включающую в себя 30 хозяйств Московской области. Из базы данных были взяты абсолютные показатели, на основе которых рассчитывались относительные, позволившие в дальнейшем сравнить хозяйства и сделать вывод относительно неоднородности совокупности.

Распределение совокупности хозяйств проводилось по выручке от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий. При укрупнении групп получается следующее распределение: 11 хозяйств в низшей группе, 16 - в средней и 6 - в высшей.

Проводимый по этим группам анализ размеров производства показывает, что хозяйства, с большей выручкой от реализации продукции растениеводства гораздо лучше оснащены трудовыми ресурсами, имеют большую урожайность и более высокую рентабельности данной продукции. Данный факт говорит о том, что повышение эффективности производства в этих хозяйствах происходит не только за счет привлечения большего количества ресурсов, но и лучшего их использования. От того, насколько эффективно используются ресурсы, зависит себестоимость продукции и уровень цен реализации.

Проведение корреляционно-регрессионного анализа, а также построение комбинированной группировки помогает выявить влияние факторов деятельности хозяйств на выручку от реализации продукции растениеводства.

Изучение специализации производства приводит к выводу, что предприятия низшей группы практически полностью специализируются на отрасли животноводства, предприятия средней имеют преобладающую животноводческую специализацию, а предприятия высшей группы -растениеводческо-животноводческую.

Естественно, что при больших объёмах производства хозяйства третьей группы несут больше затрат, однако структура затрат также несколько иная, нежели в хозяйствах первой группы: в хозяйствах с лучшей эффективностью производства меньшая часть средств тратится на производственные затраты и на оплату труда.

Что касается финансового состояния, то все группы имеет достаточно хорошее финансовое положение. Об этом говорит тот факт, что во всех группах отношение выручки к полученным кредитам к краткосрочной кредиторской задолженности больше 0, т.е. можно говорить о кредитоспособности этих предприятий. Лучше всего обстоит ситуация в хозяйствах высшей типической группы, т.к. имеют возможность покрывать свои текущие обязательства.

Анализ динамики по группам показал наличие связи между выручкой на 100 га с/х угодий, материальными затратами и валовой продукцией. Для анализа были построены линии тренда, а также были рассчитаны показатель абсолютного прироста (в натуральных единицах), коэффициент роста (%) и темп прироста (%).

На основании проведенного анализа можно сделать вывод о том, что Для повышения эффективности производства продукции сельского хозяйства необходимо применение новых, интенсивных технологий, которые позволяли бы при использовании наименьшего количества ресурсов получать наибольшее количество продукции. В хозяйствах необходимо производить больше разнообразной продукции, особый упор делать на переработке полученной продукции. Оптимизация структуры затрат также позволит повысить уровень эффективности производства. Но при этом необходимо определить наилучшее соотношение цены товара, его себестоимости и объёма реализации, чтобы не оказаться в убытке.



СПИСОК ИСПОЛЬЗоВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Практикум по статистике/ А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б.Тарасова и др.; Под ред. А.П. Зинченко- 2-е изд., перераб. и доп. - М.: КолосС, 2007. - 413 с.

2. Зинченко А.П. Статистика. - М.: КолосС, 2007. - 568 с.

3. Экономика сельского хозяйства: Учебник для студентов высших учебных заведений / Н.Я. Коваленко, Ю.И. Агирбов, Н.А. Серова и др. - М.: ЮРКНИГА, 2004. -384 с.

4. Уколова А.В. Методические указания по применению программы EXCEL при курсовом проектировании по статистике. - Москва-2005г.

5. Уколова А.В. Методические указания к написанию курсовой работы по дисциплине «Статистика». - Москва - 2013г.

6. Курс лекций по социально-экономической статистике.

Размещено на Allbest.ru

...