Анализ связей и зависимостей между показателями растениеводства регионов РФ

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Анализ связей и зависимостей между показателями растениеводства регионов РФ

Гаджикурбанов З.Н

Растениеводство - одна из основных отраслей сельскохозяйственного производства, занимающаяся возделыванием культурных сельскохозяйственных растений. Растения являются важнейшими поставщиками продуктов питания для человека, кормов для животных и технического сырья для промышленности. Задачи растениеводства - изучение закономерностей формирования урожая, разработка теории и технологии получения высоких урожаев наилучшего качества при наименьших затратах труда и средств.

В статье проведен анализ зависимости продукции растениеводства (У1) от основных показателей растениеводства: площадь зерновых культур (Х1), урожайность зерновых культур (Х2), валовой сбор зерновых культур (Х3), продукция животноводства (Х4); численность занятых в сельском хозяйстве (Х5). Значения признаков-показателей были отобраны на основе статистического сборника «Регионы России - 2013[3]. Для зависимости между экономическими показателями можно воспользоваться методом группировки. Компьютерная модель реализуется в MS Excel. В качестве признака группировки примем значение продукции растениеводства, а в качестве статистической совокупности регионы РФ.

Общая выборка была разбита на 3 группы регионов с низкими, средними и высокими показателями продукции растениеводства. В первую группу вошло 39 регионов, во вторую 21 и в третью 10. В первую группу вошли регионы показатели продукции растениеводства, которых не превышают 19976 млн. руб.: Республика Ингушетия -1469 млн. руб., Хабаровский край - 9600 млн. руб., КабардиноБалкарская Республика - 18598 млн. руб. и др.). Во вторую группу вошли регионы показатели продукции растениеводства, которых не превышают 48844 млн. руб.: Иркутская область - 21793.млн руб.; Республика Дагестан - 32413 млн. руб.; Белгородская область - 48844 млн. руб. и др. В третью группу включены следующие регионы: Республика Башкортостан - 54067 млн. руб.; Ставропольский край -82831 млн. руб.; Ростовская область - 107582 млн. руб. и др. показатели продукции растениеводства, которых не превышают 184477 млн. руб. На формирование продукции растениеводства (Y1) влияет большое количество различных факторов. Наиболее важными, требующими отдельного изучения, являются основные показатели растениеводства: площадь зерна (X1); урожайность зерновых культур (X2); валовой сбор зерновых культур (X3); продукция животноводства (X4); численность занятых в сельском хозяйстве (X5)

Для оценки взаимосвязи показателей продукции растениеводства эффективным инструментом является корреляционный анализ [1]. Наличие связи между показателями можно определить с помощью коэффициента корреляции. Количественно оценить связь между факторами можно с помощью эконометрических моделей - экономико-математических моделей, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики. Они выступают в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. Корреляционная матрица, характеризующая тесноту связи продукции растениеводства регионов России представлена в таблице 1.

Таблица 1 Корреляционная зависимость между показателями растениеводства

Выделяют следующие четыре градации связи: до ±0,3 - отсутствует; от ±0,3 до ±0,5 - слабая; от ±0,5 до ±0,7 - умеренная; от ±0,7 до ±1,0 - сильная. Из таблицы 1 видно, что наибольшая корреляционная связь c показателем «продукция растениеводства» наблюдается у показателя «валовой сбор зерновых культур» коэффициент корреляции составляет - 0,94. Таким образом, основным источником формирования продукции растениеводства служит валовой сбор зерновых культур. Также по таблице видно, что очень слабую корреляционную связь с продукцией растениеводства имеет урожайность зерновых культур, коэффициент корреляции составляет - 0,34. Валовой сбор зерновых культур показывает более тесную корреляцию с показателями растениеводства. Очень высокая корреляционная связь в этой таблице имеется между показателями «площадь зерновых культур» и «численность занятых в сельском хозяйстве». Высокие коэффициенты корреляции позволяют построить эконометрические модели, характеризирующие зависимости между рассмотренными показателями.

Корреляционные матрица, характеризующая тесноту связи, между показателями растениеводства субъектов РФ относящихся к 1, 2 и 3 группе регионов, представлены в таблице 2. Из таблицы 2 видно, что коэффициенты корреляции в целом выше для первой и второй группы регионов. Для всех групп значимым фактором для формирования продукции растениеводства является валовой сбор зерновых культур (X3). Для первой группы наиболее важными показателями с высокой корреляцией являются также продукция животноводства (X4) и численность занятых в сельском хозяйстве (X5). Для третьей группы урожайность зерновых культур (X2) и численность занятых в сельском хозяйстве (X5).

Таблица 2

Корреляционная зависимость между показателями растениеводства в 1, 2 и 3 группе регионов РФ

Параметры и статистические характеристики эконометрических моделей линейного и степенного вида для регрессионных зависимостей продукции растениеводства от валового сбора зерна (Х3), продукция животноводства (Х4), и численности занятых в сельском хозяйстве (Х5) для всех рассматриваемых субъектов представлены в таблицах 3 .

Таблица 3

Параметры и статистические характеристики моделей линейного и степенного вида зависимости продукции растениеводства от валовой сбор зерна (X3); продукция животноводства (X4) и численность занятых в сельском хозяйстве (X5) для всех рассматриваемых субъектов РФ

Анализ данных таблицы 5 целесообразно начать с показателя (R 2 ), выражающего уровень тесноты связи (зависимости), его величина колеблется в пределах 0 < R2 При этом близость значения R 2 к 1 свидетельствует о высоком, близость к 0 о низком уровне тесноты связи. [1]

В соответствии с величинами R 2 из таблицы 2 можно сделать вывод, что валовой сбора зерна имеют наибольшую тесноту связи с продукцией растениеводства. Остальные показатели имеют средний уровень тесноты связи, который варьируется от 0,52 до 0,76. Коэффициент регрессии b во всех моделях является положительным, что свидетельствует о том, что увеличение любого из взятых показателей приводит к увеличению продукции растениеводства. В линейных моделях наибольшее влияние на увеличение доходов оказывает численности занятых в сельском хозяйстве и валовой сбора зерна.

Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от валового сбора зерна для трех групп регионов в отдельности представлены в таблице 4.

Таблица 4

Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от валового сбора зерна трех групп регионов.

В соответствии с величинами R 2 из таблицы 4 можно сделать вывод, что третья группа регионов имеет самый высокий уровень тесноты связи. Остальные группы имеют низкий уровень тесноты связи. Стоит также отметить, что показатели R 2 для линейных моделей являются более высокими, чем для степенных. Коэффициенты регрессии, как в линейных, так и в степенных моделях выше для первой и третьей группы регионов. Это свидетельствует о более сильной зависимости в этих группах Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от продукции животноводства трех групп регионов в отдельности представлены в таблице 5.

Таблица 5

Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от продукции животноводства трех групп регионов.

В соответствии с величинами R 2 из таблицы 5 можно сделать вывод, что первая группа регионов имеет самый высокий уровень тесноты связи. Остальные группы имеют низкий уровень тесноты связи. Коэффициенты регрессии, как в линейных, так и в степенных моделях также как и для предыдущего показателя, выше для первой и третьей группы регионов. Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от численности занятых в сельском хозяйстве трех групп регионов отдельности представлены в таблице 6.

Таблица 6

Регрессионные модели зависимости продукции растениеводства от численности занятых в сельском хозяйстве трех групп регионов.

В соответствии с величинами R 2 из таблицы 6 можно сделать вывод, что третья группа регионов имеет самый высокий уровень тесноты связи. Остальные группы имеют низкий уровень тесноты связи. Коэффициенты регрессии, также свидетельствуют о более сильной связи и влиянии численности занятых на продукцию растениеводства в первой и третьей группе регионов.

Список использованной литературы

1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Сулейманова З.К. Оценка связей, зависимостей и тенденций показателей экономических объектов методами математического и компьютерного моделирования // Международный журнал экспериментального образования. 2012. - № 9. - С. 38-42.

2. Магомедгаджиев Ш.М. Оценка влияния информационнокоммуникационных технологий на показатели инновационной деятельности регионов России с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа // Фундаментальные исследования. 2014. - № 5-4. - С. 820-824.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: Стат. сб./Росстат. - М., 2013. - 990 с. http://www.gks.ru.

Размещено на Allbest.ru