Экономико-статистический анализ на предприятиях животноводства

	Удой молока на 1 корову	Затраты на корма на 1 голову	Затраты на оплату труда  на 1 голову
Удой молока на 1 корову	1
Затраты на корма на 1 голову	0,750	1
Затраты на оплату труда  на 1 голову	0,571	0,696	1

 

Сформируем корреляционно-регрессионную модель:

y = а₀ + а₁ х₁ + а₂ х₂

где – y – удой молока на 1 корову; х₁ – затраты на корма в расчете на 1 голову, тыс. руб.; х₂ – затраты на оплату труда в животноводстве в расчете на 1 голову; а₀, а₁, а₂ – неизвестные параметры уравнения регрессии.

В результате решения системы уравнений при помощи «Пакета анализа» MS Excel получены следующие коэффициенты уравнения связи (см. табл.3.7):

y = 31,915 + 0,476 х1 +0,148 х2

 

Таблица 3.7

Вывод итогов корреляционно-регрессионной модели

Регрессионная статистика
Множественный R	0,753
R-квадрат	0,567
Нормированный R-квадрат	0,533
Стандартная ошибка	9,553
Наблюдения	29

 

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F		Значимость F
Регрессия	2	3103,2	1551,6	17,0		0,00002
Остаток	26	2372,9	91,3
Итого	28	5476,1
	Коэффи-циенты	Стандартная ошибка		t-стати-стика	P-Значение		Нижние 95%		Верхние 95%
Y-пересечение	31,915	4,647		6,868	0,000		22,363		41,467
Переменная X 1	0,476	0,125		3,799	0,001		0,218		0,733
Переменная X 2	0,148	0,277		0,535	0,597		-0,421		0,717

 

а0 = 31,915 – значение результативного признака при нулевом значении факторов, в данном случае – значение удоя на 1 голову при нулевых затратах на корма и оплату труда;

а1 = 0,476 – коэффициент чистой регрессии при факторе х1, показывает, что с увеличением затрат на корма на 1 тыс. руб. продуктивность увеличится в среднем на 0,476 ц при фиксированном (среднем) уровне другого признака, включенного в уравнение регрессии – затраты на оплату труда;

а2 = 0,148 – коэффициент чистой регрессии при факторе х2, показывает, что с увеличением затрат на оплату труда  на 1 тыс.руб. продуктивность увеличится на 0,148 ц при условии, что затраты на корма останутся неизменными на среднем уровне.

Тесноту линейной связи  оценивает коэффициент корреляции = 0,753 (Множественный R). Чем ближе эта величина к 1, тем связь между признаками теснее. В данном случае связь между валовой продукцией растениеводства, затратами на оплату труда и на корма существует, и она довольно сильная.

R – квадрат – это  коэффициент детерминации, который  показывает, что факторы, включенные в линейное уравнение связи, объясняют 56,7% вариации продуктивности животных.

Уравнение регрессии  значимо, поскольку фактическое  значение F-критерия = 17, что выше табличного уровня, об этом свидетельствует маленькое значение показателя значимость F = 0,00002.

Чтобы продолжить корреляционный анализ и сравнить факторы по силе влияния, определим чистый вклад  каждого фактора. Для этого рассчитаем стандартизированные коэффициенты (коэффициенты эластичности (Э) и β-коэффициенты (β)) и коэффициенты отдельного определения (d) по каждому фактору.

Для сравнения оценок роли различных факторов в формировании результативного признака рассчитаем коэффициенты эластичности. Они определяются по формуле:

Для х1 (затраты на корма) коэффициент эластичности ; а для х2 - .

Коэффициенты эластичности показывают, что при увеличении затрат на корма на 1%, продуктивность возрастает в среднем на 0,385%, а при увеличении затрат на оплату труда на 1%  на -  0,05%.

Рассчитаем среднее  квадратическое отклонение для y, х1 и  х2, они будут равны соответственно: y = 13,98 ц; х1 = 20,07 тыс. руб.; х2 = 9,08 тыс.руб.

Определим β-коэффициенты:

Коэффициенты показывают, что если затраты на корма увеличить на величину своего среднеквадратического отклонения (δ1), то продуктивность изменится в среднем на 0,683, а изменение затрат на оплату труда на δ2, изменит продуктивность соответственно на 0,096.

Коэффициенты отдельного определения рассчитаем по формуле:

Коэффициенты отдельного определения показывают долю фактора в вариации. В данном случае, из 56,7% вариации, воспроизведенной уравнением продуктивности 51,2% приходится на долю затрат на корма  и 0,55% на долю затрат на оплату труда.

 

3.5. Изучение связи массы прибыли от реализации молока цельного и уровнем цен и себестоимости методом цепных подстановок

Ранее мы определили различия в группах по объемам реализации и производства молока. Теперь рассмотрим результат от реализации продукции  в виде массы прибыли. Как известно, прибыль зависит от объема реализации в натуральном выражении и разницей между ценой реализации и полной себестоимостью единицы продукции.

Есть следующие данные по группам предприятий.

Таблица 3.8

Исходные данные по группам предприятий

Показатели	Группы
	1	2	3
Выручка от реализации молока цельного	16694	47373	97644
Полная себестоимость реализованного молока	17695	43979	76994
Количество реализованного молока цельного	15288	34862	70528
Цена реализации 1 ц	1,092	1,359	1,384
Полная себестоимость 1 ц	1,157	1,262	1,092
Прибыль от реализации молока	-1001	3394	20651

 

На основании этих данных проведем анализ различий между  группами по объему прибыли методом  цепных подстановок. Данный метод предполагает последовательную подстановку факторов и расчет промежуточных значений, на основании которых определяются различия за счет действия факторов.

Определим промежуточные  показатели и различия между группами предприятий в Таблице 3.9

Таблица 3.9

Расчет различий в массе прибыли между группами предприятий

Показатели	Сравнение групп
	2/1	3/2	3/1
Прибыль от реализации до изменения  факторов	-1001	3394	-1001
Условная прибыль при изменении  количества реализованной продукции	-2282	6867	-4616
Условная прибыль при изменении  цены продукции	7022	8673	16013
Прибыль от реализации после изменения факторов	3394	20651	20651
Отклонение размера прибыли	4395	17256	21651
за счет количества реализованной  продукции	-1281	3473	-3616
за счет цены	9304	1806	20629
за счет себестоимости	-3628	11978	4638

 

Сравнительный анализ показывает, что на предприятиях второй группы по сравнению с первой масса прибыли выше за счет цены, но за счет более высокой себестоимости масса прибыли уменьшается на 3628 тыс.руб. На предприятиях третьей группы масса прибыли выше, чем на предприятиях второй группы за счет действия всех факторов: объема реализации, цены и себестоимости. Так, объемы реализации предприятий третьей группы выше в два раза, при этом цена незначительно выше, а себестоимости ниже, чем на предприятиях второй группы. При совокупном действии всех факторов масса прибыли больше на 3473 тыс.руб.

 

Глава 4. Анализ тенденций изменения показателей реализации продукции животноводства

4.1. Динамика изменения объемов реализации основной продукции животноводства предприятий Московской области в 1998-2010 гг.

В предыдущих разделах мы проанализировали состояние выборки сельскохозяйственных предприятий Московской области. Сейчас проследим, каковы общие тенденции развития животноводства в хозяйствах области в целом.

В Таблице 4.1. отображены показатели реализации основной продукции животноводства хозяйств Московской области в 1998-2010 гг., а в Таблице 4.2 – темпы изменения объемов реализации по отношению к 1998 году. Данные таблиц свидетельствуют о том, что за период с 1999 года по 2010 год постепенно рос объем реализации мяса и скота, в меньшей степени – молока. А вот реализация яиц предприятиями Московской области существенно сократилась: в 2010 году было реализовано 18,5% от объема реализации 1998 года.

Рис.4.1. Динамика изменения объемов реализации основных видов продукции животноводства

 

Таблица 4.1.

Реализация  продукции животноводства хозяйств Московской области в 1998-2010 гг²

	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Скот и птица, тыс.т.	94900	89392	96898	101465	112191	129031	139862	180686	192542	233104	24 684	232251	259664
Молоко и молокопродукты, тыс.т	676721	725378	793596	834752	828797	851361	848083	826937	839008	837902	823790	644440	707563
Яйца (млн.штук)	1778738	1863950	1719929	1670755	1385287	1011948	753496	640072	694382	758465	368264	362423	329723

 

 

Таблица 4.2

Динамика изменения  объемов реализации продукции животноводства предприятий Московской области, к 1998 году

	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Скот и птица	0,942	1,021	1,069	1,182	1,360	1,474	1,904	2,029	2,456	2,547	2,447	2,736
Молоко и молокопродукты	1,072	1,173	1,234	1,225	1,258	1,253	1,222	1,240	1,238	1,217	0,952	1,046
Яйца	1,048	0,967	0,939	0,779	0,569	0,424	0,360	0,390	0,426	0,207	0,204	0,185