Статистико-экономический анализ урожая и урожайности сахарной свеклы на примере ЗАО «Землянское» и других предприятий

4. Наличие достаточно  большого объёма исследуемой  выборочной совокупности;

5. Причинно-следственные  связи между явлениями и процессами  следует описывать линейной или приводимой к линейной формой зависимости;

6. Отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи;

7. Постоянство территориальной  и временной структуры изучаемой  совокупности.

Соблюдение данных требований позволяет исследователю построить  статистическую модель связи, наилучшим  образом аппроксимирующую моделируемые социально-экономические явления и процессы.

Теоретическая обоснованность моделей взаимосвязи, построенных  на основе корреляционно-регрессионного анализа, обеспечивается соблюдением следующих основных условий:

1. Все признаки и их совместные распределения должны подчиняться нормальному закону распределения;

2. Дисперсия моделируемого  признака должна всё время  оставаться постоянной при изменении и значений факторных признаков;

3. Отдельные наблюдения  должны быть независимыми, т.е.  результаты, полученные в наблюдении, не должны быть связаны с предыдущими и содержать информацию о последующих наблюдениях, а также влиять на них.

Отступление от выполнения этих условий и предпосылок приводит к тому, что параметры регрессии  не будут отражать реальное воздействие на моделируемый показатель [4].

4.2 Построение  однофакторной корреляционной модели урожайности сахарной свеклы.

Проведем корреляционно-регрессионный  анализ урожайности сахарной свеклы по предприятиям Семилукского, Аннинского, Бутурлиновского и Хохольского районов.

Данные для корреляционно-регрессионного анализа представим в таблице 11 и используем в качестве уравнения связи уравнение прямой: 

y _x = a₀ + a₁ x,

где  y _x – теоретическое значение урожайности за каждый год (ц/га);

       a₀ , a₁ – неизвестные параметры;

       x – факторный признак (внесено органических удобрений на 1 га пашни).

Таблица 11.- Исходные и расчетные данные построения корреляционно-

                             регрессионной модели урожайности

Номер предприятия	Урожайность, ц/га (У)	Внесено органических удобр. на 1 га пашни  (x)	x2	y*x	y2	y x = a0 + a1 x
1	12,44	1126	1267876	14007,44	154,75	17,12
2	17,75	1967	3869089	34914,25	315,06	19,64
3	16,98	1061	1125721	18015,78	288,32	16,92
4	29,24	2989	8934121	87398,36	854,98	22,71
5	17,58	1552	2408704	27284,16	309,06	18,40
6	17,03	2951	8708401	50255,53	290,02	22,59
7	18,21	1555	2418025	28316,55	331,60	18,41
8	23,1	1432	2050624	33079,2	533,61	18,04
9	20,4	2160	4665600	44064	416,16	20,22
10	23,6	1563	2442969	36886,8	556,96	18,43
11	29,66	2740	7507600	81268,4	879,72	21,96
12	16,98	2808	7884864	47679,84	288,32	22,16
13	31,23	1062	1127844	33166,26	975,31	16,93
14	15,6	1655	2739025	25818	243,36	18,71
15	36,86	6498	42224004	239516,28	1358,66	33,23
16	23,48	2317	5368489	54403,16	551,31	20,69
17	18,1	803	644809	14534,3	327,61	16,15
18	22,12	3318	11009124	73394,16	489,29	23,69
19	16,42	3340	11155600	54842,8	269,62	23,76
20	15,26	2400	5760000	36624	232,87	20,94
21	14,49	1026	1052676	14866,74	209,96	16,82
22	11,36	1928	3717184	21902,08	129,05	19,52
23	22,12	3794	14394436	83923,28	489,29	25,12
24	17,9	1430	2044900	25597	320,41	18,03
25	22,1	2056	4227136	45437,6	488,41	19,91
ИТОГО	510,01	55531	158748821	1227195,97	11303,72	510,09

 

Для нахождения a₀ , a₁ решается система нормальных уравнений:

na₀ + a₁Sx = Sy           

 

a₀Sx + a₁Sx² = Syx        

 

    где n – количество сельскохозяйственных предприятий.  

 

25a₀ + 55531a₁ = 510,01           

 

55531a₀ + 158748821a₁ = 1227195,97

 

a₀ + 2221,24a₁ = 20,4           

 

a₀ + 2858,74a₁ = 22,1        

 

637,5a₁ = 1,7       

 

a₁ = 0,003       

 

a₀ + 2221,24*0,003 = 20,4           

 

a₀ =13,74

 

Таким образом, уравнение  связи будет иметь следующий  вид: y _x = 13,74 + 0,003x, что свидетельствует о том, что при увеличении количества внесенного органического удобрения на 1 кг, урожайность зерновых культур в данных конкретных условиях будет повышаться на 0,003 ц.

Определяем коэффициент  корреляции (R) и детерминации ( ) по следующим формулам:

 

где

 

Коэффициент корреляции свидетельствует о том, что связь  между урожайностью  зерновых культур и количеством внесенных удобрений прямая и существенная.

Помимо коэффициента корреляции также определяем коэффициент  детерминации . Он показывает, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель.

= или 28%. Это говорит о том, что урожайность зерновых культур на 28% зависит от количества внесенных органических удобрений и на 72% от других факторов.

Заключение.

 

После проведения статистико-экономического анализа урожая и урожайности сахарной свеклы можно сделать следующие выводы.

Проведенный анализ рядов  динамики показал, что валовой сбор сахарной свеклы в колхозе им. К. Маркса Семилукского района Воронежской области с 2001 по 2006 г. значительно колебался. Своего максимального значения он достиг в 2001 г. и составил 41240 ц, а минимального – в 2006 г. (24704 ц). Средний показатель ряда динамики свидетельствует о том, что ежегодно в течении изучаемого периода валовой сбор зерновых культур снижался на 3307,2 ц. или на 9,74 %

Урожайность находится  под влиянием ряда экономических  и климатических факторов. Поэтому она колеблется по годам и динамика носит неустойчивый характер. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет в колхозе им. К. Маркса Семилукского района имеет тенденции к снижении. Так, максимальная урожайность была в 2002 году и составляла 31,73 ц/га, а минимальная в 2003 году была равна 14,22 ц/га. Такое резкое колебание могло быть вызвано сокращением посевных площадей сахарной свеклы, качеством почвы, недостаточным количеством внесенных удобрений, природно-климатическими условиями и другими факторами. Средний показатель ряда динамики свидетельствует о том, что ежегодно в течении изучаемого периода урожайность зерновых культур снижалась на 0,5375 ц. или на 2,78 %

Индексный анализ показал, что снижение урожайности сахарной свеклы в отдельных предприятиях Семилукского, Аннинского, Бутурлиновского и Хохольского районов оказало отрицательное влияние на среднюю урожайность на 0,718 ц/га или 3,45 %. А в результате улучшения структуры посевных площадей средняя урожайность повысилась на 0,101 ц/га или 0,49 %..

Положительное воздействие на валовой сбор оказали увеличение размера посевной площади и улучшение структуры посевной площади. За счет этих факторов валовой сбор увеличился на 49290,5 ц и 3846,48 ц. соответственно. Отрицательное воздействие оказало снижение урожайности сахарной свеклы в отдельных хозяйствах района, под влиянием которых валовой сбор сахарной свеклы в хозяйствах районов уменьшился на 27344,3 ц.

Также была произведена  аналитическая группировка хозяйств Семилукского, Аннинского, Бутурлиновского и Хохольского районов по производственным затратам на 1 га посева зерновых культур. Анализ полученных данных показал, что с увеличением производственных затрат на 1 га посева зерновых увеличивается урожайность сахарной свеклы.

По результатам корреляционно-регрессионого анализа выявлено, что

при увеличении количества внесенного органического удобрения  на 1 кг, урожайность зерновых культур  в данных конкретных условиях будет  повышаться на 0,003 ц. Коэффициент корреляции свидетельствует о том, что связь между урожайностью зерновых культур и количеством внесенных удобрений прямая и существенная. Коэффициент детерминации показывает, что урожайность зерновых культур на 28% зависит от количества внесенных органических удобрений и на 72% от других факторов.

 

 

Список использованной литературы

1. Баканов М.И. Теория экономического анализа: учебник./ М.И. Баканов, А.Д. Шеремет– 4-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 416c.
2. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства. С основами общей теории статистики: курс лекций./ Б.И. Башкатов. -М.: Издательство «ЭКМОС».-2001г. – 352 с.
3. Гралько Г.Н. Теория статистики: учебник./ Г.Н. Гралько, М.В. Красина, А.М.  Воробьёва. и др., – М.: Инфра - М, 2000. – 414 с.
4. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие./ В.М.  Гусаров. – М.: ЮНИТИ - Дана, 2002. – 463с.
5. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: учебник./ М.Р. Ефимова,  Е.В. Петрова, В.Н.  Румянцев. – М.: ИНФРА-М, 2000.-412с.
6. Ионин В.Г. Статистика: курс лекций/ В.Г. Ионин, Р.П. Харенко,  В.П. Домиенова. – М.: Инфро-М, 2001. – 247 с.
7. Коротков В.А. О проблемах рынка продукции сельскохозяйственных предприятий/В.А Коротков.// Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2000. - №12.
8. Минаков И.А. Экономика сельского хозяйства/ И.А. Минаков, Л.А. Сабетова, Н.И.Куликов. – М.: Колос, 2000. – 238с.: ил.
9. Официальный сайт института конъюнктуры аграрного рынка (ИКАР)//http: www.ikar.ru
10. Попова И.А. Экономика сельского хозяйства: учебник/ И.А. Попова. — М.: Дело и сервис, 2000 г. – 368 с.
11. Харламов В.И. Общая теория статистики : учебник./ В.И. Харламов. –М.:  ИНФРА-М, 2000 – 422с.
12. Харченко Л.П. Статистика/ Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г.  Ионин и др.– 2-е изд., перераб. и доп. –М.: ИНФРА-М, 2001 – 384с.