Реферат: Экономико-статистический анализ производительности труда в сельскохозяйственных предприятиях Ко

Введение

Термин «статистика» означает совокупность цифровых сведений или статистические данные, являющиеся результатом статистической работы и представляемые в отчетности организации, учреждений , отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, на сайтах.

В другом ее значении, статистика – это отрасль общественных наук, занимающаяся разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Статистика представляет собой целостную систему научных дисциплин. Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах исследования явления, используемых во всех отраслях статистики и во многих других науках.

Объектом исследования является группа предприятий Котельничского и Куменского районов, на основе которых можно сделать выводы о фактическом положении отрасли реализации молока в сфере хозяйственной деятельности Кировской области.

В ходе работы должны быть решены следующие задачи:

· Рассмотреть экономические показатели деятельности с.х. предприятий.

· Обосновать объем статистической совокупности и дать ей оценку

· Проанализировать Взаимосвязь между признаками изучаемого явления

· Рассчитать нормативы и проанализировать эффективность использования факторов.

В ходе исследования используются следующие методы:

· Табличный

· Графический

· Метод индукции и индукции

· Абстрактно- логический метод

В ходе написания курсовой была использована информация, взятая из учебников, справочной литературы, а также использовались труды доктора экономических наук М.Г.Назарова.

1. Экономические показатели условий и результатов деятельности с.х. предприятий.

Экономическую оценку предприятий начнем с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности были определены показатели, представленные в таблице 1.

Таблица 1 – Показатели размера предприятия.

По данным таблицы видно, что выручка от продаж в среднем на предприятии в Куменском районе в 2 раза превышает аналогичный показатель в Котельничском районе. Все показатели по Котельничскому району ниже показателей Куменского района. Среднесписочная численность работников в Куменском районе на 73 чел больше, чем в Котельничском. При этом доля численности занятых в с.х. производстве в обоих районах составляет больше половины от общей среднесписочной численности работников. Среднегодовая стоимость ОПФ в Котельничском районе составляет 83465 тыс.руб., а в Куменском – 111430. Существует разница между поголовьем коров двух районов и составляет 278 голов. Посевная площадь В Котельничском районе - 1414, в Куменском – 1984 га.

Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, необходимо изучить структуру выручки по отраслям и видам реализованной продукции.

Таблица 2 – Состав и структура выручки от продажи с/х продукции.

Предприятия производят продукцию сельского хозяйства: животноводство и растениеводство. Большую долю в общем объема производства занимает животноводческая отрасль и составляет 94,75% и 94,24% производства соответственно. Оба района специализируются на производстве молока, выручка от его продажи в Котельничском районе составляет 40,05% , а в Куменском - 51,9% от общей выручки животноводства. Вслед за молочным производством большую долю в производстве занимает мясо КРС, его доля выручки колеблется около 30% продукции животноводства. При этом разница между Куменским и Котельничским районами 3 п.п., что составляет 39437 тыс.руб. Выручка от продажи зерна в Куменском районе превышает выручку Котельничского района в 2 раза. В целом продукция растениеводства приносит выручку в Котельничском районе в размере 14 563 тыс.руб, а продукция животноводства – 262818. В Куменском районе эти показатели гораздо выше: продукция животноводства приносит выручку в размере 687956 тыс.руб., а растениеводства - 25 988.

Для характеристики ресурсного потенциала предприятий определяют показатели, представленные в таблице 3.

Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятия.

В обоих районах доля работников занятых в с.х. производстве, в общей численности работающих составляет около 87% и практически не отличается от показателя по области в целом. При этом выручка от продаж, приходящаяся на 1 работника по Котельничскому и Куменскому районам, составляет 156,4 и 226,02 тыс.руб. соответственно. В Куменском районе он выше на 17,3 тыс.руб. выручки в среднем по области. Затраты на оплату труда 1 работника в Котельничском районе составляет 49,86 тыс.руб., в Куменском – 62,68 тыс.руб. В обоих районах они отличаются от аналогичного показателя в среднем по области на 3,9 и 16,7 тыс.руб. Фондовооруженность и фондоемкость Котельничского района на 53,73 тыс.руб и на 1,43 руб выше, чем в Куменском. При этом фондоотдача и материалоотдача в Куменском районе выше на 0,15 и 0,05 руб. Фондоотдача в Куменском районе выше показателя по области в 2 раза, при этом фондоемкость составляет 2,47 руб, когда в области в среднем она составляет 5,11 руб. Показатель фондоотдачи Котельничского района близок к показателю в среднем по области, а фондоемкость меньше на 1,21 руб.

Это позволяет сделать вывод об эффективном использовании имеющихся фондов в КУменском районе и неэффективность в Котельничском.

Эффективность деятельности предприяия определяется эффективностью производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий такими показателями являются урожайность, удой молока от 1 коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции(таблица 4).

Таблица 4 – Эффективность производства с.х. продукции

По данным таблицы видно, что урожайность зерновых в Куменском районе выше, чем в Котельничском на 5,8 ц/га. А также выше показатели удоя молока от коровы и среднесуточного прироста на 17,8ц и 79г соответственно. Себестоимость 1 ц молока в Котельничском районе составляет 550 руб, а в Куменском – 509 руб. А себестоимость 1ц прироста крупного рогатого скота в Куменском и Котельничском районах 4214 и 4793 руб соответственно.

Анализ структуры и затрат, формирующих себестоимость продукции, был проведен на основе показателей, представленных в таблице 5.

Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.х. продукции

Проанализировав затраты на производство с.х продукции , выявлены затраты, составляющие наибольший удельный вес. Это затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды, колеблются в пределах от 23- 25%. Материальные затраты составляют 68-70% от общего размера затрат. Затраты на амортизационные отчисления в обоих районах колеблются в пределах 6%. В итоге затраты по основному производству в Куменском районе составляют 358170 тыс.руб., а в Котельничском – 546566 тыс.руб.

Обобщающая оценка результатов производственно-финансовой деятельности предприятий дается на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6)

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятия.

Полной себестоимости с.х. продукции на 1 предприятие в Котельничском районе приходится 21 831,2 тыс.руб., а в Куменском – 34 190,8 тыс.руб. Соответственно выручка от продажи в Куменском районе на 23775,6 тыс.руб выше, чем в Котельничском. При этом в последнем очень низкая рентабельность продаж: без учета субсидий она составляет – 2,32 тыс.руб, а с их учетом- 1,76. Когда в Куменском районе она находится в пределах от 24-27%. Таким образом, Предприятие Котельнического района является убыточным, его убытки составляют 494,2 тыс.руб. В то же время предприятие Куменского района приносит прибыль в размере 19 921,8 тыс.руб.

Исходя из таблиц можно сделать следующие выводы:

Предприятия Куменский района имеют высокую стоимость ОПФ, выручку от продажи с/х. продукции, среднесписочную численность работников по сравнению с предприятиями Котельничского района и среднеобластным показателей. Предприятия Куменский и Котельничского районов имеют преимущественно животноводческую специализацию. Фондоотдача в Куменском районе выше, чем по области, а в Котельничском районе – практически не отличается. В среднем размеры хозяйств Куменского и Котельничского районов значительно больше, чем по области, поэтому затраты на основную продукцию выше. В целом предприятия данных районов являются рентабельными, поэтому им следует продолжать заниматься производством молока.

2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности.

2.1. Обоснование объема выборочной совокупности.

Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. При проведении расчетов хозяйства двух районов объединены, а используемые показатели представлены в таблице 7. Для определения их средних арифметических значений и коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, представленные в приложении 1.

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки.

Совокупность является однородной при коэффициенте вариации V ^н ≤33%. Т.о. в таблице 7 представлен необходимый объем численности выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,4%. Выборка репрезентативна.

2.1. Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности.

Выявление основных свойств и закономерностей основной статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.

Порядок построения интервального ряда распределения 23 хозяйств области по удою молока на 1 корову следующий:

1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по удою на одну корову (ц): 16,33 17,98 24,25 26,42 31,47 31,5 34,51 35,28 35,75 37,15 38,8 41,12 42,5 45,61 47,29 47,85 50,04 51,78 62,23 62,5 71,37

2. Определяем количество групп по формуле:

k = 1+3,322 lg N,

где N – число единиц совокупности

N=21 lg21 = 1,3222 k = 1+3,322*1,3222 » 6

2. Определяем шаг интервала:

где x _max и x _min – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.

k – количество интервалов

4. Определяем границы интервалов:

I. нижняя граница - x _min = 16,33

верхняя граница – x _min + h = 27,34

II. нижняя граница - x _min + h = 27,34

верхняя граница - x _min + 2h = 38,35

III. нижняя граница - x _min + 2h = 38,35

верхняя граница - x _min + 3h = 49,36

IV. нижняя граница - x _min + 3h = 49,36

верхняя граница - x _min + 4h = 60,37

V. нижняя граница - x _min + 4h = 60,37

верхняя граница - x _max = 71,38

5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и записываем в виде таблицы:

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по удою на одну корову

Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по удою молока на 1 корову.

Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, использует следующие показатели:

1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую взвешенную, моду, медиану признака.

Определяем среднюю арифметическую взвешенную:

где x _i – варианты;

- средняя величина признака;

f _i - частоты распределения.

В интервальных рядах в качестве вариантов (х _i ) используем серединные значения интервалов.

Определяем моду – наиболее часто встречающееся значение признака:

где x_mo – нижняя граница модального интервала,

h – величина интервала,

Δ₁ – разность между частотой модального и домодального интервала,

Δ ₂ – разность между частотой модального и послемодального интервала.

Определяем медиану – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения.

где x_me – нижняя граница медиального интервала,

h - величина интервала,

S f_i - сумма частот распределения,

S _me-1 - сумма частот домедиальных интервалов,

f _me - частота медиального интервала.

2) Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации составит:

Определим величину показателей вариации на и характеристик форм распределения на основе предварительных расчетных данных, представленных в таблице 9.

Дисперсия – показывает среднюю величину квадратических отклонений отдельных вариантов от средней арифметической.

σ² = 4156,12/21 = 197,91

Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит

Для определения коэффициента вариации используют формулу:

Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят о степени однородности статистической совокупности.

3) Для характеристики формы распределения используют коэффициенты асимметрии (A_s ) и эксцесса (E_s ):

Так как А_s >0, распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой так же можно судить на основе следующего неравенства: М_о <М_е <

Так как Е_s <0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.

Таким образом, средний уровень удоя молока на одну корову составляет 40,7 ц. При среднем квадратическом отклонении от этого уровня 14,07 ц., или 34,68%. Т.к. коэффициент вариации V > 33% выборка является неоднородной.

Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.

Наиболее часто для проверки таких гипотез используют критерий Пирсона, фактическое значение которого определяется по формуле:

где f_i и f_m – частоты фактического и теоретического распределения.

Теоретические частоты для каждого интервала определяются в следующей последовательности:

1. Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):

Результаты расчёта t представлены в таблице 10.

Таблица 10 – Расчет критерия Пирсона.

2. Используя математическую таблицу «Значения функции» при фактической величине t для каждого интервала найдём значение функции нормального распределения.

4) Определим теоретические частоты по формуле:

где n - число единиц в совокупности (n=21),

h - величина интервала.

f_m = 21*11,01*0,7626/ 14,07 = 12,53

n =21, h =11,01, s = 14,07.

4. Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим её равенство фактическому числу единиц, т.е. åf_i ≈ åf_m

Таким образом, фактическое значение критерия составило: χ² _факт = 2,35.

По математической таблице «Распределение χ² » определяем критическое значение критерия χ² при числе степеней свободы (v ) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (α =0,05).

При v= 5 – 1 = 4 и α = 0,05; χ² _табл = 9,95

Поскольку фактическое значение критерия (χ² _факт ) меньше табличного ( χ² _табл ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.

Следовательно, исходную совокупность с.х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности использования основных фондов.

3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.

3.1. Метод статистических группировок.

В качестве группировочного признака выбираем удой молока на одну корову, ц.

Строим ранжированный ряд: 16,33 17,98 24,25 26,42 31,47 31,5 34,51 35,28 35,75 37,15 38,8 41,12 42,5 45,61 47,29 47,85 50,04 51,78 62,23 62,5 71,37.

В связи с тем, что при проведении аналитических группировок число единиц в каждой из групп должно быть достаточно большим (не менее 5), при заданном объёме совокупности в 21 единицу, значение количества групп примем равным 3.

Определяем границы интервалов групп и число предприятий в них (Приложение 2).

Используя сводные данные (Приложение 2), составляем итоговую группировочную таблицу 11 и проводим анализ представленных в ней показателей.

=18,35

Таблица 11 – Влияние факторов на цену реализации и валовой надой.

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением величины среднего поголовья и удоя на 1 корову, их валовой надой растет и происходит в среднем возрастание цены реализации.

Так во второй группе предприятий цена реализации выше, чем в первой на 651-536=115 руб, или на 21,45%. При этом удои на 1 корову во второй группе выше на 43-26=7 ц, или на 27%, т. е. увеличение удоя от первой ко второй группе на 1 ц. в расчёте на 1 корову приводит к среднему увеличению цены реализации на 115/7= 16,43 руб.

Рост показателя удоя на 1 корову в третьей группе по сравнению со второй на 52,1% приводит к росту цены реализации на 11,5%, а на каждые 1 ц. увеличения удоя приходится (726-651)/(65,4-43) = 3,4 руб. увеличения цены реализации.

=0,11

На онове расчетов, проведенных в приложении 3.

Таблица 12 – влияние уровня производительности труда и фондоотдачи на финансовые результаты деятельности предприятия.

Сравнивая показатели по группам можно сказать о том, что с увеличением цены реализации происходит увеличение окупаемости затрат.

Так, увеличение цены реализации во второй группе предприятий по сравнению с первой на 101 руб, или на 19,5%, приводит к увеличению окупаемости затрат на 19,5%. При этом себестоимость реализации выросла на 115 руб, что составило 17,7%.

Рост показателя реализации в 3-ей группе по сравнению со 2-ой на 116 руб (18,7%), привело к увеличению окупаемости затрат на 0,48 руб, или на 52,2 %. При этом происходит уменьшение себестоимости реализации молока на 222руб, или на 29,1%. Т.е. с ростом цены реализации происходит рост окупаемости затрат и уменьшение себестоимости реализованного молока.

3.2. Дисперсионный анализ.

Оценим существенность влияния удоя молока на 1 корову и среднего поголовья на цену реализации и валовой надой по данным аналитической группировки, приведенным в таблице 11. Для этого рассчитаем фактическое значение критерия Фишера по формуле:

,

где - межгрупповая дисперсия,

- остаточная дисперсия.

Дадим статистическую оценку существенности различия между группами по цене реализации.

,

где x – варианты,

- средняя групповая,

- средняя общая,

m – число групп,

N – число единиц в совокупности,

n – число вариантов в группах.

= 93439/2 = 46719,5

= 624

,

где -общая вариация

- межгрупповая вариация

N-общее число вариантов (N=21)

Общую вариацию определяем по формуле:

,

где - варианты;

- средняя общая (из таблицы 11)

W_общ = 171095

Полученное значение критерия Фишера составило: F_факт = 0,83

Фактическое значение критерия сравнивается с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы для межгрупповой и остаточной дисперсии.

V_м/гр =m – 1 = 3 – 1 = 2; V_ост = (N-1) – (m-1) = (21 – 1) – (3 – 1) = 18. Следовательно, F_табл = 3,55.

Поскольку F_фак < F_табл , то можно сделать вывод, что влияние фактора несущественно.

Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная

, показывает, что на 54,6% вариация цены реализации объясняется влиянием величины удоя на 1 корову.

Оценим вариацию предприятий по величине среднегодового поголовья, также используя при этом результаты 1-ой группировки.( таблица 11)

= 2030846,7/2 = 1015423,3

= 479

,

W_общ = 6145295

Сравнивая фактическое значение критерия с табличным F_табл = 3,5, определяем ,что поскольку F_фак > F_табл , уровень среднегодового поголовья, хоть и незначительно, но оказывает влияние на цену реализации и валовой надой.

Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная

, показывает, что на 33,1% вариация цены реализации и валового надоя объясняется влиянием среднегодового поголовья.

Оценим вариацию предприятий по себестоимости реализации на финансовые результат деятельности предприятия, используя при этом результаты 2-ой группировки (таблица 12).

= 180366/2 = 90183

= 667

,

W_общ = 1399343

Сравнивая фактическое значение критерия с табличным F_табл = 3,55, видим, что F_фак < F_табл . Т.е. уровень себестоимости реализации оказывает несущественное влияние на окупаемость затрат.

Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная

, показывает, что на 12,9% вариация фактора окупаемости затрат объясняется влиянием уровня себестоимости реализации.

Проведем оценку влияния окупаемости затрат на финансовые результаты предприятия

= 1,17/2 = 0,59

= 1,03

,

W_общ = 2,32

По данным расчетам видно, что F_фак < F_табл , т.е. уровень окупаемости затрат оказывает существенное влияние на финансовую деятельность предприятия.

Величина эмпирического коэффициента детерминации, равная

, показывает, что на 25,4% вариация фактора объясняется вариацией фактора окупаемости затрат.

3.2.Метод корреляционно-регрессионного анализа.

На основе логического анализа и системы группировок выявляется перечень признаков, который может быть положен в основу регрессивной модели связи. Если результативный признак находится в стохастической (вероятностной) зависимости от многих факторов, то уравнения, выражающие эту зависимость, называются многофакторными уравнениями регрессии.

Покажем взаимосвязь между удоем на 1 корову (X1), ценой реализации (X2) и окупаемостью затрат (Y). Для этого составим вспомогательную таблицу (Приложение 4).

Для математического выражения связи между выбранными факторами может быть использовано следующее уравнение:

,

Параметры a₀ , a₁ , a₂ определяют в результате решения системы 3-х нормальных уравнений:

В результате решения данной системы (см. Приложение 4) на основе исходных данных по 21 предприятию было получено следующее уравнение регрессии:

Коэффициент регрессии a₁ = 0,019 показывает, что при увеличении удоя на 1 корову на 1ц, окупаемость затрат увеличится (при условии постоянства цены реализации). Коэффициент a₂ = 0,0002 свидетельствует о том, что при увеличении цены реализации на 1 руб, окупаемость затрат увеличивается на 0,0002 руб (при постоянстве уровня удоя молока).

Теснота связи между признаками, включёнными в модель, может быть определена при помощи коэффициентов множественной корреляции (Приложение 5):

,

где , , - коэффициенты парной корреляции между x₁ , x₂ и y. Формулы для нахождения данных коэффициентов можно представить следующим образом:

; ; ;

; ; ;

; ; ;

; ; =

В рассматриваемом случае были получены следующие коэффициенты парной корреляции: = 0,837; = 0,575; = 0,659. Следовательно, между окупаемостью (y) и удоем на 1 корову (x₁ ) существует связь прямая и тесная, между окупаемостью (у) и ценой реализации (x₂ ) связь прямая средняя. При этом связь между удоем на 1 корову (х₁ ) и ценой реализации (x₂ ) связь прямая и достаточно тесная (= 0,659). Таким образом, имеет место мультиколлинеарность. Данное явление свидетельствует о не совсем удачном выборе факторов.

Между всеми признаками связь средняя (R = 0,84). Коэффициент множественной детерминации (Д = R² * 100% = 70,56%) показывает, что 70,56% вариации окупаемости молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.

Для оценки значимости полученного коэффициента R воспользуемся критерием Фишера, фактическое значение которого определяется по формуле:

,

где n – число наблюдений,

m - число факторов.

Для рассматриваемого случая получим F_факт = 21,2.(Приложение 5)

F_табл определяется при заданном уровне значимости (0,05) и числе степеней свободы: V₁ = n – m и V₂ = m – 1 . Для нашего случая V₁ =19, V₂ =1, F_табл = 4,38.

Поскольку F_факт > F_табл , значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x₁ , x₂ и y - тесной.

Для оценки влияния отдельных факторов и резервов, которые в них заложены, также определяют коэффициенты эластичности, β-коэффициенты, коэффициенты отдельного определения (Приложение 5).

Коэффициенты эластичности показывают, насколько процентов в среднем изменяется результативный признак при изменении факторного на 1% при фиксированном положении другого фактора:

Э₁ = 0,76 Э₂ = 0,09

Таким образом, изменение на 1% удоя на 1 корову ведёт к среднему увеличению окупаемости на 0,76%, а увеличение на 1% цены реализации – к среднему ее увеличению на 0,09%.

При помощи β-коэфффициентов даётся оценка различия в степени варьирования вошедших в уравнение факторов. Они показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения () изменится результативный признак при изменении соответствующего факторного на величину своего среднего квадратического отклонения (). Из приложения 5 видим, что β-коэффициенты равны:

β1 = 0,81 β2 = 0,04

Это говорит о том, что наибольшее влияние на окупаемость 1 ц. молока с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента.

Коэффициенты отдельного определения используются для определения в суммарном влиянии факторов доли каждого из них:

d₁ = β₁ *r_yx1 = 0,837* 0,81 = 0,678

d₂ = β₂ *r_yx2 = 0,575* 0,04 = 0,023

Таким образом, на долю влияния первого фактора приходится 67,8%, второго – 2,3%.

4. Расчет нормативов и анализ эффективности использования факторов на их основе.

Если в уравнении регрессии в качестве результативного используется признак, характеризующий эффективность производственной деятельности, а в качестве факторных – признаки, отражающие условия производства, то коэффициенты чистой регрессии а₁ ,а₂ ,…,а_n при факторах х₁ ,х₂ ,..,х_n могут служить инструментом для определения нормативного уровня результативного признака (Y). Для этого в уравнении регрессии вместо х₁ ,х₂ ,..,х_n подставляют фактические или прогнозируемые значения факторных признаков.

Используя полученное уравнение регрессии

Выражающее взаимосвязь между удоем молока на 1 корову на 1 ц (х₁ ), ценой реализации 1 ц. молока (х₂ ) и окупаемостью затрат (у), для каждого предприятия можно определить нормативный уровень окупаемости затрат (у^н ). Для этого в уравнение вместо х₁ и х₂ необходимо подставлять фактические значения удоя молока на 1 корову и цены реализации.

Фрагмент анализа окупаемости затрат представлен в таблице 14.

Таблица 13 – Влияние факторов производства на уровень окупаемости затрат.

Из данных таблицы видно, что из 21 хозяйства у десяти предприятий окупаемость затрат выше среднего по совокупности. При этом в 6ти из них это превышение получено благодаря достаточному размеру факторов и четыре вследствие их эффективного использования. В целом по хозяйствам 10 предприятий добиваются высокого уровня окупаемости за счет эффективного использования факторов и 11 за счет их размера.

Например, 20 предприятие за счет эффективного использования факторов отличается от окупаемости затрат среднего уровня на 0,67 тыс.руб. А в результате размеров факторов хозяйства 14 окупаемость выше среднего уровня на 0,57 тыс.руб.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что необходимо улучшать эффективность использования факторов и их размеры на каждом отдельном предприятии для повышения окупаемости затрат и эффективной работы всего хозяйства в целом.

Анализ группировки хозяйств по уровню эффективности использования факторов, оказывающих влияние на окупаемость затрат (таблица 14) показывает, что основная их масса в количестве 11 единиц относится к группе со средним уровнем эффективности ±10%.

Хозяйства необходимо исследовать для определения причин значительных негативных отклонений в уровне организации производства с дальнейшим исследованием распространения передового опыта.

Таблица 14 – Эффективность использования факторов производства.

Исходя из данных таблицы, можно сделать вывод о том, что хозяйства первой и второй группы достаточно хорошо владеют навыками эффективного использования факторов в производстве. Предприятия третьей группы не достаточно эффективно используют имеющиеся ресурсы, но достигают высоких результатов за счет размеров факторов.

Таким образом, группировка хозяйств по степени использования основных факторов производства позволяет определить потери в худших группах хозяйств, резервы при достижении всеми хозяйствами уровня организации высшей группы. Эти резервы не требуют увеличения размера факторов (ресурсов) и значительных капитальных затрат.

Заключение

Предприятия Куменский района имеют высокую стоимость ОПФ, выручку от продажи с/х. продукции, среднесписочную численность работников по сравнению с предприятиями Котельничского района и среднеобластным показателей. Предприятия Куменский и Котельничского районов имеют преимущественно животноводческую специализацию. Фондоотдача в Куменском районе выше, чем по области, а в Котельничском районе – практически не отличается. В среднем размеры хозяйств Куменского и Котельничского районов значительно больше, чем по области, поэтому затраты на основную продукцию выше. В целом предприятия данных районов являются рентабельными, поэтому им следует продолжать заниматься производством молока.

Средний уровень удоя молока на одну корову по предприятиям обоих районов составляет 40,7 ц. При среднем квадратическом отклонении от этого уровня 14,07 ц., или 34,68%.

Поскольку фактическое значение критерия (χ² _факт ) меньше табличного ( χ² _табл ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.

Следовательно, исходную совокупность с.х. предприятий Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности использования основных фондов.

Сравнение показателей по группам позволяет сделать вывод о том, что с увеличением величины среднего поголовья и удоя на 1 корову, их валовой надой растет и происходит в среднем возрастание цены реализации. Сравнивая показатели по группам можно сказать о том, что с увеличением цены реализации происходит увеличение окупаемости затрат.

Сравнивая фактическое значение критерия с табличным F_табл = 3,5, определяем ,что поскольку F_фак > F_табл , уровень среднегодового поголовья, хоть и незначительно, но оказывает влияние на цену реализации и валовой надой.

Величина эмпирического коэффициента детерминации показывает, что на 33,1% вариация цены реализации и валового надоя объясняется влиянием среднегодового поголовья.

Показана взаимосвязь между удоем на 1 корову (X1), ценой реализации (X2) и окупаемостью затрат (Y). Коэффициент регрессии a₁ = 0,019 показывает, что при увеличении удоя на 1 корову на 1ц, окупаемость затрат увеличится (при условии постоянства цены реализации). Коэффициент a₂ = 0,0002 свидетельствует о том, что при увеличении цены реализации на 1 руб, окупаемость затрат увеличивается на 0,0002 руб (при постоянстве уровня удоя молока).

В рассматриваемом случае были получены следующие коэффициенты парной корреляции: = 0,837; = 0,575; = 0,659. Следовательно, между окупаемостью (y) и удоем на 1 корову (x₁ ) существует связь прямая и тесная, между окупаемостью (у) и ценой реализации (x₂ ) связь прямая средняя. При этом связь между удоем на 1 корову (х₁ ) и ценой реализации (x₂ ) связь прямая и достаточно тесная (= 0,659). Таким образом, имеет место мультиколлинеарность. Данное явление свидетельствует о не совсем удачном выборе факторов.

Между всеми признаками связь средняя (R = 0,84). Коэффициент множественной детерминации (Д = R² * 100% = 70,56%) показывает, что 70,56% вариации окупаемости молока определяется влиянием факторов, включенных в модель.

Поскольку F_факт > F_табл , значение коэффициента R следует считать достоверным, а связь между x₁ , x₂ и y - тесной.

Оценивая коэффициенты эластичности видим, что изменение на 1% удоя на 1 корову ведёт к среднему увеличению окупаемости на 0,76%, а увеличение на 1% цены реализации – к среднему ее увеличению на 0,09%.

Сравнивая бета-коэфициенты (β1 = 0,81, β2 = 0,04) видим,что наибольшее влияние на окупаемость 1 ц. молока с учётом вариации способен оказать первый фактор, т.к. ему соответствует наибольшая абсолютная величина коэффициента. При этом на долю влияния первого фактора приходится 67,8%, второго – 2,3%.

Из 21 хозяйства у десяти предприятий окупаемость затрат выше среднего по совокупности. При этом в 6ти из них это превышение получено благодаря достаточному размеру факторов и четыре вследствие их эффективного использования. В целом по хозяйствам 10 предприятий добиваются высокого уровня окупаемости за счет эффективного использования факторов и 11 за счет их размера.

Например, 20 предприятие за счет эффективного использования факторов отличается от окупаемости затрат среднего уровня на 0,67 тыс.руб. А в результате размеров факторов хозяйства 14 окупаемость выше среднего уровня на 0,57 тыс.руб.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что необходимо улучшать эффективность использования факторов и их размеры на каждом отдельном предприятии для повышения окупаемости затрат и эффективной работы всего хозяйства в целом.

Таким образом, все поставленные задачи в работе были решены и рассмотрены. Цель курсовой работы была выполнена.

Список литературы:

1. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов.- М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 – 463 с.

2. Курс социально-экономической статистики: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика»/ под ред. М.Г.Назарова. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Омега – Л, 2006. – 984с.

3. Методологическое положение по статистике. Вып.5/Росстат.- М54 М.,2006.- 510с.

4. Практикум по статистике/ А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин, О.Б.Тарасова, Е.В.Шайкина/ Под ред. А.П. Зинченко ,- М: Колос, 2001.-392 с.

5. Статистика. Учебник/ Под ред. проф. И.И. Елисеевой – М: ООО «ВИТРЭМ», 2002 – 448 с.

6. Статистика: учебно-практическое пособие/ М.Г.Назаров, В.С.Варагин, Т.Б.Великанова и др.; под ред. д-ра экон.наук, проф.,акад. Межд. Акад. Информ. И РАЕН М.Г.Назарова.- М.: КНОРУС,2006.- 480с.

Приложения

Приложение 1.

Расчетные данные к таблице 7.

Приложение 2

Статистические расчеты к таблице 11.

Приложение 3

Статистические расчеты к таблице 12.

Приложение 4

Сводные данные для решения системы уравнений.