Экономико-статистический анализ производства сахарной свеклы в ЗАО "Красненское" Яковлевского района

Экономико-статистический анализ производства сахарной свеклы в ЗАО "Красненское" Яковлевского района

Министерство ФГОУ ВПО

Белгородская государственная сельскохозяйственная академия

Кафедра статистики и анализа

Курсовая работа

по дисциплине статистика на тему:

«Экономико-статистический анализ производства сахарной свеклы в ЗАО «Красненское» Яковлевского района»

Выполнила: студентка 2-го курса

финансово-учетного факультета

Орехова Светлана Николаевна

Белгород 2006

Содержание

Введение

1.     Теоретические основы эффективности производства сахарной свеклы и значимость статистических методов

1.1 Теоретические основы повышения эффективности производства

1.2 Значимость статистических методов

2.     Организационно-экономическая характеристика ЗАО «Красненское»

3.     Экономико-статистический анализ сахарной свеклы

Выводы и предложения

Список литературы

Введение

Растениеводство – одна из ведущих отраслей сельскохозяйственного производства, которая занимается выращиванием растений для получения продукции, удовлетворяющей потребности человека в пище, кормах для животных, сырье для перерабатывающей промышленности.

Свекловодство – отрасль растениеводства, занимающаяся производством сахарной свеклы, служащей сырьем для сахарной промышленности. В нашей стране это единственная культура, из которой получают сахар.

Колхозы и совхозы, выращивая сахарную свеклу, обеспечивают промышленность сырьем для выработки сахара, кормом для животных в виде жома, патоки и ботвы. Для увеличения производства необходимо увеличивать посевную площадь и урожайность сахарной свеклы.

В связи с этим целью данной работы является проведение экономико-статистического анализа производства сахарной свеклы, на основе изучения специальной литературы и имеющихся статистических данных.

Комплексный экономико-статистический анализ заключается во всестороннем изучении состояния сельского хозяйства, с тем, чтобы сделать выводы о закономерностях его развития и наметить пути повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства.

Всестороннее изучение уровня эффективности производства и возможностей ее повышения – центральный вопрос комплексного экономико-статистического анализа.

Исходя из поставленной цели, вытекают следующие задачи:

- рассмотреть теоретические аспекты эффективности производства сахарной свеклы;

- рассмотреть характеристику предприятия: изучить состав и структуру земельных угоди, рассмотреть обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами, проанализировать эффективность деятельности предприятия;

- провести анализ состояния отрасли свекловодства и выявить факторы, влияющие на валовой сбор сахарной свеклы;

- с применением статистических методов рассмотреть производство сахарной свеклы: изучить динамику производства сахарной свеклы, охарактеризовать показатели вариации признаков, с использованием индексного метода рассмотреть факторы, влияющие на изменение валового сбора сахарной свеклы; рассмотреть зависимость.

Объектом исследования выбрано ЗАО «Красненское» Яковлевского района Белгородской области.

При выполнении курсовой работы применялись такие статистические методы, как: метод статистической группировки; метод обобщающих статистических показателей; метод рядов динамики; показатели вариации; индексный метод; корреляционно-регрессионный метод; табличный и графический методы.

Основными источниками информации при выполнении курсовой работы послужили труды ученых-экономистов по изучаемой теме, научная и учебная литература, а так же источники периодической печати, годовые отчеты за 2003-2005 г. и производственно-финансовый план предприятия за 2005 год.

1.                Теоретические основы эффективности производства сахарной свеклы и значимость статистических методов

1.1 Теоретические основы повышения эффективности производства сахарной свеклы

Сельское хозяйство - одна из крупных отраслей экономики России, представляющая собой единство производительных сил и производственных отношений. В результате взаимодействия рабочей силы со средствами производства в сельском хозяйстве, как и других сферах материального производства, создается готовый продукт. Ученый Калумела писал: « Сельское хозяйство можно вести без тонкостей, но оно не терпит невежества».

Растениеводство – одна из ведущих отраслей сельскохозяйственного производства, которая занимается выращиванием растений для получения продукции, удовлетворяющей потребности человека в пище, кормах для животных, сырье для перерабатывающей промышленности. Отрасль растениеводства включает в себя такие подотрасли как: полеводство, овощеводство, свекловодство, луговодство, виноградоводство, цветоводство, лесоводство [10].

Свекловодство – отрасль растениеводства, занимающаяся производством сахарной свеклы, служащей сырьем для сахарной промышленности. В нашей стране это единственная культура, из которой получают сахар.

Сахар – важнейший продукт питания, один из основных источников углеводов. Сахар широко используют в пищевой промышленности (кондитерской, хлебопекарной, консервной и др.).

Колхозы и совхозы, выращивая сахарную свеклу, обеспечивают промышленность сырьем для выработки сахара, кормом для животных в виде жома, патоки и ботвы [9].

Кроме того, из материалов переработки сахарной свеклы получают много других продуктов: спирт, глицерин, лимонную кислоту, дрожжи, пектиновый клей и др.

Сахарную свеклу можно возделывать и для получения биоэтанола (при условии высоких урожаев биомассы). В связи с тем, что запасы нефти с каждым годом уменьшаются, во всем мире наблюдается повышение интереса к этому виду топлива. Освоив производство биоэтанола, вырабатываемого на основе спирта, мы сможем не только улучшить экологическую и энергетическую ситуации, но и обеспечить интенсивное развитие свеклосахарного комплекса в наших странах [12].

Сахарная свекла была и остается до настоящего времени одной из основных экономически значимых культур в сельскохозяйственном производстве. Еще на заре свекловодства было сказано: « Свеклосахарная промышленность драгоценнее золотых приисков, так как те истощаются со временем, а эта будет увеличиваться, возвышая плодородие земли и благосостояние дворянских имении».

Введение сахарной свеклы в севооборот значительно повышает его продуктивность.

Академик Д.Н. Пряников писал, что возделывать корнеплоды на полях – это то же, что получать 3 колоса там, где раньше рос 1 [2].

Анализ мирового и отечественного опыта показывает, что для развития свеклосахарного производства важное значение имеет экономическое регулирование отношений между его участниками, оптимальное сочетание координирующей роли государства с рыночными механизмами. Вся сложность и трудность реализации этого подхода заключается в том, чтобы найти такие формы управления, которые не приводили бы к вмешательству государства в оперативно-хозяйственную, финансовую деятельность предприятий, а все партнеры свеклосахарного подкомплекса оставались относительно свободными товаропроизводителями.

Поскольку сельскохозяйственное производство характеризуется большим числом участников рынка, достаточно небольшими оборотами отраслевых предприятий, совместная их деятельность крайне осложняется. Появляется необходимость в формировании координирующих органов, в частности, отраслевых союзов.

Ясно, что правительство не может волевым решением установить желаемые цены и административными мерами запретить частному предпринимателю производить продукцию, так как это в корне противоречит принципам рыночной экономики. Поэтому нужно сделать так, чтобы экономически выгодным было производство только определенного количества продукции. Эффективность этого механизма подтверждается мировой практикой: в большинстве сахаропроизводящих стран внутренний рынок «закрыт» и строго квотируется.

Особое место в решении вопроса вывода свеклосахарного подкомплекса из кризиса занимает проблема финансирования сезонных затрат, необходимых для производства сырья, а также подготовки предприятий к переработке свеклы и сахара-сырца, приобретения топлива и других материально-технических ресурсов. Важно отметить, что эффективный сырцовый бизнес служит залогом значительных дополнительных инвестиций в свеклосахарную сферу, и, наоборот - при его убыточности доходы от свеклосахарного производства идут на покрытие ущерба от сырцово-сахарных операций.

Переработка сахара-сырца обеспечивает оптимальные сроки работы заводов. С каждой переработанной тонны сырца в виде налога поступает в бюджет 120 руб. (60 % — в федеральный, 40 % — в областной). Сахаропроизводящие области заинтересованы в этом производстве, ведь оно дает возможность платить людям зарплату, с которой, кстати, также идут отчисления в различные фонды.

Лидеры российского сахарного бизнеса в 2002-2004 гг. инвестировали большие средства в развитие сырьевых зон своих сахарных заводов. Они приобретали современную сельскохозяйственную технику, минеральные удобрения и средства защиты растений, семена гибридов сахарной свеклы отечественной и иностранной селекции. Это позволило на части посевных площадей внедрить интенсивную технологию. Группа компаний «Сюкден» и другие создали машинно-технологические станции [12].

Однако не все МТС области работают эффективно, в ряде районов создаются карликовые станции с одним-двумя тракторами, с недостаточным количеством комбайнов и других сельхозмашин. Такие МТС, естественно, не в состоянии оказать действенную помощь сельскохозяйственным предприятиям. Тем более в производстве такой трудоемкой культуры, как сахарная свекла. Повышение эффективности МТС зависит от предоставления им льгот по налогообложению предприятиям, производящим сельскохозяйственную продукцию. Для их оснащения комплексами машин требуется приоритетное использование лизинговых средств и увеличение инвестиций в их развитие. Отсутствие средств на приобретение новой техники заставляет заниматься модернизацией и восстановлением старой или неиспользуемой техники. Важное направление - использование промышленного потенциала области в производстве машин и оборудования для нужд сельского хозяйства, позволяющее снизить их себестоимость, повысить занятость рабочих промышленных предприятий и увеличить поступление налогов в областной бюджет [6].

Несмотря на определенные положительные сдвиги, отмечаемые в последние 3-4 года, функционирование свеклосахарной отрасли России по-прежнему носит неустойчивый характер. Так, наметившуюся в 2002-2003 гг. тенденцию наращивания посевных площадей сахарной свеклы в последующие годы удержать не удалось.

В 2005 г. площади под сахарной свеклой в целом по России составили 811,5 тыс. га, что на 36,3 тыс. га меньше, чем в 2004 г. Сокращение посевных площадей этой культуры в 2005 г. имело место в Центральном (на 33,1 тыс. га), Южном (на 13,7 тыс. га) и Сибирском (на 2,5 тыс. га) федеральных округах и только в Приволжском федеральном округе и, прежде всего в Республике Татарстан, Нижегородской и Пензенской областях удалось расширить площади посева этой культуры на 13,6 тыс. га.

Производством сахарной свеклы в 2005 г. занимались 29 субъектов Российской Федерации. По-прежнему около половины (49,2%) ее посевных площадей было сосредоточено в регионах Центрального федерального округа, 28,8 % - в Приволжском, 19,7 %- в Южном и 2,3 % - в Сибирском федеральных округах. Нельзя не отметить свекловодов Республики Татарстан и Нижегородской области, которым удалось не только сохранить, но и превысить дореформенный уровень по этому показателю, соответственно, в 1,6-1,3 раза.

Определенное сожаление вызывает продолжающаяся экспансия импортных свекловичных семян в посевную кампанию 2005 г., в результате чего около половины площадей в стране засеяно гибридами иностранной селекции. Объем импорта свекловичных семян за период 2001 -2005 гг. вырос почти в 9 раз.

По предварительным данным, наивысшая урожайность сахарной свеклы получена по Южному федеральному округу в Ставропольском крае (39,51 т/га), по Центральному - в Липецкой области (37,65 т/га), Приволжскому - в Республике Татарстан (28,05 т/га). В целом по России урожайность составила 27,83 т/га, то есть практически на уровне прошлого года.

Переработку свеклы в 2005 г. осуществляли 78 сахарных заводов. Из-за отсутствия сырья и по причинам технического характера не работали на свекле 15 заводов.

Объем заготовки свеклы в Российской Федерации в этом году по предварительным данным составил 18405 тыс. т.. По сравнению с 2004 г. увеличили заготовки свекловичного сырья все области Центрального Черноземья, а также Брянская, Орловская, Ульяновская, Пензенская, Нижегородская области, Республики Башкортостан и Мордовия. И в то же время существенно снизились объемы заготовки в Краснодарском и Ставропольском краях.

Степень обеспеченности сырьевыми ресурсами имеющихся производственных мощностей перерабатывающих предприятий в целом по России остается относительно низкой - 75%.

Благодаря высокому исходному технологическому качеству сырья, а также реализации системы мер по сокращению потерь сахара в процессе его хранения и переработки в 2005 г. получен рекордный выход сахара, который составил в среднем по отрасли по состоянию на 1.12.2005 г. 13,84 %.

Потери сахара в производстве в среднем составили 0,66 % к массе переработанной свеклы, или на 0,10 % ниже, чем в 2004 г.

Ожидаемый объем выработки сахара из сахарной свеклы урожая 2005 г. - 2470 тыс. т, что на 11 % выше уровня прошлого года.

Необходимо отметить, что положительные результаты производства сахарной свеклы и выработки из нее сахара в 2005 г. стали не только следствием действительно благоприятных погодных условий, но и результатом более качественной подготовки заводов к производственному сезону, а также активизации действий государства по поддержке отечественных производителей и защите национального рынка сахара [2].

По мнению ряда ученых, главная цель государственного регулирования - создать равные конкурентные условия для всех участников рынка. И поддержать при этом сельских товаропроизводителей, как наименее защищенных субъектов во всей инфраструктуре продовольственного рынка, обеспечив для них равные и даже приоритетные конкурентные возможности с производителями из третьих стран. Это позволит создать защитный механизм для устойчивого развития отечественной промышленности и нормальную конкурентную среду для участников сахарного рынка.

Важное направление для выхода свеклосахарного подкомплекса из кризиса - это поэтапное формирование регулируемого рынка сахара. В России он четко структурирован и имеет достаточно выраженный олигопольный характер. В период становления рыночных отношений он во многом зависит от изменений в области взаимоотношений государства с товаропроизводителями в сфере производства, сбыта и формирования государственных продовольственных ресурсов [12].

В нашей стране есть все возможности для того, чтобы до конца текущего десятилетия значительно увеличить выработку сахара из собственного сырья, существенным образом снизить зависимость от резких колебаний на мировом рынке сахара и значительно повысить уровень продовольственной безопасности [2].

1.2 Значимость статистических методов

Метод статистики сельского хозяйства есть статистический метод в конкретном применении к изучению сельскохозяйственного производства.

Важнейшей чертой статистического метода является привлечение к изучению всей совокупности фактов на основе статистического наблюдения и статистической сводки, а также сплошного и выборочного методов.

Первоначальной стадией статистических исследований является статистическое наблюдение. Его основой является организованный сбор первичных данных о социально-экономических процессах и явлениях от всех хозяйствующих субъектов. Основные методы сбора этих данных - бухгалтерская и статистическая отчетность предприятий и организаций, составление регистров, экономические переписи и переписи населения, выборочные обследования, обследования бюджетов домашних хозяйств и др. Полученные в результате статистического наблюдения данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования [1].

Вторым этапом статистического исследования является сводка – научно-организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, а так же расчет производных показателей. Статистическая сводка позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществить анализ и прогнозирование исследуемых процессов.

Статистические группировки являются одним из основных методов экономического анализа и занимают центральное место в арсенале познавательных средств статистики. Под статистической группировкой понимают расчленение совокупностей на группы по определенным, наиболее существенным признакам с последующей характеристикой этих групп. Группировка явлений позволяет познать сущность происходящих процессов, выявить закономерности в развитии, скрыть имеющиеся резервы [3].

В результате сводки и группировки получают обобщающие показатели, это: абсолютные, относительные и средние величины.

Первоначальным видом являются абсолютные величины, которые получают в результате суммирования или сводки исходного материала. Лишь на базе абсолютных величин могут быть получены относительные и средние величины.

Абсолютные величины – это показатели, характеризующие объем или размер изучаемого явления за определенный период времени или на определенную дату. Они дают представление об имеющихся ресурсах и их потребностях в различных отраслях народного хозяйства. Абсолютные показатели широко используются в перспективных расчетах, а так же применяются в экономико-статистическом анализе для характеристики изменений общественных явлений.

Относительные величины – это обобщающие показатели, характеризующие количественное соотношение двух сопоставленных величин. Они могут выражаться в коэффициентах и в процентах.

Средними величинами в статистике называют обобщающие показатели, выражающие типичные черты и дающие обобщающую количественную характеристику уровня по однородным общественным явлениям.

Метод обобщающих статистических показателей играет важную роль в процессе обобщения статистических данных.

Одним из важных статистических методов является метод вариации. Исследование вариации является составным элементом статистического анализа, позволяющим оценить колебания значения изучаемого признака, взаимосвязь его с другими признаками. Статистические показатели, характеризующие вариацию, служат критерием типичности рассчитанных по совместимости средних величин, используется в определении ошибок выборочных характеристик [13].

Показатели вариации классифицируются на абсолютные и относительные. К абсолютным показателям относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. К относительным показателям относят: относительный размах вариации, относительное линейное отклонение и коэффициент вариации.

Явления общественной жизни находятся в непрерывном изменении и развитии. С течением времени изменяется численность населения, его состав, объем производимой продукции и т.д. Одной из основных задач статистики на современном этапе является изучение изменений общественных явлений во времени, а так же процесса их развития и динамики. Эту задачу статистика решает при помощи построения и анализа динамических рядов. Ряд динамики – это ряд статистических показателей, характеризующий изменение явлений во времени.

Для изучения развития интенсивности уровней во времени исчисляют показатели динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста, средние уровни для моментных и интервальных рядов.

Для оценки состояния и развития отдельных предприятий и отраслей народного хозяйства кроме относительных и средних величин применяют статистические индексы, характеризующие среднее изменение массовых явлений, состоящих из непосредственно несоизмеримых элементов.

Статистические индексы широко применяются в экономико-статистическом анализе, планировании и прогнозировании. Они позволяют дать обобщающую количественную характеристику изучаемого признака, оценить степень применения сложных массовых явлений в динамике, установить меру различий уровня сложных массовых явлений, дать количественную оценку меры влияния различных факторных признаков на результативный показатель, провести взаимосвязь и выявить основные факторы, влияющие на результативный показатель.

Все явления общественной жизни взаимосвязаны и взаимообусловлены. Задача статистики состоит в том, чтобы выявить, измерить связи и зависимости между изучаемыми явлениями. Взаимосвязанные признаки подразделяются на факторные и результативные.

Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак.

Множественная корреляционная зависимость применяется в тех случаях, когда изучается измерение результативного признака и множества факторных показателей. Методология множественной корреляции основывается на общих принципах корреляционного анализа. Многофакторный корреляционный анализ в экономико-статистическом анализе может быть использован для выявления резервов, а так же краткосрочного прогнозирования.

Аналитические возможности данных методов расширяются при использовании табличного метода, предполагающего наиболее рациональное и сжатое представление статистической информации. Статистическая таблица включает систему строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Статистические таблицы дополняются графиками в том случае, когда ставиться цель подчеркнуть какую-то особенность данных, провести их сравнение. Графики являются самой эффективной формой представления данных с точки зрения восприятия. Часто графики используют и вне связи с таблицей. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения. Статистические графики представляют собой условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или графических карт-схем [4].

Особенность статистики сельского хозяйства состоит в системном подходе к изучению сельскохозяйственного производства, что предполагает разработку системы показателей, которая охватывает основные виды производственной и экономической деятельности сельскохозяйственных предприятий. Системный подход подразумевает согласованность между различными показателями, используемыми для описания и анализа различных, но взаимосвязанных аспектов экономического процесса.

2. Организационно-экономическая характеристика ЗАО «Красненское»

ЗАО «Красненское» расположено в северо-западной части Яковлевского района, входящей в состав западной природно-хозяйственной зоны Белгородской области.

Центральная усадьба ЗАО «Красненское» с. Алексеевка расположена в 32 км. от районного центра г. Строитель и в 50 км. от областного центра г. Белгорода.

Пунктом сдачи сельскохозяйственной продукции: зерна, мяса, молока, овощей, шерсти, подсолнечника является поселок Томаровка, расположенный в 30 км. от хозяйства.

Транспортная связь хозяйства с областным и районным центрами, базами снабжения и пунктами сдачи сельскохозяйственной продукции осуществляется по автодорогам, имеющим твердое покрытие и находящимся в удовлетворительном состоянии.

Землепользование представлено единым земельным массивом, протяженностью с севера на юг -10 км., с запада на восток -11 км.

Площадь землепользования – 3965 га, в том числе, сельскохозяйственных угодий – 3916 га. Распаханность территории хозяйства составляет 3517 га.

Среднегодовая температура воздуха в зоне расположения хозяйства составляет +6,30С, абсолютный минимум температуры (январь) составляет – 370С, абсолютный максимум температуры (июль) составляет +410С, продолжительность безморозного периода составляет 154 дня, а вегетационного периода -196 дней. Количество годовых осадков в зоне расположения хозяйства – 505 мм.

Почвенный покров земель хозяйства представлены, в основном, типичными черноземами, преимущественно тяжелосуглинистого мехсостава.

Земля в России является национальным богатством. Земельный фонд включает земли сельскохозяйственного назначения, земли под населенными пунктами, государственный водный фонд, государственный лесной фонд, земли, занятые различными отраслями народного хозяйства, земли государственного запаса, заповедные и курортные земли.

Национальной статистикой земельных ресурсов наиболее полно изучается использование земельного фонда по экономическому назначению (сельскохозяйственное, лесное, специальное назначение, под населенными пунктами и т.д.), использование сельскохозяйственной площади по угодьям (пахотная земля, естественные пастбища и сенокосы, плодово-ягодные насаждения, виноградники и т.д.)

Размер и структура земельных угодий хозяйства ЗАО ”Красненское” проанализированы в таблице 1.

Таблица 1

Размер и структура земельных угодий

Виды угодий	2003 г.		2004 г.		2005 г.		Отклонение 2005 г. от 2003 г. (+,-)
	га	%	га	%	га	%
Общая земельная площадь, всего	4155	100	3916	100	3965	100	-190
в том числе: сельскохозяйственные угодья	3987	96	3874	98,9	3916	98,8	-71
из них: пашня	3756	90,4	3475	88,7	3517	88,7	-239
сенокосы	169	4,1	169	4,3	169	4,3	-
пастбища	230	5,5	230	5,9	230	5,8	-
Не сельскохозяйственные угодья, всего	168	4,0	42	1,1	49	1,2	-119

Исходя из данных таблицы видно, что в 2005 г. произошло уменьшение общей земельной площади на 190 га по сравнению с 2003 г. и составило 3965 га. Следствием изменения земельной площади стало уменьшение распаханных территорий и не сельскохозяйственных угодий.

Площадь распаханных территорий в 2005 г. уменьшилась на 239 га по сравнению с 2003 г. и составила 3517 га.

Не сельскохозяйственные угодья уменьшились в 2005 г. на 119 га по сравнению с 2003 г. и составили 49 га.

Одной из задач сельскохозяйственной статистики является изучение системы показателей, характеризующих наличие, состав, движение, воспроизводство и эффективность использования трудовых ресурсов. Трудовые ресурсы – это часть населения, способного заниматься общественно полезной деятельностью.

Обеспеченность предприятия ЗАО «Красненское» трудовыми ресурсами отражено в таблице 2.

Из данных, приведенных в таблице видно, что среднегодовая численность работников предприятия составила 201 человек в 2005 году, что на 31 человека меньше по сравнению с 2003 годом. В частности рабочие постоянные сократились на 27 человек, из них снижение численности трактористов-машинистов составило 6 человек, операторов машинного доения и скотников КРС составило 3 и 1 человек соответственно. Снижение обусловлено низким уровнем средней заработной платы на предприятии.

Такой показатель, как среднемесячная заработная плата играет большую роль на предприятии. Ее уровень зависит от многих факторов: количества отработанных часов, объема производственной нагрузки, уровня образования и квалификации и так далее. Уровень среднемесячной заработной платы в хозяйстве ЗАО «Красненское» составил 5253 руб. в 2005 году, а в 2003 году – 3876 руб.

Обеспеченность трудовыми ресурсами в 2005 г. составила 100 %, что на 6,8% больше чем в 2003 году.

Анализируя данные таблицы так же можно отметить, что производство валовой продукции на одного работника в 2005 году составило 359,7 тыс. руб., что на 56,7 тыс. руб. выше данных 2003 года. Производство валовой продукции на 1 чел.-час. в отчетном году составило 151,6 руб., тогда как в 2003 году данный показатель составил 141,2 руб.

Таблица 2

Обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами

Показатели	Годы			Отклонение 2005 г. от 2003 (+,-)
	2003	2004	2005
Среднегодовая численность работников, чел., по плану	249	249	201	-48
фактически	232	219	201	-31
Рабочие постоянные	145	140	118	-27
В том числе: - трактористы-машинисты	81	92	75	-6
- операторы машинного доения	27	26	24	-3
- скотники КРС	20	22	19	-1
Служащие	57	56	58	+1
Отработано работниками, всего - тыс. чел.-часов	498	522	477	-21
- тыс. чел.-дней	59	63	57	-2
Приходится на 1 работника: сельскохозяйственных угодий, га	17,2	17,7	19,5	+2,3
- пашни, га	16,2	15,9	17,5	+1,3
- объем производственной нагрузки, - тыс. чел.-час.	2,1	2,4	2,4	+1,3
- тыс. чел.-дней	0,3	0,3	0,3	-
- среднемесячная заработная плата, руб.	3876	4533	5253	+1377
Обеспеченность трудовыми ресурсами, %	93,2	88	100	+6,8
Произведено валовой продукции, - на одного работника, тыс.руб.	339,2	373,1	380,6	+41,4
- на 1 чел.-час., руб.	141,2	130,1	151,6	+10,4

Для своей производственной деятельности сельскохозяйственные предприятия располагают и используют средства производства, которые состоят из средств труда (в виде основных средств) и предметов труда (в виде оборотных фондов). Основными фондами называют производственные активы, созданные в процессе производства, которое длительное время неоднократно или постоянно неизменной натурально-вещественной форме используется для производства товаров, оказания рыночных нерыночных услуг, постепенно утрачивая свою стоимость.

Статистика основных фондов изучает размер основных фондов, их состав, структуру, движение, т.е. воспроизводство основных фондов, а также их состояния и использования.

Эффективность использования основных производственных фондов в ЗАО “Красненское“ представлена в таблице 3.

Таблица 3

Эффективность использования основных производственных фондов

Наименование показателей	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2005 г. к 2003г. %
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб.	56763	69276	77028	135,7
Площадь сельскохозяйственных угодий, га	3987	3874	3916	98,2
Стоимость валовой продукции (в ценах 2005 г.), тыс. руб.	70300	67900	72293	102,8
Среднегодовая численность работников, чел.	232	219	201	86,6
Фондообеспеченность, тыс. руб.	1423	1788	1967	138,2
Фондовооруженность, тыс. руб.	244	316	383	157,0
Фондоотдача, руб.	1,2	1,0	0,9	75,0
Фондоемкость, руб.	0,8	1,0	1,1	137,5

По данным таблицы видно, что среднегодовая стоимость основных производственных фондов в 2005 году увеличилась по сравнению с 2003 годом на 35,7 % и составила 77028 тыс. руб. Стоимость валовой продукции так же увеличилась в отчетном году по сравнению с базисным на 2,8 % и ее уровень составил 72293 тыс. руб.. В результате непропорционального роста стоимости основных производственных фондов и стоимости валовой продукции, уровень фондоотдачи к 2005 году снизился на 25 % и составил 0,9 руб., а фондоемкость увеличилась на 37,5 % и составила 1,1 руб. Показатель фондообеспеченности повысился на 38,2%, что указывает на достаточную обеспеченность предприятия основными фондами. Фондовооруженность увеличилась на 57% поскольку количество работников сократилось на 13,4%.

В системе экономических показателей важное место занимают показатели финансовой деятельности, к которым относят прибыль, доходы, выручку. Наибольшую сумму выручки предприятие получает от обычных видов деятельности, какими являются производство и продажа сельскохозяйственной продукции. Состав и структура денежной выручки ЗАО «Красненское» представлены в таблице 4.

Таблица 4

Состав и структура денежной выручки

Отрасль и виды продукции	2003		2004		2005		В среднем за 3 года
	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%
Зерновые	7026	16,9	7507	15	7220	15,5	7251	157
Подсолнечник	1974	4,7	2358	4,7	2723	5,8	2351	5,1
Сахарная свекла	3276	7,9	4635	9,3	8027	17,2	5312	11,5
Продукция собственного производства, проданная в переработанном виде	1924	4,6	7445	14,9	443	1,0	3270	7,1
Прочая продукция растениеводства	832	2,0	230	0,5	230	0,5	430	0,9
Итого по растениеводству	15032	36,1	22175	44,4	18436	39,5	18547	40,2
Молоко	8744	21,0	9657	19,3	10347	22,2	9582	20,8
Мясо КРС	12004	28,8	11500	23	9936	21,3	11146	24,2
Продукция собственного производства, проданная в переработанном виде	4790	11,5	5291	10,6	6845	14,7	5642	12,2
Прочая продукция животноводства	724	1,7	1316	2,6	1108	2,4	1049	2,3
Итого по животноводству	26262	63,1	26509	53	27128	58,1	26633	57,8
Всего по предприятию	41631	100	50000	100	46672	100	46101	100

Исходя из данных в таблице 4 видно, что предприятие ЗАО «Красненское» производя продукцию растениеводства и животноводства в среднем за 3 года получило денежную выручку в размере 46101 тыс. руб. Из них 18547 тыс. руб. – от реализации продукции отрасли растениеводства, что составляет 40,2% от общего объема денежной выручки, где от зерновых культур выручка составляет 15,7%, от сахарной свеклы 11,5%.

От реализации продукции отрасли животноводства получена денежная выручка в размере 26633 тыс. руб., что составляет 57,8%. Выручка от производства мяса КРС занимает 24,2 % и от реализованного молока – 20,8 %.

Исходя их этого, можно отметить, что производственное направление деятельности организации мясо-зерно-молочное.

В целом деятельность предприятия характеризуется уровнем финансового результата. А его размер в свою очередь зависит от уровня затрат на производство продукции и приобретение основных средств, денежной выручки от реализованной продукции, валового дохода, прибыли. Экономическая эффективность отражает конечный, полезный эффект от применения средств производства и живого труда. Достигается она за счет рационального использования земельных, материальных и трудовых ресурсов.

Основные экономические показатели деятельности ЗАО «Красненское» представлены в таблице 5.

Анализируя данные таблицы видно, что стоимость валовой продукции увеличилась на 1993 тыс. руб., при этом среднегодовая стоимость основных производственных фондов возросла на 20265 тыс.руб.

За период с 2003 по 2005 год, среднегодовая численность работников уменьшилась на 31 человека. Производительность труда возросла на 56,7 тыс. руб., за счет увеличения стоимости валовой продукции.

Прибыль предприятия ЗАО «Красненское» за анализируемый период увеличилась на 168,7 тыс. руб. Уровень рентабельности возрос на 4,3% по сравнению с 2003 годом и составил 10%.

Таблица 5

Основные экономические показатели деятельности предприятия

Наименование показателей	2003 г.	2004 г.	2005 г.	Отклонение 2005 от 2003 г. (+,-)
Стоимость валовой продукции (в ценах 2005 г.), тыс. руб.	70300	67900	72293	+1993
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб.	56763	69276	77028	+20265
Площадь сельскохозяйственных угодий, га	3987	3874	3916	-71
Среднегодовая численность работников, чел.	232	219	201	-31
Денежная выручка, тыс. руб.	41631	50000	46672	+5041
Прибыль, тыс. руб.	433	1138	7033	+6600
Получено на 100 га сельскохозяйственных угодий: - молока, ц	677,2	668,6	637,6	-39,6
- говядины, ц	101,3	89,9	68,2	-33,1
- валовой продукции, тыс. руб.	1763,2	1752,7	1846,1	+82,9
- прибыли, тыс. руб.	10,9	29,4	179,6	+168,7
Получено на 100 га пашни: - зерна, ц	1017,6	1586,2	1547,1	+529,5
- сахарной свеклы, ц	2961,9	3242,3	3050,0	+88,1
Фондоотдача, руб.	1,2	1,0	0,9	-0,3
Фондоемкость, руб.	0,8	1,0	1,1	+0,3
Производительность труда, тыс. руб.	303,0	310,0	359,7	+56,7
Уровень рентабельности, %	+5,7	+7,8	+10	+4,3

3. Экономико-статистический анализ производства сахарной свеклы

Экономико-статистический анализ заключается во всестороннем изучении состояния сельского хозяйства, с тем, чтобы сделать выводы о закономерностях его развития и наметить пути повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства. Использование массовых статистических данных позволяет дать полную и всестороннюю характеристику состояния производства молока, установить факторы, влияющие на его изменение.

Всестороннее экономико-статистическое изучение состояния и развития сельскохозяйственного производства требует применения различных показателей. При этом применяются методы: вариации, рядов динамики, индексный, графический, корреляционно-регрессионный и др.

Для того чтобы определить эффективность производства сахарной свеклы, необходимо проанализировать получение и реализацию этого вида продукции, зависимость валового сбора сахарной свеклы от различных факторов.

Таблица 6

Исходные данные для проведения группировки

Годы	Внесено минеральных удобрении, кг. д.в.	Посевная площадь, га	Урожайность сахарной свеклы, ц/га	Валовой сбор, ц
1997	532	926	227,3	210479
1998	421	712	220,7	157138
1999	278	305	271,1	82685
2000	191	146	280	40880
2001	760	179	312,4	55919
2002	1581	300	385,1	115530
2003	1755	450	283,7	127665
2004	1382	411	279,1	114710
2005	538	351	324,4	113864

Одним из первостепенных методов статистики занимающих центральное место в арсенале ее познавательных средств является статистическая группировка. Она лежит в основе всей дальнейшей работы с собранной информацией.

Метод группировки предполагает расчленение совокупности на группы по однородным наиболее существенным признакам с последующей характеристикой этих групп.

Используя данные таблицы 6, проведем группировку по дозе внесения минеральных удобрений и выявим влияние этого фактора на уровень урожайности сахарной свеклы.

Для этого разобьем совокупность на три группы с равными интервалами. Величина интервала рассчитывается по формуле:

i = x max - x min / n, где

i- размер интервала;

n- число групп;

x max – максимальное значение признака;

x min – минимальное значение признака.

Группировочный признак – доза внесения минеральных удобрений, поэтому x max =1755, x min= 191, n=3.

Вычислим размер интервала для анализа внесения удобрений на урожайность: i = 1755-191/3; i = 521,3 кг..

Данные приведены в таблице 7.

Исходя из выше проведенных расчетов, следует отметить, что I группа включает 5 лет (1997, 1998, 1999, 2000, 2005). За эти годы средняя доза внесения минеральных удобрений составляет 392 кг., а урожайность сахарной свеклы при этом в среднем составляет 244,7 ц/га.

II группа включает 2001 год. Доза внесения минеральных удобрений в этом году составляет 760 кг., а урожайность сахарной свеклы – 312,4 ц/га.

В III группа включает 3 года (2002, 2003, 2004). В этот период средняя доза внесения минеральных удобрений составляет 1573 кг., а средняя урожайность сахарной свеклы – 316 ц/га.

Анализируя выше изложенное, следует отметить, что между внесением минеральных удобрений и урожайностью сахарной свеклы существует прямо пропорциональная зависимость, то есть с увеличением внесения минеральных удобрений, урожайность сахарной свеклы растет.

Таблица 7

Группировка по дозе внесения минеральных удобрений

Размер интервала	Годы	Внесено минеральных удобрении, кг. д.в.	Посевная площадь, га	Урожайность сахарной свеклы, ц/га	Валовой сбор, ц
I группа
191-712	1997	532	926	227,3	210479
	1998	421	712	220,7	157138
	1999	278	305	271,1	82685
	2000	191	146	280	40880
	2005	538	351	324,4	113864
Σ	5	1960	2440	-	605046
Среднее значение	-	392	-	264,7	-
II группа
712-1234	2001	760	179	312,4	55919
Σ	1	760	179	-	55919
Среднее значение	-	760	-	312,4	-
III группа
1234-1755	2002	1581	300	385,1	115530
	2003	1755	450	283,7	127665
	2004	1382	411	279,1	114710
Σ	3	4718	1161	-	357905
Среднее значение	-	1573	-	316	-

 

Метод вариации дает возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих факторов и определить взаимосвязь между ними.

Данные для исчисления показателей вариации представлены в таблице 8.

Таблица 8

Расчетные данные для исчисления показателей вариации

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц/га (x)	Посевная площадь, га (f)	Валовой сбор, ц (xf)	Расчетные величины
				│х - х│	│х - х│2	│х-х│*f	│х-х│2*f
1997	227,3	926	210479	-42,2	1780,8	-39077,2	1649020,8
1998	220,7	712	157138	-48,8	2381,4	-34745,6	271556,8
1999	271,1	305	82685	1,6	2,6	488	793
2000	280	146	40880	10,5	110,3	1533	16103,8
2001	312,4	179	55919	42,9	1840,4	76791	329431,6
2002	385,1	300	115530	115,6	13363,4	34680	4009020
2003	283,7	450	127665	14,2	201,6	6390	90720
2004	279,1	411	114710	9,6	92,2	3945,6	37894,2
2005	324,4	351	113864	54,9	3014,0	19269,9	1057914
Итого	-	3780	1018870	158,3	22786,7	69274,7	7462454,2

Определим среднее значение урожайности с помощью средней арифметической взвешенной, т.к. известна посевная площадь сахарной свеклы и усредняемый признак: x=Σxf/Σf; х=1018870/3780; х=287,09.

Показатели вариации классифицируют на абсолютные и относительные. К абсолютным показателям относят:

- размах вариации: R= Xmax – Xmin; R= 385, 1-171, 1; R=214.

- среднее линейное отклонение: d = Σ(x-x)f/Σf = 69274,7/3780=18,3

- дисперсию (средний квадрат отклонения): σ2 = Σ|x-x|2f/Σf = 7462454,2/3780= 1974,2.

- среднеквадратическое отклонение: σ = √Σ(x-x)2f/Σf = √1974,2 = 44,4 ц/га

К относительным показателям вариации относят:

- относительный размах вариации: Kr =R/x *100%=214/287,09*100%=77, 5%

- относительное линейное отклонение: Kd =d/x*100%= 18, 3/287,09*100%=6, 6%

- коэффициент вариации V= σ /х*100%= 44,4/287,09*100%=16,1%

Анализируя выше приведенные данные, следует что, средняя урожайность сахарной свеклы составляет 287,09 ц/га, при этом степень колеблимости от среднего уровня составляет ± 44,4ц/га. Коэффициент вариации дает общую характеристику колеблимости всех вариантов совокупности и составляет 16,1%.

Одной из задач статистики на современном этапе является изучение изменений общественных явлений во времени, а также процесса их развития и динамики. Эту задачу статистика решает при помощи построения и анализа динамических рядов. Ряд динамики – это ряд статистических показателей, характеризующий изменение явлений во времени. Динамические ряды классифицируют: 1) Ряд расчетных показателей. 2) Ряд исходных показателей. Исходные показатели, непосредственно отражающие размеры изучаемого признака называют уровнями динамического ряда. Различают: У0 – базисный уровень; У1, У2 – уровни ряда динамики; Уn – уровень последнего ряда. С помощью относительной величины динамики вычислим:

- абсолютный прирост: базисным методом А пр = У0 - Уn,

цепным методом А пр = Уn - Уn-1;

- темп роста: базисным Тр = Уn/ Уn-1*100%,

цепным Тр= Уn / Уn-1*100%;

- темп прироста: для цепного и базисного метода Тпр =Тр-100%;

- абсолютное значение 1% прироста: А1% = Апр / Тпр.

Для характеристики интенсивности развития за длительный период времени рассчитывают средние показатели динамики. Средний абсолютный прирост исчисляется по формуле:

Āпр = ∑Апр / n­1 = 197,1 / 8 = 24,6

Средний коэффициент роста равен:

Кр = n­1√ Уп / У0 = 8√1, 4 = 1,04

Средний темп роста составляет:

Тр = Кр · 100 % = 104%.

Анализируя выше изложенное, можно сделать вывод о том, что урожайность сахарной свеклы в 2005 году увеличилась на 97,1 ц/га или на 42,7% по сравнению с данными 1997 годом, а по сравнению с 2004 г., урожайность увеличилась на 51,8 ц/га или на 22,8%.

В среднем увеличение урожайности сахарной свеклы с 1997-2005 г. составило 10,8 ц/га или 4%.

Таблица 9

Исчисление показателей динамики

Годы	Урожайность, ц/га	Базисный метод			Цепной метод
		Апр,%	Тр,%	Тпр,%	Апр,%	Тр,%	Тпр,%	1% Апр
1997	227,3	-	-	-	-	-	-	-
1998	220,7	-6,6	97,1	-2,9	-6,6	97,1	-2,9	2,3
1999	271,1	43,8	119,3	19,3	50,4	122,8	22,8	2,2
2000	280	52,7	123,2	23,2	108,9	103,3	3,3	33
2001	312,4	85,1	137,4	37,4	32,4	116,6	16,6	2,0
2002	385,1	157,8	169,4	69,4	72,7	123,3	23,3	3,1
2003	283,7	56,4	124,8	24,8	-101,4	73,7	-26,3	3,9
2004	279,1	51,8	122,8	22,8	-4,6	98,4	-1,6	2,9
2005	324,4	97,1	142,7	42,7	45,3	116,2	16,2	2,8

В статистике изменение тенденции динамического ряда изучается при помощи следующих методов:

1. Метод укрупнения периодов.

2. Метод скользящей средней или сглаживания рядов динамики.

3. Метод наименьших квадратов.

Суть метода укрупнения периодов состоит в том, что уровни исходного ряда объединяются по более крупным периодам. В целом, укрупненный период должен обеспечивать взаимное погашение случайных отклонений изучаемого признака.

Суть метода скользящей средней состоит в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды. Расчет средних ведется способом скольжения, т.е. постепенным исключением из принятого периода скольжения одного уровня и соответственно включением последующего.

Данные методы представлены в таблице 10.

Таблица 10

Методы выравнивания динамического ряда

Годы	Урожайность, ц/га	Метод укрупнения периодов		Метод скользящей средней
		Σ	среднее значение	Σ	среднее значение
1997	227,3	-	-	-	-
1998	220,7	719,1	239,7	719,1	239,7
1999	271,1	-	-	771,8	257,3
2000	280	-	-	863,5	287,8
2001	312,4	977,5	325,8	977,5	325,8
2002	385,1	-	-	981,2	327,1
2003	283,7	-	-	947,9	316,0
2004	279,1	887,2	295,7	887,2	295,7
2005	324,4	-	-	-	-

Плавную тенденцию развития динамического ряда дает аналитическое выравнивание, то есть метод наименьших квадратов. Этот метод выражает количественную характеристику изменения уровней динамического ряда. В зависимости от направления изменения урожайности сахарной свеклы, уровни динамического ряда могут быть представлены уравнением аналитического выравнивания. Если в изучаемом периоде прослеживаются постоянные абсолютные приросты, или их незначительная колеблимость, то данный динамический ряд выравнивают по уравнению прямой.

yt= a0+a1t,

где yt – выровненный уровень динамического ряда; a0 – начальный уровень изучаемого признака; a1 – коэффициент, который показывает ежегодные изменения; t – период времени. Неизвестные параметры находим с помощью системы:

 Σy= a0n+ a1t,

Σ ty= a0Σ t+ a1t2.

Для вычисления параметров этого уравнения необходимо использовать исходные данные, приведенные в таблице 11.

Таблица 11

Аналитическое выравнивание ряда динамики

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц/га	Расчетные величины
		t	t2	ty	yt
1997	227,3	1	1	227,3	216,9
1998	220,7	2	4	441,4	252
1999	271,1	3	9	813,3	263,7
2000	280	4	16	1120	275,4
2001	312,4	5	25	1562	287,1
2002	385,1	6	36	2310,6	298,8
2003	283,7	7	49	1985,9	310,5
2004	279,1	8	64	2232,8	322,2
2005	324,4	9	81	2919,6	333,9
Итого	-	45	285	13612,9	2560,5

Подставим данные из таблицы 11 в систему уравнений. Получим:

 2583,8=9a0+45 a1,

13603,9=45 a0+285 a1;

Вычислим систему уравнений и получим: a0 =228,6; a1=11,7.

yt= 228,6 + 11,7t, t = 1,2, …, 9.

Динамику урожайности сахарной свеклы отразим на рисунке 1.

Рис.1. Динамика урожайности сахарной свеклы за период с 1997 по 2005 годы.

Анализируя вышеприведенные расчеты можно сделать вывод о том, что в среднем за период с 1997 по 2005 годы урожайность сахарной свеклы имеет тенденцию к увеличению в среднем на 11,7ц/га, а базисная урожайность при этом составляет 228,6 ц/га.

Используя индексный метод анализа общего объема сложных явлений, проанализируем относительные и абсолютные изменения валового сбора сахарной свеклы в отчетном году по сравнению с базисным и установим, в какой мере оно обусловлено изменением урожайности, площади посева, изменением структуры посева. Данные для проведения индексного анализа представлены в таблице 12.

Таблица 12

Индексный анализ валового производства сахарной свеклы

№ участка	2004 г.			2005 г.			Условный валовой сбор, ц	Отклонение от 2004 г.
	Площадь посева, га	Урожайность, ц/га	Валовой сбор, ц	Площадь посева, га	Урожайность, ц/га	Валовой сбор, ц		Всего	в том числе за счет изменения
									посевной площади	урожайности
	П0	У0	П0У0	П1	У1	У1П1	У0П1	У1П1-У0П0	У0П1-У0П0	У1П1-У0П1
1	198	234	46332	180	334	60120	42120	13788	-4212	18000
2	213	321	68373	171	314,3	53744	54891	-14628	-13482	-1146
Всего	411	-	114705	351	-	113864	97011	-840	-17694	16854

Определим среднюю урожайность сахарной свеклы за каждый период:

У0 = Σ У0 П0 / Σ П0 = 114705/411=279,1 ц/га – за базисный период;

У1 = Σ У1П1 / Σ П1 = 113865/351=324,4 ц/га – за отчетный период.

Определим индекс валового сбора сахарной свеклы:

Iw = Σ У1П1/ Σ У0 П0 = 113865/114705=0,99 или 99%.

Определим индекс урожайности постоянного состава:

Iу = Σ У1П1 / Σ У0 П1 = 113865/97011=1,17 или 117%.

Исчислим индекс размера посевной площади:

Iп = Σ П1/ Σ П0 = 351/411=0,85 или 85%.

Найдем индекс структуры посевов:

Is = (Σ У0 П1/ Σ У0 П0)/ (Σ П1/ Σ П0) = (97011/114705)/(351/411)=0,99 или 99%.

Найдем взаимосвязь рассчитанных индексов:

Iw = Iу× Iп× Is

0,99 = 1,17×0,85×0,99.

Определим абсолютное изменение валового сбора в отчетном периоде по сравнению с базисным: Iw = = Σ У1П1- Σ У0 П0 = 113865-114705=-840 ц.,

в том числе за счет изменения:

- урожайности: Δу = Σ У1П1- Σ У0 П1 =113865-97011=16854 ц.;

- посевной площади: Δп = (Σ П1/ Σ П0)× У0 = (351-411) ×279,1=-16746ц.;

- структуры посевов: Δ s = Σ У0 П1 - Σ У0 П0 - У0(Σ П1- Σ П0) = -948ц.

Проверим взаимосвязь:

Δw= Δу +Δп +Δ s

-840=16854-16746-948.

Исходя из выше изложенного, следует отметить, что валовой сбор в отчетном периоде по сравнению с базисным уменьшился на 840 ц или на 1%, прежде всего за счет сокращения площади посевов на 16746ц или на 15%, а за счет структуры посевов на 948 ц. или на 1%.

Таким образом, средняя урожайность сахарной свеклы увеличилась на 279,1 ц/га за базисный период и на 324,4 ц/га за отчетный период.

Проанализируем зависимость урожайности сахарной свеклы от количества внесения минеральных удобрений. Для этого проведем корреляционно-регрессионный анализ. При парной корреляции математическое уравнение может быть установлено с помощью построения корреляционного поля, а так же составления корреляционных таблиц и пересмотра различных функций.

При криволинейной форме связей, если связь между признаками не линейная и с возрастанием факторного признака происходит возрастание или убывание результативного, то такая корреляционная зависимость может быть выражена уравнением параболы: ỹx = a + bx+ сх2, где a – начальный уровень изучаемого признака при x = 0, коэффициент b показывает среднее изменение независимой переменной на единицу коэффициента корреляции, x – значение факторного признака. Рассмотрим систему уравнений:

∑y = an + b∑x + с∑x2,

∑xy = a∑x + b∑x2+ с∑x3,

∑x2y = a∑x2 + b∑x3+ с∑x4;

Используя расчетные данные таблицы 13 вычислим параметры уравнения корреляционного анализа.

Таблица 13

Исходные данные для определения уровня связи и коэффициента корреляции между урожайностью сахарной свеклы и количеством внесенных удобрений

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц/га	Количество внесенных удобрений на 1 га, ц	Расчетные величины
			x²	x³	x4	xy	x²y	y²	yx
	y	x
1997	227,3	0,58	0,34	0,20	0,11	131,83	77,28	51665,29	253,72
1998	220,7	0,59	0,35	0,21	0,12	130,21	77,25	48708,49	253,78
1999	271,1	0,91	0,83	0,75	0,69	246,70	225,01	73495,21	256,46
2000	280	1,31	1,72	2,25	2,94	366,80	481,6	78400	260,76
2001	312,4	4,25	18,06	76,77	326,25	1327,70	5641,94	97593,76	324,08
2002	385,1	5,27	27,77	146,36	771,33	2029,48	10694,23	148302,01	359,14
2003	283,7	3,9	15,21	59,32	231,34	1106,43	4315,08	80485,69	313,62
2004	279,1	3,36	11,29	37,93	127,46	937,78	3151,04	77896,81	299,01
2005	324,4	1,53	2,34	3,58	5,48	496,33	496,33	105235,36	263,55
Итого	-	-	77,9	327,36	1465,73	6773,26	25421,76	761782,62	-
Среднее значение	287,09	2,4	8,7	36,37	162,86	752,58	2824,64	84642,51	287,1

2583,8 = 9a + 21,7b + 77,9с, 9

6773,26 = 21,7 a + 77,9 b + 327,36 с, 21,7

25421,76 = 77,9 a + 327,36 b + 1465,73 с; 77,9

25,03 = 1,19 b + 6,43 с, 1,19

14,21 = 0,61 b + 3,73 с; 0,61

2,27 = 0,7 с,

с = 3,24;

21,03 = b +17,5,

b = 3,53;

287,1 = a +36,53,

a = 250,57.

ỹx = 250,57 + 3,53х + 3,24 x2.

Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении внесения количества минеральных удобрений на 1 га сахарной свеклы, ее урожайность в среднем увеличивается на 3,53 ц/га.

Теснота связи между заданными признаками в корреляционном отношении характеризуется при помощи специального относительного показателя – коэффициента корреляции:

rxy = xy ­ x × y / √ (x2 ­ x 2) × (y2 ­ y 2) =752,58-2,4×287,09/√(8,7-5,76) ×

(84642,51 – 82420,67) = 0,79

D = r2 = 0,792 = 0,62 или 62%.

Из расчетов видно, что связь между количеством внесения минеральных удобрений и урожайностью сахарной свеклы тесная. С увеличением дозы внесения удобрений возрастает урожайность. Анализируя коэффициент детерминации, следует отметить, что 62% общей вариации урожайности сахарной свеклы обусловлено дозой внесения удобрений. Оставшаяся часть – 38% обусловлена другими факторами, которые в данном анализе не учтены.

Данная тенденция изменения прослеживается на рисунке 2.

Рис. 2. Зависимость урожайности сахарной свеклы от дозы внесения минеральных удобрений.

Более полный анализ урожайности сахарной свеклы дает множественная корреляция, которая изучает измерение результативного признака и множества факторных показателей. Определим зависимость между признаками с помощью уравнения:

ỹx = a0 + a1x1 + a2x2, где

ỹx – выровненный уровень;

a0, a1, a2 – параметры уравнения;

x1 –количество внесенных минеральных удобрений, кг/га;

x2 – количество внесенных органических удобрений, т/га.

В таблице 14 представлены расчетные данные для исчисления параметров уравнения множественной корреляции.

Таблица 14

Исходные и расчетные данные для исчисления множественного коэффициента корреляции

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц/га	Количество внесенных минеральных удобрении на 1 га, ц	Количество внесенных органических удобрений на 1 га, т	Расчетные величины
	(y)	(x1)	(x2)	x12	x22	y2	x1y	x2y	x1x2	yx
1997	227,3	0,58	20	0,34	400	51665,3	131,83	4546	11,6	250,7
1998	220,7	0,59	20,1	0,35	404,01	48708,5	130,21	4436,07	11,86	250,9
1999	271,1	0,91	20,3	0,83	412,09	73495,21	246,7	5503,33	18,47	257,28
2000	280	1,31	21	1,72	441	78400	366,80	5880	27,51	264,33
2001	312,4	4,25	24	18,06	576	97593,8	1327,70	7497,6	102	324,07
2002	385,1	5,27	25,1	27,77	630,01	148302	2029,48	9666,01	132,28	344,46
2003	283,7	3,90	23,2	15,21	538,24	80485,7	1106,43	6581,84	90,48	317,02
2004	279,1	3,36	22,9	11,29	524,41	77896,8	937,78	6391,39	76,94	306,26
2005	324,4	1,53	21,2	2,34	449,44	105235,4	496,33	6877,28	32,44	269,72
Итого	-	-	197,8	77,90	4375,2	761782,6	6773,26	57379,52	503,58	-
Среднее значение	287,09	2,4	22	8,7	486,1	84642,5	752,58	6375,5	56	287,2

Найдем неизвестные параметры уравнения с помощью системы:

Σy = na0 + a1Σx1 + a2Σx2;

Σyx1 = a0Σx1 + a1Σx12 + a2Σx1x2;

Σyx2 = a0Σx2 + a1Σx1x2 + a2Σx22.

2583,8 = 9 a0 + 21,7 a1 + 197,8 a2 9

6773,26 = 21,7 a0 + 77,91 a1 + 503,58 a2 21,7

57379,52 = 197,8 a0 + 503,58 a1+ 4375,2 a2 197,8

21,04 = a1 + 8,6 a2;

21,19 = a1 + 9,7 a2.

0,15 = 1,1 a2,

a2 = 0,14;

21,04 = a11,2,

a1 = 19,84;

287,09 = a0 + 50,7,

a0 = 236,39.

yx = 236,39 + 19,84 x1 + 0,14 x2.

Для случая зависимости результативного признака от 2-х факторов применяется следующая формула, характеризующая тесноту связи между этими факторами:

R = √ r2yx1 · r2yx2 – 2 × ryx1 × ryx2 × rx1x2 / 1 – r2x1x2 = √0,792 × 0,522 – 2 × 0,79 × 0,52 × 0,92 / 1 – 0,85 = 0,73.

Параметры уравнения свидетельствуют о том, что при увеличении уровня внесения удобрений в расчете на 1 га., урожайность сахарной свеклы возрастает на 19,84 ц., а при увеличении внесения дозы органических удобрений на 1 т. в расчете на 1 га., урожайность в среднем растет на 14 ц. Коэффициент множественной корреляции показал, что между заданными факторными признаками связь тесная, прямо пропорциональная.

Выводы и предложения

В результате проведенных исследований по статистическому анализу производства сахарной свеклы можно сделать следующие выводы и внести предложения.

Площадь землепользования ЗАО «Красненское» в 2005 году уменьшилась по сравнению с 2003 годом на 190 га и составила 3965 га., за счет передачи земельной площади в аренду. Среднегодовая численность работников предприятия составила 201 человек в 2005 году, что на 31 человека меньше по сравнению с 2003 годом. Снижение обусловлено низким уровнем средней заработной платы на предприятии. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов в 2005 году увеличилась по сравнению с 2003 годом на 35,7 % и составила 77028 тыс.руб., за счет приобретения предприятием нового оборудования и техники. Размер денежной выручки по предприятию за 2005 год составил 46672 тыс.руб., из них по отрасли растениеводства выручка составила 18436 тыс.руб. или 39,5%, а от реализованной продукции отрасли животноводства – 27128 тыс.руб., или 57,8 %.

Прибыль предприятия имеет тенденцию к увеличению, так в 2005 году сумма прибыли от реализации продукции составила 7033 тыс. руб., что на 6600 тыс. руб. выше данных 2003 года, в результате этого уровень рентабельности предприятия в 2005 году увеличился на 4,3 % по сравнению с 2003 годом и составил 10 %.

Анализ производства сахарной свеклы показал, что валовой сбор сахарной свеклы в 2005 году составил 113864ц., что ниже данных 2004 года на 846 ц. В отчетном периоде по сравнению с базисным валовой сбор уменьшился на 840 ц или на 1%, прежде всего за счет сокращения площади посевов снизился валовой сбор на 16746ц или на 15%, а за счет структуры посевов на 948 ц. или на 1%.

В динамике увеличение урожайности сахарной свеклы с 1997-2005 г. составило 10,8 ц/га или 4%.

Анализируя зависимость урожайности сахарной свеклы от дозы внесения минеральных удобрений, можно отметить, что связь между этими факторами тесная. С увеличением дозы внесения минеральных удобрений на 1 га., увеличивается урожайность сахарной свеклы в среднем на 19,84 ц..

Повышенный выход продукции растениеводства может быть получен как за счет более высокого качественного уровня земледелия, за счет увеличения размеров посевной площади, а так же за счет увеличения дозы внесения минеральных и органических удобрений.

Необходимо изучить факторы, влияющие на результативные показатели производства продукции растениеводства.

Повышение эффективности производства сахарной свеклы при минимальных затратах достигается за счет рационального использования земельных, материальных и трудовых ресурсов.

Таким образом, на предприятии имеются все возможности для увеличения производства сахарной свеклы.

Список литературы

1.                 Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства / В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова. – М.: Финансы и статистика, 2002.

2.                 Дудкин В. М. Свеклосахарный комплекс России в 2005 году: некоторые итоги / В. М. Дудкин, В. В. Спичак, И. М. Сапронов // Сахарная свекла – 2006. - № 2. – С. 2.

3.                 Елисеева И.И. Социальная статистика / И.И. Елисеева. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2002.

4.                 Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004.

5.                 Ефимова М. Р. Общая теория статистики: учебник / М. Р. Ефимова, В. М. Рябцева. – М.: Финансы и статистика, 2001.

6.                 Левченко Е.В. Машинно-технологические станции как ускоряющий фактор развития свекловодства/ Е. В. Левченко // Сахарная свекла. – 2005. - №9. – С.7.

7.                 Летунов И.С. Сельское хозяйство России в 2005 г. / И.С. Летунов // Экономика сельского хозяйства России. – 2006. - №1. – С.3.

8.                 Переяслова И.Г. Статистика: учебник / И.Г. Переяслова, Е.Б. Колбачев. – 2-е изд. – Ростов – на – Дону: Феникс, 2005.

9.                 Петров В.А. Свекловодство: учебник / В.А. Петров, В.Ф. Зубенко. – М.: Колос, 2000. – С.320.

10.            Посыпанов Г.С. Растениеводство: учебник / Г.С. Посыпанов, Г.В. Коренев. – М.: Колос, 2000.

11.            Роик Н.В. Наука не имеет границ / Н. В Роик // Сахарная свекла. – 2006. - № 1. – С.16.

12.            Салтык И.П. Оценка системы регулирования экономических отношений / И.П. Салтык // Сахарная свекла. – 2005. - №6. – С.13.

13.            Толстик Н.В. Статистика: учебник / Н.В. Толстик, Н.М. Матегорина. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. – С.41.

14.            Шмойлова Р.А. Теория статистики / Р.А. Шмойлова. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004.

15.            Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики / Р.А. Шмойлова. – М.: Финансы и статистика, 2003.