Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
курсовая.doc
Скачиваний:
15
Добавлен:
12.04.2015
Размер:
556.03 Кб
Скачать

Статистика животноводства изучает количественную и качественную стороны явлений и процессов в животноводстве.

Скотоводство1 - одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, представляет собой самостоятельный объект статистического изучения.

Эффективность деятельности сельского хозяйства определяется системой показателей, среди которых первостепенное значение имеют данные о рентабельности. Необходимым условием успешного выполнения задач, стоящим перед сельским хозяйством является дальнейшее повышение его экономической эффективности.

Задача повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства становится все более важной социально-экономической проблемой, так как переход к рыночным отношениям в сельском хозяйстве ознаменовался существенным сокращением объемов производства продукции животноводства.

Экономический анализ при поиске путей повышения рентабельности производства мяса крупного рогатого скота должен быть направлен на увеличение продуктивности, сокращение расхода корма в расчете на единицу продукции, снижение потерь поголовья и продукции, а также на получение максимально возможных цен при ее реализации.

Рентабельность выступает в качестве обобщающего показателя экономической эффективности сельскохозяйственного производства предприятий, поскольку в ней находит отражение эффективность использования производственных ресурсов отрасли – трудовых, материальных, основных и оборотных фондов, уровень управления и организации производства и труда, качество и результаты реализации продукции, возможности осуществления расширенного воспроизводства и экономического стимулирования работников.

Изучение факторов, влияющих на прибыль сельскохозяйственных предприятий, определение количественного выражения этого влияния способствуют выявлению резервов дальнейшего расширения производства мяса КРС, повышения уровня товарности, улучшения качества, снижение себестоимости, повышение рентабельности.

Основными задачами статистики животноводства являются:

1) определение уровня развития животноводства в целом, его отдельных отраслей и происходящих в них процессов;

2) освещение состояния и развития животноводства в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, их группах и по категориям хозяйств; изучение разведения животноводства на территории страны;

3) контроль за выполнением плана;

4) оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов продукции животноводства и повышение качества; характеристика места и роли животноводства в агропромышленном комплексе.

Решение этих задач требует разработки системы показателей и методики их исчисления, совершенствования методологии анализа и современной организации сбора и обработки статистической информации о животноводстве.

Специальному изучению в статистике подвергается породный состав животных, оказывающий огромное влияние на продуктивность. Скот по породам дифференцируется соответственно выявленным, сформировавшимся и установленным породам, обладающими теми или иными характерными признаками. При проведении породного учета скота наряду с чистопородными животными указываются и помеси I-IV поколений.

Систематически проводимая бонитировка породных сельскохозяйственных животных (качественная оценка степени племенной и хозяйственной пригодности) подразделяет их также на группы: элита, элита-рекорд, I и II класс. Породный скот определяется преимущественно на основе документированного хозяйственного учета с получением статистических данных, как правило, один раз в 5 лет2.

Показатели численности скота каждого вида с дифференциацией по группам животных дают возможность путем отнесения численности каждой группы к общей численности животных данного вида получить относительные показатели производственно-зоотехнической структуры стада.

Производственно-зоотехническая структура того или иного вида скота может быть определена в целом по стране, отдельным категориям хозяйств, районам и т.д.

Статистика не ограничивается только исчислением показателей структуры каждого вида сельскохозяйственных животных, а подвергает соответствующему изучению выявленные структурные различия.

Так, например, структура крупного рогатого скота существенно изменяется в зависимости от:

1) производственного направления животноводства (молочное скотоводство характеризуется повышенным процентом коров, мясное или мясомолочное – повышенным процентом молодняка;

2) темпов воспроизводства скота, темпов роста поголовья; у быстрорастущего стада более высокий удельный вес молодняка, чем у сравнительно стабильного или медленно увеличивающегося стада.

Простое и расширенное воспроизводство поголовья сельскохозяйственных животных может происходить как за счет получения приплода и выращивания его в своем хозяйстве, так и за счет приобретения или получения скота извне. Но движению скота из одного хозяйства в другое предшествуют получению приплода и выращивание его.

Следовательно, прежде всего надо рассмотреть воспроизводство скота независимо от межхозяйственного оборота, т.е. как организуемый и контролируемый человеком естественный процесс.

Воспроизводство скота наряду со стадиями, которые были отмечены при рассмотрении оборота скота (получение приплода, падеж и т.д.), включают ряд подготовительных этапов.

Исходным процессом воспроизводства скота является случка (или искусственное осеменение) с последующим периодом беременности и расплод (отел). Статистическому контролю соответствующие группы скота подвергаются обычно в начале и в конце этого периода.

Задача статистики определить3:

1)численность маток, которые могли быть осеменены (так называемый случной контингент, или контингент осеменения);

2)численность маток, которые фактически осеменены;

3)численность маток, которые в текущем году могли дать расплод;

4)численность маток, давших приплод, и маток, абортировавших или неудачно расплодившихся (давший только мертвый приплод).

Повышение эффективности – основная линия развития скотоводства на перспективу. Это сложная многогранная проблема, успешное решение которой предполагает использование всех достижений науки, техники, технологии и организации производства и творческого подхода.

Видное место в решении этой проблемы принадлежит экономико-статистическому анализу, призванному определить условия и факторы, а также организационно-экономические формы, обеспечивающие повышение эффективности производства мяса крупного рогатого скота.

Анализ должен быть в первую очередь подчинен отысканию путей совершенствования размещения производства, его специализации, интенсификации, рационального использования кормовых и трудовых ресурсов, повышение производительности труда, снижение издержек производства.

Совокупность статистических показателей должна обладать следующими свойствами:

1) обеспечение достоверного и полного состояния рассматриваемой области исследования в каждый момент.

2) осветить все закономерности развития и наиболее существенные взаимосвязи.

3) с помощью системы показателей можно оценить эффективность проведения производственных работ и мер его регулирования, вскрыть имеющиеся диспропорции, показать возможные пути их преодоления и использования имеющихся резервов.

Совокупность статистических показателей по отрасли животноводство состоит их двух групп4:

1) первая группа показателей поголовья сельскохозяйственных животных включает в себя состав, движение, численность, использование. Ввиду того, что численность животных постоянно меняется, соответственно, необходимо использовать специальные показатели при анализе данных.

2) вторая группа состоит из оценок объема состава, качества, формирование и движения, продуктивности животных.

Кроме того, при анализе сектора животноводства также оцениваются такие показатели как материальные условия и характер производства: состояние кормовой базы и использование кормов, обеспеченность помещениями, кадрами, техникой и другими средствами, характер технологии, уровень зоотехнических мероприятий и организации труда.

При статистическом анализе животноводства анализ проводится в двух направлениях в зависимости от рассматриваемой совокупности признаков.

В первом варианте рассматривается совокупность предприятий с признаками самих этих единиц наблюдения и содержащихся в них животных.

При втором варианте рассматривается совокупность, состоящая из животных с их индивидуальными признаками вида, пола, возраста, веса, продуктивности, состояния здоровья, характера использования и т.п.

Получение и анализ показателей статистики животноводства ведется в территориальном, социальном и отраслевом разрезах. Полнота и степень охвата объективно существующей системы показателей зависит от уровня управления, потребности в информации и задач анализа, материальных и других возможностей ее изучения.

При изучении системы показателей животноводства широко используются существующие общеэкономические классификации, а также внутриотраслевые классификации, регламентирующие выделение подотраслей животноводства, видов и групп животных, видов и подвидов продукции животноводства, заготавливаемых и используемых кормов, технологий и т.п.

Животноводство в целом представляет собой совокупность подотраслей, выделяемых по видам животных: скотоводство, свиноводство, овце - и козоводство, птицеводство, оленеводство, звероводство, пчеловодство, шелководство, рыбоводство и т.д.

Каждая из подотраслей может быть дифференцирована по направлению производства (племенное, репродуктивное или пользовательное, товарное), а также виду получаемой продукции (молочное и мясное скотоводство, тонкорунное и грубошерстное овцеводство, яичное и бройлерное птицеводство и т.п.).

Поголовье животных в силу его разнокачественности подразделяется и учитывается в первую очередь по видам: крупный рогатый скот, свиньи, овцы и козы, птица, лошади, олени, кролики, верблюды, ослы, мулы и др.

По экономическим признакам, существенным для социально-экономической, в том числе сельскохозяйственной, статистики, поголовье животных подразделяется5:

1. По характеру хозяйственного использования на рабочий скот (лошади, ослы, мулы) и продуктивных животных, Некоторые виды животных имеют смешанное использование (буйволы, олени и др.).

2. По функциональной роли в процессе производства виды и отдельные группы животных относят к основным средствам производства (взрослый рабочий и продуктивный скот) или к оборотным средствам (молодняк животных и взрослый скот на откорме).

По производственно-техническим признакам, важным для организации производства и получения продукции, поголовье животных каждого вида подразделяют:

1. По полу: самки, самцы, кастрированные животные.

2. По возрасту.

3. По породности выделяют непородных и породных жи­вотных. Последних подразделяют по отдельным породам с выделением чистопородных животных и помесей разных поколений (4, 3. 2, 1), Чистопородных, в свою очередь, дифференцируют по классам, выделяемым по продуктивности и другим признакам: элита-рекорд, элита, 1 и 2 классы.

4. По живому весу - при рождении, отъеме от маток, переволе из группы в группу и в основное стадо, постановке па откорм и снятии с него, браковке, продаже, забое.

5. По другим существенным признакам в зависимости от задач анализа: по продуктивности, заболеваниям, приспособленности к определенным условиям содержания, например, коров к машинному доению, по состоянию (коровы яловые, сухостойные, на подсосном выращивании телят) и др.

В практике статистики и хозяйственного управления используется половозрастная классификация по каждому виду животных. Степень дифференциации на группы зависит от уровня управления, задач анализа, возможностей получения информации и других причин.

Продукция животноводства - стоимость сырых продуктов, полученных в результате выращивания и хозяйственного использования

сельскохозяйственных животных и птицы, стоимость выращивания (приплода, прироста и привеса) скота и птицы в отчетном году, продукции пчеловодства, рыборазведения и др.

Для оценки динамики физического объема продукции сельского хозяйства используется показатель ее стоимости в сопоставимых ценах6.

Поголовье скота и птицы - учитывается с распределением по хозяйственному использованию (продуктивный и рабочий), виду, возрасту, полу, производственно-экономическому назначению (основные и оборотные средства), породному составу.

Численность сельскохозяйственных животных учитывается в физических единицах (головах) на определенную дату (начало месяца, года).

Для анализа и расчета ряда показателей определяют среднюю численность за период (месяц, квартал, год), которая наиболее точно исчисляется делением суммы кормодней по данной группе скота за период на число дней в периоде (кормодень - пребывание в хозяйстве одной головы скота в течение суток).

Средняя численность может быть рассчитана по формуле средней хронологической, исходя из данных о наличии животных на начало каждого месяца. Для определения общего показателя численности всех видов и групп сельскохозяйственных животных делается пересчет отдельных видов и групп скота в условные головы. За условную единицу принята голова взрослого крупного рогатого скота.

Продукция животноводства - результат разведения (выращивания и откорма) скота, птицы и других сельскохозяйственных животных и продукция, получаемая в процессе хозяйственного использования скота и птицы (мясо, молоко, шерсть, яйца), продукты пчеловодства, шелководства, рыборазведения и др.

Производство молока определяется фактически надоенным коровьим, буйволиным, козьим, кобыльим, овечьим и верблюжьим молоком, включая потребленное в хозяйстве на выпойку молодняка.

При учете производства шерсти учитывают всю фактически настриженную овечью, козью, верблюжью шерсть и козий пух, независимо от каналов ее использования. Вес шерсти показывается физический или в переводе на чистое волокно (мытая шерсть).

Производство яиц включает их сбор от всех видов домашней птицы, в том числе использованные на воспроизводство птицы (инкубация и др.).

Выход меда определяется количеством меда, собранного пчелами, как вынутого из ульев, так и оставленного на корм пчелам в зимне-весенний период.

Статистическое наблюдение за состоянием сельского хозяйства ведется на основе сочетания методов сплошного и несплошного наблюдения в отношении различных групп производителей сельскохозяйственной продукции.

С развитием многоукладности в сельском хозяйстве сформировались три основные группы производителей7:

1) сельскохозяйственные предприятия, среди которых примерно 25 тыс. крупных и средних. В расчете на каждое из них приходится 6 тыс. га сельскохозяйственных угодий, 3 тыс. га посевных площадей, более 1000 голов крупного рогатого скота, по 400 - 600 голов свиней, овец и коз.

Средняя численность работников в этих предприятиях составляет 250 человек. Наряду с крупными и средними сельскохозяйственными предприятиями производством сельскохозяйственной продукции занимаются и более мелкие предприятия, в число которых входят подсобные сельскохозяйственные предприятия промышленных, строительных и других предприятий и организаций, сельскохозяйственные производственные кооперативы и др.

2) крестьянские (фермерские) хозяйства, число которых в 1995 г., насчитывалось 280 тыс. Средний размер земельного участка в этих хозяйствах составляет 43 га.

3) хозяйства населения - почти 17 млн. хозяйств со средней площадью земли 0,36 га, коллективных садово-огородных участков со средним размером одного участка 0,08 га, производящих продукцию, в основном, для продовольственного обеспечения семьи.

Основой наблюдения за крупными и средними сельскохозяйственными предприятиями служат представляемые ими годовые и периодические формы государственного статистического наблюдения.

Небольшие сельскохозяйственные предприятия, субъекты малого предпринимательства, крестьянские (фермерские) хозяйства представляют преимущественно годовые формы в ходе проведения ежегодных статистических учетов посевных площадей, валовых сборов сельскохозяйственных культур и поголовья скота. Однако наблюдение на сплошной основе за деятельностью этих предприятий и хозяйств все в большей степени вытесняется выборочными обследованиями и переписями.

Для наблюдения за хозяйствами населения используются данные обследования домашних хозяйств, похозяйственного учета сельских администраций, переписей.

В настоящее время осуществляется переход от организации наблюдения в зависимости от организационно-правовой формы предприятий к цензовому принципу его построения, применению наряду со сплошной отчетностью для крупных и средних предприятий комплекса методов выборочного наблюдения за малыми предприятиями и хозяйствами населения. Переход осуществляется на основе использования регистров сельскохозяйственных предприятий и крестьянских (фермерских) хозяйств.

На базе основных показателей специализированной бухгалтерской отчетности создан регистр сельскохозяйственных предприятий - автоматизированный банк индивидуальных данных по 27 тыс. предприятий, позволяющий отслеживать динамику их экономического состояния, проводить группировку хозяйств по любому из 150 заложенных в него показателей, осуществлять индексный и корреляционный анализ хозяйственно-финансовой деятельности предприятий.

В настоящее время ведется работа по приданию регистру качественно новых функций в целях его использования для организации сбора информации по цензовому принципу. Крупные и средние предприятия всех форм собственности будут охвачены сплошным учетом с большим объемом и частой периодичностью представления информации, небольшие по размеру предприятия будут обследоваться преимущественно выборочно.

При анализе производства продукции животноводства изучается динамика производства продукции за 5 - 10 лет для оценки результатов животноводческой отрасли. Может проводиться сравнение с данными других хозяйств одинаковой специализации, со средними показателями района, области.

Выполнение плана по производству в физическом весе анализируется по каждому виду как в целом по хозяйству, так и по каждой ферме.

В процессе дальнейшего изучения выясняются причины изменения объема полученной продукции.

На следующем этапе изучается структура стада (по породности, возрасту, продуктивности), устанавливаются изменения, и дается им экономическая оценка.

Для определения влияния структуры стада на выход продукции, используется метод цепной подстановки или абсолютных разниц. Для этого используют следующую факторную модель8:

,

где Побщ - поголовье животных, голов;

Удi - доля i-й группы животных в общем поголовье;

ПPi - средняя продуктивность одной головы в i-й группе.

Рост и развитие животных, их продуктивность зависят в первую очередь от уровня кормления, т.е. от количества использованных кормов на одну голову за период времени.

Теперь проведем статистический анализ показателей предприятий животноводства Самарской области.

2 Статистический анализ животноводства по ведущим предприятиям Самарской области

Рассмотрим 27 основных предприятий животноводства Самарской области.

Таблица 1.

Основные показатели предприятий.

Рентабельность животноводства, %

В расчете на 100 га сельхозугодий

Надой от одной коровы за год , кг

Полная себестоимость 1 ц молока, руб.

Средняя цена реализации 1 ц молока цельного, руб.

Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

Среднегодовая численность работников, чел.

1

-58,5

3,1

4,8

0,0

0,0

0,0

2

-29,4

231,3

5,3

4415,6

914,9

767,4

3

-27,8

112,7

6,2

5036,8

784,3

660,9

4

-26,3

443,4

9,1

5180,7

881,6

683,4

5

-16,1

203,3

0,7

3778,4

0,0

0,0

6

-14,0

677,1

6,5

3989,7

752,0

781,5

7

-10,5

646,2

8,3

4396,3

643,5

837,6

8

-9,2

1301,8

5,9

5055,6

663,4

827,9

9

-8,8

228,6

2,7

6593,2

744,0

756,1

10

-8,4

764,7

2,7

4618,7

1086,1

836,8

11

-5,8

1016,0

7,1

5362,3

688,7

755,5

12

-4,7

304,2

5,3

5225,4

593,0

719,7

13

-4,6

273,8

3,7

3041,5

717,1

757,8

14

0,5

951,6

3,0

5774,0

538,3

793,2

15

1,0

2547,7

45,5

0,0

0,0

0,0

16

3,3

10747,2

85,3

5813,4

648,9

778,3

17

6,5

1906,7

9,6

4885,4

637,0

819,7

18

11,5

2419,2

15,0

6317,8

557,4

786,7

19

11,8

2238,6

15,5

0,0

0,0

0,0

20

13,4

658,6

8,0

0,0

0,0

0,0

21

13,6

375,6

16,1

2788,0

603,9

652,0

22

14,1

372,0

4,4

0,0

0,0

0,0

23

16,6

3422,0

85,2

2986,2

599,9

748,3

24

16,7

3711,5

19,3

0,0

0,0

0,0

25

16,8

928,1

7,6

5309,0

425,4

759,6

26

18,7

10790,2

18,8

4330,5

707,8

885,1

27

22,9

4015,4

24,3

0,0

0,0

0,0

Видим, что есть предприятия как убыточные, так и прибыльные, разброс значений достаточно велик. Статистические данные, собранные в результате наблюдения, в своем первоначальном виде труднообозримы и без предварительной их подготовки не пригодны для проведения углубленного анализа.

Поэтому проведем аналитическую группировку. Группировка – разделение статистической совокупности на однородные группы по одному или нескольким признакам. Признак, положенный в основу группировки, называется группировочным.

Если группировка проводится по одному признаку, то она называется простой, если по двум или нескольким признакам - комбинационной.

Аналитическая группировка строится на основе признака-фактора, т.е. фактора, под влиянием которого изменяется другой признак, называемый результатом. По группам, сформированным на основе признака-фактора, рассчитывается средняя величина признака-результата. Наличие или отсутствие синхронности в изменении значений этих признаков позволяет выдвигать гипотезу о наличии или отсутствии связи между признаками.

Сначала построим ранжированный ряд по одному из важных показателей работы предприятия – рентабельность.

Таблица 2.

Рентабельность производства, %. Ранжированный ряд.

Рентабельность животноводства, %

1

-58,5

2

-29,4

3

-27,8

4

-26,3

5

-16,1

6

-14,0

7

-10,5

8

-9,2

9

-8,8

10

-8,4

11

-5,8

12

-4,7

13

-4,6

14

0,5

15

1,0

16

3,3

17

6,5

18

11,5

19

11,8

20

13,4

21

13,6

22

14,1

23

16,6

24

16,7

25

16,8

26

18,7

27

22,9

Рис. 1. Рентабельность животноводства предприятий Самарской области.

Как видим рентабельность по предприятиям в основном убыточная. Сгруппируем теперь остальные показатели.

Можно определить по формуле Стерджеса:

,

где k – число групп, а N – объем совокупности.

После определения числа групп, необходимо рассчитать величину группировочного интервала (при использовании компьютерных программ данная процедура, чаще всего, выполняется автоматически):

,

где h – величина группировочного интервала,

Xmin и Xmax – минимальное и максимальное значения признака совокупности.

Таблица 3.

Аналитическая группировка.

Интервал рентабельности

Число предприятий

В расчете на 100 га сельхозугодий

Надой от одной коровы за год , кг

Полная себестоимость 1 ц молока, руб.

Средняя цена реализации 1 ц молока цельного, руб.

Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

Среднегодовая численность работников, чел.

от -58,54 до -44,96

1

3,1

4,8

0,0

0,0

0,0

от -44,96 до -31,38

0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

от - 31,38 до -17,79

3

215,8

6,6

4988,3

856,3

697,9

от - 17,79 до -4,21

9

548,1

4,4

4828,2

712,7

774,4

от -4,21 до 9,37

4

1444,9

8,0

5601,2

616,2

797,4

от 9,37 до 22,95

10

2413,4

12,7

5064,5

569,2

815,3

27

1080,4

7,2

5026,4

629,3

796,4

Таким образом, можно сделать вывод о том, что наибольшая часть предприятий имеет рентабельность положительную. При этом чем рентабельнее предприятие, тем выше средняя цена за 1 ц молока, а также надой, полученный от одной коровы. Выручка от реализации также увеличивается с ростом рентабельности. Средний показатель выручки по предприятиям на 100 га с/х угодий составил 1080,4 тыс. руб., среднегодовая численность работников на 100 га с/х угодий – 7,2 чел.

Также распределение рентабельности по группам можно наглядно показать с помощью гистограммы.

Гистограмма (или столбиковая диаграмма) строится только для интервальных вариационных рядов. Основаниями столбиков гистограммы, являются интервалы значений варьирующего признака, а высота столбиков соответствует частоте каждого интервала.

Рис. 2. Гистограмма распределения рентабельности.

Более наглядный анализ позволяет провести типическая группировка.

Таблица 4.

Типическая группировка.

Группы

Рентабельность животноводства,%

Число предприятий

В расчете на 100 га сельхозугодий

Надой от одной коровы за год, кг

Полная себестоимость 1 ц молока, руб.

Средняя цена реализации 1 ц молока цельного, руб.

Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

Среднегодовая численность работников, чел.

Низшая

от -58,54 до -17,79

4

218,9603407

11,43619487

4988,309115

856,2619686

697,8552279

Средняя

от - 17,79 до 9,37

13

1993,028611

12,32758675

10429,33504

1328,892257

1571,815353

Высшая

от 9,37 до 22,95

10

2413,391492

12,70492268

5064,470588

569,1522975

815,3257201

Итого

27

1080,4

10,5

5,6

4,3

0,2

Теперь видим, что основная масса предприятий -13 – показывает рентабельность с диапазоне -17,79 до 9,37 %. Но при этом 10 предприятий (37%) с рентабельностью выше 9,37%. Среднегодовая численность работников при этом на предприятиях сравнительно одинакова. Полная себестоимость 1 ц молока ниже на предприятиях высшей группы, при этом цена реализации 1 ц молока выше всех. Также основная выручка приходится на предприятия высшей категории – это 2413,39 тыс. руб. на 100 га с/х угодий.

В среднем по всем группам выручка составила – 1080,4 тыс. руб., среднегодовая численность в расчете на 100 га сельхозугодий – 10,5 чел., надой от одной коровы за год – 5,6 кг, полная себестоимость 1 ц молока – 4,3 тыс. руб., средняя цена реализации 1 ц молока – 0,2 руб.

Проанализируем теперь занятость на предприятиях Самарской области. Построим теперь комбинационную группировку по двум основным признакам - рентабельности и выручки.

Таблица 5.

Комбинационная группировка.

Группы

Рентабельность животноводства,%

Выручка от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с-х угодий

Итого

3,136531-3598,822

3598,822-7194,507

7194,507-10790,19

Низшая

от -58,54 до -17,79

25

0

0

25

Средняя

от - 17,79 до 9,37

101

0

85

186

Высшая

от 9,37 до 22,95

152

44

19

214

Итого

278

44

104

Таким образом, чем выше рентабельность предприятия животноводства, тем больше сотрудников заняты на производстве. А вот связь между выручкой и численностью работников на 100 га с-х угодий не столь прямая. Видим, что на предприятиях где выручка меньше всего занято больше сотрудников.

Проанализируем отдельно два основных показателя – рентабельность и Выручка от реализации продукции животноводства в расчете на 100 га с-х угодий .

Для этого вычисли следующие характеристики:

Средняя арифметическая взвешенная:

,

где fi – вес (частота);

Хi – значение признака.

Средняя арифметическая взвешенная используется для расчета среднего значения абсолютных величин по сгруппированным данным, а также определения среднего значения относительных показателей при условии, что известен знаменатель исходной формулы усредняемого показателя, используемый в этом случае в качестве признака - веса.

Дисперсия:

Показатель дисперсии в экономических исследованиях содержательно не интерпретируется, но благодаря своим свойствам широко используется для расчета многих статистических характеристик.

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение:

Абсолютные показатели вариации измеряются в тех же единицах, что и изучаемые показатели.

Показатель среднего квадратического отклонения – наиболее часто используемый абсолютный показатель вариации. Он характеризует, насколько в среднем отклоняются индивидуальные значения признака от типического (среднего) уровня признака по совокупности, т.е. в абсолютном выражении оценивает степень рассеянности индивидуальных значений признака вокруг среднего. Чем меньше значение стандартного отклонения, тем устойчивее средняя величина.

Коэффициент вариации.

Все приведенные показатели, как было отмечено выше, используются в сравнительном анализе. Однако более широкое практическое применение нашел коэффициент вариации. Он характеризует относительную меру изменчивости. По его величине делается вывод об однородности или неоднородности изучаемой совокупности. Если V ≤ 33%, совокупность признается однородной, т.е. различия в значениях признака у единиц изучаемой совокупности (вариацию) можно считать не существенными.

Коэффициент вариации как относительная мера изменчивости используется для сравнения степени однородности совокупности по разноименным признакам, а также для сравнения степени вариации по разным совокупностям.

Таблица 6.

Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

Размах вариации

10787,1

Среднее квадратическое отклонение

2803,0688

Среднее значение

1899,6

Коэффициент вариации

147,56

Дисперсия

7857194,97

Несмещенная оценка дисперсии

8159394,78

Средняя ошибка выборки

549,73

в процентах к средней

19,61

Предельная ошибка выборки

1077,46

в процентах к средней

38,44

Видим что различия в выручки по предприятиям весьма существенны, в среднем выручка по предпиятиям составляет 1899,6 тыс. руб.

Таблица 7.

Рентабельность животноводства, %

Размах вариации

81,5

Среднее квадратическое отклонение

18,7171785

Среднее значение

-2,1

Коэффициент вариации

-890,57

Дисперсия

350,33

Несмещенная оценка дисперсии

363,81

Средняя ошибка выборки

3,67

в процентах к средней

19,61

Предельная ошибка выборки

7,19

в процентах к средней

38,44

Также рентабельность по предприятиям также сильно отличается, причем наблюдается разброс в 81,5%. Средняя рентабельность по рассмотренной совокупности составляет -2,1%.

Проанализируем теперь связь между выручкой от реализации продукции животноводства и средней ценой реализации 1 ц молока цельного, руб.

Расчёт неизвестных параметров уравнения выполним методом наименьших квадратов (МНК), построив систему нормальных уравнений и решая её.

Таблица 8.

Регрессионный анализ.

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,09905

R-квадрат

0,00981

Нормированный R-квадрат

-0,0298

Стандартная ошибка

2844,52

Наблюдения

27

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

2004337,6

2004338

0,24771

0,62304

Остаток

25

202282732

8091309

Итого

26

204287069

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Y-пересечение

1483,86

998,77465

1,48569

0,14986

-573,15

Средняя цена реализации 1 ц молока цельного, руб.

0,76851

1,5440994

0,49771

0,62304

-2,4116

В конечном счёте,получаем теоретическое уравнение регрессии следующего вида:

В уравнении коэффициент регрессии а1 = 0,769 означает, что при увеличении средней ценой реализации 1 ц молока цельного 1 руб. (от своей средней) выручка уменьшается на 0,769 (от своей средней).

Свободный член уравнения а0 = 1483,86 оценивает влияние прочих факторов, оказывающих воздействие на выручку.

Для оценки тесноты связи рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:

,

Коэффициент корреляции, равный 0,099, показывает, что выявлена весьма слабая зависимость между выручкой от реализации продукции животноводства и средней ценой реализации 1 ц молока цельного, руб.

Коэффициент детерминации, равный 0,009, устанавливает, что вариация выручки только на 9% из 100% предопределена средней ценой реализации 1 ц молока цельного, роль прочих факторов, влияющих на выручку.

В нашем случае, ; где- число факторов в уравнении;- число изучаемых объектов.

Очевидно, что подобные различия могут быть случайными.

Проанализируем теперь связь между рентабельностью, выручкой от реализации продукции животноводства и средней ценой реализации 1 ц молока цельного, руб.

Таблица 9.

Множественный регрессионный анализ.

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,43293

R-квадрат

0,18743

Нормированный R-квадрат

0,11972

Стандартная ошибка

17,5611

Наблюдения

27

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

2

1707,23

853,616

2,76795

0,08286

Остаток

24

7401,42

308,393

Итого

26

9108,65

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

-7,6858

4,25033

-1,8083

0,08311

Выручка от реализации продукции животноводства, тыс. руб.

0,00286

0,00128

2,22657

0,03562

Полная себестоимость 1 ц молока, руб.

0,01787

0,2028

0,08812

0,93051

Получаем что при увеличении выручки на 1 тыс. руб., рентабельность увеличивается на 0,00286%, а при увеличении полной себестоимости 1 ц молока – на 0,01787%.

Коэффициент корреляции 0,432 говорит о средне связи рассматриваемых факторов, а коэффициент детерминации о том, что вариация рентабельности на 18,7% предопределена данными факторами.

Анализ был бы не полным, если бы не проанализировали поголовье скота и производительность в целом по Самарской области за 2005-2013 г.

Рядом динамики называется ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют ход развития социально-экономического явления во времени.

Анализ скорости и интенсивности развития явления во времени осуществляется с помощью статистических показателей, которые получаются в результате сравнения уровней между собой.

Динамические ряды исследуются с помощью базисных и цепных показателей динамики – абсолютного прироста, темпов роста и прироста9.

При анализе динамики используются различные показатели и методы анализа как элементарные, более простые, так и более сложные, требующие соответственно применения более сложных разделов математики.

Простейшими показателями являются:

абсолютный прирост;

темп роста;

темп прироста;

абсолютное значение 1% прироста.

Расчет этих показателей основан на сравнении между собой уровней ряда динамики. При этом уровень, с которым производится сравнение, называется базисным, так как он является базой сравнения.

Если каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными. Если же все уровни сравниваются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный прирост равен разности между сравниваемыми уровнями и измеряется в тех же единицах, что и эти уровни:

,

- абсолютный прирост за t единиц времени.

- сравниваемый уровень, а - его либо хронологический, либо порядковый номер в ряду динамики.

- базисный уровень, а – его номер.

- продолжительность периода, за который делается расчет.

Если за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной абсолютный прирост равен:

.

Абсолютный прирост за единицу времени измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня.

Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных приростов равна соответствующему базисному приросту, т.е. общему приросту за весь период.

Более полную характеристику прироста можно получить в том случае, когда абсолютные величины дополняются относительными. Относительными показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста, характеризующие интенсивность процесса роста.

Темп роста (Тр) показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень:

Если за базу сравнения принимается предыдущий уровень, то цепной темп роста равен:

,

Как и другие относительные величины, темп роста может быть выражен не только в форме коэффициента (простого отношения уровней) но и в процентах:

Как и абсолютные приросты, темпы роста для любых рядов динамики сами по себе являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток времени.

Между цепными и базисными темами роста, выраженными в форме 31коэффициентов, существует определенная взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста за весь соответствующий период.

Темп прироста (Тпр) характеризует относительную величину прироста, т.е. его величину по отношению к базисному уровню:

,

- темп прироста за t единиц времени, остальные обозначения прежние.

Выраженный в процентах темп прироста, показывает, на сколько процентов увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным, принятым за 100%.

Следовательно, темп прироста всегда на единицу (или на 100%) меньше соответствующего темпа роста.

При анализе темпов развития никогда не следует упускать из виду, какие абсолютные величины – уровни и абсолютные приросты – скрываются за темпами роста и прироста. Нужно в частности иметь в виду, что при снижении (замедлении) темпов роста и прироста абсолютный прирост может возрастать.

Так же используется такой показатель как абсолютное значение 1% прироста (А):

Также рассчитываются средние показатели динамики. Средняя хронологическая рассчитывается по формуле:

Определение среднего абсолютного прироста производится по цепным абсолютным приростам по формуле:

Среднегодовой темп роста вычисляется по формуле средней геометрической:

Среднегодовой темп прироста получим по формуле:

Таблица 10.

Поголовье скота, голов

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

1

Крупный рогатый скот

93055

86714

87989

93554

94159

91147

106622

119564

128552

2

в т.ч. коровы

45729

43258

43173

44548

44223

42062

46643

51307

53949

3

Свиньи

10865

13649

22204

29654

28497

22353

21919

26391

25531

4

Овцы и козы

653037

617356

645006

699931

718663

676323

752170

852548

926698

5

Лошади

25102

22750

23037

25877

25982

24169

26348

29468

32529

6

Верблюды

182

175

168

156

152

145

159

142

155

7

Олени

1950

1813

1736

1684

1605

1592

1686

1576

1678

8

Птица

43233

36980

36808

34520

26852

21360

15909

16675

15927

Структурный состав легче оценивать с помощью относительных показателей, поэтому составим следующую таблицу.

Таблица 11.

Поголовье скота, %

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

1

Крупный рогатый скот

11,25

11,13

10,77

10,57

10,51

10,89

11,53

11,43

11,37

2

в т.ч. коровы

5,53

5,55

5,28

5,03

4,94

5,02

5,04

4,90

4,77

3

Свиньи

1,31

1,75

2,72

3,35

3,18

2,67

2,37

2,52

2,26

4

Овцы и козы

78,92

79,21

78,95

79,05

80,22

80,79

81,33

81,48

81,93

5

Лошади

3,03

2,92

2,82

2,92

2,90

2,89

2,85

2,82

2,88

6

Верблюды

0,02

0,02

0,02

0,02

0,02

0,02

0,02

0,01

0,01

7

Олени

0,24

0,23

0,21

0,19

0,18

0,19

0,18

0,15

0,15

8

Птица

5,23

4,74

4,51

3,90

3,00

2,55

1,72

1,59

1,41

Наибольшую долю в структуре поголовья скота составляют овцы и козы, затем крупный рогатый скот; наименьшую – верблюды.

Это обусловлено тем, что самые важные для населения продукты – это мясо, молоко, сыр, шерсть и т. д. получают от части скота.

С помощью наглядного представления можно сделать вывод, что структура изменилась не значительно.

Также как и в 2005 году наибольший процент составляют овцы и козы (2013г -81,93%), наименьший верблюды (2013 г 0,01%).

Проанализируем изменение численности крупного скота и овец, коз в регионе.

Таблица 12.

Поголовье овец и коз (на 1 января), голов.

Годы

Численность овец и коз

1

2005

653037

2

2006

617356

3

2007

645006

4

2008

699931

5

2009

718663

6

2010

676323

7

2011

752170

8

2012

852548

9

2013

926698

Вычислим динамические показатели рассматриваемого показателя.

Таблица 13.

Динамические показатели.

Годы

Числен

ность овец и коз, голов

Абсолютный прирост

Темп роста

Темп прироста

Абсо-лютное значение 1% прироста

Цеп

ной

Базис

ный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2005

653037

-

-

-

100,000

-

0,000

-

2006

617356

-35681

-35681

94,536

94,536

-5,464

-5,464

6530,370

2007

645006

27650

-8031

104,479

98,770

4,479

-1,230

-22483,468

2008

699931

54925

46894

108,515

107,181

8,515

7,181

7648,752

2009

718663

18732

65626

102,676

110,049

2,676

10,049

1864,000

2010

676323

-42340

23286

94,109

103,566

-5,891

3,566

-11873,910

2011

752170

75847

99133

111,215

115,180

11,215

15,180

4996,409

2012

852548

100378

199511

113,345

130,551

13,345

30,551

3285,561

2013

926698

74150

273661

108,697

141,906

8,697

41,906

1769,441

В целом численность овец и коз 2005-2013 гг. изменилась не значительно. За 2010 год показатель снизился на 42340 голов (-5,891%).

Рассчитаем средние показатели рассматриваемого динамического ряда.

Средняя хронологическая ряда:

Средний абсолютный прирост по цепным абсолютным приростам:

Среднегодовой темп:

Среднегодовой темп прироста: .

Полученные величины сведем в таблицу и проанализируем.

Таблица 14.

Средние динамические показатели.

Средняя хронологическая, голов

Средний абсолютный прирост, голов

Среднегодовой Темп роста, %

Среднегодовой Темп прироста, %

726859,1

34207,63

104,472

4,472

В среднем численность овец и коз составила на 726859,1 головы. За год показатель увеличивается на 34207,63 голов или на 4,472%.

С помощью полученных величин можно спрогнозировать уровень показатели на следующий временный период.

Вычислим возможную численность овец и коз на 1 января 2014-2017 гг. с помощью среднего абсолютного прироста. Показатели рассчитываются по следующей формуле:

,

Получаем

Таблица 15.

Прогноз поголовья овец и коз 2008-2012г.

Годы

Крупный рогатый скот

1

2014

960905,6

2

2015

995113,3

3

2016

1029321

4

2017

1063529

То есть к 2017 году численность овец и коз составит 1063529 голов.

Еще одним важным показателем для сельского хозяйства является крупный рогатый скот.

Таблица 16.

Поголовье крупного рогатого скота (на 1 января), голов.

Годы

Крупный рогатый скот

1

2005

93055

2

2006

86714

3

2007

87989

4

2008

93554

5

2009

94159

6

2010

91147

7

2011

10662

8

2012

119564

9

2013

128552

Таблица 17.

Динамические показатели.

Годы

Числен

ность крупного рогатого скота, голов

Абсолютный прирост

Темп роста

Темп прироста

Абсо-лютное значение 1% прироста

Цеп

ной

Базис

ный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2005

93055

-

100,00

-

0,00

-

2006

86714

-6341

-6341

93,186

93,186

-6,814

-6,814

930,550

2007

87989

1275

-5066

101,470

94,556

1,470

-5,444

-234,199

2008

93554

5565

499

106,325

100,536

6,325

0,536

10377,777

2009

94159

605

1104

100,647

101,186

0,647

1,186

509,948

2010

91147

-3012

-1908

96,801

97,950

-3,199

-2,050

1468,981

2011

10662

-80485

-82393

11,698

11,458

-88,302

-88,542

909,001

2012

119564

108902

26509

1121,403

128,487

1021,403

28,487

3822,806

2013

128552

8988

35497

107,517

138,146

7,517

38,146

235,619

В целом численность крупного рогатого скота 2005-2013 гг. изменилась не существенно. За 2011 год показатель снизился на 80485 голов (-88,302%).

К 2013 году численность поголовья крупного рогатого скота превысила уровень 2005 года и составила 128552 голов (на 38,146% выше показателя за 2005 год).

Рассчитаем средние показатели рассматриваемого динамического ряда.

Средняя хронологическая ряда10:

Средний абсолютный прирост по цепным абсолютным приростам:

Среднегодовой темп:

Среднегодовой темп прироста:

.

Полученные величины сведем в таблицу и проанализируем.

Таблица 18.

Средние динамические показатели.

Средняя хронологическая, голов

Средний абсолютный прирост, голов

Среднегодовой Темп роста, %

Среднегодовой Темп прироста, %

89488,44

4437,125

104,122

4,122

В среднем численность крупного рогатого скота составила на 89488, 44 головы. За год показатель увеличивается на 4437,125 голов или на 4,122%.

С помощью полученных величин можно спрогнозировать уровень показатели на следующий временный период.

Вычислим возможную численность поголовья крупного рогатого скота на 1 января 2014-2017 гг. с помощью среднего абсолютного прироста. Показатели рассчитываются по следующей формуле:

,

Получаем

Таблица 19.

Прогноз поголовья крупного рогатого.

Годы

Крупный рогатый скот

1

2014

132989,1

2

2015

137426,3

3

2016

141863,4

4

2017

146300,5

То есть к 2017 году численность составит 146300,5 голов.

Анализ был бы не полным, если бы не рассмотрели, как меняется продуктивность скота за 2005-2013 гг.

Продуктивность – это выход продукции (прирост живой массы) на 1 голову животных за определенный период.

Важнейшим фактором выхода продукции и продуктивности сельскохозяйственных животных является состояние кормовой базы животноводства и кормовых ресурсов.

Численность животных находится в тесной связи с обеспеченностью кормами в целом, а также с уровнем кормления. При данном объеме используемых кормов, повышении интенсивности ведения животноводства и увеличении расходов кормов на 1 голову общая численность животных будет сокращаться и наоборот.

Уровень продуктивности животных измеряется количеством продукции, полученной от одного животного за определённый период времени. Анализ продуктивности животных целесообразно начинать с изучения соответствующих показателей в динамике за несколько лет.

Таблица 20.

Производство мяса.

Наименование

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Мясо (в живом весе) - тонн

25510

26707

24006

22137

26948

28698

21871

19770

19433

Производство мяса снизилось к 2013 году на 23,8% и составило 19433 тонн.

Таблица 21.

Производство молока.

Наименование

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Молоко, тонн

47041

44973

43612

46346

49443

47784

47790

52118

62978

Производство молока выросло к 2013 году на 33,88% и составило 62978 тонн.

Таблица 22.

Производство яиц.

Наименование

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Яиц, тыс. штук

6485

4918

4601

4485

3813

3204

2696

2043

4454

Производство яиц снизилось к 2013 году на 31,31% и составило 4454 тонн.

Таблица 23.

Производство шерсти, кг.

Наименование

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Шерсти всех видов, тонн

750

823

783

834

867

898

855

972

1081

Производство шерсти выросло к 2013 году на 44,13% и составило 1081 тонн.

Несмотря на то, что численность поголовья скота к 2013 году выросла, производство такой важной продукции как мясо, яйца снизилось.

Более значимым показателем является продуктивность производства. Этот показатель оценивает производство в зависимости от численности поголовья скота.

Таблица 24.

Продуктивность животных, мясо.

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Поголовье

скота, голов

827424

779437

816948

885376

895910

837089

924813

1046364

1131070

Производство продукции, тонн

25510

26707

24006

22137

26948

28698

21871

19770

19433

Продуктивность

0,031

0,034

0,029

0,025

0,030

0,034

0,024

0,019

0,017

Численность поголовья скота увеличилась до 1131070 голов, при этом продуктивность мяса снизилась к 2013 году до 0,017.

Таблица 25.

Продуктивность животных, молоко.

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Птица

43233

36980

36808

34520

26852

21360

15909

16675

15927

Яиц, тыс. штук

6485

4918

4601

4485

3813

3204

2696

2043

4454

Продуктивность

0,150

0,133

0,125

0,130

0,142

0,150

0,169

0,123

0,280

Численность птиц увеличилась с 43233 до 15927 голов, при этом продуктивность к 2013 году выросла до 0,28.

Таблица 26.

Продуктивность животных, молоко.

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Поголовье скота, голов

698766

660614

688179

744479

762886

718385

798813

903855

980647

Молоко, тонн

47041

44973

43612

46346

49443

47784

47790

52118

62978

Продуктивность

0,067

0,068

0,063

0,062

0,065

0,0666

0,059

0,058

0,064

Численность поголовья скота увеличилась с 698766 до 980647 голов, при этом продуктивность снизилась к 2013 году до 0,064.

Таблица 27.

Продуктивность животных, молоко.

Группы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Поголовье скота, голов

653037

617356

645006

699931

718663

676323

752170

852548

926698

Шерсти всех видов, тонн

750

823

783

834

867

898

855

972

1081

Продуктивность

0,0011

0,0013

0,0012

0,0012

0,0012

0,0013

0,0011

0,0011

0,0012

Численность поголовья скота увеличилась с 653037 до 926698 голов, при этом продуктивность к 2013 году выросла до 0,012.

Подведем теперь основные итоги проделанного анализа.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.