- •Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
- •Введение
- •1. Организационно-экономическая характеристика
- •1.1 Оценка организационно-правовых и природно-климатических условий деятельности организации
- •1.2 Анализ производственных и экономических результатов деятельности спк рао «Алеевское»
- •1.3 Анализ финансового состояния спк рао «Алеевское»
- •1.4 Анализ показателей рентабельности и деловой активности спк рао «Алеевское»
- •2. Анализ использования производственного потенциала
- •2.1 Анализ использования земельных ресурсов.
- •2.2 Анализ использования трудовых ресурсов
- •2.3. Анализ использования основных средств предприятия
- •2.4Оценка эффективности использования ресурсного потенциала на основе корреляционно-регрессионного анализа
- •3. Резервы роста производственного потенциала
- •3.1 Резервы роста производственного потенциала за счет внедрения нового сорта «Сурский фаворит»
- •3.2. Резервы роста производственного потенциала за счет повышения урожайности зерна путем внесения комплексных минеральных удобрений
- •1 Обоснование внедрения удобрений.
- •Выводы и предложения
- •Список литературы:
2.4Оценка эффективности использования ресурсного потенциала на основе корреляционно-регрессионного анализа
Производственный потенциал представляет собой обобщающий показатель ресурсообеспеченности сельского хозяйства, и его расчет состоит в определении суммарной оценки всех ресурсов. Основная трудность в построении такого показателя заключается в несоизмеримости различных видов ресурсов: земельных, трудовых и материальных. Теоретической основой их соизмерения является концепция взаимозаменяемости разных видов ресурсов
в процессе производства.
Элементы ресурсного потенциала, с одной стороны, качественно однородны по функциональному признаку, так как все они представляют собой ресурсы, предопределяющие результаты производственной деятельности. С другой стороны, ресурсный потенциал является синтетическим расчетным показателем, который нельзя непосредственно измерить. Поэтому разработка
соответствующего инструментария всегда имела большое теоретическое и практическое значение, а сейчас, в условиях развития рыночных отношений, когда возрастает роль экономических методов государственного регулирования, эта проблема становится еще более актуальной.
В российской аграрной экономике предлагаются различные методы количественной оценки использования ресурсного потенциала предприятия. Наиболее приемлем для расчета комплексного показателя оценки ресурсного потенциала подход, основанный на корреляционно-регрессионном анализе, который нашел свое отражение в работах экономистов Смагина Б.И, Акиндинова В.В., Т. Шаталовой и др.
С теоретической точки зрения, в качестве обобщающего результативного показателя комплексной оценки необходимо использовать выход товарной продукции сельского хозяйства на 1 га сельскохозяйственных угодий. На наш взгляд, в рыночных условиях целесообразнее в качестве результата рассматривать показатель товарной продукции сельского хозяйства на единицу площади. Аргументом в пользу выбора данного показателя является и тот факт, что в сельском хозяйстве значительная часть произведенной продукции не реализуется, а используется повторно в процессе производства. Поскольку цель любого производства – получение прибыли, то стоимость товарной продукции является важнейшей
составляющей ее формирования.
Однако однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков позволяет корреляционно-регрессионный метод анализа, который дает возможность исследовать зависимость выхода товарной продукции в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий (у) от следующих факторов:
х1- трудообеспеченность, чел.;
х2- фондообеспеченность, руб.;
х3– энергообеспеченность, л.с.
х4- производственные затраты на 100 га сельскохозяйственных угодий, руб.
Таблица 27 – Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа производственного потенциала
Показатель |
2008г. |
2009г. |
2010г. |
2011г. |
2012г. |
2013г. |
Выручка ,тыс. руб. |
16930 |
16868 |
16668 |
11931 |
15723 |
20791 |
площадь сельскохозяйственных угодий, га |
2984 |
2984 |
2984 |
2984 |
2984 |
2984 |
среднесписочная численность работников, чел. |
60 |
61 |
62 |
63 |
64 |
65 |
среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб. |
12640 |
12739 |
12865 |
11238 |
11282 |
11561 |
энергетические мощности, л. с. |
2230 |
2108 |
2008 |
1767 |
2367 |
2617 |
затраты на производство продукции, тыс. руб. |
18240 |
18211 |
18040 |
10579 |
14487 |
19635 |
Динамика необходимых показателей для корреляционно-регрессионного анализа производственного потенциала представлена в таблице 28.
Таблица 28 - Результативные и факторные показатели производственного потенциала
Показатель |
2008г. |
2009г. |
2010г. |
2011г. |
2012г. |
2013г. |
Выход товарной продукции в расчете на 1 га, руб. (y)
|
5673,59 |
5652,82 |
5585,79 |
3998,32 |
5269,10 |
6967,49 |
Трудообеспеченность, чел. (х1) |
0,02 |
0,02 |
0,02 |
0,02 |
0,02 |
0,02 |
Фондообеспеченность, руб. (х2) |
4235,92 |
4269,10 |
4311,33 |
3766,09 |
3780,83 |
3874,33 |
Энергообеспеченность, л. с. (х3) |
0,75 |
0,71 |
0,67 |
0,59 |
0,79 |
0,88 |
Затраты на производство продукции на 100 га, руб. (х4) |
611260,05 |
610288,20 |
604557,64 |
354524,13 |
485489,28 |
658009,38 |
Показатель вариации
Vy= * 100 ; = * 100 ; = * 100 ; = * 100 ;
где
σ - стандартное отклонение;
у, х - среднее значение;
Vy = * 100 = 13,5;
= * 100 = 0;
= * 100 = 6,74;
= * 100 = 11,27;
= * 100 = 20,24;
Так как переменные х1, х2, х3, х4 слабо варьируют от средней величины, то можно сделать ввод о низком уровне варьирования. Показатель вариации по результативному показателю (у) составил 13,5.
Для изучения связи между показателями будем использовать метод наименьших квадратов и вероятностные методы оценки статистических гипотез.
Значение коэффициента в парной корреляции указывает на весьма тесную связь выхода товарной продукции в расчете на 1 га (у) с затратами на производство продукции на 100 га (х4).
= 0,965
но в то же время весьма тесная межфакторная связь между х2 и х4
= 0,914
Далее необходимо составить уравнение вида:
у = b0 + b1x1 + b2x2 +b3x3 + b4x4.
b – коэффициенты при переменных величинах.
Для определения коэффициентов воспользуемся таблицей «регрессия»:
у = 14768,41+ 0,13x1 -3,76x2 -3639,07x3 +0,02x4
Значение стандартных ошибок, параметров b0, b1, b2, b3, b4 с учетом округления:
mb0 = 3094,41;
mb1 = 0,13;
mb2 = 0,82;
mb3 = 1391,89;
mb4 = 0,01;
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировалось под влиянием случайных факторов. Эти значения используются для расчета t-критерия Стьюдента (t - статистика).
tb0 = 4,77;
tb1 = 65535;
tb2 = -4,57;
tb3 = -2,61;
tb4 = 6,79;
Если значения t - критерия больше 2-3 (чаще всего 2,5) можно сделать вывод о существенности данного параметра, который формируется под воздействием неслучайных величин.
Здесь статистически значимыми являются все показатели. На это же указывает показатель вероятности случайных значений параметров регрессии.
Если α ( Р – значение) больше чем 10% (0,1) , то фактор можно считать случайным и неинформативным и удалить его для дальнейшего улучшения уравнения.
В нашем случае α равняется 13,14% , 13,71% и 23,25% что больше 10%, поэтому факторы х1и х2можно отбросить из нашего уравнения, для его улучшения.
Величина b1 = 0,13 оценивает агрегированное влияние прочих факторов на результативный показатель.
По данным таблицы дисперсионного анализа F фактическое = 957,72. Вероятность случайно получить такое значение F критерия составляет 0,00000003, что не превышает допустимый уровень значимости 5%, следовательно, полученное значение не случайно. Об этом свидетельствует величина Р-значения из этих же таблиц.
Полученное значение сформировалось под влиянием существенных факторов, то есть подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи нескорректированный коэффициент множественной детерминации = 0,9997 оценивает долю вариаций результата за счёт представленных в уравнении факторов в общей вариации результата. Здесь эта доля составляет 99,97% и указывает на высокую степень обусловленности вариации результата, вариации факторов.
Скорректированный коэффициент множественной детерминации = -0,0014 определяет тесноту связи с учетом степени свободы общей и остаточной дисперсии. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов модели и потому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов.
Оба коэффициента указывают на высокую детерминированность результата у в модели с факторами х1, х2, х3, х4.