Экономико-статистический анализ использования земельных ресурсов в СПК

 

Количества  реализованной продукции 

Зерно: Iq = 8315/20333*100 = 40,894%;

Картофель: Iq = 105,932%;

Овощи откр. гр.: Iq = 126,698%;

КРС: Iq = 73,535%;

Птица: Iq = 0,985%;

Яйца: Iq = 63,160%.

           Рассчитав индивидуальный индекс количества реализованной продукции, можно сделать вывод о том, что больше всего реализовано продукции овощеводства -  126,698%, а меньше всего птицы - 0,985%. Остальные показатели являются средними. Это подтверждает еще раз, что производственное направление исследуемого хозяйства – овощемолочное.

Средней цены реализации

Зерно: Ip = 0,312/0,380*100 = 82,105%;

Картофель: Ip = 78,614%;

Овощи откр. гр.: Ip = 81,448%;

КРС: Ip = 106,364%;

Птица: Ip = 556,694%;

Яйца: Ip = 0,926%.

           Т. о. самой высокой ценой реализации является цена на птицу - 556,694%, а низкой – на яйца - 0,926%.

Выручка от реализации

Зерно: Ipq = 2594,28/7726,54*100 = 33,576%;

Картофель: Ipq = 83,278%;

Овощи откр. гр.: Ipq = 103,194%;

КРС: Ipq = 78,216%;

Птица: Ipq = 5,484%;

Яйца: Ipq = 116,462%. 

           Определим и проанализируем общие индексы по растениеводству, животноводству и по хозяйству:

Общие индексы выручки от реализации продукции в целом:

По растениеводству: Jpq = 102155,828/107944,693*100 = 94,637%;

По животноводству: Jpq = 82,858%;

По хозяйству: Jpq = 93,438%.

           Больше всего выручки от реализации  продукции получено по растениеводству,  чем по животноводству, это объясняется  тем, что наиболее развитой  отраслью ФГУСП  Племзавод «Кузьмичевский» является отрасль растениеводства, а потом уже животноводства.   

Общие индексы  цен реализации по растениеводству, животноводству и в целом по хозяйству:

По растениеводству: Jp = 102155,828/12111,66*100 = 81,004%;

По животноводству: Jp = 95,071%;

По хозяйству: Jp = 82,100%.

           Не смотря на то, что наиболее  развитой отраслью в исследуемом  хозяйстве является растениеводство,  тем ни менее, большая цена  реализации зафиксирована по  животноводству, это и понятно,  ведь продукция животноводства  всегда на любом рынке имеет  большую цену.

Общие индексы  количества реализованной продукции  по растениеводству, животноводству и  в целом по хозяйству:

По растениеводству: Jq = 126111,66/107994,693*100 = 116,829%;

По животноводству: Jq = 87,154%;

По хозяйству: Jq = 113,810%. 

       Анализ изменения затрат в расчете на 1 рубль продукции целесообразно проводить по данным таблицы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Таблица 12

Данные  о производстве и  затратах средств  на производство продукции 

 

  Определим и проанализируем общие индексы по растениеводству, животноводству и по хозяйству:

Общий индекс валовой продукции -

По растениеводству: Jq = 115447,049/173858,603*100 = 66,402%;

По животноводству: Jq = 519,918%;

По животноводству:  Jq = 127,643%.

Общий индекс затрат средств -

По растениеводству: Zzq = 95018456,48/142396830,65*100 = 66,727%;

По животноводству: Zzq = 139,974%;

По хозяйству: Zzq = 78,381%.

Общий индекс затрат на 1 рубль продукции –

По растениеводству: J = (95018456.48/115447.049)/ (142396830.65/173858.603)*100 = 100.489%;

По животноводству: J = 26,922%;

По хозяйству: J = 61,406%. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

4. Корреляционный  анализ

 

           Содержание теории корреляции составляет изучение зависимости вариации признака от окружающих условий. При изучении конкретных зависимостей выявляют факторные и результативные признаки. В корреляционных связях между изменениями факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Кроме того, сам признак-фактор в свою очередь может зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии находится результативный признак в более общем виде он выступает как фактор изменения других признаков. Отсюда результаты корреляционного анализа имеют значение в данной связи, а интерпретация этих результатов в более общем виде требует построения системы корреляционных связей.

           В природе и обществе явления  и процессы связаны друг с  другом и зависят друг от  друга.

Связи и  зависимости могут быть:

1. Функциональные – когда с изменением факторного признака на единицу результативного признака изменяется на строго определенную величину;
2. Корреляционные – описываются при помощи математических формул.

           Кроме функциональной связи при изучении явлений встречается статистическая связь, которая исследует вопрос о том, как с изменением факторного признака изменится вариация результативного признака.

          Корреляционная связь более узкое понятие, чем статистическая связь.

            Корреляционная связь – это когда с изменением факторного признака на единицу, результативный признак изменяется в среднем на определенную величину. 
 
 

По форме  связи бывают:

1. Линейные – при ней с возрастанием одного признака происходит непрерывное возрастание (убывание) другого признака, в среднем на постоянную величину;
2. Нелинейные – при ней между признаками имеется не постоянная, а меняющееся соотношение. Результативный признак увеличивается (уменьшается) с различной степенью интенсивности.

По  общему направлению связи могут  быть:

1. Прямые – при которых, с увеличением факторного признака возрастает и результативный и сопровождается знаком «+»;
2. Обратные – при которых, с увеличением факторного признака уменьшается результативный и сопровождается знаком «-».

При корреляционном изучении связи, решаются 3 основных вопроса:

1. Определяется форма связи;
2. Изучают тесноту связи;
3. Определяют влияние отдельных факторов на общий результат.

           При осуществлении корреляционного анализа используют исходный материал по статистической отчетности, плановую и нормативную информацию, весь материал анализируется и подбирается форма связи по прямой гиперболе и квадратической параболе.

     По  силе различаются слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей. 
 
 
 
 
 
 

     Таблица13 

 

      Цифровое  выражение параметров уравнения  прямой находится в результате решения  системы уравнения:

      ∑y= a*n+b∑x 1411= 5a+693486b

     ∑yx= a*∑x+b∑x² 2003964782= 693486a+99394563892b

     2822.2= a+138697.2b

     2889.697= a+143325.984b 

      a= 2822.2-138697.2b

      2822.2-138697.2b+143325.984b= 2889.697

      2822.2+4628.784b= 2889.697

      4628.784b= 2889.697-2822.2

      4628.784b= 67.497

      b= 67.497/4628.784

        b= 0.014

     Этот  показатель характеризует, на сколько  единиц изменяется результативный признак  при условии изменения факторного признака на единицу.

      a= 2822.2-138697.2(0.014)

      a= 880.44

Данный  показатель характеризует уровень  результативного признака при условии, что признак - аргумент равный нулю. 

      Проверка:

      880.44+138697.2(0.014) = 2822.2

      880.44+143325.984(0.014) = 2889.697

     На  практике для количественной оценки тесноты связи широко используется линейный коэффициент корреляции (иногда называют просто коэффициентом корреляции). Если заданы значения переменных X и У, то он вычисляется по формуле:

     R_XY =

     где = = 2003964782/5= 400792956,4 

      = 693486/5= 138697,2

       =14111/5= 2822,2

      = 25337,708

       = 2666,44

R_XY= (400792956,4-138697,2*2822,2)/(25337,708*2666,44)=

= 9361718,6/67561478,119= 0,138

Найдем  коэффициент детерминации (%) по формуле:

Д= R² ху*100

Д= 1,904%

     Коэффициент корреляции Rху принимает значения в интервале от - 1 до + 1. Принято считать, что если \ Rху \ < 0,30, то связь слабая, при \ Rху \ = (0,3 - 0,7) — средняя; при | Rху | > 0,70 — сильная, или тесная. Когда \ Rху \ = 1 — связь функциональная. Если же Rху ≈ 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между Y и Х. Однако в этом случае возможно нелинейное взаимодействие, что требует дополнительной проверки и других измерителей.