Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях Оричевского и Зуевского районов К

 

По данным таблицы можно  сделать выводы, что в Зуевском и Оричевском районах наибольшая часть затрат приходится на материальные затраты, 77,7 п.п. и 64,9 п.п. соответственно. Вторыми по величине затратами двух районов являются затраты на оплату труда с отчислениями на социальные нужды. Данный вид расходов больше на 13,1% к итогу в структуре затрат предприятий Оричевского района. В целом на предприятиях Зуевского района затраты на производство сельскохозяйственной продукции больше на 223008 тыс. руб.

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

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий

Показатель	В среднем
	по районам области		по совокупности
	Зуевский район	Оричевский район
Приходится на 1 предприятие, тыс. руб. -полной себестоимости  с/х продукции	39932	24593	32596
-выручка от продаж	50350	28690	39991
-прибыли (+), убытка (-)	10418	4097	7395
Окупаемость затрат, руб.	1,26	1,17	1,23
Рентабельность продаж, % -без учета субсидий -с учетом субсидий	20,7 23,5	14,3 18,3	18,5 21,7

Исходя из данных таблицы  можно сделать выводы, что на 1 предприятие Зуевского района в среднем приходится на 15339 тыс. руб. больше полной себестоимости с/х продукции. В то же время одно предприятие данного района в среднем имеет больше выручки от продаж и прибыли (21660 тыс. руб. и 6321 тыс. руб.), чем одно предприятие Оричевского района. Окупаемость затрат предприятий Зуевского района в среднем больше на 0,09 руб. И рентабельность продаж в Зуевском районе больше как с учетом субсидий, так и без их учета на 6,4 п.п. и 5,2 п.п. соответственно. В целом показатели финансовых результатов деятельности предприятий показывают, что предприятия Зуевского района работают более эффективно.

Подводя итог по первому  разделу следует отметить, что сельскохозяйственное производство очевидно более развито в Зуевском районе, из-за больших масштабов предприятий этого района, которые сопровождаются большими затратами, чем на предприятиях в Оричевском районе, а также более эффективно используют свой потенциал, что приводит к более рентабельной работе и извлечению большей прибыли. Зуевский район превосходит Оричевский по значительному количеству исследованных показателей, тем самым очевидна его большая развитость.

 

 

2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

2.1 Обоснование  объема выборочной совокупности

 

При определении необходимой  численности выборки необходимо учитывать вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статистического  исследования.

При проведении курсовой работы для проведения расчетов могут быть использованы показатели, представленные в таблице 7. Для определения из средних арифметических значений и  коэффициентов вариаций необходимы предварительные расчеты, пример представлен  в приложении 1.

Определяем фактический  размер предельной ошибки выборки по формуле:                           

,

где  t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности суждения (P) (например, при P=0,954; t=2);

V – коэффициент вариации признака.

Таблица 7 – Расчет фактической  величины предельной ошибки и необходимости  численности выборки

Показатель	Фактические значения			Необходимая численность  выборки при =14,1%
		V,%
Урожайность, ц/га	17,76	31,48	13,42	20
Себестоимость 1 ц зерна, руб.	279,23	22,64	9,65	10
Затраты на 1 га посева, руб.	5040,05	40,5	17,27	33

 

Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации V^н≤33%. Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки равной 22 хозяйствам (n=22).

 

В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,1%, т.е.

 

где V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимально  допустимую величину предельной ошибки выборки по 3-м показателям необходимо отобрать от 10 до 20 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 22 единицам, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%.

2.2 Оценка параметров  и характера распределения статистической  совокупности

1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по урожайности (ц/га), т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку: 6,3; 7,7; 11,6; 12,4; 13,3; 13,7; 14,8; 15,1; 15,2; 16,6; 18,8; 18,8; 19,6; 20,1; 20,5; 20,8; 21,0; 22,0; 22,1; 25,8; 26,0; 28,6.
2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k=1+3,322 lg N,

где N – число единиц совокупности.

При N=22 lg 22= 1,34  k= 1+3,3221,34=5,455.

3. Определяем шаг интервала:

,

где и - наименьшее и наибольшее значение группировочного признака;

k – количество интервалов.

(ц/га)

4. Определяем границы интервалов хозяйств.

Для этого  = 6,3 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: + h = 6,3+4,46= 10,76. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h) определяем верхнюю границу второго интервала 10,76+4,46=15,22. Аналогично определяем границы остальных интервалов.

5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы (таблица 8).

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по урожайности

Группы хозяйств по урожайности, ц/га	Число хозяйств
6,3 – 10,76	2
10,76 – 15,22	7
15,22 – 19,68	4
19,68 – 24,14	6
24,14 – 28,6	3
Итого	22

 

Для наглядности интервальные ряды распределения изобразим графически в виде гистограммы (рисунок 1). Для  её построения на оси абсцисс откладывают  интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.

Рисунок 1 – Гистограмма  распределения хозяйств по урожайности

Для выявления характерных  черт, свойственных ряду распределения  единиц, могут быть использованы следующие  показатели:

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

Средняя величина признака определяется по формуле средней арифметической взвешенной:

,

где – варианты, - средняя величина признака; - частоты распределения.

В интервальных рядах в  качестве вариантов () используют серединные значения интервалов.

 

Мода – наиболее часто встречающееся значение признака, определяемое по формуле:

,

где - нижняя граница модального интервала;

- величина интервала;

- разность между  частотой модального и домодального  интервала;

- разность между  частотой модального и послемодального интервала.

 

 

Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяемое по формуле:

,

где - нижняя граница медиального интервала;

h – величина интервала;

 – сумма частот распределения;

- сумма частот  домедиальных интервалов;

 – частота  медиального интервала.

.

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

Размах  вариации определяется как разность между наибольшим (максимальным) и наименьшим (минимальным) значением признака:

 

Дисперсия показывает среднюю величину отклонений отдельных вариантов от средней арифметической и определяется по формуле:

 

Среднее квадратическое отклонение признака от средней арифметической определяется как корень квадратный из дисперсии:

 ц/га

Для определения коэффициента вариации используют формулу:

 

Коэффициент вариации является наиболее универсальной характеристикой  степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят  о степени однородности статистической совокупности. Если V < 33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака, а если V > 33% - то неоднородной.

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

 

Если > 0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства < < .

При < 0 распределение будет иметь левостороннюю асимметрию, при этом > > . Симметричным считается распределение, в котором = 0 и = = .

 

Если < 0, фактическое (эмпирическое) распределение является низковершинным по сравнению с нормальным распределением. Если же > 0, то распределение следует признать высоковершинным по сравнению с нормальным (при нормальном распределении = 0).

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

Таблица 9 – Расчетные  данные для определения показателей  вариации, асимметрии и эксцесса

Серединное значение интервала  урожайности, ц/га (	Число хозяйств ()	Отклонение от = (ц/га)
8,53	2	- 9,12	166,35	- 1517,1	13835,96
12,99	7	- 4,66	152,01	- 708,36	3300,97
17,45	4	- 0,2	0,16	- 0,032	0,0064
21,91	6	4,26	108,89	463,85	1976,01
26,37	3	8,72	228,12	1989,16	17345,51
Итого	22	Х	655,53	227,52	36458,46

 

1. Дисперсия:
2. Среднее квадратическое отклонение: ц/га
3. Коэффициент вариации:
4. Коэффициент асимметрии:
5. Эксцесс:

Таким образом, средний уровень  урожайности в хозяйствах исследуемой  совокупности составил ц/га при среднем квадратическом отклонении от этого уровня ц/га или . Так как коэффициент вариации (V=30,9%) меньше 33%, то совокупность единиц является однородной.