КУРСОВАЯ РАБОТА

 

на тему: «Статистический анализ зерновых культур на примере ЗАО «Ташлинское»»

 

 

Содержание

Введение

1. Понятие урожайности и статистические методы анализа урожайности
2. Природно-экономическая характеристика ЗАО «Ташлинское»
3. Статистический анализ динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»
   • Анализ показателей динамики урожайности
   • Выявление основной тенденции и прогнозирование на основе уравнения тренда
   • Индексный анализ урожайности и валовых сборов
   • Корреляционно-регрессионный анализ урожайности зерновых

4. Пути повышения урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»

Выводы и предложения

Список использованной литературы

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Сложившаяся в стране негативная экономическая ситуация, заполнение рынка импортным продовольствием нацеливают сельскохозяйственные предприятия на поиск внутренних резервов увеличения производства конкурентоспособной продукции. Государство не только не в состоянии оказать экономическую и социальную поддержку хозяйствам, но и вынужденно ужесточить режим бюджетного финансирования. Однако и в этих сложных условиях главными задачами хозяйств были и остаются: идти вперед, проводить весенне-полевые работы, готовится к уборке урожая, убирать все
выращенное на земле, сохранить основное поголовье крупного рогатого
скота, повысить материальное состояние тружеников предприятия.
Урожайность – важнейший показатель, отражающий уровень интенсификации
сельскохозяйственного производства. От правильного планирования и
прогнозирования уровня урожайности сельскохозяйственных культур во
многом зависит качество планово экономического уровня этих экономических
категорий, как себестоимость, производительность труда, рентабельность и
другие экономические показатели. Таким образом, урожайность культур в
каждом хозяйстве играет одну из первых ролей, и производитель
сельскохозяйственной продукции должен стремиться к постоянному повышению урожайности всех культур. В моем случае будет рассматриваться
урожайность зерновых культур, которая играет важную роль. Чтобы повысить урожайность данных культур, нужно знать факторы, влияющие
на нее.

Целью курсовой работы является статистический анализ зерновых культур в ЗАО «Ташлинское». В соответствии с поставленной целью курсовой работы рассматриваются следующие задачи:

• Дать понятие урожайности и изложить теорию статистических методов анализа урожайности
• Отразить природно-экономическую характеристику ЗАО «Ташлинское»
• Провести статистический анализ динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»
• Затронуть пути повышения урожайности зерновых культур в данном хозяйстве

При этом чтобы более точно определить закономерности, складывающиеся в развитии урожайности, я проведу анализ при помощи динамических рядов. Это даст возможность определить тенденцию развития урожайности. Для выявления тенденции воспользуюсь аналитическим методом. Для характеристики изменения валового сбора урожайности воспользуюсь индексным анализом. Как уже говорилось, на урожайность влияет множество факторов. Для выявления их влияния применю корреляционно-регрессионный анализ, а в качестве фактора возьму прямые затраты труда на 1 ц. зерна.

Написанию курсовой работы предшествовало изучение многочисленных литературных первоисточников и второисточников. Большую помощь оказали публикации в таких журналах, как «Зерновые культуры», «Зерновое хозяйство», «Земледелие», «Экономика сельского хозяйства России». Интересны и содержательны статьи всех авторов. Каждый из них освещает определенную сторону проблемы со своих собственных позиций, что позволяет задуматься и составить своё мнение.

Нужно отметить, что не все вопросы, касающиеся урожайности, освещены достаточно полно в журнальных и газетных статьях. Например, очень сложно найти публикации, затрагивающие понятие урожайности, что привело к использованию книг: «Статистика сельского хозяйства» В.Н. Афанасьева и А.И. Марковой, «Некоторые проблемы анализа и управления формирования урожайности» Р.Х. Абдрашитова, «Справочник по зерновым культурам» и др. Все цифровые данные, используемые в курсовой работе, взяты из годовых отчетов и первичных документов ЗАО «Ташлинское».

 

 

1 Понятие урожайности и статистические методы анализа урожайности

 

1.1 Значение и задачи статистики урожая и урожайности

Урожай и урожайность — важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень
урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в
которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество
организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.
Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы правильно
определить уровни урожая и урожайности и их изменения по сравнению с
прошлыми периодами и планом; раскрыть, путем анализа, причины изменений
в динамике и факторы, обусловившие различия в уровнях урожайности между
зонами, районами, группами хозяйств; оценить эффективность различных
факторов урожайности; выяснить неиспользованные резервы повышения
урожайности.[1, 46]

1.2 Понятие об урожайности и ее показатели.

Под урожаем сельскохозяйственная статистика понимает общий размер
продукции данного вида (данной культуры), получаемой со всей площади
посева культуры в хозяйстве, районе, области, стране.
Под урожайностью подразумевается средний размер той или иной продукции
растениеводства с единицы посевной площади данной культуры.
Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры,
а урожайность — продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее
возделывания.[2,16]

Различают несколько видов (показателей) урожайности. Потенциальная урожайность – максимальное количество продукции, которую можно получить с единицы площади при полной реализации продуктивных возможностей культуры или сорта в условиях оптимальных погодных условий. Потенциальная урожайность в какой-то мере характеризует биологическую и климатическую продуктивность агроценозов.

Хозяйственная урожайность, используемая для экономико-статистических расчетов, показывает фактический сбор в конкретных хозяйствах с единицы площади, при этом собранная и учтенная продукция определяется различными способами:

• В первоначально оприходованном (чистом) весе на единицу посевной площади;
• В экономических целях, в большей мере, отношением валового сбора к уборочной площади (т.е. дается объем продукции с единицы обработанной в период уборки территории)

В планировании, учете и экономическом анализе используются и другие показатели урожайности. Например, плановая, ожидаемая, урожайность на корню. [3,26]

1.3 Статистические методы выявления динамики урожайности зерновых культур.

Явления общественной жизни, изучаемые социально – экономической
статистикой, находятся в непрерывном изменении и развитии. По этому одной из важнейших задач статистики является изучение изменения общественных явлений во времени – в динамике. Эту задачу статистика решает путем построения и анализа рядов динамики.

Ряд динамики – это ряд числовых значений статистического показателя,
расположенных в хронологической последовательности. Каждое числовое
значение показателя, характеризующее величину, размер явления,
называется уровнем ряда.

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:

, (1.1)

где - – абсолютный прирост;

       – уровень сравниваемого периода,

       – уровень базисного периода.

При сравнении с переменной базой абсолютный прирост будет равен:

, (1,2)

где - – уровень непосредственно предшествующего периода.

Абсолютный прирост с переменной базой иначе называют скоростью роста. [4,288]

Связь между базисными и цепными абсолютными приростами состоит в том, что сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту последнего периода динамики: .

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 характеризует отношение двух уровней динамики и выражается в коэффициентах или процентах.

При сравнении с постоянной базой:

.(1.3)

При сравнении с переменной базой:

.(1.4)

Если темп роста больше 1 (или 100%), то это показывает на увеличение изучаемого уровня по сравнению с базисным или предыдущим.

Между цепными и базисными темами роста, выраженными в форме
коэффициентов, существует определенная взаимосвязь: произведение
последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста по последнему периоду времени.[5,454]

Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах, показывает на сколько процентов изменится сравниваемый уровень с уровнем применяемым за базу сравнения.

Базисный темп прироста вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста на уровень, принятый за базу сравнения: .(1.5)

Цепной темп прироста – это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста к уровню непосредственно предшествующего периода:

.(1.6)

Между показателями темпа роста и темпа прироста существует взаимосвязь:или .

Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называется абсолютным значением одного процента прироста:

.(1.7)

Графически динамика явлений наиболее часто изображается в виде
столбиковых и линейных диаграмм. Применяются и другие формы диаграмм –
фигурные, квадратные, секторные и т.п.

Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления за ряд периодов определяют различного рода средние показатели:

• Средний уровень;
• Средний абсолютный прирост;
• Средний темп роста и прироста.

Средний уровень ряда характеризует типичную величину абсолютных уровней. В интервальном ряду:

, (1.8)

где - n – число уровней ряда;

         уровень ряда динамики, сохранившийся без изменения в течение

промежутка времени

В моментном ряду с равностоящими датами:

, (1.9)

где - – число дат,

         – уровни ряда в последовательные моменты времени.

В моментном ряду с не равностоящими датами:

, (1.10)

где - уровень ряда динамики, сохранившийся без изменения в течении промежутка времени .

Средний абсолютный прирост – обобщающая характеристика индивидуальных абсолютных приростов, рассчитывается как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные промежутки времени:

. (1.11)

Средний коэффициент роста вычисляется по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за определенные периоды:

, (1.11)

где - – коэффициенты роста по сравнению с уровнем

   предшествующего периода;                      

       – число уровней ряда.

Средний коэффициент роста можно определить и по абсолютным уровням:

. (1.12)

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах:

. (1.13)

Одна из важнейших задач анализа динамики – выявление и количественная
характеристика основной тенденции развития.

Под тенденцией понимается общее направление к росту, снижению или
стабилизации уровня явления с течением времени. Основную тенденцию можно представить либо аналитически – в виде уравнения тренда, либо
графически.
В статистике используются различные приемы и способы выявления и
характеристики основной тенденции – и элементарные, и более сложные.
Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления является – метод усреднения по левой и правой половине. Ряд динамики разделяют на две части, по каждой из них находят среднее арифметическое значение и через полученные точки на графике проводят линию тренда.

Второй прием – метод укрупнение интервалов. Этот способ заключается в переходе от интервалов менее продолжительных к более продолжительным. При укрупнении интервалов число членов динамического ряда сильно сокращается, в результате чего движение уровня внутри укрупненного интервала выпадает из поля зрения.

В связи с этим для выявления основной тенденции и более детальной его характеристики используется сглаживание ряда с помощью метода скользящей средней. Вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, а затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее начиная с третьего и т.д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы «скользят» по временному ряду от его начала к концу. Отсюда и название – скользящая средняя.[6,235] Для каждого конкретного ряда динамики алгоритм расчета скользящей средней следующий:

1.определить интервал сглаживания, т.е. число входящих в него уровней m;

2. вычислить среднее значение уровней, образующих интервал сглаживания, которое одновременно является сглаживающим значением уровня, находящегося в центре интервала сглаживания при условии, что m – нечетное число по одной из формул:

; , (1.14)

где - – фактическое значение i-того уровня;

         – число уровней, входящих в интервал сглаживания;

         ;

         текущий уровень ряда динамики;

         i – порядковый номер уровня в интервале сглаживания.

Однако скользящая средняя не дает аналитического выравнивания тренда.

Аналитическое выравнивание ряда динамики позволяет получить
аналитическую модель тренда. Это метод основан на моделировании
динамического ряда. При этом уровни динамики рассматриваются как функция
от времени:, где - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.
Наиболее часто в экономике применяются:

• Линейная функция ;
• Парабола второго порядка ;
• Показательная функция .

Выбор формы кривой во многом определяет результаты экстраполяции тренда.

Основанием для выбора вида кривой должен служить содержательный анализ сущности развития данного явления. Во всяком случае, при оценке степени пригодности той или иной кривой для выравнивания последнее слово остается за ним. На практике для этих целей можно использовать графическое изображение уровней динамического ряда. Однако из графического представления эмпирических данных не всегда удается однозначно выбрать форму уравнения. Поэтому целесообразно воспользоваться графическим изображением сглаженных уровней, в котором случайные и волнообразные колебания в некоторой степени оказываются погашенными.

Анализируя динамику урожайности, надо иметь в виду, что изменение урожайности, с одной стороны, зависит от производственно-экономических факторов: дозы удобрений, селекции и семеноводства, общего уровня агротехники, наличия и использования основных средств и др. Эти изменения выражаются в более или менее постоянном повышении уровня урожайности, которое вызвано улучшением вышеперечисленных факторов. С другой стороны, на рост урожайности оказывают сильное влияние метеорологические факторы: осадки, температура воздуха, высота снежного покрова, влажность почвы и т.д. Особенностями динамики урожайности определяются задачи ее

статистического исследования. [1, 56]

Для характеристики изменения валового сбора урожайности используется индексный метод. Индекс – это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления. [5,528]

Валовой сбор и урожайность анализируются с помощью следующей индексной системы:

а) индекс валового сбора и абсолютный прирострассчитывают по формулам:

; , (1.15)

где - посевная площадь (га) в базисный период;

         посевная площадь (га) в отчетный период;

урожайность (ц/га) в базисный период;

урожайность (ц/га) в отчетный период;

б) индекс валовых сборов можно представить как произведение индексов урожайности () и посевных площадей ():

; (1.16)

в) абсолютные приросты валовых сборов определяются за счет влияния:

урожайности:

; (1.17)

посевных площадей:

; (1.18)

г) общий индекс посевных площадей можно представить как произведение общих индексов размера и структуры посевных площадей:

. (1.19)

Общий индекс размера посевной площади равен:

. (1.20)

Абсолютный прирост валового сбора за счет размера посевной площади определяется так:

. (1.21)

Влияние структуры на валовой сбор измеряется:

а) индексом структуры:

; (1.22)

б) абсолютным приростом:

. (1.23)

При правильном расчете индексной модели должны выполняться равенства:

; .[7, 16]

Для более глубокого исследования взаимосвязи социально экономических явлений рассмотренные статистические методы часто оказываются недостаточными, ибо они не позволяют выразить имеющуюся связь в виде определенного математического уровня, характеризующего механизм взаимодействия факторных и результативных признаков. Это устраняет метод анализа регрессий и корреляций – корреляционно-регрессионный анализ (КРА), являющийся логическим продолжением, углублением более элементарных методов.

Он заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего
зависимость явлений от определяющих его факторов.
КРА состоит из следующих этапов :

1. Предварительный (априорный) анализ;
2. Сбор информации и первичная обработка;
3. Построение модели (уравнения регрессии);
4. Оценка и анализ модели.

Подобное деление на этапы весьма условно, так как отдельные стадии тесно связаны между собой и нередко, результат полученный на одном этапе,
позволяет дополнить, скорректировать выводы более ранних стадий КРА.
Основным и обязательным условием корректности применения КРА является
однородность исходной статистической совокупности. Так например если,
изучается зависимость урожайности определенной сельскохозяйственной
культуры от количества внесенных удобрений, очень важно, чтобы
совокупность колхозов была однородна по климатическим условиям,
почвенным зонам, специализации и т.п., различие которых оказывает
влияние на величину урожайности.

Корреляционно-регрессионные модели могут быть использованы для решения различных задач: для анализа уровней социально – экономических явлений и процессов, например, для анализа хозяйственной деятельности предприятия и вскрытия резервов, для прогнозирования и различных плановых расчетов. [5,332]

Использование моделей позволяет значительно расширить возможности
анализа, в частности анализа хозяйственной деятельности предприятий.

 

 

ПРИРОДНО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЗАО «ТАШЛИНСКОЕ»

 

Закрытое акционерное общество зерно-мясо-молочного направления «Ташлинское» действует с 1998 года в порядке, предусмотренном Федеральным законом «Об акционерных обществах», Федеральным законом «О рынке ценных бумаг», Гражданским кодексом РФ, настоящим уставом и иным действующим законодательством РФ. Общество создано без ограничения срока действия. Место нахождения общества: РФ, Оренбургская область,461192,Ташлинский район, п. Придолинный.

Целью деятельности общества является извлечение прибыли, удовлетворение общественных и личных потребностей акционеров.

Основными видами деятельности общества являются:

• Производство, переработка, хранение и реализация сельскохозяйственной продукции в соответствии с местными природными и экономическими условиями и конъюнктурой рынка на основе эффективного использования земли и других ресурсов
• Производство и сбыт товаров народного потребления и производственно-технического назначения
• Закупка у населения, фермеров и других хозяйств сельскохозяйственной продукции, сырья и материалов
• Торговая, закупочная, сбытовая деятельность, создание оптово-розничных подразделений, в том числе с правом реализации за валюту в соответствии с действующим законодательством
• Осуществление биржевой деятельности
• Производство строительно-монтажных, наладочных, отделочных и других видов строительных работ, развитие стройиндустрии, добыча и заготовка местного сырья для производства строительных материалов.
• Транспортировка грузов, в том числе по международным перевозкам, оказания услуг складского хозяйства
• Проведение работ и оказание услуг в области бытового обслуживания населения
• Организация общественного питания, создание с этой целью кафе и других предприятий
• Внешнеэкономическая деятельность, проведение переговоров, заключение контрактов, экспортно-импортных договоров в соответствии с действующим законодательством
• Другие виды деятельности, не запрещенные законодательством РФ.(Устав)

Основные поставщики и покупатели: Бузулук РЭС, МТС «Ташлинский», ЧП «Гревцев», Тоцкое ХПП, Константа-Сервис, ООО «Техник», Чп «Ротор», Ташлаветуправ, ООО «Маяк», ЧП «Волгунцева», ООО «Шинторг», ООО «Оренрегионгаз», колхоз Южный, Зооветснаб, Ташлалесхоз, автоцентр «КамАЗ», ЗАО «Шевченко», ООО «Контакт», ЧП «Дяувер», Зернотрейд, ОАО «Сельхозтехника», Оренбургское объединение по племенной работе, Новосергиевская нефтебаза, Сорочинскмежрайгаз, Переволоцкавтотранс, НПС «Кукуруза», центрдизинфекц, колхоз «40 лет Октября», колхоз имени Ленина, Буззооветснаб, Госсеминспект, Илек ДРСУ, Новое ГАТП-2, ООО «Алвик», ООО «Сиор», Братство «Афган», КФХ Углицкого, ООО «Агроснаб», ОАО «Сельский дом», Сорочинск МТС, Тоцк МТС, колхоз Пушкина, ЗАО «Кормовик», ЗАО «Автомобилист», Техцентр «Кировец», ООО «Никита», Тоцкнефтебаза, ООО «Строитель», ЗАО «АвиаУрал», Ташла ДРСУ, МТС «Оренбуржье», Краснохолм РТП, Оренснабтехсервис «Дон», ООО РИТЭКС, Сорочинская нефтебаза, Ташлаагроснаб, Сакмармаштехнострой, ООО «ОмегаМоторс», КФХ «Колос», ООО «Альфастрой», колхоз «Калинина», ЧП «Рахимкулов», ООО «Монолит», ЗАО «МПЗ Ташлинский», ЧП «Столяров», ООО «Стройснаб», Аудиттеплогаз, ООО «Автотрек», ЧП «Пудовкин, Агрызский ЛПХ, Новосергиевский механический завод, ООО «Авангард», Узел связи, «Антипенко», СПК «Бородинск», Госстрах, ООО «Эмаз», ООО «Источник», Кречетстройиндустрия, Вторчермет, ООО «Форум», Автодорожник, ЗАО «Магнитострой», ООО «Оформитель», Стройсервис, Ростехинвентарь, Газсервис, Сельмашзапчасть, Агромашхолдинг,ООО «Вега», магазин «Шавкун». (журнал-ордер №6)

Уставной капитал общества составляет 8 521 000 рублей. Уставной капитал общества состоит из номинальной стоимости обыкновенных именных бездокументарных акций, приобретенных акционерами (размещенные акции), в количестве 85 210 штук номинальной стоимостью 100 рублей каждая. Уставной капитал общества определяет минимальный размер имущества общества, гарантирующего интересы его кредиторов (Устав)

КЛИМАТ. Среднегодовое количество осадков составляет 363 мм (в период вегетации растений - 185 мм); среднегодовая температура воздуха колеблется в зависимости от времени года в пределах 4° С; сумма активных температур выше +10° составляет 2700° в год; господствуют восточныеные и юго-восточные ветры; число дней с суховеями в весенне-летне-осенний период-35-40; зима холодная, ветреная; высота снежного покрова достигает 30 см и более; лето жаркое, часто засушливое.

Растительность. Видовой состав степной местности беден – преобладает, в основном, ковыльно-типчаково-полынная, дерновинно-злаковая, разнотравная растительность (ковыль, крупка, полынь, молочай, клевер, вероника, чина луговая, коровяк, икотник, подорожник, шалфей, чернокорень, пырей, тысячелистник и др.). Встречаются дубовые и смешанные леса (колки), по берегам реки Иртек пойменный лес общей площадью 543 га.

ЖИВОТНЫЙ МИР. Выхухоль, лисица, крот, белка, ондатра, куница, норка, заяц, суслики, хомяки, тушканчики, полевки, пресмыкающиеся, змеи, ящерицы, муравьи, ежики, птицы степей, лещ, судак, плотва и др.

ТОПОНИМИКА. Некоторые леса, озера, расположенные вблизи поселка Придолинный, имеют свои названия. Самым знаменитым является лес Пионерский. Расположен он на юго-западе от села, в 300 метрах от школы. Есть также Солдатский лес, Круглый лес, Маканов лес, Бирючий лес, Грачатник.

ПОЧВЫ. Преобладают южные черноземы (87,5%); солонцы степные(2,9%), овражно-балочные (5,6%) и аллювиальные (2,5%). По механическому составу преобладают глинистые и тяжелосуглинистые почвы – 59,4%. Почвы нуждаются в защите от водной и ветровой эрозии. Для этого проводятся следующие мероприятия:

• агрономические - посев кулис на чистых нарах на площади 1190 га, плоскорезная обработка почвы с сохранением стерни на 1740 га, вспашка поперек склонов - 1615 га, задержание талых вод - на 500 га;
• лесомелиоративные – посадка полезащитных полос на площади 25 га, овражно-балочных насаждений – 50 га;
• культурно-технические – охрана и воспроизводство сенокосов и пастбищ. (книга о селе)

Землепользование представлено в таблице 1.

Таблица 1 – Состав и структура земельных угодий ЗАО «Ташлинское»

Землепользование по состоянию на 31 декабря 2004 г., га	Всего земли (по данным гос. учета земель)
Общая земельная площадь всего	16277
В том числе: Всего с/х угодий	15056
Из них: пашня	8966
сенокосы		501
пастбища (без оленьих)		5589
Лесные массивы		543
Древесно-кустарниковые растения		355
Пруды и водоемы		31
Дороги (км)		130
Болота		8
Прочие земли		154
Из с/х угодий земли, находящиеся в собственности организации		12590

Из таблицы 1 видно, что территория ЗАО «Ташлинское» занимает 16277 га. Наибольший удельный вес приходится на пашни (60 %) и пастбища (37 %) – предприятие зерно-мясо-молочного направления. На пруды и водоемы приходится 21 %, а на болота всего лишь – 5 %. Это благоприятно сказывается на производственной деятельности предприятия.

Удаленность некоторых полей от населенных пунктов 10-12 км, что осложняет проведение посевных и уборочных работ. Пахотные земли представляют собой, в основном, ровные поверхности рельефа, крутизна склонов невелика. Размеры полей достигают 600 гектаров.

Земельные угодья размещены на территории трех производственных отделений, которые входят в состав ЗАО. Первое находится в поселке Криницы, второе и третье – в поселке Придолинном, которое является центральной усадьбой хозяйства.

 

Рисунок 1 – Схема построения производственной структуры ЗАО «Ташлинское»

Из рисунка видно, что отделения № 1 и № 2 занимаются одинаковыми видами хозяйственной деятельности, а отделение № 3 имеет расширенные возможности и к уже имеющимся видам деятельности присоединяется свиноводство. Все отделения связаны между собой производственным процессом и с центральной усадьбой, откуда получаются приказы и куда направляются отчеты о проделанной работе.

Занятых коллективным производством в ЗАО «Ташлинское» - 208 человек. Состав и структура работников ЗАО представлены в таблице 2.

 

Таблица 2 – Динамика состава и структуры работников ЗАО «Ташлинское»

 

Категория работников	2002 г.		2003 г.		2004 г.		2004 г. в % к 2002 г.
	Чел.	%	Чел.	%	Чел.	%
По с/х организации –   всего	210	100,0	208	100,0	208	100,0	99,0
В том числе: рабочие, занятые в с/х производстве – всего	171	81,4	161	77,4	179	86,1	104,7
В том числе: рабочие постоянные	127	60,4	116	55,8	144	69,3	113,4
Из них: трактористы-машинисты	41	19,5	37	17,8	44	21,2	107,3
Операторы машинного доения	27	12,8	28	13,5	33	15,9	122,2
Скотники крупного рогатого скота	33	15,7	25	12,0	36	17,3	109,0
Работники свиноводства	26	12,4	26	12,5	31	14,9	119,2
Работники сезонные и временные	2	1,0	6	2,9	3	1,4	150,0
служащие	42	20,0	39	18,7	32	15,4	76,2
Из них: руководители	13	6,2	13	6,2	12	5,8	92,3
специалисты	29	13,8	26	12,5	20	9,6	69,0
Рабочие, занятые в подсобных предприятиях и промыслах	27	12,9	34	16,4	19	9,1	70,3
Рабочие торговли и общепита	8	3,8	8	3,8	7	3,4	87,5
Рабочие детских учреждений, учебных заведений и курсов при хозяйстве	4	1,9	4	1,9	3	1,4	75,0
Работники, занятые на строительстве хозспособом	-	-	1	0,5	-	-	-

Из таблицы 2 видно, что численность работников за 2003-2004 гг. по сравнению с 2002 г. сократилась на 2 человека. Это сокращение не играет значительной роли, но хозяйство лишилось специалистов, что связано с уходом на пенсию по выслуге лет. Нужно заметить, что численность работников по категориям меняется по годам, однако численность, например, руководителей остается постоянной (13 человек) в 2002-2003 гг. и в 2004 г. сокращается на одного. Тот же самый процесс наблюдается с рабочими торговли и общепита, а также рабочими детских учреждений, что связано с увольнениями работников в этих отраслях из-за продовольственной и демографической проблемы в хозяйстве. Если смотреть по категориям, то наибольший удельный вес составляют работники, занятые в сельскохозяйственном производстве (81,4 %, 77,4 %, 86,1 %). Причем в 2003 г. их численность меньше, а в 2004 г. больше, чем в 2002 г. Это связано с переездом многих семей рабочих в период с 2002 по 2003 гг., когда хозяйство не выполняло нужную норму и относилось к убыточным, и приездом новых семей из приграничного Казахстана в 2004 г., когда хозяйство стало повышать уровень производства. Относительная характеристика состава и структуры работников в среднем за 3 года сократилась в 0,99 раза. Если смотреть по категориям, то наибольшее уменьшение наблюдается среди специалистов (в 0,69 раза), а увеличение – среди операторов машинного доения (в 1,22 раза).

Каждое отделение имеет собственного управляющего, который отчитывается перед директором и несет ответственность по своим обязательствам. Схема управления предприятием представлена на рисунке 2.

Органами управления всех трех отделений являются:

• Общее собрание акционеров (высший орган управления обществом);
• Наблюдательный совет;
• Единоличный исполнительный орган (директор).

Все главные специалисты подчиняются директору и, в свою очередь, руководят остальными специалистами и техническим персоналом.

 

Таблица 3 – Динамика состава и структуры основных фондов ЗАО «Ташлинское»

Группы основных фондов	2002 г.		2003 г.		2004 г.		2004 г. в % к 2002 г.
	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%
Здания	18355	32,8	18187	32,0	16257	29,5	88,6
Сооружения и передаточные устройства	19787	35,3	19787	34,8	19787	36,0	100,0
Машины и оборудование	11689	20,8	12042	21,2	10982	20,0	94,0
Транспортные средства	2284	4,1	2411	4,2	3145	5,7	137,7
Производственный и хозяйственный инвентарь	123	0,2	123	0,2	20	0,1	16,3
Рабочий скот	19	0,1	27	0,1	25	0,1	131,6
Продуктивный скот	3763	6,7	4312	7,5	4735	8,6	125,8
Итого	56020	100,0	56889	100,0	54951	100,0	98,1

Анализируя таблицу 3, можно сказать, что за три года произошло сокращение числа основных фондов в 0,98 раз. При этом уменьшение затронуло не все группы основных фондов. Серьезному сокращению подверглись: производственный и хозяйственный инвентарь (в 0,16 раза), здания (в 0,89 раза), машины и оборудование (в 0,94 раза). Остальные группы основных фондов претерпевали увеличение своей численности, особенно это коснулось транспортных средств (в 1,38 раз), рабочего и продуктивного скота (в 1,32 и 1,26 раз соответственно). Численность сооружений и передаточных устройств осталась без изменений за все три года. Если анализировать основные фонды по группам, можно заметить, что наибольший удельный вес приходится на сооружения и передаточные устройства (35,3 %, 34,8 %, 36,0 % соответственно в 2002, 2003, 2004 гг.), а наименьший на рабочий скот (0,1 %), численность которого остается постоянной за все три года.

 

 

 

Таблица 4 – Динамика состава и структуры затрат на производство и реализацию продукции ЗАО «Ташлинское»

Элементы затрат	2002 г.		2003 г.		2004 г.		2004 г. в % к 2002 г.
	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%	тыс. руб.	%
Материальные затраты	16586	74,4	22540	78,8	26191	82,0	157,90
В том числе: семена и посадочный материал	2273	10,2	1717	6,0	2543	8,0	0,35
Корма	3413	15,3	5529	19,3	6780	21,2	198,70
Из них: корма собственного производства	3127	14,0	5307	18,5	5996	18,7	191,70
Прочая продукция с/х	36	0,2	51	0,2	32	0,1	88,90
Минеральные удобрения	-	-	25	0,1	-	-	-
Электроэнергия	365	1,6	538	1,9	890	2,8	243,80
Нефтепродукты	3077	13,8	3321	11,6	4268	13,4	138,70
Запасные части и другие материалы для ремонта основных средств	2694	12,1	1550	5,4	2929	9,2	108,70
Оплата услуг и работ, выполненных сторонними организациями – всего	4728	21,2	9809	34,3	8749	27,4	185,00
В том числе: по транспортировке грузов	247	1,1	943	3,3	334	1,1	135,20
По улучшению земель, химизации почв и другим агрохимическим работам	-	-	1010	3,5	7	0,1	-
По ремонту техники	355	1,6	420	1,5	365	1,1	102,80
По зоотехническому и ветеринарному обслуживанию	-	-	-	-	90	0,3	-
Затраты на оплату труда	1443	6,5	1300	4,6	3157	9,9	218,80
Отчисления на соц. нужды	401	1,8	400	1,4	402	1,3	100,20
Амортизация	3718	16,6	3661	12,8	1915	6,0	51,50
Прочие затраты	160	0,7	699	2,4	265	0,8	165,60
Итого по элементам затрат	22308	100,0	28600	100,0	31930	100,0	143,10

Из таблицы 4 видно, что наибольший удельный вес во всех трех периодах составляют материальные затраты (74,4 %, 78,8 %, 82 % в 2002, 2003, 2004 гг. соответственно), среди них – корма, так как предприятие зерно-мясо-молочного направления. При этом, если смотреть распределение затрат по годам, то с каждым годом происходит увеличение затрат и за все три года они увеличились в 1,43 раза. Это говорит о том, что предприятие, увеличивая затраты на производство и реализацию продукции, увеличивает и само производство, тем самым становится более прибыльным. Нужно заметить, что затраты по улучшению земель, химизации почв (3,5 % в 2003 г., 0,1 % в 2004 г.); по зоотехническому и ветеринарному обслуживанию практически отсутствуют (только в 2004 году 0,3 %), что дает право предположить, что мероприятия по повышению урожайности и продуктивности животных стали проводиться только в 2004 г.

 

Таблица 5 – Динамика экономической эффективности производственной деятельности ЗАО «Ташлинское»

 

Показатели	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2004 г. в % к 2002 г.
1. Валовая продукция в сопоставимых ценах 1994 г., тыс. руб.	1208	1638	1417	117,3
В том числе: На 1 работника, руб.	5752	7875	6813	118,5
На 1000 руб. стоимости основных производственных фондов, руб.	22	29	26	118,2
на 1 рубль затрат, руб.	0,054	0,057	0,044	81,5
2. Товарная продукция, всего, тыс. руб.	749	934	907	121,1
3. Уровень товарности, %	62	57	64	-
4. Реализованная продукция, всего, тыс. руб.	14953	41347	23733	158,7
5. Затраты на производство и реализацию продукции, всего, тыс. руб.	22308	28600	31930	143,1
В том числе: на 1 работника, руб.	106229	137500	153510	144,5
На 1000 руб. стоимости основных производственных фондов, руб.	398	503	581	146,0
6. Прибыль (убыток (-)), всего, тыс. руб.	-457	3907	5703	-
В том числе: на 1 работника, руб.	-2176	18783	27418	-
На 1000 руб. стоимости основных производственных фондов, руб.	-8,2	68,7	103,8	-
7. Уровень рентабельности (убыточности(-)), %	-2,8	10,3	29,6	-

Анализ таблицы 5 показывает, что за три года объем валовой продукции повысился в 1,17 раз, что означает увеличение объемов производства. Это может происходить из–за себестоимости, если она падает с каждым годом. Если рассматривать прибыльность, то нужно заметить, что в 2002 году ЗАО было очень убыточным (-457 тыс. руб.). Это связано с тем, что в хозяйстве происходили серьезные изменения. Большое количество продукции было потеряно из-за несвоевременной уборки, нехватки транспорта, увольнения работников, занятых в сельском хозяйстве. В последующие годы происходит постепенное увеличение доходов до 5703 тыс. руб., хозяйство становится прибыльным, благодаря стабилизации существующего в 2002 г. положения. Уровень рентабельности показывает, что в 2002 г. материальные, трудовые и денежные ресурсы и природные богатства использовались не в полную силу. А в 2004 г. (29,6%) уровень рентабельности выступает показателем экономической эффективности производства.

 

3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР

 

3.1 Анализ показателей динамики урожайности

Проведем анализ показателей динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское» за 1994-2004 гг. Для удобства и наглядности исходные и рассчитанные показатели изложены в табличной форме (таблица 6).

Таблица 6 – Динамика урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское» за 1994-2004 гг.

 

Го-ды	Урожайность, ц/га	Абсолютные приросты (снижения), ц/га в год		Темпы роста, %		Темпы прироста, %		Абсо-лютное значе-ние 1 % прирос-та, ц/га
		базис-ные, с 1994 г.	цепные	базис-ные, с 1994 г.	цепные	базис-ные, с 1994 г.	цепные
1994	10,1	-	-	100,0	-	0,0	-	-
1995	6,8	-3,3	-3,3	67,3	67,3	-32,7	-32,7	0,101
1996	8,5	-1,6	1,7	84,2	125,0	15,8	25,0	0,068
1997	7,1	-3	-1,4	70,3	83,5	-29,7	-16,5	0,085
1998	6,3	-3,8	-0,8	62,4	88,7	-37,6	-11,3	0,071
1999	7,3	-2,8	1,0	72,3	115,9	-27,7	15,9	0,063
2000	8,9	-1,2	1,6	88,1	121,9	-11,9	21,9	0,073
2001	7,4	-2,7	-1,5	73,3	83,2	-26,7	-16,8	0,089
2002	8,8	-1,3	1,4	87,1	118,9	-12,9	18,9	0,074
2003	10,8	0,7	2,0	106,9	122,7	6,9	22,7	0,088
2004	9,7	-0,4	-1,1	96,1	89,8	-3,9	-10,2	0,108

 

Из таблицы 6 видно, что абсолютное изменение уровня не является константой тенденции. В течение 11 лет урожайность зерновых культур характеризуется как абсолютными приростами (например, в 1996, 1999, 2000, 2002 гг.), так и абсолютными сокращениями (например, в 1995, 2004 гг.). Это говорит о том, что урожайность зерновых изменяется не с определенной тенденцией, а хаотически, что зависит от факторов, влияющих на урожайность в каждый конкретный год (осадки, температура воздуха, влажность почвы, дозы удобрений и т.д.). Если сравнивать относительные характеристики урожайности за три последних года, то можно отметить, что наибольшего темпа роста урожайность достигла в 2003 г. и превысила норму на 22,7 %. А за все 11 лет урожайность увеличилась в 0,96 раза.

Используя данные таблицы 6. построим график динамики урожайности, изображенный на рисунке 3.

Рисунок 3 – Динамика урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»

Графическое изображение позволяет наиболее наглядно представить динамику урожайности. Из рисунка 3 видно, что наибольшего значения урожайность достигла в 2003 году (10,8 ц/га). Это связано с тем, что в 2003 году была увеличена площадь, засеваемая зерновыми культурами и, вследствие благоприятных погодно-климатических условий и применения высококлассных технологий, возрос валовой сбор. В 1998 году отмечен самый низкий уровень урожайности (6,3 ц/га), что обусловлено общим спадом в экономике и сельском хозяйстве как в общем по стране, так и в отдельных хозяйствах.

3.2 Выявление основной тенденции и прогнозирования на основе уравнения тренда

Используя данные об урожайности зерновых культур за 1994-2004 гг. в ЗАО «Ташлинское», определим тип тренда и вычислим оценки его параметров и сделаем прогноз на основе трендовой модели.

Графическое изображение во многих случаях позволяет приближенно выявить тип тенденции временного ряда. Используя пакет программ, имеющихся в ЭВМ, построим линию тренда двух видов: линейную (рисунок 4) и параболическую (рисунок 5).

Рисунок 4 – Линейная линия тренда

Рисунок 5 – Параболическая линия тренда

Видно, что параболический тренд хорошо подходит для отражения тенденции динамики урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское».

Предположим, что предварительная гипотеза о типе тренда выбрана на основе графического изображения. Проверим данную гипотезу по методике, разработанной М.С. Каяйкиной и А.И. Манеллей [ ,55] (таблица 7):

Таблица 7 – Проверка гипотезы о параболическом тренде урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»

Год	Урожайность, ц/га	Скользящие средние за 3 года	Абсолют-ные изменения	Средние по подпери-одам абсолют-ные измене-ния	Ускорения абсолют-ных изменений	Средние по подперио-дам ускорения абсолют-ных изменений
1994	10,1
1995	6,8	8,47
1996	8,5	7,47	-1,00	=-0,24		=0,4
1997	7,1	7,30	-0,17		0,83
1998	6,3	6,90	-0,40		-0,23
1999	7,3	7,50	0,60		1
2000	8,9	7,87	0,37	=+0,57	-0,23	=0,04
2001	7,4	8,37	0,50		0,13
2002	8,8	9,00	0,63		0,13
2003	10,8	9,77	0,77		0,14
2004	9,7	-	-	Общая средняя величина= +0,16	-	Общая средняя величина= +0,22
Итого	91,7	-	-		-

 

Далее проведем дисперсионный анализ различий между средними абсолютными изменениями (таблица 8) и средними ускорениями абсолютных изменений (таблица 9).

Таблица 8 – Дисперсионный анализ различий между средними абсолютными изменениями

Источник вариации	SS	df	MS	F	P-Значение	F критическое
Между группами	1,3122	1	1,3122	5,615091	0,05555	5,987374
Внутри групп	1,40215	6	0,233692
Итого	2,71435	7

Таблица 9 – Дисперсионный анализ различий между средними ускорениями абсолютных изменений

Источник вариации	SS	df	MS	F	P-Значение	F критическое
Между группами	0,255613	1	0,255613	1,277131	0,301576	5,987374
Внутри групп	1,200875	6	0,200146
Итого	1,456488	7

 

Из таблиц видно, что полученные значения F-критериев ниже табличных для значения 0,05, поэтому для того, чтобы выбрать лучшую модель, построим сводную таблицу, где отразим средние ошибки аппроксимации и F-критерии для обеих моделей (таблица 10).

Таблица 10 – Сводная таблица

Вид функции	Средняя ошибка аппроксимации	F-критерий Фишера
1. Линейная	0,138	5,62
2. Параболическая	0,830	1,28

Из таблицы 10 видно, что средняя ошибка аппроксимации для параболической модели значительно выше, а F-критерий ниже, чем для линейной. Принимается гипотеза о том, что тренд модели – парабола.

 

Уравнение параболического тренда имеет вид:

(3.1)

где - уровень тренда для периода или момента с номером ;

         свободный член уравнения, равный среднему уровню тренда для

     периода с нулевым номером ;

параметр тренда;      

квадратический параметр – константа тренда.

Система уравнений:

(3.2)

Таблица 11 – Расчетные данные для параболического тренда урожайности зерновых культур в ЗАО «Ташлинское»

Год	Урожайность, ц/га	Отклонение от центрального года	Расчетные величины
	yi	ti	ti2	ti3	ti4	yi ti	yi ti2
1994	10,1	-4,5	20,25	-91,125	410,0630	-45,45	204,525
1995	6,8	-3,5	12,25	-42,875	150,0630	-23,80	83,300
1996	8,5	-2,5	6,25	-15,625	39,0625	-21,25	53,125
1997	7,1	-1,5	2,25	-3,375	5,0625	-10,65	15,975
1998	6,3	-0,5	0,25	-0,125	0,0625	-3,15	1,575
1999	7,3	0,0	0,00	0,000	0,0000	0,00	0,000
2000	8,9	0,5	0,25	0,125	0,0625	4,45	2,225
2001	7,4	1,5	2,25	3,375	5,0625	11,10	16,650
2002	8,8	2,5	6,25	15,625	39,0625	22,00	55,000
2003	10,8	3,5	12,25	42,875	150,0630	37,80	132,300
2004	9,7	4,5	20,25	91,125	410,0630	43,65	196,425
Сумма	91,7	0,0	82,50	0,000	1208,6300	14,70	761,100

 

Уравнение тренда:

Интерпретация параметров тренда такова: урожайность зерновых культур в ЗАО «Ташлинское» в 1994-2004 гг. возрастала ускоренно, со средним ускорением: 2*0,125=0,25 ц/га в год за год, средний за весь период прирост объема урожайности составил 0,18 ц/га в год, средний уровень урожайности на середину периода равен 7,4.

Проведем прогнозирование урожайности зерновых культур на три года, последующих за последним годом динамического ряда. В решенное уравнение тренда подставим значения для 2005, 2006, 2007 гг.

Определим доверительные границы прогноза. Для этого рассчитаем среднюю ошибку тренда по формуле:

(3.3)

где - - среднее квадратическое отклонение уровней ряда от тренда;

номер периода или момента времени.

На основе средней ошибки тренда вычислим доверительную ошибку по формуле: .(3.4)

При вероятности F(t)-0,95 t-критерий Стьюдента равен 2,21:

Доверительные границы прогноза представлены в таблице 12.

Таблица 12 – Доверительные границы прогноза

Год
2005	12,17	12,5	11,84
2006	13,85	14,18	13,52
2007	15,78	16,11	15,45

 

Из таблицы 12 видно, что хозяйство прибыльное. И если в ЗАО «Ташлинское» будут поддерживать темпы производства, то урожайность будет увеличиваться, и к 2007 году с вероятностью 0,95 тренд урожайности зерновых культур пройдет в границах от 15,45 до 16,11 ц/га.

3.3 Индексный анализ урожайности и валовых сборов

Таблица 13 – Анализ валового сбора зерновых культур

Культуры	Посевная площадь, га		Урожайность, ц/га		Валовой сбор, ц
	Базисный период, n0	Отчетный период, n1	Базисный период, y0	Отчетный период, y1	Базисный период, y0n0	Отчетный период, y1n1	Условный период, y0n1
Пшеница озимая	400	300	18	16	7200	4800	5400
Рожь озимая	500	445	10	8	5000	3560	4450
Пшеница яровая	3500	3300	10	10	35000	33000	33000
Просо	255	225	9	6	2295	1530	2025
Ячмень	600	600	12	8	7200	4800	7200
Итого	5255	4900	X	X	56695	47690	52075

 

Рассмотрим, как изменился валовой сбор зерновых культур, и как повлияли на его изменения влияющие факторы:

Абсолютный прирост ц.

Валовой сбор уменьшился на 16 %, или на 9005 ц.

Общий индекс валового сбора можно представить как произведение двух индексов: урожайности и посевной площади:

Определим влияние урожайности отдельных культур:

.

Абсолютный прирост за счет влияния урожайности отдельных культур:

ц.

Валовой сбор за счет роста урожайности отдельных культур уменьшился на 9 %, или на 4385 ц.

Определим влияние посевной площади:

Абсолютный прирост за счет изменения посевной площади равен:

ц.

Валовой сбор уменьшился за счет изменения посевной площади на 8 %, или на 4620 ц.

Проверка:

;

ц.

Посевная площадь, в свою очередь, складывается из размера посевной площади отдельной культуры и соответственно имеет влияние удельный вес отдельных культур в общей площади посева. Поэтому общий индекс посевных площадейможно представить как произведение общих индексов размера и структуры посевных площадей:

Общий индекс размера посевной площади равен:

.

Абсолютный прирост валового сбора за счет размера посевной площади определяется так:

ц.

Валовой сбор зерновых культур за счет роста размера посевной площади уменьшился на 7 %, или на 3834 ц.

Влияние структуры:

Абсолютный прирост ц.

Общий индекс валового сбора можно представить как произведение трех общих индексов:

,

ц.

Кроме того, можно проанализировать изменение средней урожайности по группе однородных культур.

Общий индекс средней урожайности представляет собой отношение средней урожайности за отчетный период к средней урожайности за базисный период :

,

ц/га.

Средняя урожайность за отчетный период по сравнению с базисным периодом уменьшилась на 10 %, или на 1,1 ц/га.

На среднюю урожайность оказывают влияние изменения урожайности каждой культуры и их доля в общей площади посева, т. е. структура посевных площадей.

Общий индекс средней урожайности можно представить в виде произведения двух индексов:

;

;

;

ц/га;

Следовательно, средняя урожайность зерновых культур уменьшилась в основном за счет снижения урожайности каждой культуры, но структура посевных площадей тоже оказала своё влияние.

3.4 Корреляционно-регрессионный анализ урожайности зерновых культур

Прежде чем выполнить корреляционно-регрессионный анализ урожайности зерновых культур, необходимо проверить совокупность на однородность. Для этого рассчитаем коэффициент вариации, который характеризует долю среднего квадрата отклонений от средней величины, по формулам:

,(3.5)

где - – среднее квадратическое отклонение;

– среднее значение прямых затрат труда.

,(3.6)

где - – среднее квадратическое отклонение;

– среднее значение урожайности зерновых культур.

Используя данные таблицы 14 , рассчитаем коэффициент вариации для совокупности. Так как коэффициенты вариации не превышают 35 %, следовательно, совокупность считается однородной и для нахождения параметров уравнения применяется метод наименьших квадратов, а также метод проверки статистических гипотез.

Построим поле корреляции и по его виду определим форму зависимости между прямыми затратами труда на 1 ц. зерна и урожайностью зерновых культур.

Из рисунка 6 видно, что данные признаки имеют линейную зависимость, следовательно, уравнение имеет вид:

ỹ_x= а + bх, (3.7)

где - ỹ_x – теоретические значения результативного признака;

b – коэффициент регрессии;

х – значения факторного признака.

 

Рисунок 6 – Поле корреляции зависимости между урожайностью зерновых культур и прямыми затратами труда на 1 ц. зерна

 

По результатам регрессионного анализа, представленным в таблице 15:

а =4,067849;

 

 

b= 0,191648, тогда уравнение парной линейной регрессии примет вид:

ỹ_x= 4,067849 + 0,191648x.

Коэффициент регрессии показывает, если прямые затраты труда на 1 ц. увеличить на 1 тыс. руб., то урожайность зерновых культур увеличится на 0,191648 ц/га.

Связь между признаками прямая и сильная, так как коэффициент корреляции .

Вариация результата на 95 % объясняется вариацией фактора.

Теоретические значения результативного признака от фактических значений отличаются на 3,047156 %.

Влияние прочих факторов в данной модели составляет 5 %.

Коэффициент эластичности показывает: если увеличить прямые затраты труда на 1 % от своего среднего значения, то урожайность зерновых культур увеличатся на 0,512036 % в среднем по совокупности.

Качество модели хорошее, так как средняя ошибка аппроксимации (3,047156 %) составляет не более 8-10 %. Уравнение в целом статистически значимо, так как F_табл.< F_рас. (F_табл=5, 12; F_рас. =158, 8259).

Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза результативного признака. Рассчитаем прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора составит 110 % от среднего уровня. Если прогнозное значение прямых затрат труда составит x_p=1,1* 22,27273 = 24,500003 тыс. чел.- ч., тогда прогнозное значение урожайности зерновых культур составит:

ỹ_x= 4,067849 + 0,191648x _p = 8, 7632255 ц/га.

Доверительный интервал прогноза находится по формуле:

γ_у̃p = ỹ_p ± Δ ỹ_p

Δ ỹ_p = t_табл. * , (3.8)

где - ỹ_p – точечный прогноз признака результата;

t_табл. – коэффициент доверия;

– средняя стандартная ошибка прогноза.

Средняя стандартная ошибка прогноза находится по формуле:

, (3.9)

где - – среднее квадратическое отклонение регрессии;

n – число наблюдений; m – число параметров в уравнении.

= 0,35601;

Критическое значение t-статистики (t_табл.), определяемое по таблице распределения Стьюдента в зависимости от уровня значимости α = 0,05 и числа степеней свободы n-2, будет составлять 2,2622.

Предельная ошибка прогноза, которая в 95 % случаев не будет превышена, составит:

Δ ỹ_p = 2, 2622*0, 35601 = 0, 8054

Если прогнозное значение фактора составит 110 % от среднего уровня, то прогнозное значение результата будет находиться в интервале 7,96 ≤ γ_у̃p ≤ 9,57.

 

 

 

4 Пути повышения урожайности зерновых культур в зао «ташлинское»

 

На ход формирования урожая заметно влияют природные, погодно-климатические, геофизические, космические, общепланетарные факторы, а также антропогенное воздействие на окружающую среду и растения. К последним относятся и культура земледелия (технология возделывания, выбор сортов, применение удобрений, средств защиты от вредителей и болезней, мелиорация). Существенными могут оказаться сроки, условия и технико-экономические возможности сева. (1)

Урожайность систематически растет, благодаря совершенствованию технологии, повышению уровня интенсификации производства и внедрению новых сортов.(2)

Формирование высокопродуктивности посева зерновых требует точного регулирования многочисленных факторов, определяющих высокую биологическую и хозяйственную продуктивность растений. Поэтому процесс формирования урожая необходимо рассматривать в сочетании с агротехническими и климатическими факторами, влияющими на уровень урожайности. При этом только точное знание законов и закономерностей роста и развития культур, учет количественных и качественных дозировок основных факторов среды и агротехники, выбор этапов их наиболее эффективного воздействия на растения может обеспечивать успех в получении высокого урожая.(3)

Интенсификация современных технологий связывается не столько с увеличением применения техногенных средств, сколько с более полным использованием природных ресурсов, гумуса, питательных элементов почвы и воздуха, влаги, тепла, а также биологического потенциала растений и их адаптивных возможностей. На этой основе можно получить экономически выгодную продукцию при воспроизводстве плодородия почвы и среды обитания. (4)

Внедрение интенсивных технологий играет немало важную роль при повышении урожайности в ЗАО «Ташлинское». Урожайность в хозяйстве программируется, для чего определяется «меню» минерального питания каждой зерновой культуры. Не последняя роль отводится лучшим сортам зерна, гарантирующим высокую продуктивность и качество продукции. Постоянное внимание оказывается проведению комплекса работ по защите растений. Защита растений от засухи – расширение площадей чистых паров и озимых культур. Регулирование влажности почвы очень дорогостоящее и энергоемкое, поэтому в хозяйстве на абсолютном большинстве площадей сельскохозяйственных угодий культуры возделывают при естественной влагообеспеченности, урожай зависит от количества осадков и их распределения по периодам вегетации. Повышение эффективности борьбы с сорняками в посевах зерновых культур может быть достигнуто за счет совершенствования ассортимента препаратов, последовательности химической прополки, агротехники, оптимизации сроков и норм расхода препаратов, сочетания гербицидов с минеральными удобрениями, микроэлементами и стимуляторами роста. Применение средств защиты (ретарданты, пестициды) повышает жизнедеятельность растений, способствует полному обеспечению зерновок ассимиляторами и, как следствие, снижает процесс редукции зерновок в колосе. Окончательное число зерен в колосе, их масса определяется рядом агротехнических факторов: нормой высева семян, густотой продуктивного стеблестоя. Важно сформировать оптимальную густоту стояния растений, для чего следует не только правильно рассчитать норму высева, но и равномерно разместить семена на поле, что достигается разными способами.(5)

Применяется в хозяйстве и ряд организационных мер, направленных на практическую реализацию интенсивного ведения аграрного производства. Здесь, как известно, решающее значение имеет техника. В уборочной страде приоритетная роль принадлежит комбайновому парку. На урожайность зерновых культур влияние оказывает обеспеченность трудовыми и материально-техническими ресурсами, что необходимо учитывать при планировании урожайности.

В последние годы была пересмотрена структура посевных площадей, при этом приоритет был отдан озимой пшенице. Сев проводился только нормальными семенами с применением минеральных удобрений. Вырабатывались и проводились системы мер по улучшению водного режима почв и предотвращения водной и ветровой эрозии – полезащитное лесоразделение, применение дифференцированных приемов обработки почв с учетом не только особенностей почв, требований культур, но и величины склона, на котором расположено поле, залужения крупных склонов многолетними травами. (6)

В ЗАО «Ташлинское» используются смешанные посевы зерновых и зернобобовых культур: ячменя с овсом, овса с чиной, вики с овсом, кукурузы с соей, озимой ржи с викой, ячменя с горохом, смеси разных сортов пшеницы, ячменя и других культур позволяют получать более высокие урожаи зерна и кормов с повышенным содержанием белка, витаминов, особенно за счет бобового компонента.

При этом сокращаются потери при уборке, потому что одни культуры служат хорошими поддерживающими растениями для других. При снашивании смесей на зеленую массу и уборке на зерно образуются плотные валки, которые хорошо удерживаются на стерне и чисто подбираются.

Высокая эффективность обеспечивается в совместных посевах различных сортов озимой пшеницы с одинаковым периодом вегетации, но с разной по высоте соломиной, в которых значительно улучшаются условия фитоклимата, фотосинтеза, водообеспеченности растений, снижаются отрицательное влияние повышенных температур (засух), полегание рачений. Все это оказывает положительное влияние на повышение урожайности и формирование качественного зерна.

Двойные и тройные смеси сортов ярового ячменя превышают урожайность чистосортных посевов на 2—3 ц/га. В смешанны посевах ячменя из-за задержки

развития мучнистой росы растения меньше поражаются этой болезнью. Обладая только им присущими генетическими особенностями, разные сорта одной и той же культуры неодинаково поражаются болезнями, что способствует повышению урожайности смешанных посевов.

Правильно составленные сортосмеси (с учетом высоты растений, сроков их созревания, других признаков и свойств) лучше используют условия роста, развития растений, меньше поражаются болезнями и дают более высокие урожаи, чем однокомпонентные посевы.

Данные научных учреждений и практика многих хозяйств различных зон страны показывают, что смешанные посевы зерновых и зернобобовых культур позволяют значительно увеличивать сборы зерна и кормов при минимальных затратах и средствах.

 

 

Выводы и предложения

 

В данной курсовой работе была рассмотрена урожайность и пути ее
повышения в ЗАО «Ташлинское».

Интенсификация, а следовательно, и повышение фондо- и
энерговооруженности труда позволяют в первую очередь экономить живой
труд, снижать его затраты. На практике это выражается в росте
обрабатываемых площадей на работника, в снижении затрат труда на единицу
земельной площади.

Повышение уровня технической оснащенности сельского хозяйства благодаря улучшению качества проведения работ и соблюдению оптимальных сроков их выполнения способствует не только сокращению потребностей в труде, но и росту урожайности культур.

Анализ сложившегося положения в ЗАО позволяет сделать следующие
выводы. Обеспеченность людскими ресурсами практически полная. Не
достаточный уровень организации в вопросе профессионального отдыха и
лечения. В последние годы были проведены технические мероприятия по
окультуриванию полей севооборота. В частности проводилась расчистка
полей от камней и сорняков, опахивались края полей и столбы линий
электропередачи, которые являются рассадником сорной растительности.
Взято под контроль семеноводство зерновых культур. Но не все так благоприятно: из-за нехватки техники, транспортных средств и ГСМ не выполняется план вывозки и внесения органических удобрений. Так же не вносятся и минеральные удобрения из-за их отсутствия. Слабо работает система химической защиты растений от сорняков, вредителей и болезней.

Необходимо провести новый тур обследования почв хозяйства. Составить
карту засоренности полей сорняками с определением их видового состава.
Составить карту каменистости полей севооборота. Разработать систему
мероприятий по окультуриванию почв. Изыскать возможности оказания финансовой помощи ЗАО для приобретения недостающей техники, особенно тракторов, для наиболее полной механизации сельскохозяйственных работ.

 

Список использованной литературы

 

1. Абдрашитов Р.Х. Некоторые проблемы анализа и управления процессом формирования урожайности. – М., 1998.
2. Акименко Т.В. Время не властно над подвигом. – Илек, 2003. – 118 с.
3. Афанасьев В.Н. Многомерный статистический анализ факторов уровня и устойчивости урожайности сельскохозяйственных культур. – М.:ИНФРА-М, 1995.
4. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства. – М.: ФиС, 2002. – 272 с.
5. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: ФиС, 2001. – 228 с.
6. Выголова И.Н.. Еремеева Н.С. Методические указания. – Оренбург, 2005. – 31 с.
7. География и природные ресурсы. – 2003. – №1. – С.153.
8. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: ФиС, 2004. – 656 с.
9. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 416 с.
10. Земледелие. – 2003. – №2. – С. 26.
11. Зерновое хозяйство. – 2002. - №1. – С. 13-14.
12. Зерновое хозяйство. – 2004. - №1 – С.2.
13. Маркин Б.К. Моделирование урожайности зерновых // Зерновые культуры. – 1997. – №4.
14. Маркин Б.К. Чтобы возросла урожайность // Зерновые культуры. – №5.
15. Николаев М.В. Современный климат и изменчивость урожаев. – Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 1994. – 200 с.
16. Пути повышения урожайности зерновых и колосовых культур. – М.: Колос, 1966. – 359 с.
17. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики. – М.: ФиС, 2003. – 416 с.
18. Экономика сельского хозяйства России. – 2003. – № 2. – С. 7. 

 Скачать: Kursovaya-po-statistike-malyshevoy.doc