Статистико-экономический анализ животноводства

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ

ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

Кафедра статистики и экономического анализа деятельности предприятий

на тему: Статистико-экономический анализ животноводства

на примере Верховского и Ливенского районов Орловской области

Выполнил: Чекашова А.В.

студент МЭ-271 группы

специальность Мировая

экономика

шифр 27194

Руководитель:

К.э.н., доцент

Яковлева Н.А

ОРЕЛ 2009 г.

Содержание

Введение………………………………………………………………………...…3

1. Система показателей статистики животноводства………………………5

2. Анализ выхода валовой продукции животноводства на 100 га земельных угодий………………………………………………………...17

3. Исследование динамики численности, продуктивности скота и выхода валовой продукции животноводства…………………………………….26

4. Индексный анализ производства и средней продуктивности скота…...34

5. Установление влияния факторов на на эффективность производства продукции животноводства………………………………………………....42

5.1. Метод статистических группировок…………………………………...42

5.2. Дисперсионный анализ………………………………………………….49

5.3. Корреляционный анализ………………………………………………...54

6. Статистическая отчетность по животноводству………………………...61

Заключение…………………………………………………………………...68

Список литературы…………………………………………………………..71

Приложения

Введение

Животноводство – одна из ведущих отраслей сельского хозяйства. Значение этой отрасли определяется не только высокой долей в валовой продукции, но и большим влиянием на экономику сельского хозяйства.

Население получает от животноводства такие ценные продукты, как молоко, мясо, яйца, жиры. Эта отрасль снабжает легкую и пищевую промышленность сырьем, из которого готовят пищевые продукты, консервы, многие товары широкого потребления.

В своем развитии животноводство тесно связано с земледелием и может преуспевать только на базе успешного развития его отраслей, в частности зернового хозяйства и кормопроизводства.

В связи со спецификой объекта труда животноводство отличается от земледелия большей изоляцией от условий внешней среды, а следовательно, меньшей сезонностью. Оно способствует более равномерному использованию трудовых ресурсов в течение года, повышению производительности труда.

Продукты животноводства имеют большой спрос и быстро окупают затраты. Это ускоряет оборот вкладываемых в производство денежных средств, его интенсификацию. Все эти вышеперечисленные факторы и обусловливают актуальность данной работы.

В связи с переходом на рыночную экономику в животноводстве происходят существенные изменения. Резкое подорожание энергоносителей, сельскохозяйственных машин, ветеринарных препаратов, спецодежды, несоответствие в ценах покупаемой продукции кормопроизводства и животноводства, монополизации заготовительных, перерабатывающих и торговых предприятий, нарушение связей обусловили кризисные явления в отрасли.

Цель данной курсовой работы – произвести статистико-экономический анализ отрасли животноводства на территории Верховского и Ливенского районов Орловской области.

Данная цель достигается посредством решения конкретных задач исследования:

1. Познакомиться с системой показателей статистики животноводства;

2. Произвести анализ выхода валовой продукции животноводства в расчете на 100 га земельных угодий

3. Исследовать динамику численности, продуктивности скота и выхода валовой продукции животноводства посредством построения и анализа динамических рядов;

4. Выполнить индексный анализ производства и средней продуктивности скота;

5. Установить влияние факторов на эффективность производства продукции животноводства путем построения статистических группировок, проведения дисперсионного и корреляционного анализа.

6. Рассмотреть статистическую отчетность по животноводству.

Объектом исследования в данной курсовой работе является отрасль животноводства Орловской области, представленная различными сельхозпредприятиями и в частности сельхозпредприятиями Верховского и Ливенского районов.

При написании курсовой работы используются следующие методы: монографический, расчетно-конструктивный, графический, аналитический, а также ряд статистических методов – метод статистических группировок, индексный анализ, дисперсионный анализ, корреляционный анализ. В качестве источников информации использовались различные учебники и пособия таких авторов как Сергеев, Зинченко А.П., Афанасьев В.П., Маркова А.И. и др.; периодические издания «Вопросы статистики», «Международный сельскохозяйственный журнал и др., статистический бюллетень № 1212.

1. Система показателей статистики животноводства

Животноводство — вторая важнейшая отрасль сельского хозяйства. Она обеспечивает население высокобелковыми и диетическими продуктами питания, а ряд отраслей промыш­ленности — сырьем. Особенность его в том, что энергоемкость продукции животноводства (затраты энергии на одну кало­рию продукции) в 15-20 раз выше, чем в растениеводстве, и для расширения отрасли необходимо иметь общий высокий уровень экономики страны и сельского хозяйства в целом, высокий спрос на мясо, молоко, яйца и продукты их перера­ботки[19,266]. В задачи статистики животноводства входят сбор и анализ данных о размерах продукции животноводства, продуктивности сельскохозяйственных животных, численности различных видов скота и его состава по половым и возрастным группам; состояние кормовой базы животноводства. Система показателей статистики животноводства должна обеспечить достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в каждый данный момент, раскрыть закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценить эффективность ведения производства и мер его регулирования, вскрыть имеющиеся диспропорции, показать возможные пути их преодоления и использования имеющихся резервов. Эта система включает в себя в первую очередь две группы спе­цифических показателей:

1. Показатели поголовья сельскохозяйственных живот­ных — численность, состав, качество, движение, использова­ние.

2. Показатели валовой продукции животноводства (объ­ем, состав, качество, формирование и движение), продуктив­ности животных, сходные по форме с показателями урожая и урожайности в растениеводстве [8,311].

В животноводстве статистика имеет дело со статистичес­кими совокупностями двух видов:

— совокупность сельскохозяйственных предприятий (ком­мерческих организаций), крестьянских, личных подсобных и других хозяйств населения с признаками самих этих единиц наблюдения и содержащихся в них животных;

— совокупность 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[3, 98].

Рассмотрим показатели численности и состава поголовья сельскохозяйственных животных. Численность животных в статистических совокупностях учитывается в разрезе половых и возрастных групп, а также в целом по каждому виду животных прежде всего в натураль­ном выражении — в физических головах.

Наличие животных характеризуется абсолютными моментными и интервальными показателями. В хозяйствах пого­ловье, требующее кормления и ухода, учитывается ежедневно. Органы статистики и управления изучают показатели нали­чия животных обычно на начало каждого месяца (при перепи­си — на начало каждого года) в виде моментных уровней, а также в целом за какой-нибудь период в виде среднего уровня.

Средняя численность может быть определена за любой промежуток времени — за год, квартал, месяц, стойловый или пастбищный период. Наиболее точно она рассчитывается как отношение общей численности животных за все дни пребыва­ния (общего числа кормодней) к календарной продолжительности периода. Также рассчитывается среднегрупповое поголовье, как отношение общего числа кормодней к числу дней пребывания в группе.

При наличии данных о средней численности за каждый месяц средняя за год или другой период определяется обычно как средняя арифметическая простая. Если известна средняя числен­ность, допустим, за пастбищный период и за стойловый, то средняя годовая численность определяет­ся как средняя взвешенная[4,117].

Для расчета среднегрупповой численности животных при наличии данных о среднегодовом числе последнее умножают на число оборотов за год. Несколько менее точно среднюю численность за период можно рассчитать по формуле средней хронологической, ког­да данные о численности животных имеются не за каждый день, а лишь на начало каждого месяца.

При определении общей численности разнородных и не поддающихся суммированию видов и групп животных в ста­тистике и хозяйственной практике используют условно-нату­ральные показатели, получившие название условного поголовья в пересчете на взрослый крупный рогатый скот, взятый в ка­честве эталона соизмерения с коэффициентом 1.

Рассмотрим основные показатели воспроизводства стада. Процесс воспроизводства — постоянная замена выбывающих из стада животных путем получения приплода и выращивания молод­няка — может быть охарактеризован только системой пока­зателей. Она должна отражать все этапы этого процесса (от­бор маток, их осеменение или случка, расплод маток, получе­ние и выращивание приплода, выбраковку взрослого пого­ловья), а также его результаты — выращивание молодняка и замену выбывающих животных.

Система показателей воспроизводства животных включа­ет абсолютные показатели численности маток и приплода, а также группу относительных показателей. При их расчете в дополнение к данным отчетного оборота стада получают аб­солютные показатели численности маток, участвующих в вос­производстве:

а) возможный контингент маток для осеменения или случ­ки в течение года. Например, по крупному рогатому скоту он будет включать число коров на начало года за минусом под­лежащих браковке, всех неосемененных телок старше 1 года и 2 лет, телок, родившихся в первом квартале прошлого года, и кроме того, поголовье маток, поступающих со стороны, под­лежащее осеменению;

б) численность фактически осемененных маток (без пов­торного осеменения);

в)число благополучно расплодившихся (давших живой приплод), неблагополучно расплодившихся и абортировавших маток;

г) возможный контингент маток для расплода, т.е. способ­ных дать приплод в данном году при правильной организа­ции осеменения и расплода. Он включает число маток, осеме­ненных в прошлом году и дающих приплод в данном году, а также подлежащих расплоду маток, осемененных в данном году[20,352].

Наиболее важными относительными показателями воспро­изводства, характеризующими использование маток, являют­ся следующие коэффициенты:

(1) (2)

(3)

Чем ближе эти коэффициенты к 1, тем лучше организова­но воспроизводство и выше его эффективность. Наряду с коэффициентами рассчитывают:

Два последних показателя важны для многоплодных ви­дов животных, способных дать больше одного приплода за год (свиньи, овцы, кролики). Выход приплода на 1 или 100 маток является важным кос­венным показателем организации всего производства. Если на 100 коров получают лишь 70-75 телят, это свидетельствует о серьезных недостатках в организации осеменения, кормления, содержания, лечения коров. При расчете этого показателя важ­но обратить внимание на сопоставимость данных о числен­ности голов приплода и числа маток. Для коров на начало года необходимо брать приплод, полученный от этих коров, а не весь приплод, включая и от молодых коров, переведенных в основное стадо. При вводе в стадо 30% молодых коров общий выход телят на 100 коров на начало года может составить 100 единиц при получении от самих коров всего 70 телят. Это же относится к учету приплода поросят от основ­ных и проверяемых свиноматок, от взрослых овцематок[8,356]. Для характеристики использования маток рассчитывается также

(7)

Для оценки хода замены взрослого поголовья выращенным ремонтным молодняком используют показатели:

(8)

(9)

Процесс выращивания молодняка характеризуется по отдельным возрастным группам и полученному приплоду в целом коэффициентами:

(10)

(11)

По приплоду коэффициент (или процент) падежа опреде­ляется за год как отношение к числу полученного в хозяйстве и поступившего со стороны приплода. По всему стаду при расчете падежа учитываются все павшие животные по отно­шению к общей численности поголовья в обороте.

По отдельным возрастным группам молодняка величина падежа неодинакова, она обычно выше в младших группах. В связи с этим при разной структуре выращиваемого молодняка средние показатели могут неточно отражать различия в паде­же[9,277].

Далее обратимся к основным показателям выхода продукции животноводства. Продукция животноводства бывает двух видов:

а) получаемая в процессе хозяйственного использования животных, в первую очередь взрослых (молоко, яйца, шерсть, пух, мед, воск, панты и др.);

б) получаемая в результате выращивания животных (мяс­ная продукция). Использование ее предполагает забой живот­ных.

К продукции животноводства, как и в растениеводстве, относятся сырые продукты, без переработки. Продукты пере­работки — мясо, кожа, сыры и т.п. — являются продукцией пе­рерабатывающей промышленности.

Показатели валовой продукции хозяйственного использо­вания животных — это в первую очередь натуральные пока­затели фактического ее выхода или сбора, аналогично факти­ческому валовому сбору продукции в растениеводстве. Вна­чале их получают в первоначальном весе или виде, а затем рассчитывают условно-натуральные показатели объема про­дукции в пересчете на определенное качество.

В отличие от растениеводства, где продукцию получают, как правило, один раз в год при сборе урожая, молоко, яйцо и продукцию выращивания получают непрерывно, поэтому по­казатели объема определяют не только за год, но и за более короткие промежутки времени — квартал, месяц, а в хозяй­ственной практике за день, за одно доение.

Рассмотрим основные показатели объема валовой продук­ции животноводства.

Валовой надой молока включает все фактически надоен­ное молоко за определенный период (без учета молока, высо­санного телятами укоров-кормилиц молочного стада или мяс­ных коров). Учет его объема ведется по видам (коровье, овечье, козье, кобылье, буйволиное) и в целом в натуральном весовом выражении.

В связи с тем, что молоко бывает разного качества, в пер­вую очередь по питательности, при определении валового про­изводства в хозяйственной практике получают условно-нату­ральные показатели:

а) молоко однопроцентной жирности. Его объем рассчи­тывают умножением фактического веса надоенного молока на фактический процент жира в нем.

б) молоко в пересчете на стандартную, установленную офи­циально для данной местности жирность.

в) выход молочного жира. Рассчитывают также выход су­хого вещества, включающего, кроме жира, протеин, молоч­ный сахар, минеральные вещества.

При закупке молоко в зависимости от качества, загрязнен­ности и охлаждения дифференцируется по сортам — 1,2, не­сортовое.

Валовой настриг шерсти учитывается в целом, а также по видам животных (овечья, козья, верблюжья) и видам шерсти (тонкая, полутонкая, полугрубая, грубая). Показателем ее объ­ема является фактический настриг немытой шерсти в весовом выражении. В немытую шерсть переводят также шерсть-пере­гон, полученную при стрижке предварительно выкупанных овец. Шерсть забитых и павших животных (кислая шерсть) в валовое производство не включается.

Валовой настриг шерсти определяют также в объеме мы­той шерсти. Ее определяют по фактическому выходу мытой шерсти после первичной ее обработки или расчетным путем по коэффициентам выхода мытой шерсти из немытой, полу­ченным в предыдущие годы.

Валовой сбор яиц включает все собранное яйцо разных ви­дов (куриных, утиных, гусиных, перепелиных). Яйцо учиты­вается в штуках и по весу. При реализации оно подразделяет­ся по категориям — 1,2, нестандартное. Отдельно учитывают яйцо от основного стада (взрослых несушек) и молодок, яйцо от племенного стада, пригодное для инкубации, и полученное при клеточном содержании несушек для пищевых целей.

Продукция пчеловодства включает фактический выход меда (учитывая и оставленное на зимовку пчел) и воска. В пуш­ном звероводстве учитывают выход шкурок (пушнины) по видам — лисица, песец, норка, нутрия. В каракульском овцеводстве определяют выход шкурок и смушек, в кроли­ководстве, кроме мяса, количество заготовленных шкурок, в прудовом рыбоводстве — фактический выход товарной рыбы.

Валовая мясная продукция характеризуется массой выра­щенного скота и птицы. Продукцией выращивания является фактический вес полученного приплода, привес выращиваемого молодняка всех возрастов, а также привес взрослых жи­вотных на откорме. Вес и привес животных определяют путем взвешивания их при рождении, переводе из одной группы в другую, постановке на откорм и снятии с него, переводе в ос­новное стадо и реализации. Продукция выращивания скота и птицы определяется по видам животных и птицы, а также в целом в первую очередь в живом весе. Однако живая масса животных разного вида несопоставима с точки зрения выхода мяса и его качества. В связи с этим используется другой пока­затель — валовая мясная продуктивность в убойном весе, пред­ставляющем вес туши, включая сало, вес мясных субпродук­тов 1 категории, используемых на питание (язык, мозги, пе­чень, почки, сердце, вымя, диафрагма и др.), но без веса кожи, головы, внутренностей, нижних частей ног. Убойный вес оп­ределяется по фактическому выходу мясной продукции при забое или по коэффициентам убойного выхода, изменяющим­ся от 49% по овцам и козам, 58% в среднем по крупному рога­тому скоту, до 77% по свиньям и 80% у птицы.

Убойный вес также несопоставим из-за разной калорий­ности мяса и неодинакового удельного веса продукции ремон­тного, особенно племенного, молодняка, ценность которого определяется не выходом мясной продукции, а ожидаемой высокой продуктивностью. Поэтому наряду с общими пока­зателями продукции выращивания необходимо рассматривать также объемы ее наиболее ценных частей[4,115].

В практике расчетов продукции выращивания животных используются два разных способа в зависимости от наличия исходных данных:

1. По приходной схеме, используемой органами статисти­ки как сумма веса приплода, привеса молодняка и скота на откорме за вычетом веса павшего молодняка и взрослого от­кормочного поголовья.

2. По расходной (балансовой) схеме из суммы веса молодняка и скота на откорме на конец периода, веса проданного, переданного, забитого и переведенного в основное стадо вы­читается вес на начало периода, поступление со стороны и из основного стада на откорм.

Валовая мясная продукция в практике статистики рассчи­тывается только по молодняку и скоту на откорме без учета изменений живого веса взрослых животных, используемых в качестве основных средств производства. Между тем после перевода молодняка в основное стадо вес маток и производителей в течение их продуктивного использования возрастает на 15-25%, а при ухудшении условий содержания может и снижаться. Эти изменения контролируются при ежегодной бонитировке животных на предприятиях, а статистикой — при учете живого веса всех животных, включая и основное стадо, по состоянию на 1 января каждого года (так называемый мяс­ной потенциал). Наряду с этим определяется показатель про­изводства мяса (реализации мясной продукции на убой). Он включает вес реализованного на убой молодняка (без прода­жи племенного молодняка и поросят до 2 мес), вес всего реа­лизованного взрослого скота, включая и выбракованный из основного стада, а также вес забитых животных внутри хозяй­ства[20,360]. Численность поголовья, реализуемого на мясо и забива­емого в хозяйствах, представляет мясной контингент. Учет про­изводства мяса, как и выращивания мясной продукции, ведет­ся в живом и убойном весе. Производство мяса может быть больше продукции выращивания за счет увеличения веса взрос­лого скота основного стада, а также при сокращении общей численности поголовья в хозяйствах.

Теперь следует обратиться к показателям продуктивности сельскохозяйственных животных. Продуктивность — это выход продукции на 1 голову жи­вотных за определенный период:

(12)

В зависимости от содержания и характера числителя и зна­менателя может быть сформирована система показателей про­дуктивности животных. Дифференциация показателей при этом производится по следующим признакам:

1. По временным отрезкам: за год, стойловый или пастбищ­ный период, квартал, месяц, период выращивания или откор­ма, день.

2. По виду продукции (молоко, мясо, яйцо) и по способу ее выражения — в натуральном (физическом), условно-натураль­ном или стоимостном.

3. По показателям численности животных: на начало года, среднее за год или другой период, среднегрупповое.

4. По степени охвата совокупности животных: индивиду­альная продуктивность 1 животного, средняя продуктивность по группе животных, хозяйству, ферме, предприятию, району, региону и т.п.[7,229]

Статистика вырабатывает и использует наиболее сущес­твенные показатели продуктивности. Рассмотрим важнейшие из них, используемые в статистической и хозяйственной прак­тике.

Показатели молочной продуктивности коров. Наиболее общим и широко распространенным является показатель удоя от коров молочного стада за год. Поскольку в нормальных условиях корова доится около 10 мес в год и 2 мес находится в сухостойном периоде, удой от среднегодовой коровы молоч­ного стада достаточно полно отражает реальную продуктивность одной физической головы. Этот показатель в условиях плановой централизованной экономики, когда одновременно контролировалась и численность поголовья, был одним из важнейших критериев эффективности молочного скотоводст­ва. В условиях экономической самостоятельности отдельных товаропроизводителей с 1989 г. основным стал широко исполь­зуемый в мировой практике показатель удоя на 1 корову мо­лочного стада на начало года. Он определяется как отноше­ние валового надоя молока к числу молочных коров на нача­ло года без выделенных для подсосного выращивания телят и выбракованных из основного стада. По своему характеру он является составным и зависит от удоя 1 среднегодовой коро­вы молочного стада и числа среднегодовых коров в расчете на 1 корову на начало года Молоко получают от дойных коров, поэтому определяют удой на среднегрупповую дойную корову (за 300 дней лак­тации), а также на среднегодовую дойную корову. Удой среднегодовой коровы молочного стада зависит от удоя до­йных среднегодовых коров и доли их в стаде В зоотехнической практике применяется также средний удой коров, окончивших в этом году лактацию при фактичес­кой ее продолжительности и в расчете на 300 дней, средний суточный удой, а также пожизненный удой коров за весь их продуктивный период. При ежегодной бонитировке поголовья животных на крупных предприятиях получают среднегодовой удой коров по породам и породным группам в зависимости от числа лактации, возраста и других индивидуальных при­знаков коров, а также по группам, закрепленным за отдель­ными доярками, по фермам.

Показатели мясной продуктивности животных представля­ют собой довольно сложную систему. Это связано, главным образом, с разной продолжительностью выращивания молод­няка до взрослого состояния или реализации (от 2 мес до 3 лет) и неодинаковой продолжительностью откорма, различия­ми в качестве продукции и используемого для расчета пого­ловья. Наиболее сопоставимыми для разных видов и групп животных является привес на 1 физическую голову в среднем за сутки и на 1 среднегодовую голову, т.е. за 365 кормодней. Для однородных групп сопоставимым является привес на среднегрупповую голову.

Обобщающими показателями продуктивности по виду животных является производство продукции выращивания на 1 голову всего стада на начало года, в процентах к мясному потенциалу (общему весу стада на начало года), а также в рас­чете на 1 матку на начало года. Последний показатель являет­ся составным и представляет собой произведение численнос­ти выращенного на 1 матку молодянка S на его мясную про­дуктивность у, а при выращивании разных групп — сумме про­изведения численнос­ти выращенного на 1 матку молодянка S на его мясную про­дуктивность.

Мясную продуктивность животных за весь период выра­щивания характеризует живой вес 1 головы на определенный момент: при переводе из группы в группу и в основное стадо, при постановке на откорм, реализации и т.д. При использова­нии этих показателей важно обеспечить сопоставимость жи­вотных по возрасту и моменту взвешивания.

Важными показателями мясной продуктивности являются фактический убойный выход, а также упитанность животных, определяющие качество мяса[9,248].

Средние показатели продуктивности по группам животных одного вида определяются аналогично средней урожайности и представляют собой взвешенную удельным весом численнос­ти отдельных групп животных d_i продуктивность каждой груп­пы. По всему животноводству может быть опреде­лена средняя продуктивность 1 условной головы и средняя продуктивность 1 головы каждого вида животных в стоимостном выражении.

Таким образом, система показателей статистики животноводства обеспечивает достоверное и всестороннее освещение состояния отрасли в каждый данный момент, раскрыть закономерности ее развития и наиболее существенные взаимосвязи, оценить эффективность ведения производства и мер его регулирования, вскрыть имеющиеся диспропорции, показать возможные пути их преодоления и использования имеющихся резервов.

2.Анализ выхода валовой продукции животноводства на 100 га земельных угодий

Основными задачами анализа продукции животноводства является изучение ее объемов по сравнению с потребностью, платежеспособным спросом, планами и договорами, измене­ний объемов в пространстве и во времени, а также оценка вли­яния на выход продукции комплекса факторов. Это предпол­агает применение системы относительных показателей и ком­плекса методов статистического анализа влияния факторов.

По стране в целом, регионам, социальным секторам, ти­пам предприятий и другим совокупностям могут сравнивать­ся абсолютные показатели производства продукции животно­водства по видам и в целом, а также относительные показате­ли ее выхода на 100 га земельных угодий. Последние важны для обеспечения сопоставимости, особенно если неодинаковы или изменяются размеры сравниваемых совокупностей[2,48].

Анализ выхода продукции животноводства по факторам предполагает учет численности и продуктивности животных, потребления кормов и их окупаемости, качества стада, усло­вий содержания и других зоотехнических мероприятий. Об­щую схему и последовательность анализа выхода продукции в целом и в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий можно представить следующим образом:

1. Выход продукции отдельного вида зависит непосредственно от численности (или плотнос­ти на 100 га) поголовья и продуктивности 1 головы.

По группе однородных видов продукции, например про­дукции выращивания крупного рогатого скота, свиней, пти­цы и т.п., общий выход также зависит от численности живот­ных и их продуктивности.

2. Со стороны материальных факторов выход продукции определяется в первую очередь объемом потребляемых кор­мов и их окупаемостью — выходом продукции на едини­цу корма

3. Общий объем потребляемых кормов представляет со­бой сумму кормов собственного производства и покупных. Производство кормов зависит, как отмечалось выше, от раз­мера кормовой площади и средней продуктивности 1 га, ана­лиз которых является задачей статистики растениеводства.

4. Объем потребляемых кормов в животноводстве распре­деляется по отдельным видам и группам животных

5. 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 расхода кор­мов на 1 голову общая численность животных будет сокра­щаться и наоборот[2,56].

Однако сейчас мы обратимся к анализу выхода валовой продукции животноводства на 100 га земельных угодий в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области за 2007 год. Для этого рассчитаем стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий по каждому хозяйству (См. приложение1).

Затем построим интервальный ряд распределения стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий.

Рисунок 1. Распределение стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий.

Для проведения анализа строим группировку с равными интервалами.

Таблица 1.

Группировка хозяйств по стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий.

Рассчитаем среднюю стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий по числу хозяйств и по группам по средней арифметической простой:

, (13)

где - среднее значение признака;

x _i – отдельные значения признака;

п – число хозяйств.

Исходя из данных расчетов можно заметить, что средняя стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году по хозяйствам выше чем по группам.

Вычислим показатели вариации – размах, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение.

, (14)

где R – размах вариации;

x_max – максимальное значение признака;

x _min – минимальное значение признака.

Этот показатель характеризует меру вариации 2 крайних значений. В Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году разность между максимальной стоимостью валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий и минимальной составила 3831 тыс.руб.

Определим среднее линейное отклонение. Этот показатель характеризует отклонение фактически сложившегося уровня признака от среднего.

, (15)

Где - среднее линейное отклонение;

x _i – отдельное значение признака;

- среднее значение признака;

n – число хозяйств.

Стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году в отдельных хозяйствах отклоняется в среднем на 26,855 тыс.руб.

Определим какова мера вариации стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий по хозяйствам Верховского и Ливенского районов Орловской области.

(16)

где D _общ – общая дисперсия;

- среднее значение признака;

x _i – отдельные значения признака;

п – число хозяйств.

Общая дисперсия характеризует влияние всего комплекса факторов на изменение стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий.

Вычислим также среднее линейное отклонение – наиболее точный показатель вариации:

, (17)

где - среднее квадратическое отклонение;

- среднее значение признака;

x _i – отдельные значения признака;

п – число хозяйств.

797,296 тыс.руб.

Стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году в отдельных хозяйствах отклоняется от среднего значения по районам в среднем на 797,296 тыс.руб.

Далее найдем межгрупповую дисперсию, характеризующую влияние управляемых факторов на вариацию стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий.

, (18)

где - межгрупповая дисперсия;

- среднее значение признака в группе;

- среднее значение признака;

f – число хозяйств в группе.

=

=285260,348

Межгрупповая дисперсия показывает влияние управляемых факторов на вариацию стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий.

Внутригрупповая дисперсия характеризует изменение стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий внутри каждой группы.

(19)

где D _вн.гр. - внутригрупповая дисперсия;

f – число хозяйств.

Внутригрупповая дисперсия показывает влияние случайных факторов на вариацию стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий.

Взаимосвязь дисперсий выражается равенством:

(20)

Проверим взаимосвязь дисперсий:

Далее вычислим коэффициенты корреляции и детерминации:

, (21)

, (22)

Таким образом, в колеблемости стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий роль случайных факторов составляет 74,2 %, а роль управляемых – 25,8 %.

Теперь рассчитаем моду и медиану:

, (23)

где Мо – модальное значение признака;

X _мо – модальная граница нижнего интервала;

h_мо – величина модального интервала;

f_мод – частота модального интервала;

f_мод-1 – частота интервала предшествующего модальному;

f_мод+1 – частота интервала, следующего за модальным.

Наиболее часто встречаемая стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий составляет 485 тыс. руб.

, (24)

где Ме – значение признака, приходящееся на середину вариационного ряда;

х_ме – нижняя граница интервала;

h_ме – величина медианного интервала;

- полусумма накопленных частот;

S_ме-1 – сумма накопленных частот до медианного признака;

f _ме - частота медианного признака.

На середину вариационного ряда приходится значение стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий равное 164,2 тыс. руб.

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что в исследуемых хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 2007 году средняя стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий по хозяйствам в целом выше, чем по отдельным группам. В доле общей дисперсии дисперсия межгрупповая составила 285260,348 , а внутригрупповая дисперсия – 350265,85. Кроме того колеблемость стоимости валовой продукции животноводства на 100 га сельхозугодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году на 25,8 % зависит от управляемых факторов, а на 74,2 % от неуправляемых, случайных. В Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году разность между максимальной стоимостью валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий и минимальной составила 3831 тыс.руб. Стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году в отдельных хозяйствах отклоняется от среднего значения по районам в среднем на 797,296 тыс.руб.

3. Исследование динамики численности, продуктивности скота и выхода валовой продукции животноводства

Одно из основных положений научной методологии - необхо­димость изучать все явления в развитии, во времени. Это относится и к статистике: она должна дать характеристику изменений стати­стических показателей во времени. Как возрастает или снижается уровень оплаты труда? Велики ли коле­бания урожайности зерновых культур и существует ли тенденция ее роста? На все аналогичные, вопросы ответ может дать только специальная система статистических методов, предназначенная для изучения развития, изменений во времени или, как принято в ста­тистике говорить, изучения динамики[5,302].

Ряд динамики – ряд значений признака, изменяющихся во времени.

Динамические ряды содержат всегда два необходимых элемента – время и конкретное значение показателей (уровни ряда).

Существуют различные классификации временных рядов. По времени различают моментные (характеризующие изучаемые явления в конкретный момент времени) и интервальные (характеризующие признак за определенный момент времени).

По форме представления бывают ряды абсолютных, относительных и средних величин.

При построении рядов динамики необходимо соблюдать сдедующие требования:

1.Требование сопоставимости территории к которой относятся данные;

2. Требование сопоставимости по кругу охватываемых явлений;

3. Статистические показатели должны определяться по единой методологии;

4. Сопоставимость показателей по периоду или моменту наблюдения;

5. Сопоставимость по единицам измерения[2,309].

В данной курсовой работе проведем анализ динамических рядов численности, продуктивности и валовой продукции животноводства в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области за 1996-2007 г. построим динамический ряд по поголовью КРС:

Рисунок 2. Динамика поголовья КРС в Верховском и Ливенском районах Орловской области за 1996-2007г.

Согласно рис. 2 мы можем видеть, что в Верховском и Ливенском районах Орловской области в период 1996-2007 года происходит сокращение поголовья КРС. Изучим динамику поголовья более детально путем расчета показателей динамики.

Таблица 2.

Основные показатели динамики поголовья КРС в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 1996-2007 г.

Продолжение таблицы 2.

Далее вычислим средние показатели динамики – средний абсолютный прирост, показывающий на сколько голов увеличивалось или сокращалось поголовье КРС в среднем за единицу времени, и средний темп роста, показывающий во сколько раз увеличился уровень по сравнению с предыдущим за единицу времени.

, (25)

где - средний абсолютный прирост;

Y_n – конечный уровень ряда;

Y ₀ – начальный уровень ряда;

n – число лет

, (26)

где - средний темп роста;

0,95 или 95 %.

Сведения, представленные в таблице 2, и проведенные вычисления позволяют сделать вывод о том, что в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 1996-2007 г. происходит ежегодное сокращение поголовья КРС на 1386,7 голов или на 5 %. Что касается цепных показателей абсолютного прироста, то в 1996-1999 г. наблюдается постепенное сокращение поголовья (на 2089,10627, 2216 голов). С 2000 года происходит некоторый рост поголовья КРС(на 2671, 194, 2170 голов), однако в 2006-2007 г. вновь наблюдается сокращение поголовья на 5514, 3353 гол. соответственно. А вот по базисным показателям абсолютного прироста на протяжении всего изучаемого периода идет сокращение поголовья КРС на 16640 голов ( в 2007 году). Цепные темпы роста поголовья в 1996-1999 г. также сокращаются (на 5,4; 29,1; 4,5 %), а в 2000-2002, 2004-2005 г. – растут на 11,2; 0,7; 8,2; 15,3; 0,3 % соответственно. Цепные темпы роста в исследуемом периоде постоянно сокращаются (до 43 % в 2007г.) Абсолютное значение 1 % прироста также падает в 1996-2007 годах с 386,9 до 254.

Теперь обратимся к анализу динамики валового надоя молока в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 1996-2007 г.(см. исходные данные в прил.2)

Рисунок 2. Динамика валового надоя молока в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 1996-2007 г.

Как можно увидеть из графика в исследуемом периоде в в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области до 1999 года происходит спад, затем до 2004 года наблюдается увеличение валового надоя, однако в последующие годы вновь происходит сокращение валового надоя молока.

Таблица 3.

Основные показатели динамики валового надоя молока в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 1996-2007 г.

Далее вычислим средние показатели динамики – средний абсолютный прирост и средний темп роста:

0,982 или 98,2 %

Данные таблицы 3 и проведенные вычисления свидетельствуют, что в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 1996-2007 г. происходит ежегодное сокращение валового надоя молока на 504,5 тонн или на 1,8 %. Что касается цепных показателей абсолютного прироста, то в 1996-1999 г. наблюдается постепенное сокращение валового надоя (на 6132,3185, 572 тонны). В 2000, 2002-2004 году валовый надой увеличился на 6675, 5276,745, 11622 тонны соответственно. Однако в 2001,2005-2006 г. валовый надой сокращается на 4378, 3727,12461 тонн. А вот по базисным показателям абсолютного прироста на протяжении всего изучаемого периода идет сокращение валового надоя молока на 6054 тонны (в 2007 году), за исключением 2004 и 2005 года, когда валовый надой вырос на 10051 и 6324 тонны. Цепные темпы роста поголовья в 1996-1999,2001, 2005 г. также сокращаются (на 18,5;11,9 ;1,6 ; 14,9 и 8,7 %), а в 2000,2002-2004, 2005-2006 г. – растут на 29,3; 21,2 ; 2,3 ; 37,1; 68,4; 0,3 % соответственно. Цепные темпы роста в исследуемом периоде постоянно сокращаются (до 81,8 % в 2007г.) кроме 2004 -2005 г., когда произошло увеличение валового надоя на 30 и 19 % соответственно.

Далее следует проанализировать динамику удоя на 1 корову в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 1996-2007 г.

Рисунок 3. Динамика удоя на 1 корову в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 1996-2007 г.

Из рисунка 3 мы видим, что удой на 1 корову в изучаемом периоде сначала сокращался ( до 1999 года) что было вызвано сокращением стада КРС и валового надоя, затем до 2003 года наблюдается устойчивый рост удоя на 1 корову, что связано с увеличением валового надоя в данном периоде, а затем вплоть до 2007 года происходит сокращение удоя на 1 корову.

Для более детального изучения динамики удоя на одну корову рассчитаем основные показатели динамики.

Таблица 4.

Основные показатели динамики удоя молока на 1 корову в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 1996-2007 г.

Далее вычислим средние показатели динамики – средний абсолютный прирост и средний темп роста:

1,022 или 102,2 %

Данные таблицы 4 и проведенные вычисления похволяют говорить, что в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 1996-2007 г. происходит ежегодный рост удоя молока на 1 корову на 0,07 тонн или на 2,2 %. Что касается цепных показателей абсолютного прироста, то в 1996-1999 г. наблюдается незначительное уменьшение удоя на 1 корову (на 0,1 тонны). В остальные же года происходит либо увеличение удоя на 1 корову, либо он остается на прежнем уровне (1998,2006,2007г.). А вот по базисным показателям абсолютного прироста на протяжении практически всего изучаемого периода наблюдается устойчивая тенденция роста удоя на 1 корову (с 0,1 т в 1999г. до 0,8 т в 2007 году). Темпы роста в исследуемом периоде с 1999 по 2007 г. либо увеличиваются либо остаются без изменений (не считая 1997-1998 г. – сокращение на 3,5 %).Абсолютное значение 1 % прироста в 1996-2007 году также растет(0,02 в 1996-1999, 0,03 в 2000-2002 и 0,04 в 2002-2007 г.).

Таким образом, в 1996-2007 г. в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области при сокращении поголовья КРС происходит уменьшение валового надоя молока и удоя на 1 корову, соответственно при увеличении поголовья данные показатели растут. Однако рост удоя молока на 1 корову происходит и при сокращении поголовья КРС, что вызвано вероятно неизменностью доли коров в общей численности стада и их высокой продуктивностью.

4. Индексный анализ производства и средней продуктивности скота.

В практической деятельности часто приходится иметь дело с явлениями для оценки изменения которых не достаточно средних и относительных величин. Сложность решения этого вопроса заключается в том, что различные виды продукции разнородны и непосредственно суммировать их нельзя. Для оценки общего изменения таких явлений необходимы индексы. Статистический индекс – это обобщенный статистический показатель, характеризующий среднее изменение массовых общественных явлений, состоящих из непосредственно несоизмеримых элементов. Индекс – это сложный показатель, состоящий из двух элементов: индексируемой величины (показатель изменения которого характеризует индекс, устанавливается исходя из названия индекса) и коэффициента соизмерения (это величина, приводящая непосредственно несоизмеримые элементы к сопоставимому виду). С помощью индексов решаются следующие задачи:

1. Индексы дают обобщенную количественную характеристику уровней планового задания, оценивают степень выполнения плана по группе разнородных продуктов, отраслям, предприятиям в целом.

2. Отражают изменение сложных массовых явлений в динамике. Устанавливают меру различия в уровнях сложных массовых явлений в пространстве.

3. определяют меру влияния различных факторов на результативные показатели, в том числе оценивают влияние структурных сдвигов[2,368].

Для изучения производства и средней продуктивности скота произведем индексный анализ производства молока и определяющих его факторов.

Для этого определим общие индексы валового надоя, среднегодового удоя, индекс среднегодового поголовья, структуры поголовья, индекс размера и структура поголовья, индекс продуктивности переменного состава. А также рассчитаем индивидуальные индексы среднегодового удоя и поголовья.

А также рассмотрим структуру стада КРС в одном из хозяйств Верховского района Орловской области в 2004-2005 г.

Таблица 5.

Среднегодовое поголовье скота, удой и валовый надой молока в предприятиях Ливенского района Орловской области в 2006-2007 г.

Индекс валового надоя показывает насколько изменился валовый надой в отчетном периоде по сравнению с базисным за счет изменения всего комплекса факторов:

(27)

Где q₁ – среднегодовой удой отчетного периода;

q ₀ – среднегодовой удой базисного периода;

f₁ - среднегодовое поголовье отчетного периода;

f₀ - среднегодовое поголовье базисного периода;

или 102,8 %

ц

Валовый надой молока в отчетном периоде по сравнению с базисным вырос на 1914 ц или на 2,8 %.

Общий индекс среднегодового удоя (индекс среднегодового удоя постоянного состава) характеризует изменения валового надоя в отчетном году по сравнению с базисным за счет изменения среднегодового удоя в отдельных хозяйствах:

(28)

или 95,2 %

ц

Валовый надой сократился в отчетном году по сравнению с базисным на 3510 ц или на 4,8 % за счет снижения удоя в отдельных хозяйствах.

Индекс среднегодового поголовья в относительном выражении характеризует изменение среднегодового поголовья в целом в отчетном году по сравнению с базисным, а в абсолютном изменение валового надоя за счет изменения среднегодового поголовья:

(29)

, (30)

или 104 %

ц/гол

ц

В целом в отчетном периоде по сравнению с базисным среднегодовое поголовье выросло на 4 %. За счет этого валовый надой увеличился на 2729,24 ц.

Индекс структуры поголовья характеризует изменение валового надоя в изучаемом периоде за счет изменения структуры поголовья КРС:

(31)

или 103,8 %

ц

В отчетном году по сравнению с базисным валовый надой за счет изменения структуры поголовья вырос на 2694,72 ц или на 3,8 %.

Общий индекс размера и структуры поголовья характеризует изменение валового надоя в отчетном периоде по сравнению с базисным за изменения размера и структуры поголовья КРС:

(32)

или 107,9 %

ц

Валовый надой в отчетном году по сравнению с базисным вырос на 5424 ц или на 7,9 % за счет изменения размера и структуры поголовья КРС.

Общий индекс продуктивности переменного состава характеризует в относительном выражении изменение продуктивности вотчетном году по сравнению с базисным, а в абсолютном – изменение валового надоя за счет изменения этого фактора:

(33)

или 98,8 %

ц

Средняя продуктивность в отчетном году по сравнению с базисным сократилась на 1,2 %. За счет сокращения продуктивности валовый надой молока сократился в отчетном году по сравнению с базисным на 814,832 ц.

Проверим взаимосвязь индексов:

(34)

(35)

I _{вал.надоя} = 0,952*1,079=1,027

I _{пер.сост.} = 0,952*1,038=0,988

Определим индивидуальные индексы среднегодового удоя и среднегодового поголовья:

(36)

где q₁ – среднегодовой удой отчетного периода;

q ₀ – среднегодовой удой базисного периода;

В 2007 году по сравнению с 2006 в ОАО Агрофирма «Ливенское мясо» и в колхозе «50 лет Октября» среднегодовой удой сократился на 20,7 % и на 1,4 % соответственно, а в ФГУП ПЗ «Георгиевское» вырос на 5,6 %.

Индивидуальный индекс среднегодового поголовья:

(37)

где f₁ - среднегодовое поголовье отчетного периода;

f₀ - среднегодовое поголовье базисного периода.

В 2007 году по сравнению с 2006 в ОАО Агрофирма «Ливенское мясо» среднегодовое поголовье выросло на 16 %. В остальных хозяйствах в изучаемом периоде среднегодовое поголовье осталось неизменным.

Рассмотрим далее структуру стада КРС в одном из хозяйств Верховского района Орловской области в 2005-2006 г.

Таблица 6.

Структура стада КРС в ЗАО «Славянское» Верховского района Орловской области в 2005-2006г.

Изобразим структуру поголовья КРС графически:

Рисунок 4. Структура стада КРС в ЗАО «Славянское» Верховского района Орловской области в 2005 году.

Диаграмма позволяет сказать, что наибольший удельный вес в структуре поголовья КРС в ЗАО «Славянское» Верховского района Орловской области в 2005 году занимают коровы (70,7 %), доля телок старше 2 лет составила 16,1 % , а нетелей – 13,2 %.

Рисунок 5. Структура стада КРС в ЗАО «Славянское» Верховского района Орловской области в 2006 году.

В 2006 году доля коров в общей структуре поголовья составила 91,2 %, доля телок старше 2 лет – 8,8 %. Нетелей в 2006 году в ЗАО «Славянское» не было.

Таким образом, проведенный индексный анализ позволяет сделать вывод о том, что в 2006-2007 г. в хозяйствах Ливенского района Орловской области валовый надой молока в отчетном периоде по сравнению с базисным вырос в целом на 1914 ц или на 2,8 %. Снижение валового надоя в отчетном году по сравнению с базисным происходит за счет снижения удоя в отдельных хозяйствах на 3510 ц или на 4,8 %. Среднегодовое поголовье в целом в отчетном периоде по сравнению с базисным выросло на 4 %. За счет этого валовый надой увеличился на 2729,24 ц, а за счет изменения размера и структуры поголовья КРС - вырос на 5424 ц или на 7,9 %. Средняя продуктивность в отчетном году по сравнению с базисным сократилась на 1,2 %. За счет сокращения продуктивности валовый надой молока сократился в отчетном году по сравнению с базисным на 814,832 ц.

5.Установление влияния факторов на эффективность производства продукции животноводства.

5.1. Метод статистических группировок.

Статистические группировки играют важную роль при изучении связи между признаками, проявляя эту связь и создавая возможность ее количественной характеристики. Группировка явлений позволяет глубже понять сущность происходящих процессов, причины различий, выявить новые закономерности в развитии, вскрыть имеющиеся резервы.

В зависимости от задач, решаемых с помощью группировки, группировки делятся на типологические, аналитические, структурные. В зависимости от количества признаков, положенных в основание группировок, последние делятся на простые и комбинационные[2,84].

- Первым и наиболее сложным вопросом группировок является правильный выбор признаков (показателей), по которым будет проводится группировка.

Число групп на первой стадии группировок, то есть при построении интервального ряда, может быть определено по формуле Стерджесса:

n = 1 + 3,322 ℓ g N, (38)

где n – число групп,

N – число единиц совокупности

В ходе экономической оценки полученных групп путем сопоставления уровней показателей может быть проведено укрупнение групп, объединение их в типические.

Величиной интервала называется разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. В зависимости от характера распределения совокупности по данному признаку интервалы по величине могут быть равными и неравными.

Равные интервалы – это интервалы, размеры которых во всех группах имеют одну и ту же величину. Они применяются в тех случаях, когда изменение количественного признака внутри совокупности происходит неравномерно. Величина равных интервалов определяется по формуле:

, (39)

где x _max – максимальное значение признака;

x _min – минимальное значение признака;

n – число образуемых групп.

Интервалы групп образуются следующим образом:

1. от x _min до x _min + h;

2. от x _min + h до x _min + 2h;

3. от x _min + 2h до x _min + 3h.

Неравные интервалы – это интервалы, размеры которых изменяются по величине от группы к группе. Неравные интервалы применяются для ограничения групп в тех случаях, когда группировочный признак изменяется в больших пределах и совокупность многочисленна. Они используются чаще равных интервалов и делятся на интервалы возрастающие и убывающие. Возрастающие интервалы увеличиваются от одной группе к другой, а убывающие – уменьшаются.

При построении группировки с неравными интервалами необходимо построить ранжированный ряд распределения единиц совокупности по группировочному признаку и соответственно выписать показатели, которые будут использованы для характеристики групп. Для большей наглядности следует изобразить ранжированный ряд графически, для чего стоит построить огиву Гальтона, в которой на оси абсцисс – номера хозяйств в ранжированном ряду, а на оси ординат – величина группировочного признака. Там, где группировочный признак имеет резкие переходы по количественному значению и соответственно заметны различия в уровне других признаков, следует установить границу интервала. Таким образом, по ранжированному ряду определяются границы, где количество переходит в качество, и выделяются качественно своеобразные группы, представляющие типы явлений[5,235].

Выбор самих показателей обычно проводится одновременно с определением задачи исследования, т. е. еще на стадии составления программы статистического наблюдения. В число показателей, характеризующих группы, включаются только такие, которые существенны для этих групп и достаточно полно освещают состояние изучаемого явления.

Для установления влияния уровня интенсификации и размера производства на эффективность производства сельскохозяйственной продукции построим статистическую группировку по фондовооруженности Исходные данные для группировки представим в виде таблицы (См. приложение 3).

Для определения числа групп и создания ранжированного ряда построим огиву Гальтона (См. приложение 4).

По данному графику установим число групп. Оно будет равно четырем. Далее строим ранжированный ряд по фондовооруженности (См. приложение 5). Затем строим группировку хозяйств по фондовооруженности.

Таблица 7.

Группировка хозяйств Верховского и Ливенского районов Орловской области по уровню фондовооруженности в 2007 году.

Из полученной группировки следует, что с ростом фондовооруженности в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 2007 году от 5 до 877 тыс. руб. растет средняя стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий с 68,8 до 787,5 тыс.руб.; также растет стоимость валовой продукции животноводства на 1 работника (с 377 до 1933,5 тыс. руб). А вот стоимость валовой продукции животноводства на 100 рублей затрат в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 2007 году изменяется незначительно.

Рассмотрим теперь влияние такого показателя как продуктивность коров на основные результативные показатели производства продукции - себестоимость 1 ц молока, затраты на 1 голову, затраты труда на 1 ц. продукции, затраты труда на 1 корову. (Исходные данные см. в приложении 6). Число групп, как и в предыдущей группировке определим по огиве Гальтона (См. приложение 7).В данной группировке выделяем 3 группы и далее строим ранжированный ряд по продуктивности (см. приложение 8). Строим группировку.

Таблица 8.

Группировка хозяйств по продуктивности коров в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007.

Как можно увидеть из группировки в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 2007 году с ростом продуктивности коров с 13,304 до 62,72 ц. происходит снижение себестоимости 1 ц ( с 0,974 до 0,664 тыс. руб), средних затрат труда на 1 ц продукции ( с 8,942 до 3,348 тыс.руб) и на 1 корову (с 193,221 до 161,47 тыс.руб). Одновременно с этим происходит увеличение средних затрат на 1 голову с 26,007 до 36,97 тыс.руб.

Построим группировку по энергообеспеченности отрасли животноводства в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 и рассмотрим влияние уровня энергообеспеченности на себестоимость 1 ц молока и себестоимость прироста 1 ц КРС. Исходные данные см. в приложении 9. Для определения числа групп строим огиву Гальтона (см. приложение 10). Число групп – 4. Далее получим ранжированный ряд по энергообеспеченности (См. приложение 11) и создаем группировку.

Таблица 9.

Группировка хозяйств Верховского и Ливенского районов Орловской области по энергообеспеченности в 2007 г.

Исходя из сведений, отраженных в таблице можно утверждать, что с ростом уровня энергообеспеченности в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области в 2007 с 0,037 до 5,096 л.с. происходит снижение себестоимости 1 ц молока с 1, 0424 до 0,663 тыс. руб. и средней себестоимости 1 ц прироста КРС с 9,709 до 6,165 тыс. руб.

Однако для более детального изучения влияния отдельных признаков на результативные показатели производства сельскохозяйственной продукции не достаточно одних лишь простых группировок. Построим комбинационную группировку. Группировочными признаками будут являться уровень фондовооруженности и площадь сельскохозяйственных угодий. Определим влияние этих признаков на стоимость валовой продукции животноводства в расчете на 1 хозяйство, 1 работника, 1 га с/х угодий. Исходные данные представим в виде таблицы (см. приложение 12). Построим затем ранжированный ряд распределения по фондовооруженности (см. приложение 13). Определим величину интервала для подгрупп по площади с/х угодий, разобьем каждую группу на 2 подгруппы:

, (40)

h = (11542-2250)/2 = 4646 га

от 2250 до 6896 га

содержание   ..  497  498  499   ..