1.2. Основные показатели эффективности производства зерна

Эффективность производства зерна характеризуется системой натуральных и стоимостных показателей. Среди натуральных показателей главным является урожайность зерновых культур и производство зерна на единицу площади пашни. (схема 1) [1]

Схема 1

Показатели экономической эффективности производства зерна

Все эти показатели следует рассматривать в динамике с учетом объективных факторов, влияющих на уровень того или иного показателя. Под объективными факторами имеются в виду природно-климатические условия. В последние годы наиболее существенное влияние оказывают факторы, которые нельзя считать объективными. Главным из них является диспаритет цен – низкие темпы роста цен на продукцию сельскохозяйственного производства по сравнению с темпом роста цен на материально-производственные ресурсы, используемые в сельскохозяйственном производстве (прежде всего на продукцию топливно-энергетического комплекса) и на сельскохозяйственные машины и оборудование. [2]

Основными направлениями дальнейшего увеличения объемов производства и повышения эффективности возделывания зерновых культур является последовательная интенсификация на базе развития химизации и мелиорации, внедрения прогрессивных технологий выращивания и уборки зерна, применение новых более продуктивных сортов и гибридов зерновых культур. Немаловажное значение в повышении эффективности производства зерна отводится выбору каналов реализации, повышению качества продукции, государственной поддержке зернового производства, а также росту материальной заинтересованности при выращивании зерновых культур.

1.3. Методы экономико-статистического анализа эффективности производства зерна

Основными методами экономико-статистического анализа эффективности производства зерна являются: статистическое наблюдение, табличный метод, сводка и группировка, абсолютные и относительные величины, средние величины, индексный и дисперсионный методы, корреляционно-регрессионный анализ.

На первом этапе статистического исследования, т. е. наблюде­ния, формируются первичные статистические данные.

Под наблюдением понимается научно и планомерно, систематически организованный сбор массовых дан­ных о различных явлениях и процессах социально-экономической жизни.

Основная задача наблюдения - это обеспечение сбора досто­верных, полных, массовых и сопоставимых данных об интересую­щем нас объекте или явлении. В практике используются две орга­низационные формы наблюдения - отчетность и специальное ста­тистическое наблюдение. В зависимости от охвата наблюдения они бывают: сплошные и несплошные. При сплошном наблюдении все единицы изучаемой совокупности подвергаются наблюдению. При несплошном наблюдении только часть единиц подвергается наблюдению. В результате наблюдения мы получаем показатели. Любой статистический показатель содержит количественные и качественные данные и должен иметь сведения о месте и времени действия.

Результаты статистического наблюдения представляются в виде статистических таблиц. Таблица является наглядной рацио­нальной систематизированной формой изложения статистической информации. Основу любой статистической таблицы составляет ее макет, который образуется от пересечения строк и граф. В строках и графах располагают статистические показатели. Различают под­лежащее и сказуемое статистической таблицы.

Подлежащее таблицы располагается слева, по строкам - это то, что мы хотели бы охарактеризовать. Сказуемое - это цифровая характеристика подлежащего, на­ходится в графах таблицы. Обязательны заголовки таблицы, подлежащего и сказуемого, в которых должно отражаться содержание таблицы, время и место действия.

Статистическая сводка полученной информации в результате наблюдения, в широком ее понимании, предполагает систематиза­цию и группировку цифровых данных, характеристику образован­ных групп системой показателей. Группировка является важней­шим этапом статистического исследования, а также методом позволяющим уловить переход количественных изменений в качест­венные, выявить закономерности их развития.

Под группировкой понимается расчленение данной совокуп­ности на качественно-однородные группы с выделением типичной группы.

Качественно-однородной группой считается группа, которая обладает внутренней однородностью, т. е. имеет больше признаков сходства, чем различия.

Типичной группой называется группа качественно-однородная, самая многочисленная по удельному весу определяю­щего признака.

Группировку можно провести двумя способами:

а) посредством разделения совокупности на однородные части;

б) путем объединения в группы единиц совокупности по ти­пичным признакам. [3]

Абсолютной величиной называется величина, измеряющая размер общественного явления в натуральных, условно-натуральных, трудовых и стоимостных единицах измерения. Абсолютные величины могут быть индивидуальные и суммарные.

Относительная величина – это величина, получаемая от сравнения (деления) двух абсолютных величин. Относительные величины имеют такие же единицы измерения, что и абсолютные.

Средняя величина – это типический размер данной совокупности, отражающий характерные черты в среднем. Средние величины применяются в статистике в силу действия закона больших чисел.

1 следствие: Около средней величины всегда колеблется наибольшее число наблюдений.

2 следствие: При большом числе наблюдений средняя величина не становится случайной, а применяет какую-то усредненную форму и  тогда наступает равенство:  f=(x1, x2, x3…xn)= (x1, x2, x3,…xn), где

x – средняя величина;

x1, x2, x3 – варианты.

Средняя величина рассчитывается по массовым данным.

Индекс – это относительный показатель, измеряющий изменение явления во времени или в  пространстве. Прежде всего, индекс – это относительный показатель, но не каждый относительный показатель является индексом. Индексы применяются к тем величинам, которые непосредственно не поддаются суммированию. Поскольку индекс – относительный показатель, то он, получается, от сравнения двух абсолютных величин. Величина, с которой производится сравнение, называется базисной и обозначается подстрочным знаком - «0», величина, которую сравнивают, называется текущей (отчетной) и обозначается подстрочным знаком – «1». Каждый индекс состоит из двух элементов:

Индексируемой величины – той величины, которая изменяется и по которой дается название индекса;

Вес индекса – это величина, которая постоянна и по ней определяется состав индекса.

Изучая дисперсию интересующего нас признака в пределах изучаемой совокупности, мы можем рассчитать только общую дисперсию по всей совокупности в целом. Но мы лишены возможности оценить влияние отдельных факторов, определяющих колеблимость индивидуальных величин. Для того, чтобы отделить влияние каждого фактора на общую колеблимость необходимо провести группировку всей совокупности по какому-либо фактору. Тогда нужно выделить три показателя дисперсии:

1.                 Общая дисперсия, которая показывает колеблимость признака в целом:

2.                 Межгрупповую дисперсию, которая отражает вариацию признака за счет того фактора, который положен в основу группировки:

3.                 Внутригрупповую дисперсию, она характеризует вариацию за счет всех остальных признаков, которые не были учтены:

Корреляционно-регрессионный анализ ведется в определенной последовательности и состоит из ряда этапов:

1.                 Установление причинных зависимостей в изучаемом общественном  явлении;

2.                 Формирование  корреляционной  модели  связи;

3.                 Расчет  и  анализ  показателей  регрессии (решение  уравнения);

4.                 Расчет  и  анализ  показателей  тесноты связи.

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет по данным статистического наблюдения решить две основные задачи:

- определить среднее изменение результативного признака (функции) при изменении фактора (аргумента) на единицу в абсолютном и относительном измерении.

-  установить меру относительного влияния факторного признака на изменение результативного, разложить вариацию последнего по источникам образования и определить роль фактора в общем объеме вариации  результата. [4]

2. Характеристика уровня производства

Для характеристики уровня производства и себестоимости зерна необходимы данные, которые представлены в таблице 2.

На основе этих данных будут рассчитаны следующие показатели:

·                   урожайность зерновых культур, ц/га:

·                   себестоимость одного центнера зерна, р.:

·                   удельный вес зерновых в общей площади посевов, %:

·                   удельный вес денежной выручки от реализации зерна в стоимости товарной продукции:

·                   производство зерна на гектар пашни, ц:

Рассчитанные данные приведены в таблице 3.

Таблица 2

Исходные данные по районам

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5