Экономико-статистический анализ уровня и эффективности производства молока

Теперь по выделенным группам  и подгруппам проведем сводку данных(табл.25).

 

 

Таблица 25-Сводные данные по группам и подгруппам предприятий

Группы по затратам кормов на 1 ц молока	Подгруппы по норме обслуживания	Число предприятий	Валовой надой,ц	Среднегодовое поголовье  коров,гол	Затраты на корма,тыс.руб	Число операторов машинного  доения
I группа 125,9-200,1	а)до 23,9	3	40557	1293	7862	61
	б)свыше 23,9	4	37573	1253	6875	42
Итого по I группе		7	78130	2546	14737	103
II группа 206,9-320,3	а)до 25	7	59582	1431	14557	68
	б)свыше 25	4	35738	1248	8655	36
Итого по II группе		11	95320	2679	23212	104
III группа 330,4-497,5	а)до 27,2	5	40993	1324	15065	58
	б)27,2	2	43960	1086	14524	11
Итого по III группе		7	84953	2410	29589	69
Всего		25	258403	7635	67538	276

На основе данных предыдущих таблиц перейдем к составлению комбинационной группировки (таблица 26). Анализ комбинационной таблицы позволяет решить три  задачи: оценить степень влияния  на результативный признак каждого  фактора, их взаимодействие и совместное действие.

Таблица 26 - Комбинационная группировка

Группы по затратам кормов на 1 ц молока	Подгруппы по норме обслуживания	Число предприятий	Удой на 1 корову,ц	Затраты кормов на 1 ц молока,руб	Норма обслуживания,гол
I группа 125,9-200,1	а) до 23,9	3	31,4	193,9	21
	б) свыше 23,9	4	29,9	182,9	30
Итого по I группе		7	30,7	188,6	24
II группа 206,9-320,3	а)до 25	7	41,6	244,3	21
	б)свыше 25	4	28,6	242,2	34
Итого по II группе		11	35,6	243,6	25
III группа 330,4-497,5	а)до 27,2	5	30,9	367,5	23
	б)27,2	2	40,5	330,4	98
Итого по III группе		7	35,3	348,3	35
В среднем по совокупности		25	33,8	261,4	28

Оценим вначале влияние  первого фактора (затраты кормов на 1 ц молока) на удой 1 среднегодовой  коровы. С увеличение затрат кормов на 1 ц молока от I ко II группе на 55 руб. или на 22,6% увеличивается и удой от 1 среднегодовой коровы на 4,9 ц  или на 13,8%. Но при увеличении затрат кормов на 1 ц молока от II к III группе на 104,7 руб.,удой на 1 среднегодовую корову снижается на 0,3 руб. или на 0,8%. Следовательно излишки кормов  могут привести к снижению удоя.

Теперь оценим влияние  второго фактора (норма обслуживания) на удой на 1 корову. Сравним подгруппы  в каждой группе. Во всех трех группах  норма обслуживания в подгруппах растет, но удой на 1 среднегодовую корову снижается. Так  в   I группе норма обслуживания возросла на 9 голов или на 30%, а удой снизился на 1,5 ц или на 4,7%. Во II группе норма обслуживания увеличилась на 13 голов или на 38%, а удой снизился на 13 ц или на 31,3%. А в III группе норма обслуживания возросла на 75 голов или на 76,5%, а удой снизился на 9,6 ц или на 23,7%. Таким образом, чем больше животных приходится на 1 работника (доярку), тем хуже это влияет на удой от 1 среднегодовой коровы.

И наконец, оценим совместное влияние факторов на результат. Сравним  подгруппу а) первой группы и подгруппу  б) третьей группы. Все 3 показателя увеличились: удой на 1 среднегодовую  корову- на 9,1 ц или на 22,5%; затраты кормов на 1 ц молока -на 136,5 руб. или на 41,3%; норма обслуживания- на 77 голов или на 78,5%.

Тесноту связи между результативными  и факторными признаками можно установить с помощью корреляционного анализа.

 

3.2. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ есть метод установления связи и измерения  ее тесноты между наблюдениями, которые  можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.

 

Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при  которой различным значениям  одной переменной соответствуют  разные средние значения другой. Возникать  корреляционная связь может несколькими  путями. Важнейший из них - причинная  зависимость вариации результативного  признака от изменения факторного. Кроме того, такой вид связи  может наблюдаться между двумя  следствиями одной причины. Основной особенностью корреляционного анализа  следует признать то, что он устанавливает  лишь факт наличия связи и степень  ее тесноты, не вскрывая ее причин.

В статистике теснота связи  может определяться с помощью  различных коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициента ассоциации и т.д.), а в анализе хозяйственной деятельности чаще используется линейный коэффициент корреляции.

Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:

а) постановка задачи и выбор  признаков;

б) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);

в) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);

г) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;

д) исследование факторной  зависимости и проверка ее значимости;

е) оценка результатов анализа  и подготовка рекомендаций по их практическому  использованию.

Для установления зависимости  удоя на 1 среднегодовую корову от затрат кормов на 1 ц молока и нормы обслуживания, проведем корреляционный анализ. Определим  тесноту связи между признаками.

В качестве результативного  признака возьмем удой на 1 среднегодовую  корову,ц (Y ), а в качестве факторных признаков возьмем затраты кормов на 1 среднегодовую корову,руб.(X1) и норму обслуживания,гол. (X2) (Таблица 27).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 27- Исходные данные для решения корреляционного  уравнения

Название предприятия	Y	X1	X2
ООО «Волоковское»	13,1	497,5	27
СПК «Липецкое»	15,5	300,7	32,7
СПК «Мольково»	16,1	227,2	21,4
СПК «Дорогобужский»	18,1	195,9	29,8
СПК «Борок»	20,5	249,1	24,3
ЗАО «Шаломинское»	22,1	350,9	20,8
СПК «Кардымовская МСО»	22,4	380,1	21,7
САК «Моготово»	23,4	267,5	32
ПСХК «Богородицкое»	24,1	164,5	32,1
МУП «Теличенское»	25,6	146,8	36,2
СПК «Суворовский»	27,4	163,4	23,9
СПК «Пискарихинский»	27,5	248,3	25
К/Х «Михейково»	30,1	211,9	18,8
СПК «Сметанино»	30,6	207,9	35
МУП «Кощино»	33,7	247,4	36,1
ЗАО «им.Мичурина»	33,7	125,9	6,6
ЗАО «Рассвет»	34,4	128,7	20,8
ТОО «Кузнецовское»	34,5	413,8	18,2
МУП «Новое замощье»	35,6	206,9	18,3
ТНВ «Заря-Игнатенков и Кº»	37,7	193,9	27,3
СПК «Пригорское»	39,2	341,3	27,2
СПК «Каспли»	40,5	330,4	108,6
ООО «Пригородный»	40,5	330,4	90,5
СПК «Племзавод Доброволец»	53	270,4	23
ФГУП «Смоленское»	67,9	219,9	18,3

 

 

Уравнение связи имеет  вид:

y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ ,

где:

а₀ - условное начало, содержательной интерпретации не подлежит;

а₁ - коэффициент чистой регрессии при первом факторе;

а₂ - коэффициент чистой регрессии при втором факторе.

Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [-1; + 1]. Значение r = -1 свидетельствует о наличии  жестко детерминированной обратно  пропорциональной связи между факторами, r = +1 соответствует жестко детерминированной  связи с прямо пропорциональной зависимостью факторов. Если линейной связи между факторами не наблюдается, r 0. Другие значения коэффициента корреляции свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем чем ближе |r| к единице, тем связь теснее.

Вычислим  коэффициент  множественной корреляции (R-квадрат), чтобы определить тесноту связи  результативного признака с обоими факторами одновременно.

Статистические расчеты  будем проводить в программе  MicrosoftЕхcеl.

Результаты расчетов приведены  в таблице 30.

Таблица 28 - Регрессионная  статистика

Множественный R	0,2250149
R – квадрат	0,050631705
Нормированный R – квадрат	-0,035674504
Стандартная ошибка	12,40946083
Наблюдения	25
Y – пересечение	33,82729961
Переменная Х1	-0,024228248
Переменная Х2	0,099380898

Таким образом, получаем коэффициенты уравнения: a₀≈33,827,    а₁≈-0,024, а₂≈ 0,099.

 

Уравнение регрессии имеет  вид:

Y= 33,827-0,024x₁+0,099x₂ ,

где у, х₁ х₂ - значения результативного, первого и второго факторного признака в среднем на одно хозяйство.

а₀ (У - пересечение) - значение результативного признака при нулевом значении факторов, в нашем случае это размер удоя на 1 среднегодовую корову;

а₁ (переменная х₁ - коэффициент чистой регрессии при факторе х₁ показывает, что при увеличении затрат кормов на 1 корову на 1 рубль размер результативного признака уменьшается на 0,024%, при условии, что второй факторный признак зафиксирован на среднем уровне;

а₂ (переменная х₂) - коэффициент чистой регрессии при факторе х₂, показывает, что с увеличениемнормы обслуживанияна 1 голову, удой на 1 корову увеличится на 0,099% при фиксированном среднем уровне затрат кормов на 1 корову.