Статистико-экономический анализ уровня и эффективности производства продукции животноводства

 

     Продолжение таблицы 15

 

     Таблица 16. Матрица парных коэффициентов корреляции

     Коэффициенты  корреляции свидетельствуют о том, что выбранные факторные признаки влияют на результативный; следовательно, их правомерно будет включить в корреляционно-регрессионный  анализ.

Значимость  критерия F равна 9,45E-11, т.е. влияние факторов на результат достоверно.

     После проведения расчётов получаем модель множественной линейной связи следующего вида:                                  

     Y =367,2+0,11*X₁ –34,5*X₂.

Параметр  а₀ = 367,2– значение выхода валовой продукции животноводства при нулевых затратах  на корма и обеспеченности работниками.

Параметр  а₁ =0,11 – значение коэффициента чистой регрессии при факторе X₁. Показывает, что при повышении затрат на продукцию животноводства на 100 га с.-х. угодий на 1 тысячу рублей, стоимость продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий увеличится на 0,11 тыс. руб., при условии, что средняя обеспеченность работниками на 100 га. зафиксирована на среднем уровне.

Параметр  а₂ = -34,5 – значение коэффициента чистой регрессии при факторе X₂. Показывает, что при увеличении обеспеченности работниками на 100 га с.-х. угодий на единицу, выход продукции животноводства на 100 га сократиться на 34,5 тысячи рублей, при условии, что затраты на продукцию зафиксированы на среднем уровне.

Коэффициент множественной корреляции между  выходом валовой продукции и  двумя факторами R =  0,839– связь между признаками очень тесная. Коэффициент детерминации R ² = 0,703, это означает, что 70,3% вариации выхода продукции обусловлены включёнными в уравнение факторами.

      Коэффициенты  чистой регрессии не могут применяться  для объективной оценки влияния  различных факторов на результативный признак, поэтому для этого необходимо рассчитать коэффициенты эластичности, β-коэффициенты и коэффициенты отдельного определения – d².

      Коэффициенты  эластичности рассчитываются по формуле 

Э_i = a_i

.

Э₁ = 0,79,

Э₂ = -0,52.

      Т.е. при росте затрат на продукцию в расчёте на 100 га. на 1% , выход продукции животноводства изменится на 0,79%, а при изменении обеспеченности работниками на 1% на -0,52%.

      β-коэффициенты определяются по формуле:

      β_i = a_i

.

      β ₁ = 0,92,

      β₂ = -0,76.

      Эти коэффициенты показывают, что если затраты на продукцию увеличится на величину своего среднеквадратического отклонения, то выход продукции изменится в среднем на 0,92 δ_Х0, а если изменится на величину своего среднеквадратического обеспеченность работниками., это приведёт к изменению выхода продукции животноводства на -0,76 δ_Х0.

      Формула для подсчёта коэффициентов отдельного определения следующая:

      d_i² = r_X0Xi*β_i.

      d₁² = 0,49,

      d₂² =-0,22.

      В сумме они дают коэффициент детерминации:0,49+0,22= 0,71. Данные коэффициенты показывают долю определённого фактора в исследуемой вариации. Таким образом, 49% воспроизведённой уравнением вариации результативного признака приходится на затраты на продукцию животноводства на 100 га. с.-х. угодий,  и 22% – на обеспеченность работниками.

      Подведя итог всему вышесказанному, нужно  сказать, что по всем определённым коэффициентам  наблюдается приоритетность влияния  фактора Х₁. Иначе говоря, наибольшая вероятность изменения выхода продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий связана с изменением величины затрат на продукцию животноводства в расчёте на 100 га с.-х. угодий.

 

 

 

      

3.3 Динамика показателей  производства продукции  животноводства за  длительный период  времени

       Важной  задачей статистики является изучение изменений анализируемых данных во времени. Эти изменения можно  изучать, если иметь данные по определенному  кругу показателей на ряд моментов времени или за ряд промежутков  времени, следующих друг за другом.

       Рядом динамики называют ряд статистических показателей, характеризующих изменения  общественных явлений во времени. Перед  нами стоит задача проанализировать тенденцию изменения двух взаимосвязанных  показателей.

       Ряды  динамики представляют, как правило, в виде таблиц и графиков. При  графическом изображении динамического  ряда на оси абсцисс строится шкала времени, а на оси ординат – шкала уровней ряда.

       Закономерности  в изменении  уровней ряда в  одних случаях проявляются довольно наглядно, в других оно может затушёвываться колебаниями, вызываемыми случайными или другими причинами. Во всех случаях  одной из первых задач исследования является выявление основной тенденции  в изменении уровней.

Таблица 19. Показатели производства молока в динамике за 2000-2009 года

 
 
 

       

       Рисунок 3. Динамика поголовья коров на 2000-2009 г., тыс. голов

       Видно, что в последнее десятилетие наблюдается равномерное убывание (спад) поголовья коров, о чем свидетельствуют линия тренда и коэфициент детерминации. В сравнении с 2000 г , в 2009г поголовье сократилось на 55,4 %.

       Проанализируем  состояние поголовья коров при  помощи рассчитанных и оформленных  в таблицу относительных показателей  динамического ряда.

       Таблица 20. Цепные относительные показатели динамического ряда поголовья коров  на 2000-2009 гг