Анализа эффективности производства зерна

Содержание

Введение………………………………………………………………………….4

1. Теоретические основы экономико-статистического анализа эффективности производства зерна………………………………………...6

1.1 Проблемы регионального рынка зерна…………………………………6

1.2. Основные показатели эффективности производства зерна……….7

1.3. Методы экономико-статистического анализа эффективности производства зерна…………………………………………………………….9

2. Объект исследования……………………………………………………...13

2.1 Начало исследования…………………………………………………....15

2.2 Индексный анализ………………………………………………………..31

2.3 Корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативного признака от факторных………………………………....33

Вывод……………………………………………………………………………37

Использованная литература……………………………………………………………………...38

Введение

Решающее значение для подъема всех отраслей, сельского хозяйства имеет наращивание производства зёрна. Зерновое хозяйство составляет основу рас­тениеводства и всего сельскохозяйственного производства. Это определяется многосторонними связями зернового производства с сопредельными отрас­лями сельского хозяйства и промышленности.    

Хлеб и хлебные продукты являются важными продуктами питания для большей части населения страны, а по калорийности занимают почти поло­вину всего пищевого баланса в рационе человека. С увеличением в рационе питаний че­ловека продуктов животноводства, а также плодов и овощей, потребление, зерна может быть снижено до 100-105 кг на душу населения.

Практика показывает, что без развитого зернового производства невозможно специализировать экономические районы на производство продукции животноводства, развивать производство технических культур и других отраслей сельского хозяйства. Зерно - это не только продукт питания для насе­ления, но и незаменимый корм для скота и птицы. Зерно служит важным ис­точником сырья для пивоваренной, спиртовой; комбикормовой промышлен­ности.

В стоимости продукции растениеводства зерновые культуры занимают около 35%, а в структуре посевных площадей на их долю приходится почти 56%. На производство зерна затрачивается 20% всех затрат труда в растение­водстве.

Зерно, как, сельскохозяйственная продукция, в экономическом отноше­нии имеет ряд преимуществ. Оно хорошо хранился в сухом виде, легко, перевозится на большие расстояния; имеет высокую степень сыпучести. Все эти особенности зерна используют при строительстве элеваторов, зернохрани­лищ, а также при транспортировке и создании государственных запасов про­довольствия и кормов.

Все зерновые и зернобобовые культуры, выращиваемые в Российской Федерации, группируются по назначению: продовольственные и фуражные.

В составе продовольственных культур выделяют хлебные (пшеница и рожь) и крупяные (гречиха, просо, рис). В фуражные включают ячмень, овес, кукуру­зу на зерно, а также зернобобовые культуры.

Цель написания курсовой работы: провести анализ эффективности зерна.

Поэтому при написании курсовой работы были поставлены следующие задачи:

                  Уяснить народнохозяйственное значение производства зерна;

                  Изучить реальные показатели экономико-статистического анализа эффективности производства зерна на современном этапе;

                  Сделать выводы и предложения по результатам анализа.

Использованы такие методы как: статистическое наблюдение, группировка, корреляционно-регрессионный анализ, индексы.

1. Теоретические основы экономико-статистического анализа эффективности производства зерна

1.1 Проблемы регионального рынка зерна

Состояние зернового хозяй­ства характеризуется размерами посевных площадей, валовыми сборами зер­на и структурными сдвигами производства отдельных видов продукции. Площадь посева зерновых культур в общей площади пашни в период с 1991-1995 гг. по 2006 г, сократилась с 87,9 млн т. до 78,6 млн т. Это произошло в основном за счет уменьшения площади посевов зерновых культур, которые за данный период сократились почти на 10,6%, тогда как посевная площадь уменьшилась, на 32%.

Валовые сборы зерна значительно колеблются по годам, что в опреде­ленной мере связано с природными и климатическими условиями производ­ства зерновых культур, а, также недостатками в организации обеспечения хозяйств материально-техническими ресурсами и в первую очередь мине­ральными удобрениями. Так, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур в России в среднем за 1991-1995гг. составлял 87,9 млн. т., а в 1996-2000 гг. снизился до 65,2 млн, т., а в 2006 г. - до 78,6 млн. т. Самые низкие объ­емы производства зерна в последнем, пятилетии наблюдались в 2003 г. (табл. 1).

Основными производителями зерновых культур в России являются сельскохозяйственные предприятия различных форм хозяйствования. Они производят почти 94% от общего объема валовых сборов зерна в стране. Крестьян­ские (фермерские) хозяйства выращивают около 6% зерновых культур.

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.

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 метод, 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.

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.

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.

           2. Объект исследования.

Тереньгу́льский райо́н расположен в восточной правобережной части Ульяновской области, районный центр — рабочий посёлок Тереньга. Площадь района — 1756 км², что составляет 4,7 % всей территории Ульяновской области. Численность населения на 1 января 2006 года составляет 19,9 тысяч человек, 71 % из которых — сельские жители.

Наиболее крупные населенные пункты: р.п. Тереньга — 5447 чел., с. Ясашная Ташла — 2453 чел., с. Солдатская Ташла — 1556 чел., с. Подкуровка — 1137 чел., с. Красноборск — 985 чел., с. Зеленец — 851 чел.

Среди жителей района русских около 71 %. Мордва составляет 8 %, чуваши — 12 %, татары — 4 %. Из 44 сельского населённого пункта в восьми численно преобладает мордва, в шести — чуваши.

Кузова́товский райо́н расположен в центральной части Ульяновской области, в верхнем течении реки Свияга и граничит с Майнским, Новоспасским, Тереньгульским и Николаевским районами Ульяновской области.

Административный центр — посёлок городского типа Кузоватово. Площадь — 209,8 тысяч гектар, что составляет 6 % от всей территории Ульяновской области. В 56 населённых пунктах района проживает 29,0 тысяч человек. Население района многонациональное, преобладают русские (66 %), мордва составляет 27 %, татары — 0,7 %, чуваши — 1,5 %.

Сенгилеевский район Ульяновской области — своеобразная «Ульяновская Швейцария» — излюбленное место походов туристов. Он расположен на правом берегу Куйбышевского водохранилища и изобилует живописными уголками.

Район богат полезными ископаемыми: кварцевыми и строительными песками, опоками, мергелем, мелом, поэтому на его территории построены заводы по производству стройматериалов.

Сенгилеевский район образован в 1928 году на территории площадью 1349 км². Сейчас в нём проживает 28,9 тысяч человек. Преобладают русские — 74,9 %, чуваши составляют 16 %, татары — 5 %, мордва — 1,8 %.

ОГУП АгроПромышленный Комбанат "Свияга" занимается производством, пере-работкой и реализацией сельскохозяйственной продукции.

Имеет собственную производственную базу в виде нескольких

сельскохозяйственных предприятий, собственные специализированные

мощности для хранения и переработки продукции, а так же сеть

розничных магазинов в городе Ульяновске и области.

В настоящее время АПК "Свияга" может предлогать большие партии

капусты, моркови свеклы, картофеля, лука и других овощей.

2.1 Начало исследования.

Табл. 1. Ранжированный ряд распределения с.-х.предприятий по производству зерна на 100 га пашни.

По данным таблицы видно, что между хозяйствами имеется существенные различия по уровню ГПП. Этот показатель изменяется от 61 тыс.руб в СПК «Им.Фрунзе» Кузоватовского района до 887 тыс.руб.в СПК «Карлинский» АПК Свияга,что в 14раз больше.

Для большей наглядности ранжированный ряд следует изобразить графически.

Рис.1. Ранжированный ряд по производству зерна на 100 га пашни.

Теперь можно наглядно рассмотреть деятельность предприятий. Видно, что абсолютными лидерами являются предприятия № 16 и 17.

   Найдём интервал группировочного признака:

  где xmax- максимальное значение группировочного признака,

        xmin- минимальное значение группировочного признака,

        n- число групп.

n=1+lg10=4.32

Группировка хозяйств по уровню производства зерна на 100 га пашни

Табл.2. Интервальный ряд распределения хозяйств по производству зерна на 100 га пашни.

Проанализировав данные таблицы можно сделать вывод, что  1 группа по производству зерна на 100 га. пашни содержит 3 предприятия, что составляет 17,64%от общего итога, так же стоит заметить что 1группа занимает последнее место по производству зерна. Во 2 группу входит 4 предприя и составляют 23,52% от общего итога, в 3 группу входит одно предприятие и составляет 5,88% к итогу, в 4группу входит 2 предприятия и составляет 11,76% удельного веса, в 5 группу входит 3 предприятия и составляет 17,64%, в 6 группу входит 4 предприятия и составляет 23,52%от общего итога, и находятся на первом месте по производству зерна.

Для наглядности интервальный ряд изобразим графически в виде гистограммы:

Рис.2. Интервальный ряд распределения хозяйств по производству зерна на 100 га пашни.

По диаграмме видно, что больше всего предприятий находится во второй и шестой группах – 4 предприятия, меньше всего в третьей – 1 предприятие, тем не менее  урожайность 3 группы средняя.

Табл. 4. сводные данные по группам в целом.

Табл. 3. Промежуточная группировка по уровню и эффективности зернового производства.

По данным таблицы можно сделать вывод, что в 1 группе урожайность составляет 3,7 ц/га., что является худшим показателем по сравнению с другими группами, а в то же время себестоимость зерна составляет 493,3 руб. за 1 ц. во 2 группе урожайность составляет 8,5 ц/га,а себестоимость равна 301,5руб., в 3 группе урожайность составляет 8,7 ц/га а себестоимость зерна составляет 228,4 руб., в 4 группе урожайность составляет 11,7 ц/га, что является средним показателем среди представленных групп, а себестоимость за 1ц.составляет 230,3 руб., в 5 группе урожайность зерна составляет 13,2 ц/га,себестоимость равна 175,7 руб.за 1ц.зерна,в 6 группе урожайность составляет 15,8 ц/га, а себестоимость 202,05 руб. Из этого следует, что чем ниже урожайность, тем себестоимость выше и наоборот. Также можно увидеть, что наивысшее число тракторов на 100 га. пашни содержится в последней группе, что составляет 0,8 шт., а наименьшее в 1 группе- 0,19 шт. Следовательно, чем выше урожайность, тем больше понадобится тракторов предприятию. Нужно заметить, что те предприятия, у которых затраты на 1 га. зерновых высокие, имеют высокую урожайность и достаточно высокую себестоимость. Реализовано зерна на 1 га пашни в 1 группе меньше всего 0,65ц,больше всего реализовано в последней группе 4,12ц.,следственно и уровень товарности зерна в 1 группе показывает худший показатель 97,5%,а в 6 последней группе составляет 412,2%.

По данным таблицы 3 видно, что некоторые рядом стоящие группы по значениям рассчитанных показателей близки между собой, поэтому их следует объединить. Так, первые три группы из таблицы 3 были объеденены в одну так как их полученные значения в графах затраты на 1 га зерновых, число тракторов, реализовано зерна, средняя цена реализации, полная себестоимость, уровень рентабельности близки между собой.

В изучаемой совокупности вместо шести ранее выделенных групп получают четыре группы хозяйств, по которым ведут дальнейший анализ.