Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях в Оричевск. 2
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
Федеральное государственное общеобразовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Вятская государственная сельскохозяйственная академия»
Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования
экономических процессов
Курсовая работа
по статистике
Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях в Оричевского и Куменского
районов Кировской области
Выполнила: М. С. Малкова, студентка группы ЭЭ-322
Руководитель:
Регистрационный номер:
Дата сдачи на проверку:
Оценка после защиты:
Киров 2010
Содержание
Введение
Статистика – совокупность цифровых сведений или статистических данных, предоставляемые в отчетности организаций, учреждений, отраслей экономики, а так же публикации в сборниках, справочниках, периодике. Эти данные – результат статистических работ.
Статистика изучает количественную сторону массовых явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени. Среди массовых явлений статистика выделяет статистические совокупности, т. е. множество единиц, однородных в некотором существенном отношении, но различающихся по величине характеризующих их признаков.
Сельское хозяйство – главное звено агропромышленного комплекса. Оно занимает особое место в жизни государства, т. к. обеспечивает страну продовольствием. Животноводство дает более 60% всей продукции сельского хозяйства, и доля его постоянно повышается. Одной из главных отраслей животноводства является скотоводство, в котором в Кировской области преобладает молочно-мясное направление.
Мясо КРС является одним из самых важных видов сельскохозяйственной продукции. Производство мяса обеспечивает основным видом продовольствия население. Поэтому повышение эффективности производства мяса является важной задачей в пределах всего народного хозяйства страны. Важную роль в повышении эффективности общественного животноводства призван играть экономический анализ.
Для сельскохозяйственного
Цель данной работы – проведение
экономико-статистического анализа эффективности
Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:
- Дать экономическую характеристику объекта исследования;
- дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности;
- провести экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления;
- рассчитать нормативы и проанализировать эффективность использования факторов на их основе;
- сделать обобщающие выводы.
Объектами исследования в работе являются предприятия Оричевского и Куменского районов Кировской области.
При написании курсовой работы
использовались следующие методы: табличный,
графический, статистических группировок,
корреляционно-регрессионный.
Статистические исследования необходимы для выявления более эффективных способ ведения хозяйства на современном этапе развитии. Сравнивая полученные показатели различных предприятий, можно сделать выводы о том, какие предприятия являются прибыльными, а какие убыточными, и что нужно предпринять, чтобы предприятие стало более рентабельно.
1. Экономические
показатели условий и
Рассмотрение экономической характеристики хозяйств Оричевского и Куменского районов следует начать, прежде всего, с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности хозяйств двух районов определяют показатели, представленные в таблице 1.
Таблица 1-Показатели размера предприятий
Показатель |
В среднем на предприятие | ||
Оричевский район |
Куменский район |
По совокупности | |
Выручено от продаж с.-х. продукции, тыс. руб. |
28690 |
45113 |
36510 |
Среднесписочная численность работников, всего чел. в т.ч. занятых в с.-х. производстве |
160 |
230 |
193 |
146 |
200 |
172 | |
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб. |
71429 |
111430 |
90477 |
Материальные затраты на производство с.-х. продукции, тыс. руб. |
23630 |
38173 |
30555 |
Поголовье коров, гол. |
474 |
574 |
522 |
Посевная площадь зерновых культур, га |
976 |
1984 |
1456 |
Как видно из таблицы 1, показатели Куменского района выше, чем показатели Оричевского района. Следовательно, размеры предприятий Куменского больше, чем размеры предприятий Оричевского района. Среднесписочная численность работников больше в Куменском районе на 70 человека, чем в Оричевском районе. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов в Куменском районе на 40001 тыс. руб. больше; выручка от продажи с.х. продукции на 16423 тыс. руб. больше.
Для определения
Таблица 2 – Состав и структура выручки от продаж с.-х. продукции
Продукция |
Всего выручки, тыс. руб. |
В % к итогу | ||||
Куменский район |
Оричевский район |
по совокупности |
Куменский район |
Оричевский район |
по совокупности | |
Продукция растениеводства, всего |
25988 |
8129 |
34117 |
5,7 |
2,6 |
4,4 |
в т.ч.: - зерно |
16763 |
6131 |
22894 |
3,7 |
1,9 |
3,0 |
прочая продукция |
9225 |
1998 |
11223 |
2,0 |
0,6 |
1,5 |
Продукция животноводства, всего |
425138 |
307459 |
732597 |
94,2 |
97,4 |
95,6 |
в т.ч.: - молоко |
230491 |
215082 |
445573 |
51,1 |
68,2 |
58,1 |
мясо КРС |
123609 |
82797 |
206406 |
27,4 |
26,2 |
26,9 |
Прочая продукция |
71038 |
9580 |
80618 |
15,7 |
3,0 |
10,5 |
Всего |
451126 |
315588 |
766714 |
100 |
100 |
100 |
По данным таблицы 2 видно, что выручка от реализации продукции животноводства намного больше, чем выручка от реализации продукции растениеводства как в Куменском, так и в Оричевском районе. Удельный вес продукции животноводства в выручке с.-х. продукции в Оричевском районе составил 97,4%, а Куменском – 94,2%. Среди продукции растениеводства наибольший удельный вес имеет зерно как в Оричевском, так и в Куменском районе 1,9% и 3,7% соответственно. Среди продукции животноводства наибольший удельный вес имеет молоко в Оричевском районе (68%), в Куменском районе (51%).
Для характеристики
Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий
Показатель |
В среднем | |||
по районам области |
по совокупности |
по области | ||
Куменский район |
Оричевский район | |||
Доля работников, занятых в с.-х. производстве, в общей численности работающих, % |
87,0 |
91,7 |
89,0 |
89,2 |
Приходится на 1 работника, тыс. руб.: - выручки от продаж - затрат на оплату труда |
||||
226,0 |
196,1 |
212,7 |
176 | |
62,7 |
69,6 |
65,8 |
46 | |
Фондовооруженность, тыс. руб. |
558,3 |
488,3 |
527,0 |
899,6 |
Фондоотдача, руб. |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,2 |
Фондоемкость, руб. |
2,5 |
2,5 |
2,5 |
5,1 |
Материалоотдача, руб. |
1,2 |
1,2 |
1,2 |
1,2 |
Из полученных данных можно сделать следующие выводы:
Показатели по выручке выгоднее у предприятий Кумёнского района, т.к. там выручка от продажи продукции больше (на 29,9тыс. руб.), а затраты на оплату труда у предприятий Оричевского района на 6,9 тыс. руб больше. Если сравнивать данные по совокупности с областными данными, то показатели области ниже: доля работников занятых в с.х. производстве на 0,2%, выручка от продажи на 36,7 тыс.руб, так же затраты на оплату труда 19,8 тыс.руб . Фондовооруженность в среднем предприятий Оричевского и Кумёнского оказалась меньше, чем по области на 372,6 тыс.руб. Фондоотдача в этих же рамках больше на 0,2 руб., фондоемкость соответственно меньше на 2,6 руб. В целом изучаемые районы незначительно отличаются по данным показателям в сравнении с областными данными, что говорит о достаточно эффективном использовании ими своего ресурсного потенциала.
Для эффективности деятельности предприятия нужно определить эффективность производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий такими показателями являются урожайность, удой молока от одной коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции. Эти данные представлены в таблице 4.
Таблица 4 – Эффективность производства с.-х. продукции
Показатель |
В среднем по хозяйствам районов | ||
Куменский район |
Оричевский район |
по совокупности 2-х районов | |
Урожайность зерновых, ц/га |
20,2 |
19,7 |
20,0 |
Удой молока от 1 коровы, ц |
59,6 |
60,8 |
60,2 |
Среднесуточный прирост, г |
598,0 |
612,0 |
605,0 |
Себестоимость 1 ц зерна, руб |
292,0 |
269,0 |
280,5 |
Себестоимость 1 ц молока, руб |
509,0 |
607,0 |
558,0 |
Себестоимость 1 ц прироста крупного рогатого скота, руб. |
4214,0 |
5533,0 |
4873,5 |
Из таблицы видно, что урожайность зерновых, себестоимость 1ц зерна в Оричевском районе хуже, чем в Кумёнском районе. А удой молока от одной коровы, среднесуточный прирост, себестоимость 1 ц. молока и себестоимость 1 ц. прироста КРС развивается лучше, чем в Кумёнском районе (например, это заметно по статье себестоимость 1ц. прироста крупного рогатого скота на 1319 рубля).
Анализ состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, можно провести на основе показателей, представленных в таблице 5.
Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.-х. продукции
Элементы затрат |
Куменский район |
Оричевский район | ||
тыс. руб. |
% к итогу |
тыс. руб. |
% к итогу | |
Оплата труда с отчислениями на социальные нужды |
125107,0 |
22,9 |
111930,0 |
27,9 |
Материальные затраты |
381734,0 |
69,8 |
259928,0 |
64,8 |
Амортизация основных средств |
32913,0 |
6,0 |
15205,0 |
3,8 |
Прочие затраты |
6812,0 |
1,2 |
13752,0 |
3,4 |
Итого затрат по основному производству |
546566,0 |
100,0 |
400815,0 |
100,0 |
Как видно из таблицы 5, затраты хозяйств Кумёнского района выше, чем у Оричевского. Наибольший удельный вес в затратах на производство с.-х. продукции занимают материальные затраты в Кумёнском районе они составляют 69,8%, в Оричевском районе они составляют 64,8%. А наименьший удельный вес наблюдается по статье прочие затраты как в Оричевском, так и в Кумёнском районах и составляет 1,2% и 3,4% соответственно.
Обобщающую
оценку результатов производственно-
Таблица 6- Финансовые результаты деятельности предприятий
Показатель |
В среднем | ||
по районам области |
по совокупности | ||
Куменский район |
Оричевский район | ||
Приходится на 1 предприятие, тыс. руб.: -полной себестоимости с.-х. продукции |
34190,8 |
24592,9 |
29391,9 |
- выручки от продаж |
45112,6 |
28689,8 |
36901,2 |
- прибыли (+),убытка (-) |
10921,8 |
4096,9 |
7509,4 |
Окупаемость затрат, руб |
1,3 |
1,2 |
1,2 |
Рентабельность продаж, % - без учета субсидий - с учетом субсидий |
|||
24,2 |
14,3 |
19,2 | |
27,0 |
18,3 |
22,7 | |
По данным таблицы 6 видим, что предприятия Кумёнского работают с прибылью (+10922 тыс. руб.), а в Оричевском районе прибыль составляет + 4096 тыс. руб. Окупаемость затрат выше в Кумёнском районе и составляет 1,3 руб. Рентабельными являются предприятия Кумёнского район, где рентабельность продаж составляет 24,2% без учета субсидий. Если учитывать субсидии, то хозяйства Кумёнского района рентабельнее хозяйств Оричевского района.
2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности
2.1 Обоснование объема выборочной совокупности
Вариацию показателей, используемых
при проведении экономико-статистического
где: t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p = 0,954, t = 2);
V
– Коэффициент вариации
Результаты расчета представлены в таблице 7.
Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выработки
Показатель |
фактические значения |
Необходимая численность выборки при | ||
V, % |
ε,% |
5% | ||
1.Среднесуточный прирост |
554.5 |
20,57 |
9,2 |
67,7 |
2.Себестоимость 1 ц. прироста |
5250,8 |
23,8 |
10,64 |
90,6 |
3.Среднегодовое поголовье, гол |
991 |
93,22 |
41,69 |
1390,4 |
Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 20 хозяйствам ( n = 20 ) и составит:
В таблице 7 представлен необходимый объем численности выборки,
где: V – фактическое значение коэффициента вариации.
Нам дана выборочная совокупность 20 предприятий, при такой совокупности получается высокая предельная ошибка равная 14.76. А для того, чтобы не превысить предельно допустимую ошибку 5%, необходимо было взять от 67,7 до 1390,4.
2.2 Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности
Для выявления основных свойств и закономерностей статистической совокупности начнем с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих признаков, в данной работе это признак – среднесуточный прирост, г.
Рассмотрим порядок построения ряда распределения 20 хозяйства области по среднесуточному приросту.
Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.
1. Составляем ранжированный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г.): 271, 403, 415, 432, 449, 481, 486, 535, 550, 597, 601, 605, 606, 612, 644, 660, 675, 685, 691, 692.
2.
Определяем количество
k = 1+3,322 lg N,
где N – число единиц совокупности.
При N = lg 20= 1,301 k = 1+3,322 . 1,301 =5,32 ~ 5
3. Определяем шаг интервала:
h =
где хmax и xmin - наибольшее и наименьшее значение группировочного признака;
k – количество интервалов.
4. Определяем границы интервалов.
Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту, г.
Группы хозяйств по среднесуточному приросту, г |
Число хозяйств |
271-355 |
1 |
355-439 |
3 |
439-523 |
3 |
523-607 |
6 |
607-692 |
7 |
Итого |
20 |
Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по среднесуточному приросту, г.
Для того чтобы выявить характерные черты, свойственные ряду распределения единиц, используем следующие показатели.
1)
Определим среднюю арифметическую, моду и
медиана признака для
- Средняя величина признака определяется по формуле средней взвешенной:
где xi- варианты, - средняя величина признака; fi – частоты распределения.
В интервальных рядах в качестве вариантов (xi) будем использовать серединные значения интервалов.
- Мода – наиболее часто встречающееся значение признаков, может быть определена по формуле:
,
где xmo – нижняя граница модального интервала;
h – величина интервала;
- разность между частотой модального и домодального интервала;
-
разность между частотой
- Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:
где: xme – нижняя граница медиального интервала;
h – величина интервала;
- сумма частот распределения;
- сумма частот домедиальных интервалов;
- частота медиального интервала.
2) Определим размах вариации, дисперсии, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации для характеристики меры рассеяния признака.
- Размах вариации составит: R = xmax - xmin =692-271=421г.
- Дисперсия определяется по формуле:
- Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
- Для определения коэффициента вариации используем формулу:
Коэффициент вариации V < 33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака.
3)
Для характеристики формы
Так как Аs < 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию.
Так как Еs >0, распределение является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением.
Определяем, подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, для этого проверяем статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального распределения). Для проверки таких гипотез используем критерий Пирсона ( ), фактическое значение которого определяем по формуле:
,
Где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.
Теоретические
частоты для каждого интервала определяем
в следующей
- Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t):
Например, для первого интервала:
Результаты расчета значений t представлены в таблице 9.
2.Используя
математическую таблицу “
3.
Определяем теоретические частоты по
где: n – число единиц в совокупности;
h – величина интервала.
n = 20; h = 84; σ = 102,6;
Соответственно теоретическая частота (fm ) составит:
для первого интервала = φ(2,25) * 16,37 = 1
для второго интервала = φ(1,44) * 16,37 = 2 и т.д.
Таблица 9 – Эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по среднесуточному приросту, г.
Среднее значение интервала по среднесуточному приросту, г |
Число хозяйств |
||||
xi |
fi |
t |
Табличное |
fm |
|
|
313 |
1 |
2,25 |
0,0317 |
1 |
0,0 |
397 |
3 |
1,43 |
0,1435 |
2 |
0,5 |
481 |
3 |
0,61 |
0,3312 |
5 |
0,8 |
565 |
6 |
0,2 |
0,391 |
6 |
0,0 |
649,5 |
7 |
1,03 |
0,2347 |
4 |
2,3 |
итого |
20 |
- |
- |
18 |
3,55 |
4.
Подсчитаем сумму теоретических частот и
проверим ее равенство
Таким образом, фактическое значение критерия составило:
По математической таблице “Распределение ” определим критическое значение критерия при числе степеней свободы (v) равному числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (α). При v = 6 – 1 = 5 и
Поскольку фактическое значение критерия ( ) меньше табличного ( ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Таким образом, средний
Распределение имеет
При
этом частоты фактического распределения отклоняются
от частот нормального несущественно.
Следовательно, исходную совокупность
можно использовать для проведения экономико-статистического
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления
3.1. Метод статистических группировок
Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния на финансовые результаты реализации начнем с логического анализа причинно-следственных взаимосвязей между показателями. Для описания статистических взаимосвязей между показателями финансовые результаты реализации мяса будет рассмотрена следующая цепочка взаимосвязанных показателей: затраты на 1голову, среднесуточный прирост, среднегодовое поголовье КРС. Выбрав показатель - затраты на 1голову в качестве факторного признака, в качестве результативного будем рассматривать среднесуточный прирост.
Для
оценки характера изменения
1.
Выбираем группировочный
2. Построим ранжированный ряд по группировочному признаку, т.е. по затратам на 1голову: 6,373; 6,578; 6,799; 6,929; 6,944; 7,316; 7,471; 7,655; 8,655; 9,052; 9,613; 10,122; 10,351; 10,550; 10,697; 11,271; 11,408; 11,652; 11,846; 13,553
3.
При заданном объеме
4. Определим границы интервалов групп и число предприятий в них.
I группа: до 8,766– 9 предприятий
II группа: от 8,766 до 11,159 - 6 предприятий
III группа: свыше 11,159- 5 предприятий
5.
По полученным группам и по
совокупности в целом