Показники

2006 рік

2007 рік

2008 рік

2008 р. у % до 2006 р.

1. Валова продукція – всього в спів ставних цінах 2008р., тис. грн.

3753,8

2104,8

4683,4

124,8

2. Товарна продукція тис. грн.

3413,2

1881,0

4209,5

123,3

3. Середньорічна вартість основ - них виробничих засобів, тис. грн.

558

1124

1623

> у 2,9 рази

4. Середньоспискова чисельність працівників, чол.

121

88

77

63,6

5. Площа с/г. угідь, га

2824

2829

2829

100,2

6. Площа ріллі, га

2824

2829

2829

100,2

Назви груп сільськогосподарських культур.

2006р.

2007р.

2008р.

2008 рік у % до 2006 р.

га

%

га

%

га

%

га

%

А

1

2

3

4

5

6

7=5-1

8=7/1*100

Зернові і зернобобові – всього

1880

69,9

1144

55,9

1798

80,1

-82

-4,4

Технічні культури

808

30,1

804

39,2

347

15,4

-461

< у 2,3 рази

Виноград

-

-

100

4,9

100

4,5

100

-

Всього

2689

100,0

2048

100,0

2245

100,0

-444

-16,5

Показники

2006р.

2007р.

2008р.

2008 рік у % до 2006 р.

А

1

2

3

4=3/1*100%

Приходиться на 100 га с.г. угідь:

- основних фондів, грн.

198

397

574

> у 2,9 рази

- затрат праці, люд. год.

87

45

44

50,6

Внесено добрив на 1 га ріллі, ц. д.

1,1

0,7

1,2

109,1

Вироблено валової продукції, грн.

- на 1 га с/г. угідь

1329

744

1655

124,5

- на 1 середньоспискового працівника

31850

23918

60823

> у 1,9 рази

Прибуток, тис. грн.

553

-463

631

114,1

Рівень рентабельності, %

14,1

-19,3

20,9

*

1.Урожайність, ц/га :

- зернових

29,9

19,2

42,3

141,5

- соняшнику

13,8

11,6

28,0

Показники

Нормативне значення

2006 рік

2007 рік

2008 рік

2008 рік(+;-) до 2006 року

А

1

2

3

3

5

І Показники оцінки фінансової стійкості

1. Коефіцієнт автономії

>=0,5

0,484

0,366

0,245

-0,239

2. Коефіцієнт фінансування

<=1

1,06

1,74

3,08

2,02

3. Коефіцієнт заборгованості

<=0,5

0,516

0,634

0,755

0,239

4. Коефіцієнт довгострокової фінансової незалежності

>=0,6

0,484

0,498

0,367

-0,117

5. Коефіцієнт маневреності власного оборотного капіталу

0,840

0,495

0,793

0,047

II Показники оцінки оборотності активів

1. Коефіцієнт оборотності всіх використовуваних активів

Х

0,96

0,55

0,39

-0,57

2. Коефіцієнт оборотності оборотних активів

Х

1,05

0,63

0,43

-0,62

3. Період обороту всіх використовуваних активів, днів

Х

380

664

936

556

4. Період обороту оборотних активів, днів

Х

348

579

849

501

ІІІ Показники оцінки платоспроможності

1. Коефіцієнт абсолютної ліквідності

>0,2

0,21

0,04

0,63

0,42

2. Коефіцієнт проміжної ліквідності

0,8-1,0

1,24

1,04

1,18

-0,06

3. Коефіцієнт поточної ліквідності

>=2

1,79

1,63

1,31

-0,48

4. Коефіцієнт співвідношення дебіторської і кредиторської заборгованості

<=1

0,19

0,20

0,06

-0,13

5. Коефіцієнт співвідношення дебіторської і кредиторської заборгованості за комерційними операціями

<=1

0,05

0,15

0,06

0,01

ІV Показники оцінки рентабельності

1. Коефіцієнт рентабельності всіх використовуваних активів

>=0,1

11,0

-7,5

4,4

-6,6

2. Коефіцієнт рентабельності власного капіталу

>=0,15

22,8

-20,6

17,1

-5,7

3. Коефіцієнт рентабельності реалізації

>=0,3

11,6

-15,2

15,2

3,6

4. Коефіцієнт рентабельності витрат

>=0,35

11,1

-11,4

8,6

-2,5

Назви груп сільськогосподарських культур.

2006р.

2007р.

2008р.

2008 рік у %

до 2006 р.

га

%

га

%

га

У 2008 році посівна площа підприємства склала 2445 га. Це на 444 га (або на 16,5%) менше, ніж у 2006 році. Площа «чорного пару» - 584 га (або 20,6%) від загальної площі ріллі. Це є технологічною необхідністю, так як дане підприємство спеціалізується на вирощуванні і реалізації насіння I репродукції пшениці, ячменю та гороху.

В структурі посівних площ звітного року найбільші площі займають озимі зернові – 1310 га (або 58,3%). При зменшенні загальної площі посіву на 444 га площа озимих зернових збільшилася на 241 га (або на 22,5%). Площі, зайняті під ярими культурами, щороку зменшуються. У 2007 році загинули посіви озимого ячменю, а у 2008 році ярі культури займали 488 га, що на 323 га (або на 39,8% менше, ніж у 2006 році.

Хоч технічні культури є рентабельними, але з точки зору агротехніки – це найгірші попередники для зернових. При спеціалізації ДП «Украгросоюз» встала необхідність зменшити площі посіву соняшнику на 157 га (або на 31,2%).

У 2006 році найбільше місце в структурі посівних площ займають посіви ячменю – 1193 га (або 44,4%). У 2008 році підприємство дещо змінило спеціалізацію, що позначилося на структурі посівних площ. Провівши моніторинг ринку, в підприємстві стали більше вирощувати насіння пшениці і у звітному році засіяли пшениці – 1049 га (або 56,7%) та ячменю – 643 га (або 28,6%).

Починаючи з 2007 року взагалі перестали сіяти гречку та кукурудзу на зерно. В тому ж році був прийнятий в експлуатацію виноградник площею 100 га сорту «Сухолиманський білий».

У 2008 році не засіяно ні одного га сої, що пов’язано із труднощами її збуту. Площа соняшника у звітному році склала 347 га (або 15,4%) від загальної площі посіву, що на 157 га (або 31,2%) менше, ніж у 2006 році. Зменшення посівів продиктоване тим, що соняшник – поганий попередник для зернових культур, але з іншого боку є високорентабельною культурою.

У таблиці 6 проведений аналіз структури площі посіву під зерновими культурами у динаміці.

Таблиця 6 - Склад, структура і динаміка посівних площ зернових культур

За даними таблиці 5 за досліджуваний період в ДП “ Украгросоюз ” посівні площі зернових культур скоротились на 82 га або на 4,4 %. Як зазначалося вище, у структурі зернових культур провідне місце займають посіви пшениці озимої – 1049 га (або 58,4%) від загальної площі посіву під зерновими культурами. Це пов’язано із збільшенням попиту на ринку елітного насіння районованих сортів пшениці озимої. Починаючи з 2007 року підприємство відмовилося від вирощування гречки та кукурудзи на зерно, значно зменшилася посівна площа озимого та ярого ячменю, відповідно на 312 га (або у 1,8 рази) та 238 га (або на 38,4%). Але в перспективі підприємство планує збільшити посіви ячменю районованих сортів « Вакула», «Геліос» (ярі сорти), «Росава» , «Метелиця» (озимі).

3. Динаміка урожайності зернових культур

Урожай і урожайність - найважливіші результативні показники землеробства і сільськогосподарського виробництва в цілому. Рівень урожайності відображує вплив економічних і природних умов, а також якість організаційно-господарської діяльності сільськогосподарських підприємств і господарств

Під урожаєм (валовим збором) у статистиці розуміють загальний обсяг продукції, зібраної з усієї площі посіву окремих сільськогосподарських культур або їх груп. Урожайність – це середній обсяг продукції з одиниці посівної площі. Для культур, що вирощуються у відкритому ґрунті, урожайність визначають з розрахунку на 1ra, a y закритому ґрунті – на 1 м².

Урожайність безпосередньо прямо пропорціонально впливає на розмір валового збору. Підвищення урожайності на даний час є найбільш актуальною проблемою для сільськогосподарських товаровиробників, оскільки підвищення врожайності впливає не тільки на збільшення валового збору, а й відповідно на зменшення собівартості продукції.

На зміну урожайності впливає ряд факторів, які можуть бути як залежними від людей, так і не зовсім їм підвладні (природно - кліматичні умови).

До суб’єктивних факторів можна віднести використання органічних і мінеральних добрив, використання хімічних засобів (пестицидів, гербіцидів тощо), застосування високоврожайних сортів, впровадження комплексної механізації, інтенсивних і індустріальних технологій тощо.

Однією з голових завдань аналізу динаміки є виявлення та кількісна характеристика основної тенденції розвитку. Під тенденцією розуміють загальний напрямок до зростання, зниженню або стабілізації рівня явища на протязі певного періоду. Основну тенденцію можна представити або аналітично – у вигляді рівняння, або графічно.

В зв’язку з тим, що на урожайність впливають різні фактори, як об’єктивні, так і суб’єктивні, постає необхідність дослідити тенденції зміни досліджуваних явищ. Тому після аналізу зміни урожайності за 10 років необхідно вирівняти ряди динаміки.

Суспільні явища розвиваються як у просторі, так і у часі. Статистичні дані про розвиток явищ систематизують у вигляді рядів динаміки.

На основі рядів динаміки визначають систему показників, які дають всебічну характеристику напряму і інтенсивності змін явищ у часі . Ця система включає такі показники:

– абсолютний приріст;

– коефіцієнт (темп) зростання;

– темп приросту;

– абсолютне значення 1% приросту.

Показники обчислюють, порівнюючи рівні ряду динаміки. Оскільки розвиток явищ у часі не має зворотного напряму, то порівнюють наступний рівень ряду динаміки з попереднім, прийнятим за базу порівняння.

У таблиці 7 відображені показники динаміки урожайності зернових та середні значення урожайності, темпів росту, приросту та абсолютного значення 1 % приросту урожайності.

Таблиця 7 - Показники динаміки урожайності зернових культур

Роки	Символи	Урожайність ц/га	Абсолютний приріст, ц/га		Темп росту, %		Темп приросту, %		Абс. значення 1% приросту, %
			Базисний	ланцюговий	базисний	ланцюговий	базисний	ланцюговий	Базис-ний	ланцю-говий
2000	У1	32,3	х	х	100,0	100,0	х	х	х	х
2001	У2	31,7	-0,6	-0,6	98,1	98,1	-1,9	-1,9	0,32	0,32
2002	У3	26,0	-6,3	-5,7	80,5	82,0	-19,5	-18,0	0,32	0,32
2003	У4	39,9	7,6	13,9	123,5	153,5	23,5	53,5	0,32	0,26
2004	У5	30,5	-1,8	-9,4	94,4	76,4	-5,6	-23,6	0,32	0,40
2005	У6	34,7	2,4	4,2	107,4	113,8	7,4	13,8	0,32	0,30
2006	У7	29,9	-2,4	-4,8	92,6	86,2	-7,4	-13,8	0,32	0,35
2007	У7	19,2	-13,1	-10,7	59,4	64,2	-40,6	-35,8	0,32	0,30
2008	У8	42,3	10,0	23,1	131,0	220,3	31,0	120,3	0,32	0,19
У середньому

Середня урожайність визначається за простою арифметичною:

= = 31,8 ц/га

Середній абсолютний приріст урожайності:

= = 1,25 ц/га

Середній темп росту:

= = 1,034 = 103,4%.

Середній темп приросту: 103,4% – 100% = 3,4%

Середнє значення 1% приросту: 1,25 : 3,4 = 0,37

Середня урожайність за 9 років склала 31,8 ц/га. Узагальнюючим показником швидкості зміни урожайності в динаміці є середньорічний темп приросту. Цей показник дає можливість встановити, наскільки в середньому за одиницю часу (рік) повинен збільшитися рівень ряду в абсолютному виразі, щоб, виходячи від початкового рівня за певний проміжок часу досягти кінцевого результату. Щороку урожайність зернових культур в середньому зростала на 1,25 ц/га, щоб досягти рівня звітного року (або на 3,4%), кожний відсоток приросту урожайності в середньому відповідає 0,37 ц/га.

Як зазначалося вище, основним завданням аналізу рядів динаміки є вивчення тенденції зміни досліджуваних явищ. Але як правило, рівні динаміки дуже варіюють і тенденцію змін виявити не можна. Тому необхідно провести вирівнювання ряду динаміки.

Вирівнювання ряду динаміки здійснюється за допомогою математичного рівняння y = a + bt. Це дає змогу не тільки виявити тенденцію в ряду динаміки, а й кількісно її охарактеризувати.

Суть вирівнювання по прямій полягає у визначенні параметрів a i b способом найменших квадратів. Для цього розв’яжемо систему рівнянь:

na + b =

a+ bt² =

З метою спрощення розрахунків величину прирівняємо до нуля. При = 0 система рівнянь матиме такий вигляд:

na = ;

bt² =

Тоді параметри прямої матимуть значення:

a = ; b = .

Таблиця 8 - Показники динаміки урожайності зернових культур

Підставивши дані з таблиці 8, отримаємо значення:

a = 286,5 : 9 = 31,83

b = 5,1 : 60 = 0,085

Параметр a = 31,83 характеризує теоретичну урожайність у 2004 році. Параметр b =0,085 показує зростання урожайності на 0,085 ц/га.

Отже, рівняння, що описує тенденцію рівня урожайності зернових культур з 2000 -2008 років має вигляд:

у = 31,83 + 0,085 t.

Підставляючи у рівняння відповідне значення t, знайдемо для кожного року вирівняне (теоретичне) значення урожайності:

у 2000 році y = 31,83 + 0,085 х (-4) = 31,49

у 2001 році y = 31,83 + 0,085 х (-3) = 31,58

у 2002 році y = 31,83 + 0,085 х (-2) = 31,66

у 2003 році y = 31,83 + 0,085 х (-1) = 31,74

у 2004 році y = 31,83 + 0,085 х 0 = 31,83

у 2005 році y = 31,83 + 0,085 х 1 = 31,92

у 2006 році y = 31,83 + 0,085 х 2 = 32,00

у 2007 році y = 31,83 + 0,085 х 3 = 32,09

у 2008 році y = 31,83 + 0,085 х 4 = 32,17

Сума теоретичних рівнів ряду динаміки дорівнює сумі фактичних рівнів, що свідчить про правильність обчислення.

Рівень урожайності зернових культур за досліджуваний період досить високим, і варіює від є 19,2 до 42,3 ц/га. Отже, складений динамічний ряд є нестабільним Вирівнювання рядів динаміки свідчить, що урожайність зернових культур у досліджуваному господарстві має тенденцію до зростання, що є позитивним явищем.

Наочно тенденцію рівня урожайності показано на рис. 1

Рис. 1

4. Індексний аналіз валового збору та середньої урожайності

Об'єм виробництва сільськогосподарської продукції один з основних показників, які характеризують діяльність сільськогосподарських підприємств. Від його величини залежить об’єм реалізації продукції, а, отже, і ступінь задоволення потреб населення в продуктах харчування.

Від об’єму виробництва продукції залежить також рівень її собівартості, сума прибутку. Завданням аналізу виробництва продукції є виявлення додаткових можливостей збільшення виробництва продукції, поліпшення її асортименту і якості, зменшення витрат.

Об’єм виробництва продукції рослинництва залежить бід багатьох факторів, і всі вони діють комплексно. Але основними з них є площа посіву та урожайність. Отже, збільшення виробництва продукції може бути досягнуто за рахунок розширення посівних площ, вдосконалення їх. структури і підвищення урожайності.

Для використання впливу того чи іншого фактора на обсяг валового збору зерна в звітному 2008 p. в порівнянні з базовим 2006 p. проведемо порівняльний аналіз. На відхилення валового виробництва по групі зернових культур звітного року від базового впливають:

• кількісний фактор - площа посіву,

• якісні фактори - урожайність і структура посівної площі.

Щоб виявити вплив цих факторів застосуємо індексний аналіз. Індексний аналіз дає змогу визначити вплив окремих факторів на зміну складного явища (в даному випадку – валового збору).

Таблиця 9 - Посівні площі, урожайність та валові збори зернових культур в ДП «Украгросоюз»

Визначимо загальний індекс валового збору зерна:

Iзаг = У₁П₁ : У₀П₀ = 76059 : 52833=1,4396 або 144,0%;

Індекс показує, що валовий збір зерна в звітному періоді збільшився в порівнянні з базисним на 44,0%.

Зміна валового збору обумовлена зміною посівних площ зернових культур визначається за допомогою індивідуального індексу:

Iпл = П₁ : П₀ = 1798 : 1767 = 1,0175 або 101,8 %.

Отже, внаслідок збільшення площі посіву на 31 га (1798 – 1767) валовий збір зерна у звітному році зріс на 1,8%.

Зміна валового збору за рахунок відхилення урожайності визначається за формулою:

Іур = У₁П₁ : У₀П₁ = 76059 : 53760 = 1,415 або 141,5 %.

Отже, наслідком підвищення урожайності зернових культур на 12,4 ц/га (42,3 – 29,9) стало збільшення валового виробництва зерна на 41,5%.

Вплив структурних змін в посівних площах на валовий збір обчислюється за формулою:

Іст = : = : = 29,9: 29,9 = 1,0 або 100,0%

Отже, зміна структури посівних площ в даному випадку не має впливу на валовий збір зерна. Причиною цього є високий рівень урожайності у межах від 28,0 (горох) до 50,0 (пшениця озима) ц/га, а також висока питома вага посівів пшениці озимої, як провідної культури (58,3%).

Перевірка достовірності розрахунків обчислюється за формулою:

Івз = Іп х І ур х Іст = 1,0175 х 1,415 х1,0 = 1,4397

На наступному етапі визначається вплив факторів на аналізує мий об’єкт (валовий збір) у абсолютних показниках.

Абсолютне значення приросту валового збору встановлюється з урахуванням змін всіх факторів і розраховується як різниця фактичного валового збору від базисного:

ВЗ = У₁П₁ - У₀П₀ = 76059 – 52833 = 23226 ц

Зміна валового збору за рахунок:

• посівної площі:

ВЗп = У₀ х (П₁ – П₀) = 29,9 х (1798 – 1767) = 927 ц.

• урожайності:

ВЗу = П₁ х (У₁ – У₀) = 1798 х (42,3 – 29,9) = 22299 ц.

• структури посівних площ:

ВЗст = У₀П₀ - ₀ П₁ = 52833 – 29,9 х 1798 = 0

Перевірка правильності розрахунків:

ВЗ = ВЗп + ВЗу + ВЗст

23226 = 927 + 22299 +0

Отже, в звітному році в порівнянні з 2006 роком валовий збір зерна зріс на 23226 ц/га. Наслідком розширення посівної площі під зерновими культурами на 31 га збільшення валового збору зерна на 927 ц. Підвищення урожайності на 12,4 ц/га дозволило підприємству додатково отримати 22299 ц зерна. Зміна структури посівних площ не вплинула на розмір врожаю.

В цілому частина приросту валового збору зерна внаслідок :

• розширення посівних площ склала 4,0% (927 : 23226);

• підвищення урожайності 96,0% (100% - 4%).

Таким чином, збільшення валового збору зерна на 96,0 здійснювалося за рахунок інтенсивних факторів і 4,0% - за рахунок екстенсивних факторів.

При аналізі впливу факторів на валовий збір по групі однорідних культур постає необхідність проведення аналізу середньої урожайності. На середню урожайність групи однорідних культур впливають фактори:

• урожайність окремих культур;

• структура посівних площ.

Вплив факторів на зміну середньої урожайності однорідних культур визначається шляхом розрахунку індексу урожайності (Іу) та індексу структури посівних площ (Іс). Взаємозв’язок індексів виражається залежністю:

І = Іу х Іс

Середня урожайність по групі зернових у звітному році становить:

₁ = У₁П₁ : П₁ = 76059 : 1798 = 42,3 ц/га

• у базисному році:

₀ = У₀П₀ : П₀ = 52833 : 1767 = 29,9 ц/га

Абсолютне відхилення середньої урожайності звітного року від базисного становить:

У = ₁ - ₀ = 42,3 – 29,9 = 12,4 ц/га

Відносне відхилення:

І = 42,3 : 29,9 = 1,4147 або 141,5%

Отже, середня урожайність всіх зернових культур у звітному році в порівнянні з 2006 роком зросла на 12,4 ц/га (або на 41,5%).

Для визначення впливу урожайності окремих культур необхідно обчислити умовну урожайність за формулою:

_ум = У₀П₁ : П₁ = 53760 : 1798 = 29,9 ц/га

Зростання середньої урожайності зернових за рахунок зміни урожайності окремих культур:

абсолютне відхилення: У_у = ₁ - _ум = 42,3 – 29,9 = 12,4 ц/га

відносне відхилення: Іу = ₁ : _ум = 42,3 : 29,9 = 1,4147 або 141,5%

Отже, внаслідок підвищення урожайності озимих пшениці та ячменю, ярого ячменю середня урожайність зернових культур зросла на 12,4 ц/га (або на 41,5%).

Розраховувати індекс впливу структури посівної площі немає сенсу (₀ = _ум). так як зміна середньої урожайності повністю залежить тільки від урожайності окремих культур.

5. Кореляційно-регресійний аналіз зміни урожайності

Порівняльну кількісну характеристику впливу різних факторів на зміну рівня врожайності можна встановити за допомогою кореляційного аналізу. Обов’язковою умовою застосування кореляційного методу э масовість показників, що дозволяє виявити тенденцію, закономірність розвитку. Форма взаємозв’язку між факторами і результативним показником виявляється тільки тоді, коли для дослідження використовується значна кількість спостережень. Тоді відповідно до закону великих чисел вплив інших факторів згладжується. Кореляція може бути парною і множинною.

Парна кореляція – це зв'язок між двома показниками, один із яких є факторним, інший результативним показником.

Статистична залежність виявляється в тому, що зі змінюванням однієї величини змінюється середнє значення іншої. Така залежність називається кореляційною. Наприклад, у землеробстві з однакових за площею ділянок землі при рівних кількостях внесених добрив збирають різний врожай. Звичайно, немає строгої функціональної залежності між урожайністю та кількістю внесених добрив. Це пояснюється впливом випадкових факторів (опади, температура повітря, розташування ділянки тощо). Водночас, як показує досвід, середній врожай залежить від кількості внесених добрив, тобто зазначені показники, напевне, пов’язані кореляційною залежністю.

Використання в аналізі рівня урожайності багатофакторних кореляційно-регресійних моделей дає можливість розв’язати такі два основні завдання:

• визначити і кількісно виміряти ступінь впливу як окремих факторів, так і їх сукупності на рівень врожайності і тим самим виділити важливіші фактори, що формують її рівень;

• на основі побудованих кореляційно-регресійних моделей, що характеризують залежність врожайності від різних факторів, можна робити розрахунки кількісних змін рівня врожайності при зміні на певну величину окремих факторів, що вивчаються, тобто робити розрахунки очікуваного рівня врожайності та здійснювати його прогнозування при заданих значеннях факторних ознак.

Побудові багатофакторних кореляційно-регресійних моделей залежності врожайності від різних факторів повинен передувати теоретичний якісний аналіз, на основі якого, виходячи з цілей і завдань дослідження, відбираються для вивчення фактори, що визначають рівень врожайності. При цьому потрібно мати на увазі, що змістовність результатів аналізу багато в чому визначається ступенем наукової обґрунтованості добору факторів. Одна з основних умов їх відбору - результативна ознака (врожайність) - повинна перебувати в причинному зв’язку з факторними ознаками.

По-перше, до багатофакторної кореляційно-регресійної моделі урожайності повинні включатись лише ті фактори, які з точки зору економічної теорії можуть здійснювати вплив на рівень врожайності.

По-друге, показники, що характеризують відібрані фактори, повинні мати кількісний вираз. Список цих факторів може бути або досить широким, або обмежуватися лише необхідною вихідною інформацією. Число включених до моделі факторів повинно бути практично доцільним. Ця вимога означає, що при моделюванні економічних показників необхідно прагнути використовувати мінімальну кількість факторів, в основному тих, що визначають коливання, варіацію досліджуваного показника. Включення до моделі великого числа факторів може призвести до того, що модель відобразить не тільки закономірності, притаманні даному явищу на тлі випадкових коливань, але й самі випадкові коливання. До того ж варто мати на увазі, що розроблені багатофакторні кореляційно-регресійні моделі повинні бути зручними для практичного використання і зрозумілі працівникам будь-якого рівня управління.

Щоб одержати надійніші і значиміші результати вивчення залежності врожайності від різних факторів, дослідження необхідно проводити не на підставі даних тільки одного якогось довільно взятого року, а за кілька років, щоб усунути вплив метеорологічних умов окремих років, що є однією з основних причин різких коливань як рівня врожайності.

Таблиця 10 - Розрахунок залежності урожайності зернових культур від внесення добрив в ДП «Украгросоюз»

При застосуванні багатофакторних кореляційно-регресійних моделей в аналізі факторів урожайності, як і у всіх випадках їх побудови, важливе значення має правильний вибір типу рівняння регресії, здатного найточніше відобразити реально існуючі залежності між урожайністю і визначаючими її рівень факторами, а також достатній обсяг досліджуваної сукупності. Практика багатофакторного кореляційно-регресійного аналізу свідчить про те, що лінійні рівняння найчастіше досить повно відображають закономірності формування рівнів досліджуваних суспільних явищ. Це можна пояснити тим, що у визначеному інтервалі самі складні залежності можуть бути приблизно добре відображені лінійним рівнянням:

= а + bx

Щоб обчислити параметри прямої, необхідно розв’язати систему рівнянь:

= na + b

= a + b²

Підставивши дані таблиці 9 у систему рівнянь, отримаємо:

286,5 = 9 a + 12,2 b : 9

403,1 = 12,2 a + 19,26 b : 12,2

31,83 = a + 1,36b

33,04 = a + 1,58b

a = 31,83 – 1,36b

33,04 = 31,83 – 1,36 b +1,58 b

a = 31,83 – 1,36 b

33,04 = 31,83 + 0,22 b

b = 1,21 : 0,22

b = 5,5

a = 31,83 – 1,36 х5,5

а = 24,35

Перевірка:

24,35 + 1,36 х 5,5 = 31,83

24,35 + 1,58 х 5,5 = 33,04

Отже, залежність між рівнем продуктивності праці і коефіцієнтом механізації можна виразити рівнянням прямої лінії регресії:

= 24,35 + 5,5x.

Параметр b називають коефіцієнтом пропорційності (регресії), він показує, на скільки одиниць змінюється результативний показник при зміні факторного показника на одиницю.

У нашому прикладі коефіцієнт пропорційності показує, що із збільшенням внесення мінеральних добрив на 1 ц. у розрахунку на 1 га площі урожайність у середньому зростає на 5,5 ц/га.

Коефіцієнт пропорційності може бути додатнім, що свідчить про прямий зв'язок, або від’ємний, що свідчить про зворотній зв'язок.

Коефіцієнт кореляції (r) одним числом дає уявлення про направлення (пряма +, зворотна -) та силу зв’язку (від 0 до 1);

0 - зв’язок відсутній;

0 - 0,3 - зв’язок слабкий;

0,3 - 0,7 - зв’язок середній;

0,7 - 1,0 - зв’язок сильний.

Для визначення і оцінки щільності зв’язку між двома лінійно залежними показниками застосовують парний (лінійний) коефіцієнт кореляції. Його обчислюють за формулою:

r_xy = ,

де

- середнє значення добутку показників;

, - середні значення показників;

, - середні квадратичні відхилення показників.

За даними таблиці 9 обчислимо значення за формулою:

= : n = 403,1 : 9 = 44,8

- середнє значення результативної ознаки:

= : n = 286,5 : 9 = 31,83

- середнє значення факторної ознаки:

= : n = 12,2 : 9 = 1,36

- середнє квадратичне відхилення результативної ознаки (по ряду урожайності):

_у = ² = ² = = 6,53

- середнє квадратичне відхилення факторної ознаки (по ряду внесення мінеральних добрив)

_х = ² = ² = = 0,54

- ступінь залежності урожайності від внесення мінеральних добрив:

r_xy = = 0,428 (1)

Отже, коефіцієнт лінійної кореляції (0,42) свідчить про те, що ступінь щільності залежності між ознаками середній, характеризується прямолінійним характером зростання урожайності і перебуває в прямій залежності від збільшення кількості внесення добрив.

Поряд з коефіцієнтом кореляції для характеристики зв’язку між двома ознаками використовують коефіцієнт детермінації, який чисельно рівний квадрату коефіцієнта кореляції. Коефіцієнт детермінації показує частину тих змін, які у залежності, яку вивчають обумовлені факторіальними ознаками і дають більш чітке уявлення про ступінь спряження ознак.

Коефіцієнт детермінації визначається за формулою: D = r² x 100% = 0,428² х 100 = 18,3%.

Отже, зростання урожайності тільки на 18,3% залежить від внесення добрив і на 81,7% - від інших факторів.

У рядах динаміки має місце, так звана, автокореляція, яка виникає внаслідок того, що фактором зміни рівнів ряду виступає поряд з іншими причинами і час. Якщо два показники змінюються в часі в одному чи в протилежних напрямках, то навіть коли ці показники причинне зовсім не зв'язані між собою, коефіцієнт кореляції між ними може виявитись досить високим. При визначенні показників тісноти зв'язку і рівнянь регресії в рядах динаміки автокореляцію доводиться усувати.

Автокореляція в рядах динаміки може призвести до похибки при оцінці взаємозв’язку шляхом кореляційно – регресійного аналізу, оскільки при цьому перекручується дійсна тіснота між рівнями ряду. велика міра тісноти між рівнями рядів в окремих випадках може мати місце навіть при відсутності зв’язку між відповідними явищами. Для цього достатньо стійкої системи в розвитку явищ, наявності лінійного співвідношення. наявність автокореляції утруднює здійснення аналізу досліджуваного економічного показника, оскільки:

• ускладнюється процес виділення суттєвих факторів;

• перекручується значення коефіцієнтів;

• ускладнюється визначення коефіцієнтів регресії методом найменших квадратів

Автокореляцію в рядах динаміки можливо усунути, якщо визначити кореляцію різниць між наступними і попередніми рівнями обох рядів х = х_і – х _і-1, у = у_і – у _і-1. при заміні рівнів динамічних рядів різницями між ними, усувається вплив автокореляції в кожному динамічному ряді.

Таблиця 11 - Дослідження автокореляції

31,7

0,2

-0,6

0,04

0,36

-0,12

2002

1,5

26,0

0,6

-5,7

0,36

32,49

-3,42

2003

2,2

39,9

0,7

13,9

0,49

193,21

9,73

2004

1,7

30,5

-0,5

-9,4

0,25

88,36

4,70

2005

2,2

34,7

0,5

4,2

0,25

17,64

2,10

2006

1,1

29,9

-1,1

-4,8

1,21

23,04

5,28

2007

0,7

19,2

-0,4

-10,7

0,16

114,49

4,28

2008

1,2

42,3

0,5

23,1

0,25

533,61

11,55

Разом

12,2

286,5

0,5

10,0

3,01

1003,23

34,10

Роки

Внесено добрив на 1га, ц д.р.

Затрати праці на1 га, люд.год.

Урожайність, ц/га

Розрахункові величини

Символи

х

z

у

у²

ху

х²

z²

yz

xz

2000

0,7

45

32,3

1043,3

22,6

0,49

2025

1453,5

31,5

Здійснимо розрахунки параметрів множинної кореляції способом найменших квадратів:

= na + b + c

= a + b² + c

= a + b + c²

286,5 = 9 а + 12,2b + 328 с : 9

403,1 = 12,2 а + 19,26 b + 451 с : 12,2

10880,5 = 328 а + 451 b + 12770 с : 328

31,83 = а + 1,36 b + 36,44 с

33,03 = а + 1,58 b + 36,97 с (2 -1)

33,17 = а + 1,375 b + 38,93 с (3 -1)

1,21 = 0,22 b + 0,523 с : 0,22

0,13 = -0,205 b + 1,965 с : (-0,205)

5,5 = b + 2,377 с

-0,634 = b – 9,585 с (2 -1)

-6,134 = -11,962 с

с = 6,134 : 11,962

с = 0,51

1,21 = 0,22 b + 0,523 х 0,51

1,21 = 0,22 b + 0,268

0,22 b = 0,942

b = 0,942 : 0,22

b = 4,28

31,83 = а + 1,36 х 4,28 + 36,44 х 0,51

31,83 = а + 24,4

а = 31,84 – 24,4

а = 7,43

Перевірка:

286,5 = 9 х 7,43 + 12,2 х 4,28 + 328 х 0,51

403,1 = 12,2 х 7,43 + 19,26 х 4,28 + 451 х 0,51

10880,5 = 328 х 7,43 + 451 х 4.28 + 12770 х 0,51

Отже, лінійне рівняння множинної кореляції має вигляд:

_xz = 7,43 + 4,28х + 0,51z

З урахуванням впливу другого фактору визначимо середнє квадратичне відхилення по ряду затрат праці:

- середнє значення

= : n = 10880,5 : 9 = 1208,94

• середнє значення другої факторної ознаки:

= : n = 328 : 9 = 36,44

- середнє квадратичне відхилення факторної ознаки (по ряду внесення мінеральних добрив)

_z = ² = ² = = 9,54

- ступінь залежності урожайності від затрат праці :

r_yz = = = 0,787 (2)

Отже, коефіцієнт лінійної кореляції (0,787) свідчить про те, що ступінь щільності залежності між ознаками високий, характеризується прямолінійним характером зростання урожайності і перебуває в прямій залежності від збільшення затрат праці на одиницю площі.

Зв'язок між факторними ознаками (внесенням мінеральних добрив і затратами праці) визначається за формулою:

r_хz =

= : n = 451:9 = 50,11

- ступінь залежності кількості внесених добрив від затрат праці:

r_xz = = 0,107 (3)

Обчислені парні коефіцієнти кореляції (1,2, 3) показують:

1. Урожайність зернових культур перебуває у тісному зв’язку з затратами праці на їх вирощування та збір (r_yz = 0,787);

2. Між урожайністю і внесенням мінеральних добрив виявлений середній зв'язок (r_xy = 0,428);

3. Існує слабка залежність між факторними знаками (внесенням мінеральних добрив і затратами праці (r_xz = 0,107).

Часткові коефіцієнти кореляції

Між ознаками У (урожайність) та Х (внесення добрив) без урахування впливу ознаки Z (затрат праці):

r_yx(z) = = = 0,560

Отже, як видно з розрахунку, якщо виключити вплив затрат праці, внесення мінеральних добрив в більшій мірі впливає на зміну урожайності.

Між ознаками У (урожайність) та Z (затрат праці) без урахування впливу ознаки Х (внесення добрив):

r_yz(x) = = = 0,824

При виключенні впливу кількості внесених мінеральних добрив вплив затрат праці на зміну урожайності зростає.

Між ознаками Х (внесення добрив) Z (затрат праці) без урахування впливу ознаки У (урожайності):

r_xz(y) = = = -0,740

Отже, від’ємний коефіцієнт свідчить про відсутність зв’язку між цими факторами.

Коефіцієнт множинної кореляції визначається за формулою:

R_yxz = = = 0,8596

Коефіцієнт детермінації:

D = r² x 100% = 0,8596² х 100 = 73,9%

Отже, урожайність зернових культур на 73,9% залежить від внесення добрив затрат праці і на 26,1% - від інших неврахованих факторів.

6. Прогнозування валового збору

Очевидно, що майбутнє неможливо спостерігати, а очікуваний результат - виміряти, його можна лише передбачити за певних умов, якщо тенденція не зміниться. Статистичні прогнози ґрунтуються на гіпотезах про стабільність значень величини, що прогнозується.

Спочатку розглянемо прогнозування по рядам динаміки. Основою прогнозування по рядам динаміки є передбачення, що закономірність, яка діє в середині досліджуваного о ряду динаміки, який виступає в якості бази прогнозування, зберігається надалі.

Точність прогнозування залежить від обґрунтування припущення про збереження направленості та ступені впливу тих факторів, які формували явища в попередньому періоді. Для того, щоб зробити прогноз, необхідно дослідити квадрат відхилення фактичного від вирівняного значень по прямій.

На основі адекватної регресійної моделі можна здійснити прогноз показника-функції у, задаючи певні значення факторів х та z.

У рівняння регресії _xz = 7,43 + 4,28х + 0,51z підставляємо планові (розрахункові) значення х (внесення мінеральних добрив) та z (затрат праці) у розрахунку на 1 га площі. Значення очікуваної урожайності становитиме:

у = 7,43 + 4,28 х 1,8 + 0,51 х 48 = 39,6 ц/га.

Таблиця 13 - Перспективи вирощування зернових культур

Отже, при прогнозованій урожайності 39,6 ц/га і при незмінній площі посіву, підприємство планує отримати 71755 ц зерна, що на 2718 ц (або на 3,9%) вище валового збору звітного 2009 року. Прогноз, отриманий підстановкою в рівняння регресії очікуваного значення фактора, називають крапковим прогнозом. Імовірність точної реалізації такого прогнозу вкрай мала. Наприклад, якщо дослідити прогнозований рівень урожайності на 2008 року з фактично отриманим, виявиться:

у = 7,43 + 4,28 х 1,2 + 0,51 х 45 = 35,5 ц/га, що фактична урожайність вище прогнозної на 7,0 ц/га. Але слід відмітити, що у даному рівнянні регресії не враховані інші фактори, що впливають на урожайність.

Висновки

В даній курсовій роботі була розглянута урожайність та шляхи її підвищення у ДП «Урагросоюз» Ананьївського району Одеської області.

Урожай, валовий збір і врожайність - найважливіші результативні показники рослинництва і сільськогосподарського виробництва в цілому. Рівень врожайності відображає дію економічних і природних умов, в яких здійснюється сільськогосподарське виробництво, і якість організаційно-господарської діяльності кожного підприємства. Основними джерелами про урожай і урожайність є річні звіти (ф. №50 с.г). У них відображаються дані про валові збори і урожайність сільськогосподарських культур, що вирощуються в господарстві. Зернові культури мають найбільшу питому вагу в структурі посівних площ і валових зборів сільськогосподарських культур, що пояснюється їх винятковим значенням та різнобічним використанням. Для оцінки досягнутого рівня урожайності зернових культур розраховують показники: урожайність зернових культур, ц/ га.; собівартість виробництва 1ц, грн.; витрати на 1га площі під культуру, грн. Для більш точної оцінки впливу комплексу й окремих факторів на урожайність і фактори, що її обумовлюють, результативні групування варто застосовувати в комплексі з факторними, що дозволяють розкрити ступінь впливу на результат окремих факторів при різних умовах. Вищий рівень урожайності зернових культур забезпечується за рахунок кращої якості земель, кращих умов виробництва і більш раціонального та ефективного використання ресурсів виробництва. Кореляційно-регресійний аналіз дає змогу виміряти ступінь впливу факторних ознак на результативні, встановити міру тісноти зв’язку між ними та роль досліджуваних економічних показників у загальній зміні результативної ознаки.

Інтенсифікація, а, отже, і зростання фондо- і енергоозброєності праці дозволяє в зменшувати витрати праці, що веде до зниження трудоємності виробництва На практиці це виражається в зростанні оброблюваних площ у розрахунку на 1 працівника, в зниженні затрат праці на 1 га земельної площі.

Підвищення рівня якості земельних угідь шляхом внесення мінеральних добрив, покращення технічної оснащеності сільськогосподарського виробництва, дотримання оптимальних строків виконання робіт сприяє не тільки скороченню трудомісткості вирощування сільськогосподарських культур, але й зростанню урожайності.

Аналіз динаміки урожайності у ДП «Украгросоюз» дозволяє зробити наступні висновки:

1. Наряду з високим виробничим потенціалом урожайність зернових культур одна з найвищих у районі. Це пов’язано з економічними причинами: дане підприємство спеціалізується на вирощуванні елітного насіння.

2. Разом з тим дані аналізу свідчать про невисокий рівень робіт, пов’язаних із покращенням якості ґрунтів: при нормі внесення мінеральних добрив 2 -2,2 ц ум. реч. вноситься їх недостатня кількість. .

Відсутність необхідного обладнання і ефективних мінеральних добрив також негативно впливає на рівні урожайності, так як не забезпечується належний догляд за урожаєм. В значній мірі на урожайність впливають метеорологічні умови, особливо це стосується останніх років, коли були зареєстровані низькі температури при безсніжному зимовому періоді. Це актуально і для інших сільськогосподарських виробників Ананьївського району, який знаходиться у зоні ризикованого землеробства

Виходячи з вище сказаного, можна внести пропозиції В першу чергу, і надалі проводити політику інтенсифікації виробництва – оновлювати давно застаріле обладнання, сільськогосподарські машини більш продуктивними. По – друге, вести підготовку кваліфікованих кадрів, які зможуть забезпечити належний ухід за посівами. По – третє, розробити заходи захисту посівів від несприятливих погодних умов та шкідників. По – четверте, використовувати найбільш продуктивні і морозостійкі сорти зернових культур.

Література

1. Бугуцький О.А., Опря А.Т. та інші / Під ред. Бугуцького О.А. Сільськогосподарська статистика з основами економічної статистики. – К.: Вища школа, 1984.

2. Вашків П.Г., Пастер П.І., Сторожук В.П., Є.І. Ткач Теорія статистики. - К.: Либідь, 2001 - 320 с.

3. Гаркавий В.К. Статистика – К:, Вища школа, 1995.

4. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: Навч. посібник. - К.: КНЕУ, 2001. - 170 с.

5. Степаненко М.В. Статистика, К:, Вища школа, 1991.

6. Царенко О.М. Економічний аналіз діяльності підприємств агропромислового комплексу: Навч. посібник. - К.: Вища школа, 1998.-256с

7. Чекотовський Е.В. Основи статистики сільського господарства: Навч. посібник, КНЕУ, 2001.

8. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. – М.: Финансы и статистика, 2000.