Анализ современного состояния типов сельскохозяйственных организаций

Для проведения комбинированной группировки, отберём 2 факторных признака, характеризующих уровень интенсивности производства, где в качестве факторов выступают производственные затраты в сельском хозяйстве на 100 га с/х. угодий и обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с/х. угодий. Результативный признак - выручка от реализации продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га с/х. угодий.

Совокупность хозяйств была поделена на три группы по затратам по основному производству в сельском хозяйстве на 100 га с/х. угодий с примерно равным числом единиц в каждой группе.

В рамках каждой выделенной группы проведено выделение подгрупп по производственным затратам на 100 га с/х. угодий. После определения границ групп и подгрупп на основе ранжированных рядов исследуемых факторных признаков, представленных в приложении, единицы совокупности были распределены по выделенным группам и подгруппам (таблица 3.1).

 

 

Таблица 3.1 - Распределение единиц совокупности по выделенным группам и

подгруппам факторных признаков

Группы по производственным затратам в сельском хозяйстве на 100 га с/х угодий, тыс. руб.	Подгруппы по обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с.-х. угодий, чел.	Число хозяйств	Выручка от реализации продукции сельского хозяйства, тыс. руб.	Площадь сельскохозяйственных угодий, га
I. 181,8-2737,3	До 4,41	14	630578	53679
		Свыше 4,41	1	25989	1335
		В среднем	15	656567	55014
П. 3150,7-5794,4	До 4,41	4	483305	23727
		Свыше 4,41	6	713488	18936
		В среднем	10	1196793	42663
III. 6000,0 - 33642,3	До 4,41	0	0	0
		Свыше 4,41	10	2052215	27314
		В среднем	10	2052215	27314
Итого по группе	До 4,41	18	1045996	74543
		Свыше 4,41	17	2859579	50448
		В среднем	35	3905575	124991
Итого по совокупности		35	3905575	124991

Данные таблицы свидетельствуют о том, что в каждой из выделенных

групп по производственным затратам сельского хозяйства на 100 га с/х. угодий имеются подгруппы по обеспеченности рабочей силой на 100 га с/х. угодий.

Группы достаточно многочисленны. В рамках каждой из групп наблюдается неравномерное распределение по подгруппам. В группе I при производственных затратах менее 2737,3 тыс. руб. на 100 га с/х. угодий наблюдается преобладание хозяйств с малой (до 4,41 чел.) обеспеченностью рабочей силой. В группе III, характеризующейся величиной затрат по основному производству свыше 4,41 тыс. руб. на 100 га с/х. угодий, отсутствуют хозяйства с обеспеченностью рабочей силой менее 4,41 чел.

Оценить изменение выручки от реализации сельскохозяйственной продукции под влиянием затрат по основному производству и обеспеченности рабочей силой позволяет комбинационная таблица 3.2.

 

 

Таблица 3.2 - Выручка от реализации продукций сельского хозяйства при различных производственных затратах и среднегодовой численности работников в расчете на 100 га с/х угодий

 

Группы по затратам основного производства растениеводства на 100 га с/х угодий, тыс. руб.	Подгруппы по обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с.-х. угодий, чел.		В среднем
		До 4,41		Свыше 4,41
I. 181,8-2737,3	38	4	21
П. 3150,7-5794,4	13	38	26
III. 6000,0 - 33642,3	0	174	87
В среднем	17	72	X

Анализ комбинационной таблицы 3.2 позволяет оценить степень влияния на величину выручки от реализации продукции сельского хозяйства как каждого фактора в отдельности, так и их совместного действия и взаимодействия.

Необходимо оценить влияние на выручку производственных затрат на 100 га с/х угодий при фиксированном уровне обеспеченности рабочей силой. Так, при обеспеченности рабочей силой свыше 4,41 чел. и ростом величины материальных затрат в сельском хозяйстве, увеличение выручки на 100 га с/х. угодий составляет 174 -4= 170 чел. А при обеспеченности рабочей силой менее 4,41 чел. составит -38 чел.. Сравнение показывает, что при увеличении обеспеченности рабочей силой эффективность производственных затрат по основному производству продукции увеличивается.

Взаимодействие факторов при обеспеченности.рабочей силой и при высоком уровне производственных затрат приводит к увеличению выручки в расчете на 100 га угодий на 87 тыс. руб.

Оценить совместное влияние двух факторов, включая их действие и взаимодействие, можно путем вычисления разности значений результативного признака при сочетании максимального и минимального уровней группировочных признаков, что в данном случае составляет 174-38= 136 тыс. руб. Эта величина указывает на возможные резервы роста

 

выручки   от   реализации   продукции   сельского   хозяйства   в   хозяйствах исследуемой совокупности.

3.2 Изучение связи выручки от реализации продукции сельского хозяйства

с производственными затратами по основному производству и обеспеченностью рабочей силой методом корреляционно- регрессионного

анализа

Одной из важнейших задач статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. При исследовании таких связей выясняются причинно-следственные отношения между явлениями, а это, в свою очередь, позволяет выявить факторы, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения представляют собой такую связь явлений, при которой изменение одного из них, ведёт к изменению другого.

Построим двухфакторную модель множественной регрессии. В качестве результативного признака возьмем выручку от реализации продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га с/х. угодий (Y). В качестве независимых (факторных) переменных выберем материальные затраты на производство (X]) и обеспеченность рабочей силой в расчете на 100га с/х. угодий (Х2).

Важно решить, какие именно факторы следует включить в уравнение регрессии. В качестве критерия отсутствия мультиколлинеарности можно принять соблюдение следующих неравенств:

r0x1>rx1x2,  rх0х2>rх1x2» где

r0x1 rх0х2 - коэффициенты парной корреляции факторов с результативным признаком;

rx1x2- коэффициент парной корреляции между факторами.

Так как одним из условий возможности применения множественного 
корреляционно-регрессионного анализа является отсутствие

 

 

мультиколлинеарности,    то    во    избежание    возможной    коллинеарности рассмотрим матрицу парных решений корреляции (таблица 3.3)

Таблица 3.3 - Матрица парных коэффициентов корреляции

 

	Выручка на 100 га с/х. угодий, тыс.руб.	Производственн ые затраты в сельском хозяйстве, тыс.руб.	Обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с.-х. угодий, чел.
Выручка на 100 га с/х угодий, тыс.руб. (Y)	1	0,981	0,926
Производственные затраты в сельском хозяйстве, тыс.руб. (XI)	0,981	1	0,912
Обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с.-х. угодий, чСл. (Х2)     •	0,926	0,912	1

Как показывают парные коэффициенты корреляции между рассматриваемыми показателями, связь между факторными переменными и результативным признаком тесна, а парный коэффициент корреляции между факторами (0,912) меньше каждого из парных коэффициентов корреляции каждого фактора с результативным признаком но больше 0,70, что может говорить о мультиколлинеарности факторов, однако по рассчитанным показателям с другими независимыми переменными, коэффициент корреляции между факторами значительно превышает значение 0,70. Поэтому включим в модель оба фактора.

В случае двухфакторной модели линейной регрессии уравнение связи имеет вид:

у = а0 + a1X1 + а2Х2 , где

у - выручка от реализации продукции сельского хозяйства в расчете на

100 га сельскохозяйственных угодий;

X1 - производственные затраты на 100 га с/х. угодий;

Х2 - обеспеченность рабочей силой в расчете на 100га с/х. угодий.

a0, a1, а2 - параметры уравнения регрессии.

Далее   необходимо   провести   параметризацию   модели   -   расчет параметров уравнения регрессии. Для этого применим метод наименьших квадратов (МНК). Рассчитанные коэффициенты представлены в таблице 3.4. Таблица 3.4 - Итоговая таблица результатов множественной регрессии

 

	Коэффицие нты	Стандартная ошибка	t-статистика	Р-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	-590,7223	268,8538	-2,1972	0,0354	-1138,36	-43,0856
Производственные затраты в сельском хозяйстве, тыс.руб.	0,8249	0,0731	11,2850	1.09Е-12	0,676034	0,9738
Обеспеченность рабочей силой в расчете на 100 га с.-х. угодий, чел.	38,0772	47,3551	0,8041	4,27Е-01	-58,3818	134,5363

Получаем: а0= -590,72; a1= 0,82, а2- 38,1 Уравнение множественной регрессии имеет следующий вид: у=-590,72+0,82x1+38,1x2.

Коэффициент а=-590,72 (условное начало) это значение результативного признака при отсутствии воздействия факторов. Важное. значение имеют коэффициенты чистой регрессии. Так, коэффициент чистой регрессии ai= 0,82показывает, что при увеличении затрат по основному производству на 100 га угодий, выручка от реализации продукции сельского хозяйства на 100 га с/х угодий увеличивается на 0,82 тыс. руб. при условии, что обеспеченность рабочей силой останется зафиксированной на среднем уровне; коэффициент регрессии а2=38.1 показывает, что при увеличении обеспеченности рабочей силой на одну тысячу рублей выручка от реализации продукции сельского хозяйства на 100 га с/х угодий увеличится на 38,1 тыс. руб. при условии, что производственные затраты на 100 га с/х. угодий останутся на среднем уровне.

Определим    множественный    коэффициент    корреляции    (R)    и коэффициент   множественной   детерминации   (R2),   который   показывает,

какую долю общей вариации результата объясняют данные факторы.

 

 

Таблица 3.5 -Регрессионная статистика
Множественный R	0,9818
R-квадрат	0,9639
Нормированный R-квадрат	0,9617
Стандартная ошибка	1232,4377
Наблюдения	35

R=0,9818 свидетельствует о тесной связи выручки от реализации продукции сельского хозяйства с производственными затратами и обеспеченностью рабочей силой в расчете на 100 га с/х угодий.

R2=0,9639 показывает, что 96,3% выручки от реализации продукции сельского хозяйства на 100 га с/х. угодий объясняется производственными затратами и обеспеченностью рабочей силой на 100га с/х. угодий.

Проведем   оценка   значимости   уравнения   в   целом       на   основе дисперсионного анализа (таблица 3.6) Таблица 3.6- Дисперсионный анализ

 

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	1298334756,9526	6,49 Е+08	427,3923306	8,27Е-24
Остаток	32	48604887,4145	1518902,732
Итого	34	1346939644,3671

где df - число степеней свободы, SS - объем вариации, MS - дисперсия.

Предположим, что уравнения не значимы для генеральной совокупности:   (Но: β0=β1=β2=0);   B   качестве   альтернативной   гипотезы выдвигается предположение о значимости уравнения (На: β0≠β1≠β2≠0).

Проверим эти гипотезы на 5% уровне значимости. В качестве критерия выберем критерий F-Фишера. Его фактическое значение определяется по формуле: F=R2/(1-R2) * (п-р-1)/р.

Где п - число наблюдений, равное 35; р - число факторных признаков, равное 2.

Fфакт. 

0,9639   35-2-1      
 * = 427,21

1-0,9639 2 

Сравним полученное значение с критическим: F0,05;2;3,5-2-1=3,30  Поскольку Fфакт. > Fкрит. принимаем гипотезу о значимости уравнения в целом (принимаем На: β0≠β1≠β2≠0).