Экономический анализ эффективности производства молока

 

    По  данным таблицы 8 можно сделать вывод  о том, что наибольший уровень  товарности в 5 группе, наименьший в 1.Самый  высокий удой на 1 среднегодовую  корову в 5группе, низкий во 2. Себестоимость 1ц молока самая большая в 1 группе, что говорит о том, что здесь самые высокие затраты на 1 корову.

    Уровень товарности во многом обуславливает  экономическую эффективность производства. В пятой группе хозяйств экономические  условия лучше. И рассмотрим, как  это отражается на экономической эффективности производства молока в таблице 9.

                                                                                                                                              Таблица 9

Уровень производства молока на 100 га с.-х. угодий.

 

    Из  таблицы 9 видно, что наибольшее количество молока, в расчете на 100га с.-х. угодий, произведено в пятой группе, т. к. хозяйства этой группы имеет самый высокий удой на 1 корову. Теперь рассчитаем рентабельность молочного скотоводства и сельскохозяйственной продукции в целом.

                                                                                                                                            Таблица 10

Рентабельность  молочного скотоводства и с.-х. производства в целом.

 
 

    По  данным таблицы 10 видно, что производство молока прибыльно только в пятой  группе, а в первых четырех убыточно. Это связано с низкой выручкой в первых четырех группах, по сравнению с пятой группой. Поэтому только хозяйства пятой группы являются рентабельными по производству молока.  

       Группировка показала, что в пятой  группе хозяйств показатели эффективности производства молока больше, чем в первых четырех, поскольку выход товарной продукции и рентабельность выше. Несмотря на то, что средняя цена продаж ниже, чем в первой группе. Это обусловлено тем, что  5 группа имеет самый высокий удой на 1 среднегодовую корову,  реализует большее количество  молока при меньших производственных затратах, чем первые четыре группы. Все это говорит о том, что хозяйства пятой группы рационально используют трудовые и стоимостные ресурсы.  

 

2.2. Индексный анализ основных факторов, влияющих на результаты

        производства. 

   Под индексом в статистике понимают относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых элементов) во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (норматив, план, прогноз, территория и т.д.).

   В отличие от обычных относительных  величин, исчисляемых по изолированным  признакам. Индексы могут включать систему признаков, что позволяет измерить изменение сложных явлений и выявить роль отдельных факторов.

   Индексный метод представляет собой совокупность приемов, которая исторически возникла для измерения динамики экономических явлений, т.е. для того, чтобы охарактеризовать, например, движение объема продукции, изменение цен, производительности труда, себестоимости и т.д. Индексы выражаются относительными числами.

   Индексы классифицируются по трем признакам: по характеру изучаемых объектов; степени  охвата элементов совокупности (индивидуальные и общие); методом расчета общих индексов.

   Изучим  индексным методом влияние различных факторов на валовой надой молока и  среднегодовую продуктивность 1 коровы  в высшей и низшей группах хозяйств.

                                                                                                                                                                                                

                                                                                                           
 
 
 
 

                                                                                                                 Таблица 12

Индексный анализ валового надоя молока.

                                      Изменение валового надоя

относительное:                                                                   абсолютное:

i_SY = S₁*Y₁ / S₀ *Y₀ =                                                 ^_SY = S₁*Y₁- S₀ *Y₀=

=37260/149,8=248,7                                                     = 37260-149,8=37110,2ц

 в том числе за счет изменения:

а) размера поголовья:

     i_S = S₁ / S₀  =                                                           ^_S = (S₁-S₀)* Y₀ =

=1150/7=164,3                                                              =(1150-7)*21,4=24460,2ц

б) среднегодовой  продуктивности 1 коровы:

     i_Y = Y₁ / Y₀ =                                                             ^_Y = (Y₁ – Y₀)* S₁=

=32,4/21,4=1,5                                                               =(32,4-21,4)*1150=12650ц

Взаимосвязь индексов:

  I_SY = i_S * i_Y  =                                                               ^_SY = ^_S + ^_Y =

  =164,3*1,5=246,5                                                    =24460,2+12650=37110,2ц

   Индексный анализ показал, что валовой надой  молока в высшей группе хозяйств выше в 248,7 раза или на 37110,2ц по сравнению с низшей. Это обусловлено более высокой среднегодовой продуктивностью в 1,5 раза  и большим размером поголовья в 164,3раза. Среднегодовая продуктивность 1 коровы, валовой надой молока, поголовье коров в высшей группе хозяйств выше, чем в низшей.

      2.3 Корреляционно-регрессионный  анализ зависимости   результативных признаков от факторов.

     Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

     Задачами  регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

     Решение всех названных задач приводит к  необходимости комплексного использования этих методов.

     Корреляционно-регрессионный  анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления  связи и установление аналитического выражения (формы) связи. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между признаками. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определять «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов регрессии служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.