Производственно – экономическая характеристика выборочной совокупности и типизация сельскохозяйственных организаций

 

После определения границ групп и подгрупп по ним распределяем все единицы совокупности и проводим анализ численности групп и подгрупп.

Таблица 26 – Влияние затрат на электроэнергию и затрат на минеральные удобрения (в расчете на 100 га с/х угодий) на выручку от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 га с/х угодий.

 

Группа по затратам на электроэнергию в рассчете на 100 га	Интревал, занимаемаемый подгруппами по затратам на минеральные удобрения в рассчете на 100 га	Число организаций	Выручка от реализации продукции на 100 га с/х угодий	средняя
До 2,04	0-0,77	11	3714,93	337,7
	13,25-192,35	10	6824,34	682,4
Итого	Х	21	10539,28	501,9
Свыше 2,04	0-43,51	10	5629,16	562,9
	55,67-1251,38	10	9759,99	976,0
Итого	Х	20	15389,15	769,5
По всем организациям	-	21	9344,09	445,0
	-	20	16584,34	829,2
Всего	Х	41	25928,42	632,4

           Поскольку мы разбивали совокупность на группы и подгруппы по заранее заданной доле численности единиц в них, то анализировать их численность не имеет смысла. Поэтому перейдем к определению влияния факторов на результат.

Для оценки влияния группировочных признаков на выручку от реализации продукции растениеводства на 100 га с/х угодий по каждой подгруппе определим её средний уровень. Результаты запишем в комбинационную таблицу, представленную ниже.

Таблица 27 –Выручка от продукции растениеводства в расчете на 100 га с/х угодий в зависимости от затрат на электроэнергию и затрат на минеральные удобренрия (в расчете на 100 га)

Затраты на электроэнергию в расчете на 100 га с.-х. угодий	Доля, занимаемая подгруппами по затратам на корма в рассчете на 100 га		В среднем
	0,5	0,5
До 2,04	3714,93	6824,34	501,9
Свыше 2,04	5629,16	9759,99	769,5
В среднем	445,0	829,2	632,4

 

Анализ комбинационной таблицы позволяет решить три задачи: оценить степень влияния на выручку от продукции на 100 га с/х угодий каждого фактора, их взаимодействие и совместное воздействие.

Оценим вначале влияние на выручку от реализации продукции на 100 га с/х угодий затрат на электроэнергию в расчете на 100 га с/х угодий при равном распределении значений другого группировочного признака –затрат на минеральные удобрения в расчете на 100 га с/х угодий.

Так, по первым подгруппам затрат на минеральные удобрения выручка от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 га с/х угодий закономерно повышается по мере увеличения затрат на электроэнергию: с 3714,93 тыс. руб / га в группе I до 6824,34 тыс. руб / га в группе II. Прибавка выручки от реализации продукции от затрат на электроэнергию в группе II по сравнению с группой I составляет: 9759,99тыс. руб / га  - 5629,16тыс. руб / га = 4130,84 тыс. руб / га.

То есть эффективность увеличения затрат на электроэнергию увеличивается при увеличении затрат на минеральные удобрения.

Таким же образом оценим влияние на выручку от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 га с/х угодий затрат на минеральные удобрения при фиксированном значении затрат на электроэнергию. Для этого сравним выручку от реализации продукции по подгруппам в пределах каждой группы по затратам на электроэнергию.

Прибыль выручки от реализации продукции в подгруппе II по сравнению с подгруппой I составляет:

• в группе I при низких затратах на электроэнергию

6824,34 тыс. руб / га – 3714,93тыс. руб / га = 3109,41 тыс. руб / га

• в группе II при высоких затратах на электроэнергию

  9759,99тыс. руб / га  - 5629,16тыс. руб / га = 4130,84 тыс. руб / га.

Эффективность затрат на минеральные удобрения повышается при увеличении затрат на электроэнергию.

 

Совместное влияние двух факторов оценивается сопоставлением выручки от реализации продукции на 100 га с/х угодий при самых низких уровнях обоих факторов и при самых высоких. В численном выражении совместное влияние двух факторов равно 9759,99 тыс. руб / га – 3714,93 тыс. руб / га =6045,06 тыс. руб / га, то есть взаимодействие двух факторов ведет к увеличению результата.

 

3.2 Корреляционно-регрессионный анализ  взаимосвязи выручки от реализации продукции затрат на электроэнергию и затрат на минеральные удобрения.

Метод корреляционно-регрессионного анализа является основным в изучении взаимосвязей явлений.

Данный метод содержит две составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Оценим степень влияния факторов: затрат на электроэнергию в расчете на 100 га с/х угодий (Х1) и затрат на  минеральные удобрения в расчете на 100 га с/х угодий  (Х2) на результат – выручка от реализации продукции на 100 га с/х угодий (У).

При проведении анализа на ПК, с использованием встроенного инструмента «Корреляция» редактора MS EXCEL были получены следующие данные.

Таблица 28 – Матрица парных коэффициентов корреляции

	Выручка от реализации продукции в расчете на 100 га с/х угодий	Затраты на минеральные удобрения в расчете на 100 га с/х угодий	Затраты на электроэнергию в расчете на 100 га с/х угодий
Выручка от реализации продукции в расчете на 100 га с/х угодий	1
Затраты на минеральные удобрения в расчете на 100 га с/х угодий	0,25	1
Затраты на электроэнергию в расчете на 100 га с/х угодий	0,59	0,29	1

      По данным таблицы можно сделать вывод о том, что связь между результатом и вторым фактором средняя – 0,59, связь между первым фактором и результатом слабая  – 0,25. При этом связь между двумя факторами слабая – 0,29, свидетельствует о слабой коррелированности факторов.

Проведем регрессионный анализ с использованием встроенного инструмента MS EXCEL «Регрессия».

Рисунок 6 – Результат применения инструмента «Регрессия»

Уравнение регрессии имеет вид: y = 424,54 + 0,002x1 +48,42x2.

b0 = 424,54 – условное начало – значение результативного признака при нулевых значениях параметров, то есть значение выручки от реализации продукции на 100 га с/х угодий при нулевых затратах на удобрения и электроэнергию

b1 = 0,002– коэффициент чистой регрессии при факторе х1, показывает, что с увеличением затрат на удобрения на 1 тыс. руб./ га с/х угодий выручка от реализации продукции возрастет на 0,2 рубля/100 га с/х угодий при фиксированном уровне числа затрат на электроэнергию (в расчете на 100 га с/х угодий).

b2 = 48,42 – коэффициент чистой регрессии при факторе х2, показывает, что при увеличении затрат на электроэнергию на единицу, выручка от реализации продукции увеличится на 4842 руб/100 га с/х угодий.

В целом, уравнение оказалось значимым (см. Значимость F на рисунке), следовательно, можно проводить дальнейший анализ, кроме того все параметры уравнения также значимы.

Так же были получены показатели множественной регрессии и множественной детерминации. Коэффициент множественной регрессии r = 0,58 указывает на то, что связь между изучаемыми факторами и результатом слабая. Коэффициент множественной детерминации r2 = 0,34 показывает, что факторы, включенные в линейное уравнение связи, объясняют 34% выручки от реализации продукции, а остальные 66% выручки от реализации продукции объяснены сторонним факторами, не включенными в модель.

Что бы продолжить корреляционный анализ и сравнить факторы по силе влияния, определить чистый вклад каждого фактора рассчитаем стандартизированные коэффициенты (эластичности (Э), бета-коэффициенты (β) и коэффициенты раздельной детерминации (d2)) по каждому фактору:

 

  

 

где – средние значения, σy, σх1, σх2  - среднекваратическое отклонения результативного признака, первого и второго признака соответственно.

Средние значения определим с использованием встроенной функции «СРЗНАЧ()», а среднеквадратические отклонения – «СТАНДОТКЛОНП()».

Результаты расчетов стандартизованных коэффициентов регрессии и коэффициентов раздельной детерминации оформим в таблицу.

Коэффициент эластичности Э1 показывает, что при увеличении затрат на минеральные удобрения в расчете на 100 га на 1 % выручки от реализации продукции в расчете на 100 га с/х угодий возрастет на 7,051%, при условии, что значение второго фактора будет зафиксировано на среднем уровне. Аналогично коэффициент эластичности Э2 покажет, что при увеличении затрат на электроэнергию в расчете на 100 га с/х угодий на 1 % выручка от реализации продукции растениеводства в расчете на 100 г с/х угодий не изменится, при условии, что значении первого фактора будут зафиксированы на среднем уровне.

Таблица 29 – Стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты раздельной детерминации.

Переменная	Коэффициент чистой регрессии	среднее значение	среднеквадратическое отклонение	Коэффициент парной корреляции с зависимой переменной	Коэффициент элластичности	Бета-коэффициент	Коэффициент раздельной детерминации
Выручка от реализации продукции в расчете на 100 га с.-.х. угодий	Х	632,401	538,531	1,000	Х	Х	Х
Затраты на минеральные удобрения в расчете на 100 га с.-х. угодий	48,422	92,089	210,352	0,586	7,051	18,914	11,074
Затраты на электроэнергию в расчете на 100 га с.-х. угодий	0,002	4,290	6,509	0,251	0,000	0,000	0,000
Итого	Х	Х	Х	Х	Х	Х	11,074

 

Бета-коэффициент β1 показывает, что если уровень затрат на удобрения в расчете на 100 га изменится на свое среднеквадратическое отклонение, то выручка от реализации продукции изменится на 18,914 своего среднеквадратического отклонения; бета-коэффициент β2 показывает, что если уровень затрат на электроэнергию в расчете на 100 га изменится на свое среднеквадратическое отклонение, то выручка от продукции не изменится.