Курсовая работа: Урожайність та шляхи її підвищення у ДП "Урагросоюз" Ананьївського району Одеської області

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

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:

ü   кількісний фактор - площа посіву,

ü   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 :

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

ü    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:

ü     урожайність окремих культур;

ü    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: Уу = 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:

ü    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;

ü    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:

rxy = ,

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:

 rxy =  = 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:

ü    ускладнюється процес виділення суттєвих факторів;

ü    перекручується значення коефіцієнтів;

ü    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 = хі – х і-1, у = уі – у і-1. при заміні рівнів динамічних рядів різницями між ними, усувається вплив автокореляції в кожному динамічному ряді.

Таблиця 11 - Дослідження автокореляції

Коефіцієнт автокореляції визначають за формулою:

rа = =  = 0,62

Для перевірки автокореляції в залишкових величинах можна використовувати критерій Дарбіна - Ватсона, який позначається символом d. Доведено, що значення d – статистики знаходиться у межах 0- 4 і розраховується за формулою:

d = (2 (1 –ra)

d = 2 (1 - 0,62) = 0,76

За таблицею Дарбіна – Уотсона знаходимо верхнє і нижнє критичні значення при кількості спостережень n =9, і кількості факторів m =1:

d1 = 0,82; d2 = 1,32.

За порівняння розрахункового значення d з табличним може спостерігатися один з трьох варіантів:

1. 0 < d < d1 – ряд має додатну автокореляцію;

2. d1 < d < d2 – автокореляція відсутня;

3. 4 - d1 < d < 4 – ряд має від’ємну автокореляцію.

4. d2 < d < 4 - d2 - автокореляція відсутня.

Отже, згідно розрахунків, коефіцієнт автокореляції має позитивне значення (менше 2), ряд має автокореляцію (справедлива I нерівність).

Для нашого прикладу: d = 0,76 при п = 9 і 5 %-ному рівні ймовірності d1 = 0,82, тобто, d< d1 на 0,0 пункти, що і засвідчує про незначну автокореляцію.

Оскільки врожайність є синтетичним показником, рівень якого зумовлений дією багатьох факторів, в аналізі доцільніше використовувати не прості двофакторні, а багатофакторні кореляційно-регресійні моделі, які дають змогу вивчити відразу вплив кількох факторів. У більшості економічних досліджень необхідно вивчати динаміку кількох показників одночасно, тобто розглядати паралельно кілька динамічних рядів. Тому дослідимо зміну урожайності в залежності від внесення добрив і затрат праці в розрахунку на 1 га площі.

Таблиця 12 - Розрахунок двофакторної кореляційно – регресійної моделі

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 :

ryz =  =  = 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:

rхz =

 = : n = 451:9 = 50,11

- ступінь залежності кількості внесених добрив від затрат праці:

rxz =  = 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 (ryz = 0,787);

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

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

Часткові коефіцієнти кореляції

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

ryx(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):

ryz(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):

rxz(y) =  =  = -0,740

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

Коефіцієнт множинної кореляції визначається за формулою:

Ryxz =  =  = 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.