a = 123,3 / 8 =15,4 ; b = 15,8 / 60 = 0,26 ;
4. Индексный анализ валового сбора и средней урожайности зерновых ТОО “Вязовское” по усреднённым данным за два периода.
Таблица 7.
|
Культура |
В среднем за год периода |
Валовый сбор, ц |
|||||
|
1990-93 |
1994-1997 |
||||||
|
Урожайность, ц/га |
Посевная площадь, га |
Урожайность, ц/га |
Посевная площадь, га |
1990-1993 |
1994-1997 |
Условный |
|
|
y0 |
n0 |
y1 |
n1 |
y0 n0 |
y1 n1 |
y0 n1 |
|
|
Яровая |
11,4 |
376 |
14,5 |
381 |
4286,4 |
5524,5 |
4374,4 |
|
Озимая |
15,8 |
639 |
15,3 |
670 |
10096,2 |
10251 |
10586 |
|
Рожь |
17,2 |
184 |
18,5 |
162 |
3164,8 |
2997 |
2786,4 |
|
Итого в среднем |
14,8 |
1199 |
16,1 |
1213 |
17547,4 |
18772,5 |
17715,8 |
Для оценки общего изменения валового сбора и его факторов рассчитаем вначале индексы:
Индекс валового сбора: Iуп= ==1,07 .
Индекс размера посевных площадей :
Iрп = = = 1,012 .
Индекс урожайности отдельных культур :
Iу = = = 1,06 .
Индекс структуры посевных площадей :
Iсп= : = : = 0,998 .
Индекс средней урожайности:
Iу.ср. = : = : = 1,057 .
Индексы показывают, что валовой сбор зерна увеличился вследствие изменения размера и структуры посевной площади на 1% и повышения урожайности на 6%.
Абсолютные размеры изменений валового сбора за счёт перечисленных факторов рассчитываются следующим образом :
Dуп = = 18772,5 – 17547,4 = 1225,1 ;
Dу = = 18772,5 – 17715,8 = 1056,7 ;
Dу.ср.= ( yср.1 - yср.0 )= (16,1 – 14,8 )´1213 = 1576,9 ;
Dрп = (- ) yср.0 = (1213 - 1199)´14,8 = 207,2 ;
Dcп = - yср.0 = 17715,8 – 14,8 ´1199 = - 29,4 .
Итак, увеличение валового сбора зерновых на 1225,1 центнера обусловлено в первую очередь повышением урожайности на 6% и увеличением размера посевной площади на 1,2%. Структурные сдвиги в посевной площади оказали отрицательное влияние - валовой сбор под влиянием изменений в структуре снизился на 0,2% . Ухудшение структуры посевной площади выразилось в сокращении в посевах удельного веса ржи, как наиболее урожайной в данных условиях культуры, и повышении удельного веса яровой и озимой пшеницы.
5. Корреляционный анализ изменения урожайности зерновых культур ТОО ”Вязовское” под влиянием количества осадков в вегетационный период
Таблица 8.
|
Годы |
Кол-во осадков, мм |
Урожайность, ц/га |
x2 |
y2 |
xy |
|
x |
y |
||||
|
1992 |
274 |
14,3 |
75076 |
204,5 |
3918,2 |
|
1993 |
286 |
15,1 |
81796 |
228 |
4318,6 |
|
1994 |
292 |
13,9 |
72900 |
193,2 |
4058,8 |
|
1995 |
301 |
15,7 |
90601 |
246,5 |
4725,7 |
|
1996 |
313 |
16,5 |
97969 |
272,3 |
5164,5 |
|
1997 |
270 |
14,9 |
85264 |
222 |
4023 |
|
1998 |
315 |
16,1 |
99225 |
259,2 |
5071,5 |
|
1999 |
327 |
16,8 |
106929 |
282,2 |
5493,6 |
|
|
Sx = 2378 |
Sy = 123,3 |
Sx2 = 709760 |
Sy2 = 1907,9 |
Sxy = 36773,9 |
Анализ данных, представленных в таблице 8 позволяет предположить линейную зависимость между факторным (количество осадков в вегетационный период) и результативным (урожайность зерновых) признаками.
Уравнение прямой линии может быть записано в виде:
yx = a+bx.
Параметры a и b , найдём решая систему уравнений:
na+bSx =Sy
aSx+bSx=Sxy
8a + 2378b = 123,3 / 8
2378a + 709760b = 36773,9 / 2378
a + 297,3b = 15,4
-
a+298,5b = 15,5
-1,2b = -0,1; b= 0,1/1,2 = 0,08; a= 15,4 – 297,3b = -8,4 .
Итак, уравнение связи выглядит следующим образом:
yx = - 8,4 + 0,08x .
Для определения меры тесноты связи между признаками рассчитаем парный коэффициент корреляции:
; ; .
,
,
.
Полученное значение коэффициента корреляции 0,88, указывает на достаточно тесную связь между количеством осадков в вегетационный период и средней урожайностью зерновых. Коэффициент детерминации равный квадрату коэффициента корреляции, 0,77, показывает, что 77% вариации урожайности зерновых обусловлено изменением количества осадков в вегетационный период.
6. Расчёт урожайности на перспективу.
Полученное уравнение регрессии показывает, что по данной совокупности, для повышения средней урожайности зерновых на 1 ц/га, необходимо повышение количества осадков в вегетационный период на 1/0,08 = 12,5 мм. Выявленная кореллятивная связь позволяет основываясь на количестве осадков прогнозировать урожайность с достаточной степенью достоверности.
Прогноз урожайности на последующие периоды можно сделать на основе аппроксимации имеющегося ряда данных об урожайности. В частности линейная аппроксимация даёт результаты, показанные на рис.1.
Следует отметить, что данный прогноз обладает невысоким коэффициентом достоверности аппроксимации – 0,54, что указывает на его относительно малую его точность. Для достижения высокой точности прогнозов к статистической обработке принимаются репрезентативные ряды с продолжительностью, как правило, 11 лет и более.
Выводы и предложения.
Проделанный экономико-статистический анализ производства зерна в ТОО “Вязовское” не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности зерновых несмотря на то, что выявленный тренд указывает на ежегодный прирост урожайности на 0,26 ц/га в год, так как тесная корреляция урожайности с количеством осадков в вегетационный период не даёт оснований рассчитывать на длительное сохранение этой тенденции. Однако имеются резервы увеличения валового сбора зерна за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства.
ЛИТЕРАТУРА.
1. Атлас Саратовской области / Редколл.: В.Г. Лебедев и др. – М.: ГУГК, 1978.
2. Общая теория статистики / Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е. и др., - М.: Статистика, 1980.
3. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики : Учебник.- 6-е изд.,перераб.и доп.- М.: Финансы и статистика,1989
4. Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г.Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ,1998.
5. Статистика: Учеб.пособие / А.П.Зинченко, В.К.Горкавый, и др.; Под ред. А.П.Зинченко. - М.: Финансы и статистика, 1982.
