Формування ринку сільськогосподарської землі: теоретичні засади та етапи

За результатами групування побудуємо графік:

Рис. 2.2.2.

         Провівши групування можна зробити висновки, що при найменшій питомій вазі продукції рослинництва в обсязі реалізованої продукції по господарству , що становить 20,4% , чистий дохід з 1 га посівної площі становить 2 668 тис.грн (4 підприємств), а при найбільшій питомій вазі 85,8% – 3 045 тис.грн/га, таких підприємств найбільше – 18. Проте, як бачимо, у другій групі, яка складається з 7 підприємств, виручка від реалізації дорівнює 3573 тис.грн, хоч питома вага продукції рослинництва становить 52,8%, що значно менше цього ж показника у 3 групі підприємств. Це можна пояснити тим, що продукція рослинництва у 2 групі підприємств мала більш високу собівартість, а отже реалізовувалась порівняно за більш високими цінами. Таким чином, можна встановити таку тенденцію: при збільшенні питомої ваги продукції рослинництва в реалізованій продукції по господарству виручка з 1 га посівної площі збільшуватиметься, але за однакових інших умов. В протилежному випадку грошовий дохід знижуватиметься.

Проаналізуємо, як повна собівартість продукції рослинництва на 1 га впливає на виручку з 1 га посівної площі.

Таблиця 2.2.4

Залежність виручки з 1 га посівної площі від повної собівартості продукції рослинництва на 1 га

Проаналізуємо дану залежність за допомогою графіка:

Рис. 2.2.3.

Проаналізувавши дану залежність, можна сказати, що при меншій собівартості реалізованої продукції, що становить 1 592 грн виручка від реалізації буде дорівнювати 1 973 грн, а при більшій собівартості  - 5 5518 грн виручка становить 6 004 грн. Дивлячись на рис.2.2.3. можна зробити висновок, що існує прямо пропорційна залежність між виручкою та повною собівартістю, тобто чим більша повна собівартість реалізованої продукції в розрахунку на 1 га, тим більша виручка з 1 га посівної площі, так як при збільшенні собівартості збільшується ціна на продукцію. Але як бачимо з таблиці 2.2.4, лише 5 підприємств з 29  підвищують повну собівартість продукції, це пояснюється тим, що лише деякі підприємства наважуються на такий ризик, зокрема , як було вище сказано, підвищення собівартості спричинює підвищення цін на продукцію порівняно з іншими підприємствами , підвищення цін може, в свою чергу, знизити попит на продукцію, а також при збільшені ціни зменшується конкурентоспроможність підприємства.

Наступною факторною ознакою є питома вага зернових культур в структурі посівних площ. Проведемо групування і побудуємо графік цієї залежності.

Таблиця 2.2.5

Залежність виручки з 1 га посівної площі від питомої ваги зернових культур в структурі посівних площ

      Побудуємо графік цієї залежності:

Проаналізувавши цю залежність, спостерігаємо прямо пропорційний зв’язок між питомою вагою зернових культур в структурі посівних площ і виручкою з 1 га посівної площі. Таким чином, у першій групі, яка вміщує 10 підприємств з 29, питома вага зернових становить 50, 9%, при цьому виручка дорівнює 2 711 грн, а в третій групі (7 підприємств) виручка порівняно складає 3 472 грн при питомій вазі зернових 90,4%. Отже,  чим більша питома вага зернових культур, тим більша виручка. Це пояснюється високою окупність цієї галузі, а також виробництво зернових є менш трудомістким, порівняно з виробництвом технічних культур.

Що стосується об’єкта даного дослідження, то на ТОВ «Ім. Котовського» також переважає виробництво зернових. Так, у 2009 році питома вага зернових та зернобобових культур в структурі посівних площ займає 69, 4%.

Прослідкуємо як питома вага технічних культур в структурі посівних площ впливає на виручку з 1 га посівної площі.

Таблиця 2.2.6

Залежність виручки з 1 га посівної площі від питомої ваги технічних культур в структурі посівних площ

Відповідно до групування побудуємо графік:                                          Рис. 2.2.6

Проаналізувавши дану залежність, можна зробити висновок про те, що між питомою вагою технічних культур в структурі посівних площ і виручкою на 1 га посівної площі існує обернено пропорційна залежність. Так, при найменшій питомій вазі технічних культур, що становить 9%, виручка на 1 га дорівнює 3 472 грн, а при найбільшій питомій вазі – 49,1%, виручка становить 2 711 грн. Тобто, бачимо, що чим більша питома вага технічних культур, тим менша виручка на 1 га. Це явище можна пояснити тим, що, як відомо, технічні культури дуже виснажують грунт, тому, звичайно, якщо переважатиме питома вага зернових, якісні характеристики грунту будуть кращими, тоді показник урожайності буде вищим, а отже й обсяг виручки буде більшим.

2.3. Кореляційно-регресійний аналіз обсягу товарної продукції на 1 га посівних площ .

В сільському господарстві, як ні в жодній галузі, спостерігається багато взаємозв’язків між економічними процесами, явищами. В нашому дослідженні ми використовуємо кореляційну форму залежності, коли на один і той же результат впливає багато факторів, і вплив кожного окремого взятого фактора є неоднозначним. Це можна пояснити тим, що на цей же результат впливають інші фактори і, як наслідок, цей результат міняється під їх впливом. Кореляційний зв’язок проявляється лише по середніх значеннях, а по окремих спостереженнях він проявляється дуже наближено. Для кореляційно-регресійної моделі ми відібрали чотири фактори, які є найбільш значущими: питома вага продукції рослинництва в обсязі реалізованої продукції по господарству;повна собівартість продукції рослинництва на 1 га посівної площі, тис.грн; питома вага зернових культур в структурі посівних площ; питома вага технічних культур в структурі посівних площ. Після того, як проведено якісний аналіз факторів, переходимо до визначення відхилень показників.

Для побудови моделі виручки з 1 га посівної площі індентифікуємо змінні. Так, Y – залежна змінна, результативна ознака, виручка з 1 га посівної площі. Х1, Х2, Х3, Х4 – незалежні пояснювальні змінні. Специфікуємо модель: Загальний вигляд моделі прибутку такий: Y=f(X1, X2, X3, X4, u).

У цій економетричній моделі u – стохастична складова, яка враховує вплив випадкових чинників на рівень прибутку .Аналітичний вигляд цієї функції подамо в лінійній формі: Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+u;

Відповідно розрахункові функції за вибірковою сукупністю будуть такі: аi – оцінка і-го параметра моделі (і=1,2,3,4). На підставі 27-х спостережень (n=27),  використовуючи 1МНК, побудуємо економетричну модель для лінійної моделі.

Результати розрахунку кореляційної моделі продуктивності праці

Перший рядок результатів розрахунку містить оцінки параметрів моделі: