Экономико-статистический анализ уровня и факторов производительности труда в сельскохозяйственных предприятиях

 

Эти данные дают возможность  провести комбинационную группировку, которая позволит оценить степень  влияния на среднедневную производительность труда  каждого фактора в отдельности  и при их взаимодействии (Таблица 19).

Таблица19. Комбинационная группировка

Группы по обеспеченности основных фондов, тыс.руб.	Подгруппы по энергообеспечнности, л.с.	На 100 га с.-х. угодий		Группировочный признак
		Основные фонды, тыс. руб.	Энергетические мощности, л.с.
I группа: от 39,4 до 665,8	а) 39,4- 90,3	922,4	76,02	44003,16
	б) 210,9- 655,8	1110,6	402,3	2020,2
II группа: от 145,5 до 914,3	а) 145,5- 332,9	28248,3	207,7	2575,8
	б) 443,5- 914,3	2831,5	615	2385,1
III группа: от 0 до 864,2	а) 0- 425,9	5152,8	340,5	2751,7
	б) 600,2- 861,2	9925,3	794,9	1273,2

Анализ данной таблицы  по обеспеченности основных фондов, а  также по энергообепеченности показал, что по стоимости основных фондов лидирует вторая группа, ведь этот показатель равен 28248,3 тыс. руб., что на 27325,9 тыс. руб. больше, чем в первой группе и на 23095,5 тыс. руб. – третьей. По энергетическим мощностям наименьший показатель в первой группе- 76,02л.с. Т.о. вторая группа ее больше на 131,68, а третья на 718,88л.с. Самое большое значение группировочного признака зафиксировано в первой группе- 44003,16, что на 41427,36 больше второй и на 42729,96 третьей.

Заметна обратная связь между  первым факторным (х₁) и результативным (у) признаками и также обратная связь между вторым факторным (х₂) и результативным (у) признаками, то есть при росте энергообеспеченности падает производительность труда в рублях на 1 ч/дней.

Все это позволяет сделать  вывод, что между выбранными факторными и результативным признаками существует зависимость, тесноту которой следует  установить с помощью корреляционного  анализа.

2. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ - раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования корреляционной связи между двумя и более  случайными признаками или факторами.

Цель корреляционного  анализа — обеспечить получение  некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В  случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной X, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Y.

Результативным признаком  в данном корреляционном анализе  является среднедневная производительность труда (Y), в руб. на 1 ч/дней, факторными признаками фондообеспеченность (X₁), тыс. руб. и энергообеспеченность (X₂), л.с.

Таблица 20. Исходные данные для решения корреляционного  уравнения

№	Y	X2	X1
1	5643,2	1964,7	73,2
2	3274,4	4156,4	337,6
3	1598,6	1072,8	665,6
4	2567,2	682,6	210,9
5	6793	5036,2	600,2
6	2025,6	1388,5	82,3
7	1947	239,7	81,1
8	4841,2	540	90,3
9	2043,5	2521,7	443,5
10	1523,3	2229,9	332,9
11	3956,7	8438,2	425,9
12	3240,3	4293,6	405,5
13	5753,3	11591,9	861,2
14	3627,3	2481,5	614
15	2496	826,8	289,7
16	535,2	5183,1	0
17	1456,1	1290	219
18	2094,4	3397	914,3
19	1775,3	3194,9	453,7
20	7558,8	577,9	39,4
21	2329,3	3396	170,7
22	2607,4	2769,4	145,8
23	3443,9	2540,6	145,5
24	1983,2	1341,4	394,2
25	2975	2852,6	284,2

 

 

Для выявления тесноты  связи результативного показателя с обоими факторами одновременно исчислим коэффициент множественной  корреляции.

Статистические расчеты  будем производить при помощи программы Microsoft Ехcеl.

Результаты расчетов приведены в таблице 21 

 

 

Таблица 21. Регрессионная  статистика

 

Множественный R	0,262463
R-квадрат	0,06887
Наблюдения	25
Y-пересечение	2721,959
Переменная X 1	0,1199631
Переменная X 2	-0,57137

 

Дадим экономическую интерпретацию  полученным коэффициентам:

а₀ – свободный член уравнения; начало отсчета.

а₁- коэффициент регрессии, который показывает на сколько изменится результат при увеличении первого фактора на единицу. При увеличении фондообеспеченности на 1 тыс. руб. среднедневная производительность труда увеличится на 0,1199631 руб. на 1 ч/дней при условии, что энергообеспеченность останется неизменной.

а₂- коэффициент регрессии при энергообеспеченности. Он показывает на сколько изменится производительность труда, если энергообеспеченность увеличится на 1 л.с. Производительность труда уменьшится на 0,57137 руб. на 1 ч/дней.

Для оценки тесноты связи используется шкалы Чеддока:

До 0,2 – связи нет

0,2- 0,3- связь средняя

0,5- 0.7- связь сильная

Свыше 0,7- связь очень сильная

0,9- связь полная, т.е. в  данной совокупности никакие  факторы другие влияние на  результат не оказывают.

Коэффициент множественной  корреляции (R = 0,26263)  показывает, что связь между признаками – факторами и результатом  слабая.

Коэффициент детерминации (R²=0,220304) показывает, что 6 % вариации производительности труда связаны с действием данных факторов, таким образом, корреляционно-регрессионный анализ показал, что в данной совокупности связь результативного и факторных признаков слабая. Для повышения производительности труда надо искать другие способы исследования.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 4. Анализ динамических рядов

Имеются данные за период 1998- 2007 год по реализации картофеля в  хозяйствах всех категорий. По этим данным произведем расчет показателей динамики. Исходные данные оформим в виде таблицы.

Таблица 22. Исходные данные по анализу динамики

Показатели	1998 г.	1999 г.	2000 г.	2001 г.	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2007 г.
картофель	2,0	2,7	1,0	1,2	1,0	0,6	1,9	1,8	1,1	1,98

 

1. Абсолютный прирост (А):

А_ц = y_i – y_i-1

А_б = y_i – y₀

Коэффициент роста (К):

K_ц = y_i / y_i-1

K_б = y_i / y₀

3. Темп (процент) прироста (Т):

 

          

     

 

   4. Значение 1% прироста (П):

=

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 23. Показатели динамики

 

показатели	символ	годы
		1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007
Уровень динамического ряда	Уi	2,0	2,7	1,0	1,2	1,0	0,6	1,9	1,8	1,1	1,98
Абсолютный прирост:    цепной    базисный	Ai	Х Х	0,7 -0,7	-1,7 1,0	0,2 0,8	-0,2 1,0	-0,4 1,4	1,3 0,1	-0,1 0,2	-0,7 0,9	0,88 0,02
Коэффициент роста:    цепной    базисный	Ki	Х Х	1,6 1,35	0 0,5	6 0,6	0 0,5	-1,5 0,3	2,1 0,95	2,25 0,9	11 0,55	2,02 0,99
Темп прироста:    цепной    базисный	Ti	Х Х	35 -35	-85 50	10 40	-10 50	-20 70	65 5	-5 10	-35 45	44 1
Значение 1% прироста	Пi	Х	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02

 

На основе ежегодных показателей  рассчитываем средние характеристики динамического ряда:

1. Средний уровень

 

2. Средний абсолютный прирост

= 0,2

3. Средний темп роста

 

4. Средний темп ежегодного прироста

 

Проведем выравнивание динамического  ряда по среднему абсолютному приросту, полученные данные оформим в таблице.

Таблица 24. Фактические и выровненные уровни продуктивности скота и птицы в хозяйствах всех категорий

Годы	Фактический уровень	Порядковый номер года	Выровненный уровень
			По среднему абсолютному  приросту		По среднему коэффициенту роста
у0	уt	t	уt=y0+At	уt-уt	уt=y0*Kt	уt-уt
1998	2,02	0	2,0	0	2	0
1999	2,7	1	2,2	0,5	2,36	0,34
2000	1,0	2	1,2	-0,2	2,8	-1,8
2001	1,2	3	1,4	-0,2	3,2	-2
2002	1,0	4	1,2	-0,2	3,9	-2,9
2003	0,6	5	0,8	-0,2	4,6	-4
2004	1,9	6	2,1	-0,2	5,4	-3,5
2005	1,8	7	2	-0,.2	6,4	-4,6
2006	1,1	8	1,3	-0,2	7,5	-6,4
2007	1,98	9	2,18	-0,2	8,9	-6,92
Итого:	15,28	х	15,48	-1,1	47,06	-31,78