Статистическое моделирование урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистическое моделирование урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства"

На правах рукописи

УРУДЖЕВ ФАХРУДИНШАКИРОВИЧ

СТА ТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА

08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 о ДЕК 2009

Астрахань - 2009

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Астраханский государственный технический университет»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Набиев Рамазан Абдулмуминович доктор экономических наук, профессор Шогенов Бетал Аминович

кандидат экономических наук, доцент Бабошкина Полина Алексеевна

Ведущая организация:

ФГОУ ВПО «Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия»

Защита состоится «25» декабря 2009 г. в 10.00 часов на заседании Диссертационного совета ДМ 307.001.08 при ФГОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет» по адресу: 414025, г. Астрахань, ул. Татищева, 16.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ФГОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет».

Автореферат диссертации размещен на официальном сайте Астраханского государственного технического университета http://wvw.astu.org

Автореферат разослан «24» ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

И.И. Потапова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В сельском хозяйстве российских регионов, как и по всей стране, в последние годы произошли крупные изменения, связанные со сменой формы собственности.

Однако, возникновение кооперативов, акционерных обществ, прочих частных предприятий и фермерских хозяйств не снизили остроту проблемы повышения эффективности сельскохозяйственного производства, обусловленную его ролью в обеспечении продовольственной безопасности страны и специфическими условиями деятельности.

Особенно остро проблема повышения эффективности сельскохозяйственного производства, оптимизация управления в сельском хозяйстве, его нацеленности на конечный результат, стоит в республике Дагестан. Это обусловлено тем обстоятельством, что площади земельных угодий, пригодных к использованию, небольшие и, для обеспечения населения продуктами питания, обеспечения занятости населения, здесь ведется многоотраслевое хозяйство.

Существует много факторов, влияющих на изменение показателей эффективности сельскохозяйственного производства. Статистические методы исследования позволяют количественно оценить степень влияния группы факторов на исследуемый признак; определить динамику исследуемого признака на перспективу; выявить целеполагающие показатели и определить набор факторов, оптимизирующих их.

При этом выбор тех или иных статистических методов не может быть однозначно очерчен рамками какого-либо предприятия, отрасли или предмета изучения. Данное исследования является попыткой адаптации известных статистических методов к конкретным задачам управления на примере хозяйств республики Дагестан. Этим и определяется его актуальность.

Степень разработанности проблемы. В разработку организационно-экономических проблем сельского хозяйства внесли значительный вклад Ю.И. Агирбов, М.Д. Агаларханов, Ю.А. Бабаев, Л.Ц. Бадмахалгаев, H.A. Волкова, В.А. Гоберман, H.A. Дорофеева, Н.Я. Коваленко, E.H. Костерин, В.В. Носов, В.А. Прокофьев, С.С. Сергеев, H.A. Серова, O.A. Столярова, А.П. Зинченко, МЛ. Лишан-ский, А.Ф. Шишкин и др.

Изучение ранее выполненных работ показало, что содержащиеся в них на-

учно-методические положения и рекомендации разработаны в основном применительно к той разновидности государственной собственности, которая формировалась в условиях директивной экономики, присущей этому времени экономическим отношениям, организационным структурам и методам управления.

Рыночные отношения, получившие в сельском хозяйстве и в смежных отраслях свое развитие, не позволяют в полной мере использовать ранее предложенные методические подходы к исследованию урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства в настоящее время, в условиях многообразия форм собственности и новых методов управления. В то же время возможные области практического применения и доступность методов глубокого статистического анализа особенно резко возросли в последнее время в связи с бурным ростом парка компьютеров и специализированных пакетов статистических программ.

Дискуссионность и практическая непроработанность многих вопросов, их актуальность и востребованность обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили круг изучаемых вопросов и решаемых задач.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью настоящей диссертации является разработка прикладных статистических исследований урожайности и научное обоснование направлений повышения эффективности сельскохозяйственного производства в условиях развития новых форм и отношений собственности в АПК.

Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследована и уточнена система статистических показателей для оценки эффективности сельскохозяйственного производства;

2. Обосновано применение статистических методов для изучения факторов, формирующих урожайность и построена модель, характеризующая это влияние;

3. Определены ожидаемые значения себестоимости центнера зерна в зависимости от предполагаемой урожайности;

4. Произведена статистическая оценка динамики изменения урожайности зерновых культур;

5. Построена экономико-математическая модель оптимизации структуры производства сельскохозяйственного предприятия;

6. Сформирована информационная база статистического исследования эф-

фективности деятельности сельскохозяйственного предприятия и разработан оптимальный вариант плана развития конкретного СХП.

В качестве объекта исследования выбраны сельскохозяйственные производители - коммерческие организации, крестьянские (фермерские) хозяйства, индивидуальные предприниматели и хозяйства населения.

Предметом исследования стали экономические отношения и организационные формы деятельности сельскохозяйственных предприятий отраслевых производственных и обслуживающих подразделений.

Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по статистике, теории рыночной экономики, учету, анализу и компьютерной обработке данных.

Информационно-методический аппарат исследования. В качестве научного инструментария исследования послужили методы диалектики, предполагающие изучение процессов и явлений в их взаимосвязи, взаимообусловленности и развитии. Использовались общие методы научного познания: анализ, синтез, сравнение, обобщение.

Основным статистическим инструментарием исследования явились методы регрессионного и корреляционного анализа, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Для решения поставленных в диссертации задач использовались пакеты прикладных программ: "Statistica", "MS Excel" и др.

Информационно-эмпнрической базой диссертационного исследования являются официальные статистические данные территориальных учреждений Федеральной службы государственной статистики и сельскохозяйственных коммерческих организаций, материалы годовых отчетов и периодических статистических изданий, различных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. В процессе развития отраслей сельскохозяйственного производства взаимодействуют большое количество факторов. Соотношение этих факторов непрерывно меняется и практически невозможно при помощи существующих методов дать точную формулу движения экономических процессов. В работе представлен авторский подход к определению показателей эффективности сельскохозяйственного производства. При этом для соизмерения результатов и затрат в сельском хо-

зяйстве выделяют различные категории эффективности, определяемые границами объекта исследования.

Однако, единого критерия, количественно характеризующего эффективность производства как на разных уровнях объекта, так и в горизонтальном разрезе, нет. Автором предложена схема дифференциации показателей эффективности по категориям эффективности в сельском хозяйстве. Данная схема, по мнению автора, позволит усилить целевую составляющую оптимизации планирования деятельности на отраслевом уровне, а также на уровне отдельных производств и хозяйствующих субъектов.

2. Для изучения влияния природно-экономических условий на урожайность зерновых культур предложена методика многошагового регрессионного анализа, позволяющая выделить наиболее существенные факторы, обусловливающие колеблемость числовых значений урожайности яровой пшеницы.

Построены уравнения регрессии с квантифицированными значениями параметров, позволившие получить таблицы расчетных значений себестоимости центнера зерна в зависимости от ожидаемой его урожайности с дифференциацией по сельскохозяйственным районам республики Дагестан.

3. Урожайность является результирующим показателем, в котором отражается многообразие условий производства. Автором разработана методика комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур.

Она включает в себя: построение статистических рядов динамики как отражение эволюции урожайности; расчет статистических оценок синхронности некоторых закономерностей временных рядов урожайности, построенных для различных сельскохозяйственных районов; определение конкретных ожидаемых значений урожайности по авторегрессионным моделям; оценка надежности ожидаемой величины урожайности с помощью расчета многолетней средней.

4. Статистические приемы и методы расширяют возможности экономического анализа и тем самым создают базу для различных изысканий. На их основе можно давать объективную оценку фактическим темпам и пропорциям развития отдельных отраслей единого агропромышленного комплекса, устанавливать научно обоснованные нормативы, осуществлять прогнозы. Исходя из этого в диссертации предложен авторский подход к разработке методики расчета эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.

Научная новизна диссертации состоит в том, что автор обосновал и доказал преимущества и недостатки статистических методов в анализе урожайности сельскохозяйственных культур и эффективности сельскохозяйственного производства, разработал методические положения и практические рекомендации по определению эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.

Наиболее существенные результаты, полученные в ходе исследования и составляющие его научную новизну, сводятся к следующим положениям:

1. С учетом специфики сельскохозяйственного производства, классического представления об эффективности как экономической категории, автором разработана система показателей оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства по уровням объектов возможного исследования;

2. Разработаны методические подходы к установлению наиболее существенных факторов, определяющих урожайность зерновых, и построены модели регрессии с квантифицированными параметрами, позволившими разработать таблицы расчетных значений себестоимости зерна в зависимости от ожидаемого уровня урожайности;

3. На основе предложенной автором методики комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур выявлена цикличность изменения урожайности и аргументирован оптимальный период расчета многолетней средней величины урожайности для сельскохозяйственных предприятий республики Дагестан, позволяющий строить прогнозные оценки с достаточно высокой степенью точности;

4. Предложен авторский подход к определению величины коэффициентов матрицы, выражающей ограничения в задаче определения оптимального плана развития хозяйствующего субъекта;

5. Разработана блок-схема поэтапного построения оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия, основанная на механизме встраивания математических методов оптимизации в его формирование;

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы из 138 наименований. Работа изложена на 156 страницах текста компьютерного набора.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что полученные в диссертации результаты могут быть использованы для дальнейшего развития теоретических и эмпирических исследований в области изучения сельскохозяйственного производства, его эффективности, его внутренних и внешних взаимосвязей.

Практическая значимость исследования заключается в том, что выводы и предложения методического характера, разработанные в диссертации, вполне приемлемы для внедрения в практическую деятельность хозяйствующих в аграрной сфере субъектов. К ним относятся предложения по анализу факторов и выявлению потенциальных возможностей; повышения урожайности зерновых культур; оценка некоторых закономерностей динамических рядов; разработка оптимального варианта плана развития отдельного хозяйства и др.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования обсуждались и получили одобрение на конференциях и научно-методических семинарах, проведенных в 2005-2008 гг. в Дагестанском государственном университете с участием Министерства сельского хозяйства Республики Дагестан, Дагестанского научно-исследовательского института сельского хозяйства, Дагестанской сельскохозяйственной академии, Института социально-экономических исследований ДНЦ РАН и других научно-практических учреждений. Отдельные положения диссертации используются при чтении курсов «Социально-экономическая статистика», "Статистика АПК".

Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 7 научных работах общим объемом 1,9 п.л., в том числе авторских - 1,75 п.л., в том числе публикаций по перечню ВАК -1.

И. ОСНОВНЫЕ ИДЕИ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ

1. Критерии, категории и система показателей эффективности сельскохозяйственного производства.

Сельское хозяйство является важнейшей отраслью экономики, производящей продукты питания для населения и сырье для перерабатывающей промышленности. Сельскохозяйственные производители - МУПы, крестьянские (фермерские) хозяйства, индивидуальные предприниматели и другие коммерческие организации как объекты изучения статистики и основные статистические совокупности в

данной отрасли имеют ряд специфических особенностей по сравнению с другими отраслями экономики, таких как: влияние природно-климатических условий, наличие неамортизируемых средств производства (земля, продуктивный скот), земельная рента, самовоспроизводство достаточно большой части средств и предметов труда, высокие дополнительные затраты на производство, следствием чего является необходимость займа финансовых ресурсов и страхование своей деятельности.

В диссертации разработана система показателей для оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства с учетом его отраслевых особенностей, представляющей собой совокупность натуральных и стоимостных показателей, дифференцированных по уровню объекта исследования.

Традиционно эффективность представляется экономистами как общее понятие, характеризующееся набором количественных показателей. Самыми распространенными показателями экономической эффективности являются показатели прибыли и рентабельности. При этом, не существует единого критерия, количественно характеризующего эффективность производства как на разных уровнях объектов, так и в горизонтальном их разрезе.

С учетом специфики сельскохозяйственного производства, классического представления об эффективности как экономической категории и показателях, ее определяющих, нам представляется целесообразным дифференциация критериев эффективности по уровням объектов возможного исследования (рис.1).

В сельскохозяйственном производстве постоянно приходится сталкиваться с различного рода взаимосвязями, знание которых необходимо для эффективного хозяйствования. Существует непосредственная связь состояния агротехники с урожайностью, урожайность, в свою очередь, влияет на себестоимость, что приводит к изменению затрат и эффективности производства сельскохозяйственных культур. По многим обстоятельствам причинно-следственные связи принимают сложные формы и проанализировать взаимопереплетающиеся связи бывает достаточно трудно.

Среди экономистов-аграрников существует мнение о том, что связь между показателями урожайности и себестоимости обратно пропорциональна. Ряд проведенных Н.К. Поповым, А.П. Воронцовым и другими специалистами исследований показал, что эта зависимость имеет вид гиперболы.

:: Показатели экономической эффективности

Добавленная стоямсаь

Рентабельность активов предприятия (хозяйства), приве-довтх1щн6ыль

Сгогень удовлетворения потребностей эковшнки в данном кеде сепьшэхозянстоеивап «уяиур нпродукции

Трудоемкость нзгогоглення едотшда продукции, исключающей затрата на естественные процессы созреваг ннх, суткн

Эюномнческвйэффен (включая жологическузо с ос гав-\ лдетцую), срококупаемости ::

Прибыль ш валовой продуктов

Сельское хозяйство как отрасль экономики в целом

Сельсшхомаегвенные предприятия (хозяйства)

Производство отдельных сельскохозяйственных культур н ЕИДОБ продукции

Внутрихозяйственные подразделения (бршады, фермы, це хов)

Отдельные хозяйстве иные мероприятия (агротехнические зоотехнические, инженерные, экологические)

Отдекьньге отрасли сельского хозяйства (растениеводство, садоводство, животноводство)

Рис, 1. Дифференциация критериев эффективности по уровням объектов исследования

Источник: разработано автором

и

Нами была поставлена задача проверки гипотезы о гиперболической форме связи между себестоимостью одного центнера зерна и урожайностью на большом фактическом материале, а также определения конкретных числовых значений параметров этой зависимости при дифференциации объектов исследования по районам. Для репрезентативности выборки отобраны сельскохозяйственные районы Дагестана, расположенные в различных природно-климатических условиях.

В уравнении связи, используемого для регрессионного анализа, себестоимость центнера продукции рассматривается как функция урожайности:

У = + 8 (1),

где У - себестоимость центнера зерна, х- урожайность, е - влияние неучтенных случайных факторов.

Автором доказано, что построены эмпирические линии регрессии, характеризующие исследуемую зависимость, оказались близки к гиперболе. Рассчитанные значения корреляционных отношений по всем районам показали, что по полученным уравнениям свыше 80% изменчивости себестоимости центнера зерна определяется аргументом, входящим в уравнение, то есть урожайностью зерна.

Доказательством гиперболической формы зависимости себестоимости центнера зерна от его урожайности служит также и расчет среднеквадратических отклонений, которые по всем районам принимают значения меньше 1.

По рассчитанным числовым значениям параметров уравнений регрессии автором построена таблица расчетных значений себестоимости центнера зерна в зависимости от его ожидаемой урожайности (табл. 1).

Данная таблица расчетных значений функции с 5%-ым уровнем значимости показывает, что отклонения расчетных величин показателей от соответствующих им эмпирических значений, представленных статистическими органами республики, незначительны.

Такие таблицы, составленные на основе расчета уравнений регрессии, позволяют с достаточной степенью доверия определять прогнозные значения себестоимости центнера зерна в зависимости от ожидаемых уровней его урожайности. Это не исключает составление калькуляций, но упрощает вопросы анализа, текущего и перспективного планирования затрат и финансов.

2. Использование корреляционного анализа зависимости урожайности зерновых культур от различных факторов при построении многофакторной регрессионной модели.

Для расчета степени влияния экономических и природных факторов на

Связь себестоимости зерна яровой пшеницы с её урожайностью

(уровень значимости 0,05)

Урожайность зерновых (ц/га) Себестоимость зерновых (руб/ц) в районах

Тарумовский Кизляре кий Бабаюр-товский Хасавюртовский Сергока-линский Кая кентский С.Стальский

5 8,30 4,86 8,89 8,76 7,28 9,98 8,65

6 7,39 4,43 7,79 7,61 6,10 8,44 7,76

7 6,22 4,13 6,98 6,80 5,25 7,34 7,22

8 5,58 3,90 6,23 6,16 4,63 6,51 6,44

9 5,26 3,72 5,79 5,71 4,13 5,87 6,32

10 4,68 3,58 5,39 5,33 3,74 5,35 5,95

11 4,36 3,46 5,07 5,02 3,42 4,93 5,75

12 4,46 3,37 4,79 4,76 3,18 4,58 5,12

13 3,85 3,28 4,56 4,53 2,92 4,28 4,91

14 3,66 3,21 4,37 4,36 2,73 4,03 4,75

15 3,47 3,15 4,19 4,18 2,57 3,81 4,56

16 3,32 3,10 4,05 4,04 2,42 3,61 3,20

17 3,19 3,05 3,91 3,92 2,29 3,44 3,76

18 3,06 3,01 3,79 3,80 2,17 3,29 3,80

19 2,96 2,97 3,69 3,70 2,01 3,16 3,26

20 2,87 2,94 3,59 3,61 1,98 3,03 2,95

21 2,78 2,90 3,51 3,51 3,53 2,92 2,76

22 2,70 2,88 3,43 3,46 1,81 2,82 2,58

23 2,63 2,86 3,36 3,39 1,74 2,73 2,36

24 2,56 2,83 3,29 3,33 1,68 2,65 2,21

25 2,51 2,81 3,24 3,27 1,62 2,57 1,96

Источник: рассчитано автором.

урожайность зерновых культур в работе использована информация по совокупности хозяйствующих субъектов (СХП, КФХ и др.) предгорных районов Республики Дагестан, которые имеют зерновое направление. В 2007 г. на долю анализируемых хозяйств приходилось более 75 % валового сбора яровой пшеницы. Распределение хозяйств по исследуемым районам представлено в табл. 2. При оценке влияния природно-экономических факторов на урожайность решены следующие задачи:

- установлены факторы и оценено совокупное и раздельное влияние их на урожайность;

- определены факторы, существенно влияющие на урожайность;

- построена многофакторная регрессионная модель, отражающая зависимость урожайности от существенно влияющих на нее факторов;

- установлена приоритетность влияния факторов на урожайность;

- оценены потенциальные возможности производства продукции отдельными хозяйствами.

Распределение сельскохозяйственных предприятий предгорных районов

№ Районы Количество хоз. субъектов

1 Казбековский 45

2 Буйнакский 36

3 Ссргокалинский 47

4 Кайтагский 42

5 Табасаранский 74

ИТОГО: 244

Источник: по данным Министерства сельского хозяйства Республики Дагестан.

Одним из ответственных этапов является отбор, включаемых в модель исследования факторов. С одной стороны, необходимо учесть все существенно влияющие на урожайность факторы, а с другой - количество их не должно быть слишком большим, так как для статистически надежных выводов должно быть определенное соотношение между количеством наблюдений и количеством отобранных факторов. В процессе такого отбора часто возникают трудности, связанные с отсутствием или низким качеством исходной информации. Например, в исследовании не были использованы показатели, характеризующие качество почвы, которые играют большую роль в формировании урожайности.

С учетом вышеизложенного для решения задачи экспертным путем было отобрано 15 факторов, которые разделены на категории: внутренние (экономического порядка); внешние (метеорологические факторы) (табл. 3).

По категориям факторы были распределены следующим образом:

Таблица 3

Классификация факторов, включаемых в модель

Категории факторов

Внешние Внутренние

1 .Среднемесячное количество осадков, ММ (XI). 2. Среднесуточная температура за май-июнь, градусы Цельсия (х2). 3. Среднее количество ясных дней за одну декаду в период с мая по июль, дни (х3). 4. Среднее количество ясных и пасмурных дней за август и сентябрь, дни (хД 1. Среднегодовая стоимость основных фондов на 100 га всех посевов, тыс. руб./ЮО га (х5). 2. Среднегодовая численность работников основного производства, чел. (Хб). 3. Количество тракторов в пересчете на 100 га, шт (Х7). 4. Затрагы живого труда на 100 га посевов яровой пшеницы, чел/дни (*)• 5. Удельный вес посевов яровых в общей площади всех посевов, % (хд). 6. Среднегодовая зарплата одного работника основного производства, руб. (Х|0) 7. Удельный вес яровой пшеницы в стоимости товарной продукции, % (хч). 8. Прочие прямые затраты, руб. (х12). 9. Удельный вес продукции животноводства в стоимости товарной продукции, % (Х|3). 10. Количество органических удобрений на 1 га всех посевов, ц. (хц). 11. Количество минеральных удобрений на 1 га всех посевов, ц (хн). |

Анализ исходной информации, представленной в диссертации, показал малую колебаемость сумм среднесуточных температур за период вегетации и созревания яровой пшеницы {v*- = 4,6%). Наибольшая колебаемость наблюдается по норме внесения минеральных удобрений (v*„ = 122,5%). Из перечисленных факторов не все оказывают существенное влияние на урожайность. Эмпирический анализ не дает достаточных оснований для того, чтобы отсеять несущественно влияющие факторы. Расчеты парных и частных коэффициентов корреляции, приведенные в диссертации, позволили отобрать факторы в искомую модель.

Коэффициенты мультиколлинеарности, рассчитанные при этом, показали слабую корреляционную связь между факторами внутри уравнения регрессии, что позволило использовать выбранные аргументы при построении многофакторных регрессионных моделей.

Для получения модели зависимости урожайности от факторов был использован метод многошагового регрессионного анализа. На первом этапе искомая функция аппроксимировалась полиномом первой степени, выраженным уравнением множественной регрессии:

Y = 9,275 + 0,052 х, - 0,072х2 - 0,00086х3 - 0,051x4+ 0,077х5 + + 0,0036х6 - 0,253х7 + 0,400x8 - 0,049х9 + 0,0033х1О + + 0,048хц - 0,018х,2 - 0,109х13 + 0,278хи - 0,015х,5. (2),

Статистическая проверка уравнения показала, что оно значимо - фактическое значение F-критерия равно 2,704 при табличном значении 1,190 (для 5 процентного уровня значимости). Величина множественной корреляции оказалась равной 0,810®. Проверка по t - критерию показала, что этот коэффициент значим (tk = 35,547 при табличном значении 1,96). Коэффициент множественной детерминации, равный 0,657, говорит о том, что вариация урожайности, объяснимая вариацией рассматриваемых факторов, составляет 65,7%.

На последующих этапах решения задачи статистически незначимые факторы отсеивались по t-критерию. На первом этапе были исключены два фактора (х3 и хД на втором этапе - четыре (Х7, xl2, xu, xi5), на третьем - один фактор (х2). В результате многошагового регрессионного анализа получили следующую модель: Y = 3,774 + 0,048 х, + 0,064х5 + 0,0037хв + 0,441х8 -

- 0,046х9 + 0,0035xlo + 0,047х„ - 0,102х13. (3)

Статистическая проверка адекватности уравнения показала, что оно значимо (расчетное значение F-критерия равно 2,704 при табличном значении 1,190). Величина коэффициента множественной корреляции почти не изменилась и соста-

вила 0,804. Коэффициент множественной корреляции значим по критерию Стью-дента (1раСЧ - 34,74; 1та5л = 1,96). Коэффициент множественной детерминации равен 0,646, т.е. вариация урожайности на 64,6% объясняется вариацией входящих в уравнение факторов.

На основе знаков коэффициентов регрессии определяем, что положительное влияние на урожайность оказывали 6 факторов. Свободный член уравнения (3,774) характеризует начальную ординату гиперплоскости регрессии в девятимерном пространстве.

Коэффициенты регрессии показывают, насколько в среднем меняется урожайность при изменении величины каждого фактора на единицу его измерения при фиксированных неизменных значениях остальных факторов.

Отсюда видно, что наибольшее положительное влияние на урожайность оказывают факторы: численность работников, занятых в основном производстве, и удельный вес яровой пшеницы, а отрицательное - удельный вес продукции животноводства, что соответствует логике сельскохозяйственного производства. В абсолютном выражении на прирост урожайности наибольшее влияние оказывают факторы затрат живого труда (его прирост на 1 чел/день увеличивает урожайность на 0,44 ц/га) и удельный вес продукции животноводства (его снижение на 1% увеличивает урожайность на 0,1 ц/га).

3. Методические основы комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур и оценка закономерностей ее роста.

Урожайность зерновых культур является результирующим показателем, в котором отражается влияние многообразных условий производства. На первом этапе необходимо определить требуемый период прогнозирования величины урожайности. Так, на относительно короткий период времени (до 3 лет) возможно построение прогнозов урожайности на основе определения набора факторов и построения многофакторной модели регрессии. Однако, такие расчеты целесообразно делать только на базе сравнительно большого числа хозяйств, а результаты их могут быть использованы как для всей совокупности, так и для каждого хозяйства в отдельности на уровне вероятностных характеристик.

Так как в динамике урожайности на протяжении длительных периодов времени, как правило, наблюдаются устойчивые изменения, то динамику ее изменения за большой отрезок времени необходимо рассмотреть, отвлекаясь от влияющих на неё факторов.

Таким образом, когда речь идет о прогнозировании урожайности на перепек-

тиву или оценке среднегодовых урожаев за ряд лет, приоритет необходимо отдать изучению погодового движения урожаев и оценке урожайности по моделям, отражающим это движение.

Следующим этапом является установление формы динамического ряда, т.е. требуется определить вид функции, аппроксимирующей динамику урожайности во времени.

Рассматривая динамические ряды урожайности, обычно принимают гипотезу о плавном изменении уровня. Связано это с тем, что причины, влияющие на изменение тенденций, подвержены постепенной эволюции и, кроме того, они влияют на урожайность длительное время.

Объектом анализа динамических рядов была урожайность всех зерновых культур за 1986-2008 гг. При отборе районов для исследования соблюдалось условие репрезентативности. Необходимо отметить, что в республике Дагестан конкуренция в сельскохозяйственной отрасли высокая. Производимая яровая пшеница пригодна только на фураж, что объясняет низкие цены на сельскохозяйственную продукцию. Графический анализ позволяет установить, что в большинстве районов урожаи в среднем растут, а тенденция роста имеет линейный характер. Принимая гипотезу постоянного роста урожайности по большинству районов, мы основывались также на том, что при сравнении по ряду районов уравнений прямых и парабол второго порядка, по которым проводилось выравнивание, коэффициенты при t2 получаются настолько незначительными, что членом a2t2 в уравнении у = ао + ait + a2t2 без ущерба можно пренебречь.

Таким образом, нами в диссертации получены два уравнения:

1. Уравнение прямой линии -

у = 17,24 + 0,945t - для всех районов, кроме Сергокалинского (4),

где t - условный год.

2. Уравнение параболы -

у = 17,68 + 0,95t - 0,0012t2 - для Сергокалинского района (5)

Коэффициент а, показывает, насколько увеличивается в среднем урожайность зерновых культур при сдвиге на 1 год, т.е. это среднегодовой прирост урожайности для ряда, составленного из выравненных значений.

Третьим этапом комплексного статистического анализа временных рядов урожайности является установление вида периодичности выявленной закономерности. Периодичность может быть строгой и нестрогой.

С этой целью в работе с помощью различных статистических критериев (кри-

терий знаков, коэффенциений Фехнера, коэффенциений автокорреляции) осуществлена оценка синхронности в колебаниях урожайности зерновых по годам.

Расчеты, приведенные в диссертации, свидетельствуют о наличии синхронности в изменениях уровней урожайности по каждому району республики Дагестан, т.е. природные условия влияют на динамику урожайности. При этом, при прогнозировании в средне- и долгосрочной перспективе природно-климатические факторы выходят на первый план вследствие относительно равного уровня агротехнических и иных, возможных для управления, факторов. А природно-климатические факторы, как известно, не управляемы.

Завершающим этапом статистического исследования временных рядов является определение деятельности периода определения оценок средней многолетней урожайности, поскольку для планирования урожайности следует использовать средние значения не за весь возможный к рассмотрению период, а за период, составляющий цикл. При этом стираются специфические особенности метеорологических условий отдельных лет и агротехнические мероприятия, проведенные в последнем цикле, оказывают существенное влияние на величину урожайности.

В диссертации средняя многолетняя урожайность рассчитана на примере всех категорий хозяйств предгорной зоны. Для выбора продолжительности расчетного периода урожайность рассматривается как сумма двух компонент - линейного тренда и отклонений от него. Следовательно, с увеличением продолжительности расчетного периода скользящая средняя будет стремиться к линии тренда, что позволяет заранее выбрать величину стандартного отклонения (а) и определить период, для которого она не превысит установленной величины. Исходя из этого стандартное отклонение нами условно принято на уровне:

а = 0,7 ц/га (6)

Далее по фактическим значениям урожайности вычислены последовательно двухлетние, трехлетние, четырехлетние, пятилетние и шестилетние скользящие средние (табл. 4).

где у - скользящая средняя по фактической урожайности;

- соответствующие У расчетные значения урожайности по уравнению регрессии.

На их основании определены разности между скользящими средними и соответствующими значениями по уравнению прямой:

У = 4,425+ 0,4161 (7)

где I - условный год от начала периода.

Расчет стандартного отклонения

Годи Фах-тэте- CXU xia-носи, gï* Рас чет stz ypo ЖЖК HOC тъ Двзтагтшш период Трехлетий период Четырехлетний период ПаплЕггний период Шесппгтий период

У л V y-y У У 5-í (.r-ír У A У y-y У У y-y (y-i f У A y~y

19Bé Kl 4,ï - - - - - - - - - - - - - - - - - * - -

19В1 IJL 2,2 5,0 2,25 5,0 -O-i 0,04 - - - - - - - - - - - -

19ВЗ Sfi 1,1 V -03 0,09 " 1 2,7 0,1 0,01 5,4 3,4 0,0 Ù£C ij -0,4 0Д6 - - -

isa Í,B 6,0 7,4 2j¡ г,4 é,íl 0,4 0Д6 2,4 ^ -0,4 0Д6 5,' 6,0 -0Д 0,09"' -1,4

1990 4,4 i,4 2,6 6 J, 0,6 0^6 6,4 -03 0,09 6,6 63 0,4 оде 4>,l 6,4 03 0Ü9 tiJ -03 0,09

1991 7,0 5,7 ¿,é SI <У 0,3« ¿3 6,6 -UJ 0,09 6,6 i,S -o^ 1 0,04 6,S 0,04

1952 7Д n 7,1 7,0 0,1 0,01 "' 0,1 0.JD1 6,6 7,0 -0,4 0,16 6,4 У -0,« 0,64 6,4 7,0 -0,6 03«

1993 7,7 7,4 V,4 üjl 0,00 " ÍM 7,6 -0,3 0,¿4 îA -Op 0,25 7,1 '¡à -Op 0,22 6,6 7.4 -0Л 0,64

1554 5,6 B,0 V,S -1,1 1Д1 7Д ü,0 -0,9 0JS1 ■1Я -0,7 ""0',45 Sjl) ü,0 0,0 0,00" 7,Ü 7,ü 0,0 0,00

1995 ï,0 8,4 6J¡¡ ty ■ -1.4' 1,96 ЬЗ И,4 -0,1 0,01 ¡U 0,0 0,00 M 0^4 H,0 0,04

IS®6 - щ" ÜJ) 11,7 S,6 u 1Д1 9Д SJi 0,4 0Д6 S3 S,i -03 0,09 í¿,6 S,6 0,0 0,00 4,4 -0J 0,04

1997 яд ^ ад 9,0 0,8 0,64 УЛ ÍM ОД« ^ 9,0 03 0¿9 ^ 9,0 Oi 0Д2 9,0 -0,1 a,oí

1993 S,S У* W 9,4 0,5 0,25 9,4 -0,2 0,04 9,4 Op 0,22 10,2 9,4 ojt 0,64 9, ü 9,4 0,4 "од«'

1595 10,3 10,0 10,1 9,H 03 0,09 10,4 10,0 0,4 ' 0Д« 9,S 0Д 0J¡1 9¡J 9,ii 0,1 0,01 10,1 9,В w 0,09

2000 Ш 10,4 10, S I0¿ 0,6 03« 10,5 IM од 0,01 10,4 10,2 0Д 0,01 11,0 10,2 o^ 0,64 10,2 10Д 03 0,09

2001 9fi 1Ü.Ü lo,e 10,6 0,0 0,00 11,6 w,# 0,8 0,(54 ИЗ 10.« 0,7 0,49 Цэ 10, « на Oil 1U 10,6 0,49

2002 13,6 1I¿ щ Щ 0J¿ О,¿4 Д1 Щ 0,81 lis 11,0 0,81 11,4 110 03 0,09 ii,a 11,0 од 0,04

20D3 1 2,7 1U> 13,¿ 11,4 M 3,24 ДО iw 0,4 0Д6 H,5 iy од 0,01 11,S 1M 0,4 0Д6 IW 3,61

2004 9,7 до tu 11,8 -0,6 оде ш до -ОД 0,01 дз 11, s 0,25 Д4 il, a 0,s 0,(54 0,4 0,li

2005 13,2 Д4 U,i Щ 0,7 0,49 дз Д4 -0Д OjH 12,4 Д2 0,04 - - - - - - - -

2006 13,9 ÍÜ.B 13,6 12,6 1,0 1,00

Итого 17¿i 4,49 4^5 i,42'

Испгшшс: рассчитало автором ш дяппмм Министерства сельского хозяйства республики Дагестан.

Рассчитанные стандартные отклонения составили: для двухлетнего периода-0,98; для трехлетнего периода - 0,51; для четырехлетнего периода - 0,46; для пятилетнего периода - 0,55; для шестилетнего периода - 0,78.

Как видно из данных табл. 4, с увеличением продолжительности периода стандартная ошибка уменьшается и для трехлетнего периода становится уже меньше заданной при последующем вновь увеличении. На основании этого можно сделать вывод: для оценки средней многолетней урожайности наиболее подходит трехлетний период.

4. Методика расчета эффективного варианта перспектив развития отдельного сельскохозяйственного предприятия.

В диссертации рассматриваются 2 варианта решения данной задачи.

В первом варианте выдвигается целесообразность выбора рациональной структуры производства без каких-либо ограничений, т.е. разрабатывается оптимальный план, позволяющий выяснить некоторые вопросы, связанные с существующими в данном районе или зоне показателями учета и отчетности. Такой план, однако, практически неприемлем. Следовательно, необходимо идти к расчету такого оптимального плана, который удовлетворял бы хозяйство с точки зрения практического положения дел.

Во втором варианте задача сформулирована таким образом: учитывая темпы роста технического прогресса и природные факторы оптимизировать важнейшие внутрихозяйственные пропорции, а также связи хозяйствующего субъекта с государством, с поставщиками и покупателями.

В соответствии с постановкой задачи формируют экономико-математическую модель, отражающую в сжатой форме важнейшие соотношения по ограничениям достижения экстремума показателя, выбранного в качестве критерия оптимальности и собственно функцию цели, отражающую данный критерий. Специалисты, занимающиеся проблемами оптимизации сельскохозяйственного производства на различном уровне в основном используют следующие показатели: максимум валовой или товарной продукции в абсолютном выражении; объем валовой или товарной продукции на 100 га сельхозугодий или на одного работника; минимум трудовых затрат на единицу продукции; минимум приведенных затрат; максимум чистой прибыли; максимальный уровень рентабельности; максимальная норма прибыли.

Мы считаем, что можно применять несколько альтернативных критериев и устанавливать их приоритетность. Это может диктоваться конкретными причина-

ми, например возможностью эмпирической проверки действенности их при сравнении оптимальных планов, рассчитанных по различным критериям.

На основании анализа конкретных данных автором обосновывается критерий оптимальности плана развития сельскохозяйственного предприятия "Куруш-ский". Для разработки оптимального плана на 2010 г. в данном хозяйстве конкретизация приведенных выше показателей находит отражение в матрице (приведена в диссертации), в которой представлены все виды основной, сопряженной и побочной продукции, производимой в хозяйстве, закупаемой, реализуемой, обмениваемой на рынке.

Существует два способа определения коэффициентов матрицы. Первый -строгая фиксация коэффициента на основе нормы, норматива, фактического уровня. Второй - введение в задачу двух уровней - коэффициентов минимально допустимого и максимально допустимого. Второй подход к определению величины коэффициента более справедлив, но требует значительного усложнения расчетов с математической точки зрения.

Автором предложена фиксация коэффициентов матрицы на нормативном или фактическом уровне, но в последнем случае коэффициенты корректируются некоторым приращением, определяемым по предварительно просчитанным уравнениям регрессии, характеризующих изменение величины коэффициента либо от времени, либо от изменения влияющих на них факторов. Так, например, приращение урожайности определяется изменением её во времени, а приращение стоимостных, натуральных и прочих коэффициентов - уравнением взаимосвязи урожайности с соответствующими данным коэффициентам показателями.

Блок-схема построения оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия, разработанная автором, представлена на рис. 2.

В СХП "Курушский" производится различная сельскохозяйственная продукция: зерно, плоды, овощи, виноград, мясо, молоко, продукция птицеводства. При подобном многообразии сельхозпродукции обоснованный выбор эффективной специализации производства, ее углубление и объективное планирование внутрихозяйственных пропорций чрезвычайно важны.

Необходимо отметить, что существует проблема обоснованности данной номенклатуры и оценки ее взаимодействия с ростом эффективности. Поэтому требуется разработка комплексного, оптимального плана развития хозяйства. В результате постановки и решения задачи оптимизации установлено, что необходимо сократить номенклатуру производимых продуктов, изменить и совершенствовать

Природао-климатгаские

уСЯОБ®

Обесшяенщхш> трргаыда. маге' аванс сами

Кпрретщюта экспертами

I

би™»»™, хараюжрйсгака хозяйства

' Чеши эютоыи-чссках

('шраженвблгаа "!

¡шможэосгь

[, Непркаворечз-

вогаь КЕгересзм терршорЕшв со-шавдхм, Зколо-

- гичшсомнт аспектах

ширешеззв

зада® построения опшшьаого

разштя

—;

Окмгаамль-

оштеааьвого шла

рЗЕВИШЯ

смжс-мшодш

Экспертная кср-рект правка

Рве. 2. Блок-схема построения оптимального плава развития сельскохозяйственного предприятия Источник: разработано автором

отраслевую структуру производства, ясно выявить узкие места и резервы производства в каждой отрасли.

Оптимальный план на 2010 г. предполагает: увеличение площади посева зерновых культур; сокращение номенклатуры производимых культур, в частности, проса, гороха и гречихи.

Оптимальный план в части продукции животноводства и птицеводства показывает необходимость совершенствования специализации и увеличения продукции птицеводства сравнительно более высокими темпами. Чтобы увеличить объем производства животноводческой продукции СХП должно создать соответствующую кормовую базу. Это особенно относится к силосным и зеленым кормам, которые производятся в данном хозяйстве.

СХП "Курушский" - экономически сильное хозяйство. В плане эффективного варианта перспектив его развития на 2010 г. намечен ряд мероприятий по капитальному ремонту зданий и сооружений, по приобретению (в лизинг) тракторов, комбайнов и других сельскохозяйственных машин и оборудования, интенсивное использование которых станет решающим условием увеличения объема производимой продукции в рамках оптимального плана развития хозяйства до 2010 г.

Данные, приведенные в табл. 5 показывают, что структура товарной продукции в оптимальном плане значительно отличается от фактической структуры в 2008 г. и от планируемой на 2010 г. Во всех трех вариантах товарными отраслями на ближайшие два года останутся зерновое производство, производство картофеля и животноводство.

Таблица 5

Структура товарной продукции

Наимено- Фактически в 2008 г. По плану на 2010 г. По оптимальному плану

вание про- на 2010 г.

дуктов в на- стои- в % к в на- стои- в % к в на- стои- В % к

туре, ц мость, тыс. руб. итогу туре, ц мость, тыс. руб. итогу туре, ц мость, тыс. руб. итогу

Зерно 85212 25564 23,3 91400 27420 21,7 99968 29991 23,6

Картофель 71342 32104 29,2 66000 29700 23,5 85247 38361 30,2

Молоко 19531 17578 16,0 24000 21600 17,1 18000 16200 12,8

Мясо 2510 22590 20,6 2800 25200 19,9 2800 25200 19,9

Яйца (млн.) 7276 11642 10,6 13500 21600 17,1 10500 16800 13,2

Прочие - 288 0,3 - 1112 0,7 - 372 0,3

Итого - 109766 100,0 - 126632 100,0 - 126924 100,0

Прибыль 20856 25326 29277

Источник: рассчитано автором на базе плановых и отчетных данных.

В оптимальном варианте плана развития предполагается резко сократить в общей массе долю прочих товарных продуктов, что объясняется неэффективно-

стью мелких отраслей, которые не выдерживают конкуренцию в условиях рынка.

Таким образом, из рассмотрения структуры товарной продукции и сравнения ее с данными за 2008 г. следует, что по плану на 2010 г. и по оптимальному плану СХП "Курушский" может решить проблему устойчивой специализации производства, выбрать виды производства, которые будут отвечать требованиям эффективного ведения хозяйства.

Вместе с тем выявлено, что при моделировании экономических процессов практически невозможно предвидеть и учесть массу различных факторов, которые в жизни играют большую роль. В связи с этим автором предложены методы быстрой и точной корректировки оптимальных планов, обеспечивающие эффективные варианты перспектив развития сельскохозяйственных предприятий.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах и изданиях, рекомендуемых ВАК:

1. Уруджев, Ф.Ш. Экономическая эффективность сельскохозяйственного производства в условиях рыночных преобразований (на примере Республики Дагестан) / Ф.Ш. Уруджев, Л.Я. Алиметова // Региональная экономика: теория и практика. - 2008. - № 28. - 0,35 п.л./ авторских 0,2 п.л.

Публикации в материалах региональных конференций:

2. Уруджев, Ф.Ш. Анализ причин низкой эффективности сельскохозяйственного производства / Ф.Ш. Уруджев // Проблемы учета, анализа, и налогообложения заработной платы на предприятиях: Сб. статей и тезисов международной научно-практ. конф. - Махачкала, 2006. - 0,2 п.л.

3. Уруджев, Ф.Ш. Организационно-экономический механизм управления затратами и повышения эффективности сельскохозяйственного производства / Ф.Ш. Уруджев // Финансово-экономические преобразования на современном этапе развития РФ: проблемы и перспективы: 1П Всероссийская научно-практ. конф.: сб.мат. - Т.2- Махачкала, 2008. - 0,3 п.л.

4. Уруджев, Ф.Ш. Факторы, формирующие среду функционирования сельхозпредприятия / Ф.Ш. Уруджев // Финансовые инструменты регулирования экономики регионов: сб. материалов V Международной научно-практ. конф. - Махачкала, 2009. - Т.Н. - 0,2 п.л.

5. Уруджев, Ф.Ш. Система показателей измерения экономической эффективности сельскохозяйственного производства в современных рыночных ус-

ловиях / Ф.Ш. Уруджев // Финансовые инструменты регулирования экономики регионов: сб. материалов V Международной научно-практ. конф. -Махачкала, 2009. - Т.Н. - 0,2 п.л.

6. Уруджев, Ф.Ш. Статистическое исследование связи урожайности и себестоимости зерновых культур / Ф.Ш. Уруджев // Проблемы оценки и использования ресурсного потенциала в условиях кризиса: Всерос. научно-практ. конф. / сб. материалов конф. - Махачкала, 2009. - 0,3 п.л.

7. Уруджев, Ф.Ш. Статистические подходы к проблеме оценки урожайности / Ф.Ш. Уруджев // Проблемы и перспективы развития экономики регионов РФ: сб. ст. и тезисов Всерос. научно-практ. конф. - Избербаш, 2009. - 0,35 п.л.

Подписано в печать 23.11.09 г. Тираж 100 экз. Заказ 774 Типография ФГОУ ВПО «АГТУ», тел. 61-45-23 г. Астрахань, Татищева 16ж.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Уруджев, Фахрудин Шакирович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава I. Организационно-методические основы и показатели эффективности сельскохозяйственного производства.

1.1. Система статистических показателей эффективности сельскохозяйственного производства.

1.2. Статистическое исследование и выявление связи между выходом продукции и затратами на её производство.

1.3. Теоретические подходы к анализу влияния факторов на урожайность и выявление потенциальных возможностей повышения урожайности в отдельных районах.

Глава 2. Статистический анализ урожайности и эффективности производства зерновых культур.

2.1. Постановка вопроса о статистических оценках урожайности.

2.2. Динамические ряды как отражение эволюции урожайности.

2.3. Статистическая оценка синхронности некоторых закономерностей динамических рядов урожайности.

Глава 3. Методика оценки эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.

3.1. Постановка задачи и формирование её матрицы.

3.2. Расчет коэффициентов матрицы и обоснование критерия оптимальности.

3.3. Разработка эффективного варианта плана развития СХП "Курушский"

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое моделирование урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства"

Актуальность темы исследования. В сельском хозяйстве российских регионов, как и по всей стране, в последние годы произошли крупные изменения, связанные со сменой формы собственности. Однако, возникновение кооперативов, акционерных обществ, прочих частных предприятий и фермерских хозяйств не снизили остроту проблемы повышения эффективности сельскохозяйственного производства, обусловленную его ролью в обеспечении продовольственной безопасности страны и специфическими условиями деятельности.

Особенно остро проблема повышения эффективности сельскохозяйственного производства, оптимизация управления в сельском хозяйстве, его нацеленности на конечный результат, стоит в республике Дагестан. Это обусловлено тем обстоятельством, что площади земельных угодий, пригодных к использованию, небольшие и, для обеспечения населения продуктами питания, обеспечения занятости населения, здесь ведется многоотраслевое хозяйство.

Существует много факторов, влияющих на изменение показателей эффективности сельскохозяйственного производства. Статистические методы исследования позволяют количественно оценить степень влияния группы факторов на исследуемый признак; определить динамику исследуемого признака на перспективу; выявить целеполагающие показатели и определить набор факторов, оптимизирующих их. При этом выбор тех или иных статистических методов не может быть однозначно очерчен рамками какого-либо предприятия, отрасли или предмета изучения. Данное исследование является попыткой адаптации известных статистических методов к конкретным задачам управления на примере хозяйств республики Дагестан. Этим и определяется его актуальность.

Степень изученности проблемы. В разработку организационно-экономических проблем сельского хозяйства внесли значительный вклад Ю.И. Агирбов, М.Д. Агаларханов, Ю.А. Бабаев, Л.Ц. Бадмахалгаев, Н.А. Волкова, В.А. Гоберман, Н.А. Дорофеева, Н.Я. Коваленко, Е.Н. Костерин, В.В. Носов, В.А. Прокофьев, С.С. Сергеев, Н.А. Серова, О.А. Столярова, А.П. Зинченко, M.JI. Лишанский, А.Ф. Шишкин и др.

Изучение ранее выполненных работ показало, что содержащиеся в них научно-методические положения и рекомендации разработаны в основном применительно к той разновидности государственной собственности, которая формировалась в условиях директивной экономики, присущей этому времени экономическим отношениям, организационным структурам и методам управления. Рыночные отношения, получившие в сельском хозяйстве и в смежных отраслях свое развитие, не позволяют в полной мере использовать ранее предложенные методические подходы к исследованию урожайности и эффективности сельскохозяйственного производства в настоящее время, в условиях многообразия форм собственности и новых методов управления. В то же время возможные области практического применения и доступность методов глубокого статистического анализа особенно резко возросли в последнее время в связи с бурным ростом парка компьютеров и специализированных пакетов статистических программ.

Дискуссионность и практическая непроработанность многих вопросов, их актуальность и востребованность обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили круг изучаемых вопросов и решаемых задач.

Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертации является разработка основных направлений совершенствование методов статистической оценки эффективности сельскохозяйственного производства в условиях развития новых форм и отношений собственности в АПК.

Для достижения этой цели подлежат решению следующие задачи:

- разработать и совершенствовать систему статистических показателей для оценки эффективности сельскохозяйственного производства;

- обосновать необходимость применения статистических методов для изучения факторов урожайности и выявления связи между выходом продукции и затратами на их производство;

- использовать статистические методы для изучения эволюции урожайности зерновых культур и оценки закономерностей его роста;

- проанализировать и установить эффективный вариант развития сельскохозяйственного предприятия.

Объект исследования. В качестве объекта исследования выбраны сельскохозяйственные производители - коммерческие организации, крестьянские (фермерские) хозяйства, индивидуальные предприниматели и хозяйства населения.

Предметом исследования стали экономические отношения и организационные формы деятельности сельскохозяйственных предприятий и организаций, состоящих из отраслевых производственных и обслуживающих подразделений.

Методы исследования. Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по статистике, теории рыночной экономики, учету, анализу и компьютерной обработке данных.

Основным статистическим инструментарием исследования явились методы регрессионного и корреляционного анализа, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Для решения поставленных в диссертации задач использовались пакеты прикладных программ: "Statistica", "MS Excel" и др.

Информационная база диссертационного исследования включает в себя официальные статистические данные территориальных учреждений Федеральной службы государственной статистики, сельскохозяйственных коммерческих организаций, материалы годовых отчетов и периодических статистических изданий, различных сайтов сети Internet по исследуемой тематике.

Научная новизна диссертации состоит в том, что автор обосновал и доказал преимущества и недостатки статистических методов в анализе урожайности сельскохозяйственных культур и эффективности сельскохозяйственного производства, разработал методические положения и практические рекомендации по определению эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия.

Наиболее существенные результаты, полученные в ходе исследования и составляющие его научную новизну, сводятся к следующим положениям: 1. С учетом специфики сельскохозяйственного производства, классического представления об эффективности как экономической категории, автором разработана система показателей оценки экономической эффективности сельскохозяйственного производства по уровням объектов возможного исследования;

2. Разработаны методические подходы к установлению наиболее существенных факторов, определяющих урожайность зерновых, и построены модели.регрессии с квалифицированными параметрами, позволившими разработать таблицы расчетных значений себестоимости зерна в зависимости от ожидаемого уровня урожайности;

3. На основе предложенной автором методики комплексного статистического анализа динамики урожайности зерновых культур выявлена цикличность изменения урожайности и аргументирован оптимальный период расчета многолетней средней величины урожайности для сельскохозяйственных предприятий республики Дагестан, позволяющий строить прогнозные оценки с достаточно высокой степенью точности;

4. Предложен авторский подход к определению величины коэффициентов матрицы, выражающей ограничения в задаче определения оптимального плана развития хозяйствующего субъекта;

5. Разработана блок-схема поэтапного построения оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия, основанная на механизме встраивания математических методов оптимизации в его формирование.

Практическая значимость исследования заключается в том, что выводы и предложения методического характера, разработанные в диссертации, вполне приемлемы для внедрения в практическую деятельность хозяйствующих в аграрной сфере субъектов. К ним относятся предложения по анализу факторов и выявлению потенциальных возможностей повышения урожайности зерновых культур; оценка некоторых закономерностей динамических рядов; разработка оптимального варианта плана развития отдельного хозяйства и др. Полученные в ходе исследования результаты могут быть использованы для дальнейшего развития теоретических и эмпирических исследований в области изучения сельскохозяйственного производства, его эффективности, внутренних и внешних взаимосвязей.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Уруджев, Фахрудин Шакирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рыночные условия, складывающиеся в настоящее время в аграрной экономике требуют новых подходы к оценке явлений, происходящих в этой сфере, а также более обстоятельного изучения факторов, влияющих на урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность животноводства, разработки оптимальных направлений организации и управления деятельностью самых различных предприятий-производителей сельскохозяйственной продукции. Многообразие производителей сельскохозяйственной продукции, их рассредоточенность по территории и разрозненность приводит к развитию конкуренции на рынке и невозможности влияния каждого товаропроизводителя на цены в отличие от монополизированных поставщиков средств производства для села и покупателей их продукции, что приводит в конечном итоге к диспаритету в отношениях между сельским хозяйством и другими отраслями, низкой эффективности и малой привлекательности предпринимательской деятельности в данной отрасли.

Вышесказанное делает необходимым статистическое изучение не только структуры сельхозпроизводителей, их размещения по территории, но и всестороннего исследования их состояния, развития, взаимосвязей, результатов деятельности, эффективности предпринимательства в сельском хозяйстве.

Для этого используется система показателей, отражающих важнейшие стороны деятельности сельскохозяйственных предприятий и организаций: урожайность, продуктивность, уровень обеспеченности факторами интенсификации, эффективность и т.д. Однако, рыночные преобразования в сельском хозяйстве и новые формы пользования земельно-водными ресурсами и другими средствами производства не позволяют в полной мере использовать ранее предложенные приемы и подходы к исследованию показателей его эффективности в настоящее время. Кроме того, некоторые вопросы, приобретающие сейчас все большую актуальность, еще не стали предметом научных исследований. К таким вопросам относятся:

- статистическое изучение связей между выходом продукции и затратами на ее производство;

- корреляционный анализ влияния различных факторов на уровень урожайности различных культур;

- методы изучения потенциальных возможностей повышения урожайности в отдельных районах;

- определение эффективного варианта перспектив развития сельскохозяйственного предприятия и др.

В сельскохозяйственном производстве постоянно приходится сталкиваться с различного рода зависимости, оценка которых необходима для расчетливого ведения хозяйства. Существует например, связь агротехники с урожайностью, урожайность, в свою очередь влияет на себестоимость, а это приводит к снижению объема затрат и повышению эффективности производства сельскохозяйственных культур. Среди экономистов-аграрников распространено мнение о том, что связь между показателями урожайности и себестоимостью обратно пропорциональная. Расчеты, приведенные в диссертации, доказывают наличие между этими показателями обратной, но гиперболической связи.

Рассчитанные уравнения регрессии, другие методы анализа зависимостей, однако, дают статистическую, вероятностную оценку связи двух явлений (урожайность и себестоимость). На их основе с погрешностью, допустимой для практики, можно увязать указанные показатели и использовать их при разработке текущих, оперативных и перспективных планов и программ развития сельскохозяйственного производства.

Одной из основных задач, вытекающих из поставленных в диссертации, является статистическое изучение и выявление влияния различных факторов на урожайность сельскохозяйственных культур, в частности, яровой пшеницы.

Для решения этой задачи проведено сплошное обследование и установлены 15 факторов, влияющие на урожайность. В результате многошагового регрессионного анализа по максимальное величине коэффициента парной корреляции из них отобраны 6 факторов. Полученные коэффициенты частной регрессии отражают изменение урожайности при изменении величины каждого фактора на единицу при фиксированных значениях остальных факторов.

Так как в динамике урожайности на протяжении длительных периодов времени наблюдаются устойчивые изменения, то наряду с подробным статистическим анализом слагаемых урожайности за какой-то относительно короткий период, необходимо рассмотреть ее движение за большой отрезок времени, отвлекаясь от влияния факторов, то есть вычислить среднюю многолетнюю урожайность.

Многолетние средние урожаи можно вычислить как по отдельным культурам, так и по группе однородных культур. Такие показатели необходимы при перспективном планировании и прогнозировании, когда нужно знать каким будет значение среднегодовой урожайности в предстоящем пятилетии или десятилетии. По многолетним средним значениям урожайности можно более достоверно подсчитать среднегодовые валовые сборы, более продуманно подойти к механизму ценообразования, установлению размера страхового фонда и т.д.

В диссертации средняя многолетняя урожайность рассчитана на примере всех категорий предгорной зоны. Для выбора продолжительности расчетного периода урожайность рассматривается как сумма двух компонент - линейного тренда и отклонений от него. С увеличением продолжительности расчетного периода скользящая средняя, как правило, стремиться к линии тренда, что позволяет заранее выбрать величину стандартного отклонения (а) и определить период для которого она не превысит установленной величины. Исходя из этого стандартное отклонение в диссертации условно принято на уровне сг = 0,7ц/га. Далее, по фактически значениям урожайности вычислены последовательно двухлетние, трехлетние, четырехлетние, пятилетние и шестилетние скользящие средние.

В диссертации определены стандартные отклонения за длительный период времени и на этой основе вычислены разности между скользящими средними и соответствующими значениями функции по уравнению прямой. Они свидетельствуют о том, что с увеличением продолжительности периода стандартная ошибка уменьшается и для трехлетнего периода становится уже меньше заданной, далее вновь наблюдается её рост. Отсюда вытекает вывод: для оценки средней многолетней урожайности более всего подходит трехлетний период.

В диссертации разработана блок-схема поэтапного построения оптимального плана развития сельскохозяйственного предприятия, основанная на механизме встраивания математических методов оптимизации в его формирование. Она реализуется в двух вариантах. В первом варианте выдвигается целесообразность выбора рациональной структуры производства без каких-либо ограничений, т.е. составляется оптимальный план, позволяющий выяснить некоторые вопросы, характеризуемые показателями существующей отчетности. Такой план, однако, практически не приемлем.

Следовательно, необходим такой план, который удовлетворял бы хозяйствующий субъект с практической стороны. Он должен отражать воздействие всех наиболее существенных факторов:

- размеры площадей посева сельскохозяйственных культур;

- номенклатура производимых продуктов земледелия и животноводства;

- площади новых садов, виноградников и других многолетних насаждений и т.д.

Эти и многие другие показатели и факторы учтены и обоснованы при разработке оптимального (эффективного) варианта плана развития сельскохозяйственного предприятия "Курушский". Обобщенное отражение они получили в виде таблицы, где объем и структура товарной продукции в оптимальном варианте плана на 2010 год значительно отличается от фактических показателей за 2008 г. и показателей обычного плана на 2010 г. в разрезе номенклатуры производимой продукции.

В планах, разработанных как обычным методом, так и в оптимальном варианте основными товарными отраслями СХП остаются зерновое производство, животноводство и птицеводство. Что же касается продукции виноградарства, то эта отрасль, заброшенная в годы "перестройки" еще не восстановлена.

В оптимальном варианте плана предполагается сокращение в общем объеме товарной продукции доли прочих отраслей, которые в условиях рыночной конкуренции становятся убыточными. Вместе с тем, по оптимальному варианту СХП "Курушский" может, прежде всего, совершенствовать сложившуюся специализацию и выбрать такие отрасли и виды производства, которые в условиях действующей системы ведения земледелия и животноводства станут эффективными и обеспечат достаточно высокий уровень финансовой устойчивости хозяйства.