Влияние урожайности и посевной площади на валовой сбор зерна

Обновлено: 18.09.2024

Анализ производства продукции растениеводства целесообразно начинать с изучения ее динамики как по отдельным культурам так и в целом по растениеводству с оценкой произошедших изменений. Для этого необходимо иметь данные об объеме производства продукции растениеводства в сопоставимых ценах, а также данные о валовом сборе продукции по каждой культуре за 3-7 лет. На основании этих данных рассчитываются базисные и цепные индексы.

Год динамики	Валовая продукция растениеводства	Производство зерна
Тыс.руб.	Темпы роста	ц	Темпы роста, %
базисные	цепные	Базисные	Цепные
74,32	74,63	68,52	96,13
89,11	89,74	98,25	98,74
99,67	99,67	67,93	67,93
84,12	84,40	72,49	106,72

Из таблицы видно, что производство зерна с 2012 по 2013 гг. снизилось почти на 10000 центнеров, но в 2014 году ситуация на предприятии начала улучшаться и производство зерна увеличилось на 1419 ц.

В таблице 6 представлен анализ выполнения плана по производству продукции растениеводства за 2014 год.

В целом по производству продукции растениеводства наблюдается невыполнение плана. Наименее выполнен план по производству гороха и прочих зерновых и зернобобовых (недовыполнение на 28,57 и 13,18 % соответственно).

Таблица 6 - Анализ выполнения плана по производству продукции растениеводства за 2014 год

Вид продукции	В целом по хозяйству
план	факт	Выполнение плана, %
Зерновые и зернобобовые всего, ц	95,82
В том числе: пшеница, ц	98,81
Из нее 3 класса, ц	98,81
Ячмень, ц	98,69
Горох,ц	71,43
Овес, ц	95,5
Прочие зерновые и зернобобовые, ц	86,82
Валовая продукция, тыс.р.	95,80

Известно, что объем производства продукции растениеводства зависит от размера посевных площадей и урожайности сельскохозяйственных культур. С увеличением размера посевных площадей и ростом урожайности культур увеличивается и валовой сбор продукции, и наоборот, сокращение посевных площадей и понижение урожайности ведет к недобору продукции.

Большое влияние на валовой сбор продукции оказывает и структура посевных площадей. Чем больше доля высокоурожайных культур в общей посевной площади, тем выше при прочих равных условиях валовой доход продукции, и наоборот.

Непосредственное влияние на объем производства продукции оказывает гибель посевов, которая может произойти по объективным причинам и по вине хозяйства.

Каждый из перечисленных факторов в свою очередь зависит от ряда причин и обстоятельств. Так, размер и структура посевных площадей зависят от специализации предприятия, госзаказа на тот или иной вид продукции, внутрихозяйственной потребности в ней (на семена, корм животным), конъюнктуры рынка, наличия земельных, трудовых и материальных ресурсов, экономической эффективности выращивания отдельных культур и др. Урожайность культур определяют качество земли, количество внесенных удобрений, метеорологические условия года, качество и сорт семян, способы и сроки сева, уборки урожая и др.

Детерминированная факторная модель фактического валового сбора продукции растениеводства имеет следующий вид:

где ВС – валовой сбор продукции;

S – посевная площадь культуры;

S_г – площадь, на которой погибли посевы;

У – урожайность культуры;

Это модель аддитивно-мультипликативного типа. Для измерения влияния факторов можно использовать способы цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц. [12, 23]

В таблице 7 представлены исходные данные для факторного анализа валового сбора продукции зерновых культур.

Таблица 7 - Исходные данные для факторного анализа валового сбора продукции зерновых культур

Показатель	План	Факт	Отклонение от плана
Абсолютное	Относительное, %
Размер посевной площади, га	-30	-1,5
Убранная площадь, га	-30	-1,5
Урожайность, ц/га	17,3	0,3	1,76
Валовой сбор, ц	0,24

Для определения степени влияния каждого фактора на валовой сбор способом цепной подстановки в расчет следует ввести два следующих условных показателя:

1) Валовой сбор продукции при плановой урожайности и фактической площади посевов:

2) Валовой сбор продукции при плановой урожайности и фактически убранной площади:

После этого получим:

Если первый условный показатель сравним с плановым, то выявим отклонение от плана по валовому сбору за счет изменения площади посевов, так как при расчете обоих показателей учтена плановая урожайность культуры, а посевная площадь в одном случае – плановая, в другом – фактическая.

При плановой урожайности и плановой площади посевов зерновых культур хозяйство получило бы 34000 ц зерна, а с фактической площади при той же урожайности – 33490 ц. Значит за счет перевыполнения плана посева хозяйство дополнительно получило 510 ц зерна (34000 – 33490).

Для выявления влияния урожайности на валовой сбор продукции необходимо сравнить его фактическую величину с условной, которая была бы получена с фактически убранной площади при плановой урожайности. При сравнении нейтрализуется влияние размера посевных площадей, так как в обоих случаях в расчет приняты фактически убранная площадь и разный уровень урожайности. В анализируемом хозяйстве план по урожайности перевыполнен на 0,3 ц/га, из-за чего фактический валовой сбор зерна больше планового на 600 ц (34600 – 34000).

Эти же результаты можно получить способом абсолютных разниц:

Всего = -510 + 510 + 600 = 600 ц

Из таблицы 7 видно, какие факторы оказали положительное влияние на объем полученной продукции, а какие – отрицательное и в какой степени. Это позволяет не только объективно оценить результаты хозяйствования, но и увидеть неиспользованные возможности увеличения валового сбора продукции.

3.2 Анализ выполнения плана сева и структуры посевных площадей

Необходимо более детально проанализировать выполнение плана и динамику посевных площадей по культурам, установить изменения в размере и структуре посевных площадей и дать им экономическую оценку. Для этого проводится сравнение фактической площади посевов с плановой по каждой культуре и в целом по хозяйству. Устанавливаются отклонения от плана и их причины. Изучаются также сроки посева и уборки урожая.

Увеличение площади посева по одним культурам и уменьшение по другим вызывает изменение структуры посевных площадей: удельный вес одних культур увеличивается, а других уменьшается по сравнению с планом или прошлым годом.

В таблице 8 представлен расчет влияния факторов на валовой сбор продукции растениеводства.

В процессе анализа было установлено изменение в структуре посевов и рассчитано влияние этого фактора на объем полученной продукции, то есть определено насколько целесообразны те изменения, которые произошли в составе посевных площадей, с точки зрения увеличения объема производства продукции растениеводства.

Таблица 8 - Расчет влияния факторов на валовой сбор продукции растениеводства

Культура	Посевная площадь, га	Урожайность, ц	Валовой сбор, ц	Отклонение от плана по валовому сбору, ц
план	Факт	план	факт	план	При плановой урожайности	факт	общее	В том числе за счет
посеяно	убрано	С фактической площади посева	С фактически убранной площади	Площади посевов	Гибели посевов	Урожайности
Зерновые и зернобобовые всего	17,0	17,3	+81	-510	---	+591

Расчет влияния структуры посевных площадей на выход продукции по группе однородных культур и в целом по растениеводству осуществлялся двумя способами: цепной подстановки и абсолютных разниц.

При первом способе сравнивался общий выход продукции при фактической и плановой структуре посевных площадей. Общая посевная площадь и выход продукции с 1 га по каждой культуре при этом одинаковы:

В таблице 9 представлен расчет влияния структуры посевов зерновых культур на объем производства способом цепной подстановки.

Общий размер посевной площади в обоих случаях фиксируется на фактическом уровне, урожайность – на плановом. Различна только структура посевов: в первом случае – фактическая, во втором – плановая (может быть базисная).

Таблица 9 - Расчет влияния структуры посевов зерновых культур на объем производства способом цепной подстановки

Культура	Посевная площадь, га	Структура посевов, %	Выход продукции, ц с 1 га	Выход продукции со всей фактической площади при структуре посевов
план	факт	план	Факт	Фактической	Плановой
Пшеница 3 класса	1150,00	1167,45	58,97	59,26	18,50	21597,83	21275,00
Ячмень	298,50	301,80	15,31	15,32	23,00	6941,40	6865,50
горох	1,50	1,75	0,08	0,09	15,00	26,25	22,50
Овес	80,00	83,50	4,10	4,24	20,50	1711,75	1640,00
Прочие зерновые и зернобобовые	420,00	415,50	21,54	21,09	13,70	5692,35	5754,00
итого	1950,00	1970,00	100,00	100,00	-	35969,58	35557,00

Чтобы рассчитать влияние структуры посевов на выход продукции растениеводства способом абсолютных разниц, от фактического удельного веса каждой культуры необходимо отнять плановый, эту разность умножить на плановый выход продукции с 1 га соответствующей культуры и затем результаты просуммировать по всем культурам. Тогда определим, как изменился средний выход продукции с 1 га. Если же полученную величину умножить на общую фактическую площадь посевов всех культур, то узнаем изменение общего выхода продукции:

В таблице 10 представлен расчет влияния структуры посевов на объем производства продукции способом абсолютных разницы.

Таблица 10 - Расчет влияния структуры посевов на объем производства продукции способом абсолютных разниц

Валовое производство зависит от различных факторов. Основными из них являются площадь посева и урожайность. Применяя метод цепных подстановок, можно выявить влияние указанных факторов на изменение валового сбора.

В таблице 3.4 рассмотрено влияние факторов на валовой сбор зерновых культур в ФГУП учхоз ГОУ ПГСХА.

По данным таблицы 3.4 видно, что снижение валового сбора зерновых связано с сокращением посевных площадей. Так, сокращение посевных площадей на 132 га обусловило снижение валового сбора зерна на 2380 ц, в то время как рост урожайности зерновых на 0,3 ц с 1 га обусловил увеличение урожайности на 232 ц.

Влияние отдельных факторов на валовой сбор зерновых культур в ФГУП учхоз ГОУ ПГСХА, 2003 г.

Культура	Посевная площадь, га		Урожайность, ц с 1 га		Валовой сбор, ц			Отклонение, +,-
	план	факт	план	факт	план	факт	При плановой урожайности и фактической площади	всего	В том числе за счет изменения
									площади	урожайности
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Зерновые	982	850	18,2	18,5	17850	15712	15470	2138	-2380	232

3.5. Анализ использования удобрений

Увеличение урожайности зерновых культур во многом зависит от внесения удобрений. Зерновые культуры очень отзывчивы на удобрения. Анализ использования удобрений в хозяйстве проведен на основе данных таблицы 3.5.

Анализ использования удобрений в ФГУП учхоз ГОУ ПГСХА

В 2003 году фактически внесено удобрений значительно больше, чем запланировано на 290 %, и на 397,7 % по отношению к предыдущему году. Азотных удобрений внесено на 175 % больше как по сравнению с планом, так и по сравнению с 2002 г. Фосфорных удобрений внесено на 120 % больше по сравнению с 2002 г. Калийные удобрения вносились практически на одном уровне с предыдущим годом, хотя не планировалось их внесение. Органики внесено на 190 % больше предыдущего и запланированного периода.

Анализ внесения удобрений показал, что увеличение количества внесенных удобрений способствовало росту урожайности зерновых культур с 18,2 ц с 1га до 18,5 ц с 1 га.

Раздел: Ботаника и сельское хозяйство
Количество знаков с пробелами: 43909
Количество таблиц: 17
Количество изображений: 0

4) оценивается деятельность хозяйства по использованию возможностей увеличения производства продукции с учетом объективных и субъективных факторов:

5) разрабатываются мероприятия по освоению выявленных резервов увеличения производства продукции. Основным источником информации для анализа производства продукции растениеводства является отчетность "Производство и себестоимость продукции растениеводства", в которой приводятся данные о размере посевных площадей по культурам, их урожайности, объеме производства продукции в натуральном выражении и ее себестоимости. Соответствующие плановые показатели отражаются в бизнес-плане хозяйства. Для оперативного анализа используют первичные документы.

Анализ производства продукции растениеводства целесообразно начинать с изучения ее динамики, как по отдельным культурам, так и в целом по растениеводству с оценкой произошедших изменении. Для этого необходимо иметь данные об объеме производства продукции растениеводства в сопоставимых ценах, а также данные о валовом сборе продукции по каждой культуре за 5-10 лет. На основании этих данных рассчитываются базисные и ценные индексы.

Важное значение для оценки деятельности имеет анализ выполнения плана по объему производства продукции растениеводства как по хозяйству в целом, так и по отдельным бригадам и другим подразделениям. С этой целью фактические валовые сборы продукции по каждой культуре сопоставляют с запланированными, выявляют процент выполнения плана и отклонения от него.

На следующем этапе анализа необходимо установить факторы и причины изменения объема производства продукции. Объем производства продукции растениеводства зависит от размера посевных площадей и урожайности сельскохозяйственных культур.

В первую очередь необходимо выявить степень влияния факторов первого порядка, поскольку объем полученной продукции находится в непосредственной зависимости от них. Все остальные факторы оказывают косвенное влияние. Детерминированная факторная модель фактического валового сбора продукции растениеводства имеет следующий вид:

где ВС - валовой сбор продукции:

S - посевная площадь культуры:

Г - площадь, на которой погибли посевы;

У - урожайность культуры.

1) валовой сбор продукции при плановой урожайности и фактической площади посевов: BC_усл1 = S_ф∙У_пл;

2) валовой сбор продукции при плановой урожайности и фактически убранной площади: BC_усл1 = S_убр∙У_пл.

После этого получим:

Если первый условный показатель сравним с плановым, то выявим отклонение от плана по валовому сбору за счет изменения площади посевов.

Чтобы выявить потери продукции за счет гибели посевов, необходимо сравнить первый и второй условные показатели валовою сбора.

Эти же результаты можно получить способом абсолютных разниц:

В процессе анализа нужно установить изменения в структуре посевов и рассчитать влияние этого фактора на объем продукции.

ВС=S_{общих посевов} * d_i * ВС_i (%)

где d_i – структура посевов;

ВС_i – валовой сбор I-ой культуры с 1 га.

Эта же методика может быть использована для расчета влияния структуры посевов на затраты производства, суммы прибыли и другие показатели.

В данной статье был проведен эконометрический анализ сельскохозяйственных процессов на основе данных Росстата. Изучено влияние различных факторов на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур по регионам РФ и построена шестифакторная модель в пакете Statistica.

Ключевые слова: эконометрические методы, растениеводство, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, моделирование, прогнозирование, сельское хозяйство, шестифакторная модель, дескриптивный анализ.

Роль прогнозирования в подготовке управленческих решений всех уровней (страна, отрасль, регион, предприятие) повышается в современных условиях, поскольку наряду с учетом социальных, технологических, экономических и политических факторов конкурентного окружения и научно-технического прогресса, объективно необходимо оценивать состояние экономических объектов, динамику из развития и делать соответствующие прогнозы.

Одной из главных проблем экономической науки является удовлетворение постоянно растущих потребностей в условиях ограниченности ресурсов. Поскольку сельское хозяйство снабжает население продуктами питания, а промышленность — сырьем, обеспечивая продовольственную независимость страны, то эта отрасль экономики заслуживает особого внимания и изучения. Чем более развит агропромышленный комплекс страны, тем более независима она от других стран с точки зрения продовольственной безопасности.

Агропромышленный сектор экономики имеет определенные особенности:

Рынок сельскохозяйственной продукции наиболее приближен к рынку совершенной конкуренции.
Ограниченная возможность изменять ассортимент продукции.
Временной лаг между получением готового продукта и затратами, вложенного в него.
Значительная зависимость от погодных условий и другие. [3, c. 67–80]

Объектом проведенного исследования стал валовой сбор зерновых и зернобобовых культур по состоянию на 2016 год по 60 регионам РФ. Была выдвинута гипотеза, что на валовой сбор зерновых и зернобобовых культур оказывают влияние следующие факторы:

– обеспеченность сельскохозяйственных организаций тракторами на 1000 га пашни, шт. (X1);

– посевные площади зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях, тыс. га (X2);

– количество внесенных сельскохозяйственными организациями минеральных удобрений по зерновые и зернобобовые культуры, кг (X3);

– убранные площади зерновых и зернобобовых культур сельскохозяйственными организациями, тыс. га (X4);

– средняя температура воздуха в июле, °C (X5);

– количество осадков, выпавших в июле, мм (X6).

По данным Росстата в соответствии с методикой [2, с. 87–104] была построена шестифакторная модель зависимости валового сбора зерновых и зернобобовых культур — y от вышеперечисленных факторов в пакете .

Перед проведением эконометрического моделирования был проведен дескриптивный анализ на допустимость использования данных для моделирования.

Полученная многофакторная регрессионная модель имеет следующий вид:

Y= -41102 -621,1– 11,5 + 73+ 15,8+ 1502,3- 41

В среднем с увеличением посевных площадей (x2) на 1 тыс. га валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) сокращается на 11,5 тыс. га при постоянстве остальных факторов (x1, x3, x4, x5, x6).

В среднем с увеличением количества внесенных минеральных удобрений (x3) на 1кг на 1000 га пашни валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 73 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x4, x5, x6).

В среднем с увеличением убранных площадей (x4) на 1 тыс. га валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 15,8 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x5, x6).

В среднем с увеличением средней температуры воздуха в июле (x5) на 1 градус Цельсия валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) увеличивается на 1502,3 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x4, x6).

В среднем с увеличением количества осадков (x6) на 1 мм валовой сбор зерновых и зернобобовых культур (y) уменьшается на 41 тыс. центнеров при постоянстве остальных факторов (x1, x2, x3, x4, x5).

Причем, статистически значимыми являются коэффициенты а2, а3, а4 и а5, а коэффициенты а0, а1, а6 сформированы под влиянием случайных причин. Поэтому факторы x1, x6 можно исключить из модели как неинформативные.

Определив частные коэффициенты эластичности: Ex1= 0,22 %, Ex2= 0,44 %, Ex3=0,35 %, Ex4=0,64 %, Ex5=2,84 %, Ex6=-0,31 %можно сделать следующий вывод. Например, при увеличении посевных площадей на 1 % от среднего уровня валовой сбор зерновых и зернобобовых увеличивается на 0,64 % от своего среднего уровня.

Полученные значения парных коэффициентов корреляции говорят о наличии прямой умеренной связи валового сбора зерновых и зернобобовых культур (Y) с фактором x5 и прямой тесной межфакторной связи между убранными (x4) и посевными (x2) площадями. Также между посевными площадями (x2) и количеством осадков (x5), то есть присутствует мультиколлинеарность и, следовательно, фактор x2 целесообразно исключить из модели.

Коэффициент множественной корреляции Ryx1x2х3х4x5x6= 0,93 свидетельствует о сильной связи факторных признаков с результативным.

Оценим статистическую надежность полученного уравнения множественной регрессии с помощью общего F-критерия, который проверяет нулевую гипотезу о статистической незначимости параметров построенного регрессионного уравнения и показателя тесноты связи (H0: a0= a1=a2=а3=а4=а5=а6=0, Ryx1x2х3х4х5х6=0).

Фактическое значение F-критерия Фишера — Fр=65,69 cравним с табличным значением F-критерия Fт (α= 0,05, d.f.1= m =6, d.f.2 = 53) = 2,29. Поскольку Fр> Fт, то признается статистическая значимость регрессионного уравнения, его параметров и показателя тесноты связи Ryx1x2х3х4х5х6.

Таким образом, в результате проведенного эконометрического анализа установлена зависимость валового сбора зерновых и зернобобовых культур в 2016 году по 60 субъектам Российской Федерации от посевных площадей, количества внесенных удобрений, убранных площадей и средней температуры воздуха.

Основные термины (генерируются автоматически): валовой сбор зерновых, культура, постоянство остальных, валовый сбор зерновых, среднее, температура воздуха, га пашни, дескриптивный анализ, показатель тесноты связи, сельское хозяйство.

Ключевые слова

моделирование, сельское хозяйство, прогнозирование, растениеводство, эконометрические методы, валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, шестифакторная модель, дескриптивный анализ

Влияние урожайности и посевной площади на валовой сбор зерна

Ключевые слова

Похожие статьи

валовой сбор зерновых, постоянство остальных, культура.

Применение факторного анализа в исследовании колебаний.

Анализ и прогнозирование урожайности зерновых культур.

Статистическое исследование валового сбора овощей.

Анализ развития сельского хозяйства Оренбургской области

Пути увеличения и повышения эффективности производства зерна

Методические подходы определения экономической.

Анализ площадей посева, валового сбора и урожайности.