CC BY
8К вопросу о повышении эффективности деятельности аграрного производства On improving the efficiency of agricultural production
|>, МОСКОВСКИЙ ■ p ЭКОНОМИЧЕСКИЙ '"Щ, ЖУРНАЛ
УДК 658
DOI 10.24411/2413-046X-2020-10416 Баянова Ольга Викторовна,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУВО Пермский ГАТУ, г. Пермь
Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor, associate Professor of accounting and Finance Department FSBEIHE Perm SATU, c. Perm
Аннотация. В научной статье проведено эконометрическое исследование по выявлению зависимости показателей энерговооруженности труда в сельскохозяйственных организациях и производства продукции птицеводства: представлены методика анализа и результаты исследования. Цель исследования - представить методику анализа и выявить наличие (отсутствие) зависимости показателей средней яйценоскости одной курицы-несушки и энерговооруженности труда в сельскохозяйственных организациях. Метод проведения анализа - регрессионный и корреляционный анализ (парная регрессия и корреляция), расчет ошибки аппроксимации, выдвижение (опровержение) нулевой гипотезы, построение доверительного интервала; область применения результатов -сельское хозяйство. Вывод - выявлена слабая связь между экономическими показателями, свидетельствующая о том, что рост энерговооруженности труда не во всех случаях приводит к росту средней яйценоскости одной курицы-несушки; слабое влияние на результативный признак выбранного фактора подтверждает значение коэффициента детерминации, свидетельствующее об охвате вариации фактором результативного признака всего на 13%; значение параметра а статистически значимо, по параметру а отвергнута нулевая гипотеза.
Summary. In the scientific article, an econometric study was carried out to identify the dependence of the indicators of energy capacity of work in agricultural organizations and the
production of poultry products: the methodology of analysis and the results of the study are presented. The purpose of the study is to present the methodology of analysis and to identify the presence (absence) of dependence of indicators of average egg content of one non-carrying chicken and energy-armed labor in agricultural organizations. Analysis method - regression and correlation analysis (pair regression and correlation), calculation of approximation error, extension (refutation) of zero hypothesis, construction of confidence interval; The scope of the results is agriculture. Conclusion - the weak communication between economic indicators demonstrating that growth of installed power per employee of work not in all cases leads to growth of an average yaytsenoskost of one chicken layer is revealed; weak influence on productive sign of the chosen factor confirms the value of coefficient of determination demonstrating coverage of a variation a factor of productive sign for only 13%; the value of parameter and is significant, in parameter and the null hypothesis is rejected. Ключевые слова: сельское хозяйство; энерговооруженность труда; парная регрессия и корреляция; доверительный интервал.
Keyword: agriculture; installed power per employee of work; pair regression and correlation; confidential interval.
Введение
Энерговооруженность труда в птицеводстве на практике нередко выше по сравнению с другими отраслями аграрного производства. Однако имеются и другие объективные факторы, оказывающие существенное влияние на повышение яйценоскости куриц-несушек. Поэтому, проведение анализа зависимости средней яйценоскости одной курицы-несушки от уровня энерговооруженности труда в сельскохозяйственных организациях является актуальным.
Проблемы обеспечения роста объемов производства продукции птицеводства являются дискуссионными среди многих отечественных и зарубежных ученых-экономистов: дал оценку современного состояния аграрного сектора в России в условиях санкций К.Г. Бондин [2]; выявили проблемы обеспечения продовольственной безопасности в Мексике D. Magana-Lemus, A. Ishdorj, C.R. Rosson и J. Lara-Alvares [4]; дали оценку эффективности реализации целевых программ развития АПК региона Асриянц К.Г. и Багавудинова К.Б. [1]; обратила внимание на приоритетные направления реализации государственной программы развития АПК в Тюменской области Зубарева И.Ю. [3]; вскрыли рычаги увеличения производственного потенциала АПК Сербии Savic L., Boskovic G. и Micic V. [5]; провели анализ индексов сравнительного преимущества конкурентоспособности сельского хозяйства Вьетнама Viet Van Hoang, Khai Tien Tran и
Binh Van Tu [6]. Таким образом, проблемы обеспечения роста производства продукции в аграрном производстве являются актуальными в отечественной и зарубежной научной литературе.
Материалы и методы исследования
Считаем важным провести исследование с применением методов статистики зависимости показателей, которые характеризуют эффективность экономики Российской Федерации. По данным Росстата Российской Федерации к таким показателям относятся: энерговооруженность труда в сельскохозяйственных организациях (энергетические мощности в расчете на 1 работника) и средняя яйценоскость 1 курицы-несушки (таблица
Таблица 1 — Сведения о показателях эффективности экономики
Российской Федерации
Годы Энерговооруженность труда, в сельскохозян стгв енных организациях, л.с. Средняя янзд ен о сзч!о стгь 1 зчут^нны-нес^тхпен= нгтутс
2012 70 ЗОб
2013 72 305
2014 75 ЗОЕ
2015 74 310
2016 77 ЗОЕ
2017 75 311
201S SO 305
Вначале выявим результативный признак и фактор:
- средняя яйценоскость 1 курицы-несушки - результативный признак;
- энерговооруженность труда в сельскохозяйственных организациях - фактор.
В рабочей таблице (таблица 2) произведем расчет регрессионного значения результативного признака (средняя яйценоскость 1 курицы-несушки).
Таблица2 — Рабочая таблица по определению регрессионного значения
результативного признака
Годы .ï X
2012 70 306 21420 4900 306=6
2013 72 305 21960 51S4 307=0
2014 75 ЗОЕ 23100 5625 307,7
2015 74 310 22940 5476 307=5
2016 77 ЗОЕ 23716 5929 30ЕЛ
2017 75 311 23325 5625 307,7
201S Е0 305 24400 6400 30Е=7
Итого 523 2153 160Е61 39139 2153=3
Среднее значение 74=7 307 = 6 229Е0Л 5591 =3 307=6
Московский экономический журнал №6 2020
у* ь
а — Ъ
дсу— я
Л ■ У
22 93 0.1— 7 Л. 7 - 30 7,6
= 0.21 2
а = у -1}у7С = а
2)у* = а
3)ух = а 4}у7С = а
5)у* = а
6) уг = а
Ь Ъ Ъ
- ъ ъ ъ ъ ь
Б591.3- 74.7 ■ 74.7
х = 3 07.6 - 0.212 ■ 74.7 = 291,764
Л" = 291,764 - 0,212 70 = 306,6 х = 291,764 - 0,212 - 72 = 307,0 х = 291,764 - 0,212 - 75 = 307,7 х = 291,764 - 0,212 - 74 = 307,5 х = 291,764 — 0,212 - 77 = 308,1 х = 291,764 - 0,212 - 75 = 307,7 х = 291,764 - 0,212 - 8О = 308,7
7)у1 = а
На этапе верификации произведем расчет ошибки аппроксимации (таблица 3).
Таблица 3 — Ошибка аппроксимации
Годы У у - У*
2012 ЗОб 306,6 -0,6 0,2
2013 305 307,0 -2,0 0,7
2014 308 307,7 о,з од
2015 310 307,5 2,5 0,Ё
2016 ЗОЙ ЗОЕ, 1 -0,1 0
2017 311 307,7 3,3 1,1
201Е 305 ЗОЕ,7 -3,7 1,2
Итого 2153 2153,3 X 4,1
Среднее значение 307,6 307,6 X 0,6
Расчет ошибки аппроксимации производится по формуле:
|<У- У)
I оо%
1 = У — ух . ЮО □ .6
У ЗОб
2)Л~ = У - ух ЮО 2 .□
У 305
3>Л~ = У - зЬ£ ЮО О .3
У з оа
4)Л~ = У - У^1 ЮО 2 .5
У з ю
5)Л~ = У - ух . ЮО □. 1
У зоз
6)А~ = У - ух ЮО 3 .3
У 3 11
7)А~ = У - ух ЮО 3.7
У ЗОБ
ЮО — 0.2
■ 100 = 0,7 ЮО = 0.1
■ 100 = 0.8 1 оо = о
■ 100 =1.1 ЮО = 1.2
Среднее значение ошибки аппроксимации составило 0,6 %, что свидетельствует об отличном подборе модели к исходным данным.
Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимыхотличиях от нуля значений показателей: а = Ь = гху = 0.
При ¿габл = 2,57 для числа степеней свободы ё/= п -2 = 7-2 =5, а = 0,05 (погрешность 5%).
Определим случайную ошибку параметра та, используя формулы:
Рабочая таблица для определения ошибки параметра та (таблица 4).
Таблица 4 — Рабочая таблица для определения ошибки параметра т.
Годы У ~ У* 6' " X л
2012 -0,6 0,36 70 4900
2013 -2,0 4,0 72 5184
2014 0,3 0,09 75 5625
2015 2,5 6,25 74 5476
2016 -0,1 0,01 77 5929
2017 3,3 10.89 75 5625
2018 -3,7 13,69 80 6400
Итого X 35,29 X 39139
Определим значение среднеквадратического отклонения фактора (таблица 5).
Таблица. 5 — Расчет среднеквадратического отклонения фактора
№ пункта Методика расчета I
1 Определяет разницу между данными по 2012 году и средним значением (74,7).
2 В о эводим в квадр ат полученную р азннцу. 22,'09
3 Определяет разницу между данными по 2013 году и средним значением (74,7). -2.1
4 В о зводим в квадр ат полученную р азннцу. 7,29
5 Определяет разницу между данными по 2014 году и средним значением (74,7). 0,3
б В о зеодим в квадр ат полученную р азннцу. 0,09
7 Определяет разницу между данными по 2015 году и средним значением (74,7). -0,7
а В о зводим в квадр ат полученную р азннцу. 0,49
9 Определяет разницу между данными по 2016 году и средним значением (74,7). 2:3
10 В о зводим в квадр ат полученную р азннцу. 5,29
1 1 Определяет разницу между данными по 2017 году и средним значением (74,7). 0,3
12 В о зводим в квадр ат полученную р азннцу. 0,09
13 Определяет разницу между данными по 201Е году и средним значением (74,7). 5,3
14 В о зводим в квадр ат полученную р азннцу. 28,09
15 Складываем результаты решения в четных пунктах. 63,43
16 Полученную сумму делим на количество лет {7)_ 9,06
17 Получа о! квадратный корень от р езультата р асчега в пункте 16. 3,0
Далее определим случайную ошибку параметра mb:
2.657
mb =
ах ■ V и
7,937
= 0,33
После этого определим случайную ошибку параметра mr:
Для того. чтобы определить значение числителя в формуле необходимо рассчитать коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции. Расчет коэффициента корреляции произведем по формуле:
^ ху- х-у
Определим среднеквадратическое отклонение результативного признака (таблица 6).
Таблица 6 — Расчет среднекъалратнческого отклонения результативного признался.
JVs itv гнета Методика расчета У
1 Опред еляет рaanmv иезот даншии по 2012 годуй средним значение}*! (307,6). -1,6
2 Возводим в квадрат полученную разниц^-. 2,56
3 Определяет разницу Meai^v данными по 2013 iojvh средним значением -2.6
4 Возводим в КБадрат полученную разниц^-. 6,76
5 Определяет разницу Meai^v данными по 2014 roqv и средним значением (307,6). 0,4
б В озбодим в квадр ат полученную р азницу. 0,16
7 Определяет ра-зннцу ме^ду данными по 2015 годуй средним значением (3 0 7,6). 2,4
8 Возводим е квадрат полученную разницу. 5,76
е Определяет разницу ме^ду данными по 2016 годуй средним значением (307,6). 0,4
10 В о зво дим е КЕадр ат полученную р азницу. 0,16
11 Определяет ра-зннцу ме^ду данными по 2017 годуй средним значением (307,6). 3,4
12 В озео дим е КЕадр ат пол/ченную р азницу. 1 1,56
13 Определяет разницу между данными по 2018 годун средним значением (3 0 7,6). 2,6
14 Возводим е квадрат полученную разницу. 6,76
15 Складываем резульгаты рещенехя в четных пунктах. 33,72
16 Полученную сумму делим на количество лет (7). 4,82
17 По луча ем квадратный корень отрезультатарасчегаЕшшкге 16. 2:2
Значение коэффициент корреляции свидетельствует о наличии слабой связи между результативным признаком и фактором.
Тогда коэффициент детерминации составит:
Я2 = 0,130
Коэффициент детерминации показывает вариацию результативного признака, объясняемую фактором.
В завершение произведем вычисление значения 1- критерия Стьюдента:
Табличное значение на 95-и процентном уровне значимости (а = 0,05) при числе степеней свободы равное 5 (п - 2) Хтсбл = 2,57.
По параметру а фактическое значение^-статистики превышают табличное значение. По параметруЬ и коэффициенту корреляции фактическое значение^-статистики не превышает табличное значение. Результаты исследования
Определим предельную ошибку для каждого параметра: Да = Ттсбл • та = 2,57 • 291,764 = 749,833; ДЬ = Ттсбл • ть = 2,57 * 0,212 = 0,545.
Доверительный интервал по параметру с: Уа = а ± Да = 291,764 ± 749,833; Уа тп = 291,764 - 749,833 = -458,069; Уа тах = 291,764 + 749,833 = 1041,597.
Доверительный интервал по параметру Ь: уь = Ь ± ДЬ = 0,212 ± 0,545; уь шп = 0,212 - 0,545 = -0,333;
Yb max = 0,212 + 0,545 = 0,757.
Нулевая гипотеза нашла свое подтверждение по параметру b и коэффициенту корреляции. Значения параметра b и коэффициента корреляции стремятся к нулевой отметке.
Выводы
Таким образом, рост средней яйценоскости 1 курицы-несушки только на 13 % сопряжен с ростом энерговооруженности, а на долю неучтенных в модели факторов приходится (1 - 0,13) 87 %.
Анализ верхней и нижней границ (ya max иуа min; Yb max и Yb min) доверительных интервалов свидетельствует о том, что с вероятностью 0,95 (p = 1 -а): значениепараметровот и b статистически не значимо, и, находясь в указанных границах, принимают нулевые значения.
Список литературы
1. Асриянц К.Г., Багавудинова К.Б. Оценка эффективности реализации целевых программ развития АПК региона // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2016. - № 12. - С. 39 - 48.
2. Бондин К.Г. Аграрный сектор в России в условиях санкций: некоторые общие и частные оценки // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. -2016. - № 3. - С. 14 - 22.
3. Зубарева Ю.В. Приоритетные направления реализации государственной программы развития АПК в Тюменской области // Агропродовольственная политика России. - 2016. -№ 11. - С. 10 - 12.
4. Determinants of household food insecurity in Mexico / Magana-Lemus D., Ishdorj A., Rosson C.R., Lara-Alvares J. // Agricultural and Food Economics. - 2016. - Vol.4. - P.4 - 10.
5. Savic L. и др. Serbian agro-industry-potentials and perspectives/ Savic L., Boskovic G., Micic V. // Economics of Agriculture. - 2016. Vol. 63, - № 1. - Р. 107-122.
6. Viet Van Hoang и др. Assessing the Agricultural Competitive Advantage bu the RTA index: A Case Study in Vietnam / Viet Van Hoand, Khai Tien Tran, Binh Van Tu // Agris On-line Papers in Economics and Informatics. - 2017. - № 3. - Р. 15-26.
References
1. Asriyants K. G., K. B. Bagaudinova assessment of the effectiveness of implementation of targeted programs of agricultural development of the region // Regional problems of transformation of the economy. - 2016. - No. 12. - P. 39 - 48.
2. Bondin K. G. the Agricultural sector in Russia under sanctions: some General and private assessments // Economics of agricultural and processing enterprises. - 2016. - No. 3. - P. 14-22.
3. Zubareva Priority directions of implementing the state program of agricultural development in Tyumen region // agricultural and food policy of Russia. - 2016. - No. 11. - S. 10 - 12.
4. Determinants of household food insecurity in Mexico / Magana-Lemus D., Ishdorj A., Rosson C.R., Lara-Alvares J. // Agricultural and Food Economics. - 2016. - Vol.4. - P.4 - 10.
5. Savic L. h gp. Serbian agro-industry-potentials and perspectives/ Savic L., Boskovic G., Micic V. // Economics of Agriculture. - 2016. Vol. 63, - № 1. - P. 107-122.
6. Viet Van Hoang h gp. Assessing the Agricultural Competitive Advantage bu the RTA index: A Case Study in Vietnam / Viet Van Hoand, Khai Tien Tran, Binh Van Tu // Agris On-line Papers in Economics and Informatics. - 2017. - № 3. - P. 15-26.
