CC BY
50ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръя яг -нт>*ъжъъа
6 - 2004 (июнь)
ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТБЕННОЙ ПРОДУКЦДИ
Т.Н. ГУЛЯЕВА,
первый проректор Орловского государственного аграрного университета, доктор экономических наук, профессор
О.В. СИДОРЕНКО, старший преподаватель
И. К. ИЛЬИНА, кандидат экономических наук, доцент
В целях научно обоснованного прогнозирования и рационального управления механизмом рыночных отношений особую актуальность и значимость приобретает практическое применение результатов корреляционно-регрессионного анализа. Без количественной оценки закономерности связей показателей хозяйственной деятельности предприятий невозможно доводить результаты экономических разработок до уровня использования их для практических целей.
Наши исследования направлены на изучение количественной взаимосвязи между качеством возделываемой пшеницы сельскохозяйственными предприятиями Орловской области и факторами производства, в наибольшей степени участвующими в его формировании. Повышение качества производимого зерна имеет важное народнохозяйственное значение, в улучшении его заинтересованы как производители, так и потребители - промышленность, перерабатывающая сельскохозяйственное сырье. Производство и реализация качественного, конкурентоспособного зерна будут способствовать повышению экономической эффективности функционирования сельскохозяйственных предприятий. Улучшение хлебопекарных свойств зерна повысит качество вырабатываемой муки, хлебопекарных изделий, расширит ассортимент выпускаемой продукции и усилит ее конкурентоспособность.
Для определения количественного изменения зависимости между качеством продукции и факторами, влияющими на него, нами был проведен корреляционно-регрессионный анализ, являющийся логическим продолжением метода группировок. Корреляционный анализ позволяет выяснить силу и достоверность влияния отдельных факторов на изучаемый показатель качества продукции для прогнозов формирования качественных показателей при имеющемся или заданном комплексе факторов. В качестве результативного признака принято качество пшеницы (содержание клейковины, %). В модель были включены следующие факторы: площадь посевов зерновых, га (AJ), урожайность, ц/га (JQ, затраты на удобрения в расчете на 1 га посевов зерновых, руб. (А^), затраты труда на 1 га, чел.-ч (JQ, оплата труда среднегодового работника, тыс. руб. (А^), энергообеспеченность на 100 га пашни, л.с. (Х6), комбайнообеспе-. ченность на 1 ООО га посевов зерновых, шт. (Х7), обеспеченность трактористами-машинистами на 100 га пашни, чел. (А^). Модель построена по программе SPSS на ЭВМ.
Уравнение регрессии имеет вид:
уг = 13,355+ 0,0025А; + 0,128Z4 + 0,091А;
Уравнение получено после отсева ненадежных факторов по критерию /-Стьюдента. Коэффициент
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеоръя ъ ЪРАТЯЮСМ
6 - 2004 (июнь)
корреляции К = 0,763, что говорит о наличии тесной связи между факторами, которые объясняют 58,2% вариации качества пшеницы по совокупности сельхозпредприятий Ливенского района (табл. 1).
Результаты корреляцион
Бета-коэффициенты показывают (табл. 2), что наибольшее влияние на содержание клейковины в пшенице оказывают затраты на удобрения (Р = 0,404), оплата труда среднегодового работника ((3
Таблица 1
»-регрессионного анализа
Модель Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации Скорректированный коэффициент детерминации Статистическая ошибка Изменения Коэффициент Дурбин-Уотсона
коэффициента детерминации критерия F-Стыодента систематических степеней свободы остаточных степеней свободы
1 0,767 0,589 0,370 2,02592 0,589 2,685 8 15
2 0,767 0,589 0,409 1,96159 0,000 0,000 1 17
3 0,767 0,589 0,443 1,90345 0,000 0,007 1 18
4 0,767 0,588 0,473 1,85169 -0,001 0,034 1 19
5 0,764 0,584 0,497 1,81035 -0,004 0,161 1 20
6 0,763 0,582 0,519 1,76895 -0,002 0,096 1 21
7 0,735 0,541 0,497 1,80935 -0,041 1,970 1 22 1,811
Таблица 2
Результаты многофакторного многошагового корреляционно-регрессионного анализа
Модель Факторы Коэффициент регрессии Средняя квадра-тическая ошибка Р- коэффи-циент Критерий t- Стью-дента Для значимости 0,05 Доверительный интервал 95 % Парный коэффициент корреляции Совокупный коэффициент множественной корреляции Коэффициент частной корреляции Статистическая коллинеарность
Нижняя граница Верхняя граница Толерантность КРД
1 Константа 13,662 2,696 5,067 0,000 7,915 19,409
Хх -0,00011 0,000 -0,058 -0,293 0,773 -0,001 0,001 -0,240 -0,075 -0,049 0,696 1,436
Х2 0,02709 0,071 0,099 0,384 0,707 -0,123 0,178 0,533 0,099 0,064 0,411 2,432
Хъ 0,00240 0,002 0,391 1,308 0,210 -0,002 0,006 0,654 0,320 0,217 0,307 3,254
X4 0,11700 0,113 0,208 1,036 0,317 -0,124 0,358 0,508 0,258 0,171 0,679 1,472
Хъ 0,08303 0,062 0,314 1,332 0,203 -0,050 0,216 0,584 0,325 0,220 0,493 2,030
Хь -0,00003 0,010 -0,001 -0,003 0,997 -0,021 0,020 0,450 -0,001 -0,001 0,153 6,556
Х~! -0,04732 0,566 -0,029 -0,084 0,935 -1,255 1,160 0,448 -0,022 -0,014 0,228 4,383
Хг -0,24300 3,404 -0,024 -0,071 0,944 -7,498 7,013 0,385 -0,018 -0,012 0,250 4,004
2 Константа 13,666 2,278 5,999 0,000 8,837 18,496
Хх -0,00011 0,000 -0,058 -0,317 0,755 -0,001 0,001 -0,240 -0,079 -0,051 0,757 1,321
Хг 0,02709 0,063 0,099 0,428 0,674 -0,107 0,161 0,533 0,106 0,069 0,483 2,072
Хъ 0,00240 0,002 0,391 1,436 0,170 -0,001 0,006 0,654 0,338 0,230 0,347 2,885
X4 0,11700 0,108 0,208 1,078 0,297 -0,113 0,347 0,508 0,260 0,173 0,691 1,447
Х5 0,08295 0,056 0,314 1,483 0,157 -,036 0,202 0,584 0,348 0,238 0,574 1,742
Х~1 -0,04845 0,440 -0,030 -0,110 0,914 -,981 0,885 0,448 -0,028 -0,018 0,354 2,823
Хг -0,24800 2,916 -0,024 -0,085 0,933 -6,430 5,934 0,385 -0,021 -0,014 0,319 3,135
3 Константа 13,587 2,018 6,733 0,000 9,329 17,845
Хх -0,00011 0,000 -0,057 -0,322 0,751 -0,001 0,001 -0,240 -0,078 -0,050 0,760 1,316
Х2 0,02648 0,061 0,097 0,434 0,669 -0,102 0,155 0,533 0,105 0,068 0,487 2,053
X, 0,00233 0,001 0,380 1,643 0,119 -0,001 0,005 0,654 0,370 0,256 0,453 2,207
Х4 0,11700 0,105 0,207 1,109 0,283 -0,105 0,339 0,508 0,260 0,173 0,692 1,446
Х5 0,08502 0,049 0,322 1,741 0,100 -0,018 0,188 0,584 0,389 0,271 0,709 1,411
Х7 -0,06775 0,366 -0,041 -0,185 0,855 "-0,840 0,704 0,448 -0,045 -0,029 0,483 2,071
4 Константа 13,508 1,919 7,038 0,000 9,476 17,541
Хх -0,00011 0,000 -0,067 -0,401 0,693 -0,001 0,001 -0,240 -0,094 -0,061 0,826 1,211
Хг 0,02377 0,058 0,087 0,413 0,685 -0,097 0,145 0,533 0,097 0,062 0,517 1,935
Хъ 0,00221 0,001 0,361 1,792 0,090 0,000 0,005 0,654 0,389 0,271 0,565 1,769
X, 0,11300 0,101 0,201 1,124 0,276 -0,098 0,325 0,508 0,256 0,170 0,715 1,398
х$ 0,08471 0,047 0,320 1,784 0,091 -0,015 0,184 0,584 0,388 0,270 0,710 1,409
5 Константа 13,134 1,640 8,006 0,000 9,701 16,568
Х2 0,01654 0,053 0,061 0,310 0,760 -0,095 0,128 0,533 0,071 0,046 0,573 1,746
Хг 0,00235 0,001 0,383 2,019 0,058 0,000 0,005 0,654 0,420 0,299 0,609 1,641
X4 0,12200 0,096 0,217 1,270 0,220 -0,079 0,323 0,508 0,280 0,188 0,751 1,332
х5 0,08663 0,046 0,328 1,876 0,076 -0,010 0,183 0,584 0,395 0,277 0,717 1,395
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЖВОРъЯ. ъ тсраъжъм
6 - 2004 (июнь)
Окончание таблицы 2
6 Константа 13,355 1,444 9,250 0,000 10,343 16,367
Хг 0,00248 0,001 0,404 2,337 0,030 0,000 0,005 0,654 0,463 0,338 0,700 1,428
X.\ 0,12800 0,092 0,228 1,404 0,176 -0,062 0,319 0,508 0,299 0,203 0,789 1,268
Хь 0,09135 0,043 0,346 2,144 0,044 0,002 0,180 0,584 0,432 0,310 0,805 1,243
7 Константа 14,723 1,090 13,512 0,000 12,457 16,989
Хз 0,00304 0,001 0,495 3,022 0,006 0,001 0,005 0,654 0,550 0,447 0,815 1,226
х5 0,09824 0,043 0,372 2,270 0,034 0,008 0,188 0,584 0,444 0,336 0,815 1,226
= 0,346) и затраты труда в расчете на 1 га посевной площади зерновых (р = 0,228).
Критерий Фишера свидетельствует о высокой статистической надежности, так как ^=9,3 (табл. 3).
Сравнение фактических и расчетных по модели показателей качества пшеницы по каждому сельскохозяйственному предприятию Л ивенского района показало, что в большей части хозяйств изучаемой совокупности (58%) фактическое содержание клейковины ниже полученных по модели. Это значит, что эти предприятия недоиспользуют имеющийся потенциал для получения максимально возможного качества зерна.
Предлагаемую модель можно использовать для прогнозирования качества зерновых культур на перспективу (табл. 4).
Для сравнения с прогнозами в табл. 4 сначала приведены средние фактические показатели каче-
ства пшеницы за 2002 г. и всех его факторов, оказавшихся существенными в регрессионной модели. Осторожно-оптимистический вариант рассчитан при незначительном увеличении всех факторных показателей по сравнению со средними их значениями в 2002 г. Он дает увеличение содержания клейковины в пшенице на 1,1%. Пессимистический вариант рассчитан при небольшом снижении затрат на удобрения в расчете на 1 га посевов зерновых, затрат труда на 1 га посевов зерновых и оплаты труда одного среднегодового работника по сравнению со средними данными совокупности хозяйств Ли венского района. Этот вариант дает снижение качества зерна на 2,6%. Весьма оптимистический вариант представляет собой наилучшие значения факторов, реально достижимые для всей совокупности сельскохозяйственных предприятий на перспективу. Вариант а предполагает увеличение содержания клейковины на 37,6%; вариант б -
Таблица 3
:ионного анализа
Модель Источники вариации Сумма квадратов Число степеней свободы Дисперсия /^критерий Фишера
Фактически Для значимости 0,05
1 Систематическая 88,171 8 11,021 2,685 0,047
Остаточная 61,565 15 4,104
Общая 149,736 23 -
2 Систематическая 88,171 7 12,596 3,273 0,023
Остаточная 61,565 16 3,848
Общая 149,736 23 -
3 Систематическая 88,143 6 14,691 4,055 0,011
Остаточная 61,593 17 3,623
Общая 149,736 23 -
4 Систематическая 88,019 5 17,604 5,134 0,004
Остаточная 61,717 18 3,429
Общая 149,736 23 -
5 Систематическая 87,466 4 21,867 6,672 0,002
Остаточная 62,270 19 3,277
Общая 149,736 23 -
6 Систематическая 87,152 3 29,051 9,284 0,000
Остаточная 62,584 20 3,129
Общая 149,736 23 -
7 Систематическая 80,988 2 40,494 12,369 0,000
Остаточная 68,748 21 3,274
Общая 149,736 23 -
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£07>ЪЯ » ЪРЛЪЖЪХА
6 - 2004 (июнь)
Таблица 4
Варианты факторных прогнозов качества пшеницы в хозяйствах Ливенского р-на Орловской обл.
Вариант Средние прогнозируемые значения фактора V 1 2002
Х4 Х5
В среднем за 2002 г. 490 13,9 26,1 18,9 100
По лучшим значениям 2002 г. I 789 22,5 54,6 25,7 136,0
Осторожно-оптимистический 500 14 30 19,1 101,1
Пессимистический 450 13 25 18,4 97,4
Весьма оптимистический
а 1 500 20 70 26,0 137,6
6 2 000 20 80 28,2 149,2
в 2 500 15 80 28,8 152,4
на 49,2%; в - на 52,4%. По весьма оптимистическому прогнозу, среднее содержание клейковины в пшенице может составить: а - 26%; б - 28,2%; в -28,8%. Эти варианты прогнозов представляют возможное качество пшеницы и необходимое для его достижения сочетание факторов, что может быть полезно в развитии агротехнической методики Программирование качества продукции. На наш взгляд, реально достижимое содержание клейковины в пшенице заключается между осторожно-оптимистическим и весьма оптимистическим вариантами прогноза. Можно считать достаточно обоснованным средний уровень содержания клейковины в зерне, равный 23 - 25%, даже без коренного изменения селекции и агротехники выращивания зерновых культур.
Таким образом, наши исследования показали, что производственные затраты, затраты труда и материальное стимулирование работников - экономические факторы, имеющие решающее влияние на формирование качества возделываемого зерна в хозяйствах Ливенского района Орловской области. Повышение качества продукции связано с дополнительными материальными и трудовыми затратами, и целесообразность их использования возможно определить лишь в сопоставлении с полученным эффектом. А положительным он может быть только втом случае, если темпы прироста единиц потребительских благ в продукте будут опережать темпы дополнительных вложений средств на повышение качества.
Налоговая Академия (ул. Земляной Вал, дом 34, метро "Курская")
Теоретические и практические бизнес-курсы для руководителей и карьерных специалистов.
Ежемесячно - "Методы оптимизации налогообложения предприятий" (4 модуля по 4 часа) Ежемесячно - "Управленческий учет - теория и практика" (5 модулей по 4 часа) Ежемесячно - "Финансовый анализ - методы, факторы и результаты" (6 модулей по 4 часа)
Регистрация участников по 917-59-80, 917-75-56 (www.nalogakademy.ru)
