Т.Н. Медведева
И.А. Артамонова
Курганская государственная сельскохозяйственная академия
им. Т.С. Мальцева
T. Medvedeva
I. Artamonova
Kurgan State Agricultural Academy
Индекс УДК 338.43
Дата публикации: 21.02.2016
Корреляционный и регрессионный анализ в оценке экономической эффективности использования сельхозугодий
Correlation and regression analysis to assess the economic efficiency of use of agricultural land
Аннотация: В статье рассматривается вопрос о целесообразности использования корреляционного и регрессионного анализа в оценке экономической эффективности использования сельхозугодий.
В условиях введения ЕС санкций против России особенно остро встал вопрос импортозамещения, поэтому актуальной становится проблема совершенствования оценки экономической эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственными организациями, так как от этого зависит результативность всей отрасли. В целях проведения глубокого анализа условий и характера производственных и экономических процессов, необходимо выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между экономическими явлениями. Для решения такого рода задач в статистике широко применяют регрессионный и корреляционный анализы, отбирая для их проведения только такие факторы, о которых имеются достоверные статистические данные.
В качестве факторов, оказывающих влияние на величину чистого финансового результата деятельности сельскохозяйственных организаций были использованы следующие: производство зерновых, молока, прироста (в живом весе) крупного рогатого скота, овец и коз, объем валовой продукции сельского хозяйства, объем товарной продукции сельского хозяйства, объем затрат на основное производство, объем государственной помощи в расчете на 100 га сельхозугодий; производство прироста (в живом весе) свиней в расчете на 100 га пашни; производство яиц в расчете на 100 га посевных площадей зерновых культур; доля сельхозугодий в общей площади землепользования; распаханность сельхозугодий; коэффициент использования пашни.
Период анализа был определен 16 лет и включил 1998-2013 гг.
В результате произведенных расчетов были получены три уравнения, соответствующие трем вариантам прогноза, и определены возможные значения размера результативного признака по каждой группе показателей. Таким образом, использование приемов корреляционного и регрессионного анализа позволит количественно оценить влияние на экономическую эффективность использования сельхозугодий различных факторов и осуществлять прогноз развития ситуации. Кроме того, используя полученные уравнения линейной регрессии можно прогнозировать возможное развитие экономической ситуации.
Abstract: the article deals with the question of the expediency of using correlation and regression analysis in evaluation of economic efficiency of farmland. In the face of the imposition of the EU sanctions against Russia especially acutely the question of import substitution, so urgent the problem of improving the estimation of economic efficiency of land use in agricultural organizations, because it affects the productivity of the entire industry. In order to conduct in-depth analysis of the conditions and nature of production and economic processes, it is necessary to identify the interrelationships and interdependencies between economic phenomena. To deal with these kind of tasks in widely used statistics regression and correlation analyses, taking away the only such factors, of which there are reliable statistics. As the factors affecting the net financial result of the activity of agricultural enterprises.
В условиях введения ЕС санкций против России особенно остро встал вопрос импортозамещения, поэтому актуальной становится проблема совершенствования оценки экономической эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственными организациями, так как от этого зависит результативность всей отрасли. В целях проведения глубокого анализа условий и характера производственных и экономических процессов, необходимо выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между экономическими явлениями. Для решения такого рода задач в статистике широко применяют регрессионный и корреляционный анализы, отбирая для их проведения только такие факторы, о которых имеются достоверные статистические данные.
В качестве факторов, оказывающих влияние на величину чистого финансового результата деятельности сельскохозяйственных организаций были использованы следующие: производство зерновых, молока, прироста (в живом весе) крупного рогатого скота, овец и коз, объем валовой продукции сельского хозяйства, объем товарной продукции сельского хозяйства, объем затрат на основное производство, объем государственной помощи в расчете на 100 га сельхозугодий; производство прироста (в живом весе) свиней в расчете на 100 га пашни; производство яиц в расчете на 100 га посевных площадей зерновых культур; доля сельхозугодий в общей площади землепользования; распаханность сельхозугодий; коэффициент использования пашни.
Период анализа был определен 16 лет и включил 1998-2013 гг.
В результате произведенных расчетов были получены три уравнения, соответствующие трем вариантам прогноза, и определены возможные значения размера результативного признака по каждой группе показателей. Таким образом, использование приемов корреляционного и регрессионного анализа позволит количественно оценить влияние на экономическую эффективность использования сельхозугодий различных факторов и осуществлять прогноз развития ситуации. Кроме того, используя полученные уравнения линейной регрессии можно прогнозировать возможное развитие экономической ситуации.
Abstract: the article deals with the question of the expediency of using correlation and regression analysis in evaluation of economic efficiency of farmland. In the face of the imposition of the EU sanctions against Russia especially acutely the question of import substitution, so urgent the problem of improving the estimation of economic efficiency of land use in agricultural organizations, because it affects the productivity of the entire industry. In order to conduct in-depth analysis of the conditions and nature of production and economic processes, it is necessary to identify the interrelationships and interdependencies between economic phenomena. To deal with these kind of tasks in widely used statistics regression and correlation analyses, taking away the only such factors, of which there are reliable statistics. As the factors affecting the net financial result of the activity of agricultural enterprises.
Ключевые слова: земли сельскохозяйственного назначения, сельхозугодья, экономическая эффективность, корреляционный анализ, уравнение множественной регрессии, прогноз.
Keywords: agricultural land, farmland, economic efficiency, correlation analysis, multiple regression equation, forecast.
Keywords: agricultural land, farmland, economic efficiency, correlation analysis, multiple regression equation, forecast.
Совершенствование оценки экономической эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственными организациями невозможно без исследования влияния различных факторов на результат их производственно – хозяйственной деятельности. В данном случае речь идет о таком показателе эффективности использования сельхозугодий как чистый финансовый результат (доход или убыток), приходящийся на 1 га сельхозугодий. На практике необходимо проведение глубокого анализа условий и характера производственных и экономических процессов, необходимо выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между экономическими явлениями. Для решения такого рода задач (исследования количественной стороны взаимосвязей) в статистике широко применяют регрессионный и корреляционный анализы. При этом для анализа отбираются только такие факторы, о которых имеются достоверные статистические данные.
Период анализа был определен 16 лет и включил 1998-2013 гг. В качестве результативного признака (у) в нашем исследовании принят чистый финансовый результат, приходящийся на 100 га сельхозугодий. В качестве факторных признаков приняты существенные показатели экономической эффективности использования сельхозугодий: х1— производство зерновых в расчете на 100 га сельхозугодий, ц; х2 – производство молока в расчете на 100 га сельхозугодий, ц; х3 – производство прироста живой массы крупного рогатого скота в расчете на 100 га сельхозугодий, ц; х4 – производство прироста живой массы овец и коз в расчете на 100 га сельхозугодий, ц; х5 – производство прироста живой массы свиней в расчете на 100 га пашни, ц; х6 – производство яиц в расчете на 100 га посевных площадей зерновых культур, тыс.шт.; х7 — доля сельхозугодий в общей площади землепользования, доли; х8 — распаханность сельхозугодий, доли; х9 — коэффициент использования пашни, доли; х10 – объем валовой продукции сельского хозяйства в расчете на100 га сельхозугодий, тыс.руб.; х11 — объем товарной продукции сельского хозяйства в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс.руб.; х12 – объем затрат на основное производство в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс.руб.; х13 – объем государственной помощи в расчете на 100 га сельхозугодий, тыс.руб.
Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволит оценить размер влияния на чистый финансовый результат, приходящийся на 100 га сельхозугодий, каждого из включенных в модель факторов при фиксированном (на среднем уровне) остальных факторов, а так же при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя.
Математическая задача формулируется таким образом:
у = ƒ (х1, х2, …, хn) + Ɛi (1)
При построении модели были рассмотрены три варианта развития динамики показателей:
фактические данные сводных годовых отчетов сельскохозяйственных организаций Курганской области за 1998-2013 годы;
фактические данные за 1998 год приняты за единицу, остальные значения увеличены или уменьшены на соответствующие среднегодовые (рассчитанные за 16 лет наблюдений) темпы роста;
разработан с учетом фактических данных за 2005 — 2013 годы и прогнозными данными за 2014 -2020 годы. Прогноз сделан на основании государственной программы Курганской области «Развитие агропромышленного комплекса Курганской области на 2014-2020 годы».
С целью ограничения колебаний результативного признака и факторов, на него влияющих, за минимальное и максимальное значения приняты соответствующие значения изучаемых показателей за анализируемый период, средние значения рассчитаны как среднее арифметическое простое. В результате получаем три уравнения (соответственно классификационным группам оценочных показателей), которые имеют следующий вид (таблица 1).
Таблица 1 – Результаты корреляционно – регрессионного анализа
Вариант и группа показателей | Уравнение |
1 вариант: | |
— натуральные | у =-0,406+0,001х1-0,015х6 |
— стоимостные | у=-0,238+0,564х8-0,329х9 |
— относительные | у=-1,621+3,336х13 |
2 вариант: | |
— натуральные | у=2,022-0,020х1-6,609х4+0,516х5+0,001х6 |
— стоимостные | у=-0,197-3,139х7+14,085х8-3,804х9+0,051х10 |
— относительные | у=-11,500+31,796х11-3,444х12-24,446х13 |
3 вариант: | |
— натуральные | у=-3,745+0,0003х1+0,063х2+5,709х4+0,027х5 |
— стоимостные | у=-1,238-0,122х7-0,284х8+0,660х9-0,060х10 |
— относительные | у=-12,547+9,322х12+8,861х13 |
Наибольший вклад в изменение результативного признака во всех моделях вносят показатели х8 и х9, а наименьший — х1, х6 и х10. Это объясняется тем, что на территории Курганской области крайне мало специализированных растениеводческих и птицеводческих сельскохозяйственных организаций; рост объемов товарной продукции вызывает соответственно и рост затрат; объемы оказываемой сельхозтоваропроизводителям региона государственной помощи не высоки.
С помощью уравнения линейной регрессии можно прогнозировать значение зависимой переменной при определенном значении независимой переменной (таблица 2).
Таблица 2 – Прогнозный диапазон колебаний чистого дохода, тыс.руб./га
Варианты прогноза | Значение показателя | ||
минимальное | среднее | максимальное | |
1 вариант | |||
— влияние изменения натуральных показателей | -0,172 | 0,057 | 0,419 |
— влияние стоимостных показателей | -0,288 | 0,163 | 0,699 |
— влияние относительных показателей | -0,453 | 0,180 | 0,581 |
2 вариант | |||
— влияние изменения натуральных показателей | -0,413 | -0,252 | 24,936 |
— влияние стоимостных показателей | -0,439 | 0,129 | 1,796 |
— влияние относительных показателей | -0,413 | -0,811 | 1,194 |
3 вариант | |||
— влияние изменения натуральных показателей | -0,627 | 4,279 | 3,696 |
— влияние стоимостных показателей | -0,395 | 1,403 | 0,771 |
— влияние относительных показателей | -1,134 | 1,411 | 3,221 |
Таким образом, наибольшие значения чистого финансового результата, рассчитанного на 100 га сельхозугодий, может быть достигнуто при выполнении условий 3 варианта, т.е. при реализации мероприятий, предусмотренных государственной программы Курганской области «Развитие агропромышленного комплекса Курганской области на 2014-2020 годы». А наибольший чистый доход может быть получен при заданном изменении натуральных показателей экономической эффективности использования сельхозугодий.
Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что использование корреляционного и регрессионного анализа для оценки экономической эффективности использования сельхозугодий позволяет получить актуальную и очень важную информацию для оценки всего сельскохозяйственного производства и разработки прогнозов его развития на краткосрочную перспективу.
Библиографический список
1 Гусаров В.М. Статистика: учеб. пособие для ВУЗов. – М.: Юнити – ДАНА, 2001. – 463 с.2 Сводные годовые отчеты по сельскохозяйственным организациям Курганской области за 1998 – 2013 гг.