Динамика валовых сборов и урожайности сельскохозяйственных культур
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

 

Рассмотрим динамику производства продукции растениеводства по основным сельскохозяйственным культурам в отдельности. Динамика производства зерна представлена в таблице 4.

 

Таблица 4. Динамика валовых сборов зерновых культур

годы

 Валовой сбо сбор, млн. т

Темп роста

Темп прироста

базисный цепной базисный цепной
2000 69,3 - - - -
2001 88,6 1,28 1,28 0,28 0,28
2002 47,9 0,69 0,54 -0,31 -0,46
2003 54,7 0,79 1,14 -0,21 0,14
2004 65,5 0,95 1,20 -0,05 0,20
2005 85,2 1,23 1,30 0,23 0,30
2006 86,6 1,25 1,02 0,25 0,02
2007 67,2 0,97 0,78 -0,03 -0,22

 

Данные таблицы 4 показывают, что производство зерновых культур подвержено колебаниям, хотя за период с 2004 по 2006 год наблюдается тенденция роста производства о чем свидетельствую цепные темпы роста производства и только в 2007 году по сравнению с 2006 годом объем производства снизился на 22 %. При этом только в отдельные годы производство зерна превысило уровень 2000 года о чем свидетельствуют базисные темпы роста.

Важнейшим фактором, определяющим объем производства продукции растениеводства, является урожайность. Динамика урожайности зерновых культур представлена в таблице 5.


Таблица 5. Динамика урожайности зерновых культур в РФ

Годы

Урожайность, ц с 1 га

 

 

Выравнивание методом укрупнения периодов

Выравнивание методом скользящей средней

Сумма урожайности средняя 3-х летняя урожайность, ц с 1 га суммы по скользящим 3-х летним интервалам скользящие средние, ц с 1га
1998 14,9        
2001 17,8 45,6 15,2 45,6 15,2
2002 12,9     45,1 15,03
2003 14,4     42,9 14,3
2004 15,6 49,4 16,47 49,4 16,47
2005 19,4     54,6 18,2
2006 19,6 37,4 12,47 56,8 18,93
2007 17,8     37,4 12,47

 

Для того чтобы сгладить влияние случайных факторов более отчетливо представить влияние основных факторов воспользуемся методами выравнивания укрупнения периодов и скользящих средних.

Метод укрупнения периодов показывает тенденцию снижения урожайности с последующим ростом. Метод скользящих средних показывает, что влияние случайных факторов сгладилось не в полной мере, так как повышение урожайности чередуется с ее снижением.

Наряду с методами укрупнения периодов и 'скользящих средних широкое применение получил метод аналитического выравнивания динамического ряда или метод наименьших квадратов.

Суть метода заключается в том, что тенденция развития описывается в виде математического уравнения, при этом должно соблюдаться условие, чтобы сумма квадратов отклонений выровненных уровней от фактических была минимальной.

Та из моделей, которая имеет минимальное значение коэффициента корреляции, наиболее точно воспроизводит тенденцию развития данного явления.

В таблице 6 представлены трендовые модели урожайности зерновых культур в РФ.

 

Таблица 6. Трендовые модели урожайности зерновых культур.

 Наименование функции Вид модели  Коэффициент корреляции
Линейная  Уt= 13871+0,5952х 0,35
 Квадратическая  Уt=15604-0,444х+0,1155х2 0,44
Степенная  у t= 14,287х0,104 0,23
Показательная  Уt = 1326-0,324x 0,34

 

Среди рассмотренных функций оптимальной является квадратическая, т. к. коэффициент корреляции у нее максимальный -0,44. Именно она наиболее точно математически описывает тенденцию урожайности зерновых

Рассмотрим использование индексного метода при анализе валового сбора зерновых культур. Индекс валового сбора по группе зерновых культур можно исчислять по формуле

растениеводство продукция статистический сельскохозяйственный

 

В нашем примере индекс валового сбора составит

 

 или 77,6%

 

В абсолютном выражении увеличение валового сбора находится как разность между числителем и знаменателем индексного отношения

 

 

Снижение валового сбора составило 19,4 тыс.т (67,2-86,6).

На динамику валового сбора оказывает влияние уровень урожайности отдельных культур, размер и структура посевной площади. Поэтому индекс валового сбора может быть представлен как произведение индексов урожайности постоянного состава, структуры посевных площадей и размера посевных площадей.

 

 

Вычислим индекс урожайности постоянного состава.

 

 или 81,3%

 

Урожайность снизилась на 18,7%.

Снижение валового сбора в связи со снижением урожайности находится по формуле

 

 

По данным примера валовой сбор зерна в результате снижения урожайности снизился на 20 тыс.т (62,7-82,7).

Индекс структуры посевных площадей можно определить по формуле

 

 

Подставим числовое значение в формулу


 или 107,7%.

 

За счет улучшения структуры посевных площадей, т. е. увеличения доли более урожайной культуры, средняя урожайность увеличилась на 7,7 %. Рассмотрим динамику производства сахарной свеклы в РФ по данным таблицы 7.

 

Таблица 7. Динамика валовых сборов сахарной свеклы

годы

Валовой сбор, млн.т

Темп роста

Темп прироста

базисный цепной базисный цепной
2000 16,2 - - - -
2001 13,9 0,86 0,86 -0,14 -0,14
2002 10,8 0,67 0,78 -0,33 -0,22
2003 15,2 0,94 1,41 -0,06 0,41
2004 14,1 0,87 0,93 -0,13 -0,07
2005 14,6 0,90 1,04 -0,10 0,04
2006 15,7 0,97 1,08 -0,03 0,08
2007 19,4 1,20 1,24 0,20 0,24

 

Как показывают данные таблицы 7 производство сахарной свеклы подвержено ежегодным колебаниям при этом следует отметить, что вплоть до 2006 года производство сахарной свеклы не смогло превысить уровень 2000 года и только в 2007 году производство увеличилось на 20 % по сравнению с 2000 годом. Кроме того, только в последние три года наблюдается ежегодный рост производства.

Рассмотрим динамику урожайности сахарной свеклы, а также динамику урожайности, выровненную методом укрупненных периодов и методом скользящих средних, представлена в таблице 8.


Таблица 8. Динамика урожайности сахарной свеклы в РФ

год

Урожайность, ц с 1 га

Выравнивание методом укрупнения периодом

Выравнивание методом скользящей средней

Сумма урожайности Средняя 3-х летняя урожайность Суммы по скользящим 3-х летним интервалам Скользящие средние
2000 174        
2001 186 513 171 513 171
2002 153     524 174,7
2003 185     526 175,3
2004 188 572 190,7 572 190,7
2005 199     606 202
2006 219 447 149 646 215,3
2007 228     447 149

 

Метод укрупнения периодов показывает тенденцию роста урожайности с последующим снижением. Метод скользящих средних показывает, что влияние случайных факторов сгладилось не в полной мере, так как повышение урожайности чередуется с ее снижением.

Проведем выравнивание динамики урожайности методом наименьших квадратов.

 

Таблица 9. Трендовые модели урожайности

Наименование функции Вид модели Коэффициент корреляции
Линейная уt = 154,86+8,1429х 0,69
Квадратическая Yt = 181,46-7,8214х+17738х2 0,83
Степенная Yt=161,83x0,1218 0,46
Показательная Уt = 186,32-0,298x 0,56

 

Среди представленных функций наиболее оптимальной является квадратическая, так как коэффициент корреляции у нее является максимальным. Выровненная урожайность представлена на рисунке 4.

Теперь рассмотрим тенденцию производства картофеля в России. Какова динамика производства картофеля рассмотрим на основании данных, представленных в таблице 10

 

Таблица 10. Динамика валового сбора картофеля

годы

 

Валовой сбор,

млн. т

Темп роста

Темп прироста

базисный цепной базисный цепной
2000 38,7        
2001 37 0,96 0,96 -0,04 -0,04
2002 31,4 0,81 0,85 -0,19 -0,15
2003 31,3 0,81 1,00 -0,19 0,00
2004 34 0,88 1,09 -0,12 0,09
2005 35 0,90 1,03 -0,10 0,03
2006 32,9 0,85 0,94 -0,15 -0,06
2007 36,7 0,95 1,12 -0,05 0,12

 

Как показывают данные таблицы 10 производство картофеля колеблется по годам незначительно. Однако наибольший уровень производства 2000 г. не был достигнут в последующем, и только в 2001 и 2007 гг. было достигнуто только 95 % уровня производства 2000 г.

Изменение урожайности картофеля представлено в таблице 11.

 

Таблица 11. Динамика урожайности картофеля в РФ

Год

 

 

Урожайность, ц с 1 га

 

 

Выравнивании методом

укрупнения периодов

Выравнивание методом

скользящей средней

сумма урожайности средняя 3-х летняя урожайность  суммы по скользящим 3-х летним интервалам Скользящ ие средние
 01 02 03 04 05 06
 2000 114        
 2001 111 322 107,3 322 107,3
01 02 03 04 05 06
 2002 97     305 101,7
2003 97     299 99,67
2004 105 311 103,7 311 103,7
2005 109     317 105,7
2006 103 219 73 328 109,3
2007 116     219 73

 

Расчет изменения урожайности методом скользящей средней и укрупненных периодов графически представлены на рисунке 5.

Для наиболее точного выравнивания урожайности картофеля воспользуемся методом аналитического выравнивания.

 

Таблица 9. Трендовая модель урожайности.

Наименование функции Вид модели Коэффициент корелляции
Линейная у t =105,54+0,2143x 0,0052
Квадратическая уt=123,04-10,286x+1,1667x2 0,63
Степенная у t=108,35x-0,0145 0,0223
показательная у t=112,36-0,012x 0,026

 

Наиболее оптимальной является квадратическая функция так как коэффициент корреляции у нее является самым высоким.

 




Дата: 2019-12-22, просмотров: 140.