VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Урожай и урожайность важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и приходных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Картофель - важнейшая продовольственная, техническая и кормовая культура. По содержанию углеводов картофель находится в одном ряду с хлебом и крупами, а его белки приближаются по составу к животным белкам. Картофель служит сырьем для спиртовой, текстильной, химической, пищевой, обувной, полиграфической промышленности. Картофель издавна считался вторым хлебом в России. В рационе россиян он занимает весьма существенное место, и особенно его роль выросла в связи с заметным снижением прожиточного минимума.

Статистика урожайности картофеля: её предмет и метод

К основным методам статистического анализа вариации уровня продуктивности и ее изменчивости относятся следующие [1]:

• Построение рядов распределения;

• Расчет обобщающих показателей вариации;

• Расчет показателей сравнения и динамики.

Рядом распределения в статистике называется упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по какому-либо одному признаку: по качественному или количественному. Вариационный ряд характеризуется двумя элементами: вариантой (Х) и частотой (f). Варианта – это отдельное значение признака отдельной единицы или группы совокупности. Число, показывающее, сколько раз встречается то или иное значение признака, называется частотой. Вариационный ряд может быть интервальным, когда определены границы «от» и «до», а может быть дискретным, когда изучаемый признак характеризуется определенным числом.

К обобщающим показателям вариации относят :

1. размах вариации;

2. дисперсию;

3. среднее квадратическое отклонение;

4. коэффициент вариации.

Размах вариации является самым простым абсолютным показателем; показывает разность между наибольшим и наименьшим значениями варьирующего признака.

R=X_max - X_min[1.1]

Дисперсия – это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от средней величины.

Простая:

σ2=Σ(x-x)2n

[1.2]

Взвешенная:

σ2=Σ(x-x)2fΣf

[1.3]

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень из дисперсии и показывает, на сколько в среднем отличается фактическое значение признака от средней величины.

Простое:

σ=Σ(x-x)2n

[1.4]

Взвешенное:

σ=Σ(x-x)2fΣf

[1.5]

Коэффициент вариации служит для характеристики однородности совокупности.

Vσ=σx*100%

[1.6]

Показатели анализа ряда динамики мы будем рассчитывать с помощью:

1. среднего абсолютного прироста (базисного);

2. среднего темпа роста (базисного);

3. средний темп прироста базисный;

4. абсолютное содержание 1 % прироста.

Средний абсолютный прирост базисный (∆Б) показывает, на какую величину в среднем изменялся каждый уровень ряда динамики.

∆Б=yn-y1n-1

[1.7]

Средний темп роста базисный (ТРБ) показывает, во сколько раз в среднем изменился за данный промежуток времени уровень динамического ряда.

ТРБ= n-1yny1*100%

[1.8]

Средний темп прироста базисный (ТПРБ) характеризует среднюю относительную скорость изменения уровня ряда.

ТПРБ=ТРБ- 100%

[1.9]

Абсолютное содержание 1% прироста представляет собой сотую часть базисного уровня и позволяет рассчитать абсолютный прирост уровня за данный период.

1%П=yi-1100

[1.10]

При изучении в рядах динамики основной тенденции развития явления во времени применяются различные приемы и методы. Наиболее наглядным является аналитическое выравнивание с применением кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, присущую ряду, и одновременно освободила его от незначительных колебаний. Здесь мы будем использовать метод плавного уровня по среднему абсолютному приросту.

yt=y1+∆*t,

[1.11]

где yt – выровненное значение фактора,

∆ – средний абсолютный прирост,

t – порядковый номер года.

Таким образом, график строится по выровненным значениям и представляет собой восходящую или нисходящую прямую.

Колеблемостьюназывается отклонение уровней отдельных периодов времени от тренда. Среди показателей колеблемости выделяют:

1. среднее квадратическое отклонение от тренда (σ_yt);

2. коэффициент колеблемости (V_σ).

σyt=Σ(x-yt)2n-p,

[1.12]

где p – число параметров уравнения.

Vσ= σyty*100%

[1.13]

Если коэффициент колеблемости не превышает 33%, то данный ряд динамики считается устойчивым и подлежит прогнозированию.

На основании тенденции развития социально-экономического явления составляют прогнозы.

Методика выполнения прогноза [2].

1. Вычислить точечный прогноз – это значения уровня тренда, получаемые при подстановке в уравнение тренда номеров прогнозируемых лет.

2. Рассчитать интервалы прогнозирования – Y_к ±∆, где

Y_к - точечный прогноз;

∆ - доверительные интервалы прогнозирования.

1. Доверительные интервалы прогнозирования рассчитываются по формуле:

∆=t_ст* m_yk, где

t_ст - критерий Стьюдента;

m_yk – ошибка прогноза.

1. Ошибка прогноза рассчитывается:

myk=σyk*1n+tk2Σt2,

[1.14]

где σyk – среднее квадратическое отклонение от тренда;

n – число уровней ряда динамики;

tk – номер прогнозируемого года.

При изучении в рядах динамики основной тенденции развития явления применяются различные приемы и методы: метод укрупнения периодов, скользящей средней, метод аналитического выравнивания по способу наименьших квадратов. При этом главное - правильно выбрать вид уравнения (по прямой, параболе и т.п.) [6].

Метод укрупнения интервалов основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда [12]. Например, ряд ежегодного производства зерна заменяется рядом пятилетнего производства зерна.

Метод скользящей средней состоит в укрупнении периодов, образо-ванных последовательным исключением начального ряда и замены его очередным.

Метод аналитического выравнивания основан на том, что уровни ряда динамики выражаются в виде функции времени [8].

Под влиянием сезонных колебаний, нестабильности в политической, экономической и товарной конъюнктуре в различных регионах мира в условиях сохранения кризисных явлений, экспортная и импортная деятельность носила крайне неравномерный характер [7].

Было установлено, что получение здоровых, с высокой приживаемо-стью ростков зависит от сорта и массы семенных клубней. Приживаемость ростков (через 18-25 дней после посадки) у скороспелых сортов колебалась от 84,6% до 94,7%. Высокую приживаемость имели сорта Ред Скарлетт (94,7%), Латона (90,3%), а у других скороспелых сортов она была ниже. [5].

Урожай раннеспелых сортов картофеля, выращенных из ростков, со-ставил 10,4-20,8 т/га. Высокий урожай сформировали сорта: Ред Скарлетт (20,1 т/га), Бинелла (19.6 т/га), Вализа (19,5 т/га).они обеспечили прибавку урожая в 4,4-11,2% сравнению со стандартным сортом Ликария. Выход товарных клубней у них составил 94,8-96,5%.

Среднеранние сорта при выращивании из сортов обеспечили получении урожая 17,1-20,7 т/га. Сорта Маофона, Агрия, Обеликс и Кондор превысили урожай стандарта Сантэ на 2,7-13,1%. Урожай ниже, чем у стандарта, отмечен у сорта Курадо (17,1 т/га) [9].

Среднеспелые сорта при выращивании из ростков дали общий урожай 10,8-22,9 т/га, а товарный 9,7-22 т/га. Самый высокий общий (21,5-22,9 т/га, и товарный (20,6-22.0 т/га) урожай получили у сортов Арнова и Аринда (на 16,5-23,1% выше, чем у стандартного сорта Драга).

Таким образом, товарный урожай картофеля при выращивании из ростков раннеспелых сортов Рел Скарлетт, Бинелла, Марфона, Обеликс среднеспелых сортов Арнова и Аринда составил 18-22 т/га. Для повышения коэффициента размножения, улучшения качества семенного материала и сокращения продолжительности семеноводческих работ выращивают картофель в двуурожайной культуре.

Среди среднеранних сортов урожай стандартного сорта Огонек составил 13,3 т/га, а у перспективных сортов: Бахро 30, Романо, Пикассо, Мафона- 17,0-19,7, что на 3,7-6,0 т/га выше, чем у стандарта. Среднеспелые сорта оказались непригодными для выращивания двуурожайной культуре. Саамы низкий урожай получил у сортов Брайт (0,1 т/га), Дитта ( 10,5 т/га), Луиза (11,0 т/га) и Авзония (11,5 т/га). При использовании двуурожайной культуры картофеля перед летней высадкой свежеубранные клубни рекомендуется обрабатывать стимуляторами роста и фунгицидами. Это позволяет получать дружные всходы и достаточное количество стеблей на гектаре, обеспечивает равномерный рост, развитие растений и высокий урожай. При этом появляется возможность для развития семеноводства картофеля на местах, а также для использования семейного материала два раза в год [5].

В России ведущие семеноводческие хозяйства занимаются производством как оригинальных, так и элитарных, а порой репродукционных семян и даже товарного картофеля. Закономерным явлением становится применение одних и тех же машин и агрегатов в различных питомниках, что способствует механическому распространению болезней в период вегетации и уборки семейного картофеля.

Учитывая значимость существующей проблемы, в 2005 году Всероссийский НИИ картофельного хозяйства разработал новую концепцию поэтапного развития семеноводства картофеля, в которой предложил создать на территории РФ региональные центры по производству оригинального семенного материала. Цель их создания - производство высококачественного семенного картофеля в чистых фитосанитарных условиях.

Таблица 1. Группировка регионов по урожайности картофеля на душу населения

№ группы	группы регионов РФ по урожайности картофеля	число регионов	Средняя урожайность картофеля ц/га	Среднее потребление картофеля на душу населения, кг
I	71-91	14	89,357	100,357
II	92-111	14	115,214	107,071
III	112-132	14	133,214	109,143
IV	133-152	14	144,857	124,786
V	153-172	14	160,429	122,000
Итого		70	128,614	112,671

Выявлена прямая зависимость потребления картофеля на душу населения от урожайности картофеля на душу населения. Чем выше уровень урожайности картофеля, тем выше потребление картофеля на душу населения.

В пятую группу вошли регионы с наилучшими показателями по РФ, Республика Северная Осетия – Алания, Кабардино-Балкарская Республика и Ленинградская область поэтому средние показатели по этой группе превышают показатели первых двух групп по урожайности картофеля.

Для исследования интенсивности изменения явления во времени рассчитаем показатели ряда динамики посевной площади картофеля в ПФО.

Таблица 2. Показатели ряда динамики

Года	Посевная площадь картофеля, тысяч гектаров	Абсолютный прирост,		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное содержание 1% прироста, тыс.гек.
		Δбаз	Δцеп	Тр баз	Тр цеп	Тпр баз	Тпр цеп
2004	755,5	-	-	-	-	-	-	-
2005	617,2	-138,3	-138,3	81,69	81,69	-18,31	-18,31	7,56
2006	554,4	-201,1	-62,80	73,38	89,83	-26,62	-10,17	6,17
2007	539,5	-216,0	-14,90	71,41	97,31	-28,59	-2,69	5,54
2008	555,4	-200,1	15,90	73,51	102,95	-26,49	2,95	5,40
2009	588,0	-167,5	32,60	77,83	105,87	-22,17	5,87	5,55
2010	597,0	-158,5	9,00	79,02	101,53	-20,98	1,53	5,88
2011	572,2	-183,3	-24,80	75,74	95,85	-24,26	-4,15	5,97
2012	571,6	-183,9	-0,60	75,66	99,90	-24,34	-0,10	5,72
В среднем	411,60	-22,988	-22,988	96,57	96,57	-3,43	-3,43	х

1. Средний абсолютный прирост:

∆баз=Yn-Y1n-1=571,6-755,58= -22,988

∆цеп=∆ цепК=-138,3-62,8-14,9+15,9+32,6+9,0-24,8-0,69-1=-22,988

К=n-1, где К – количество цепных абсолютных приростов,

n - количество уровней ряда.

2. Средний коэффициент роста:

=9-1571,6755,5=0,9657;

КРцеп=кКР1*КР2*…*КРn= 80,8169*0,8983*0,9731*1,0295**1,0587*1,0153*0,9585*0,999=0,9657

К=n-1, где К – количество цепных коэффициентов роста

1. Средний темп роста:

TPбаз=КРбаз*100%=0,9657*100%=96,57%

Трцеп=Крцеп*100%=0,9657*100%=96,57%

1. Средний темп прироста:

Тпрбаз=Трбаз-100%=96,57-100%=-3,43%

Тпрцеп=Трцеп-100%=96,57-100%=-3,43%

1. Средний уровень ряда динамики:

Yинт=Yin=5350,89=594,5%

Средний абсолютный прирост посевной площади картофеля характеризует среднюю абсолютную скорость снижения уровня картофеля в ПФО на -22,988 тыс.гек. Коэффициент роста определяется как отношение уровня посевной площади картофеля к предыдущему или базисному году, показывает относительную скорость изменения ряда. Средний коэффициент роста рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды, и он составил 0,9657 % . Средний темп прироста снизился на 3,43 %. Абсолютное значение 1 % посевной площади картофеля показывает нам что значимость каждого процента прироста за тот же период времени составил 594,5%.

Для анализа явления мы провели выравнивание ряда методом укрупненного интервала и методом скользящей средней.

Таблица 3. Выравнивание ряда динамики методом укрупнения периодов

Года	Посевная площадь картофеля, тысяч гектаров	По 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
2004	755,5
2005	617,2	2004-2006	1927,10	642,37
2006	554,4
2007	539,5
2008	555,4	2007-2009	1682,90	560,97
2009	588,0
2010	597,0
2011	572,2	2010-2012	1740,80	580,27
2012	571,6

Рисунок 1. Выравнивание ряда динамики методом укрупнения периодов

Методом укрупнения периодов за 2004 – 2012 годы выявлена тенденция снижения посевной площади картофеля.

Таблица 4. Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Года	Посевная площадь картофеля, тысяч гектаров	По 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
2004	755,5
2005	617,2	2004-2006	1927,10	642,37
2006	554,4	2005-2007	1711,10	570,37
2007	539,5	2006-2008	1649,30	549,77
2008	555,4	2007-2009	1682,90	560,97
2009	588,0	2008-2010	1740,40	580,13
2010	597,0	2009-2011	1757,20	585,73
2011	572,2	2010-2012	1740,80	580,27
2012	571,6

Рисунок 2. Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Методом скользящей средней выявлена тенденция снижения посевной площади картофеля в ПФО.

Таблица 5. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

года	Посевная площадь картофеля, тысяч гектаров	Порядковый номер года	Yt=755,5-22,988*(t-1)	Yt = 755,5*0,9657(t-1)
2004	755,5	1	755,5	755,500
2005	617,2	2	732,512	729,586
2006	554,4	3	709,524	704,562
2007	539,5	4	686,536	680,395
2008	555,4	5	663,548	657,058
2009	588,0	6	640,56	634,520
2010	597,0	7	617,572	612,756
2011	572,2	8	594,584	591,739
2012	571,6	9	571,596	571,442

Рисунок 3. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста.

Таблица 3.4 и рисунок 3.3 показывают, что методом выравнивания ряда динамики по среднему абсолютному приросту с 2004 по 2012 годы выявлена тенденция снижения посевной площади картофеля, причем ежегодно в среднем на -22,988.

Методом выравнивания ряда динамики по среднему коэффициенту роста за исследуемый период выявлена тенденция снижения посевной площади картофеля ежегодно в среднем 96,57 раза или на -3,43 %.

Список литературы

1. Аблеева А.М. Факторная оценка эффективности использования основных фондов сельского хозяйства // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 19. С. 26-34.

2. Аблеева А.М. Многомерная группировка регионов по уровню воспроизводства основного капитала сельского хозяйства // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 9. С. 32-41.

3. Биктеев Р.Р., Салимова Г.А. Сельское хозяйство в структуре экономики Российской Федерации // Интеграция науки и практики как механизм эффективного развития АПК материалы Международной научно-практической конференции в рамках XXIII Международной специализированной выставки "АгроКомплекс-2013". 2013. С. 119-120.

4. Валишина Н.Р. Влияние зональных условий на использование земли в сельскохозяйственных организациях Республики Башкортостан // Земельная реформа и эффективность использования земли в аграрной сфере экономики сборник статей Всероссийской научно-практической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, Министерство сельского хозяйства РБ, Российский гуманитарный научный фонд, Академия наук РБ, ФГБОУ ВПО Башкирский государственный аграрный университет; отв. за выпуск Чудов И.В.. 2014. С. 148-151.

5. Залилова З.А., Маннапова Р.А. Учет производства товарного меда в Приволжском Федеральном округе Российской Федерации // Фундаментальные исследования. 2014. № 5-2. С. 303-307.

6. Кабашова Е.В., Сагадеева Э.Ф. Математическая экономика: учебное пособие: электронный ресурс / Башкирский государственный аграрный университет. Уфа, 2013. Том Модуль 2 Глобальные модели экономики

7. Лубова Т.Н. Аутсорсинг, субконтрактинг и франзайзинг как наиболее распространенные виды производственной кооперации предприятий малого и среднего бизнеса // Человеческий капитал. 2011. № 10. С. 74-77.

8. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики: учебник. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. - 771с.

9. Шарафутдинов А.Г. Положение мелких товаропроизводителей в современных условиях // Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО материалы международной научно-практической конференции (к XIII международной специализированной выставке "АГРО-2003"). 2003. С. 179-181.

10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики – Росстат. – Режим доступа: www.gks.ru.

11. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. проф. Ю.Н. Иванова. - 4-e изд., перераб. и доп. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 668 с

12. Ableeva A.M. TREND STUDIES OF MACROECONOMIC INDICATORS IN COMPARABLE PRICES // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № S6. С. 57-58.

13. Mannapova R.A., Horuzhij L.I., Zalilova Z.A. STATISTICAL ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF BEEKEEPING IN THE CATEGORIES OF FARMS // European Journal of Natural History. 2012. № 5. С. 36.

14. Salimova G.A. FORMING OF ASSESSMENT TOOLS UNDER THE GEF // Россия и Европа: связь культуры и экономики Материалы IX международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Уварина Н.В. . 2014. С. 218-219.

Код для цитирования: Скопировать