Все эти показатели следует рассматривать в динамике с учетом объективных факторов, влияющих на уровень того или иного показателя. Под объективными факторами имеются в виду природно-климатические условия. В последние годы наиболее существенное влияние оказывают факторы, которые нельзя считать объективными. Главным из них является диспаритет цен – низкие темпы роста цен на продукцию сельскохозяйственного производства по сравнению с темпом роста цен на материально-производственные ресурсы, используемые в сельскохозяйственном производстве (прежде всего на продукцию топливно-энергетического комплекса) и на сельскохозяйственные машины и оборудование. [2]
Основными направлениями дальнейшего увеличения объемов производства и повышения эффективности возделывания зерновых культур является последовательная интенсификация на базе развития химизации и мелиорации, внедрения прогрессивных технологий выращивания и уборки зерна, применение новых более продуктивных сортов и гибридов зерновых культур. Немаловажное значение в повышении эффективности производства зерна отводится выбору каналов реализации, повышению качества продукции, государственной поддержке зернового производства, а также росту материальной заинтересованности при выращивании зерновых культур.
Основными методами экономико-статистического анализа эффективности производства зерна являются: статистическое наблюдение, табличный метод, сводка и группировка, абсолютные и относительные величины, средние величины, индексный и дисперсионный методы, корреляционно-регрессионный анализ.
На первом этапе статистического исследования, т. е. наблюдения, формируются первичные статистические данные.
Под наблюдениемпонимается научно и планомерно, систематически организованный сбор массовых данных о различных явлениях и процессах социально-экономической жизни.
Основная задача наблюдения - это обеспечение сбора достоверных, полных, массовых и сопоставимых данных об интересующем нас объекте или явлении. В практике используются две организационные формы наблюдения - отчетность и специальное статистическое наблюдение. В зависимости от охвата наблюдения они бывают: сплошные и несплошные. При сплошном наблюдении все единицы изучаемой совокупности подвергаются наблюдению. При несплошном наблюдении только часть единиц подвергается наблюдению. В результате наблюдения мы получаем показатели. Любой статистический показатель содержит количественные и качественные данные и должен иметь сведения о месте и времени действия.
Результаты статистического наблюдения представляются в виде статистических таблиц. Таблица является наглядной рациональной систематизированной формой изложения статистической информации. Основу любой статистической таблицы составляет ее макет, который образуется от пересечения строк и граф. В строках и графах располагают статистические показатели. Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы.
Подлежащее таблицы располагается слева, по строкам - это то, что мы хотели бы охарактеризовать. Сказуемое - это цифровая характеристика подлежащего, находится в графах таблицы. Обязательны заголовки таблицы, подлежащего и сказуемого, в которых должно отражаться содержание таблицы, время и место действия.
Статистическая сводка полученной информации в результате наблюдения, в широком ее понимании, предполагает систематизацию и группировку цифровых данных, характеристику образованных групп системой показателей. Группировка является важнейшим этапом статистического исследования, а также методом позволяющим уловить переход количественных изменений в качественные, выявить закономерности их развития.
Под группировкой понимаетсярасчленение данной совокупности на качественно-однородные группы с выделением типичной группы.
Качественно-однородной группойсчитается группа, которая обладает внутренней однородностью, т. е. имеет больше признаков сходства, чем различия.
Типичной группойназывается группа качественно-однородная, самая многочисленная по удельному весу определяющего признака.
Группировку можно провести двумя способами:
а) посредством разделения совокупности на однородные части;
б) путем объединения в группы единиц совокупности по типичным признакам. [3]
Абсолютной величиной называется величина, измеряющая размер общественного явления в натуральных, условно-натуральных, трудовых и стоимостных единицах измерения. Абсолютные величины могут быть индивидуальные и суммарные.
Относительная величина – это величина, получаемая от сравнения (деления) двух абсолютных величин. Относительные величины имеют такие же единицы измерения, что и абсолютные.
Средняя величина – это типический размер данной совокупности, отражающий характерные черты в среднем. Средние величины применяются в статистике в силу действия закона больших чисел.
1 следствие: Около средней величины всегда колеблется наибольшее число наблюдений.
2 следствие: При большом числе наблюдений средняя величина не становится случайной, а применяет какую-то усредненную форму и тогда наступает равенство: f=(x1, x2, x3…xn)= (x1, x2, x3,…xn), где
x – средняя величина;
x1, x2, x3– варианты.
Средняя величина рассчитывается по массовым данным.
Индекс – это относительный показатель, измеряющий изменение явления во времени или в пространстве. Прежде всего, индекс – это относительный показатель, но не каждый относительный показатель является индексом. Индексы применяются к тем величинам, которые непосредственно не поддаются суммированию. Поскольку индекс – относительный показатель, то он, получается, от сравнения двух абсолютных величин. Величина, с которой производится сравнение, называется базисной и обозначается подстрочным знаком - «0», величина, которую сравнивают, называется текущей (отчетной) и обозначается подстрочным знаком – «1». Каждый индекс состоит из двух элементов:
Индексируемой величины– той величины, которая изменяется и по которой дается название индекса;
Вес индекса– это величина, которая постоянна и по ней определяется состав индекса.
Изучая дисперсию интересующего нас признака в пределах изучаемой совокупности, мы можем рассчитать только общую дисперсию по всей совокупности в целом. Но мы лишены возможности оценить влияние отдельных факторов, определяющих колеблимость индивидуальных величин. Для того, чтобы отделить влияние каждого фактора на общую колеблимость необходимо провести группировку всей совокупности по какому-либо фактору. Тогда нужно выделить три показателя дисперсии:
1. Общая дисперсия, которая показывает колеблимость признака в целом:
2. Межгрупповую дисперсию, которая отражает вариацию признака за счет того фактора, который положен в основу группировки:
