Статистическое изучение и анализ производительности труда в животноводстве в Ачинской зоне

Курсовой проект 60стр., 11 источников, 17 табл., 4 табл. в приложении.
УРОВЕНЬ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА, ВАЛОВАЯ ПРОДУКЦИЯ, СПИСОЧНАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ РАБОТНИКОВ.
Объект исследования - уровень производительности труда.
База исследования – предприятия Красноярского края Ачинской зоны.
Цель работы - основной деятельностью Ачинской зоны является производство и реализация, переработка животновотноводческой продукции.
При выполнении данной курсовой работы применялись такие методы исследования как метод статистического наблюдения, метод группировок, метод абсолютных и относительных величин, корреляционно – регрессионный анализ, метод построения рядов динамики, индексный анализ.
...

СОДЕРЖАНИЕ

Введение....................................................................... 2
1 Статистическое изучение и анализ производительности труда в животноводстве... 7
1.1 Производительность труда............................................... 2
1.2 Факторы, влияющие на производительность труда............ 2
1.3 Анализ производительности труда 2
1.4 Формула производительности труда 20
2 Статистическая группировка предприятий Ачинской зоны 21
3 Корреляционно-регрессионный анализ 2
4 Динамический анализ валовой продукции, численности работников и уровня производительности труда ЗАО «Новоселовское» 33
4.1 Виды рядов динамики 234
4.2 Показатели изменения уровней ряда динамики 35
4.3 Анализ рядов динамики 36
5 Индексный анализ производительности труда ЗАО «Новоселовское» 45
5.1Общее понятие об индексах и индексном методе 45
6 Анализ структуры численности работников ЗАО «Новоселовское» 51
Заключение 55
Список литературы 56
Приложения 2
Приложение 1 –Данные по предприятиям Ачинской зоны…….…………….57
Приложение 2- Данные по предприятиям Ачинской зоны…………………...59
Приложение 3 –Корреляционно – регрессионная модель…………………….59
Приложение 4 – Вывод итогов……………………………………………….............…60.

Введение
Выбор темы курсового проекта продиктован её актуальностью на современном этапе экономического развития нашей страны, так как производительность труда влияет на качество выпускаемой продукции, величину ее себестоимости и конкурентоспособности.
Объект исследования - уровень производительности труда.
База исследования – предприятия Красноярского края Ачинской зоны.
Информационная база - послужила годовая отчетность сельскохозяйственных предприятий Ачинской зоны Красноярского края и годовая отчетность «Новоселовского» предприятия.
Целью курсовой работы является: статистическое изучение и анализ производительности труда.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
-собрать необходимую информацию по предприятиям Ачинской зоны;
-провести сводку и обработку полученных данных;
-изучить влияние факторов на уровень производительности труда;
-проанализировать полученную информацию.
Для решения данных задач будут применяться различные методы изучения статистической информации:
Массовое наблюдение, выборочное наблюдение; группировка, абсолютных и относительных величин, средних величин; корреляционно- регрессионный, ряды динамики, индексный.
После проведения исследования на основе полученных данных будут сделаны выводы.

  Производительность труда — эффективность труда. Производительность труда может измеряться количеством времени, затрачиваемым на единицу продукции либо количеством продукции, выпущенной работником за какое-то время. Пт=Q/Жт , где Q - выпуск продукции, Жт - затраты живого труда.  (7) Измеряется через два показателя: выработка (прямой показатель) и трудоемкость (косвенный). В зависимости от того, в каких единицах выражены затраты труда, может быть годовой, дневной и часовой. При измерении производительности труда трудовым методом используются нормативы времени на производство единицы продукции или продажу единицы товара:   Пm=Om/Bф, где(8)Пm - производительность труда, измеренная трудовым методом;  Оm - объем работы в единицах нормативного времени работы;  Вф - фактическое время работы.2 Статистическая группировка предприятий Ачинской зоныСтатистическая группировка– разбитие совокупности на группы, однородные по какому- то признаку. При этом различия между единицами, отнесенным к одной группе, должны быть меньше, чем между единицами, отнесенными к разным группам.Виды группировок:В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:-Типологическая группировка — представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности) -Структурная группировка — группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.-Аналитическая (факторная) группировка — позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли). Группировочный признак – признак, по которому происходит расчленение совокупности на группы. Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа.Интервал – промежуток между двумя показателями количественного группированного признака, он очерчивает количественные границы групп. На этапе статистического наблюдение мной были собраны данные по 21 предприятию Ачинской зоны. Информация представлена в Приложении 1 «Данные по предприятиям Ачинской зоны». По данным из приложения 1 был выписан факторный признак- уровень производительности труда (таблица1) и создан его ранжированный ряд (таблица 2). Таблица 1 – Ранжированный ряд по уровню производительности труда на 1 работника, тыс. руб. № предприятияПроизводительность труда, тыс. руб.129386,25459,521543,14631,52638,53645,817663,31682,813691,414807,16814,819823,716837,715870,018943,07977,1111104,6101138,6121151,6201154,881675,5 По данным из таблицы 1 был построен график.Рисунок 1 – Ранжированный ряд производительности труда Как видно из рисунка 1 группировочный признак изменяется плавно, значит, совокупность будет делиться на равные интервалы. Далее рассчитаем показатели вариации для валовой продукции на 1 рабочего. При расчете показателей вариации признака используются следующие формулы:Среднее значение признака Хср = fn, где (9)Хср – среднее значение признака; f – частота признака;n- количество предприятий.Размах вариацииR= Xmax-Xmin,где (10) Xmax – максимальное значение признака, Xmin – минимальное значение признака.Дисперсия Ϭ2= (X-Xср)2n (11)Среднее квадратическое отклонениеϬ =X-Xср2n (12) Коэффициент вариацииU = ϬXср (13)Таблица 2 - Показатели вариационного признака- уровня производительности трудаПоказательЗначениеXmax1675,5Xmin386,2Xср.916,2R1289,3ϭ82311,8Ϭ286,9ʊ31,3 Совокупность однородна, значит можно переходить к дальнейшему анализу.Число групп можно найти по формуле Стерджеса:n = 1+3,322+log10N, где n – число групп, N – число предприятий (14)n = 1+3,322+log1021 = 1+3,322+1, 13= 4Интервал определяется по формуле i=Xmax-Xminn, где (15) Xmax – максимальное значение себестоимости,Xmin – минимальное значение себестоимости,i – интервал.i= 1675,5-386,24=322,3 Далее сгруппируем предприятия, исходя из расчетов (таблица 3).Таблица 3 – Группировка предприятий по производительности труда на 1-го рабочегоГруппы по производительности трудаЧисло предприятий в группе386,2-708,59708,6-1030,971031-1353,341353,4-1675,71Итого:21Поскольку число предприятий в группе должно быть не меньше 3, объединим третью и четвертую группу (таблица 4).Таблица 4 – Вторичная группировка предприятий по производительности труда на 1-го работникаГруппы по производительности трудаЧисло предприятий в группе386,2-708,59708,6-1030,971031-1675,75Итого:21Графически интервалы представлены в гистограмме «Группировка предприятий по производительности труда»Рисунок 2 – Группировка предприятий по производительности трудаНеобходимо рассчитать показатели силы связи. Нужно рассчитать среднее значение фактора Х.После разделения предприятия на группы были рассчитаны показатели по каждой из них. Результаты предоставлены в Приложении 2 «Сводные данные по группам предприятий Ачинской зоны»На основе приложения 2 была проведена аналитическая группировка.Данные предоставлены в таблице 5.При расчетах использовались следующие формулы:УЗ - Затраты на корма на 100 гол. КРС = затраты кормапоголовье скота × 100; (16)ФО – Фондооснащенность = основные фондыпоголовье скота * 100; (17)ФВ - Фондовооруженность= основные фондычисленность рабочих; (18)4. УПЗ - Прямые затраты труда на 100 гол. = Прямая зар.платапоголовье скота * 100; (19) 5. УОТ - Оплата труда 1 работника животноводства =Фондовая зар.платачисленность рабочих; (20)Затраты на содержание =затраты ОСпоголовье* 100; (21)Выход приплода =приплодпоголовье скота *100; (22)Энеговооруженность =энергет. мощностьчисленность рабочих; (23)Энергоснащенность =энергет.мощностьпоголовье *100. (24)Таблица 5- Аналитическая группировка предприятий Ачинской зоныГруппы по пр-ти трудаЧисло предприятий в группеВП на 1 раб., тыс. руб.Затраты на корма, тыс. руб.на 100 гол.Фондооснащенность, тыс.руб на 100голФондовооруженность, тыс.рубПрямые затраты труда, тыс.чел.часОплата труда, тыс. рубЗатраты на содержание ОС, тыс.руб.Коэффициент расплодаНа1Энерговооруженность, л.сЭнергооснащенность, л.с1гр.9607,51425,785382027,71,4122,8249,154,9268,81131,72гр. 7922,31549,38446,72290,50,6138,3327,641,6203,2749,53гр.51554,24183,598372540,81,6142,5654,550,3246,9955,8В среднем21916,22025,48758,32231,11,1132,7362,348,5238,9937,6Аналитическая группировка показывает, что между производительностью труда и затратами на корма, оплатой труда, затратами на содержание, имеется прямая зависимость. Т.е. чем выше производительность труда, тем выше будут затраты на корма, на оплату труда, на затраты на содержание. Между производительностью труда и выходом приплода (на 100 гол.) имеется обратная зависимость. Между производительностью труда и фондоснащенностью, фондовооруженностью, прямыми затратами, энерговооруженностью и энергоснащенностью зависимость не выявлена.3 Корреляционно-регрессионный анализРассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей. Постановка задачи регрессионного анализа формулируется следующим образом. Имеется совокупность результатов наблюдений. В этой совокупности один столбец соответствует показателю, для которого необходимо установить функциональную зависимость с параметрами объекта и среды, представленными остальными столбцами. Требуется: установить количественную взаимосвязь между показателем и факторами. В таком случае задача регрессионного анализа понимается как задача выявления такой функциональной зависимости y = f (x2, x3, …, xт), которая наилучшим образом описывает имеющиеся экспериментальные данные.  Допущения: - количество наблюдений достаточно для проявления статистических закономерностей относительно факторов и их взаимосвязей;  - обрабатываемые данные содержат некоторые ошибки (помехи), обусловленные погрешностями измерений, воздействием неучтенных случайных факторов; - матрица результатов наблюдений является единственной информацией об изучаемом объекте, имеющейся в распоряжении перед началом исследования. .  Функция f (x2, x3, …, xт), описывающая зависимость показателя от параметров, называется уравнением (функцией) регрессии. Термин «регрессия» (regression (лат.) – отступление, возврат к чему-либо) связан со спецификой одной из конкретных задач, решенных на стадии становления метода.  В общем случае для стандартизованных данных функциональную зависимость показателя от параметров можно представить в виде: y = f (x1, x2, …, xm) + e, где (25) f - заранее не известная функция, подлежащая (определению);  e- ошибка аппроксимации данных. Указанное уравнение принято называть выборочным уравнением регрессии. Это уравнение характеризует зависимость между вариацией показателя и вариациями факторов. А мера корреляции измеряет долю вариации показателя, которая связана с вариацией факторов. Иначе говоря, корреляцию показателя и факторов нельзя трактовать как связь их уровней, а регрессионный анализ не объясняет роли факторов в создании показателя.  Для проведения анализа из 10 показателей я выбрала 3: затраты на корма, уровень оплаты труда, затраты на содержание ОС, так как именно с эти показатели имеют наиболее сильную связь с факторным показателем. Рассчитаем данные показатели для каждого предприятия. Результативный фактор обозначим за Y, а фактический за X.У – Уровень производительности труда, тыс. руб.;Х1 - Затраты на корма на 100 гол., тыс. руб.;Х2 –Уровень оплаты труда, тыс. руб.;Х3 – Затраты на содержание ОС, в расчете на 100 гол., тыс. руб.;Результаты расчетов предоставлены в приложении 3 «Корреляционно-регрессионная модель» По данным из приложения 3 проведем корреляционно-регрессионный анализ. Коэффициент множественной корреляции показывает тесноту связи между уровнем производительности труда и фактическими показателями. В данном случае он равен 0,47 связь умеренная.Коэффициент множественной детерминации показывает часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием всех включенных в модель факторов. В данном случае он равен 0,23. Это значит, что результативный признак на 23% зависит от включенных признаков, а на остальные 77% зависит от других факторов.Оценим достоверность коэффициентов регрессии по t- критерию Стьюдента. Если t факт > t табл то говорят о достоверности коэффициентов регрессии. В нашей задаче t табл = 2,086, а t факт при всех коэффициентах больше этого значения, следовательно полученные коэффициенты регрессии достоверны.Чтобы проследить какой фактор оказывает наибольшее влияние на изменение уровня производительности труда, рассчитаем коэффициенты эластичности. Коэффициенты эластичности показывают. На сколько процентов изменится результативный признак, при изменении факторного признака на 1% и определяется по формуле:℈i= aixiy (26) ℈1=0,12025,4916,2 =0,2 ℈2=0,8132,7916,2 =0,1 ℈3=0,2362,3916,2 =0,008 Чтобы проследить какой фактор оказывает наибольшее влияние на изменение уровня производительности труда, рассчитаем коэффициенты β. Коэффициенты β показывают. На сколько стандартных отклонений изменится вариация результативного признака, если у соответствующего данному β-коэффициенту фактора вариация увеличится на одно стандартное отклонение, при фиксированном положении остальных факторов и определяется по формуле:βi=aiϬxiϬy (27)β1=0,1*2089,6916,2=0,2β2=0,8*48,8916,2=0,4β3=0,2485,5916,2=0,1Наиболее значимым фактором влияющим на изменение уровня производительности труда является валовая продукция.По результатам анализа построим уравнение регрессии.Y =а0+а1х1+а2х2+а3х3 Y=803,3+0,1а1+0,8а2+0,2а3Коэффициент регрессии при первом факторе а1=0,1 показывает, что при увеличении затрат на корма на 100 гол., уровень производительности труда увеличивается на 0,1 тыс. руб. Коэффициент а2=0,8 показывает, что при увеличении уровня оплаты труда, уровень производительности труда увеличивается на 0,8 тыс. руб. Коэффициент а3= 0,2 показывает, что при увеличении затрат на содержание ОС в расчете на 100 гол., уровень производительности труда увеличивается на 0,2 тыс. руб.Проверим существенность уравнения регрессии по F- критерию Фишера. Если F факт > F табл то уравнение регрессии существенно. В данном случае F табл = 3, 49, а F факт = 3,65. Таблица 7 – Расчёт прогнозного уровня производительности труда одного работника по уравнению регрессииа0=803,3а1=0,1а2=0,8а3=0,2Y=803,3+0,1а1+0,8а2+0,2а3При Xmax7898,2206,92133,7У=2185,38При Xmin77012,839,5У=898,44При Xср2025,41,1362,3У=1079,18Х17898,21,1362,3У=1666,46Х22025,4206,9362,3У=1243,82Х32025,41,12133,7У=1433,46При максимальных значениях уровень производительности труда составляет 2185,38. При минимальных составляет 898,44. При средних значениях составляет 1079,18. 4 Динамический анализ валовой продукции, численности работников и уровня производительности труда ЗАО «Новоселовское»Ряды динамики представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенного в хронологическом порядке.Каждый динамический ряд содержит две составляющие:1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.Правильное построение рядов динамики предполагает выполнение ряда требований:-все показатели ряда динамики должны быть научно обоснованными, достоверными;-показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по времени, т.е. должны быть исчислены за одинаковые периоды времени или на одинаковые даты;-показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по территории;-показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по содержанию, т.е. исчислены по единой методологии, одинаковым способом;-показатели ряда динамики должны быть сопоставимы по кругу учитываемых хозяйств. Все показатели ряда динамики должны быть приведены в одних и тех же единицах измерения.Статистические показатели могут характеризовать либо результаты изучаемого процесса за период времени, либо состояние изучаемого явления на определенный момент времени, т.е. показатели, могут быть интервальными (периодическими) и моментными. Соответственно первоначально ряды динамики могут быть либо интервальными, либо моментными. Моментные ряды динамики в свою очередь могут быть с равными и неравными промежутками времени.Первоначальные ряды динамики могут быть преобразованы в ряд средних величин и ряд относительных величин (цепной и базисный). Такие ряды динамики называют производными рядами динамики.4.1 Виды рядов динамикиРяды динамики классифицируются  по следующим основным признакам:По времени — ряды моментные и интервальные, которые показывают уровень явления на конкретный момент времени или на определенный его период. Сумма уровней интервального ряда дает вполне реальную статистическую величину за несколько периодов времени, например, общий выпуск продукции, общее количество проданных акций и т.п. Уровни моментного ряда, хотя и можно суммировать, но эта сумма реального содержания, как правило, не имеет. Так, если сложить величины запасов на начало каждого месяца квартала, то полученная сумма не означает квартальную величину запасов.По форме представления — ряды абсолютных, относительных и средних величин.По интервалам времени — ряды равномерные и неравномерные (полные и неполные), первые из которых имеют равные интервалы, а у вторых равенство интервалов не соблюдается.По числу смысловых статистических величин  —  ряды изолированные и комплексные (одномерные и многомерные). Первые представляют собой ряд динамики одной статистической величины (например, индекс инфляции), а вторые — нескольких (например, потребление основных продуктов питания). 4.2 Показатели изменения уровней ряда динамикиАнализ рядов динамики начинается с определения того, как именно изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются, или остаются неизменными) в абсолютном и относительном выражении. Чтобы проследить за направлением и размером изменений уровней во времени, для рядов динамики рассчитывают показатели изменения уровней ряда динамики:-абсолютное изменение (абсолютный прирост);-относительное изменение (темп роста или индекс динамики);-темп изменения (темп прироста).Все эти показатели могут определяться базисным способом, когда уровень данного периода сравнивается с первым (базисным) периодом, либо цепным способом – когда сравниваются два уровня соседних периодов.Базисное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и первого уровней ряда, определяется по формуле (28)Оно показывает, на сколько (в единицах показателей ряда) уровень одного (i-того) периода больше или меньше первого (базисного) уровня, и, следовательно, может иметь знак «+» (при увеличении уровней) или «–» (при уменьшении уровней).Цепное абсолютное изменение представляет собой разность конкретного и предыдущего уровней ряда, определяется по формуле (29)Оно показывает, на сколько (в единицах показателей ряда) уровень одного (i-того) периода больше или меньше предыдущего уровня, и может иметь знак «+» или «–».4.