|
177 По актическим данным практически 64-х хозяйств республики, занимающихся сельскохозяйственным производством разработана модель множественной корреляции. Исследована зависимость валовой продукции (у) хозяйств в сопоставимых ценах 1990 г. от следующих факторов: Xj количество условных голов скота на 100 га сельскохозяйственных угодии; х2дозы внесения минеральных удобрений на 100 га пашни, ц д.в. х3. бонитировочный балл оценки пашни в хозяйстве; х4численность среднегодовых работников в хозяйстве, чел. Х5наличие основных производственных фондов в хозяйстве, тыс. руб. Модель выведена на персональном компьютере при помощи программы Statistica 7.0 по данным республики. Исходные данные для экономико-математического моделирования представлены в таблице 67. Из расчетных данных видно, что выбранные факторы в целом влияют на производство валовой продукции. Коэффициент множественной корреляции R= 0,735. Модель имеет следующий вид: У = 31174,4 + 315,9Х,+ 36,5 Х2+473,2 Х3+1277,9 Х4 Влияние каждого фактора в отдельности определяется коэффициентом регрессии из данной модели и коэффициентом парной корреляции: Zyxj = 0,311; Zyx2=0,092; Zyx3=0,545; Zyx4=0,488. Из коэффициентов парной корреляции видно, что наибольшее влияние на выход валовой продукции оказывает развитие отрасли животноводства, качество земли и наличие рабочей силы (хь х3 и х4). Тем не менее параметры х2 и Х5 (внесение минеральных удобрений и оснащенность хозяйств основными производственными фондами) используются активно для формирования высокоэффективного производства и их целесообразно исключить из модели. |
213 В связи с этим, нами определены коэффициенты регрессии обеспеченности трудовыми ресурсами, оснащенности основными производственными фондами сельскохозяйственного назначения, наличия скота и птицы, уровня внесения минеральных удобрений и бонитировочной оценки сельскохозяйственных угодий по их влиянию на объемы сельскохозяйственной продукции. Получив уравнение регрессии, нами определены перспективные параметры объема сельскохозяйственной продукции по прогнозу на 2000-2002 гг. и на период до 2005 и 2010 годов по хозяйствам, сельскохозяйственным зонам и районам Карачаево-Черкесской республики. Прогноз основных показателей эффективности использования земли в Карачаево-Черкесской республике реализован методом моделирования. По фактическим данным практически 64-х хозяйств республики, занимающихся сельскохозяйственным производством разработана модель множественной корреляции. Исследована зависимость валовой продукции (у) хозяйств в сопоставимых ценах 1983 г. от следующих факторов: Xi количество условных голов скота на 1 0 0 га сельскохозяйственных угодий; х2дозы внесения минеральных удобрений на 1 0 0 га пашни, ц д.в. х3. бонитировочный балл оценки пашни в хозяйстве; х4численность среднегодовых работников в хозяйстве, чел. х4наличие основных производственных фондов в хозяйстве, тыс. руб. Модель выведена на персональном компьютере при помощи программы множественного корреляционно-регрессионного анализа (KRA) по данным 64 сельскохозяйственных предприятий республики. Исходные данные для экономико-математического моделирования представлены в таблице 4.2. Таблица 4.2 Исходные данные для экономико-математической оценки производства сельскохозяйственной продукции в хозяйствах КЧР ( в среднем за 1995 214 2 0 0 0 гг.) на 1 0 0 гасельскохозяйственных угодий объем численОСНОВУсловВнесено БонитиРайоныи зоны валовой ность НЫХ ных удобрений ровочная продукработнифондов голов на 1 0 0 га оценка ции,тыс. ков,чел. тыс.руб пашни,ц пашни. руб. Д .в. баллов Равнинно-степная Адыге-Хабльский 266,3 7,8 605 127 92,6 64 Прикубанский 286,0 6 , 1 320 203 74,8 64 В среднем 276,1 Низкогорная У-Джегутииский 96,0 4,2 248 2 1 , 2 20,4 58 Зелснчукский 63,2 4,4 152 20,9 40,7 56 Хабезский 139,3 5,3 748 2 0 , 1 50,5 60 В среднем 131,2 Горная Карачаевский 45,6 1,9 133 15,8 86,9 54 Урупский 64,3 2 , 6 272 31,5 24,9 56 М-Карачаевский 79,8 3,0 174 23 70,7 56 В среднем 63,2 В среднем по КЧР 156,9 4,4 331 20,7 57,7 59 По данным расчетов видно, что выбранные факторы в целом в большой влияют на производство валовой продукции, коэффициент множественной корреляции R= 0,735. Модель имеет следующий вид: У = 31174,4 + 315,9Х,+ 36,5 Х2+473,2 Х3+1277,9 Х4 Влияние каждого фактора в отдельности определяется коэффициентом регрессии из данной модели и коэффициентом парной корреляции: Zyxi = 0,311; Zyx2=0,092; Zyx3=0,545; Zyx4=0,488. Из коэффициентов парной корреляции видно, что наибольшее влияние на выход валовой продукции оказывает развитие отрасли животноводства, качество земли и наличие рабочей силы (хь х3 и х4). Тем не менее параметры Х2 и Х5 (внесение минеральных удобрений и оснащенность хозяйств основными производственными фондами) используется активно для формирования высокоэффективного производства и их целесообразно исключить из модели. Полученные коэффициенты регрессии дают возможность рассчитать новые параметры у, если подставить другие значениях. В связи с этим нами выполнен прогноз производства сельскохозяйственной продукции на период 2000 -2002 гг. и до 2005 2010 гг. (Таблица 4.3). Анализ данных таблицы показывает, что темпы роста объемов сельскохозяйственной продукции, определение ее перспективных параметров с учетом различных факторов интенсификации сельскохозяйственного производства имеют определяющее значение для использования земельных ресурсов. Главное условие рационального использования пахотных земель оптимизация структуры посевных площадей и освоение правильных севооборотов. Рациональная структура посевных площадей должна обеспечивать наиболее полное использование биологического и экономического потенциала земель, получение максимального количества товарной продукции при минимуме затрат труда и средств, возможность организации научно обоснованной системы севооборотов, расширенное воспроизводство плодородия почв, защиту их от эрозии и дефляции с учетом почвенных и климатических условий, качества почв, трудовых и материальных ресурсов, рельефа и специализации хозяйства, уровня товарности продовольственных продуктов и сырья. 215 |