• коэффициент сменности (отношение количества отработанных смен к количеству отработанных дней тракторным парком);
• коэффициент полезного использования рабочего времени за день, смену (отношение полезного времени работы ко времени нахождения в наряде).
Показатели интенсивной загрузки тракторного парка — это среднегодовая, среднедневная, среднесменная и среднечасовая выработка трактора. Они рассчитываются делением объема выполненных работ соответственно на среднегодовое количество тракторов, количество отработанных за год ими дней, смен и часов.
В процессе анализа необходимо изучить динамику всех перечисленных показателей, выполнение плана по их уровню, провести межхозяйственные сравнения и выявить причины изменения их величины.
После этого необходимо установить влияние факторов на объем тракторных работ.
Объем тракторных работнепосредственно зависит от среднегодового количества тракторов и среднегодовой выработки одного трактора, которая определяется количеством отработанных дней за год одним трактором и среднедневной выработкой. Среднедневная выработка трактора, в свою очередь, зависит от величины коэффициента сменности и сменной выработки. Уровень последней представляет собой произведение продолжительности смены и среднечасовой выработки. Если исключить взаимозависимые факторы, то их взаимосвязь с объемом тракторных работ может быть представлена следующим образом:
VТР=Т*Д*Ксм*П* ЧВ.
Для расчета влияния данных факторов на объем работ тракторного парка могут быть использованы все способы детерминированного факторного анализа. Произведем расчет способом цепной подстановки на основе данных табл. 9.3 путем последовательной замены планового уровня факторных показателей на фактический:
VТР 0= Т0 * Д0 * Ксм0* П0 * ЧВ0= 44*230*1,1*7*0,32= 28831эт. га;
VТР усл1= Т1 * Д0 * Ксм0* П0 * ЧВ0= 50*230*1,1*7*0,37 =32763 эт. га;
VТР усл2 = Т1 * Д1 * Ксм0 *П0 * ЧВ0= 50*250*1,1*7*0,37=35612эт. га;
VТР усл3= Т1 * Д1 * Ксм1* П0 * ЧВ0= 50*250*1,2*7*0,37=38850 эт. га;
VТР усл4 =Т1 * Д1 * Ксм1* П1 * ЧВ0= 50*250*1,2*7*0,37=38850 эт. га;
VТР1 =Т1 * Д1 * Ксм1* П1 * ЧВ1= 50*250*1,2*7*0,39=40950 эт. га.
Общее изменение объема тракторных работ составляет
∆VТР 0бщ=VТР1-VТР 0=40950-28831=12119
в том числе за счет изменения:
а) среднегодовой численности тракторов
∆VТР Т=VТРусл1 -VТР 0=35612,5-28831=6781,5 эт.га
б) количества отработанных дней одним трактором за год
∆VТР Д=VТРусл2-VТРусл1=35612,5-32763,5=2849 эт.га
в) коэффициента сменности
∆VТРКсм=VТРусл3 -VТРусл2=38850-35612,5=3237,5 эт.га
г) продолжительности смены (внутрисменных простоев)
∆VТР П=VТРусл4-VТРусл3=38850-38850=0 эт. га;
д) среднечасовой выработки
∆VТРЧВ=VТР1-VТРусл4= 40950-38850= 2100 эт. га
Результаты анализа показывают, какие факторы оказали положительное, а какие — отрицательное влияние на объем тракторных работ, и в какой степени. Это надо учитывать при оценке работы тракторного парка и определении резервов повышения эффективности его использования.
Правильное использование тракторного парка также может повлиять на урожайность зерновых культур. Для определения влияния МТП на резерв повышения урожайности зерновых воспользуемся множественным корреляционным анализом, результаты которых будут служить в качестве нормативов для оценки работы тракторного парка.
По данным семи лет исследования построим регрессионную модель урожайности, где:
У – урожайность зерновых культур (ц/га);
Х1 – число колесных тракторов приведенной мощности на 100 га.;
Х2 – число зерноуборочных комбайнов на 100 га.;
Х3 – число орудий поверхностной обработки на 100 га.;
Х4 – количество удобрений расходованных на 1 га. (т).;
Х5 - количество химических средств защиты растений(ц);
Таблица 17. Показатели количества МТП и удобрений.
| Года | у | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 |
| 1999 | 12,50 | 3,46 | 1,59 | 9,7 | 0,59 | 0,2 |
| 2000 | 11 | 2,16 | 1,36 | 10,3 | 0,31 | 0,17 |
| 2001 | 11,3 | 2,36 | 1,78 | 8,6 | 0,4 | 0,21 |
| 2002 | 12,1 | 3,15 | 2,0 | 9,9 | 0,36 | 0,14 |
| 2003 | 12,4 | 2,4 | 1,87 | 10,0 | 0,42 | 0,08 |
| 2004 | 11,8 | 2,17 | 2,08 | 9,6 | 0,14 | 0,31 |
| 2005 | 12 | 2,12 | 1,79 | 10,1 | 0,23 | 0,27 |
Таблица 18. Матрица парных коэффициентов.
| Столбец 1 | Столбец 2 | Столбец 3 | Столбец 4 | Столбец 5 | Столбец 6 | ||
| Столбец 1 | 1 | ||||||
| Столбец 2 | 0,589857 | 1 | |||||
| Столбец 3 | 0,399572 | -0,01124 | 1 | ||||
| Столбец 4 | 0,199694 | -0,04617 | -0,25401 | 1 | |||
| Столбец 5 | 0,408997 | 0,755495 | 0,87133 | -0,17213 | 1 | ||
| Столбец 6 | -0,21643 | 0,93078 | 0,196542 | -0,22891 | -0,57839 | 1 | |
Для того чтобы выявить парные коэффициенты находим показатели в матрице больше значения 0,8 и оставляем фактор наиболее значимый с экономической точки зрения.
Далее проводим регрессионный анализ, то есть уменьшение наблюдаемых факторов. И получаем уравнение регрессии:
Y = 10,42 + 0,7 Х1 - 0,59 Х2 - 0,62Х3
Для практического использования моделей регрессии очень важна их адекватность, т. е. соответствие фактическим статистическим данным.
Корреляционный и регрессионный анализ обычно (особенно в условиях так называемого малого и среднего бизнеса) проводится для ограниченной по объему совокупности. Поэтому показатели регрессии и корреляции — параметры уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей.
При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверки значимости (существенности) каждого коэффициента регрессии. При этом выясняют насколько вычисленные параметры характерны для отображения комплекса условий: не являются ли полученные значения параметров результатами действия случайных причин.
Значимость коэффициентов простой линейной регрессии осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента. В данном исследовании tкрит= 0,727 все значения которые меньше tкрит. вычеркиваются. И после выбытия не значимых коэффициентов уравнение имеет следующий вид:
Y = 10,42 + 0,7 Х1
Далее определяем критерий Фишера и сравниваем его с Fнабл. (таблица дисперсионный анализ, приложение №6 ).
Fнабл. > Fкритич. (0,55 < 6,25) – это означает, что уравнение не значимо. Такой же вывод можно было бы сделать рассмотрев R- квадрат – коэффициент детерминации он показывает % изменения выходного фактора Y и зависит от факторов находящихся в уравнении, другими словами на сколько сильно зависит Y от тех оставшихся в уравнении активных факторов ( точность модели) и дает экономическую интерпретацию всего уравнения в целом. Если R- квадрат < 0,5, то это говорит о том что в уравнении уже не хватает факторов которые могли бы повлиять на Y или их очень мало, в нашем случае R- квадрат = 0,36.
Но не смотря на это, исходя из полученного уравнения можно сделать вывод, что увеличение количества колесных тракторов приведенной мощности на 1%, влечет за собой увеличение урожайности зерновых культур на 0,7 ц/га.
Анализ материалов, полученных в хозяйстве, по структуре машинно-тракторного парка и механизмам его эксплуатации, позволяет нам, с достаточной долей достоверности определить, что в изучаемом хозяйстве структура машинно-тракторного парка является рациональной. Но, из представленных материалов, очевидно, что некоторые агрегаты используются крайне не эффективно, большой частью – простаивают. Прицепные агрегаты не имеют свойств подвижных модулей. Себестоимость использования большинства механизмов чрезвычайно высока, и, в связи с удорожанием ГСМ, продолжает нарастать.
Наши вычисления показали, что эффективность использования МТП в изученном хозяйстве достигает 77,3% и продолжает снижаться, что может привело к неоправданным затратам и повышению себестоимости (на ~ 12,2%) 1-км пробега.
При существующих площадях, способах их использования и объемах производства сельскохозяйственной продукции, оптимальных для изучаемого хозяйства, в сочетании с прогрессирующим ростом цен на ГСМ рассмотрим особенности использования техники в сельском хозяйстве и способы решения возникающих при этом проблем.
Особенности использования техники:.
· Необходимость соблюдения обозначенных в технологических картах сроков выполнения работ.