ПланВведение
Раздел 1.Анализ результатов производственной деятельности предприятия
1.1 Общая характеристика предприятиястроительной отрасли
1.2 Расчёт показателей динамикиизучаемых экономических явлений
1.3 Определение тенденции динамикиизучаемых показателей
1.4 Индексный факторный анализизучаемых показателей
Раздел 2. Определение взаимосвязей ивзаимозависимостей между экономическими показателями предприятия
2.1 Характеристика и экономическийанализ изучаемых показателей
2.2 Установление наличия и характеравзаимосвязи между изучаемыми признаками
2.3 Построение корреляционныхуравнений
2.4 Оценка силы корреляционной связи
Выводы
Графическое приложение
Список используемой литературы
Введение
Цель расчетно-графической работы – провести статистический анализпроизводственно-хозяйственной деятельности предприятия, изучить особенностипрактической работы по статистике на предприятиях строительной отрасли иприобрести навыки использования статистических методов в анализепроизводственно-хозяйственной деятельности предприятия. Именно статистическиеметоды позволяют разработать эффективную стратегию развития предприятия, чтоявляется одной из главных задач экономиста, на основе прогнозирования динамикиосновных показателей и соотношений между ними. Анализпроизводственно-хозяйственной деятельности направлен на оценку её эффективностии рациональности использования сырьевых, трудовых, финансовых и других ресурсовпредприятия, выявление резервов производства, подготовку аналитической базы дляпринимаемых управленческих решений.
Анализ позволяет не только выявить отклоненияанализируемых показателей от намеченного (ожидаемого, планового и т.п.) уровня,но и установить причины отклонений, качественную связь между изучаемымихарактеристиками.
В каждый данный момент времени показатели работыпредприятия имеют определенные количественные характеристики, между нимисуществуют определенные количественное соотношение. Изменяются размеры явлений,изменяются количественные соотношения как между этими явлениями, так и междупризнаками одного и того же явления. Вот эта количественная сторона явлений исоставляет предмет статистической науки. Но статистика позволяет изучить нетолько количественную сторону явления, сколько количество в связи с егокачественным содержанием. Данные статистики в размерах и количественныхотношениях экономических явлений имеют очень большое значение. Они широкоиспользуются для решения множества практических вопросов, например, для оценкиэффективности использования различных ресурсов, определения закономерностейизменения изучаемых явлений и структуры исследуемых объектов, определенияпричин изменения отдельных показателей работы предприятия и способов выявленияпричинно-следственных связей, и на основе проведенного анализа – для поискарезервов повышения эффективности производственно-финансовой деятельностипредприятия и путей их использования.
Даннаярасчетно-графическая работа поможет закрепить все знания, полученные налекциях, практических занятиях, а также при самостоятельной работе слитературой по курсу «Статистика». Тематика расчетно-графической работы состоитиз рассмотрения двух разделов: 1. Анализ результатов производственнойдеятельности предприятия; 2. Определение взаимосвязей и взаимозависимостеймежду экономическими показателями предприятия. В конце работы будут приведенывыводы из проведённых исследований и даны основные рекомендации о способахповышения эффективности и рентабельности производства. Будет графическипроиллюстрирована динамика основных статистических показателей.
производственный хозяйственный статистический анализ
Раздел 1. Анализ результатовпроизводственно-хозяйственной деятельности предприятия
1.1 Общаяхарактеристика предприятия строительной отрасли
Строительство,как отрасль материального производства существенно отличается от другихотраслей народного хозяйства. Это объясняется особым характером продукции, условиямивложения денежных средств, их основания и возврата, методами организации иуправления строительным процессом, особенностями технологии строительногопроизводства.
Строительноепредприятие – это предприятие, которое действует в сфере строительства иосуществляет научные, экспериментальные, изыскательные и проектные работы,добычу сырьевых ресурсов и их переработку, изготовление материалов, изделий иконструкций, возведение всех видов зданий и сооружений, транспортноеобслуживание. Деятельность строительных предприятий обеспечивается наличием вих распоряжении необходимых ресурсов: людских, денежных, материальных,энергетических, с помощью которых создаётся продукция. Одним из основныхпоказателей производственно хозяйственной деятельности строительногопредприятия является продукция строительного предприятия – это материальныеценности, созданные в результате деятельности строительного предприятия.Продукция может относиться к категории «конечной» (законченные и сданные вэксплуатацию здания и сооружения) или к «промежуточной» — изделия предприятийстройиндустрии, отдельные виды работ, части зданий и др.
Строительныеорганизации – это строительные предприятия, осуществляющие возведение,реконструкцию, капитальный ремонт зданий и сооружений, монтаж оборудования.
Такимобразом, различают такие задачи строительных организаций:
1. Новое строительство – строительство зданий, сооружений на новыхплощадках или на площадках после сноса старых зданий;
2. Расширение производства предприятий– это строительство вторыхи последующих очередей определённых предприятий;
3. Техническое перевооружение– полное или частичноеперевооружение действующих предприятий без увеличения площадей этихпредприятий;
4. Реконструкция– переоборудование и переустройстводействующих предприятий с увеличением производственных площадей.
5. Капитальный ремонт– это восстановление зданий исооружений амортизировавшихся в процессе эксплуатации.
В целомстроительная организация состоит из следующих компонентов:
1. Организация-заказчик планирует и финансирует строительство,осуществляет технический надзор за строительством, поставляет оборудование,эксплуатирует результаты строительства;
2. Организация-проектировщикразрабатывает проектстроительства: архитектуру, технологию и т.д.; осуществляет авторский надзорнад строительством, проектировщик отвечает за правильность составления сметы,за качество и уровень, принятых технических решений;
3. Генеральный подрядчик организовывает и отвечает за строительствов целом, за качество выполняемых работ, за соблюдение срока работ;
4. Субподрядчик отвечает за узкий спектр работ – только за работы,которые ему поручены организацией генподрядчик.
Основнойцелью строительных организаций является удовлетворение потребностей населения встроительной продукции и получение прибыли, так как за счёт прибыли предприятиеможет развиваться и получение прибыли является важнейшим условиемконкурентоспособности предприятия.
Прибыль – эторазница между суммарной выручкой, или суммарными поступлениями, которыеполучает предприятие от продажи своей продукции, и суммарными экономическимииздержками, которые несёт предприятие для того, чтобы произвести и реализоватьэту продукцию. Общие экономические издержки оценивают все использованные впроцессе производства ресурсы в соответствии с принципом альтернативныхиздержек. Выручка напрямую зависит от цен и объёма выпускаемой продукции, аобъём продукции зависит, прежде всего, от количества трудовых ресурсов и отпроизводительности труда одного работника.
В первомразделе курсовой работы будут рассмотрены такие показатели работы строительногопредприятия как численность работников, ввод в действие жилья,производительность труда 1 работника, среднемесячная заработная плата и объемСМР в ценах текущего года.
Численностьработников – число работников предприятия ( среднесписочная численностьработников), определяется за период более одних суток путём деления суммарнойсписочной численности работников за календарный день отчётного периода на числокалендарных дней отчётного периода.
Ввод в действие жилья (объём работ) – количественныйпоказатель, который характеризует объём работ выполненный строительнойорганизацией по основной деятельности (производство строительных конструкций,строительство жилых объектов).
Объем СМРв ценах текущего года – это количественный показатель, которыйхарактеризует объем строительно-монтажных работ, выполненных строительнойорганизацией.
Заработнаяплата — вознаграждение, которое предприятие (фирма) обязано выплатитьрабочим и служащим за их труд соразмерно его количеству и качеству поустановленным в договоре (контракте) и законе нормам.
Производительностьтруда — показатель эффективности использования трудовых ресурсов, трудовогофактора Измеряется количеством продукции в натуральном или денежном выражении,произведенным одним работником за определенное время (час, день, месяц, год).
Себестоимостьпродукции – текущие издержки производства и обращения, реализациипродукции, исчисленные в денежном выражении. Включают материальные затраты,амортизацию основных средств, заработную плату основного и вспомогательногоперсонала, дополнительные (накладные) расходы, непосредственно связанные,обусловленные производством и реализацией данного вида и объёма продукции. Чемменьше себестоимость продукции, тем выше прибыль предприятия, а, следовательно,повышается рентабельность предприятия.
В системеэкономических показателей себестоимости принадлежит одно из важнейших мест,т.к. она:
- отображает результатыпроизводственно-хозяйственной деятельности;
- является одним из основных элементов,которые определяют прибыль и уровень рентабельности;
- отображает характер использованияматериальных ресурсов, рабочей силы, уровень хозяйственного руководствастроительной организации, уровень культуры труда;
- является основой составляющейстоимости;
- является важным показателем приопределении экономической эффективности инвестиций в новую технику, технологию,организацию производства и других следствий.
В первойчасти первого раздела будет проанализирована динамика показателей ввода вдействие жилья и среднемесячной заработной платы за 5 лет, сделаны выводы иизображены графически полученные результаты анализа. Во второй части первогораздела будет проведён индексный анализ производительности труда.
1.2 Расчетпоказателей динамики ввода в действие жилья и среднемесячной заработной платы
Таблица 1.1Исходные данныеГоды
Ввод в действие жилья, м2 Среднемесячная заработная плата, грн. 2006 5958,16 287,59 2007 5841,45 308,43 2008 3090,57 304,26 2009 6640,67 232,37 2010 5189,16 282,38
Абсолютные показатели динамикихарактеризуютскорость изменения уровней динамического ряда и представляют собой разностьмежду сравниваемым уровнем и уровнем более раннего периода, принятым за базусравнения. Если база сравнения – предыдущий уровень, то показатель является цепным,если за базу сравнения взят начальный уровень, то показатель является базисным.
Абсолютный базисный прирост: /> (1.1)
Абсолютный цепной прирост: /> (1.2)
Абсолютное изменение имеет ту же единицу измерения,что и уровни ряда с добавлением единицы времени, за которую произошло изменение.
Относительные показатели динамики необходимы для сравнения развития разныхобъектов, особенно если их абсолютные характеристики различны. Относительныепоказатели дают возможность определить во сколько раз или на сколько процентовпроизошло изменение между данным уровнем динамического ряда и предшествующимуровнем (цепным, базисным).
Базисный темп роста:
/> (1.3)
Цепной темп роста:
/> (1.4)
Базисный темп прироста
/> или /> (1.5 а, б)
Цепной темп прироста:
/> или /> (1.6 а, б)
Сравнение абсолютного прироста и темпа прироста заодни и те же периоды времени показывают, что замедление темпов прироста невсегда сопровождается уменьшением абсолютных приростов. Поэтому, чтобыправильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают всопоставлении с показателем абсолютного прироста. Абсолютное значение одногопроцента прироста является результатом сопоставления этих величин.
/> (1.7)
Таблица1.2. Показатели динамики ввода в действиежилья за 2006-2010 гг., м2/>годы
Ввод в действие жилья, м2 Абсолютный прирост, у, м2
Темп роста, Тр, %
Темп прироста, Тпр, % Абсолютное значение1% прироста, А, м2 2006 5958,2 Б Ц Б Ц Б Ц - 2007 5841,5 -116,71 -116,71 98,04117 98,04117 -1,95883 -1,95883 59,5816 2008 3090,6 -2867,59 -2750,88 51,87122 52,90758 -48,1288 -47,0924 58,4145 2009 6640,7 682,51 3550,1 111,455 214,8688 11,45505 114,8688 30,9057 2010 5189,2 -769 -1451,51 87,09333 78,14212 -12,9067 -21,8579 66,4067
/> = y02 — y01 = 5841,5 – 5958,2= -116,71
/> = y03 — y01= 3090,6 — 5958,2= -2867,59
Dyб04 = y04-y01 = 6640,7 — 5958,2 = 682,51
Dyб05 = y05 – y01 = 5189,2- 5958,2= -769
/>= /> = -116,71
/> = y03 — y02 = 3090,6 — 5841,5 = -2750,88
/>= 98,04
Трб03= (3090,6/5958,2)*100% = 51,87%
Трц03= (3090,6/5841,5)*100% = 52,91%
Тпрб02= Тпрц02= 98,04117-100 = -1, 96%
Тпрб03 =51,87 – 100 = -48,13%
Тпрц03 =52,90758 – 100 = -47,09% и т. д.
А02 = 5958,2 /> 0,01 = 59,5816 и т. д.
Таблица 1.3. Показателидинамики среднемесячной заработной платы за 2006 — 2010 гг, грн.Годы Средне-месячная заработная плата, грн Абсолютный прирост, у, м2
Темп роста, Тр, %
Темп прироста, Тпр, % Абсолютное значение1% прироста, А, м2
Б
Ц
Б
Ц
Б
Ц 2006 287,59 - - - - - - - 2007 308,43 20,84 20,84 107,25 107,25 7,25 7,25 2,87 2008 304,26 16,67 -4,17 105,80 98,65 5,8 -1,35 3,08 2009 232,37 -55,22 -71,89 80,79 76,37 -19,201 -23,63 3,04 2010 282,38 -5,21 50,01 98,19 121,53 -1,81 21,52 2,32 /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> />
Рассмотримсоотношения между цепными и базисными показателями по данным таблиц 1.2., 1.3.:
1) Сумма цепных абсолютных приростов равна последнему базисному абсолютномуприросту, т. е. приросту за весь промежуток времени.
/> (1.8)
Дляпоказателей динамики ввода в действие жилья:
-116,71 – 2750,88 +3550,1 – 1451, 51 = -769
Длясреднемесячной заработной платы:
20,84 – 4,17 – 71,89+50,01 = -5,21
2) Произведение цепных коэффициентов роста равно базисному коэффициентуроста за весь период.
/> (1.9)
Дляпоказателей динамики ввода в действие жилья:
0,9804*0,5290*2,1486*0,7814= 0,8707
Для показателей динамикисреднемесячной заработной платы:
1,0724*0,9865*0,7637*1,2153= 0,9819
Определимсредние показатели динамики: средний абсолютный прирост, средний темп роста,средний темп прироста и средний уровень ряда.
Этипоказатели необходимы при обобщении характеристик тенденции за определённыйпериод и незаменимы при сравнении развития за неодинаковые по длительностиотрезки времени, при выборе аналитического выравнивания тренда.
Среднийабсолютный прирост:
/> (1.10)
Средний темпроста:
/> (1.11)
Средний темпприроста:
/> (1.12)
Таблица 1.4.Средниепоказатели динамикиПоказатель Ввод в действие жилья Среднемесячная заработная плата Средний абсолютный прирост -192,25 -1,27 Средний темп роста 96,60 99,94 Средний темп прироста -0,04 -0,06
Вывод:за анализируемый период 2006- 2010гг. ввод в действие жилья в среднем снизился на192,25м2 или на 0,04%. Среднемесячная заработная плата снизилась на1,27 грн. или на 0,06%.
1.3 Определениетенденций динамики ввода в действие жилья и среднемесячной заработной платы
Сглаживаниес помощью скользящих средних
Скользящаясредняя позволяет сгладить колебания отдельных уровней динамического ряда идовольно отчётливо выявить тенденцию развития показателей. Этот метод являетсяэмпирическим приёмом предварительного анализа.
Таблица 1.5.Расчётскользящих средних ввода в действие жилья за 2006-2010 гг., м2/>Годы
Ввод в действие жилья, м2 Скользящая сумма
Скользящая средняя 2006 5958,2 - - 2007 5841,5 14890,18 4963,393 2008 3090,6 15572,69 5190,897 2009 6640,7 14920,4 4973,467 2010 5189,2 - -
Вывод: анализируяпредварительные данные по скользящим средним показателей ввода в действие жильяможно сделать предварительные выводы о том, что эти показатели подчиняютсяуравнению параболы.
Таблица 1.6. Расчётскользящих средних среднемесячной заработной платы за 2006 — 2010 гг., грн.Годы Среднемесячная заработная плата, грн.
Скользящая сумма
Скользящая средняя
2006 287,59 - - 2007 308,43 900,28 300,0933 2008 304,26 845,06 281,6867 2009 232,37 819,01 273,0033 2010 282,38 - -
Вывод: анализируяпредварительные данные по скользящим средним показателей среднемесячнойзаработной платы можно сделать предварительные выводы о том, что эти показателиподчиняются уравнению прямой, при чем заметна тенденция к понижению.
Методаналитического выравнивания
Для тогочтобы представить количественную модель, выражающую общую тенденцию измененийуровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравниваниеряда динамики. В этом случае фактические уровни заменяются уровнями,вычисленными на основе определённой кривой. Предполагается, что она отражаетобщую тенденцию изменения во времени изучаемого показателя. При этомвыравнивании динамического ряда закономерно изменяющийся уровень изучаемогопоказателя оценивается как функция времени: Yt= f(t). Выбор формы кривой вомногом определяет результаты экстраполяции тренда, поэтому основная задачаэтого метода состоит в выборе аналитического уравнения, которое наилучшимобразом будет описывать тенденцию динамики изучаемых показателей.
Рассмотрим аналитическоевыравнивание ряда динамики по прямой, которая описывается уравнением вида:
/> (1.13)
Длявычисления параметров тренда воспользуемся методом наименьших квадратов.Оптимизация данного метода состоит в минимизации суммы квадратов отклоненийфактических уровней ряда от выровненных уровней. Для каждого типа тренда МНКдаёт систему нормальных уравнений, разрешив которую вычисляются параметрытренда.
Разрешающаясистема нормальных уравнений метода аналитического выравнивания по прямой имеетвид:
/>/> , (/>) />
Аналитическоевыравнивание ряда динамики по параболе описывается уравнением вида:
/> (1.14)
Разрешающаясистема нормальных уравнений метода аналитического выравнивания по параболеимеет вид:
/>/>,(/>)
/> , где b0, b1 и b2 — параметры уравнений
Таблица №1.7 Аналитическоевыравнивание ввода в действие жилья по прямойгоды
Ввод в действие жилья, м2
ti
Yiti
Ti2
Yt
yi-yt
(yi-yt) 2 2006 5958,2 -2 -11916,3 4 5491,758 466,442 217568,1 2007 5841,5 -1 -5841,45 1 5417,88 423,62 179453,9 2008 3090,6 5344,002 -2253,4 5077821 2009 6640,7 1 6640,67 1 5270,124 1370,576 1878479 2010 5189,2 2 10378,32 4 5196,246 -7,046 49,64612 Итого 26720,01 -738,78 10 26720 0,19 7353371
Значениепараметров уравнения прямой рассчитывается следующим образом:
/> b=(Syi)/n=26720,01/5 =5344,002
, />
Для данногоуравнения b0– показатель среднего уровнядинамического ряда, т.к. вычислительная формула этого параметра совпадает сформулой простой арифметической. b1 –линейный коэффициент регрессии, показывающий направление тренда, в данномслучае b1 /> показывает тенденцию сниженияуровней динамического ряда, что видно визуально из таблицы 1.7.
Таким образом,уравнение прямой имеет вид:
/>
Таблица 1.8 Аналитическоевыравнивание ввода в действие жилья по параболегоды
Ввод в действие жилья, м2 ti Yi*ti
Ti2
yi*ti2
Ti4
Yt
Yi — Yt
(yi-yt)2 2006 5958,2 -2 -11916,3 4 23832,8 16 6010,592 -52,392 2744,922 2007 5841,5 -1 -5841,45 1 5841,5 1 5158,473 683,027 466525,9 2008 3090,6 4825,18 -1734,58 3008768 2009 6640,7 1 6640,67 1 6640,7 1 5010,713 1629,987 2656858 2010 5189,2 2 10378,32 4 20756,8 16 5715,072 -525,872 276541,4 Итого 26720,01 -738,78 10 57071,8 34 26720,03 6411438
Значениепараметров уравнения параболы рассчитываются следующим образом:
/>, />,
/>
/>5b0= 26720,01– 10b2 b2 = 259,413
57071,8 = 2(26720,01 – 10b2) + 34b2/> ,
/>
Такимобразом, /> , /> , />
Уравнениепараболы имеет вид:
/>
Так какосновной целью аналитического выравнивания является экстраполяция,следовательно, требуется выяснить какое из уравнений прямой или параболы –лучше описывает тенденцию динамики среднесписочной численности работников, дляэтого рассчитаем среднюю квадратическую ошибку уравнения тренда и коэффициентвариации:
/> , (1.15)
где n – число уровней ряда, m – число параметров в уравнениитренда ( для прямой m=2), /> - соответственно фактическое ирасчётное значения уровней динамического ряда.
/>
где /> — средний уровеньдинамического ряда. (1.16)
Для уравнения прямой:
n = 5, m = 2
/>
Для уравнения параболы:
n = 5, m = 3
/>
Поскольку коэффициентвариации для уравнения параболы больше, чем для уравнения прямой, то уравнениепрямой более точно описывает основную тенденцию динамики ввода в действиежилья.
Аналогичные расчетыаналитического выравнивания по уравнению прямой и параболы для среднемесячнойзаработной платы представлены в таблицах 1.9, 1.10
Таблица 1.9 Аналитическоевыравнивание среднемесячной заработной платы по прямойгоды Среднемесячная заработная плата, грн ti Yi*ti ti^2
Yt
yi-yt
(yi-yt)^2 2006 287,59 -2 -575,18 4 300,302 -12,712 161,595 2007 308,43 -1 -308,43 1 291,654 16,776 281,434 2008 304,26 283,006 21,254 451,733 2009 232,37 1 232,37 1 274,358 -41,988 1762,99 2010 282,38 2 564,76 4 265,71 16,67 277,889
Итого
1415,03
-86,48
10
1415,03
2935,64
Таблица 1.10 Аналитическое выравнивание среднемесячнойзаработной платы по параболегоды Среднемесячная заработная плата, грн ti Yi*ti ti^2 yi*ti^2 Ti^4
Yt
yi-yt
(yi-yt)^2 2006 287,59 -2 -575,18 4 1150,36 16 289,299 -1,709 2,920681 2007 308,43 -1 -308,43 1 308,43 1 297,158 11,272 127,058 2008 304,26 294,011 10,249 105,042 2009 232,37 1 232,37 1 232,37 1 279,858 -47,48 2255,11 2010 282,38 2 564,76 4 1129,52 16 254,699 27,681 766,2378
Итого
1415,03
-86,48
10
2820,68
34
1415,03
3256,369
Значениепараметров уравнения прямой для среднемесячной заработной платы рассчитываютсяаналогично вводу в действие жилья:
/>
b0 />
/>
Линейныйкоэффициент регрессии меньше нуля, поэтому, как и дляввода в действие жилья, наблюдается тенденция снижения уровнейдинамического ряда среднемесячной заработной платы.
Уравнениепрямой имеет вид:
/>
Аналогичнымспособом найдем значения параметров уравнения параболы:
/>
/> />
/>, />,
/>
Такимобразом, b0= 294,011,b1 = — 8,65,b2 = -5,503
Уравнениепараболы имеет вид:
/>
Так как основной целью аналитического выравниванияявляется экстраполяция, следовательно, требуется выяснить какое из уравненийпрямой или параболы лучше описывает тенденцию динамики ввода в действие жилья,для этого рассчитаем среднюю квадратическую ошибку уравнения тренда икоэффициент вариации:
Дляуравнения прямой:
/>
Дляуравнения параболы:
/>/>
Поскольку коэффициентвариации для уравнения параболы больше, чем для уравнения прямой, то уравнениепрямой более точно описывает основную тенденцию динамики среднемесячнойзаработной платы.
Прогноз показателейдинамики на 2006 год
Если предположить, что общие условия, определяющиетенденцию развития в прошлом, не претерпевают существенных изменений итенденция развития явления характеризуется определёнными аналитическимиуравнениями в обоих случаях, то представляется возможность экстраполяции при t =3.
Для ввода в действие жилья:
/> = 5122,368м2 –предполагается снижение ввода в действие жилья приблизительно на 1,28% посравнению с 2010 г.
Для среднемесячной заработной платы:
/>= 257,050грн. – предполагаетсяснижение среднемесячной заработной платы приблизительно на 8,9% по сравнению с 2010 г.
1.4Индексный факторный анализ производительности труда
Таблица 1.11№
Наименование
показателя Ед. измере-ния Предприятие №1 Предприятие №2 Предприятие №3 2009 2010 2009 2010 2009 2010 1 Объём СМР в ценах текущего года
тыс. грн. 4136,74 3568,85 3224,99 3503,20 3568,85 3977,31 2 Численность работников
чел. 291,8 281,3 283,4 277,17 281,3 284,5 3 Производительность труда 1 работника, в ценах текущего года
тыс. грн. 14774,52 13217,77 11856,92 13171,92 13217,77 14569,24
Производительность рассчитываетсяпо следующей формуле:
/> (1.17)
Рассчитаем индивидуальныйиндекс производительности труда 1-го работника по формуле:
/> (1.18)
для каждого из трёхпредприятий.
Для предприятия №1
/> (89,4%)
Для предприятия №2
/> (111%)
Для предприятия №3
/> (110,2%)
Выводы: за 2010г. по сравнению с 2009г.Производительность затрат на первом предприятии снизилась на 10,6%, на второмпредприятии возросла на 11%, на третьем предприятии также возросла на 10,2%.
Рассчитаем сводныеиндексы по следующим формулам, представленным в таблице 1.12
Таблица 1.12
Сводный индекс
производительности труда Сводный индекс объёма СМР Сводный индекс численности работников
Взаимосвязь
индексов
/>
/>
/>
/>
/> или 102,8%
/> или 101,3%
/> или 101,4%
Проверим взаимосвязьиндексов:
/> 1,028 = 1,028
Вывод: в 2010 г. по сравнению с 2009 г. производительность труда 1 работника по всем предприятиям повысиласьна 2,8%, объём СМР повысился на 1,3%, а численность работников повысилась до1,4%.
Проанализируем динамикуизменения производительности труда и определим влияние отдельных факторов внашем случае объём СМР и численность работников на изменение результативногопоказателя – производительности труда.
Абсолютное изменениепроизводительности труда рассчитаем по формуле:
/>; /> (1.19)
Абсолютное сокращениепроизводительности труда, обусловленное изменением объёма СМР рассчитывается поформуле:
/>; /> (1.20)
Абсолютное сокращениепроизводительности труда, обусловленное изменением численности работников,рассчитывается по формуле:
/>; /> (1.21)
Проверка:
1,06 =0,49 +0,58; 1,06 = 1,06
Вывод: в 2010 г. по сравнению с 2009 г. производительность труда по всем трём предприятиям возросла на 1,06тыс. грн, в том числе за счёт роста объёма СМР на 0,49 тыс. грн. и сокращениечисленности работников на 1 чел.
Рассчитаем индексыпеременного, постоянного состава и индекс структурных сдвигов по следующимформулам, представленным в таблице 1.13
Таблица 1.13Индекс переменного состава Индекс постоянного состава Индекс структурных сдвигов
/>
/>
/> Характеризует изменение средней рентабельности затрат по всем предприятиям в целом Характеризует изменение общей рентабельности затрат за счёт изменения рентабельности затрат каждого предприятия Характеризует изменение средней рентабельности затрат за счёт структурных сдвигов на предприятиях
/>=(102,7%)
/>=(103%)
/>
= (99,7%)
Проверим взаимосвязьиндексов:
/> (1.22)
/> , 0,997= 0,997
Вывод: Средняяпроизводительность труда по всем предприятиям в целом выросла на 2,7%, в томчисле за счёт увеличения производительности труда по всем предприятия на 3% иза счёт изменения структуры предприятий средняя производительность трудаснизилась на 0,3%.
Раздел 2. Определение взаимосвязей ивзаимозависимостей между экономическими показателями
2.1 Характеристика иэкономический анализ показателей
Современная наука исходитиз взаимосвязи всех явлений в природе и обществе. Объём продукции предприятиясвязан с численностью работников, мощностью двигателей, стоимостью производственныхфондов и ещё многими признаками.
Невозможно управлятьявлениями, предсказать их развитие без изучения характера, силы и другихособенностей связи. Поэтому методы исследования, измерения связей составляютчрезвычайно важную часть методологии научного исследования, в том числе истатистического.
Корреляционная связьмежду признаками может возникать разными путями. Важнейший путь – причиннаязависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторногопризнака.
В данном разделе будутрассмотрены такие показатели работы предприятий строительной отрасли как ввод вдействие жилья, продуктивность работы 1чел. В ценах текущего года исебестоимость.
Экономический смысл такихкатегорий как численность работников, ввод в действие жилья и себестоимостьбыли рассмотрены в первом разделе в пункте 1.1.
В данном случаесебестоимость является результативным признаком. Ввод в действие жилья –первичным факторным признаком. Продуктивность работы 1 чел. в ценах текущегогода — вторичным факторным признаком.
Далее будут выявленызависимости между показателями с помощью методов сравнения параллельных рядов ианалитических группировок, а также с помощью корреляционно-регрессионногоанализа. Оценка силы связи будет определена с помощью корреляционного отношенияи коэффициента Пирсона. Существенность коэффициентов регрессии будет проверенас помощью коэффициентов эластичности, критериев Стьюдента и Фишера.
2.2 Установление наличияи характера взаимосвязи между признаками
Таблица 2.1.Исходные данные№
Ввод в действие жилья м2 Продуктивность работы 1 чел. в ценах текущего года Себестоимость, тыс.грн. Х V У 1 5958,2 14774,52 4969,30 2 5841,5 14569,24 5063,08 3 3090,6 11856,92 5093,30 4 6640,7 13171,92 5256,89 5 5189,2 13217,77 5138,10
Наличие и характер взаимосвязиможно определить при помощи двух методов: сравнения параллельных рядов ианалитических группировок.
Сравнение параллельныхрядов позволяет сделать вывод о наличии достаточно сильной обратной связи впервой паре сравниваемых признаков, в данном случае ярко прослеживается по всейсовокупности, что увеличение численности работников ведёт к снижениюсебестоимости. В остальных парах сравниваемых признаков достаточно сложноопределить направление связи, можно предположить, что в третьей паре сравниваемыхпризнаков прослеживается прямая связь.
Воспользуемся методоманалитических группировок, который благодаря группировке и усреднению величинрезультативного признака позволит более чётко увидеть связь сравниваемыхпризнаков.
Сгруппируем данные в 3группы:
/> (2.1)
/>
/>
Таблица 2.3АналитическиегруппировкиГруппы по первичному факторному признаку (Х) Среднее значение результативного признака в группе (у) 3090,6 – 4273,97 5093,30 4273,97 – 5457,34 5138,10 5457,34 – 6640,71 5096,42 Группы по вторичному факторному признаку (V) Среднее значение результативного признака в группе (у) 11856,92 – 12829,45 5093,30 12829,45 – 13801,98 5197,49 13801,98 – 14774,52 5016,19 Группы по первичному факторному признаку (Х) Среднее значение в группе другого факторного признака (V) 3090,6 – 4273,97 11856,92 4273,97 – 5457,34 13217,77 5457,34 – 6640,71 14138,23
Вывод: Метод аналитических группировокпоказал, что в первых двух парах признаков существует обратная связь (с ростомфакторного признака происходит уменьшение результативного признака), котораяможет быть выражена уравнением параболы. В последней паре признаков наблюдаетсяпрямая связь, поэтому она может быть выражена уравнением прямой.
2.3 Построение корреляционныхуравнений
Уравнение параболы имеетвид:
/> (2.2)
Применяя метод наименьшихквадратов, получим разрешающую систему уравнений:
/>
Нахождение параметровуравнения парной корреляции для связи между Х и Y для уравнения прямой№ x y xy x^2 y(x) y-y(x) (y-y(x))^2 1 3090,6 5093,3 15741353 9551808,4 5069,46 23,8423 568,454 2 5189,2 5138,1 26662629 26927797 5101,75 36,3487 1321,23 3 5841,5 5063,1 29575982 34123122 5111,79 -48,689 2370,62 4 5958,2 4969,3 29608083 35500147 5113,58 -144,28 20818,1 5 6640,7 5256,9 34909429 44098896 5124,09 132,813 17639,2 Итог
26720,2
25520,67
136497476
/>150201770
25520,7
42717,6
/>
Решив систему матричнымметодом, находим:
/>= 5021,8991
/> = 0,01538815
Отсюда, уравнение прямойимеет вид: yx = 5018,47+0,02x
Таблица 2.5. Нахождение параметров уравненияпарной корреляции для связи между X и Y по параболе№ x y x*y x^2 x2*y x^3 x^4 y(x) 1 3090,6 5093,3 15741353 9551808,4 48650225724 29520818917 91237042946166 4728,821611 2 5189,2 5138,1 26662629
26927797 138355020986 13971756626 725106231885195 3978,723378 3 5841,5 5063,1 29575982 34123122 172765366686 199279038321 1164387472088440 3745,573146 4 5958,2 4969,3 29608083 35500147 211516975855,4 211495677912 1260260454061680 3703,861308 5 6640,7 5256,9 34909429 44098896 23182789672 292754944000 194471267135730 3459,916752 Σ
26720,2
25520,67
136497476
150201770
754465259799,4
843247226502
5185703872617220
25520,67 Y-Y(x) (Y-Y(x))^2 364,4783888 132844,4959 1159,376622 1344154,151 -1317,526854 1735877,011 1265,438692 1601335,084 -1796,983248 3229148,792 8043359,534
/>
Решив систему методомобратной матрицы, находим:
/>= 5833,488341, />=-0,357426816 />=0
Следовательно, уравнениепараболы имеет вид:
/>
Чтобы узнать, какое изуравнений – параболы или прямой – лучше описывает корреляционную связь,рассчитаем среднюю квадратическую ошибку:
Для прямой: />
а также коэффициентвариации: />
Для параболы:
/> и />
Так как коэффициентвариации для уравнения прямой меньше, чем для уравнения параболы, уравнениепрямой более точно описывает корреляционную связь между поизводительностьютруда 1 работника и рентабельности.
Таблица 2.6. Нахождение параметров уравненияпарной корреляции для связи между V и Y для уравнения прямой№ v y v^2 v*y y(v) y-y(v) (y-y(v))^2 1 11857 5093,3 140586552 60390850,6 5218,623 -125,3232 15705,90446 2 13172 5256,9 173499476 69243334,5 5166,023 90,8668 8256,775342 3 13218 5138,1 174709444 67914224 5164,189 -26,0892 680,6463566 4 14569 5063,1 212262754 73765227,7 5110,13 -47,0504 2213,74014 5 14775 4969,3 218286441 73419022,2 5101,919 -132,6192 17587,85221
Итого
67590,37
25520,67
919344668
344732659
25520,67
44444,9
/>
Решив систему матричнымметодом, находим:
/>= 5692.89
/> = -0.04
Отсюда, уравнение прямойимеет вид:
/>
Таблица 2.7. Нахождение параметров уравненияпарной корреляции для связи между V и Y попараболе
№ v y v*y v^2 v^2y v^3 v^4 y(v)
1 11857 5093,3 60390850,6 140586552 716049485302 1666957239793 19765111992225600 5188,935877 2 13172 5256,9 69243334,5 173499476 912069395384 2285362864448 30102799650509100 5122,197135 3 13218 5138,1 67914224 174709444 897674594216 2309389796232 30525514326594600 5119,862547 4 14569 5063,1 73765227,7 212262754 1074707549777 3092354182009 45052508077689100 5051,296737 5 14775 4969,3 73419022,2 218286441 1084730811261 3225391734375 47655162875390600 5040,841846 Итог 67590,37 25520,67 344732659 919344668
4685231835941
12579455816857
173101096922409000 25520,67 y-y(v) (y-y(v))^2
-95,6358768 9146,220948
134,7028654 18144,86194
18,23745257 332,6046763
11,80326308 139,3170193
-71,5418465 5118,2358
32881,24039
/> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> />
/>
Решив систему методомобратной матрицы, находим:
/>=5790,701099 a1= -0,050751895, />a2= 0
Следовательно, уравнениепараболы имеет вид:
/>
Чтобы узнать, какое изуравнений – прямой или параболы – лучше описывает корреляционную связь,рассчитаем:
Для прямой:
/>
а также коэффициентвариации:
/>
Для параболы:
/> и />
Так как коэффициентвариации для уравнения прямой меньше, чем для уравнения параболы, уравнениепрямой более точно описывает корреляционную связь между выручкой ирентабельностью.
Таблица 2.8. Нахождение параметров уравнения парной корреляции для связимежду X и V по прямой№ x v x*v x^2 v(x) v-v(x) (v-v(x))^2 1 3090,6 11856,92 36644996,95 9551808,36 12107,98058 -251,0605779 63031,4138 2 5189,2 13217,77 68589652,08 26927796,64 13421,18264 -203,4126404 41376,70226 3 5841,5 14569,24 85106215,46 34123122,25 13829,36033 739,8796672 547421,922 4 5958,2 14774,52 88029545,06 35500147,24 13902,38553 872,1344691 760618,5323 5 6640,7 13171,92 87470769,14 44098896,49 14329,46092 -1157,540918 1339900,977 Итог
26720,2
67590,4
365841179
150201771
67590,37
0,00
2752349,547
/>
Решив систему методомобратной матрицы, находим:
/>= 10174,03; />=0,625751
Следовательно, уравнениепрямой имеет вид:
/>
Таблица 2.9. Нахождение параметров уравненияпарной корреляции для связи между Х и V по параболе№
x
v
x*v
x^2
x^2v
x^3
x^4
v(x) 1 3090,6 11856,92 36644996,95 9551808,36 113255027579,9 29520818917,4 91237042946165,9 11688,07134 2 5189,2 13217,77 68589652,08 26927796,64 355925422594,3 139733722324,3 725106231885195,0 14080,87648 3 5841,5 14569,24 85106215,46 34123122,25 497147957609,6 199330218623,4 1164387472088440,0 14113,05705 4 5958,2 14774,52 88029545,06 35500147,24 524497635400,3 211516977285,4 1260260454061680,0 14084,71225 5 6640,7 13171,92 87470769,14 44098896,49 580867136654,6 292847541921,1 1944712671635730,0 13711,67003 Σ
26720,2
67590,4
365841179
150201771
2071693179838,6
872949279071,6
5185703872617220,0
67590,38714
v-v(x)
(v-v(x))^2
168,84866 28509,87
-863,10648 744952,79
456,18296 208102,89
689,80775 475834,73
-539,75003 291330,1
1748730,4
/>
Решив систему методомобратной матрицы, находим:
/>= 2306,042255; />= 4,24, />= -0,00038.
Следовательно, уравнениепрямой имеет вид:
/>
Среднее значение выручкиза вычетом НДС: />.
Чтобы узнать, какое изуравнений – прямой или параболы – лучше описывает корреляционную связь междупроизводительностью труда 1 работника и рентабельностью, рассчитаем:
Для прямой: />
а также коэффициентвариации: />
Для параболы: /> и />
Так как коэффициентвариации для уравнения параболы меньше, чем для уравнения прямой, уравнениепараболы более точно описывает корреляционную связь.
2.4 Оценка силыкорреляции
Корреляционное отношение:/>, (2.4)
где /> (2.5)- дисперсиярезультативного признака у, величина которого объясняется связью сфактором х (факторная дисперсия). Она вычисляется по индивидуальнымданным, полученным для каждой единицы совокупности на основе уравнениярегрессии;
/>/> (2.6) – общая дисперсия результативногопризнака, выражающая влияние на него всех причин и условий.
Чем ближе значениекорреляционного отношения к 1, тем теснее связь между признаками.
/>Таблица 2.7/>Вспомогательная таблица для расчётадисперсий для связи X и Y№ Y Y(X) (Y-Yср)^2 (Y(X)-Yср)^2 1 5093,3 5069,46 117,5056 1202,7024 2 5138,1 5101,75 1153,2816 5,7121 3 5063,1 5111,79 1684,2816 58,5225 4 4969,3 5113,58 18181,8256 89,1136 5 5256,9 5124,09 23335,6176 398,0025 Итого
25520,67
25520,7
44472,512
1754,0531 Среднее
5104,14
/>
/>
/>
/>
Поскольку величинакорреляционного отношения находится в интервале />, значит, связь между признаками X и Y — слабая. Таким образом, вариация результативного признака у/>обусловлена не только действиемфактора х, но и другими причинами и факторами.
Таблица 2.8Вспомогательнаятаблица для расчёта дисперсий для связи V и Y№ Y Y(V) (Y-Yср)^2 (Y(V)-Yср)^2 1 5093,3 5218,623 117,5056 13106,35729 2 5256,9 5166,023 23335,6176 3829,505689 3 5138,1 5164,189 1153,2816 3605,882401 4 5063,1 5110,13 1684,2816 35,8801 5 4969,3 5101,919 18181,8256 4,932841 Итого
25520,67
25520,67
44472,512
20582,55832
/>
/>
/>
Поскольку величинакорреляционного отношения близка к единице и находится в интервале />, значит,связь между признаками V и Y — умеренная, но с учётомпогрешностей можно сказать даже слабая. Таким образом, вариация результативногопризнака у/>обусловленане только действием фактора х, но и другими причинами и факторами.
Таблица 2.9 Впомогательнаятаблица для расчёта дисперсий связи Х и V№ V V(X) (V-Vср)^2 (V(X)-Vср)^2 1 11856,92 12107,98058 2759432,612 1988363,453 2 13217,77 13421,18264 90182,49242 9387,935643 3 14569,24 13829,36033 1104949,96 96899,17924 4 14774,52 13902,38553 1578656,551 147695,3521 5 13171,92 14329,46092 119822,5917 658348,7339 Итого
67590,4
67590,37
5653044,206
2900694,654
/>
/>
/>
Поскольку величинакорреляционного отношения близка к единице и находится в интервале />, значит,практически вся вариация результативного признака у/>обусловлена действием фактора x. Таким образом, связь междупризнаками V и X — сильная.
Теснота парной линейнойкорреляционной связи, кроме корреляционного отношения, может быть измеренакоэффициентом корреляции Пирсона. Этот показатель представляет собойстандартизованный коэффициент регрессии, т.е. коэффициент, выраженный не вабсолютных единицах измерения признаков, а в долях среднего квадратическогоотклонения результативного признака.
Рассчитаем линейныйкоэффициент парной корреляции:
/> (2.7)
Для связи Х и V:
/>
Полученное значениелинейного коэффициента корреляции свидетельствует о наличии сильной обратнойсвязи между вводом в действие жилья (Х) и продуктивностью работы 1 чел. в ценахтекущего года (V).
При проверке возможностииспользования линейной функции в качестве формы уравнения определяют разностьквадратов:
/> (2.8)
(0,72)2 –(-0,7163)2 = 0
Данная разность доказываетправильность применения линейного уравнения корреляционной зависимости длясвязи Х и V.
Коэффициент корреляциидостаточно точно оценивает степень тесноты связи лишь в случае наличия линейнойзависимости между признаками. Однако линейный коэффициент корреляциинецелесообразно применять при наличии криволинейной зависимости, поскольку оннедооценивает степень тесноты связи и даже может быть равен нулю.
Действительно значениекоэффициента корреляции для связей, где предполагалась параболическаязависимость, очень мало:
r = 0,1989 – для связи X и Y
r = — 0,5138 – для связи V и Y
Следовательно, условие(2.8) выполняется, что доказывает правильность применения нелинейного уравнения (уравнения параболы) корреляционнойзависимости для связи Х и V исвязи X и Y.
Показатели корреляционнойсвязи, вычисленные по ограниченной совокупности, являются лишь оценками той илииной статистической закономерности, поскольку в любом параметре сохраняетсяэлемент не полностью погасившейся случайности, присущей индивидуальным значениямпризнаков. Поэтому необходима статистическая оценка степени точности инадёжности параметров корреляции. Оценка линейного коэффициента корреляции икорреляционного отношения осуществляется с помощью критерия Стьюдента, критерияФишера, среднеквадратической ошибки уравнения регрессии, а также коэффициентаэластичности.
Критерий Стьюдентарассчитывается по формуле:
/> (2.9)
По таблице распределенияСтьюдента для числа степеней свободы – 3 и уровня значимости /> критическое значениекоэффициента Стьюдента tкр=3,182.
/>
/>
/>
Таким образом, лишь свероятностью меньше 5% можно утверждать, что величина tр = 0,35 могла появиться в силу случайностей выборки. Такоесобытие маловероятно, а поэтому можно считать с вероятностью 95%, что вгенеральной совокупности действительно существует обратная связь междуизучаемыми признаками, т.е. отличие выборочного коэффициента от нуля являетсясущественным и связь установлена надёжно.
Однако следует отметить,что коэффициент корреляции для связи Х и V близок к единице, следовательно, распределение его оценокотличается от нормального или распределения Стьюдента, так как он ограниченвеличиной 1. В таких случаях более целесообразно использовать методпреобразования корреляции, предложенный Фишером, где для оценки надёжностикоэффициента его величину преобразовывают в форму, не имеющую такогоограничения.
Критерий Фишерарассчитывается по формуле:
/> , (2.10)
где S – число параметров уравнения; n – количество изучаемых уровней
Критерий Фишера для n = 5 и уровня значимости /> = 0,05 длялинейной связи Fкр = 10,13, а для параболической связи Fкр = 19
/>
/>
/>
Следовательно,зависимость между признаками Х и Y, Y и V, а также Х и V невыявилась существенной.
Коэффициент регрессииприменяется для определения коэффициента эластичности, который показывает, насколько процентов изменится величина результативного признака при изменениипризнака-фактора на 1%.
Коэффициент эластичностирассчитывается по формуле:
/>, (2.12)
где /> — среднее значениефакторного признака;
/> — среднее значениерезультативного признака
Для связи Х и Y: />
Для связи V и Y: />
Для связи Х и V: />
Следовательно, сувеличением производительноститруда 1 человека, в ценах текущего года и ввода вдействие жилья на 1% себестоимость увеличивается на 0,16% и снижается на 0,13% соответственно. С увеличением продуктивности работы 1 чел.на 1% ввод в действие жилья увеличивается на 1,68%.
Выводы
Данное индивидуальноезадание содержит следующие статистические методы: метод скользящей средней,метод аналитического выравнивания, экстраполяцию, индексный метод, методаналитических группировок и сравнения параллельных рядов, корреляционный ирегрессионный метода анализа.
- В первомразделе даннойрасчетно-графической работы были рассчитаны различные показатели динамики(абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное изменение одногопроцента прироста, а также средние показатели динамики) ввода в действие жилья исреднемесячной заработной платы за 5 лет, для выявления тенденций динамики были построеныаналитические уравнения и результаты анализа представлены в графическомприложении.
— За анализируемыйпериод 2006- 2010гг. ввод в действие жилья в среднем снизился на 192,25м2или на 0,04%. Среднемесячная заработная плата снизилась на 1,27 грн. или на0,06%.
- Аналитические уравнения, составленныев этом разделе позволили построить прогнозы ввода в действие жилья исреднемесячной заработной платы. Выявилось, что коэффициент вариации дляуравнения параболы больше, чем для уравнения прямой, значит, уравнение прямойболее точно описывает основную тенденцию динамики ввода в действие жилья,аналогичная ситуация наблюдается для динамики среднемесячной заработной платы.
- Прогнозы показалиснижение ввода вдействие жильяприблизительно на 1,28%, а также снижение среднемесячной заработной платыприблизительно на 8,9% по сравнению с уровнем 2010 г.
- Индексныйфакторный анализ рентабельности затрат показал, что в 2010 г. по сравнению с 2009 г. производительность труда 1 работника по всем предприятиям повысиласьна 2,8%, объём СМР повысился на 1,3%, а численность работников повысилась на1,4%.
- Оценкадеятельности каждого предприятия показала, что за 2010г. по сравнению с 2009г.производительность затрат на первом предприятии снизилась на 10,6%, на второмпредприятии возросла на 11%, на третьем предприятии также возросла на 10,2%.
- Индексы по методусредних отношений показали, что средняя производительность труда по всем предприятиямв целом выросла на 2,7%(что показывает индекс переменного состава), в том числеза счёт увеличения производительности труда по всем предприятия на 3% (этопоказывает индекс постоянного состава) и за счёт изменения структурыпредприятий средняя производительность труда снизилась на 0,3%(это показываетиндекс структурных сдвигов).
- Во второмразделеанализировалась взаимосвязь между себестоимостью (результативный фактор) ивводом в действие жилья и производительностью труда 1 чел. в ценах текущегогода (факторные признаки), построены и проанализированы корреляционныеуравнения, оценена сила корреляционной связи.
- Метод сравненияпараллельных рядов, метод аналитических группировок икорреляционно-регрессионный анализ показали, что между продуктивностью работы 1чел. и себестоимостью существует обратная связь (т.е. с ростом факторногопризнака происходит уменьшение результативного), которую можно выразитьуравнением параболы. Связь между вводом в действие жилья и себестоимостьюописывается уравнением параболы, а между численностью работников и вводом вдействие жилья – уравнением прямой, как и предполагалось первоначально.
- Полученныезначения корреляционного отношения свидетельствуют о наличии сильной связимежду продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года и себестоимостью, атакже между продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года и вводом вдействие жилья. Между вводом в действие жилья и себестоимостью обнаруженаумеренная связь, но с учётом погрешностей можно сказать даже слабая.
- По результатамрасчёта критерия Фишера можно сделать вывод о том, что связь междупродуктивностью работы 1 чел. и себестоимостью, вводом в действие жилья исебестоимостью, а также продуктивностью работы 1 чел. в ценах текущего года ивводом в действие жилья не выявилась существенной.
- Результатырасчёта коэффициента эластичности показали, что с увеличением продуктивностиработы 1 человек, в ценах текущего года и ввода в действие жилья на 1%себестоимость увеличивается на 0,16% и снижается на 0,13% соответственно. Сувеличением продуктивности работы 1 чел. на 1% ввод в действие жильяувеличивается на 1,68%.
На мой взгляд,предприятие работает не очень эффективно, поскольку наблюдается нестабильностьэкономических показателей исследуемого периода. Увеличение численностиработников обеспечивает пропорциональное снижение себестоимости, однако этоэкстенсивный способ снижения себестоимости, который не всегда учитываеткачество выполняемых работ и высокий уровень производительности труда.
Основные путиповышения эффективности производства строительного предприятия:
Эффективноепроизводство достигается тогда, когда уже невозможно перераспределить наличныересурсы, чтобы увеличить выпуск одного экономического блага без уменьшениявыпуска другого.
1. Совершенствованиеаппарата управления, систематическое повышение уровня квалификации работников,подготовка кадровых резервов, потенциально способных к управленческойдеятельности.
2. Повышения уровнятехнологий, задействованных в процессе строительства, для увеличенияпроизводительности труда.
3. Повышениекачества и темпов ввода в действие жилья.
4. Воспользоватьсяпринципом возрастающей экономии от масштаба, т.е. необходимо наращивать объёмпроизводства, поскольку это приводит к относительной экономии имеющихсяресурсов.
5. Активнаяинновационная деятельность предприятия – основа для снижения издержекпроизводства, улучшения экологического состояния окружающей среды, а,следовательно, и получения дополнительной экономической прибыли.
6. Определениеэкономической целесообразности сооружения, размещения данного объекта в даннойместности с учётом обеспечения предприятия сырьём, топливом, водой, а такжеусловий реализации готовой продукции.
7. Учёт не толькопрямых, но и дополнительных затрат.
8. Рациональныепроектные решения.
9. Исключениеземляных работ в зимний период времени.
10. Автоматизацияпроизводственных процессов, применение эффективных машин и механизмов.
11. Развитиемалоотходных и ресурсосберегающих технологий – создание замкнутыхтехнологических циклов, с полным использованием поступающего сырья и невырабатывающих отходов, выходящих за их рамки.
12. Повышениеэффективности использования топливно-энергетических ресурсов за счётсовершенствования эксплуатации действующего энергетического хозяйства на предприятиии внедрение широкой гаммы энергосберегающих мероприятий – от автоматизированныхсистем учёта до модернизации технологических процессов.
Размещено на www.