Министерство Сельского Хозяйства Российской Федерации
ФГОУ ВПО Новосибирский Государственный Аграрный Университет
Кафедра экономического анализа и статистики
Курсовая работа
Экономико-статистический анализ численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве
Выполнила:
Студентка 423 группы
Позднякова П. А.
Проверила:
Розенберг А.В.
Новосибирск 2010
Содержание:
стр.
Введение………………………………………………………….......................3
1. Краткая природно-экономическая характеристика сельскохозяйственных предприятий Новосибирского района……….4
2. Понятие, источники данных и показатели о численности, продуктивности коров…………………………………………………..9
3. Группировка сельскохозяйственных предприятий Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района по численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве……………………………………………………………12
4. Корреляционно-регрессионный анализ связи между численностью поголовья и продуктивностью скота………………………………….18
5. Анализ динамики по численности и продуктивности поголовья скота в хозяйстве ЗАО «Толмачевское» Новосибирского района…………………………………………………………………...24
Заключение ……………………………………………………………..30
Список используемой литературы…………………………………...32
Приложения ……………………………………………………………..33
ВВЕДЕНИЕ
Животноводство - одна из важных отраслей сельского хозяйства, представляет собой самостоятельный объект статистического изучения.
Основными задачами статистики животноводства являются: определение развития уровня животноводства в целом, его отдельных отраслей и происходящих в них процессов; освещения состояния и развития животноводства в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, их группах и по категориям хозяйств; изучение размещения животноводства на территории страны; контроль за выполнением плана; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов продукции животноводства и повышение ее качества; характеристика места и роли животноводства в АПК. Решение этих задач требует разработки системы показателей и методики их исчисления, совершенствования методологии анализа и современной организации сбора и обработки статистической информации о животноводстве.
Цель курсовой работы состоит в том, чтобы провести анализ с качественной стороны количественных показателей, влияющих на численность, продуктивность и выход продукции молочного стада коров в группе с.-х. предприятий Новосибирской района.
1. Краткая природно-экономическая характеристика сельскохозяйственных предприятий Новосибирского района
Новосибирский район: государственно-территориальное образование, входящее в состав Российской Федерации на правах ее равноправного субъекта, расположена в географическом центре страны, в юго-восточной части Западно- Сибирской равнины, главным образом в междуречье Оби и Иртыша. Образована 28 сентября 1937 г.
Территория равнинная, лишь с востока окружена предгорьями Салаирского кряжа. Ее площадь составляет 178,2 тыс. км2 и заключена в пределах 75-85 градусов восточной долготы и 53-57 градусов северной широты. Протяженность с запада на восток более 600 км, с юга на север - более 400 км. На юго- западе Новосибирская область граничит с Казахстаном, на западе - с Омской областью, на севере - с Томской, на востоке - с Кемеровской областями, на юге - с Алтайским краем.
Климат
континентальный. Среднемесячные колебания температур достигают 40 градусов, абсолютные колебания - 95 градусов.
Административный центр области
- г. Новосибирск. Население примерно 1402 тыс. человек. Расстояние от Новосибирска до г. Москва - 3,3 тыс. км.
Новосибирское время опережает московское на 3 часа. Разница с Гринвичем составляет 6 часов зимой и 7 часов - летом.
Население района
примерно 2752 тыс. человек. В городах проживает около 2035,4 тыс., в сельской местности - 716 тыс. Административных районов области - 30. Городов всего - 14, сельских населенных пунктов - 1581. Население области в 2000 г. (по оценке) составляло примерно 2752 тыс. человек, уровень ожидаемой продолжительности жизни у мужчин - 59,1, а у женщин - 72,2 года. Важным фактором демографической ситуации последних лет стала миграция населения. С одной стороны, массовый выезд российских немцев из Новосибирского района в Германию, а с другой стороны - приезд в область беженцев и переселенцев из Средней Азии, Казахстана и других "горячих" точек страны.
Социально-экономическое развитие района
в 2003 году носило позитивный характер. По ряду важнейших направлений экономическая ситуация выгодно отличалась от той, что была в 2002 году. По многим показателям, характеризующим тенденции экономического роста, впервые за последние несколько лет наметилась положительная динамика.
Так, годовые темпы роста валового регионального продукта составили 104,4%, объема промышленного производства - 107,8%, продукции сельского хозяйства - 125,6%, объема инвестиций в основной капитал - 106,6%, оборота розничной торговли - 108,7%, реальных располагаемых денежных доходов населения - 103,0%.
В 2004 году предполагается сохранение положительной динамики в основных отраслях экономики. Планируется рост к уровню 2000 года валового регионального продукта - 103,6%, объема промышленного производства - 106,0%, продукции сельского хозяйства - 102,0%, объема инвестиций в основной капитал - 105,0%, оборота розничной торговли - 103%, реальных располагаемых денежных доходов населения - 102,9%.
На территории области располагаются три природно-экономические зоны: Центрально-восточная, Барабинская, Кулундинская.
В состав Центрально-восточной зоны входят города: Новосибирск, Бердск, Обь, Искитим, а также районы: Новосибирский, Искитимский, Коченевский, Мошковский, Болотнинский, Ордынский, Сузунский, Маслянинский, Тогучинский, Черепановский.
Территория Центрально-восточной зоны составляет 41 тыс. кв. км. (23 процента территории области). На данной территории проживает около 2,1 млн. чел., из них 1,8 млн. чел. - городское население.
Все районы и города этой зоны объединены сетью железных и автомобильных дорог. На территории зоны находятся месторождения золота, мрамора, строительных камней, известняка и т.п., а также Горловский угольный бассейн. Важное народно-хозяйственное значение имеет Новосибирская ГЭС, построенная на р. Обь, проектной мощностью станции 400 МВт.
Барабинская природно-экономическая зона включает в себя 14 западных районов области и три города областного подчинения. Это города: Татарск, Барабинск, Куйбышев и районы: Татарский, Чановский, Барабинский, Здвинский, Доволенский, Усть-Таркский, Венгеровский, Куйбышевский, Каргатский, Чулымский, Кыштовский, Северный, Колыванский.
Территория Барабинской зоны составляет примерно 110 тыс. кв. км. (62 процента территории области). На данной территории проживает около 440 тыс. чел., в том числе в городе 147 тыс. чел.
Из месторождений, находящихся на данной территории следует отметить запасы торфа, сапропеля, кирпичной глины, нефти. Экономически почти все районы и города связаны с Транссибирской железнодорожной магистралью и строящейся автомагистралью Челябинск - Иркутск.
В Кулундинскую природно-экономическую зону входят шесть юго-западных районов области, общей площадью 27 тыс. кв. км.: Баганский, Карасукский, Кочковский, Кранозерский, Купинский, Чистоозерный.
На территории зоны разведаны кирпичное и керамзитовое сырье, строительные пески, торф. Население Кулундинской зоны составляет 196 тыс. чел., из них 135 тыс. чел. - сельское и 61 тыс. чел. - городское.
Районы Кулунды объединяют пересекающиеся в г. Карасук две линии железных дорог: Татарская - Локоть и Среднесибирская, а также автодороги Новосибирск -Павлодар и Усть-Тарка - Татарск - Карасук.
Сельское хозяйство
имеет значительный удельный вес в экономике Новосибирского района. Сельскохозяйственные угодья в настоящее время составляют 8406,3 тыс. га, в том числе кормовые угодья - 4520,7 тыс. га, пашня - 3790,4 тыс. га.
Сельскохозяйственным производством в области занимаются 538 коллективных предприятий различных форм собственности. В области создано более 5 тыс. крестьянских фермерских хозяйств. Переработкой продукции сельскохозяйственного производства занимаются 64 крупных предприятия, среди них 31 молочное, 11 мясных, 9 птицекомбинатов и др. и достаточно большое количество мелких предприятий, созданных на базе коллективных и фермерских хозяйств.
Основные виды сельскохозяйственной продукции: зерно, картофель, овощи, лен, молоко, яйцо, шерсть, мясо крупного рогатого скота, свиней, птицы.
Посевы зерновых преобладают в основном в южных районах Барабинской низменности. Льноводство и картофелеводство развито в северо-восточных районах на правобережье Оби, а вокруг Новосибирска сосредоточено производство картофеля, овощей, продуктивное животноводство и птицеводство. Имеются также рыболовецкие хозяйства.
Из технических культур основную роль играет лен. Его посевы составляют порядка 75 тыс. га. В районе действуют 8 предприятий по первичной обработке льна.
Аграрный потенциал Новосибирского района велик. Этому способствуют как научные разработки СО РАСХН, высокий уровень промышленного потенциала области, так и высокий процент сельхозугодий и структура пашни.
Для реализации аграрного потенциала области необходимы не только инвестиции в сельскохозяйственное производство, хотя они составляют заметную долю в общем объеме инвестиции в экономику области, но и создание стабильно расширяющихся каналов реализации продукции, грамотная маркетинговая политика хозяйств. Итоги первого полугодия 2004 года показали, что 71 процент сельхозпредприятий Новосибирского района рентабельны. Суммарная прибыль агропромышленного комплекса Новосибирского района превысила 739,5 млн. рублей, что почти в 2,5 раза превышает прошлогодние доходы сельхозпредприятий. Прибыльными стали практически все основные виды агропромышленного производства. Специалисты департамента АПК отмечают, что проведение реструктуризации по задолженностям перед бюджетами всех уровней позволит многим хозяйствам существенно улучшить свое финансовое положение.
Однако, наметившиеся тенденции к улучшению положения в данной отрасли дают повод считать, что в ближайшем будущем Новосибирск займет достойное место среди таких регионов как Московская и Ленинградскаяобласти.
2. Понятие, источники данных и показатели о численности, продуктивности коров
Объем производства продукции животноводства непосредственно определяется двумя показателями - численностью животных и их продуктивностью. Статистика численности и состава скота дает необходимый материал для расчета возможных уровней продукции и воспроизводства стада, определения потребности в кормах, рабочей силы и т.д.
Численность скота определяется в физических единицах (головах).
При учете численности животных их дифференцируют по видам, породам, возрасту, полу, производственному назначению, продуктивности и т.д. Все виды животных в первую очередь подразделяют на основное стадо (матки и самцы - производители) и молодняк.
Численность скота определяется на ту или иную дату и в среднем за период в физическом поголовье. Средняя численность определяется за год, квартал, месяц, стойловый или пастбищный период. Наиболее точно она рассчитывается как отношение общей численности животных за все дни пребывания (общего числа кормо-дней к календарной продолжительности периода):
Ŝгод
= Всего кормо-дней за год / число календарных дней за период
При наличии сведений о поголовье животных на начало каждого месяца среднюю численность за год или другой период приближенно можно определить по формуле средней хронологической.
где n - численность совокупности.
Для характеристики структуры стада используют процентное отношение численности каждой группы к общей численности поголовья данного вида, а также отношение численности одной группы к численности другой. Они характеризуют специализацию, направление в развитие животноводства, а также возможности воспроизводства стада.
В качестве обобщающего показателя численности всех видов и групп животных используется численность в переводе на крупный рогатый скот.
В основе точного перевода лежат соотношения видов и групп, животных по потреблению кормов за год или по издержкам производства на выращивание 1 головы скота до данного периода.
Уровень кормления одной коровы (ц. к. ед.)
= расход кормов на 100 га с.-х. угодий в молочном скотоводстве (ц. к. ед.)* плотность коров в расчёте на 100 га с.-х. угодий (гол.)
За базу (коэффициент 1,0) обычно принимают голову взрослого КРС (корову), а остальные группы и виды переводят во взрослый скот по стандартным коэффициентам.
При анализе валовой продукции животноводства рассматривают
продукцию нормальной жизнедеятельности животных, связанной с хозяйственным использованием животных как средство производства (молоко), а также продукцию выращивания скота (мясная продукция), использование которой для потребления человеком предполагает забой животных.
Продуктивность представляют собой выход продукции на 1 голову животных. Следует различать индивидуальную и среднюю продуктивность животных. Показатель средней продуктивности определяют отношением общего объема отдельных видов продукции и численности животных, взятым по временным периодам и группам животных.
Основным показателем молочной продуктивности коров является средний годовой удой от коровы молочного стада.
Средний удой на одну корову (ц.)
= уровень кормления одной коровы (ц. к. ед.) * расход кормов на 1 ц. молока (ц. к. ед.)
При его определении в валовой надой молока включается все фактически надоенное молоко от молочных коров в натуральном выражении. В поголовье молочного стада включаются все коровы, кроме коров мясного направления и коров, выделенных для подсосного выращивания телят и поставленных на откорм. Рассчитывается также удой дойных коров. Он может быть определен на среднегодовую доеную корову и средне групповую дойную корову. Их среднюю численность получают делением общего числа дойных короводней соответственно на 365 дней или на нормальную продолжительность лактации дойных коров, 300 дней.
Удой от коров молочного стада зависит от удоя дойных коров и доли дойных коров в стаде. Наличие в стаде яловых коров, не доящихся коров и коров с укороченной лактацией уменьшает долю дойных коров в стаде и снижает, таким образом, продуктивность молочного стада.
При оценке молочной продуктивности существенное значение имеет учет качества молока (калорийность, содержание сухих веществ, жира, белка, молочного сахара). Для сравнения молочной продуктивности с учетом качества молока обычно пересчитывают на базисную жирность или, учитывая, что базисная жирность по зонам неодинакова, определяют выход молочного жира на корову.
Источниками статистических данных о численности и продуктивности скота являются годовые, месячные и квартальные отчеты; отчеты о состоянии животноводства (форма 24 , делается по состоянию на 10 января, указывают производство продукции животноводства за отчетный год, как в целом, так и по видам продукции; форма 24 с.-х. - отчеты о состоянии животноводства, составляются на 2 число каждого месяца, отражаются производство продукции животноводства, численность поголовья, наличие кормовых запасов.
3. Группировка сельскохозяйственных предприятий Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района по численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве
Группировка в статистике это расчленение статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении, характеристику выделенных групп системы показателей в целях выделения типов явлений, изучение их структуры и взаимосвязи. В процессе сводки первичного материала явления разделяются на группы по различным варьирующим признакам.
Варьирующий признак - это признак, принимающий различные значения у отдельных единиц совокупности.
Задачи, стоящие перед группировкой:
1. Выделение в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, и в которых действуют одни и те же закономерные влияния факторов;
2. Изучение и характеристика структуры и структурных сдвигов в исследуемых совокупностях;
3. Влияние взаимосвязи между отдельными признаками изучаемого явления.
Главным вопросом метода группировок является выбор группировочного признака, от правильного выбора которого зависят результаты группировки и всей работы в целом.
После отбора группировочного признака важно разделить единицы совокупности на группы.
Выделенные группы должны быть качественно однородными, а также иметь достаточно большую численность единиц, что позволит проявить типичные черты, свойственные массовым явлениям. Поэтому большое внимание уделяется определению числа групп и их границ. При решении этого вопроса учитывают вид группировки, характер группировочного признака и задачи исследования.
Сгруппируем хозяйства. За группировочный признак возьмем удой от одной коровы, в ц. По уровню молочной продуктивности наблюдается большое различие в хозяйствах данной области.
С помощью метода статистической группировки выделим различия между хозяйствами по уровню молочной продуктивности коров.
Первым этапом работы является построение ранжированного ряда. В ранжированном ряду все величины расположены по нарастанию или убыванию группировочного признака.
Ранжированный ряд показывает интенсивность изменения величины в пределах от 12,5 до 87,2 ц. группировочного признака, по нему можно установить резкие переходы и выделить очень сильно отличающиеся по величине признака единицы.
Для составления ранжированного ряда используем данные молочной продуктивности коров в хозяйствах Новосибирской области за 2008 г.
| №п/п | название хозяйства | удой от 1 коровы в год, ц. | среднегодовое поголовье, голов | кол-во молока, ц. |
| 1 | ФГУП учхоз Тулинский | 87,2 | 500 | 43605 |
| 2 | ОПХ Элитное | 67,1 | 225 | 15092 |
| 3 | ЗАО Толмачевское | 60,4 | 350 | 21157 |
| 4 | ЗАО СЗ морской | 55,3 | 288 | 15939 |
| 5 | ОАО ПЗ Пашинский | 55,3 | 425 | 23489 |
| 6 | ЗАО Русь | 52,1 | 170 | 8862 |
| 7 | ОАО Листвянское | 45,1 | 250 | 11287 |
| 8 | ЗАО Обское | 43,3 | 140 | 6066 |
| 9 | ООО АПП Инское | 42,1 | 200 | 8427 |
| 10 | СПК КФХ Квант | 41,7 | 72 | 3005 |
| 11 | ЗАО Таежное | 41,0 | 597 | 24483 |
| 12 | ООО Сибирская нива | 40,4 | 764 | 30901 |
| 13 | ОАО Карасевское | 39,4 | 491 | 19352 |
| 14 | МЖК Альва-фарм ООО | 38,3 | 386 | 14801 |
| 15 | ООО Большой Изырак | 37,4 | 338 | 12651 |
| 16 | ЗАО Чкаловское | 36,4 | 90 | 3275 |
| 17 | ООО Сибиряк | 32,4 | 419 | 13567 |
| 18 | ООО Салаир | 31,7 | 487 | 15440 |
| 19 | СХПК КЗ Малый Сибиряк | 31,4 | 7 | 220 |
| 20 | ООО Сибирский пахарь | 31,3 | 383 | 11997 |
| 21 | ЗАО Черепановское | 30,7 | 416 | 12791 |
| 22 | ООО Александровка | 30,4 | 423 | 12878 |
| 23 | ОАО ПЗ Медведский | 30,4 | 400 | 12178 |
| 24 | ООО Мамоново | 29,3 | 220 | 6454 |
| 25 | ООО Железнодорожный | 26,7 | 121 | 3232 |
| 26 | ООО Валенсия | 23,6 | 165 | 3899 |
| 27 | ЗАО Сенчанское поле | 22,1 | 80 | 1767 |
| 28 | СПК Заря | 20,5 | 102 | 2089 |
| 29 | СПК Томиловский | 17,7 | 84 | 1483 |
| 30 | СПК Галинский | 14,7 | 66 | 972 |
| 31 | ЗАО Ярковское | 12,5 | 323 | 4029 |
Для большей наглядности изобразим ранжированный ряд графически. Для этого на оси абсцисс расположим хозяйства в порядке возрастания группировочного признака, а по оси ординат - величину молочной продуктивности коров, соответствующую хозяйству, рис.1.
Проанализируем данные ранжированного ряда и его графика - оценим характер и интенсивность различий между хозяйствами и попытаемся выделить существенно отличные группы хозяйств. Между хозяйствами имеются существенные различия в уровне молочной продуктивности коров: размах колебаний составляет 12,5 – 87,2 = 74,7 ц. от 1 коровы, а уровень производства молока в хозяйстве №1 выше, чем в №31 в 7 раза (87,2/12,5).
Возрастания продуктивности молока от хозяйства к хозяйству происходит в основном постепенно, плавно, без больших скачков, но у последнего хозяйства удой от 1 коровы существенно отличается от остальной массы хозяйств. Но это хозяйство нельзя выделить в отдельную группу, а также поскольку между остальными хозяйствами различия небольшие, без скачков и нет других данных, указывающих границы перехода от 1 группы к другой, то выделить типичные группы на основании анализа ранжированного ряда в данном случае нельзя. Поэтому далее необходимо построить интервальный ряд распределения хозяйств.
Интервальный вариационный ряд дает возможность получить представление о количестве и характере групп. Вначале решим вопрос о числе групп, на которые следует распределить совокупность хозяйств. Приближенное число n можно определить по формуле (1):
n = 1+3.322LgN, (1)
где n - число групп, N - совокупность единиц.
Эта зависимость может служить ориентированной при определении числа групп в этом случае, если распределение единиц совокупности по данному признаку приближаются к нормальному и применяются равные интервалы в группах.
n = 1+3.322Lg31 = 1+3.322*1,49 ~ 6 групп.
Далее необходимо определить величину интервала I по формуле (2):
i = (Xmax
- Xmin
) / n , где (2)
Xmax
- максимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,
Xmin
- минимальное значение признака в изучаемом ранжированном ряду,
n - число групп.
I = (87,2 – 12,5)/6 = 12,45
Теперь построим ряд распределения хозяйств при этой величине интервала, значение Xmin
= 12,5 ц, тогда верхняя граница первой группы составит: Xmin
+
i
= 24,95 ц. Эта граница одновременно является границей второй группы. Границы остальных групп определяются аналогично. Полученные данные Представлены в таблице 2.
Таблица 2. Интервальный ряд распределения хозяйств по уровню молочной продуктивности коров.
| № группы | Интервалы | Количество хозяйств | в % к итогу |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| 1 | 12,5 – 24,95 | 6 | 19,4 |
| 2 | 24,95 – 37,4 | 11 | 35,5 |
| 3 | 37,4 – 49,85 | 8 | 25,8 |
| 4 | 49,85 – 62,3 | 4 | 12,9 |
| 5 | 62,3 – 74,75 | 1 | 3,2 |
| 6 | 74,75 – 87,2 | 1 | 3,2 |
| Итого | 31 | 100 |
Интервальный ряд распределения совхозов (таблица 2) показывает, что в совокупности преобладают хозяйства с удоем от одной коровы (11 хозяйств) от 24,95 до 37,4 ц. Группы хозяйств с высокой продуктивностью малочисленны, поэтому следует их объединить, то есть провести вторичную группировку.
Таблица 3
Вторичная группировка хозяйств по уровню молочной продуктивности коров.
| № группы | Интервалы | Количество хозяйств | в % к итогу |
| 1 | 2 | 3 | |
| 1 | 12,5 – 24,95 | 6 | 19,4 |
| 2 | 24,95 – 37,4 | 11 | 35,5 |
| 3 | 37,4 – 49,85 | 8 | 25,8 |
| 4 | 49,85 – 87,2 | 6 | 19,4 |
| Итого | 33 | 100 |
Строим аналитическую группировку, т. е. ставим цель определить взаимосвязь группировочного признака с другими признаками:
1.Общие производственные затраты на 1 голову скота,
тыс. руб.
= всего затраты на молоко / количество голов
2.Уровень рентабельности с.-х. производства,
%
= чистая прибыль, тыс. руб. / полная себестоимость проданных товаров, тыс. руб. * 100%
3.Производство продукции, тыс.руб.
= количество произв-ной продукции в натур. измерителе/ цена реализации, тыс.руб.
Таблица 4. Группировочная таблица сельскохозяйственных предприятий по численности и продуктивности коров
| Сумма признаков | |||||||
| № группы | Интервалы | Количество хозяйств | в % к итогу | продуктивность с.-х. животных | общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб. | уровень рентабельности с.-х. производства,% | производство продукции, тыс. руб. |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 1 | 12,5 – 24,95 | 6 | 19,4 | 18,5 | 3,7 | -3,0 | 3,8 |
| 2 | 24,95 – 37,4 | 11 | 35,5 | 31,6 | 8,3 | 30,5 | 1,4 |
| 3 | 37,4 – 49,85 | 8 | 25,8 | 41,4 | 13,1 | 43,3 | 1,1 |
| 4 | 49,85 – 87,2 | 6 | 19,4 | 62,9 | 21,2 | 40,6 | 1,0 |
| Итого | 31 | 100 | 154,4 | 46,3 | 111,4 | 7,3 | |
4.Корреляционно - регрессионный анализ
Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий и составляет содержание теории корреляции
При рассмотрении зависимости между признаками, можно выделить две категории зависимости:
1) функциональные;
2) корреляционные.
Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.
В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. При наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.
При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов:
1) предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц;
2) установление факта наличия связи, определение ее направления и формы;
3) измерение степени тесноты связи между признаками;
4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;
5) оценка адекватности модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.
Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционного анализа. Далее необходима количественная оценка однородности исследуемой совокупности по комплексу признаков. Одним из возможных вариантов такой оценки является расчет относительных показателей вариации. Широкое распространение для этих целей получил коэффициент вариации.
При построении корреляционных моделей факторы должны иметь количественное выражение, иначе составить модель корреляционной зависимости не представляется возможным.
Для установления наличия или отсутствия корреляционной связи используется ряд специфических методов: так называемые элементарные приемы (параллельное сопоставление рядов значений результативного и факторного признаков, графическое изображение фактических данных с помощью поля корреляции, построение групповой и корреляционной таблиц), а также дисперсионный анализ. Простейшим приемом обнаружения связи является сопоставление двух параллельных рядов- ряда значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака.
При проведениикорреляционно- регрессионного анализа используют метод наименьших квадратов, при этом уравнение регрессии, может быть выражено в виде кривой или прямой линии.
Определим зависимость между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных этого составим и решим уравнение регрессии, которое будет иметь следующий вид:
Yx
=
a
+
bx
, где
Yx
– теоретический уровень результативного признака. В нашем случае продуктивность с.-х. животных
x
– фактический признак. В нашем случае общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.
a
, b
- параметры уравнения, которые следует определить.
Для нахождения параметров а, в
необходимо решить систему нормальных уравнений с двумя неизвестными. Она имеет вид:
∑
y
=
na
+
b
∑
x
∑
xy
=
a
∑
x
+
b
∑
x
2
, где n
– численность совокупностей. В нашем случае 33.
y – фактический уровень результативного признака.
Определим показатели корреляционного анализа (коэффициенты корреляции и детерминации). При линейной парной форме связи коэффициент корреляции определяется по формуле:<
,
где ; ; ; δ
x
и δ
y
- средние квадратические отклонения по x и y. Они определяются по формулам:
; , где ;
;
Парный коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1. Если r отрицательный, то связь обратная, а если положительный - прямая. Причем, если r до 0,25 связь слабая, при r от 0,26 до 0,70 - средняя, при r более 0,70 связь сильная.
Возведение в квадрат коэффициента корреляции дает коэффициент детерминации (r2
= d), который позволяет сделать вывод, что доля влияния фактического признака на результативный, как минимум, равна этой величине (d). Для нахождения параметров уравнения связи и расчета коэффициента корреляции строим вспомогательную таблицу.
Таблица 5. Вспомогательные расчеты для определения уравнения связи и коэффициента корреляции.
| ранг | (х) общепроизводственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб | (у ) продуктивность с.-х. животных,ц | y*x | x2
|
y2
|
Yx
=33,04 + 0,07 x |
| . | ||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 1 | 78,9 | 87,2 | 6880,1 | 6225,2 | 7603,8 | 47,1 |
| 2 | 64,3 | 67,1 | 4314,5 | 4134,5 | 4502,4 | 44,3 |
| 3 | 65,7 | 60,4 | 3968,3 | 4316,5 | 3648,2 | 44,5 |
| 4 | 8,1 | 55,3 | 447,9 | 65,6 | 3058,1 | 33,1 |
| 5 | 63,8 | 55,3 | 3528,1 | 4070,4 | 3058,1 | 43,7 |
| 6 | 52,6 | 52,1 | 2740,5 | 2766,8 | 2714,4 | 41,6 |
| 7 | 36,2 | 45,1 | 1632,6 | 1310,4 | 2034,0 | 38,5 |
| 8 | 43,9 | 43,3 | 1900,9 | 1927,2 | 1874,9 | 39,9 |
| 9 | 25,1 | 42,1 | 1056,7 | 630,0 | 1772,4 | 36,4 |
| 10 | 29,4 | 41,7 | 1226,0 | 864,4 | 1738,9 | 37,2 |
| 11 | 26,0 | 41,0 | 1066,0 | 676,0 | 1681,0 | 36,5 |
| 12 | 46,3 | 40,4 | 1870,5 | 2143,7 | 1632,2 | 40,4 |
| 13 | 35,4 | 39,4 | 1394,8 | 1253,2 | 1552,4 | 38,3 |
| 14 | 36,5 | 38,3 | 1398,0 | 1332,3 | 1466,9 | 38,5 |
| 15 | 33,4 | 37,4 | 1249,2 | 1115,6 | 1398,8 | 37,9 |
| 16 | 46,4 | 36,4 | 1689,0 | 2153,0 | 1325,0 | 40,4 |
| 17 | 29,7 | 32,4 | 962,3 | 882,1 | 1049,8 | 37,2 |
| 18 | 19,6 | 31,7 | 621,3 | 384,2 | 1004,9 | 35,3 |
| 19 | 149,7 | 31,4 | 4700,6 | 22410,1 | 986,0 | 60,0 |
| 20 | 27,1 | 31,3 | 848,2 | 734,4 | 979,7 | 36,7 |
| 21 | 30,9 | 30,7 | 948,6 | 954,8 | 942,5 | 37,5 |
| 22 | 21,1 | 30,4 | 641,4 | 445,2 | 924,2 | 35,6 |
| 23 | 29,3 | 30,4 | 890,7 | 858,5 | 924,2 | 37,2 |
| 24 | 26,4 | 29,3 | 773,5 | 697,0 | 858,5 | 36,6 |
| 25 | 29,3 | 26,7 | 782,3 | 858,5 | 712,9 | 37,2 |
| 26 | 25,6 | 23,6 | 604,2 | 655,4 | 557,0 | 36,5 |
| 27 | 29,3 | 22,1 | 647,5 | 858,5 | 488,4 | 37,2 |
| 28 | 12,1 | 20,5 | 248,1 | 146,4 | 420,3 | 33,9 |
| 29 | 19,9 | 17,7 | 352,2 | 396,0 | 313,3 | 35,4 |
| 30 | 38,1 | 14,7 | 560,1 | 1451,6 | 216,1 | 38,8 |
| 31 | 31,5 | 12,5 | 393,8 | 992,3 | 156,3 | 37,6 |
| ИТОГО | 1211,6 | 1167,9 | 50337,77 | 67709,48 | 51595,07 | 1211,3 |
Теперь построим корреляционное поле, где по оси Х будет значение факторного признака (общие производственные затраты на 1 голову скота, тыс.руб.), а по У – значение результативного признака (продуктивность с.-х. животных).
Уравнение связи:
1211,6 = 31а + 1167,9в
50337,8 = 1167,9а + 67709,5в
А=31,6
В=0,197
Yх
= 31,6 + 0,197 x
Расчёт коэффициента корреляции:
= = 37,7 = = 39,1
= = 1623,8 = = 2184,2
== 1528,8 = = 1664,4
== 1421,3
σх
= = 25,6 σу
= = 15,6
r = = 0,14
Коэффициент детерминации - d = (0,14)2
=0,0196 0,02
Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,14.
Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.
Коэффициент детерминации, равный 0,02, позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.
5.Динамика численности, продуктивности скота и выхода продукции животноводства по хозяйству ЗАО «Толмачевское» за 2004-2008 гг.
Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени. Ряд расположенных в хронологической последовательности значений статистических показателей, представляет собой временной (динамический) ряд. Каждый временной ряд состоит из двух элементов: моменты или периоды времени, статистические показатели.
Статистические показатели, характеризующие изучаемый объект, называют уровнями ряда. Статистические показатели, приводимые в динамическом ряду, могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.
Отличительной особенностью интервальных рядов динамики абсолютных величин является возможность суммирования их уровней. В результате суммирования уровней интервального динамического ряда получаются накопительные итоги.
Рядом динамики относительных величин называется ряд цифровых данных, характеризующих изменение относительных размеров изучаемых явлений.
Важнейшей проблемой построения динамических рядов является проблема сопоставимости уровней этих рядов, относящихся к различным периодам. Показатели динамического ряда, подлежащие сопоставлению, должны быть однородны по экономическому содержанию.
Прежде всего, должна быть обеспечена одинаковая полнота охвата различных частей явления.
При изучении динамики необходимо решить целый ряд задач с тем, чтобы охарактеризовать особенности и закономерности развития изучаемого объекта. Основные задачи:
1) характеристика интенсивности отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;
2) определение средних показателей временного ряда за тот или иной период;
3) выявление основных закономерностей динамики исследуемого явления на отдельных этапах и в целом за рассматриваемый период;
4) выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого объекта во времени;
5) прогноз развития явления на будущее.
Динамический ряд представляет собой ряд последовательных уровней, сопоставляя которые между собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления. В результате сравнения уровней получается система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относится абсолютный прирост, коэффициент роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста и пункты роста.
Наиболее точным методом является метод аналитического выравнивания ряда динамики по уравнению прямой линии – представление уравнений ряда в виде функции от времени:
Yt
=
a
+
bt
, где
t
– показатель времени; a
и b
–
параметры прямой.
Найдем a
и b
,
составив и решив систему двух уравнений. Эта система будет иметь следующий вид:
, где у –
фактические уровни ряда, а n
–
число уровней.
Исследуем численность, продуктивность и выход продукции животноводства хозяйства ЗАО «Толмачевское» в динамике за 2004-2008гг.
Для расчета показателей динамики выписываем сначала из годовых отчетов исходные данные по группировочному признаку за 5 лет (2004-2008гг.).
Таблица 6. Вспомогательная таблица для расчёта показателя динамики
| год | среднегодовое поголовье, голов | количество молока,ц | продуктивность с.-х. животных,ц |
| 2004 | 363 | 12286 | 33,8 |
| 2005 | 315 | 14011 | 44,5 |
| 2006 | 324 | 17909 | 55,3 |
| 2007 | 343 | 20031 | 58,4 |
| 2008 | 350 | 21157 | 60,6 |
Абсолютный прирост определяется, как разность между двумя периодами и может быть рассчитан цепным и базисным способом.
Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц изменился изучаемый показатель по сравнению с прошлым или базисным периодом.
Темп роста выражается в процентах и показывает, на сколько процентов произошло изменение показателя по сравнению с прошлым или базисным периодом.
Темп прироста - это отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, в процентах и показывает, на сколько процентов изменились размеры явления за изучаемый период времени.
Таблица 7. Расчёт показателей динамического ряда численности коров в ЗАО «Толмачевское».
| год | символы | численность, голов | базисный показатель динамики | цепной показатель динамики | ||||
| абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | |||
| 2004 | У0 | 363 | - | - | - | - | - | - |
| 2005 | У1 | 315 | -48 | 86,8 | -13,2 | -48 | 86,8 | -13,2 |
| 2006 | У2 | 324 | -39 | 89,3 | -10,7 | 9 | 102,9 | 2,9 |
| 2007 | У3 | 343 | -20 | 94,5 | -5,5 | 19 | 105,9 | 5,9 |
| 2008 | У4 | 350 | -13 | 96,4 | -3,6 | 7 | 102,0 | 2,0 |
Для нахождения базисных показателей
динамики ( за базисный год принимается 2004 год)
воспользуемся следующими формулами:
· Абсолютный прирост, ц = показатель отчетного года – показатель базисного года.
· Темп роста, % = показатель отчетного года / показатель базисного года * 100%
· Темп прироста, % = темп роста – 100%
Для нахождения цепных показателей
динамики воспользуемся следующими формулами:
· Абсолютный прирост, ц = показатель каждого последующего отчетного года – показатель предыдущего отчетного года
· Темп роста, % = показатель каждого последующего года / показатель каждого предыдущего года * 100%
· Темп прироста, % = темп роста – 100%
Из полученных данных видно, что численность голов по годам колеблется от 315 до 363. Средний уровень за 5 лет составляет 339. К среднему уровню ближе всего численность в 2007 году (343 головы).
Таблица 8. Расчёт показателей динамического ряда продуктивности коров в ЗАО «Толмачевское».
| год | символы | базисный показатель динамики | цепной показатель динамики | |||||
| продуктивность скота ,ц | абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | ||
| 2004 | У0 | 33,8 | - | - | - | - | - | - |
| 2005 | У1 | 44,5 | 10,7 | 131,7 | 31,7 | 10,7 | 131,7 | 31,7 |
| 2006 | У2 | 55,3 | 21,5 | 163,6 | 63,6 | 10,8 | 124,7 | 24,7 |
| 2007 | У3 | 58,4 | 24,6 | 172,5 | 72,5 | 3,1 | 105,7 | 5,7 |
| 2008 | У4 | 60,6 | 26,8 | 179,3 | 79,3 | 2,2 | 103,8 | 3,8 |
Из полученных данных видно, что продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6. Средний уровень продуктивности составляет 50,52 ц. К среднему уровню ближе всего продуктивность в 2006 году (55,3 ц.).
Таблица 9. Расчёт показателей динамического ряда валового надоя коров в ЗАО «Толмачевское».
| год | символы | базисный показатель динамики | цепной показатель динамики | |||||
| валовой надой ,ц | абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | абсолютный прирост, голов | темп роста,% | темп прироста,% | ||
| 2004 | У0 | 12286 | - | - | - | - | - | - |
| 2005 | У1 | 14011 | 1725 | 114,0 | 14,0 | 1725 | 114,0 | 14,0 |
| 2006 | У2 | 17909 | 5623 | 145,8 | 45,8 | 3898 | 127,8 | 27,8 |
| 2007 | У3 | 20031 | 7745 | 163,0 | 63,0 | 2122 | 111,8 | 11,8 |
| 2008 | У4 | 21157 | 8871 | 172,2 | 72,2 | 1126 | 105,6 | 5,6 |
Из расчётов видно, что валовой надой колеблется в пределах от 12286 до 21157. Средний показатель надоя в ЗАО «Толмачевское» равен 17078,8. Ближайшим показателем к среднему является надой 2006 (17909 ц.).
Заключение
В данной работе проведён экономико-статистический анализ численности, продуктивности коров и выхода продукции в молочном скотоводстве, на примере Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области.
Статистика численности и состава скота дает необходимый материал для расчета возможных уровней продукции и воспроизводства стада, определения потребности в кормах, рабочей силы и т.д.
Численность скота определяется в физических единицах (головах).
Продуктивность представляют собой выход продукции на 1 голову животных. Следует различать индивидуальную и среднюю продуктивность животных.
Основным показателем молочной продуктивности коров является средний годовой удой от коровы молочного стада.
Источниками статистических данных о численности и продуктивности скота являются годовые, месячные и квартальные отчеты.
Одним из основных и наиболее распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации является группировка.
Группировка хозяйств Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области проводилась по данным 2008г. За группировочный признак была взята продуктивность с.-х. животных, ц.
На основании проведённой статистической группировки с.-х. предприятий Новосибирского, Маслянинского и Черепановского района Новосибирской области по продуктивности коров получены следующие результаты: показатель продуктивности сельскохозяйственных предприятий растет от группы к группе. Так, в первой группе её средний уровень составляет 18,5, увеличение наблюдается и во второй группе 31,6, в третьей группе средний уровень достигает 41,4, а в четвертой группе 62,9.
Статистические распределения характеризуются наличием более или менее значительной вариации в величине признака у отдельных единиц совокупности. Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий составляет содержание теории корреляции.
Корреляционно-регрессионный анализ связи между общими производственными затратами на 1 голову скота, тыс.руб. и продуктивностью с.-х. животных свидетельствует о наличии слабой прямой связи между этими признаками, так как коэффициент корреляции равен 0,02.
Коэффициент регрессии показывает, что с ростом общих производственных затрат на 1 голову скота, тыс.руб. увеличивается и продуктивность с.-х. животных 0,14 руб.
Коэффициент детерминации, равный 0,02, позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный, как минимум равна 2%.
Важнейшей задачей статистики является изучение анализируемых показателей во времени.
Для расчета показателей динамики я воспользовалась годовыми отчетами исходных данных по группировочному признаку по хозяйству ЗАО «Толмачевское» за 5 лет (2004-2008гг.).
После проведения анализа рядов динамики видно, что голов по годам колеблется от 315 до 363; продуктивность коров колеблется от 33,8 до 60,6 ц.; валовой надой колеблется в пределах 12286 до 21157 ц.
Список используемой литературы
1. Афанасьев В.Н., Макарова А.И. Статистика сельского хозяйства. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 272с.
2. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики. Курс лекций. – М.: ЭКМОС, 2001. – 352с.
3. Годовые отчёты по Новосибирскому, Маслянинскому и Черепановскому районам за 2004-2008 гг.
4. Зинченко П.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. – М.: МСХА,1998. – 258с.
5. Харланов А.И. Общая теория статистики: Статистическая методология. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 341с.
| №п/п | название хозяйства | удой от 1 коровы в год, ц. | среднегодовое поголовье, голов | кол-во молока, ц. |
| 1 | ЗАО Ярковское | 12,5 | 323 | 4029 |
| 2 | СПК Галинский | 14,7 | 66 | 972 |
| 3 | СПК Томиловский | 17,7 | 84 | 1483 |
| 4 | СПК Заря | 20,5 | 102 | 2089 |
| 5 | ЗАО Сенчанское поле | 22,1 | 80 | 1767 |
| 6 | ООО Валенсия | 23,6 | 165 | 3899 |
| 7 | ООО Железнодорожный | 26,7 | 121 | 3232 |
| 8 | ООО Мамоново | 29,3 | 220 | 6454 |
| 9 | ООО Александровка | 30,4 | 423 | 12878 |
| 10 | ОАО ПЗ Медведский | 30,4 | 400 | 12178 |
| 11 | ЗАО Черепановское | 30,7 | 416 | 12791 |
| 12 | ООО Сибирский пахарь | 31,3 | 383 | 11997 |
| 13 | СХПК КЗ Малый Сибиряк | 31,4 | 7 | 220 |
| 14 | ООО Салаир | 31,7 | 487 | 15440 |
| 15 | ООО Сибиряк | 32,4 | 419 | 13567 |
| 16 | ЗАО Чкаловское | 36,4 | 90 | 3275 |
| 17 | ООО Большой Изырак | 37,4 | 338 | 12651 |
| 18 | МЖК Альва-фарм ООО | 38,3 | 386 | 14801 |
| 19 | ОАО Карасевскре | 39,4 | 491 | 19352 |
| 20 | ООО Сибирская нива | 40,4 | 764 | 30901 |
| 21 | ЗАО Таежное | 41 | 597 | 24483 |
| 22 | СПК КФХ Квант | 41,7 | 72 | 3005 |
| 23 | ООО АПП Инское | 42,1 | 200 | 8427 |
| 24 | ЗАО Обское | 43,3 | 140 | 6066 |
| 25 | ОАО Листвянское | 45,1 | 250 | 11287 |
| 26 | ЗАО Русь | 52,1 | 170 | 8862 |
| 27 | ЗАО СЗ морской | 55,3 | 288 | 15939 |
| 28 | ОАО ПЗ Пашинский | 55,3 | 425 | 23489 |
| 29 | ЗАО Толмачевское | 60,4 | 350 | 21157 |
| 30 | ОПХ Элитное | 67,1 | 225 | 15092 |
| 31 | ФГУП учхоз Тулинский | 87,2 | 500 | 43605 |
| № п/п | название хозяйства | полная себестоимость | выручено | кол-во в натуре | чистая прибыль | уровень рентабельности |
| 1 | ФГУП учхоз Тулинский | 33825 | 42730 | 40955 | 8905 | 26,3 |
| 2 | ОПХ Элитное | 13501 | 18919 | 14103 | 5418 | 40,1 |
| 3 | ЗАО Толмачевское | 20122 | 25017 | 20588 | 4895 | 24,3 |
| 4 | ЗАО СЗ морской | 12602 | 15705 | 14826 | 3103 | 24,6 |
| 5 | ОАО ПЗ Пашинский | 22660 | 21148 | 21811 | -1512 | -6,7 |
| 6 | ЗАО Русь | 488 | 1147 | 8616 | 659 | 135,0 |
| 7 | ОАО Листвянское | 9114 | 12825 | 10846 | 3711 | 40,7 |
| 8 | ЗАО Обское | 5083 | 5137 | 5501 | 54 | 1,1 |
| 9 | ООО АПП Инское | 3868 | 6868 | 7230 | 3000 | 77,6 |
| 10 | СПК КФХ Квант | 1506 | 2484 | 2520 | 978 | 64,9 |
| 11 | ЗАО Таежное | 11904 | 23095 | 20780 | 11191 | 94,0 |
| 12 | ООО Сибирская нива | 29312 | 30812 | 28452 | 1500 | 5,1 |
| 13 | ОАО Карасевское | 14725 | 21093 | 18208 | 6368 | 43,2 |
| 14 | МЖК Альва-фарм ООО | 11446 | 13676 | 13150 | 2230 | 19,5 |
| 15 | ООО Большой Изырак | 8954 | 12363 | 11146 | 3409 | 38,1 |
| 16 | ЗАО Чкаловское | 3672 | 3492 | 2579 | -180 | -4,9 |
| 17 | ООО Сибиряк | 10943 | 12178 | 12142 | 1235 | 11,3 |
| 18 | ООО Салаир | 7844 | 13717 | 13566 | 5873 | 74,9 |
| 19 | СХПК КЗ Малый Сибиряк | 1048 | 1580 | 220 | 532 | 50,8 |
| 20 | ООО Сибирский пахарь | 8494 | 10539 | 10717 | 2045 | 24,1 |
| 21 | ЗАО Черепановское | 10047 | 12003 | 11584 | 1956 | 19,5 |
| 22 | ООО Александровка | 5773 | 9415 | 9280 | 3642 | 63,1 |
| 23 | ОАО ПЗ Медведский | 10236 | 10725 | 10564 | 489 | 4,8 |
| 24 | ООО Мамоново | 4242 | 4725 | 5242 | 483 | 11,4 |
| 25 | ООО Железнодорожный | 2798 | 3980 | 2131 | 1182 | 42,2 |
| 26 | ООО Валенсия | 3342 | 3707 | 3423 | 365 | 10,9 |
| 27 | ЗАО Сенчанское поле | 2119 | 857 | 1296 | -1262 | -59,6 |
| 28 | СПК Заря | 479 | 886 | 907 | 407 | 85,0 |
| 29 | СПК Томиловский | 1193 | 1065 | 1193 | -128 | -10,7 |
| 30 | СПК Галинский | 1683 | 630 | 728 | -1053 | -62,6 |
| 31 | ЗАО Ярковское | 7557 | 9008 | 8742 | 1451 | 19,2 |
| №п/п | название хозяйства | общепроизводственные затраты |
| 1 | ЗАО Обское | 6140 |
| 2 | ЗАО Русь | 8948 |
| 3 | СПК КФХ Квант | 2116 |
| 4 | ЗАО Сенчанское поле | 14005 |
| 5 | ЗАО СЗ морской | 2346 |
| 6 | СПК Галинский | 2511 |
| 7 | ЗАО Толмачевское | 23009 |
| 8 | ЗАО Чкаловское | 4175 |
| 9 | ЗАО Ярковское | 10172 |
| 10 | СПК Томиловский | 1669 |
| 11 | ОАО ПЗ Пашинский | 27104 |
| 12 | ООО Железнодорожный | 3549 |
| 13 | ФГУП учхоз Тулинский | 39452 |
| 14 | ОПХ Элитное | 14457 |
| 15 | ЗАО Таежное | 15517 |
| 16 | ООО Александровка | 8926 |
| 17 | ООО Большой Изырак | 11291 |
| 18 | ООО Мамоново | 5803 |
| 19 | ООО Салаир | 9540 |
| 20 | ООО Сибирская нива | 35372 |
| 21 | ООО Сибирский пахарь | 10349 |
| 22 | ООО Сибиряк | 12455 |
| 23 | СХПК КЗ Малый Сибиряк | 1048 |
| 24 | ЗАО Черепановское | 12844 |
| 25 | МЖК Альва-фарм ООО | 14072 |
| 26 | ОАО Карасевскре | 17391 |
| 27 | ОАО Листвянское | 9041 |
| 28 | ОАО ПЗ Медведский | 11708 |
| 29 | ООО АПП Инское | 5010 |
| 30 | ООО Валенсия | 4230 |
| 31 | СПК Заря | 1227 |