吕岚 合肥市自来水总公司生产技术处 一 概述 统计是认识客观世界的有力武器,它通过对客观事物现象数量方面的搜集、整理和分析研究,来认识和反映事物的本质特征,揭示事物发展变化的规律性,因而成为科学研究和各种管理工作中不可缺少的重要工具,迄今已广泛应用在发展生产、科学管理和各个行业、领域。作为国民经济基础行业的供水企业,同样需要统计来加强供水生产经营管理,通过统计技术在供水企业管理中的应用,来反映、发现和解决在生产经营过程中出现的情况和问题,为领导决策和生产经营管理提供依据。 二 原理介绍 统计技术主要以数理统计为基础,结合系统工程、运筹学等学科的知识,内容包括统计活动的各种方式方法和原理原则,一般有: 1.统计调查法:根据调查任务的要求,有计划、有组织地收集统计资料的方法,常用的有大量观察法、报告法和访问法等。 2.统计整理法:根据调查研究的目的,对收集的大量个体资料进行系统化、条理化的加工整理,使其成为能反映总体特征的统计资料的方法,常用的有统计分组法、调整法和估算法等。 3.统计分析法:是以统计资料为依据,从定性与定量的结合上对客观现象进行分析研究,从而达到对客观现象正确深入的认识的方法,常用的有平均分析法、对比分析法、动态分析法、因素分析法和相关分析法等。 4.统计预测法:是以统计资料为基础,根据事物的联系和发展的规律性,运用适当的数学模型。统计所研究的对象在未来一定时间内可能达到的规模和水平,具体方法有:折扣最小平方法、指数平滑法和三点法等。 5.统计决策法:对企业或部门在制订短期计划成长期规划中,可能出现的几种不同情况和问题,运用决策理论和方法提出几个可供选择的解决方案和定量数据,协助决策者从中选定一个最优的方案,作出正确的决策。常用的有量本利分析法和决策树法等。 三 统计应用 统计技术在供水企业可应用于计划、生产、技术、质量、物资、设备、劳动、财务、营业、物业等诸多管理中,但根据管理的职能作用,统计技术主要运用在供水企业信息管理、咨询分析、监督控制三个方面。 1.信息管理:信息是一种资源,它是企业进行决策的基础,准确、完整、及时的信息有助于正确反映企业投入产出的动态过程,对生产经营活动进行有效控制。在信息资料的调查、搜集、整理、传递、归档的信息管理中,统计技术可以发挥很好的作用。比如采用统计调查方法中的统计报表制度,在供水企业里建立一个从原始记录、统计台帐到厂内报表三级统计信息网络,定时定期搜集供水生产、经营服务等各环节上的各种讯息。也可以采用抽样调查法,对水质、管网压力等指标进行随机样本抽检,以推断总体合格情况。另外还可以采用统计分级法,按照用水性质对售水量进行分组整理,来了解整个水量的用水结构情况。 2.咨询分析:供水企业是城市公用事业,具有自身的特点,首先它是城市建设的先行官和工业生产、人民生活的后勤兵,必须以讲究社会效益为前提,满足社会和用户对供水的需要,要确保水量足、水质优、水压够。同时,供水企业又是独立核算、自负盈亏的工业企业,要以提高经济效益为中心,协调组织生产,均衡安排生产计划,科学控制生产过程,积极调动各种生产要素,合理配置生产资源,以低成本实现高效能,达到最佳经济效益。因此,围绕安全供水、用户至上的宗旨,有机统一供水企业的社会、经济效益,供水管理就必须做深、做细。统计技术可针对供水生产经营服务活动中出现的各种情况,运用多种统计分析方法来进行去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的分析,为供水企业的管理和决策提供咨询和依据。如运用相关法来分析滤池冲洗中的冲洗强度、水温、滤料颗粒直径与滤层膨胀率的关系,确定最佳冲洗方案。运用因素分析法对供水生产中资本、劳动、技术进步各因素进行动态分析,以评价它们对供水产出的影响率和贡献率。运用对比分析法对供水调度中不同机泵的搭配运转对电耗的影响进行分析,以充分提高效率、节约能源。 3.监督控制:供水企业的计划是统率企业全部经济活动的总纲,但在实施时可能出现与实际执行情况的偏差,这就需要采取有效的监督控制以确保各项生产经营活动的顺利进行。统计技术的运用首先表现在通过经常检查、跟踪、反馈计划的执行情况,将实际情况同原定计划、目标、标准和规章制度作对比,找出偏差原因,进行核算、考核、分析,来实行有效的事中、事后控制,以利领导及时采取措施纠正偏差或修订校正计划。其次,通过统计预测的预先控制手段,研究和推测供水企业未来的发展前景和数量关系,为预计发展变化趋势和制定中长期规划提供依据。如供水量预测、供水成本预测、利润预测等。 四 实例分析 举例一:我公司90--99年售水量及主要构成情况统计表: 年代 | 指标 | 售水量(万m3) | 其中 | 工业(万m3) | 比重(%) | 生活(万m3) | 比重(%) | 1990 | 12247 | 7683 | 62.73 | 4564 | 37.27 | 1991 | 12456 | 7101 | 56.60 | 5445 | 43.40 | 1992 | 13668 | 7908 | 57.86 | 5759 | 42.14 | 1993 | 14713 | 8344 | 56.71 | 6369 | 43.29 | 1994 | 15385 | 8326 | 54.12 | 7059 | 45.88 | 1995 | 16233 | 6776 | 41.74 | 7572 | 46.65 | 1996 | 16319 | 6307 | 38.65 | 7929 | 48.59 | 1997 | 16611 | 6031 | 36.31 | 8342 | 50.22 | 1998 | 17194 | 6027 | 35.05 | 8521 | 49.56 | 1999 | 17106 | 5305 | 31.01 | 9370 | 54.78 |
分析:售水量逐年增长,年平均增长率为3.78%,售水量中工业用水所占比重逐年下降,年平均下降率为4.03%,生活用水所占比重逐年上升,年平均上升率为8.32%。数据表明,近十年特别是95年以后,由于城市工业企业生产发展不景气,造成工业用水量急剧下降,从90年的62.73%下降到99年的31.01%,下降幅度为31.72%。而随着居民生活水平的日益提高和住房条件的不断改善,生活用水量逐渐加大,于95年超过工业用水量,97年占全部用水量的一半以上,并继续保持上升趋势。运用统计技术中的分组对比法,可以深入的了解售水量的结构特征、相互关系及用水变化,为组织生产和供应创造条件。 举例二:我公司经济增长速度因素分析: 年份 | 现价工业总产值(万元) | 固定资产净值(万元) | 职工人数(人) | 1990 | 1623 | 7400 | 814 | 1991 | 2833 | 7602 | 863 | 1992 | 3572 | 9824 | 895 | 1993 | 5191 | 14283 | 911 | 1994 | 5546 | 17233 | 893 | 1995 | 7269 | 38494 | 912 | 1996 | 7885 | 45018 | 960 | 1997 | 9032 | 47815 | 980 | 1998 | 9680 | 50808 | 989 | 1999 | 12723 | 56094 | 993 |
建立增长速度方程: △y/y=△A/A+a(△K/K)+β(△L/L) 其中:y—产出量; K——资本量; L——劳动量; A—技术进步水平; α——资本弹性系数; β——劳动弹性系数。 设α=0.2 β=0.8求解得下列因素分析表: 1990—1999年 | 总产值 | 资金 | 劳动 | 技术进步 | 年平均增长速度(%) | 25.71 | 25.24 | 2.23 | | 对产出增长的影响率(%) | / | 5.05 | 1.78 | 18.88 | 在产出增长中的比重(%) | 100 | 19.64 | 6.92 | 73.43 | 对产出增长绝对值影响(万元) | 11100 | 2180 | 768 | 8151 |
分析:我公司近十年生产发展迅速,年平均增长25.71%,1999年工业总产值比1990年净增11100万元。固定资产增长仅次于生产,年平均增长25.24%,由于固定资产增长而使产值增加2180万元,占增长总额的19.64%。职工人数增长缓慢,年平均增长2.23%,由于职工人数增长而使产值增加768万元,占增长总额的6.92%。由于技术水平提高而使产值增加8151万元,占增长总额的73.43%。可以看出在经济增长各项因素中,我公司由于技术进步对产出增长的影响率最高为18.88%,资金投入其次,对产出增长的影响率为5.05%。劳动因素对产出增长的影响率最低为1.78%。这表明我公司对资金、劳动、技术进步各生产要素的运用比较合理,注重发挥了技术进步的作用。 举例三:用统计预测方法对我公司供水量进行预测: 年份 | 时间序号xt | 供水量(亿m3)yt | 1990 | 1 | 1.31 | 1991 | 2 | 1.35 | 1992 | 3 | 1.48 | 1993 | 4 | 1.59 | 1994 | 5 | 1.67 | 1995 | 6 | 1.78 | 1996 | 7 | 1.77 | 1997 | 8 | 1.81 | 1998 | 9 | 1.86 | 1999 | 10 | 1.85 |
绘制趋势图: 根据趋势图判断,供水量的发展趋势大致成一条直线,适合用线形模型进行拟合,采用折扣最小二乘法,因波动不大,选择折扣系数α=0.8,建立线形模型,其方程组为: Σary=aΣar+bΣarx Σarxy=aΣarx+bΣarX2 折扣最小二乘法计算表(a=0.8): 年份 | xt | yt | r | ar | xt2 | xtyt | arxt | aryt | arxt2 | arxtyt | | 1990 | 1 | 1.31 | 9 | 0.1342 | 1 | 1.31 | 0.1342 | 0.175802 | 0.1342 | 0.175802 | 1.41 | 1991 | 2 | 1.35 | 8 | 0.1678 | 4 | 2.70 | 0.3356 | 0.226530 | 0.6712 | 0.45306 | 1.46 | 1992 | 3 | 1.48 | 7 | 0.2097 | 9 | 4.44 | 0.6291 | 0.310356 | 1.8873 | 0.931068 | 1.52 | 1993 | 4 | 1.59 | 6 | 0.2621 | 16 | 6.36 | 1.0484 | 0.416739 | 4.1936 | 1.666956 | 1.57 | 1994 | 5 | 1.67 | 5 | 0.3277 | 25 | 8.35 | 1.6385 | 0.547259 | 8.1925 | 2.736295 | 1.63 | 1995 | 6 | 1.78 | 4 | 0.7096 | 36 | 10.68 | 2.4576 | 0.729088 | 14.7456 | 4.374528 | 1.68 | 1996 | 7 | 1.77 | 3 | 0.5120 | 49 | 12.39 | 3.5840 | 0.906240 | 25.088 | 6.34368 | 1.74 | 1997 | 8 | 1.81 | 2 | 0.6400 | 64 | 14.48 | 5.1200 | 1.158400 | 40.96 | 9.2672 | 1.79 | 1998 | 9 | 1.86 | 1 | 0.8000 | 81 | 16.74 | 7.2000 | 1.488000 | 64.8 | 13.392 | 1.83 | 1999 | 10 | 1.85 | 0 | 1.0000 | 100 | 18.5 | 10.000 | 1.850000 | 100 | 18.5 | 1.90 | Σ | - | - | - | 4.4631 | - | - | 32.1474 | 7.808414 | 260.6724 | 57.840589 | - |
将表中数值代入方程组: 7.808411=4.4631a十32.1474b 57.840589=32.1474a十260.6724b 解得:a:1.35445,b=0.054852 预测模型为:=1.35445+0.054852xt 可得各期供水量趋势值,见表中最后一栏。 预测我公司2000年供水量,将X0=11代入模型,得点预测值为y0=1.96亿m3。 为了使预测更有把握,进行区间预测,计算估计标准误差S(y)=0.071亿m3,令置信水平1—a=0.95,a=0.05,n=10,查t-分布表得ta/2,n-2=t0.025,8=2.306,这样,2000年我公司供水量的置信区间为: 1.96—2.306×0.071≤y0≤1.96+2.306×0.071 即:1.80≤y0≤2.12 预测我公司2000年供水量有95%的把握在1.80亿m3到2.12亿m3之间。如果再给合调查预测(定性预测),则预测更接近实际。 五结束语 综上所述,统计技术应用于企业是管理的需要。随着改革的深入和企业的发展,统计技术也在不断的发展和充实。面对日益出现的新情况、新问题,我们要在供水企业管理的实践中进行积极的探索和研究,自觉加强统计技术在供水企业管理中的运用,使统计技术更好地服务于生产经营管理。 参考文献 [1]钱伯海:《经济统计学概论》中国财政经济出版社; [2]陆元龙:《给水企业管理》兰州大学出版社。 |