Научная статья «Применение элементов эконометрического моделирования в оценке регионального ресурсного обеспечения»
Аннотация
Автором исследуется корреляционная зависимость, ведётся построение матрицы корреляционных коэффициентов для выявления зависимости факторов, представлен алгоритм регрессионного анализа для возможности прогнозирования показателя ресурсного обеспечения Беларуси.
Annotation
The author explores thecorrelation, beingconstruction of the matrixof correlation coefficientsfor identifyingdependingfactors, the algorithm ofregression analysis topredictpossibleindicatorof resource provisionBelarus.
Ключевые слова: корреляция, моделирование, оценки ресурсного обеспечения, прогнозная характеристика.
Keywords:correlation, modeling, evaluationof resource maintenance, predictivecharacteristics.
Для целей изучения зависимости между факторными и результативным показателем используются традиционные и экономико-математические методы. Традиционные методы основаны на использовании общих инструментов анализа и включают такие методы как творчество, адаптивный поиск, предельный анализ, аналогия, экстраполяция, программно-целевой и другие.
Однако, для получения более обоснованных и детальных результатов следует искать новые средства реализации возникших нужд в оценке эффективности. Такими свойствами обладает вторая группа методов анализа и планирования – экономико-математические. Они основаны на применении алгоритмов математического программирования, математической статистики и теории вероятностей, имитационных моделей, теории графов, автоматизированных систем моделирования бизнес-процессов.
На отечественных и зарубежных предприятиях экономико-математические методы (кроме корреляционно-регрессионного анализа на некоторых предприятиях) не применяются, что и явилось причиной рассмотрения данного вопроса.
Метод корреляционно-регрессионного анализа применяется для исследования различных статистических связей и установления нормативов. На основе изучения взаимосвязи различных факторов исследуемого процесса можно выявить наиболее и наименее влияющие из них, что позволит спланировать деятельность с учетом приоритетных позиций выявленных факторов. [2, с. 85]
Исследуем направление и тесноту зависимости качества жизни в Беларуси за 2010-2012 гг. относительно таких социально-экономических показателей, как: среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, валовый внутренний продукт на душу населения, обеспеченность врачами-специалистами населения страны, уровень безработицы, объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, среднемесячная пенсия, численность студентов в учреждениях высшего образования.
Таблица 1 – Динамика социально-экономических составляющих качества жизни за 2010-2012 гг. по Беларуси
Показатель
2010 год
2011 год
2012 год
1
2
3
4
1. ИРЧП
0,732
0,756
0,793
2. Зарплата
1217313
1899782
3676083
3. ВВП на душу населения
17330
31368
56036
4. Обеспеченность врачами-специалистами
47,8
50,7
51,6
5. Безработица
0,7
0,6
0,5
6. Выбросы загрязняющих веществ
377,1
371,1
433,2
7. Пенсия
584,7
940,4
1885,5
8. Численность студентов
442,9
445,6
428,4
Примечание — Источник: собственная разработка на основе данных [1]
Для выявления зависимости между экономическими показателями используется корреляционный анализ. Показателем, количественно выражающим данную зависимость, является коэффициент корреляции (r):
, (1)
где n – количество наблюдений в исследуемом процессе зависимости;
xi,
— значения влияющих (зависящих) показателей (переменных) фактические и средние соответственно;
уi,—значения результативного (зависимого) показателя (переменной) фактические и среднее соответственно.[3, с. 91]
На основе выполненных расчётов получены следующие значения коэффициентов корреляции относительно каждого из исследуемых показателей (табл. 2).
Таблица 2 — Расчётные значения корреляционных коэффициентов
Зависимость ИРЧП от:
Зарплаты
ВВП на душу населения
Обеспеченности врачами-специалистами
Уровня безработицы
Выбросов загрязняющих веществ
Пенсии
Численности студентов
0,9917
0,9994
0,9141
-0,9925
0,8829
0,9911
-0,8538
Примечание — Источник: собственная разработка
Представим наглядное отражение корреляционной зависимости между изучаемыми показателями (рис. 1).
Рисунок 1 — Корреляционная зависимость ИРЧП от социально-экономический показателей
На основе расчётных данных можно сделать следующие выводы.
1. Каждый из рассматриваемых социально-экономических показателей имеет тесную связь (коэффициент корреляции > 0,7) с результативным показателем, отражающим качество жизни – ИРЧП. Наибольшее влияние на изменение ИРЧП среди представленных факторов оказывает ВВП на душу населения, а наименьшее – численность студентов высшего образования. Данная характеристика свидетельствует о том, что изменение фактора на 1% приводит к изменению показателя качества жизни в Беларуси более чем на 0,7%. Учитывая данную зависимость, органы государственной власти имеют возможность положительной динамики качества жизни в стране путём воздействия на каждый фактор комплексной системы показателей (экономической, социальной, экологической сфер).
2. Обратная зависимость ИРЧП наблюдается относительно факторов уровня безработицы и численности студентов высшего образования, статистические данные по которым свидетельствуют о том, что рост значений данных факторов приводит к сокращению показателя качества жизни, и наоборот (отмечена также тесная связь). Прямая зависимость характерна для таких факторов, как среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, валовый внутренний продукт на душу населения, обеспеченность врачами-специалистами населения страны, объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, среднемесячная пенсия,увеличение которых ведёт к возрастанию показателя качества жизни в стране.
Для расчёта прогнозной оценки уровня ИРЧП применяются инструменты «анализа данных» — регрессионная статистика [3, с. 27]. На основе данного аналитического пакета анализа получена следующая модель ИРЧП:
, (2)
где х1 – значение среднемесячной заработной платы.
Значения коэффициентов по другим показателям (кроме заработной платы) ничтожно малы, поэтому в модели не приводятся.
С помощью пакета анализа получены прогнозные значения уровня заработной платы и рассчитаны прогнозные значения показателя качества жизни на 2013-2015 гг. (табл. 3).
Таблица 3 — Прогнозные расчёты показателя качества жизни Беларуси на 2013-2015 гг.
Год / Показатель
ИРЧП Республики Беларусь
2010
0,732
2011
0,756
2012
0,793
2013
0,815
2014
0,840
2015
0,866
Примечание — Источник: собственная разработка
Прогнозируемое возрастание показателя ИРЧП Беларуси является тенденцией повышения качества жизни страны в целом, её конкурентоспособности на мировой арене, социально-экологической и экономической безопасности граждан.
Автор также предлагает с целью повышения эффективности управления производством в направлении рационального и экономного использования материальных ресурсов внедрение на предприятии системы прогнозирования показателей эффективности использования материальных ресурсов (СППЭИМР).
Рассмотрим суть данной системы и её пользу для предприятия.
СППЭИМР представляет собой комплекс взаимодействующих технических, программных средств и персонала предприятия, обеспечивающих процедуры учета расхода каждого вида материальных ресурсов, расчета основных показателей эффективности их использования, расчета отклонений фактических значений расхода от плановых и базовых, анализа динамики показателей эффективности использования материальных ресурсов.
В конце каждого рабочего дня информация с расчетными данными о величине фактического расхода материальных ресурсов, о величине отклонений от сопоставляемых и плановых значений, о ближайшем и дальнем прогнозе показателей эффективности использования материальных ресурсов отражается на стендовых экранах в каждом производственном цехе.
На основе полученной информации и произведенных расчетов компьютером осуществляется построение прогнозных значений показателей в виде диаграммы с подписями данных значений и определяется одна из трёх предполагаемых веток прогнозного изменения анализируемых показателей (оптимистичная, статичная и пессимистичная ветки прогноза).
Головным компьютером, в соответствии с полученной веткой прогноза, определяется стратегия действий (прогрессирующая или сдерживающая) и соответствующий ей перечень предлагаемых действий для управленческого персонала по регулированию фактической ситуации относительно использования материальных ресурсов с целью повышения её эффективности.
Стратегия действий для каждого варианта ветки прогноза заранее фиксируется в головном компьютере и впоследствии выбирается на основе действия простого алгоритма (табл. 4).
Таблица 4 – Стратегии действий по веткам прогноза показателей
Наименование ветки прогноза
Оптимистичная
Статичная
Пессимистичная
1
2
3
4
Характеристика ветки прогноза
Фактические показатели на предприятии превышают средние по предприятию за прошлый период больше чем на 5%.
Динамика фактических показателей за последние 3 года характеризуется как положительная (возрастающая тенденция).
Отклонения фактических значений от плановых по оперативным данным нынешнего года характеризуются изменением в сторону повышения эффективности использования материальных ресурсов
Фактические показатели на предприятии соответствуют средним по предприятию по оперативным данным.
Динамика фактических показателей и их отклонений от плановых значений нынешнего периода соответствует динамике прошлого года.
Фактические показатели на предприятии больше чем на 5% ниже средних по предприятию за прошлый период.
Динамика фактических показателей за последние 3 года характеризуется как отрицательная (нисходящая тенденция). Отклонения фактических значений от плановых по оперативным данным нынешнего года характеризуются изменением в сторону сокращения эффективности использования материальных ресурсов
Продолжение таблицы 4
Прогноз
Материалоемкость продукции снижена больше чем на 5%, а материалоотдача и коэффициент использования материальных ресурсов, соответственно, увеличены больше чем на 5%.
Показатели эффективности использования материальных ресурсов (материалоемкость, материалоотдача, коэффициент использования материальных ресурсов и др.) соответствуют уровню прошлого периода.
Материалоемкость продукции увеличена больше чем на 5%, а материалоотдача и коэффициент использования материальных ресурсов, соответственно, снижены больше чем на 5%.
Стратегии
Перечень предлагаемых действий
1) Прогрессирующая
Действия:
1) увеличение затрат на инновационную деятельность;
2) закупка последних новинок техники и технологии;
3) повышение уровня стимулирования труда;
4) полное использование материальных ресурсов (путем переработки отходов производства);
Условия:
1) значительный объем финансовых ресурсов;
2) значительные производственные площади;
Результат:
Сокращение материалоемкости продукции и, соответственно, повышение материалоотдачи и коэффициента использования материальных ресурсов больше чем на 10%.
Действия:
1) анализ возрастного состава оборудования и замена, после анализа отечественного и зарубежного рынка, старого оборудования на новое;
2) разработка ресурсосберегающих технологий и их непосредственное использование;
Условия:
1) достаточный объем финансовых ресурсов;
2) высокий уровень квалификации работников.
Результат:
Сокращение материалоемкости продукции и, соответственно, повышение материалоотдачи
Действия:
1) модернизация оборудования;
2) технико-технологический анализ отрасли, в которой действует предприятие и сопоставление основных характеристик;
3) повышение уровня стимулирования труда;
Условия:
1) незначительный объем собственных и значительный объем заемных финансовых ресурсов;
2) высокий уровень квалификации работников.
Результат:
Сокращение материалоемкости продукции и, соответственно, повышение материалоотдачи
Продолжение таблицы 4
1
2
3
4
2) Сдерживающая
Действия:
1) ориентация на инновационную деятельность суммы затрат денежных средств, соответствующей уровню прошлого периода;
2) использование на предприятии техники и технологии, соответствующих показателям прошлого периода;
3) отслеживание показателей производительности труда и регулирование среднего уровня квалификации по предприятию;
цикла.
Условия:
1) достаточный объем финансовых ресурсов;
2) высокие характеристики технико-технологического парка предприятия;
3) существующий отдел научно-технических разработок;
Результат:
Материалоемкость продукции остается на уровне или сокращается по сравнению с прошлым периодом и, соответственно, материалоотдача.
Действия:
1) анализ динамики показателей эффективности использования материальных ресурсов с целью удержания их на уровне прошлого периода;
2) поддержание основных характеристик оборудования относительно уровня прошлого периода путем его ремонта;
3) обеспечение контроля за использование материальных ресурсов не реже 1 раза в половину продолжительности производственного цикла;
Условия:
1) использование небольшой части собственных и значительной части заемных финансовых ресурсов;
2) средняя доля устаревшего оборудования и технологий;
Результат:
Материалоемкость продукции остается на уровне прошлого периода и, соответственно, материалоотдача.
Действия:
1) введение системы заниженных норм расхода материальных ресурсов с целью стремления работников к их достижению;
2) использование на предприятии оборудования и технологии прошлого периода;
3) обеспечение уровня квалификации работников, соответствующего прошлому периоду.
Условия:
1) небольшая часть собственных и значительная доля финансовых ресурсов;
2) аналогичный прошлому периоду количественно-качественный состав техники и технологии;
3) уровень квалификации работников, соответствующий прошлому периоду.
Результат:
Материалоемкость продукции остается на уровне или повышается по сравнению с прошлым периодом и, соответственно, материалоотдача.
Программный алгоритм можно описать следующими действиями: компьютером, на основе полученных данных и расчётных показателей осуществляется сопоставление фактических значений показателей эффективности использования материальных ресурсов со средними по предприятию на основе оперативных статистических данных и со средними плановыми значениями.
Если фактические значения исследуемого периода оказались относительно фактических значений прошлого периода выше на 5 и более процентов и динамика фактических показателей за последние 3 года будет являться положительной, то выбирается ветка прогноза будет являться оптимистичной.
Если фактические значения анализируемого периода и динамика фактических показателей запоследние 3 года будут соответствовать прошлому периоду, то ветка прогноза будет статичной.
Если же фактические значения в исследуемом периоде будут ниже на 5 и более процентов по сравнению со значениями прошлого периода и динамика фактических показателей за последние 3 года будет являться отрицательной, то ветка прогноза будет пессимистичной.
После выбора ветки прогноза, управленческому персоналу будет предложена компьютером наиболее подходящая, в соответствии с требуемыми условиями и ожидаемыми результатами, стратегия – прогрессирующая или сдерживающая – с конкретным перечнем действий для достижения планируемых результатов.
Система ППЭИМР позволит обеспечить предприятию непрерывное отслеживание показателей использования материальных ресурсов и их корректировку с помощью алгоритмического определения направления прогноза показателей использования материальных ресурсов и выбора стратегии соответствующих действий по улучшении эффективности использования материальных ресурсов.
Таким образом, предложенный автором новый подход к расчету прогнозной величины показателей эффективности использования материальных ресурсов и предлагаемая к введению на предприятии система прогноза показателей эффективности использования материальных ресурсов позволят субъекту хозяйствования повысить эффективность управления производством за счет учета при прогнозе показателей темпов научно-технического развития предприятия, темпов производительности труда, степени новизны техники и технологии, используемой на предприятии, а также за счет постоянного контроля за анализируемыми показателями и корректировки производственного процесса в соответствии с выбранной стратегией повышения эффективности использования материальных ресурсов.
Список использованных источников:
1. www.belstat.gov.by — официальный сайт национального статистического комитета Республики Беларусь.
2. Гринберг, А.С. Экономико-математические методы и модели: Курс лекций. / Гринберг А.С., Плющ О.Б., Шешолко В.К. – 2-е изд.стер. – Минск: Академия управления при Президенте Республики Беларусь, 2005. – 228 с.
3. Миксюк С.Ф. и др. Экономико-математические методы и модели: практикум / С.Ф. Миксюк и др.; под ред. С.Ф. Миксюк. – Минск: БГЭУ, 2008. – 311 с.
