 |
ЭМ в анализе эффективности региональной экономики. Одно- и двухэтапная схема экономики
|
|
|
|
Каждый этап социально-экономического развития страны предъявляет свои требования к экономической эффективности. Что же представляет собой эффективность?
В буквальном смысле слово "эффективный" означает "дающий эффект, приводящий к нужным результатам, действенный".
Эффективность производства — важнейшая качественная характеристика хозяйствования на всех уровнях. Под экономической эффективностью производства понимается степень использования производственного потенциала, которая определяется соотношением результатов и затрат общественного производства. Чем выше результат при одних и тех же затратах, чем быстрее он увеличивается в расчете на единицу затрат общественно необходимого труда, чем меньше затраты на единицу полезного эффекта, тем выше эффективность производства. Суть проблемы повышения экономической эффективности производства состоит в том, чтобы каждая единица трудовых, материальных и финансовых ресурсов обеспечивала существенное увеличение объема производства продукции и национального дохода. Это в конечном счете означает повышение производительности общественного труда, что и является критерием (мерилом) повышения эффективности производства. Необходимость и возможность повышения эффективности производства обусловливаются как совокупностью постоянно действующих факторов, так и особенностями современного этапа экономического развития Украины. Эффективность производства зависит от различных факторов: социально-экономических, технологических, организационных и др.
Рассмотрим основные виды эффективности:
техническая (когда результаты зависят от совершенствования техники, технологии, внедрения различных новинок);
|
|
|
экономическая (непосредственно связанная с результатами работы предприятий, их структурных подразделений);
социально-экономическая (включает в себя удовлетворение потребностей населения, условия труда работающих, соответствие производственных отношений уровню производительных сил).
Указанные виды эффективности тесно взаимосвязаны и иногда их очень сложно разделить.
Цель анализа — выяснить устойчивые тенденции развития экономики большой группы предприятий, расположенных на значительной территории. Методика анализа включает следующие этапы:
1. Выделяется показатель, который может быть обобщающим с точки зрения эффективности использования ресурсов (например, прибыль и др.).
2. Определяются факторы, формирующие результативный показатель.
3. Выделяются территории со схожими природно-климатическими и экономическими условиями (в пределах региона).
4. Строится корреляционную модель формирования результативного показателя по предприятиям выделенных территорий (округов).
5. На основе сравнения расчетных и фактических значений результативного показателя в каждом округе выделяют 3 группы хозяйств (с лучшими, средними и худшими условиями хозяйствования) или 2 группы (если выделяют группы хозяйств только с лучшими и худшими условиями).
По информации каждой из групп (территорий каждого из округов) строят корреляционную модель формирования результативного показателя. При этом учитывается требование, что число
хозяйств (или опытов) должно быть не меньше 20 или больше 2,5k, где k — число факторов (включая результативный).
Сравнивая коэффициенты регрессии при одноименных факторах и выясняя различия в окупаемости ресурсов, делаем предположение о том, где лучше реализовать ограниченные ресурсы с тем, чтобы общий эффект был больше.
Данная методика использовалась для анализа окупаемости
|
|
|
ресурсов сельскохозяйственных организаций Могилевской области.
В области было выделено 2 округа: Северо-Восточный и Восточный (Хотимский, Костюковичский, Климовичский районы, частично Кричевский). Были рассчитаны корреляционные модели формирования стоимости товарной продукции (ТП) в разрезе округов (таблица 13.2).
Данные свидетельствуют о том, что предприятия округов существенно отличаются окупаемостью практически всех (за исключением энергетических мощностей) ресурсов.
В таблице 13.2 приведены коэффициенты регрессии при факторах по предприятиям обоих округов. Абсолютные значения коэффициентов регрессии и знаки при них свидетельствуют о значении отдельных факторов. Так, увеличение численности среднегодовых работников в хозяйствах Северо-Восточного округа не приводит к положительному эффекту, в то время как в Восточном округе с ростом численности работников стоимость товарной продукции возрастает.
Таблица 13.2 — Тенденции развития и параметры окупаемости ресурсов сельскохозяйственных организаций Могилевской области
Отсюда можно сделать вывод, что в отличие от большинства хозяйств Северо-Восточного округа во всех хозяйствах Восточного округа наметился дефицит трудовых ресурсов.
Поскольку в рамках каждого из округов имеются сельскохозяйственные организации с различным уровнем использования ресурсов, то были выделены две группы таких хозяйств (с лучшим и худшим уровнями использования ресурсов). В разрезе этих групп были рассчитаны параметры той же корреляционной модели и получены коэффициенты регрессии, которые объясняют эффективность ресурсов в разрезе выделенных групп и округов. В результате этого было выяснено то, что средняя эффективность отдельных факторов по округам существенно отличается (если рассматривать ее в разрезе хозяйств с эффективностью использования ресурсов выше и ниже среднего уровня). Так, в хозяйствах Северо-восточного округа с эффективностью производства ниже среднего уровня имеет место дефицит трудовых ресурсов и, следовательно, увеличение численности работающих в этих хозяйствах предполагает увеличение стоимости товарной продукции. Значительно отличаются от средних по округу коэффициенты регрессии и при других факторах.
|
|
|
Таким образом, анализируя данные таблицы 13.2, можно отметить следующее: чем выше значение коэффициента регрессии, тем больше наблюдается недостаток ресурса. Следовательно, необходимо направлять ресурсы именно в те хозяйства, где этих ресурсов не хватает. Например, покупку комбикормов целесообразнее всего осуществлять в лучших хозяйствах Восточного округа (а = 2,301) и худших хозяйствах Северо-Восточного округа (а = 1,755).
Стохастическое программирование (СП) (стохастическая оптимизация) используется в случаях, когда по объективным причинам информация о точных значениях параметров целевой функции и (или) ограничений недоступна. К таким задачам относятся, например, прогнозирование результатов производственной деятельности в условиях риска, анализ инвестиционных проектов, оценка перспектив диверсификации и т.д.
Для стохастических задач невозможно точно определить значения определяющих их параметров (расхода ресурсов, денежных потоков про-екта, величины спроса, запасов сырья, стоимости продукции, ставки дисконта и т.д.). Стохастическая формулировка задач намного более реалистична, чем детерминированная.
Следует иметь в виду, что увеличение периода планирования вызывает рост неопределенности параметров задачи, что неизбежно сказывается на точности получаемых результатов.
Задачи СП решаются аналитически лишь в наиболее простых случаях (нормальное распределение параметров, незначительное число переменных и т.д.).
В литературе выделяют одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные задачи СП.
В одноэтапных задачах решение принимается один раз (например, при формировании плана выпуска продукции в условиях риска).
В двухэтапных задачах решение, полученное на первом этапе, может корректироваться на втором. Например, для оценки спроса может быть принято решение о выпуске и реализации небольшой партии товаров. Обработка полученных при этом статистических данных позволяет на втором этапе принять скорректированное решение с учетом реального уровня спроса.
Многоэтапные задачи требуют многократной корректировки решений. К ним относятся, в частности: вероятностные модели управления запасами, анализ долгосрочных инвестиционных проектов, задачи оперативного управления производственными, технологическими и др. процессами.
|
|
|
