Применение матричного моделирования к рынку органической продовольственной продукции
Оценка и анализ развития рынка органической продовольственной продукции по Уральскому федеральному округу. Производственные и экономические характеристики региона в сфере агропромышленного комплекса. Группировка регионов на прогрессивные и регрессивные.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 18.05.2017 |
Размер файла | 154,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Уральский государственный аграрный университет
Применение матричного моделирования к рынку органической продовольственной продукции
д.э.н., к.т.н., профессор Астратова Г.В.
к.э.н., ст. преподаватель Климук В.В.
к.э.н., доцент Рущицкая О.А.
Аннотация
В статье на основе методики матричного векторного моделирования выполнена оценка и произведен анализ развития рынка органической продовольственной продукции по Уральскому федеральному округу и по Российской Федерации в целом за 2005-2014 гг. Представлены сильные стороны (производственные, экономические характеристики) регионов в сфере агропромышленного комплекса. Выполнена группировка регионов на прогрессивные и регрессивные, с выделением регионов, находящихся на переходной стадии развития рынка органической продовольственной продукции -- по системе унифицированных показателей. На основе оценочно-аналитических процедур предложены направления повышения эффективности функционирования рынка органической продовольственной продукции в России
Ключевые слова: матричное моделирование, органические продовольственные товары, детерминанты развития, динамические характеристики, долевые характеристики
Многовекторность развития экономических систем в мировом аспекте привносит свои коррективы в достижение поставленных приоритетных целей стран и регионов. Наш опыт оценки и анализа развития различных регионов, а также -- разработки перспективных программ роста показывает, что существуют и вполне применимы на практике универсальные инструменты, которые можно скорректировать под условия конкретного производства или региона. К таким инструментам можно отнести экономико-математическое моделирование в целом, и матричное моделирование, в частности. В то же время, эти инструменты, по разным причинам, не всегда активно используются. Особенно это актуально для такой отрасли, как АПК в целом и для отдельных его отраслей, в частности.
В последние 10-15 лет мы наблюдаем растущий интерес общества к «здоровому» и экологичному пути развития, который на потребительском уровне выражается в увеличении спроса на органические продовольственные товары (ОргПТ) как одной из характеристик уровня качества жизни. Растущий рынок ОргПТ требует применения не только качественных, но и количественных методов исследования. Специфичность рынка органической продовольственной продукции, его текущее состояние в России и, в частности, в Уральском федеральном округе, требуют разработки действенных рычагов воздействия на экономику АПК. Разработка инструментов матричного моделирования как одного из приоритетных средств повышения эффективности функционирования рынка ОргПТ является целью настоящего исследования.
Для оценки уровня регионального развития рынка ОргПТ использована методика Климука В.В. [2,3], основанная на исследовании состояния изучаемого рынка (предприятия, региона, страны) по динамическим и удельностным характеристикам.
Динамические характеристики рынка характеризуют уровень темпов изменения исследуемых показателей за выбранный статистический отрезок, таким образом, иллюстрируя тенденцию развития и формируя вектор тенденциального функционирования выделенных регионов.
Удельностные характеристики рынка отражают ранг исследуемого региона относительно региона-лидера с целью формирования модели матрицы -- сетки распределения на сильные и слабые регионы для эффективного распределения бюджетных ресурсов на реализуемые программы, а также эффективного инвестирования относительно нивелирования социально-экономической и производственной «разбежки» по регионам.
На основе расчётов динамических и удельностных характеристик рынка формируются две матрицы: 1) «Производство-Экономика» и 2) «Лидерство-Перспектива». Первая матрица характеризует двухвекторный диапазон оценки: по производственным и экономическим характеристикам выбранной отрасли региона (либо региона, либо страны в целом). Вторая матрица отражает трендовые диспропорции по приросту исследуемых качественно-количественных характеристик и по рокировке региональных рангов в системе оцениваемых субъектов.
Алгоритм формирования обеих матриц действий можно описать следующим образом (рис. 1):
Рис.1. Алгоритм формирования матриц «Производство-Экономика» и «Лидерство-Перспектива», в трактовке В.В. Климука
1. Формирование системы показателей для оценки исследуемого регионального рынка ОргПТ. В качестве производственных показателей выбраны объем органической и традиционной продукции сельского хозяйства региона -- УрФО, объем посевных площадей, поголовье скота в регионе, производительность сельскохозяйственных работников, степень обновления основных фондов. К экономическим были отнесены следующие показатели: среднемесячная заработная плата сельскохозяйственных работников, рентабельность продаж, инвестиции в сельское хозяйство, сумма долговых обязательств сельскохозяйственной отрасли региона.
2. Расчетные действия по динамическому направлению (темпы изменения каждого показателя -- по среднегеометрической величине) и долевому направлению (удельный вес показателя региона относительно максимального значения аналогичного показателя среди группы выбранных для оценки регионов).
3. Расчет унифицированных значений по каждому направлению (динамическому, долевому, экономическому, производственному) -- по средневзвешенным величинам. Результат, превышающий «1», характеризуется положительной динамикой и абсолютным лидерством в отрасли относительно региональной разбивки.
4. Формирование матриц «Производство-Экономика», «Лидерство-Перспектива». Матрицы имеют 4-х-квадрантную форму построения. Верхний правый сектор является лидерским, отражающим авангардные позиции в рассматриваемом ракурсе. Нижний левый характеризует самые слабые позиции региона. Два сектора в верхнем и нижнем «этажах» матрицы соответствуют устойчивому развитию относительно оцениваемого состояния (приоритет производственному или экономическому развитию, занятию лидерских позиций на рынке или наращиванию собственных мощностей для прогрессивного индивидуального развития.
5. Интерпретация полученных результатов оценки и их визуализация, для чего можно использовать карту регионального развития исследуемого рынка. Апробация методики В.В. Климука выполнена по рынку органических продовольственных товаров в разрезе:
а) Уральского федерального округа в целом и для отдельных его регионов, в частности;
б) общестрановой системы (для оценки непосредственно УрФО в системе развития РФ в целом).
Исследование проведено на базе статистического массива официальных данных [4, 5, 6] за 2005-2014 гг., что является весомым и обоснованным аргументом при принятия управленческих решений на микро- и макроуровнях функционирования страны.
На основе производственных и экономических показателей по регионам Уральского федерального округа и по субъектам Российской Федерации в целом нами рассчитаны 2 типа индикаторов: динамические (темпы изменения) и долевые (удельный вес региона относительно региона-лидера) (табл. 1):
? динамические (темпы изменения);
? долевые (удельный вес региона относительно региона-лидера).
Таблица 1. Группировка регионов по темпам роста (лидерство) и рыночного ранга (перспектива)
Уральский федеральный округ |
Лидерство (темпы изменения) |
Перспектива (доля относительно региона-лидера) |
|
Курганская область |
1,152525144 |
0,479422673 |
|
Свердловская область |
1,132950157 |
0,641884728 |
|
Тюменская область |
0,992408596 |
0,544681151 |
|
Челябинская область |
1,047647924 |
0,739088718 |
|
Среднее: |
1,081382955 |
0,601269318 |
|
Регионы РФ: |
|||
ЦФО |
1,191692064 |
0,769544679 |
|
СЗФО |
1,135780985 |
0,363202605 |
|
ЮФО |
1,14889762 |
0,638287616 |
|
СКФО |
1,203268998 |
0,472470254 |
|
ПрФО |
1,15605838 |
0,721413541 |
|
УрФО |
1,091694373 |
0,386007998 |
|
СибФО |
1,135751205 |
0,634986956 |
|
ДВФО |
0,686885516 |
0,282186638 |
|
Среднее: |
1,093753643 |
0,533512536 |
В результате мы сформировали две группы регионов:
? Прогрессивные (итоговые значения которых выше среднего по интегральной составляющей).
? Регрессивные (итоговые значения которых ниже среднего по исследуемой группе регионов).
К прогрессивным регионам УрФО по уровню развития (темпам ежегодного прироста ОргПТ по производственно-экономическим характеристикам в целом) отнесены Курганская (индекс 1,1525 относительно среднего 1,08138) и Свердловская (1,1329) области, что отражает тренд устойчивости функционирования и инвестиционной привлекательности.
К регрессивным регионам УрФО мы отнесли Тюменскую (0,9924) и Челябинскую (1,0476) области, что обусловлено сосредоточенностью на сырьевой, энергетической составляющей готовой продукции и нерациональным использованием ресурсов.
В целом по России к регрессивным субъектам нами отнесены: Уральский федеральный округ (индекс 1,09169 против среднего 1,09375) и Дальневосточный федеральный округ (0,68688). В то же время, считаем необходимым подчеркнуть, что о УрФО находится на «переходной грани» в группу «скоростных» регионов (по темпам развития экономики), что характеризуется ежегодным приростом в 9,17%. Остальные 6 субъектов РФ являются прогрессивными.
Что касается позиции «лидерства» по производственно-экономическим характеристикам, то к прогрессивным регионам УрФО отнесены Свердловская (индекс 0,64188 относительно среднего 0,60127) и Челябинская (0,739) области, что характеризуется обширным рыночным сегментом для сбыта своей продукции, имеющимися производственными мощностями, инновационными технологиями.
В целом по России к прогрессивным субъектам по объему рыночной ниши, уровню производства отнесены Центральный федеральный округ (индекс 0,7695), Южный федеральный округ (0,63829), Приволжский федеральный округ (0,72141), Сибирский федеральный округ (0,634987 относительно среднего 0,5335), что можно опосредовать выгодным месторасположением, экстенсивным задействованием мощностей, ресурсной базой. рынок органический продовольственный экономический
Для визуализации полученных результатов и дифференциации регионов по секторам развития (квадрантам) составлена матрица «Лидерство-Перспектива (рис. 2 -- по Уральскому федеральному округу, рис. 3 -- по субъектам Российской Федерации).
«Сильный» квадрант заняла Свердловская область (лидер округа) по производственно-экономическим характеристикам, «слабый» квадрант соответствует Тюменской области, по которой и темпы изменения, и доля относительно лидера-региона ниже среднего по исследуемому округу.
Исходя из полученных данных, в квадранте-лидере оказались ЮФО, ЦФО, СибФО, ПрФО. В слабом квадранте -- УрФО и ДВФО. В то же время, необходимо отметить, что для Уральского федерального округа характерна переходная стадия индустриально-экономического функционирования, соответствующая квадранту развивающихся в области производства ОргПТ хозяйств, определяемому по ежегодному приросту исследуемых основных производственных и экономических индикаторов развития регионов.
Рис. 2. Матрица «Лидерство-Перспектива» по?Уральскому федеральному округу
Рис. 3. Матрица «Лидерство-Перспектива» по субъектам Российской Федерации
На основе выбранной системы показателей по регионам Уральского федерального округа и по субъектам Российской Федерации в целом выполнены расчеты по двум векторам безопасности функционирования: производственный (интегральный индикатор по темпам годового прироста и по рокировке своих позиций в ранжируемой сетке развития) и экономический (интегральный индикатор по исследуемым экономических характеристикам) (табл. 2).
Таблица 2. Группировка регионов по комплексным производственным и экономическим характеристикам
Уральский федеральный округ: |
Производственные характеристики |
Экономические характеристики |
|
Курганская область |
0,790747072 |
0,841200746 |
|
Свердловская область |
0,845117353 |
0,929717533 |
|
Тюменская область |
0,885419114 |
0,651670633 |
|
Челябинская область |
1,029668438 |
0,757068204 |
|
Среднее: |
0,887737994 |
0,794914279 |
|
Регионы РФ: |
|||
ЦФО |
0,889754629 |
1,071482114 |
|
СЗФО |
0,586551342 |
0,912432247 |
|
ЮФО |
0,800041679 |
0,987143557 |
|
СКФО |
0,698077983 |
0,977661269 |
|
ПрФО |
1,026520519 |
0,850951403 |
|
УрФО |
0,644063206 |
0,833639165 |
|
СибФО |
0,853387747 |
0,917350414 |
|
ДВФО |
0,593666005 |
0,37540615 |
|
Среднее: |
0,761507889 |
0,86575829 |
К прогрессивным регионам УрФО по производственной мощи отнесена только Челябинская область (индекс 1,02967 относительно среднего 0,8897), что обусловлено высоким уровнем развития машиностроительного, металлургического комплекса. Однако Свердловская и Тюменская области находятся на переходной стадии, недобрав 4,8% и 0,2% соответственно. По экономическому уровню развития к прогрессивным регионам отнесены Курганская и Свердловская области с индексами 0,8412 и 0,9297 соответственно (относительно среднего 0,7949). Однако по Челябинской области отмечен «недобор» 4,7%, что определяет положительную перспективу ее роста за счет своей индустриальной мощи.
В целом по России к прогрессивным субъектам по производственной мощи отнесены: Центральный федеральный округ (индекс 0,8897 против среднего 0,7615), Южный федеральный округ (0,800), Приволжский федеральный округ (1,02652), Сибирский федеральный округ (0,85339), что характеризует специализацию хозяйств АПК в данных округах, площадью и качеством земель, природно-климатическими условиями.
К регрессивным регионам по экономическим условиям развития отнесены Приволжский федеральный округ (0,8509 относительно среднего 0,8658), Уральский федеральный округ (0,83364) и Дальневосточный федеральный округ (0,3754). Однако ПрФО и УрФО находятся на переходной стадии трансформации экономического тренда, что обусловлено растущими сельскохозяйственными мощностями, инноватизацией производств.
Полученные результаты расчетов отражены в матричной форме «Производство-Экономика» (рис. 4 -- по Уральскому федеральному округу, рис. 5 -- по субъектам Российской Федерации).
Рис. 4. Матрица «Производство-Экономика» по регионам Уральского федерального округа
«Сильный» квадрант остался «вакантным», притязания на который в перспективе в большей степени имеют Челябинская и Свердловская области.
Рис. 5. Матрица «Производство-Экономика» по?субъектам Российской Федерации
Лидерская позиция зависит от интенсификации АПК, ресурсосберегающей политики, конкурентоспособности продукции для зарубежья.
Абсолютные лидерские позиции по производственно-экономическим характеристикам в целом характерны для Приволжского федерального округа. Слабым по индустриальному и экономическому пути развития пока является Дальневосточный федеральный округ. Остальные субъекты России находятся в квадранте экономического роста, но не производственного, что не раскрывает в полной мере их потенциал, вектор импортозамещения, производственный концепт развития.
Выводы
1. Использование методологического концепта В.В. Климука является привлекательным: для бизнес-сообщества при оценочно-аналитических действиях относительно исследуемого рынка, принятия управленческих решений; для власти при разработке программ социально-экономического развития региона, разработке промышленной политики региона. Кроме того, инструментарий является универсальным и может использоваться для оценки и аналитических процедур различных рынков и в региональном разрезе.
2. Полученные данные показали высокие результаты (прирост исследуемых оценочных характеристик) по регионам Уральского федерального округа (кроме Тюменской области), и в целом по России (кроме Дальневосточного федерального округа). Установлено, что Уральский федеральный округ находится на переходной стадии развития к прогрессивно развивающимся регионам относительно рынка продовольственных товаров.
3. На основе апробации методики для рынка органических продовольственных товаров для регионов и субъектов Российской Федерации можно сформулировать ряд рекомендаций, касающихся повышения эффективности механизма реализации маркетинга на рынке ОргПТ:
-- целесообразно использовать систему вертикальной или горизонтальной интеграции предприятий АПК в специфичном направлении -- производстве и реализации органических продовольственных товаров, обеспечивая тем самым эффект от масштаба, передовые технологии (что характеризуется разбросом на матрицах региональных уровней развития);
-- необходимо модернизировать предприятия АПК с учетом специализированных, а не универсальных требований относительно производственных мощностей, условий производства органических продовольственных товаров, заключающееся в переоснащении и создании собственных средств труда, повышении производительности (что подтверждается важностью производственной составляющей в комплексном уровне конкурентоспособности, развития рынка ОргПТ);
-- необходимо активизировать политику рационального импортозамещения на рынке органических продовольственных товаров, заключающуюся в использовании собственного (качественного и дешевого) сырья при получении готовых продуктов -- экологически чистых, «здоровых» по своему содержанию, что актуализирует мировой тренд правильного питания и рационального образа жизни, а произведённые «излишки» ОргПТ направить, с целью накопления валютных резервов и стабильности финансового рынка, на экспорт (что актуализирует производственную составляющую и определяющие показатели -- материалоемкость, фондоотдачу, производительность -- в предложенной нами системе для оценки рынка органических продовольственных товаров).
Литература
1. Климук В.В. Развитие инструментария оценки эффективности использования материальных ресурсов промышленного предприятия. Дисс. ... канд. экон. наук. Ростов-на-Дону, 2015. -- 208 с.
2. Климук В.В., Климук Е.В. (а) Кластеризация как инструмент приоритетности социально-экономического развития / В.В. Климук, Е.В. Климук // Новая экономика. -- 2015. -- №2 (66). -- С. 50-57.
3. Климук В.В., Климук Е.В. (б) Методические подходы к оценке комплексного развития региона (на примере Брестской области) / В.В. Климук, Е.В. Климук // Проблемы управления. -- 2015. -- №3 (56). -- С. 94-100.
4. Сайт: http://www.mcx.ru/
5. Сайт: http://mcxso.midural.ru/
6. Сайт: http://www.gks.ru/
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика продукции, выпускаемой АООТ "Лесдок". Анализ структуры себестоимости продукции. Анализ себестоимости продукции в динамике. Исследование влияния факторов на себестоимость продукции. Оценка влияния факторов методом аналитической группировки.
курсовая работа [271,5 K], добавлен 25.05.2010Сущность и значение показателя себестоимости продукции. Характеристика продукции, выпускаемой ООО "Кирилловлес". Оценка выполнения плана и себестоимости продукции индексным методом. Анализ себестоимости продукции в динамике, влияние ряда факторов.
курсовая работа [498,9 K], добавлен 25.05.2010Группировка банков по величине балансовой прибыли. Группировка данных о распределении промышленных предприятий, группировка предприятий регионов. Розничный товарооборот во всех каналах реализации. Замедление роста объемов производства по торговой сессии.
контрольная работа [59,7 K], добавлен 23.02.2010Изучение качества продукции и услуг с помощью системы общих и частных статистических показателей: сводка и группировка, средние величины и показатели вариации, корреляционно-регрессионный анализ. Прогнозирование качества продукции, его цели и задачи.
курсовая работа [438,0 K], добавлен 23.09.2016Расчет и анализ основных показателей эффективности производства продукции растениеводства по районам Иркутской области с помощью статистических приемов: статистическое наблюдение, сводка и группировка, дисперсионный анализ, корреляция и регрессия.
курсовая работа [78,3 K], добавлен 09.06.2015Производственно-экономическая характеристика выборочной совокупности и типизация сельскохозяйственных организаций. Оценка производства молочной продукции на 100 га с/х. угодий. Динамический анализ показателей производства продукции отрасли животноводства.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 10.06.2014Создание модели анализа и прогнозирования социально-экономического развития Российских регионов методом главных компонент. Оценка основных экономических показателей региона. Формирование индикаторов устойчивого развития с использованием программы МИДАС.
курсовая работа [969,1 K], добавлен 29.08.2015Определение оптимального сочетания посевных площадей зерновых культур, которое позволит эффективно использовать все имеющиеся производственные ресурсы с максимальным количеством продукции и минимальной себестоимостью. Структура товарной продукции.
курсовая работа [43,7 K], добавлен 16.01.2015Технико-экономические показатели производства продукции и потребления материальных ресурсов. Производительность и годовые фонды реакторов. Технологические способы изготовления эмалей. Составление экономико-математической модели задачи, анализ результатов.
контрольная работа [32,6 K], добавлен 06.01.2011Анализ развития рынка телевизионных сериалов производства РФ. Соотношение высокобюджетных проектов, ситкомов и драмеди в российском телеэфире. Прогнозирование объема многосерийной продукции методами экстраполяции временного ряда и наименьших квадратов.
курсовая работа [283,6 K], добавлен 20.06.2014Основные подходы к математическому моделированию систем, применение имитационных или эвристических моделей экономической системы. Использование графического метода решения задачи линейного программирования для оптимизации программы выпуска продукции.
курсовая работа [270,4 K], добавлен 15.12.2014Производственно-экономическая характеристика совокупности и типизация сельскохозяйственных предприятия. Характеристика вариации показателей реализации продукции растениеводства. Статистико-экономический анализ объемов и уровня реализации продукции.
курсовая работа [282,6 K], добавлен 04.06.2010Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Методы статистического моделирования и прогнозирования. Построение баланса производства и распределение продукции предприятий с помощью балансового метода и модели Леонтьева.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.04.2013Выполнение плана и динамики себестоимости товарной продукции и определение размера экономии от снижения себестоимости. Показатели затрат на 1 рубль товарной продукции. Построение корреляционной модели влияния фондоотдачи на себестоимость продукции.
курсовая работа [106,8 K], добавлен 10.09.2012Составление плана выпуска продукции. Определение остатков ресурсов после изготовления продукции. Нахождение лимитирующего фактора. Построение графика допустимых решений. Применение метода "2-х точек" в решении задач. Оптимальная программа выпуска.
контрольная работа [15,7 K], добавлен 26.11.2010Основные задачи статистики предприятия, населения, инвестиций. Способы, формы и виды статистического наблюдения. Сводка и группировка статистических данных. Структурная и аналитическая группировка данных. Абсолютные, относительные и средние величины.
контрольная работа [262,6 K], добавлен 07.03.2011Пример решения типовой задачи оптимизации графическим методом. Получение оптимального плана выпуска продукции при помощи теории двойственности. Применение метода Леонтьева для построения баланса производства и распределения продукции предприятий.
контрольная работа [2,2 M], добавлен 23.04.2013Составление математической модели производства продукции. Построение прямой прибыли. Нахождение оптимальной точки, соответствующей оптимальному плану производства продукции. Планирование объема продукции, которая обеспечивает максимальную сумму прибыли.
контрольная работа [53,7 K], добавлен 19.08.2013Разработка экономико-математической модели с учетом состава и соотношения сельскохозяйственных угодий с целью получения максимального чистого дохода. Оценка качественных характеристик почв, ресурсов и выполнения заказа по основной товарной продукции.
курсовая работа [175,2 K], добавлен 04.05.2014Проведение финансово-экономического анализа предприятия: системы расчетов по продукции и работе, банковского кредитования, налогообложения, ликвидности, платежеспособности. Разработка математической модели оптимального планирования выпуска продукции.
дипломная работа [4,0 M], добавлен 21.03.2010