Интерпретация корреляционно-регрессионных моделей в совершенствовании методов оценки эффективности сельхозпроизводства

.

Второе направление адаптации предусматривает проведение содержательного анализа полученных коэффициентов регрессии на предмет соответствия их практике и экономическому содержанию показателей в разрезе каждого фактора и в системе их взаимодействия в производстве сельхозпродукции. По конкретному примеру расчеты приведены в (табл. 3).

Таблица 3. Корректировка коэффициентов регрессии

По оценке факторов в создании валовой прибыли сразу возникает вопрос о возможности использования приведенных в табл. 3 показателей влияния для обоснования резервов производства и принятия управленческих решений. Рассмотрим по порядку. В скорректированном уравнении регрессии человеческий фактор оценивается отрицательной величиной (при увеличении затрат труда на 1 тыс. чел.-ч валовая прибыль уменьшается на 1,9 млн. рублей, а вклад фактора уменьшает прибыль на 816,2 млн. рублей). Хотя на деле от состояния этого фактора зависит не только эффективность труда, но и степень использования остальных факторов и в целом он в соединении с основными средствами характеризует способность каждого предприятия выполнять необходимый объем сельскохозяйственных работ в необходимые календарные сроки и с должным качеством. Следовательно, разработанное уравнение не может отражать эффективность использования факторов. Логика содержательного анализа ведет к оценке остальных факторов в формировании валовой прибыли.

Наши исследования показали, что роль природного фактора в валовой продукции, денежной выручке и в некоторой части прибыли оценивается коэффициентом 0,238, означающим, что в среднем по республике 23,8% полученных в сельхозпредприятиях результатов относится на эффект природного фактора [3]. По 81 сельхозпредприятию вклад природного фактора в расчете на среднее предприятие оценивается 197,8 млн. рублей при выходе на каждую сотню балло-гектаров 0,122 млн. рублей прибыли. Это составляет 16% от средней прибыли по предприятию (197,8/1236), что, если учесть в балльной оценке плодородия немало других факторов, вполне сравнимо и, не могу не заметить, подтверждает обоснованность коэффициента 0,238 для оценки природного фактора. Высока эффективность использования оборотных средств, хотя известно, что без человека свыше половины запасов техники не могут быть применены в производстве сельхозпродукции. На 1 млн. рублей оборотных средств среднее предприятие получило прибыли на сумму 0,272 млн. рублей, а всего на 1726 млн. рублей. Получается, что только за счет оборотных средств среднее предприятие получило прибыли в 1,4 раза больше, чем в среднем по совокупности.

В сложившейся разнознаковой эффективности использования труда, основных и оборотных средств, работающих в одной системе, при положительных результатных показателях отсутствует надежная основа для обоснования мероприятий и резервов повышения эффективности производства. Можно гипотетически предположить, что в ресурсном обеспечении предприятий есть узкие звенья в ресурсной структуре, дефицитные, моментного действия ресурсы и другие, излишние, слабо влияющие на производственный процесс, но в совокупности предприятий эти нюансы усредняются через коэффициенты участия труда, основных и оборотных средств в производстве и формировании результата. В данном случае коэффициенты учитывают состояние эффективности по исправленным коэффициентам регрессии, как бы проецируя объемы ресурсов на производственные затраты (3,3; 0,04 и 0,7). Тогда приведенный потенциал трех факторов составляет 7149 млн. рублей (412•3,3 + 33479•0,04 + 6357•0,7 = 1360 + 1339 + 4450 = 7149) [4]. На 7149 млн. рублей потенциала при исключении эффекта использования земли приходится 1038 млн. рублей валовой прибыли (1036-198). На 1 млн. рублей потенциала получено 0,1452 млн. рублей прибыли. Тогда можно рассчитать полученную прибыль на каждый ресурс (1360•0,1452 = 197,5; 1339•0,1452 = 194,4 и 4450•0,1452 = 646,1). Расчеты по формуле (9) приведены в таблице 3.

В итоге внутрисовокупная ошибка, обусловленная распределением предприятий в совокупности, составила 108,7 млн. рублей, что на 21,1 млн. рублей меньше предельной величины по критерию практичности (129,8-108,7), подтверждая по отношению к первой корректировке практическую применимость исправленного уравнения регрессии =0,1224х₁+0,4691х₂+0,0058х₃+0,1016х₄ для анализа эффективности сельхозпроизводства в пределах анализируемой совокупности. И что главное, эта применимость еще больше подтверждается по сравнению с первоначальным регрессионным уравнением, так как суммарная по двум направлениям ошибка составляет всего 1,4% (|125,8 - 108,7| / 1236). Исправленные коэффициенты регрессии 0,1224; 0,4691; 0,0058 и 0,1016 можно считать показателями эффективности по валовой прибыли использования земли, труда, основных и оборотных средств. Работоспособность формулы (9) подтверждена в адаптации линейных регрессионных уравнений по 6 совокупностям.

По второму направлению адаптации можно выделить следующие методические положения практического значения:

1. Как можно заметить, принцип внешнего дополнения, основанный на научно-методическом подходе, способствует формированию системы поправочных коэффициентов, которые приближают полученные параметры корреляционно-регрессионного анализа к практически значимому уровню, которые уже можно воспринимать и оценивать не как условно чистые эффекты факторов, а как показатели наиболее вероятных эффектов и эффективности использования факторов (ресурсов). Принцип внешнего дополнения в нашем примере включает сравнение эффекта использования земли с оценками влияния природного фактора на результаты сельхозпроизводства и перераспределения остальной части валовой прибыли по факторам труд, основные и оборотные средства в пропорции их в структуре приведенного к единому измерению производственного потенциала. В принципе внешнего дополнения столько субъективного, сколько его имеется в обосновании методов оценки природного фактора и коэффициентов участия ресурсов в формировании валовой прибыли.

2. Результатом адаптации линейного уравнения регрессии, на наш взгляд, является трансформация этого уравнения в производственную функцию, наполненную объяснимым содержанием и применимую в пределах анализируемой совокупности на конкретный период (в переводах ин. лит. потребительское уравнение). В производственной функции, как и в первоначальном линейном уравнении регрессии, происходит обобщение влияния факторов на результат на уровне средней.

3. В визуально различимых расхождениях параметров первоначального уравнения и производственной функции выравнивается перекрестное взаимопогашение вкладов в результат одних факторов другими факторами, тем самым сохраняются сущность анализируемого процесса, системный подход и реализуется важное методологическое положение - общий результат есть сумма эффектов используемых факторов.

Производственная функция по совокупности имеет вид:

=0,1224х₁+0,4691х₂+0,0058х₃+0,1016х₄..

Третье направление адаптации заключается в переходе от средних по совокупности оценок эффективности использования факторов к оценке факторов по каждому отдельному объекту-предприятию, включенному в совокупность. Оправданность распространения установленных средних зависимостей результата от факторов следует из того, что каждое конкретное предприятие, составляющее конкретную частицу совокупности, обладает некоторой схожестью со средним по совокупности предприятием по отдельным или многим признакам, определяющим тип производства, в том числе по сравнению с теоретическим значением результата, по структуре ресурсов и факторов. В то же время по совокупности существует достаточно обширное разнообразие, которое может нарушать описываемую зависимость и увеличивать отклонение индивидуальных параметров от средних значений и тех истинных величин, которые недоступны исследователю. И все же практика должна использовать при принятии управленческих решений информацию об эффективности производства на достигнутом уровне достоверности, подвигая теорию к совершенствованию методик анализа, оценок ресурсов, мероприятий, резервов производства, с одной стороны, и методики разделения общего результата на факторные составляющие с другой стороны.

Но сегодня можно уверенно говорить, что предлагаемый подход в индивидуализации оценок по факторам может быть использован при оценке индивидуальных показателей эффективности использования ресурсов (факторов), сравнении этих показателей по предприятиям и выборе объектов предпочтительного совершенствования организации производства. На уровне предприятий источником дифференциации результативности и различий в отклонениях фактического результата от теоретического значения, усредненного путем подстановки в производственную функцию объемов ресурсов, являются фактические объемы основных ресурсов с их конкретным качеством, которые используют предприятия для производства продукции и валовой прибыли. При известных объемах их использования переменной величиной являются показатели эффективности в виде коэффициентов в формуле производственной функции.

Привязка разработанной и возможно исправленной корреляционно-регрессионной модели к каждому сельхозпредприятию осуществляется через результатный показатель и введение индивидуальных поправок к каждому коэффициенту эффективности, т.е.

; ; (10)

,

где , - значения результатного показателя, соответственно теоретического и фактического уровней по i-му предприятию; - фактические величины факторов (переменных) по каждому i-му предприятию; - коэффициент привязки средних по совокупности показателей эффективности использования ресурсов к каждому ресурсу i-го предприятия; - индивидуальные коэффициенты эффективности использования каждого ресурса в i-м предприятии.

Например, по пятому предприятию (i=5) в 2009 г. получена валовая прибыль в сумме 1185 млн. рублей на площади сельскохозяйственных земель, оцениваемой с учетом качества 1480 сотнями балло-гектаров, при затратах труда 532 тыс. чел.-ч и использовании 31719 млн. рублей основных средств и применении 7120 млн. рублей оборотных средств (запасы и затраты). Теоретическая сумма прибыли, которая могла быть получена при среднем по совокупности уровне хозяйствования, по расчетам составляет = 0,1224•1480+0,4691•536+0,0058•31719+0,1016•7120=1340 млн. рублей при фактической сумме 1185 млн. рублей или в 1,1308 раза больше. Следовательно, предприятие находится в группе, в которой уровень эффективности использования ресурсов ниже средней по совокупности. Разница составляет резерв повышения эффективности производства. Коэффициент привязки =1185/1236=0,959. Коэффициенты эффективности использования ресурсов составляют: по земле - =0,1224•0,959=0,117 (млн. рублей прибыли на 100 балло-гектаров сельскохозяйственных), по труду - =0,4691•0,959=0,450 (млн. рублей прибыли на 1 тыс. чел.-ч затрат труда), по основным средствам - =0,0058•0,959=0,0056 (млн. рублей прибыли на 1 млн. рублей основных средств) и по оборотным средствам - =0,1016•0,959=0,097 (млн. рублей прибыли на 1 млн. рублей оборотных средств). Производственная функция, описывающая механизм формирования валовой прибыли на 1-2 года наперед, выглядит тогда таким образом:

.

Поскольку эффективность производства в сельхозпредприятиях определяется по системе показателей, то анализ и оценки использования ресурсов рекомендуется проводить по системе регрессионных уравнений и производственных функций. В системе их содержится полная характеристика ресурсного потенциала каждого предприятия совокупности. Полученная информация составляет основу для принятия управленческих решений по финансовому и ресурсному обеспечению расширенного воспроизводства в конкретном (и следовательно, конкретных) сельскохозяйственном предприятии.

Заключение

Проведенные исследования позволили сформулировать в заключении следующие положения:

1. Адаптационный этап интерпретации параметров корреляционно-регрессионного анализа - следствие необходимости совершенствования методов оценки эффективности использования ресурсов в сельхозпредприятиях и реальной возможности применения для этих целей такого экономико-статистического метода, как корреляционно-регрессионный анализ. На этом этапе формальное толкование рассчитанных параметров продолжается в определении степени соответствия этих параметров экономическому содержанию показателей эффективности использования ресурсов, рассматриваемых в виде составляющих частей общего экономического результата при условии включения в анализ всех основных факторов.

2. На адаптационном этапе при условии включения в анализ основных факторов в сложившейся системе ресурсообеспечения смягчается и часто приводится к нулю такое явление, как перекрестное взаимопогашение эффектов факторов, когда в сравнении с общим результатом предприятия значительные отрицательные эффекты одних факторов (ресурсов) погашаются положительными эффектами других факторов, что не соответствует реальному содержанию производства. Системный подход может допускать такое взаимопогашение, распространяя его лишь на некоторую (незначительную) часть фактора (ресурса), но не на весь его объем. В системе факторов существует результатообразующая структура, обеспечивающая способность предприятий выполнять необходимый объем сельскохозяйственных работ и получать ожидаемое количество продукции. Кто знает, может в будущем найдутся специалисты математической статистики, которые усовершенствуют разработанный более 100 лет назад алгоритм корреляционно-регрессионного анализа или разработают новый, принципиально другой алгоритм, в полном объеме учитывающий и закономерности экономических процессов.

3. Сегодня, на наш взгляд, есть практический смысл в некотором отступлении от математико-статистических канонов, введя в адаптационный анализ принцип внешнего дополнения для корректировки коэффициентов регрессии с целью оценки эффективности использования факторов (ресурсов) и принятия более обоснованных управленческих решений. Принцип внешнего дополнения - это не свод математических правил, а логико-содержательное обобщение имеющегося опыта корреляционно-регрессионного анализа в разных выборочных совокупностях, аналогов с применением простых методик, в том числе и изучения динамических рядов. По каждой теме анализа должны формулироваться свои принципы, положения, которые помогают привести расчетные параметры к соответствию их экономическим показателям при сохранении системного подхода и баланса в образовании результатного показателя, характеризующего изучаемый экономический процесс.

Литература

1. Вопросы статистической методологии и статистико-экономического анализа: материалы всесоюзн. межвуз. совещания. М.: Статистика, 1971. 304 с.

2. Гарбузова, Е.П. Обоснование метода оценки экономической устойчивости производства в сельскохозяйственных предприятиях / Е.П. Гарбузова, П.В. Ковель // Вестник БГСХА. 2007. №3. С. 36-41.

3. Ковель, П.В. Экономическая оценка влияния природного фактора на результаты сельскохозяйственного производства / П.В. Ковель // Весцi Нацыянальнай акадэмii навук Беларусi. Серыя аграрных навук. 2010. №4. С. 53-62.

4. Ковель, П.В. Особенности и проблемы системной оценки эффективности мероприятий в условиях инновационного развития аграрной экономики / П.В. Ковель // Весцi Нацыянальнай акадэмii навук Беларусi. Серыя аграрных навук. 2008. №3. С. 5-14.

5. Ковель, П.В. Вопросы экономической интерпретации многофакторных статистических моделей анализа экономики / П.В. Ковель // Белорусская статистика: вчера, сегодня, завтра: материалы науч.-практ. конф., г. Минск. 23-24 авг. 2010 г. Минск: Белстат, 2010. С. 262-266.

6. Крастинь, О.П. Проблемы экономической интерпретации регрессионных моделей / О.П. Крастинь // Проблемы теории статистики: ученые записки по статистике. Редкол.: Т.В. Рябушкин (отв. ред.) [и др.]. М.: Наука, 1978. С. 121-143.

7. Леньков, И.И. Экономико-математическое моделирование экономических систем и процессов в сельском хозяйстве: учеб. пособие / И.И. Леньков. Минск: Дизайн ПРО, 1997. 304 с.

8. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ в сельском хозяйстве: метод. пособие / П.В. Ковель, Н.К. Шуин, В.И. Полетаев. Горки: БГСХА, 1996. 58 с.

9. Немчинов, В.С. Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории: Избранные произведения в 6 томах / В.С. Немчинов. М.: Наука, 1967. Т. 2. 486 с.

10. Общая теория статистики: учебник / Г.С. Кильдишев [и др.] М.: Статистика, 1980. 423 с.

11. Статистика: показатели и методы анализа: справ. пособие / Н.Н. Бондаренко, Н.С. [и др.]; под ред. М.М. Новикова. Минск: Современная школа, 2005. 628 с.

12. Статистическое моделирование и прогнозирование: учеб. пособие / Г.М. Гамбатов, [и др.]; под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. 383 с.

13. Фишер, Р.А. Статистические методы для исследователей / Р.А. Фишер. Пер. с англ. В.Н. Перегудова. М.: Государственное статистическое издательство, 1958. 268 с.

Размещено на Allbest.ru