Исследование состояния и перспектив развития аграрного сектора экономики с использованием экономико-математического моделирования (на примере Смоленской области)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Исследование состояния и перспектив развития аграрного сектора экономики с использованием экономико-математического моделирования (на примере Смоленской области)

Белокопытов Максим Вячеславович

В условиях глобального финансового кризиса актуальной задачей является разработка научно обоснованных методов вывода из кризиса как отдельных экономик, так и отраслей.

Сложность состоит в том, что в условиях рыночной экономики решении задачи следует искать с помощью методов нелинейной динамики, рассматривая сильно неравновесные состояния. Поэтому целесообразно при решении проблемы опираться на основные синергетические принципы, рассматривая экономику, как динамическую неравновесную

Определим объекты, для которых следует строить математические модели. Введем три уровня экономики: макро уровень, мезо уровень, микро уровень. Проведем аналогию экономической отрасли в кризисном состоянии с состоянием вещества вблизи точки фазового перехода 1-го рода. Можно сказать, что макро уровень описывает состояние экономической отрасли некоторого региона в целом, микро уровень описывает поведение отдельных предприятий, мезо уровень представляет объединение ряда предприятий по определенному признаку. экономика кризис математический

Описание системы в целом с использованием только микро уровня практически невозможно из-за большого числа вариантов развития и случайных факторов существенно влияющих на отдельное предприятие.

Макроскопическое описание экономической системы в переходный период также нецелесообразно. Дело в том, что одно из фундаментальных свойств неравновесных систем - отсутствие принципа экстремумов, однозначно предсказывающих состояние равновесных систем. Неравновесные системы могут развиваться непредсказуемо: их состояние не всегда можно описать макроскопическим уровнями. Причина этому флуктуации. Фундаментальное свойство неравновесных систем проявляется в способности переходить в упорядоченное состояние в результате флуктуации. Поэтому основой для моделирования кризисного состояния должен быть мезо уровень.

Математические модели функционирования объектов экономической системы достаточно хорошо разработаны. В том числе рассмотрен случай, когда система уходит со стационарного режима скачком и перескакивает на иной режим движения. Установившиеся режимы движения получили название аттракторов, так как "притягивают" соседние режимы.

Таким образом, для эффективного математического моделирования отрасли экономики, находящееся в кризисном состоянии необходимо: 1) определить макро, мезо и микро уровни функционирования системы; 2) на мезо уровне выявить факторы отвечающие за перестройку. Один из возможных методов предполагается в данной работе. Он опробован на сельскохозяйственных предприятиях Смоленской области.

В проведении данного исследования предполагается разработка комплексной системы мер воздействия на совокупность сельскохозяйственных предприятий Смоленской области, представляющий собой в целом макро уровень функционирования социально-экономической системы, с целью скорейшего ее вывода из кризисного состояния. Для этого определена система координат - набор наиболее важных классификационных признаков-показателей, характеризующих состояние и развитие данной социально-экономической системы. Эти признаки являются основными факторами-ресурсами определяющими уровень производительности труда и эффективности производства сельскохозяйственных предприятий Смоленской области. Использование кластеризации позволит выявить систему структурных социально-экономических взаимосвязей на всех трех уровнях исследования, а также распределить исследуемую совокупность по определенным функциональным типам исходя из специфики факторной базы. Сформированные, таким образом, группы сельскохозяйственных предприятий, представляющие собой мезо уровень исследований, позволят выделить наиболее типичные проблемы, сдерживающие рост производительности труда и эффективности производства, определить методические основы их решения на мезо и микро уровне функционирования системы (на уровне конкретных предприятий).

Классификация проводилась при помощи многомерного статистического метода -кластерного анализа, цель которого заключается в формировании однородных групп объектов (кластеров) по множеству разнообразных; и несопоставимых показателей.

Кластерный анализ не накладывает никаких ограничений на вид объектов и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы.

Результаты кластерного анализа по исходным данным показали, что лассификация исследуемой совокупности сельскохозяйственных предприятий Смоленской области образует сложную многоуровневую кластерно-иерархическую структуру, которую можно представить в виде дендрограммы или диаграммы дерева.

На рисунке 1 видно, что сельскохозяйственные предприятия Смоленской области укрупнено образуют пять кластеров. С определенной долей условности можно сказать, что эти кластеры делят всю совокупность сельскохозяйственные предприятия Смоленской области на пять переходных состояний, характеризующих последовательность и направление выхода данной системы из кризисного состояния.

Интерпретация полученных результатов кластеризации по весомым компонентам параметров структуры ресурсно-факторной базы производительности труда и эффективности производства сельскохозяйственных предприятий Смоленской области позволяет сделать выводы о специфике экономик выявленных типических групп сельскохозяйственных предприятий. На основе полученных характеристик можно механизм воздействия на данную социально-экономическую систему с целью выхода из кризисного состояния и обеспечения устойчивых темпов функционирования и развития в будущем (табл. 1).

Таблица 1 - Комплексная характеристика социально-экономической системы сельскохозяйственных предприятий Смоленской области на основе кластерного анализа

Кластер 1. Характеризуется очень низким уровнем обеспечения основными факторами повышения производительности труда и отсутствием в ближайшем будущем перспектив ее динамики. Большинство предприятий этого кластера находятся в кризисном или предкризисном состоянии. Их доля в общей совокупности составляет 50%. По сравнению с наиболее близким по уровню производительности труда и эффективности производства кластером 5, лишь фондо и энерговооруженности находятся на приемлемом уровне, но это не дает каких-либо существенных положительных результатов, что связано практически с отсутствием государственной поддержки растениеводства и животноводства, а также с катастрофически низким уровнем материальных затрат. В итоге мы имеем здесь отрицательный уровень чистой товарной продукции в расчете на 1 работника - 2,14 тыс. руб, и в целом убыток в размере 20,22 тыс. руб. на 1 работника.

Кластер 5. По сравнению с кластером 1 для предприятий этого кластера решающую роль сыграла государственная поддержка животноводства (ГПЖ) в размере 528 тыс. руб., кроме этого более высокий уровень оплаты труда работников (ОТ) и в конечном итоге более чем в 2 раза выше уровень материальных затрат (МЗ), который позволил получить более высокие показатели продуктивности животных и урожайности зерновых. Таким образом, по нашему мнению, решающим отличием организаций кластера 5 от организаций кластера 1 являлась государственная поддержка животноводства, что позволило достичь более лучших результатов производительности труда и эффективности производства. Уровень чистой товарной продукции в расчете на 1 работника составил 17,7 тыс. руб., а убыток сократился более чем в 24 раза. В целом предприятия этого кластера можно характеризовать как слабообеспеченые основными факторами повышения производительности труда и эффективности производства, но в тоже время имеющие шансы к ее существенному росту. Доля предприятий этого кластера в общей совокупности составляет 19,23%.

Кластер 4. По сравнению с кластером 5 сельхозпредприятия этой группы имеют одну очевидную особенность - более высокий уровень государственной поддержки животноводства (более чем на 70% больше, чем в кластере 5). Это обстоятельство позволило получить более высокие результаты производственной деятельности, но все же еще не достаточные для получения прибыли. В целом по предприятиям данной группы убыток составил 0,06 тыс. руб. в расчете на 1 работника, а уровень чистой товарной продукции возрос до 25,32%. Предприятия кластера 4 составляют 16,67% от общей совокупности исследуемых предприятий. Их также можно характеризовать как слабообеспечнные ресурсами повышения производительности труда, но в тоже время имеющие более высокий потенциал возможностей роста производительности труда.

Кластер 3 и кластер 2. Предприятия этих кластеров являются прибыльными. Их доля в общей совокупности составляет соответственно 5,12% и 8,97%. Ключевыми факторами, обуславливающими более высокие показатели производительности труда и

эффективности производства 3 и 2 кластера по сравнению с кластерами 4 и 5, явились не только более высокий уровень государственной поддержки животноводства, но и одновременно существенный рост фондовооружености (ФВ) и уровня материальных затрат (МЗ). Кластер 2 является лидером всей совокупности. Уровень чистой товарной продукции предприятий кластера 2 составляет 59,01 тыс. рублей в расчете на 1 работника, прибыль - 19,97 тыс. руб., а рентабельность - 13,77%. Главное отличие кластера 2 от кластера 3 это существенно более высокий уровень энерговооруженности (ЭВ), материальных затрат, а также государственной поддержки растениеводства, в сочетании с достаточно значительной государственной поддержкой животноводства. Все это дает возможность характеризовать предприятия кластера 3 как среднеобеспеченные ресурсами роста производительности труда, а организации кластера 2, как имеющие достаточно высокий уровень обеспеченности основными факторами роста производительности труда.

Подводя итог проведенным исследованиям, можно отметить, что полученные результаты позволяют обнаружить именно те "точки роста" на мезо уровне в исследуемой социально-экономической системе, воздействие на которых, позволит наиболее эффективно и быстро вывести ее из кризисного состояния. На рисунке 1 представлена схема антикризисных мер для сельскохозяйственных предприятий области, основанных на воздействии на "точки роста".

Рисунок 1. Последовательность воздействия на "точки роста" кризисной системы сельскохозяйственного производства Смоленской области.

Размещено на Allbest.ru