CC BY
64
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ АГРАРНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕГИОНА
В.И. Векленко, Е.Л. Золотарева, Н.Н. Петренко, Р.В. Солошенко, Е.С. Плахин
Аннотация. Выполнена многомерная классификация основных инновационно-экономических показателей сельскохозяйственных предприятий Курской области, выявлены и даны числовые характеристики факторов инновационного развития сельскохозяйственных предприятий региона, сформулирована методика проектирования инновационно-экономических показателей аграрных предприятий региона на среднесрочную перспективу, проведены компьютерные прогнозные расчеты на основе статистических данных по инвестиционному развитию сельскохозяйственных предприятий региона.
Ключевые слова: инновационный потенциал, инновационно-экономические показатели, факторы инновационного развития, методика проектирования инновационно-экономических показателей, прогноз инновационного развития сельскохозяйственных предприятий.
Системное рассмотрение инновационного процесса как сложного комплекса факторов позволяет выделить множество взаимосвязанных показателей уровня инновационного развития сельского хозяйства и его экономической эффективности [1]. Следовательно, изучение закономерностей инновационного развития и его экономической эффективности основывается на предварительном выделении и идентификации кластеров взаимосвязанных показателей, характеризующих элементы инновационного потенциала и их использование.
Изучение понятия «инновационный потенциал» показало, что имеются различные подходы к его формулировке. Если суммировать различные аспекты этой проблемы [2 -4], то определение понятия «инновационный потенциал» заключается в совокупности различных видов потенциалов, основные из которых являются производственный, трудовой, ресурсный, научно-технологический и инвестиционный.
Нормальная деятельность хозяйственной системы зависит от возможности обеспечения материальными и трудовыми ресурсами, технической оснащенности производства. Производственный потенциал - это имеющиеся потенциальные возможности производства, наличие факторов производства, обеспеченность его определенными видами ресурсов. Производственный потенциал характеризуется как сложная система ресурсов производства, находящихся во взаимосвязи и взаимозависимости. Ресурсный подход к термину производственный потенциал впервые в отечественной литературе использовал А. И. Анчиш-кин, определив его как «набор ресурсов, которые в процессе производства принимают форму факторов производства» [2]. Следовательно, основное назначение производственного потенциала хозяйственной системы заключается в создании новых стоимостей, а его элементы целенаправленно адаптируются к требованиям изготовляемой продукции.
Элементами производственного потенциала можно считать все ресурсы, которые связаны с функционированием и развитием хозяйственной системы. Развитие хозяйственной системы - это развитие не отдельных ее составляющих, а их сочетания. Исходя из этого, производственный потенциал включает основные производственные фонды, производственный персонал, технологии, энергетические и информационные ресурсы.
В производственном процессе устанавливается определенное соответствие между используемыми материалами, орудиями труда, количеством и качеством рабочей силы и другими элементами производственного потенциала, в частности энергии. Энергия легко
трансформируется из одного вида в другой и поэтому соответствие качественных характеристик виду производимой продукции и элементам производственного процесса обеспечивается внутри производственного звена [5].
Универсальным и унифицированным измерителем производственного потенциала является цена или стоимость его элементов. В ресурсный потенциал включается не только сложившаяся система ресурсов, но и альтернативные ресурсы и их источники, т.е. новые виды ресурсов, ранее не существовавшие, возможность использования которых научно обоснована и получение в рассматриваемом периоде возможно.
Под ресурсным потенциалом хозяйственной системы понимается совокупность имеющихся видов ресурсов, сопряженных между собой, обладающих взаимозаменяемостью, использование которых позволяет достичь экономического эффекта [6].
В этой связи нами выполнена многомерная классификация основных инновационно-экономических показателей сельскохозяйственных предприятий Курской области (по данным репрезентативной выборки, включающей 48 объектов), которая позволяет идентифицировать и структурировать основные группы показателей, характеризующие эффективность использования и обеспеченность инновационным потенциалом в целом и в разрезе его элементов.
Для разделения изучаемой совокупности объектов (или переменных, соответствующих отдельным показателям) на группы «схожих» объектов (или переменных), называемых кластерами, использованы методы кластерного анализа. Методы кластеризации довольно разнообразны, в них по-разному выбирается способ определения близости между кластерами (и объектами), а также используются различные алгоритмы вычислений. Поэтому результаты кластеризации зависят от выбранного метода, а эта зависимость тем сильнее, чем менее явно изучаемая совокупность разделяется на группы объектов.
Для проведения кластерного анализа - многомерной группировки экономико-инновационных показателей сельскохозяйственных предприятий - выделены три группы.
Первую группу образуют показатели отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки, которые характеризуются материалоотдачей, ресурсоотдачей, коэффициентом обновления, фондоотдачей, производительностью труда. С этими показателями согласуются затраты на 1 руб. денежной выручки, определяющие соотношение стоимостной оценки суммарного производственного потенциала и стоимости товарной продукции, а также материальные затраты на 1 работника, характеризующие общую инновационную насыщенность трудовых ресурсов.
Вторая группа включает показатели затрат элементов производственного потенциала в расчете на единицу стоимости товарной продукции и на 1 среднегодового работника: коэффициент автономии, энерговооруженность, фондоемкость, техническая вооруженность.
Третью группу образуют показатели интенсификации и эффективности использования земельных ресурсов (в расчете на 1 га): валовая прибыль, материальные затраты, субсидии, затраты на основное производство (таблица 1).
Таблица 1 - Идентификация кластеров инновационно-экономических показателей развития сельского хозяйства
Кластерный анализ материалов о деятельности объектов выборки по выделенной выше 1 -й группе показателей - отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки - позволил распределить сельскохозяйственные предприятия на три кластера с хорошо различимой разницей между центроидными значениями этих показателей в кластерах (таблица 2).
При этом 1-й кластер, состоящий из 22 объектов (45,8% совокупности), образует группу условно худших по рассматриваемой группе показателей предприятий (наименьшие значения материалоотдачи, фондоотдачи, производительности труда); 2-й кластер, представленный десятью объектами (20,8% совокупности), образует группу средних по показателям отдачи от использования производственного потенциала предприятий; 3-й кластер, включающий 16 объектов (33,3% совокупности), состоит из условно лучших по рассматриваемой группе показателей сельскохозяйственных предприятий, включая ЗАО «Прогресс» Солнцевского района.
Таблица 2 - Кластерный анализ показателей отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в сельскохозяйственных предприятиях региона
Кластер Число элементов кластера (предприятий) Центроидные значения показателей (переменных) в кластере
Х1 Х3 Х4 Х5 Х8 Х17
1 22 1,19 0,06 0,50 855 0,94 811,36
2 10 1,38 0,69 0,71 1576 1,02 1183,9
3 16 1,53 0,08 1,52 1665 0,90 1156,9
Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что почти половина сельскохозяйственных предприятий региона относится к группе условно худших по важнейшим результативным показателям эффективности инноваций. Это представляет значительный резерв для качественного совершенствования инновационных процессов в сельском хозяйстве области.
Кластерный анализ сельскохозяйственных предприятий по второму подмножеству показателей инновационного развития, образованному относительными
характеристиками затрат элементов производственного потенциала, показывает, что изучаемые объекты образуют два хорошо выраженных кластера, представляющих энерговооруженность и техническую вооруженность.
Очевидно, 1-й кластер включает 23 (47,9% совокупности) условно лучших по этим параметрам объектов, в число которых входит ЗАО «Прогресс» Солнцевского района, во 2-й кластер входят 25 (52% совокупности) условно худших по рассматриваемым показателям предприятий. Показатель энерговооруженности и технической вооруженности во 2-м кластере меньше соответствующих показателей 1 -го кластера, соответственно, на 44 и 73%.
Более половины сельскохозяйственных предприятий региона, входящих в группу условно худшими показателями энергетической и технической вооруженности, свидетельствует о низком уровне инновационной активности в сельском хозяйстве региона.
Как показывают результаты кластерного анализа по третьей группе переменных, выбранных для многомерной группировки, рассматриваемая совокупность сельскохозяйственных предприятий образуют три группы с хорошо различимыми отклонениями центроидных значений подмножества переменных, выражающих соответствующие экономико-инновационные показатели. При этом 1-й кластер, включающий 28 объектов (58,3% совокупности), включая ЗАО «Прогресс» Солнцевского района, соответствует группе средних по уровню интенсификации и эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственных предприятий; 14 объектов (29,1% совокупности) следует отнести к группе условно худших по центроидным значениям показателей интенсификации и эффективности использования земельных ресурсов; и только 6 объектов (12,5% совокупности) относятся к 3-му кластеру условно лучших по этой группе показателей предприятий.
Это означает, что подавляющее большинство (87% совокупности) сельскохозяйственных предприятий региона значительно отстают в развитии инновационных процессов по сравнению с лучшими агропроизводст-венными формированиями по критерию интенсификации и эффективности использования земельных ресурсов.
Данные проведенного нами комплексного трех-этапного кластерного анализа по выделенным группам инновационно-экономических показателей приведены в таблице 3.
Таблица 3 - Распределение сельскохозяйственных предприятий региона по кластерам инновационно-экономических показателей
Номер региона Предприятия Номера кластеров по группам показателей
1 группа 2 группа 3 группа
1 ЗАО Агрокомплекс Мансурово 1 1 1
2 СПК Льговский 1 1 2
3...41
42 ОАО Агропромышленный альянс ЮГ 3 1 3
43 ООО Александровский конный завод № 12 2 2 1
44 ЗАО Прогресс 3 1 1
45 ООО Псельское 3 2 3
46 ООО Защитное 3 1 3
47 СХА Колхоз Победа 1 2 2
48 ООО Беловское агро-объединение 3 2 1
региона
Показатель Обозначение показателя -переменная
1 группа показателей - отдача от использования элементов производственного потенциала и его стоимостная оценка, тыс. руб.
Материалоотдача Х1
Коэффициент обновления Х3
Фондоотдача Х4
Производительность труда Х5
Затраты на 1 руб. денежной выручки Х8
Материальные затраты на 1 работника Х17
2 группа показателей - затраты элементов производственного потенциала, тыс. руб.
Коэффициент автономии Х7
Энерговооруженность Х11
Фондоемкость Х12
Техническая вооруженность Х14
3 группа показателей - интенсификация и эффективность использования земельных ресурсов, тыс. руб.
Валовая прибыль на 1 га Х9
Материальные затраты на 1 га Х16
Субсидии на 1га Х18
Затраты на основное производство на 1га Х19
Как показывает кластерный анализ экономико-инновационных показателей, в качестве модельного объекта исследования экономической эффективности инновационных процессов в сельскохозяйственных предприятиях региона можно выбрать ЗАО «Прогресс» Солнцевского района, которое относится к группе условно лучших по показателям отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки; к группе условно лучших объектов по показателям затрат элементов производственного потенциала; к группе условно средних предприятий по показателям интенсификации и эффективности использования земельных ресурсов.
Поскольку кластерный анализ является предварительным этапом исследования, то дальнейшее исследование экономической эффективности инновационных процессов в сельскохозяйственных предприятиях региона целесообразно проводить методами факторного анализа. Этот метод позволяет выявить и объяснить (интерпретировать) содержательный смысл основных факторов, включенных группы взаимосвязанных экономико-инновационных показателей, а также провести оценку сельскохозяйственных предприятий региона по интегральным числовым значениям факторов и определить перспективные направления повышения эффективности инновационных процессов в сельском хозяйстве Курской области.
Полученная в результате факторного анализа матрица позволяет выявить наиболее существенные объективные экономико-инновационные причины (факторы), наиболее тесно взаимосвязанные с результативными экономико-инновационными показателями отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки, что выражается факторными нагрузками или коэффициентами корреляции двух наиболее значимых факторов и соответствующих им переменных (значимость других факторов очень мала) (таблица 4).
Таблица 4 - Факторная матрица переменных, выражающих показатели отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в сельскохозяйственных предприятиях региона
Переменная Факторные нагрузки на переменные
фактор фактор Б2
Х1 -0,20 0,43
Х3 0,30 -0,10
Х4 0,02 0,67
Х5 0,93 0,11
Х8 -0,23 0,24
Х17 0,93 -0,01
Отметим, что степень существенности воздействия факторов на уровень отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки сокращается в порядке увеличения их номеров: фактор является наиболее значимым и существенным, следующим по степени воздействия на рассматриваемую группу экономико-инновационных показателей является фактор Б2.
Значения факторных нагрузок (как и коэффициентов корреляции) находятся в интервале от 0 до +1, а соответствующий знак определяет прямо либо обратно пропорциональную зависимость изменения соответствующего показателя и интегрального значения фактора. Соответствующие переменные признаются значимыми для формирования факторов конкурентоспособности, если их факторные нагрузки не меньше 0,55 по абсолютной величине.
Первый, наиболее важный фактор (Р1), вносящий наибольший вклад в формирование отдачи от использования элементов производственного потенциала и его
стоимостной оценки, образуют показатели, характеризующие производительность труда и уровень материальных затрат на 1 работника (таблица 5).
Таблица 5 - Содержание факторов отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в сельскохозяйственных предприятиях региона
Переменная Показатель Знак факторной нагрузки
Фактор
Х5 Производительность труда +
Х17 Материальные затраты на 1 работника +
Фактор Б2
Х4 Фондоотдача +
Все соответствующие этим характеристикам показатели имеют высокие положительные значения факторных нагрузок. На основании анализа состава значимых переменных, образующих фактор Б1, следует сделать вывод о том, что ведущим фактором отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки является производительность труда и его обеспеченность инновационными материальными затратами. Следующий по уровню значимости для формирования отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в сельском хозяйстве является фактор Б2, который образуют переменная, отражающая показатель фондоотдачи. Следовательно, фактор Б2 следует определить как уровень отдачи фондообразующих инновационных элементов производства.
Важнейшим результатом факторного анализа является количественное выражение рассматриваемой группы экономико-инновационных показателей с помощью соответствующих факторов интегральных числовых характеристик для объектов исследования - сельскохозяйственных предприятий региона (таблица 6).
Таблица 6 - Интегральные характеристики отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в сельскохозяйственных предприятиях региона (по результатам факторного анализа)
Номер предприятия Предприятия Интегральные характеристики для факторов
И Б2
1 ЗАО Агрокомплекс Мансуро-во -0,84 -1.2
2 СПК Льговский -1,95 -3,3
3 ООО БАМП -3,03 -1,29
4...41
42 ОАО Агропромышленный альянс ЮГ 1,73 0,49
43 ООО Александровский конный завод № 12 0,16 0,21
44 ЗАО Прогресс 0,78 0,24
45 ООО Псельское 0,58 0,85
46 ООО Защитное 1,1 0,7
47 СХА Колхоз Победа -1,07 0,71
48 ООО Беловское агрообъеди-нение -0,43 3,61
Интегральные характеристики отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки позволяют выполнить рейтинговую оценку предприятий по каждому фактору. По фактору Б1, выражающему производительность и материальными затратами на 1 работника, модельный объект -ЗАО «Прогресс» Солнцевского района - занимает 15
место в выборке из 48 сельскохозяйственных предприятий региона, а по фактору Б2, характеризующему уровень фондоотдачи - 20 место в выборке, то есть является типичным по уровню развития инновационных процессов и их эффективности сельскохозяйственных предприятий региона.
Для проектирования индикативных экономико-инновационных показателей типичного сельскохозяйственного предприятия региона - ЗАО «Прогресс» Солнцевского района (как и для любого предприятия рассматриваемой нами выборки объектов) - следует построить статистические модели производственных функций (ПФ) этих показателей от соответствующих интегральных факторных характеристик:
(1) отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки;
(2) затрат элементов производственного потенциала;
(3) интенсификации и эффективности использования производственного потенциала.
В качестве критериальных результативных переменных моделей многофакторных ПФ выбраны рекомендуемые нами экономико-инновационные показатели, соответствующие переменным Х1, Х2,...,Х19; зависимыми переменными в рассматриваемых ПФ являются интегральные характеристики (факторы) инновационного развития сельскохозяйственных предприятий региона, рассчитанные нами методами факторного анализа. Для этого разработаны статистические модели показателей отдачи от использования производственного потенциала и его стоимостной оценки, рассчитанные по ПФ этих показателей от соответствующих интегральных факторных характеристик (таблица 7).
Рассмотрение ПФ этой группы показателей позволяет установить, что соответствующие им уравнения регрессии являются статистически значимыми и достоверными, что подтверждают значения их коэффициентов множественной корреляции, составляющие Я, = 0,78.0,98.
Таблица 7 - Статистические модели показателей отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки
Коэффициенты при факторных переменных определяют вклад соответствующих интегральных характеристик отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки в формирование ПФ этой группы показателей.
Рассмотрение параметров соответствующих статистических моделей позволяет сделать вывод о том, что с возрастанием факторной нагрузки на единицу, характеризующей производительность труда и материальные затраты на 1 работника, производительность труда возрастает на 502,9 тыс. руб. (переменная Х5), материальные затраты на 1 работника - на 356,3 тыс. руб., фондоотдача - на 0,02 тыс. руб.
Увеличение на единицу факторной нагрузки Б2, определяющей уровень фондоотдачи, приведет к росту производительности труда на 66,3 тыс. руб., сокраще-
нию материальных затрат на 1 работника на 15,9 тыс. руб., возрастанию фондоотдачи на 0,41 тыс. руб.
Эти закономерности отражают высокое позитивное значение выявленных нами факторов инновационного развития на формирование основных показателей отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки.
Проведенный анализ показывает, что основные экономико-инновационные показатели модельного предприятия - ЗАО «Прогресс» Солнцевского района -имеют резервы для их увеличения: фактическое значение фондоотдачи составляет от нормативного 68,7%, производительности труда 86,8% (таблица 8).
Таблица 8 - Нормативные значения показателей отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки для модельного
Результативные показатели (переменные Х,) Значения показателей, тыс. руб.
фактические нормативные фактические к нормативным, %
Фондоотдача Х4 0,694 1,010 68,7
Производительность труда Х5 1462 1684 86,8
Материальные затраты на 1 работника Х17 1597 1278 125,0
Это означает, что на предприятии не достигнуты оптимальные пропорции в соотношении показателей отдачи от использования элементов производственного потенциала и его стоимостной оценки: фактический показатель материальных затрат на 1 среднегодового работника больше соответствующего норматива на 25%.
В соответствии с рассмотренной выше методикой нами выделены типичные предприятия, относящиеся к группе условно худших хозяйств - СПК колхоз им. Черняховского, и условно лучших хозяйств - ООО «Защитное». Проектируемые значения основных экономико-инновационных показателей рассчитаны на среднесрочный период 2020 г. на основе факторного и регрессионного анализа по материалам деятельности указанных типичных предприятий.
Проектируемые на перспективу 2020 г. экономико-инновационные показатели отражают объективные возможности и тенденции инновационного развития сельскохозяйственных предприятий Курской области. Проектные показатели отдачи от использования элементов производственного потенциала достигают наибольших значений в группе условно лучших хозяйств: материалоотдача в этой группе составит 1,38 тыс. руб. в то время как в группе условно худших хозяйств - 1,25 тыс. руб.; производительность труда в условно лучшей группе предприятий составит 1875,0 тыс. руб., а в группе условно худших хозяйств - 559,2 тыс. руб.
Наиболее высокий уровень интенсивности инновационного развития и его экономической эффективности в перспективе должен быть достигнут в группе условно лучших хозяйств, а в группе условно худших предприятий проектируемые значения соответствующих показателей значительно ниже: материальные затраты на 1 га земельных ресурсов в условно лучших предприятиях составят 27,3 тыс. руб., а в условно худших - 6,4 тыс. руб. Проектируемые показатели валовой прибыли на 1 га составляют по указанным группам предприятий, соответственно, 6,41 и 0,33 тыс. руб.
Таким образом, выход на проектные показатели инновационного развития в сельскохозяйственных предприятиях региона позволит существенно повысить экономическую эффективность производства.
Список использованных источников
Результативные показатели (переменные Х^ Свободный член в уравнении регрессии Б1 Коэффициенты при зависимых переменных (факторах ) Коэффициент множественной корреляции Я
фактор фактор Б2
а1 а2
Фондоотдача Х4 0,89 0,02 0,41 0,86
Производительность труда Х5 1275,5 502,9 66,3 0,78
Материальные затраты на 1 работника Х17 1004,2 356,3 -15,9 0,98
1 Атоян В.Р. Инновационный комплекс региона: проблемы становления и развития. - Саратов: СГУ, 2003. - 195 с.
2 Дынкин А.А., Иванова Н.И., Грачев М.В. Инновационная экономика // Под ред. А.А. Дынкина, Н.И. Ивановой. -М.: Наука, 2004.
3 Егоршин А.П., Гумерова Г.И., Филимонова С.Г. Концепция управления инновационным развитием региона. -Н. Новгород: НИМБ, 2006. - 75 с.
4 Козик А.В. Инвестиционный потенциал предприятий: пути и факторы его укрепления и эффективного использования: автореф. дис. ... канд. экон. наук. - Орел, 2000. - 18 с.
5 Актуальные аспекты программирования регионального инновационного развития / В.А. Семыкин, Е.А. Барба-шин, Е.Л. Золотарева и др. // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. - №8. - С. 2-7.
6 Векленко В.И., Петренко Н.Н. Прогнозирование инновационного развития Курской области // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. -№6. - С. 2-4.
Информация об авторах
Векленко Василий Иванович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой инновационных методов управления социально-экономическими системами ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. (4712)39-40-15.
Золотарева Елена Леонидовна, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики имени профессора А.И. Барбашина ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. (4712)39-40-15.
Петренко Николай Николаевич, кандидат экономических наук, доцент инновационных методов управления социально-экономическими системами ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. (4712)39-40-15.
Солошенко Руслан Викторович, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономической теории ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. (4712)39-40-13.
Плахин Евгений Сергеевич, аспирант ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА», тел. (4712)39-40-15.
