Эконометрические модели как инструмент повышения эффективности управления организациями железнодорожного транспорта Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 656.2.003

д-р экон. наук, профессор (Донецкий институт железнодорожного транспорта)

д-р экон. наук, доцент (Донецкая академия управления и государственной службы при Главе Донецкой Народной Республики)

Эконометрические модели как инструмент повышения эффективности управления организациями железнодорожного транспорта

Terovanesov M.R., Doctor of Economic Sciences, Professor (DRTI) Kozlov V.S., Doctor of Economic Sciences, Associate Professor (DONAMPA)

Econometric models as a tool to improve the efficiency of management of railway transport organizations

ТЕРОВАНЕСОВ М.Р., КОЗЛОВ В.С.,

Введение

Железнодорожные перевозки традиционно занимают важное место в хозяйственном обороте многих компаний, в том числе сырьевых, обрабатывающих производство,

торговой сферы и т.п. Управление железнодорожными перевозками

направлено на повышение качества оказываемых услуг, в том числе по срокам грузоперевозок, хранению грузов, обеспечению их сохранности. Реформирование управления

железнодорожными перевозками

проводится практически на постоянной основе, что обусловлено низким уровнем технологического развития данной отрасли, отставания в уровне информатизации и автоматизации процессов и т.д.

Моделирование сложных

динамических систем, к которым относится сфера услуг, позволяет проводить комплексное исследование процессов с использованием технологий системного анализа. Применение различных методов реализует

эффективную модель, учитывающую факторы развития железнодорожного сегмента транспортного потенциала Донецкой Народной Республики (далее железнодорожный транспорт) и государственного аппарата, и использующую различные методы.

Анализ последних исследований и публикаций

На сегодняшний день в научных работах отечественных и зарубежных ученых значительное внимание уделяется использованию

математических методов по повышению эффективности управления

транспортной отраслью,

информационным и интеллектуальным технологиям и их применению в управлении транспортными системами, в т. ч. для использования и применения в организации и регулировании транспортных потоков.

В исследовании [1]

рассматривались вопросы оптимизации организации и управления транспортно-экспедиционной длительностью с

использованием интеллектуальных информационных технологий.

Разработаны методики для

математического описания процессов управления на железнодорожном транспорте.

В работе [2] были предложены виртуальные методы управления на основе принципов виртуального управления транспортными системами. Обосновано, что методы

информационного и концептуального и компьютерного моделирования

позволят виртуализировать

транспортные ресурсы для дальнейшего построения оптимального плана управления этой деятельностью.

Авторами [3] рассмотрена организация оперативного обмена данными и передачи информацией между субъектами управления, а также проведена оценка эффективности использования информационных

технологий в управлении.

При значительной проработке тематики организации и управления транспортной деятельностью, в рассмотренных работах не

затрагивались вопросы практического применения методов математического моделирования к управлению транспортной сферой ввиду низкой точности моделирования, неполноты данных, невозможности использования результатов моделирования для принятия эффективных управленческих решений.

Цель работы

Целью исследования является выявление взаимосвязи количественных и качественных показателей

производственных процессов для реализации задач, направленных на повышение эффективности управления на железнодорожном транспорте.

Основная часть

Отставание транспортной сферы от потребностей рынка указывает на неспособность менеджмента

эффективно выполнять свои функции. Поэтому разработка инструментов, которые могут повлиять на повышение эффективности работы управляющих звеньев в организациях

железнодорожного транспорта, является актуальной научно-практической

задачей.

Следует отметить, что для обеспечения развития отраслей сферы услуг и железнодорожного сегмента транспортной отрасли, в частности, необходимо использовать действенные инструменты, влияющие на

эффективность функционирования железнодорожного транспорта. Именно эффективность управления

организациями железнодорожного

транспорта позволяет достичь планируемого результата.

В качестве основного показателя, который определяет социально-экономическое развитие отрасли и связан с производительностью труда, объемами перевозок и другими, был взят уровень заработной платы. Моделирование процесса изменения уровня заработной платы и соотнесения его с зависимостью влияющих факторов нужно рассматривать как метод, который позволяет установить влияние на заработную плату определяющего фактора.

Решить поставленную задачу возможно с использованием

современного инструментария, к которому относятся модели для прогнозирования поведения

исследуемого объекта, в частности, уровня заработной платы. Целевым назначением модели является прогнозирование ее уровня, как

отображение взаимосвязи величины заработной платы и влияющих факторов. Другими словами, моделируется зависимость уровня заработной платы от влияния инфляционных процессов и

конкурентного рынка как основного фактора экономического развития.

Моделирование сложных

динамических систем, к которым относится экономика региона, позволяет проводить комплексное исследование процессов с

использованием технологий системного анализа. Применение разных методов реализует эффективную модель, которая учитывает факторы

экономического развития и использует разные методы.

Методы моделирования

классифицированы по направлению влияния на объект управления, различая прямое и косвенное действие. Методы моделирования прямого действия оказывают непосредственное влияние на исследуемые объекты [4]. В результате реакции объекта

формируются исходные параметры, оценивание которых позволяет принять управленческое решение или осуществить управляющее влияние.

Методы косвенного действия не влияют непосредственно на

исследуемый объект. Управляющее влияние создается путем

соответствующих условий, в которых функционирует объект и реагирует на это влияние через адаптацию к изменению среды. Способность быстро реагировать на внешние влияния относится к одному из преимуществ указанного метода. Модель, которая его реализует, определяет гибкую структуру, которая способна быстро перестраиваться и быть динамической. Такая модель обеспечивает

максимальную автономию, гибкость и

самостоятельность в решении многих вопросов, которые связаны с экономическим развитием.

Если безусловным преимуществом методов прямого действия является определенность организационных

структур, четкость в распределении функциональных и должностных позиций, ролей и ответственности, то ее существенные недостатки нуждаются в обязательном учете. Нужно отметить также малую способность к изменениям и невозможность быстро

адаптироваться к изменчивой среде. Модель эффективна в стабильных условиях, которые требуют четких апробированных решений. Т.е. модель развития железнодорожной отрасли нуждается в использовании гибкой организации, адаптационных

возможностей и использовании преимуществ методов прямого и косвенного действия. Целевая функция - обеспечение уровня заработной платы, соответствующего

экономическому развитию.

Одним из распространенных методов математического описания сложных динамических процессов считается имитационное моделирование [5, с. 136]. Преимуществом по сравнению с другими методами является то, что такое моделирование позволяет рассмотреть возможные последствия управленческих решений, провести сравнение разных

альтернативных вариантов и отобрать из них оптимальные. Недостатками моделирования могут быть чрезмерная формализация существующих

процессов, ограничение модели относительно взаимосвязей отдельных подсистем, которые дают значительные погрешности.

Модель развития отраслей сферы услуг, которая отражает характеристики развития железной дороги и её

результативность, имеет такой общий вид:

У = I (У\, У2,•••, Уп )> Х = I (Х1? Х2 ,•••, Хп X

где Y - заработная плата в отрасли сферы услуг;

X - показатели деятельности в отрасли сферы услуг;

у1,.. .,уп - мотивационные показатели, определяющие

результативность (экономическая масса и влияние факторов сферы услуг);

х1,.,хп - показатели,

определяющие результативность

(взаимоотношения отраслей сферы услуг).

Результативность деятельности транспортной отрасли как сферы услуг должна превышать её инерционность, что обеспечит соответствие

общественному развитию. На основе исследования статистических данных было определено, что для выявления эффективности социально-

(1)

экономических отношений между отраслями сферы услуг и трудозатратами сотрудников подходит заработная плата.

Для построения модели была использована множественная регрессия, которая даёт возможность оценить связь результативного признака с любым фактором при фиксированном значении других, включённых в регрессионную модель. Изменение заработной платы было прослежено в целом по Донецкой Народной Республике, на предприятиях железнодорожного транспорта.

Динамика и линейная зависимость среднемесячной заработной платы по Донецкой Народной Республике в целом, а также на железной дороге на рис. 1.

Рис. 1. Динамика и линейная зависимость среднемесячной заработной платы по Донецкой Народной Республике в целом, а также на железной дороге [составлено на

основе данных источника [6]]

Таким образом, были получены Изменение средней заработной

уравнения аппроксимации и величины платы в целом по Донецкой Народной

коэффициентов аппроксимации: Республике за 2015-2019 гг.:

у = 866,6х + 6672,6; R2 = 0,9815

железнодорожном

На

транспорте:

у = 1200х + 3300; R2 = 0,8623

Средний темп изменения заработной платы рассчитывается по формуле:

В результате расчётов получены данные:

tжд/tднp = 0,74.

Можно сделать вывод по расчётным данным, что наблюдается тесная связь между данными показателями. Определив, что между данными отраслями сферы услуг имеется связь, построим

эконометрические модели.

Применив эконометрическую модель для построения связи изменений заработной платы на железной дороге в зависимости от объёма перевозимых грузов и изменения средней заработной платы в Донецкой Народной Республике, получим уравнение множественной регрессии [4]:

¥, = Ь0 + Ь1Хр + Ь2Х

(3)

где Ь0, Ь1, Ь2 - параметры регрессии по результатам наблюдений за

переменными, которые включены в модель,

Yt - средняя заработная плата на железной дороге, тыс. руб.

Xp - среднемесячная заработная плата в ДНР, тыс. руб.

Xt. - объёмы перевозок на железной дороге, тыс. т.

Исходные данные для построения эконометрической модели представлены в табл. 1.

Таблица 1

Исходные данные для построения эконометрической модели

Y(Y) X! (Хр) Х2 (X,.)

5,00 7,50 5,60

4,50 8,25 5,80

7,50 9,59 4,85

8,50 10,13 4,72

9,00 10,89 3,50

В соответствии с методом наименьших квадратов, параметры Ь0, Ы, Ь2 находятся как система линейных уравнений.

X у. = пЬо + Ь1X хи+ ь2 X

XХнУ!= Ь0 Xх1. + Ь1X ХН + Ь2 Xх

X Х2'У' = Ь0 X ^ + b1X Х1Х2/ ■ + Ь2^ Х

Необходимые вспомогательные данные для построения

эконометрической модели представлены в табл. 2.

(4)

Гер = 1/пЕ"=1У1

Х1ср = 9,27 Х2ср = 24,47

Yср = 6,9

2

Таблица 2

Вспомогательные данные для построения эконометрической модели_

X: Х2 Y X!2 Х22 Х1Х2 Х^ X2Y YiYr Yr2

7,50 5,60 5,00 56,25 31,36 42,00 37,50 28,00 4,60 22,98 25 21,11

8,25 5,80 4,50 68,03 33,64 47,84 37,12 26,10 5,30 23,85 20 28,09

9,59 4,85 7,50 92,01 23,52 46,52 71,94 36,38 7,27 54,51 56 52,83

10,13 4,72 8,50 102,62 22,28 47,81 86,11 40,12 7,92 67,34 72 62,76

10,89 3,50 9,00 118,64 12,25 38,12 98,03 31,50 9,40 84,62 81 88,40

Всего 46,36 24,47 34,50 437,54 123,05 222,30 330,69 162,10 34,49 253,29 255 253,19

Ср. значение 9,27 4,89 6,90 87,51 24,61 44,46 66,14 32,42 6,90

Применяя данные табл. 3, после стандартных расчётов система уравнений для определения параметров регрессии имеет следующий вид:

( 5£>0 + 4б,3б& 1 -Ь 24,47£>2 = 34,5 46,36Ь0 + 437,54Ь1+ 222,ЗЬ2 = 330,69 I 24,47£>0 + 222,ЗЬ1 + 123,05Ь2 = 162Д

Данные сводим в таблицу расчёта матрицы и её определителей.

Таблица 3

Расчёт матрицы и её определителей [составлено автором самостоятельно]_

5 46,36 24,47

46,36 437,54 222,3 21,499054

24,47 222,3 123,05

34,5 46,36 24,47

330,69 437,54 222,3 -11,9 1841

162,1 222,3 123,05

5 34,5 24,47

46,36 330,69 222,3 23,35 3499

24,47 162,1 123,05

5 46,36 34,5

46,36 437,54 330,69 -11,49811

24,47 222,3 162,1

По результатам решения системы были получены параметры регрессии

уравнений аналитическими методами (табл. 4).

Таблица 4

Значения регрессионных коэффициентов_

Ьо Ьг Ь2

-0,554 1,086 -0,535

Таким образом, уравнение регрессии имеет вид:

Yr = -0,554 + 1,086 • 1 - 0,535 • 2. (5)

Оценка практической значимости выполняется на основании показателя тесноты связи между Y и Yr, найдя значение множественного

коэффициента корреляции R, который

равен 0,92:

(6)

В результате R близок к 1 - это С помощью уравнения (5) было

означает очень тесную связь между рассчитано отклонение от исходных

показателями. данных (табл. 5).

Таблица 5

Отклонение расчётных данных от исходных_

Исходные данные Y(Xl, Х2) Б,= (^ - Y(Xl, Х2)

Расчётные Отклонение

5,00 4,60 0,40

4,50 5,30 -0,80

7,50 7,27 0,23

8,50 7,92 0,58

9,00 9,40 -0,40

Коэффициенты эластичности рассчитаны следующим образом:

Е1 = Ь1 • Х1ср^ср = 1,4590017 Е2 = Ь2 • X2ср/Ycр = 0,379

То есть, если заработная плата в Донецкой Народной Республике изменится на 1%, то заработная плата на железной дороге изменится на 1,45% при условии, что объёмы перевозок не изменятся. Если объёмы перевозок изменятся на 1%, то заработная плата на железной дороге изменится на 0,375%, при условии неизменности заработной платы в Донецкой Народной Республике. Соответственно заработная плата на железной дороге незначительно зависит от объёмов перевозок, и определяется другими критериями.

Проведём исследование модели:

1. Определение дисперсии

= ^ - Б(Х1) = 1,58

.V:' = ^ - V.-... В(Х2) = 0,70

2. Среднеквадратическое отклонение

5(Х1) = ч/оЩ) Б(Х1) = 1,26 5(Х2) = Л/0(Х2) 8(Х2) = 0,84

5(У) - 4Щу) 8(¥)=1,83

3. Коэффициент корреляции Рассчитываем показатель тесноты

связи. Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле:

Дх 1 у =

(7)

Ех1у = (66:14 - 921 * 6,9) /(1,26 * 1,83) = 0:94

Пх2 у

(8)

Кя2у = (32:42 - 4,89 * 6,9) / (0,84 * 1,83) =-0,86

Их 1x2

(9)

Кл1х2 = (44:4б - 9:27 * 4,89)/(0,84 * 1:26) = -0=82

Линейный коэффициент

корреляции принимает значения от -1 до +1.

Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:

0.5 < гху < 0.7: замегная;

0.9 < гху < 1: весьма высокая.

То есть самый высокий вид связи между XI - Y, значит, рост зарплат на железной дороге практически не зависит от объёмов перевозок и определяется ростом заработной платы в целом по Донецкой Народной Республике.

Выводы

Моделирование процесса развития отраслей сферы услуг, предполагающего учёт инерционности и соотнесения её с результативностью, следует

рассматривать как метод, позволяющий установить направление развития сферы услуг с использованием указанных факторов. Наличие исходных данных в виде индикаторов экономической массы, факторов и результативности, которые определяются многими параметрами и показателями, свидетельствуют о сложности

процессов развития. Решить

поставленную задачу возможно с использованием современного

инструментария, к которому относятся модели для прогнозирования поведения исследуемого объекта. Резюмируя изложенное, можно конкретизировать основные требования к модели развития железнодорожного транспорта, которая должна включать: внедрение

организационных механизмов

управления; использование

результативности транспортной отрасли как целевой функции с учётом факторов влияния; расширение инструментов, направленных на повышение эффективности управления

железнодорожным транспортом.

Высокий вид связи исследуемой модели свидетельствует о

работоспособности разработанного в исследовании аппарата адаптивного анализа и моделирования. Исследование показало, что полученные данные могут способствовать уменьшению принятия не эффективных субъективных управленческих решений. В процессе прогнозирования необходимо выявлять возможные альтернативные пути и обосновывать их эффективность для реализации задач, направленных на повышение эффективности управления организациями железнодорожного

транспорта.

Список литературы:

1. Гапанович В.А., Розенберг И.Н. Основные направления развития интеллектуального железнодорожного транспорта [Текст] / В.А. Гапанович, И.Н. Розенберг // Железнодорожный транспорт. - 2011. - №4. - С. 5-11.

2. Верескун В.Д., Воробьёв В.С. Имитационная модель информационных потоков в организационных структурах управления [Текст] / В.Д. Верескун, В.С. Воробьёв // Известия вузов. Строительство. - 2007. - № . С. 43-49.

3. Романов И.А. Применение информационных единиц в управлении [Текст] / И.А. Романов // Перспективы науки и образования - 2014. - №3. - С. 20- 25.

4. Методы математического моделирования: Учебное пособие. - М.: МФТИ, 2012. - 295 с.

5. Карпов, Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 / Ю. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. -400 с.

6. Зарплаты в ДНР. Часть 1: что изменилось за 5 лет [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Ы*р:/Мпг-

1ive.ru/zarp1atyi-v-dnr-chto-izmeni1os-za-5-1е^. - Дата обращения: 02.02.2022. -Загл. с экрана.

7. Экономико-математическое моделирование: практическое пособие по решению задач / И.В. Орлова. - М.: ВУЗОВСКИЙ УЧЕБНИК - ВЗФЭИ, 2008. - 143 с.

Аннотации:

В статье выполнена обработка статистических данных, рассматривается процесс эконометрического моделирования, учитывающего количественные и качественные показатели с целью повышения качества управления организациями железнодорожного транспорта.

Ключевые слова: количественные показатели, качественные показатели, железнодорожный транспорт, сфера услуг, эконометрическая модель, адекватность, точность, эффективность управления, менеджмент.

In the article, statistical data processing is performed, the process of econometric modeling is considered, taking into account quantitative and qualitative indicators in order to improve the quality of management of railway transport organizations.

Keywords: quantitative indicators, qualitative indicators, railway transport, service sector, econometric model, adequacy, accuracy, management efficiency, management.