Интегральная оценка эффективности труда в молочном скотоводстве Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИКА ТРУДА

Том 6• Номер 1 • Январь-март 2011 ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics

издательство

Креативная экономика

интегральная оценка эффективности труда в молочном скотоводстве

Храмченкова А.О. 1, Ракул Е.А. 1

1 Брянский государственный аграрный университет, Брянск, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В статье рассмотрен научно-методический подход к интегральной оценке эффективности труда в молочном скотоводстве, основанный на системе показателей в соответствии с предложенными критериями, с использованием обобщенной функции желательности Харрингтона. Предлагаемый алгоритм расчета апробирован на материалах сельскохозяйственных организаций Брянской области. Научно-практическая значимость исследования состоит в разработке универсального научно-методического инструментария измерения эффективности аграрного труда.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: эффективность аграрного труда, интегральная оценка эффективности, эффективность труда в молочном скотоводстве.

Integral assessment of labor efficiency in dairy cattle

Khramchenkova A.O. 1, Rakul E.A. 1

1 Bryansk State Agrarian University, Russia

Введение

Основным ядром молочно-сырьевого подкомплекса является молочное скотоводство, выступающее одной из системообразующих отраслей аграрной экономики, ускоренное развитие которой рассматривается как проблема государственного значения [1] (Belous, Torikov, 2015). Основными производителями молока в настоящее время являются крупные, средние и мелкотоварные комплексы и фермы сельскохозяйственных организаций, крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей [2] (Vaskin, 1997). Острейшей экономической проблемой в молочном скотоводстве, несмотря на принятые в последние годы меры и решения, направленные на его возрождение и развитие, продолжает оставаться низкая конкурентоспособность отечественной продукции [3] (Vaskin, 1996), обусловленная низкими показателями продуктивности и воспроизводства стада, уровнем материально-технического оснащения ферм и применения современных ресурсосберегающих технологий, что, в конечном счете, сопровождается ухудшением финансово-экономических показателей деятельности

сельскохозяйственных товаропроизводителей [4] (Chirkov, Khramchenkova, 2017). В такой ситуации возникает проблема наиболее рационального использования ресурса труда, а соответственно, повышается роль комплексной оценки его эффективности как важнейшей категории, способствующей качественному экономическому росту и повышению уровня жизни работников отрасли [5,6] (Butyrin, 2005; Pavlov et al., 2014). Однако совокупность традиционных показателей как система измерителей эффективности труда работников молочно-сырьевого подкомплекса не всегда способна обеспечить ее полноту.

Цель исследования - разработать методику интегральной оценки эффективности труда в молочном скотоводстве, позволяющую выполнить системный комплексный анализ.

Основу исследований составили научно-теоретические труды отечественных и зарубежных ученых в области эффективности труда и экономики. В ходе выполнения работы использован комплекс методов [7] (Malyavko, Gamko, 1998): системный подход, метод анализа и синтеза, абстрактно-логический, математический, экспертный, социологический, статистических группировок, экономического сравнения, таблично-графический.

Необходимость использования интегральной оценки эффективности аграрного труда, наряду с показателями производительности, доходности и рентабельности труда, обусловлена требованием комплексного учета в ней количественно-качественных параметров, которые бы давали наиболее полное представление о результативных и рациональных ее сторонах. Количество показателей в системе оценки эффективности труда может варьировать в зависимости от целей субъекта, объекта проводимой оценки,

ABSTRACT:_

The article considers the scientific-methodical approach to integrated assessment of labor efficiency in dairy cattle, based on a system of indicators in accordance with the proposed criteria, using the generalized desirability function of Harrington. The proposed calculation algorithm is tested on materials of the agricultural organizations of the Bryansk region. Scientific and practical significance of the research is to develop a universal scientific and methodological tools for measuring the effectiveness of agricultural labour.

KEYWORDS: efficiency of agricultural labor, integrated assessment of efficiency, labor efficiency in dairy cattle

JEL classification: J24, J43, Q13 Received: 16.01.2019 / published: 31.03.2019

© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Khramchenkova A.O. (a[oresO50yandex.ru)

CITATION:_

Khramchenkova A.O., Rakul E.A. (2019) Integralnaya otsenka effektivnosti truda v molochnom skotovodstve [Integral assessment of labor efficiency in dairy cattle]. Ekonomika truda. 6. (1). - 305320. doi: 10.1833 4/et .6.1.39761

сложившейся практики управленческого учета и сформированной информационной базы [8] (Volchyonkova, 2013). Интегральный показатель эффективности аграрного труда определен нами в качестве результирующего значения от совокупности показателей с различной степенью воздействия на него. Числовое значение данного комплексного измерителя, по нашему мнению, целесообразно устанавливать на основе математического метода с применением функции желательности (й) Харрингтона:

а = е - е~', (1)

где у - кодированное значение частного параметра (х).

Функция желательности удовлетворяет ряду требований, предъявляемым к параметрам интеграции или оптимизации, а именно: является количественным; единым (выражается одним числом); однозначным (заданному набору значений частных параметров соответствует одно значение обобщенной функции); универсальным (всесторонне характеризует объект); соответствует требованию полноты (является достаточно общим, неспецифичным, характеризует объект как единое целое).

Основой обобщения информации с использованием функции Харрингтона является преобразование натуральных значений частных параметров различной физической сущности и размерности в единую безразмерную шкалу желательности (предпочтительности) (рис.).

Назначение шкалы заключается в установлении соответствия между параметрами интеграции, характеризующими функционирование исследуемого объекта [9] (Tkachenko, 2013). Для построения обозначенной шкалы воспользуемся безразмерной шкалой желательности, разработанной Харрингтоном, приведя ее в соответствие к исследуемой категории «эффективность труда» (табл. 1). Значение, переведенное в безразмерную шкалу желательности, обозначают через йг (г равно 1, 2, ..., п) и называют частной желательностью.

Шкала желательности имеет интервал от нуля до единицы. Значение й, равное 0, соответствует абсолютно неприемлемому уровню данного свойства, а значение й, равное 1, - самому лучшему его значению.

Для того чтобы использовать данный метод с целью получения интегрального критерия, первоначально необходимо установить (задать) границы допустимых значений

ОБ АВТОРАХ:_

Храмченкова Алевтина Орестовна, доцент кафедры экономики, кандидат экономических наук, доцент (a1oresO50yandex.ru)

Ракул (Панкова! Елена Анатольевна, доцент кафедры математики, физики и информатики, кандидат технических наук (wmf0bgsha.com)

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Храмченкова А.О., Ракул Е.А. Интегральная оценка эффективности труда в молочном скотоводстве // Экономика труда. - 2019. - Том 6. - № 1. - С. 305-320. doi: 10.18334М.6.1.39761

-1,5 -1,0 -0,5

0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0

Шкала частных показателей

Рисунок. График функции желательносел Харрингтона в Microsoft Excel Источник: составлено авторами по данным [11] (Lyubushin, Brikach, 2014)

d

1,0

2,0

Таблица 1

соответствие между числовой и эмпирической системами харрингтона

Эмпирическая система предпочтений (желательность) уровень эмпирической системы предпочтений категории «эффективность труда» Числовая система предпочтений (d)

Очень хорошо Высокий 0,80-1,00

Хорошо Выше среднего 0,63-0,80

Удовлетворительно Средний 0,37-0,63

Плохо Ниже среднего 0,20-0,37

Очень плохо Низкий 0,00-0,20

Источник: составлено авторами на основе [9, 11] (Tkachenko, 2013; Lyubushin, Brikach, 2014)

(у) для всех частных параметров. В общем случае ограничения могут быть односторонними, когда улучшение функции желательности происходит только при однонаправленном изменении показателя (уменьшении или увеличении), и двусторонними, когда предпочтительность функции растет при изменении показателя в диапазоне от минимального значения к максимальному. Границы допустимых значений могут устанавливаться различными способами: 1) экспертным путем на основании опыта и интуиции экспериментатора; 2) по нормативным или рекомендуемым значениям, отраженным в специальных документах, сборниках, справочниках; 3) по разнице между минимальным и максимальным значениями анализируемых показателей.

Поскольку изменение выбранных экономических показателей, входящих в интегральный критерий, происходит в одностороннем направлении у > утп, выберем

одностороннее ограничение для всех частных параметров по разнице между минимальным и максимальным значениями, отобранными из показателей вариационных рядов на основе статистических группировок среди 27 районов Брянской области за 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 гг. (табл. 2).

Таблица 2

Границы частных параметров уровня эффективности труда в молочном

скотоводстве

Частный параметр эффективности труда диапазон значений частных параметров

низкий ниже среднего средний выше среднего высокий

Производительность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час

2013 г. 167,8 254,1 341,5 442,1 557,9

2014 г. 280,2 513,5 676,0 853,3 1024,6

2015 г. 328,3 518,4 697,7 906,1 1123,4

2016 г. 274,5 532,9 706,9 908,5 1114,3

2017 г. 481,9 702,5 949,4 1086,1 1317,3

Доходность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час

2013 г. -49,7 13,2 70,2 105,8 177,4

2014 г. 39,8 79,1 130,4 164,5 216,4

2015 г. 64,7 124,3 182,2 218,6 279,6

2016 г. 73,7 120,3 179,8 207,0 295,6

2017 г. 68,3 132,3 187,8 223,4 319,8

Рентабельность труда (коэффициент рентабельности)

2013 г. -0,5 1,6 2,6 3,6 5,3

2014 г. 0,8 1,0 1,7 2,3 2,9

2015 г. 1,5 2,4 3,2 4,3 5,7

2016 г. 1,4 2,6 3,5 5,0 5,9

2017 г. 1,5 2,6 3,6 4,5 6,6

Зарплатоотдача, руб.

2013 г. 4,8 7,3 9 10,5 15,3

2014 г. 7,4 10,6 12,7 18,0 19,6

2015 г. 5,2 8,5 12,5 17,4 19,4

2016 г. 8,9 12,3 16,8 20,7 29,3

2017 г. 8,7 12,1 17,0 21,4 29,9

Уровень качества жизни (среднемесячный доход), тыс. руб.

2013 г. 6915,8 8844,9 10635,3 12967,3 14628,3

2014 г. 6935,8 10418,1 13185,7 15713,9 19746,0

2015 г. 11091,0 13653,3 16181,3 18599,8 21889,0

2016 г. 8539,7 13015,4 17943,4 20606,4 28252,0

2017 г. 7365,0 13370,0 17101,0 21914,3 26959,0

Источник: рассчитано авторами на основе сводных годовых отчетов сельскохозяйственных организаций (СХО) Брянской области

Последовательность определения диапазона значений частных показателей из представленной совокупности изложим на примере показателя «Производительность труда», рассчитанного как частное от деления выручки от реализации молока на прямые затраты труда. Группировка сельскохозяйственных организаций по уровню производительности труда показала, что за пятилетний период диапазон ее значений изменялся в сторону увеличения. Если в 2013 г. четыре района, демонстрирующие максимально высокие результаты, имели в среднем производительность труда на уровне 557,9 руб. на 1 чел.-час, то уже в 2017 г. - 1317,3 руб. В 2014-2016 гг. основная масса хозяйств была сосредоточена во второй и третьей группах, где производительность труда колебалась в пределах от 400 до 800 руб. на чел.-час затрат труда (табл. 3).

Таблица 3

Группировка схо по уровню производительности труда в молочном

скотоводстве

Группы хозяйств по уровню производительности труда Число хозяйств, ед. Получено в среднем выручки от реализации молока на 1 чел.-час затрат труда,руб.

2013 г.

I 100-200 5 167,8

II 201-300 5 254,1

III 301-400 7 341,5

IV 401-500 5 442,1

V Свыше 500 4 557,9

2014 г. 2015 г. 2016 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г.

I До 400 7 6 2 280,2 328,3 274,5

II 401-600 9 5 8 513,5 518,4 532,9

III 601-800 6 8 7 676,0 697,7 706,9

IV 801-1000 2 5 4 853,3 906,1 908,5

V Свыше 1000 1 1 5 1024,6 1123,4 114,3

2017 г.

I 400-600 5 481,9

II 601-800 8 702,5

III 801-1000 3 949,4

IV 1001-1200 3 1086,1

V Свыше 1200 4 1317,3

Источник: расчеты авторов по данным сводных годовых отчетов СХО Брянской области

Перевод частных параметров (xt) в безразмерные (у') можно осуществить с использованием линейной функции вида у = a0 + axx [10] (Barcho, Bursa, 2013).

Вместе с тем, согласно исследованиям Н.П. Любушина и Г.Е. Брикача, квадратичная зависимость между частными показателями и шкалой желательности имеет

наименьшую погрешность аппроксимации по сравнению с линейной [11] (ЬуиЬшЫп, Впкаок, 2014). Следовательно, целесообразно воспользоваться формулой:

У

• a^ + a^ x + a 2 x ,

где а0,а1,а2 - коэффициенты квадратичной функции. Прологарифмировав дважды по основанию е уравнение (1), получим:

У =- ln

'in!

d

или y = ln-

1

ln

1 'd

(2)

(3)

Для определения коэффициентов квадратичной функции подставим формулу (3) в уравнение (2):

ao + a1 x + a2 x = ln-

1

(4)

ln

d

Апробацию изложенного подхода проведем на примере частного параметра «Производительность труда» за 2017 г. Для известных значений шкалы желательности и соответствующих им значений частного параметра составлена система уравнений.

a + 1,317a. + 1,734a = ln-

1

ln-

1

a + 1,086a + 1,179a, = ln-

0,80 1

ln

1

(5)

a + 0,949a + 0,901a = ln-

0,63 1

ln

1

0,37

Так, согласно данным таблицы 1, оценкам «высокий» (0,8), «выше среднего» (0,63), «средний» (0,37) по шкале желательности соответствуют значения производительности труда, равные 1,317, 1,086 и 0,949 тыс. руб. на 1 чел.-час соответственно. Решение системы (5) проведено методом Крамера в табличном процессоре Excel. В результате вычислений получены следующие коэффициенты квадратичной функции:

a0 =-12,145 a = 19,103

a2 =-6,639

y =-12,145 + 19,103x - 6,639x2

(6)

1

Подставляя в функцию (6) значения частного параметра - x1 (уровень производительности труда в 2017 г., значение которого составляет 0,947 тыс. руб. на 1 чел.-час затрат труда), определяем его кодированное значение:

у = -12,206 +19,206 • 0,947-6,681-(0,947)2 = 0,0073 В этом случае частный коэффициент желательности () будет равен:

(-0,0073)

ах = в~е = 0,365.

Руководствуясь выше изложенным алгоритмом, установим значения частных коэффициентов желательности по остальным показателям совокупности, входящим в интегральный критерий (табл. 4).

Таблица 4

Частные коэффициенты желательности

Показатель 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.

Производительность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час 0,513 0,291 0,452 0,580 0,365

Доходность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час 0,241 0,497 0,335 0,625 0,693

Рентабельность труда (коэффициент рентабельности) 0,306 0,492 0,398 0,370 0,505

Зарплатоотдача, руб. 0,064 0,359 0,408 0,507 0,311

Уровень качества жизни, тыс. руб. 0,448 0,493 0,323 0,380 0,481

Источник: рассчитано авторами

Таблица 5

матрица рангов

Эксперты ранги в разрезе показателей

Производи- доходность рентабель- зарплатоотдача уровень

тельность труда ность жизни

труда труда

1 1,5 3,5 3,5 5 1,5 12

2 1 3 4 5 2 0

3 1 2,5 2,5 4,5 4,5 12

4 1,5 4 1,5 4 4 30

5 2 2 2 4,5 4,5 30

6 1 4 2 3 5 0

7 1,5 3,5 1,5 3,5 5 12

8 1,5 3,5 1,5 3,5 5 12

9 1 2,5 2,5 4,5 4,5 12

10 1 2,5 2,5 4,5 4,5 12

11 1 2,5 4,5 4,5 2,5 12

Сумма рангов 14 33,5 28 46,5 43

Отклонение -19 0,5 -5 13,5 10

суммы рангов

Квадрат 361 0,3 25 182,3 100

отклонении

Источник: рассчитано авторами

Для выявления степени важности показателей, характеризующих уровень эффективности аграрного труда, были привлечены эксперты, принявшие участие в анкетном опросе. В опросе участвовали 11 экспертов различных организационно-управленческих и хозяйственных структур, находящихся в возрасте от 28 до 78 лет, из которых 75% имели ученую степень кандидата и доктора экономических наук. Ученым-аграрникам и специалистам-практикам предлагалось оценить по балльной системе степень влияния каждого показателя на уровень эффективности аграрного труда. Для этого экспертам предписывалось произвести ранжирование перечисленных показателей, пронумеровав их в порядке убывания степени их влияния на результирующую величину. Соответственно, 1 балл присваивался показателю, оказывающему наиболее сильное влияние, 5 баллов - оказывающему самое незначительное влияние. Надо отметить, что эксперты признавали одинаковым влияние нескольких показателей, подчеркивая тем самым их равнозначность, и присваивали им один и тот же «связанный ранг», который равен среднему значению мест, занимаемых этими факторами.

Результаты опроса экспертов представлены в виде матрицы рангов (табл. 5). ;

Для каждого показателя из общей совокупности определена сумма рангов , где т - число экспертов, принявших участие в опросе; а,; - ранг показателя, присвоенный _/-м экспертом. Средняя сумма рангов для пяти показателей будет иметь значение:

1 _к _ т 1

- ..а; = - (14 + 33,5 + 28 + 46,5 + 43) = 33 . (7)

5 ,=1 ¡=1 5

Установлено отклонение (Д.) суммы рангов от средней суммы рангов для каждого показателя:

т 1 к т

Д-Еа,; -£а, , (8)

;=1 Л /=1 ;=1

где (Д.) - отклонение суммы рангов показателя от средней суммы рангов;

к1 к т

- количество показателей; - средняя сумма рангов.

к ЕЕа;

К ¡=1 ;=1

В нашем случае сумма квадратов отклонений составит:

к

5 = ЕД2 = 361 + 0,3 + 25 +182,3 +100 = 668,6 . (9)

/=1

Важно определить степень согласованности мнений экспертов, характеризуемой коэффициентом конкордации при наличии связанных рангов (Ш), который вычисляется по формуле:

Г = -=-5-, (10)

± т2 (к3 - к)-т. Т;

1 12 ;

где Т =_Е( /3 - / ); и - число групп, образованных факторами одинакового ранга

; 12 ^ \ и и '

и

в _/-м ранжировании; 1и - число одинаковых рангов в и-й группе.

Величина Т рассчитывается для тех ранжирований, в которых оказались «связанные» ранги.

Таким образом, коэффициент конкордации равен:

Ж = 1-6686-= 0,760 . (11)

—102(53 -5)-10• 12 12 1 '

Расчетное значение критерия Пирсона составляет

X = т (к - 1)Ж = 11(5-1)0,760 = 33,44 ,

при 5%-ном уровне значимости (а = 0,05) и числе степеней свободы / = к -1 = 5-1 = 4 табличное значение х2 составляет 9,488. Полученное соотношение х\ > X2 позволяет принять гипотезу о наличии согласия между экспертами.

Из вышеизложенного следует, что наиболее весомыми показателями, характеризующими эффективность труда в молочном скотоводстве, являются производительность, рентабельность и доходность труда. Наименьшее влияние, по мнению экспертов, оказывает уровень качества жизни и зарплатоотдача.

Основываясь на результатах экспертного опроса, определена степень значимости каждого из показателей эффективности труда (табл. 6).

Таблица 6

степень значимости показателей эффективности аграрного труда

Показатель условная ранг степень

единица фактора значимости

Производительность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час 1 2,00

Рентабельность труда (коэффициент рентабельности) 2 1,66

Доходность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час ¿3 3 1,33

Уровень качества жизни, тыс. руб. ¿4 4 1,00

Зарплатоотдача, руб. 5 0,86

Источник: рассчитано авторами

Степень значимости показателей, образующих эффективность аграрного труда, определена из выражения [5, с. 64] (Butyrin, 2005):

О = 2(П -' +1, (12)

п

где О - значимость фактора; i - ранг важности фактора; п - число факторов.

Величина частных коэффициентов желательности скорректирована на коэффициент значимости по каждому показателю выбранной совокупности, и на их основе произведен расчет значений интегрального показателя эффективности аграрного труда в молочном скотоводстве.

Обобщающий интегральный показатель рассчитан как среднее геометрическое частных желательностей с учетом ранжированных значений:

А2"13 = ^0,513200 • 0,306й56 • 0,241й3 • 0,44В1'00 • 0,6420'86 = ^0,0032 = 0,316

?

А2014 = ф,2912Д) •0,4921,66 •0,4971,33 •0,4931,00 •0,3590,В6 = ^0,0044 = 0,33В

?

Д2015 = ф,4522ДЮ •0,39В1-66 •0,335133 •0,3231,00 •0,40В°-В6 = ^0,0036 = 0,324

?

Д2016 = ф,5В02Д) • 0,3701,66 • 0,6251,33 • 0,3В01,00 • 0,5070,В6 = ^0,0137 = 0,424

?

Д2017 = ф,3652,00 • 0,5051,66 • 0,6931,33 • 0,4В1100 • 0,3110,В6 = ^0,0100 = 0,39В

Для интерпретации значений интегрального показателя эффективности аграрного труда на основе безразмерной шкалой желательности Харрингтона произведено сопоставление полученных показателей по пяти уровням предпочтений: «высокому», «выше среднего», «среднему», «ниже среднего», «низкому». Как показывают расчеты, интегральный показатель эффективность труда в молочном скотоводстве Брянской области за последние пять лет возрос с 0,263 до 0,398 (табл. 7).

Однако необходимо отметить, что в 2013 и в 2015 гг. он находился на уровне «ниже среднего», где получил по шкале Харрингтона оценку «плохо». В 2016 и 2017 гг. уровень эффективности труда повысился и имел согласно расчетам «среднее» значение. Тем не менее, до нижнего предела оценки «хорошо» показателям не хватило 0,206 и 0,232 единицы соответственно.

Представленный научно-методический подход может также применяться при оценке эффективности труда в молочном скотоводстве в отдельных муниципальных районах и сельскохозяйственных организациях с целью определения уровня достижения поставленных целей, целесообразности принятия оперативных организационно-управленческих решений, создания основы стратегического планирования и прогнозирования [12] (ВШутт, 2004).

Так, на примере трех муниципальных районов (Клинцовском, Навлинском и Стародубском) нами определены значения интегрального показателя эффективности труда в молочном скотоводстве. Диапазон границ допустимых значений для всех частных параметров принят на уровне среднеобластных значений, отраженных в таблице 2. На основе функции Харрингтона рассчитаны значения частных коэффициентов желательности по всем показателям совокупности, входящим в интегральный критерий, и его обобщенный коэффициент (Б) (табл. 8).

Таблица 7

интегральная оценка эффективности аграрного труда по выбранной совокупности показателей

Показатель 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.

Частные коэффициенты желательности с учетом значимости

Производительность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час затрат труда 0,263 0,085 0,204 0,336 0,133

Рентабельность труда (коэффициент рентабельности) 0,150 0,321 0,229 0,204 0,335

Доходность труда, тыс. руб. на 1 чел.-час 0,181 0,432 0,269 0,569 0,644

Уровень качества жизни, тыс. руб. 0,526 0,568 0,405 0,461 0,557

Зарплатоотдача, руб. 0,333 0,664 0,699 0,762 0,627

Значение интегрального показателя

Эффективность аграрного труда 0,263 0,338 0,324 0,424 0,398

Источник: рассчитано авторами

Таблица 8

сравнительная оценка эффективности аграрного труда в молочном скотоводстве на основе обобщенного коэффициента желательности

Показатель 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г. средний темп роста

Клинцовский район 0,565 0,669 0,746 0,611 0,465 0,95

Навлинский район 0,155 0,244 0,293 0,182 0,013 0,54

Стародубский район 0,719 0,903 0,828 0,798 0,815 1,03

В среднем по Брянской области 0,263 0,338 0,324 0,424 0,398 1,11

Источник: рассчитано авторами на основе функции желательности Харрингтона

Рассчитанные показатели не отличаются стабильностью как по представленным районам, так и в целом по области.

Тем не менее тенденция к росту интегральной эффективности труда прослеживалась в 2014 г. по всем позициям и в 2015 г. по Клинцовскому и Навлинскому районам. Начиная с 2015 г. отмечается снижение обобщенного коэффициента желательности в вышеназванных районах, включая Стародубский, что, однако, не смогло негативно повлиять на уровень среднеобластных значений, где средний темп роста составил 11%.

Согласно шкале Харрингтона, в 2017 г. оценку «очень хорошо» получает Стародубский район, в котором эффективность труда в молочном скотоводстве соответствует «высокому уровню» - 0,815, тогда как в Клинцовском районе она находится на «среднем уровне» - 0,465, а в Навлинском - на «низком» (0,013), приближаясь к критическому значению нулевого уровня «неэффективного производства».

заключение

Для определения уровня комплексной оценки эффективности аграрного труда предлагаем использовать следующий алгоритм:

• определение объекта анализа (на уровне молочно-сырьевого подкомплекса региона);

• выбор составляющих комплексного (агрегированного) показателя эффективности аграрного труда (совокупности частных показателей, основанных на выделении ряда признаков (критериев);

• установление исходных значений частных показателей эффективности труда (на основе учетно-финансовой и первичной документации);

• определение границ диапазонов (утах и утШ) изменения выбранных показателей по разнице между максимальным и минимальным значениями анализируемых

параметров (Утах - Утт^

• определение значимости (веса) частных показателей методом экспертных оценок;

• преобразования полученных значений показателей в безразмерную шкалу желательности Харрингтона;

• расчет комплексного интегрированного показателя эффективности аграрного труда на основе обобщенной функции желательности Харрингтона;

• идентификация и интерпретация значения комплексного показателя.

Для расчета обобщенного параметра интеграции (Оэф) предлагаем использовать среднее геометрическое частных желательностей с учетом ранжированных значений: производительности труда (¿1), рентабельности труда (¿2), доходности труда (¿3), зар-платоотдачи (¿4), уровня качества жизни (¿5).

Разработанный алгоритм интегральной оценки эффективности труда, основанный на системе входящих в него критериев и образованных группой показателей, помимо отрасли молочного скотоводства может применяться и в других отраслях сельского хозяйства, приобретая тем самым универсальный характер. Данный подход к формированию интегрального критерия оценки уровня эффективности аграрного труда позволит выявить причины его изменений и реальные резервы роста в молочном скотоводстве.

ИСТОЧНИКИ:

1. Белоус Н.М., Ториков В.Е. Концепция развития животноводства Брянской области // Вестник БРЯНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ

АКАДЕМИИ. - 2015. - № 3. - с. 59-63.

2. Васькин В.Ф. Сравнительная оценка эффективности разных форм хозяйствования //

Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 1997. - № 12. - с. 50-52.

3. Васькин В.Ф. Реформирование предприятий агропромышленного комплекса //

Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 1996. - № 3. - с. 29-30.

4. Чирков Е.П., Храмченкова А.О. Технико-технологические инновации как основа

роста эффективности труда в молочном скотоводстве // АПК: Экономика, управление. - 2017. - № 5. - с. 30-38.

5. Бутырин В.В. Эффективное функционирование сельскохозяйственных предприя-

тий // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2005. - № 5. - с. 23-25.

6. Павлов В.А., Успенский И.А., Юхин И.А., Панкова Е.А. Повышение эффективности

уборочных операций (на примере картофеля) // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2014. - № 98. - с. 244-254.

7. Малявко И.В., Гамко Л.Н. Основы научных исследований в животноводстве. -

Брянск: Брянский государственный аграрный университет, 1998. - 127 с.

8. Волченкова А.С. Совершенствование методики интегральной оценки эффектив-

ности аграрного труда // Экономический анализ: теория и практика. - 2013. - № 28(331). - с. 48-54.

9. Ткаченко Ю.С. Обоснование применения метода функции желательности Харрингтона в решении задач оценки эффективности технических систем // Инновационные технологии и оборудование машиностроительного комплекса: межвузовский сборник науч. Трудов. Воронеж: Изд-во Воронежский государственный технический университет. - Воронеж, 2013. - с. 106-109.

10. Барчо М.Х., Бурса И.А. Комплексная оценка эффективности производства молока // АПК: Экономика, управление. - 2013. - № 1. - с. 62-68.

11. Любушин Н.П., Брикач Г.Е. Использование обобщенной функции желательности Харрингтона в многопараметрических экономических задачах // Экономический анализ: теория и практика. - 2014. - № 18(370). - с. 2-10.

12. Бутырин В.В. Прогнозирование эффективности сельскохозяйственного производства // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. - 2004. - № 6. - с. 16-17.

references:

Barcho M.Kh., Bursa I.A. (2013). Kompleksnaya otsenka effektivnosti proizvodstva moloka [Complex assessment of milk produdion efAde^y]. Agro-industrial complex: economics, management. (1). 62-68. (in Russian).

Belous N.M., Torikov V.E. (2015). Kontseptsiya razvitiya zhivotnovodstva Bryanskoy oblasti [The concept of animal husbandry development in Bryansk region]. Vestnik Bryanskoygosudarstvennoy selyskokhozyaystvennoy akademii. (3). 59-63. (in Russian).

Butyrin V.V. (2004). Prognozirovanie effektivnosti selskokhozyaystvennogo proizvodstva [The prediction of the efficiency of agricultural production]. Vestnik Rossiyskoy akademii selskokhozyaystvennyh nauk. (6). 16-17. (in Russian).

Butyrin V.V. (2005). Effektivnoe funktsionirovanie selskokhozyaystvennyh predpriyatiy [The effective functioning of agricultural enterprises]. International Agricultural Journal. (5). 23-25. (in Russian).

Chirkov E.P., Khramchenkova A.O. (2017). Tekhniko-tekhnologicheskie innovatsii kak osnova rosta effektivnosti truda v molochnom skotovodstve [Technological innovation as the basis for the growth of labor efficiency in dairy cattle]. Agro-industrial complex: economics, management. (5). 30-38. (in Russian).

Lyubushin N.P., Brikach G.E. (2014). Ispolzovanie obobschyonnoy funktsii zhelatelnosti Kharringtona v mnogoparametricheskikh ekonomicheskikh zadachakh [The use of the generalized desirability function of Harrington in multivariable economic problems]. Economic analysis: theory and practice. (18(370)). 2-10. (in Russian).

Malyavko I.V., Gamko L.N. (1998). Osnovy nauchnyh issledovaniy v zhivotnovodstve [Research basics in farming] Bryansk: Bryanskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet. (in Russian).

Pavlov V.A., Uspenskiy I.A., Yukhin I.A., Pankova E.A. (2014). Povyshenie effektivnosti uborochnyh operatsiy (na primere kartofelya) [Improving the efficiency of harvesting operations (on the example of potatoes)]. Scientific Journal of KubSAU. (98). 244254. (in Russian).

Tkachenko Yu.S. (2013). Obosnovanie primeneniya metoda funktsii zhelatelnosti Kharringtona v reshenii zadach otsenki effektivnosti tekhnicheskikh sistem [The rationale for the use of the method of desirability function Harrington in the task of effectiveness evaluation of technical systems] Innovative technologies and equipment of machine-building complex. 106-109. (in Russian).

Vaskin V.F. (1996). Reformirovanie predpriyatiy agropromyshlennogo kompleksa [Reforming of agricultural enterprises]. Economics of agricultural and processing enterprises. (3). 29-30. (in Russian).

Vaskin V.F. (1997). Sravnitelnaya otsenka effektivnosti raznyh form khozyaystvovaniya [Comparative evaluation of different management forms effectiveness]. Economics of agricultural and processing enterprises. (12). 50-52. (in Russian).

Volchyonkova A.S. (2013). Sovershenstvovanie metodiki integralnoy otsenki effektivnosti agrarnogo truda [Improving the methodology of integral estimation of agricultural labor effectiveness]. Economic analysis: theory and practice. (28(331)). 48-54. (in Russian).