CC BY
37
района, наполнить потребительский рынок района и области качественной продукцией, будет способствовать обеспечению занятости, а значит, росту доходов и уровня жизни сельского населения.
1. Бедануков М. // АПК: экономика и управление. 2005. № 9. С. 26-32.
2. Гайворонская Н. // Экономика с.-х. и перераб. предприятий. 2005. № 8. С. 18-24.
3. Методические подходы к разработке прогнозных моделей развития сельскохозяйственного производства ЦЧР РФ / И.Ф. Хицков,
B.Ф. Печеневский, И.Б. Загайтов и др. Воронеж, 2004.
4. Прогноз развития АПК РФ на период до 2010 г. М., 2002. С. 245.
5. Печеневский В. Ф., Загайтов И.Б., Яновский Л. // АПК: экономика и управление. 2004. № 10.
C. 55-64.
Поступила в редакцию 28.05.2007 г.
К ВОПРОСУ ОБ ОЦЕНКЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Е.Н. Воронкова
Voronkova E.N. On the problem of estimation of industrial potential of agriculture. In the article the economic essence of industrial potential which is the maximal volume of production the enterprise is capable to produce using the resources available is considered. The method of determination of industrial potential size is necessary for estimation of potential opportunities of agricultural production manufacture, objective measurement and revealing of production efficiency reserves, grounded management of economic relations inside the agrarian and industrial complex.
Исследование категории производственного потенциала аграрного сектора экономики - сложная и актуальная задача, решение которой необходимо для оценки потенциальных возможностей производства сельскохозяйственной продукции, объективного измерения и выявления резервов эффективности производства, обоснованного регулирования экономических отношений внутри АПК, целенаправленного формирования потенциала и объективной оценки деятельности отдельных предприятий, объединений и регионов.
Производственный потенциал предприятия - это возможность хозяйства по производству продукции. А возможность эта, в свою очередь, характеризуется совокупностью органически взаимосвязанных ресурсов сельскохозяйственного производства. Нарушение сбалансированности ресурсов приводит, как правило, к снижению их отдачи. В этом случае полностью используются только дефицитные ресурсы. Достижение сбалансированности ресурсного потенциала возможно на основе непрерывного регулирования соответствия между количественными и каче-
ственными характеристиками составляющих его элементов.
Б.И. Смагин считает, что производственный потенциал отражает «... объем продукции, который в состоянии произвести предприятие при имеющихся ресурсах, причем рост производственного потенциала не может быть обусловлен только количественным увеличением ресурсообеспеченности отрасли» [1]. Данную точку зрения поддерживают многие специалисты в области аграрной экономики. Например, Ю.В. Василенко и И.А. Минаков под производственным потенциалом сельскохозяйственного предприятия понимает объективную способность предприятия производить сельскохозяйственную продукцию, которая зависит от количества, качества и соотношения материальных, трудовых и природных ресурсов, а также от уровня их отдачи, определяемого объективными условиями функционирования хозяйства [2-4].
По мнению Р. Лэйарда, в рамках национальной экономики производственный потенциал зависит от количества и качества рабочей силы, физического капитала и при-
родных ресурсов, принадлежащих стране, а также от того, насколько хорошо организована экономическая система в целом. Если все параметры известны, то можно сказать, какой объем производства (У) возможен для данной экономики [5]. Таким образом, здесь производственный потенциал определен как тот возможный объем продукции, который в состоянии произвести данная экономика при имеющихся в ее распоряжении ресурсах и уровне организации экономической системы в целом. На наш взгляд, такое определение является наиболее грамотным.
Таким образом, производственный потенциал отражает объективные производственные возможности предприятия по производству продукции. Поэтому в основу его определения должна быть положена производственная функция, отражающая зависимость валового производства продукции от величины затраченных ресурсов.
Учитывая, что функционирование экономических систем носит стохастический характер, естественным является вывод о том, что наиболее объективный анализ производственно-экономических взаимосвязей возможен лишь в рамках вероятностных категорий. Выявление и анализ закономерностей функционирования подобных систем основан на обработке больших массивов информации. При этом общепринято, что обработку статистических данных надо производить только в однородных группах наблюдений. Данные же статистической отчетности, применяемые в экономических исследованиях, отличаются своей неоднородностью. Кроме того, экономические объекты являются многомерными, и только совокупное взаимодействие признаков способно в той или иной степени отражать разбиение объектов на классы по актуальному критерию [6]. Разбиение исходной совокупности на однородные подмножества осуществляется методами (процедурами) кластерного анализа.
Термин «кластерный анализ» был предложен Р. Трионом в 1939 г. (от англ. cluster -гроздь, скопление, пучок) [7]. Основная цель кластерного анализа - выделить в исходных многомерных данных такие однородные подмножества, чтобы объекты внутри групп были похожи в известном смысле друг на друга, а объекты из разных групп - не похожи. Под «похожестью» понимается близость
объектов в многомерном пространстве признаков, и тогда задача сводится к выделению в этом пространстве естественных скоплений, которые и считаются однородными группами [5, 8]. Согласно Эверетту, кластеры - это непрерывные области некоторого пространства с относительно высокой плотностью точек, отделенные от других таких же областей с относительно низкой плотностью точек [10].
Выделенные с помощью кластерного анализа изолированные группы объектов часто могут трактоваться как качественно различные. Вообще алгоритм классификации состоит из двух основных шагов: вычисление метрики или показателей сходства и пошаговое построение классов. В отличие от комбинационных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно. Например, если каждый наблюдаемый объект характеризуется двумя признаками Х1 и Х2, то при выполнении комбинационной группировки вся совокупность объектов будет разбита на группы по Хь а затем внутри каждой выделенной группы будут образованы подгруппы по Х2. Такой подход получил название монотетического. Определить принадлежность каждого объекта к той или иной группе можно, последовательно сравнивая его значения Х\ и Х2 с границами выделенных групп. Образование группы в этом случае всегда связано с указанием ее границ по каждому группировочно-му признаку отдельно.
В кластерном анализе используется иной принцип образования групп, так называемый политетический подход. Все группировоч-ные признаки одновременно участвуют в группировке, т. е. они учитываются все сразу при отнесении наблюдения в ту или иную группу. При этом, как правило, не указаны четкие границы каждой группы, а также неизвестно заранее, какое количество групп следует выделить в исследуемой совокупности.
Анализ однородных совокупностей (кроме методологических требований) позволяет обнаружить тот факт, что внутри разных кластеров имеют место существенно различные взаимосвязи между анализируемыми признаками. Иначе говоря, как образно отметили Р. Сокэл и П. Снит, структура данных отражает процесс [11]. Мы, в свою оче-
редь, считаем, что кластерный анализ должен предшествовать построению многофакторных вероятностно-статистических моделей.
Операцией, предшествующей проведению кластерного анализа, является стандартизация всех переменных. Эта процедура необходима, так как все признаки должны быть приведены к сопоставимому виду путем исключения единиц измерения. Процесс стандартизации осуществляется по формуле:
zik
xik
Xi
s
k
где хік - значение признака к для 7-го объекта;
Хк - среднее арифметическое значение признака к; sk - стандартное отклонение признака к.
Одним из наиболее важных вопросов при проведении кластерного анализа является выбор тех признаков, по которым проводится классификация предприятий. В основу должны быть положены те факторы, которые определяют значение результативного показателя. Так как в нашем случае результативным показателем является объем валовой продукции, то этими переменными должны быть объемы ресурсов и их уровни интенсивности (которые мы оценивали в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий).
Для анализа производства сельскохозяйственной продукции производственная
функция должна иметь следующий вид:
У = /(Хь Х2, Хз, Х4),
где У - объем валового производства сельскохозяйственной продукции, тыс. руб.; х\ -площадь сельскохозяйственных угодий, га; х2 - среднегодовое количество работников, человек; х3 - среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб.; х4 - размер оборотных средств, тыс. руб.
После построения производственной функции существенное значение имеют процедуры сравнения и исследования взаимосвязей между фактическим и теоретическим уровнями результативного показателя. Пусть У7 и У1теор соответственно фактический и теоретический (предсказанный по уравнению) уровень валового производства для 7-го
предприятия, a Y - среднее значение валового производства в анализируемой совокупности. Легко видеть, что указанные величины связаны между собой следующим равенством:
Y Y y^ ^ Y y°™^ ^
Левая часть приведенного равенства отражает общее отклонение фактического значения результативного показателя от среднего по совокупности. Первое слагаемое в правой части равенства определяет отклонение теоретического уровня валового производства от среднего по совокупности и вызвано объективными условиями, при которых работает данное предприятие. Второе же слагаемое, представляющее собой разность между фактическим объемом валового производства и его теоретическим уровнем (если не обоснована специфичность работы предприятия) - умелым или неумелым использованием объективных возможностей. Эту разность правильнее рассматривать как показатель качества работы предприятия.
Если разность (Y _ Y ) положительна, то это означает, что i-e предприятие использовало имеющиеся ресурсы с более высокой эффективностью, чем в среднем по совокупности. Отрицательное же отклонение свидетельствует о том, что данное предприятие работает явно ниже своих возможностей. Кроме того, вычислим величину аь представляющую собой отношение фактического значения валового производства к его теоретическому значению, т. е. cxi = Yi / Y°aiд . Величина аь i = 1,2,..., n (n - количество предприятий в анализируемой совокупности) по своей сути представляет собой индекс эффективности использования ресурсов на i-м предприятии. Следует, однако, отметить, что рассчитанный таким образом индекс эффективности использования ресурсов определяется при среднем уровне управления и организации производства. Следовательно, стопроцентная эффективность означает не максимальный, а только средний уровень использования ресурсов и имеются значительные резервы ее повышения.
Такой подход к определению эффективности использования производственных ре-
сурсов позволяет более объективно подвести итоги работы хозяйств с учетом их ресурсо-обеспеченности и определить имеющиеся реальные резервы улучшения применения ресурсов. Одним из важнейших резервов роста производства продукции является улучшение использования имеющихся производственных ресурсов в хозяйствах, где показатели эффективности их применения ниже среднего по совокупности уровня.
Особый интерес вызывает анализ работы предприятия с показателем *
а = тах а,-
1< i <п
В анализируемой совокупности данное предприятие характеризуется наивысшей эффективностью использования ресурсов. Учитывая, что данная группа хозяйств является однородной (нет существенных отличий в наличии ресурсов и интенсивности их использования), мы считаем возможным использовать коэффициент а в качестве эталона эффективности использования ресурсов для предприятий, образующих данный кластер. Поэтому, наряду с производственной функцией, введем в рассмотрение функцию, отличающуюся от вышеуказанной лишь множителем а . Полученную функцию мы и будем называть производственным потенциалом:
ПП = а ■f ^, X2, xз, X4).
Данная функция будет отражать возможный объем продукции, который в со-
стоянии произвести то или иное предприятие, входящее в данную совокупность при наличии имеющихся в его распоряжении ресурсов (/ = 1, 2, 3, 4).
Дальнейшее совершенствование и углубление анализа производственного потенциала является важным условием для решения задачи оптимального управления аграрным сектором экономики и разработки стратегии развития сельскохозяйственного производства страны.
1. Смагин Б.И Производственный потенциал сельского хозяйства. Мичуринск, 2002. С. 220.
2. Василенко Ю.В. Производственный потенциал сельскохозяйственных предприятий. М., 1989.
3. Минаков И. А. Эффективность использования производственных ресурсов в садоводческих предприятиях ЦЧЭР. Мичуринск, 1991.
4. Эффективность аграрного производства / под ред. И.А. Минакова. Тамбов, 1996.
5. Манделъ ИД. Кластерный анализ. М., 1988.
6. Дюк В., Самойленко A. Data Mining. СПб., 2001.
7. Trion R.G. Cluster Analysis. L., 1939.
8. Олдендерфер M.C., Блэшфилд P.К. // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., 1989. С. 139-210.
9. Лэйард Р. Макроэкономика: курс лекций для российских читателей. М., 1994.
10. EverittB. Cluster Analysis. N. Y., 1980
11. Sokal R., Sneath P. Principles of Numerical Taxonomy. San Francisco, 1963.
Поступила в редакцию 11.05.2007 г.
