CC BY
20DOI 10.47576/2712-7559 2022 1 2 173
УДК 664:330(470.46)«2011/2020»
Фоменко Екатерина Валерьевна,
кандидат технических наук, доцент кафедры экономики и управления предприятием, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Россия, e-mail: fomenkoe80@mail.ru
Орлова Елена Александровна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления предприятием, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Россия, e-mail: orlova83@mail.ru
Лунева Татьяна Викторовна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления предприятием, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Россия, e-mail: anfuz@mail.ru
Рябова Татьяна Владимировна,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления предприятием, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Россия, e-mail: yakov_iv_tv@mail.ru
КОРЕЛЛЯЦИОННО-РЕГЕРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ АСТРАХАНСКОЙ ОБЛАСТИ
В статье дается корелляционно-регерессионный анализ социально-экономических показателей предприятий общественного питания Астраханской области. Проанализированы экономические показатели предприятий общественного питания, проведен углубленный факторный анализ экономических показателей. Научно обоснована достоверность экономических прогнозов при принятии управленческих решений и дана объективная оценка итогов деятельности отрасли.
Ключевые слова: оборот предприятий питания; ковид-кризис; меры государственной поддержки; стандартизированная регрессионная модель; бинарные коэффициенты корреляции; корел-ляционный анализ; регрессионный анализ.
UDC
664:330(470.46)"2011/2020"
Fomenko Ekaterina Valerievna,
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Economics and Enterprise Management, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia, e-mail: fomenkoe80@mail.ru
Orlova Elena Alexandrovna,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Economics and Enterprise Management, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia, e-mail: orlova83@mail.ru
CORRELATION-REGRESSION ANALYSIS OF SOCIO-ECONOMIC INDICATORS OF PUBLIC CATERING ENTERPRISES IN THE ASTRAKHAN REGION
Luneva Tatyana Viktorovna,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Economics and Enterprise Management, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia, e-mail: anfuz@mail.ru
Ryabova Tatyana Vladimirovna,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Economics and Enterprise Management, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia, e-mail: yakov_iv_tv@mail.ru
The article provides a correlation-regression analysis of the socio-economic indicators of public catering establishments in the Astrakhan region. The economic indicators of public catering enterprises are analyzed, an in-depth factorial analysis of economic indicators is carried out. The reliability of economic forecasts in making managerial decisions is scientifically substantiated and an objective assessment of the results of the industry's activities is given.
Keywords: turnover of catering establishments; covid crisis; state support measures; standardized regression model; binary correlation coefficients; correlation analysis; regression analysis.
За последние 10 лет у населения региона неуклонно растет спрос на качественные и энергетически ценные продукты питания. Общественное питание Астраханской области обеспечивает устойчивое снабжение населения всеми необходимыми видами продуктов питания за счет возрастающих объемов отечественного сельскохозяйственного сырья.
Целью исследования являлась разработка прогнозной модели влияния переменных факторов на объемы производства предприятий общественного питания Астраханской области.
При исследовании использовались методы систематизации, обобщения и анализа статистических данных, корреляционно-регрессионного анализа.
Общественное питание Астраханской области обладает значительным потенциалом. Выбирая направления развития отрасли, предприятия общественного питания опираются на утвержденную Распоряжением Правительства Российской Федерации от 29.06.2016 № 1364-р «Стратегию повышения качества пищевой продукции в Российской Федерации до 2030 года». Одним из значимых результатов разработанного документа явилась регламентация понятий «качество, безопасность, пищевая ценность, потребительские свойства пищевой продукции». Актуальным трендом последних лет, и особенно в период пандемии, стало развитие
и поддержка пищевых биотехнологий, агроэкологии, увеличения производства органических продуктов питания. Направления развития государственных программ представляют собой комплекс системных мероприятий по финансовому оздоровлению предприятий общественного питания методами технической модернизации и налогового регулирования.
Проанализируем динамику социально-экономических показателей общественного питания Астраханской области в 2016-2020 гг., сделаем выводы о возможных причинах данных изменений. Представим показатель оборота предприятий общественного питания Астраханской области в 2016-2020 гг. На момент подготовки материалов исследования статистические данные за 2021 г. не опубликованы в открытых источниках (рис. 1).
Статистический анализ показывает, что оборот произведенной продукции предприятиями общественного питания находится в постоянной динамике. В 2012 г., по сравнению с 2011 г., оборот производства продукции сократился на 18 %. в 2013 г., по сравнению с 2011 г., показатель уменьшился на 24 %. Показатели оборота произведенной продукции в
2014 г. возросли на 9 % относительно 2013 г., а
2015 г. сократились на 5 % к 2014 г.. Значитель -ный рост оборота произведенной продукции зафиксирован в 2018 г.: увеличение составило 71,5 % к уровню 2011 г. В 2019 г. оборот про -изводства резко сократился - на 60 %.
4500 4000
о
^ 3500
га
3000
2500
2 2000
1500
о 1000
500
364
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Годы
Рисунок 1 - Оборот предприятий общественного питания Астраханской области
в 2016-2020 гг., млн руб. [5; 6; 7]
Динамика функционирующих предприятий общественного питания в регионе в 20162020 гг, представлена на рис. 2.
Анализируя показатели, представленные на рис. 2, можно отметить, что на протяжении
2011-2018 гг. количество предприятий питания в отрасли оставалось приблизительно на одном уровне. Однако в 2019 г. 18 % предприятий общественного питания прекратило свою деятельность по сравнению с 2018 г.
^ 500 ^
I 450
4 ф
« 400
| 350 ^
И 300 ф
5 250 | 200
£ 150
и
<»100 о
5 50 =г 0
453
471
467
450
2011
2012 2013 2014
2015 2016 Годы
2017 2018 2019 2020
Рисунок 2 - Число действующих предприятий общественного питания в Астраханской области в 2016-2020 гг., млн руб[5-7]
В 2020 г количество вновь созданных предприятий общественного питания выросло на 22 % по сравнению с 2019 г. и на 4,6 % по сравнению с 2018 г.
Среднегодовая численность работников, задействованных в отрасли, представлена на рис. 3.
Резкое сокращение персонала в отрасли общественного питания, по сравнению с 2011 г., на 23,8 % зафиксировано в 2012 г. в период экономического кризиса. На протяжении 2013-2017 гг. показатель среднегодовой численности персонала находился примерно на одном уровне - от 2272 тыс. до 2088 тыс.
человек. По итогам 2018 г. к 2017 г. среднегодовая численность работников возросла незначительно, но все-таки превысила показатели 2012 г. на 2 %. В 2019 г. показатель среднегодовой численности работников отрасли резко сократился: на 65 % к докризисным уровням 2018 г. и на 72 % к уровню 2011 г.
Таким образом, анализ социально-экономических показателей показал, что на протяжении десяти лет имели место как спад производства из-за нестабильной экономической ситуации, так и подъем. Наиболее низкие значения показателей наблюдались в 2012 и 2019 гг. В 2012 г., начиная со второго
0
Годы
Рисунок 3 - Среднегодовая численность работников общественного питания в Астраханской области в 2016-2020 гг., тыс. чел. [5-7]
полугодия, в Астраханском регионе, как и в России в целом, произошло снижение темпов роста многих макроэкономических показателей, что, по мнению экспертов, связано с ограничениями внутреннего спроса [4]. Так, замедление увеличения экспорта привело к снижению темпов роста выручки от экспорта, снижение темпов роста реальной заработной платы и доходов населения привело к уменьшению спроса домохозяйств, рост импорта повлек за собой сокращение спроса на российские товары, повышение процентных ставок по кредитам привело к сокращению темпов роста банковского кредитования [4]. К 2013 г. Министерством экономического развития России было предложены меры по стимулированию внутреннего спроса за счет экспортных доходов от роста цен на нефть, увеличения банковского кредитования и привлечения иностранного капитала [4].
Экономический спад 2019 г. в отрасли общественного питания, а также низкий темп роста валового внутреннего продукта связаны с последствиями повышения ставки нало -га на добавленную стоимость в начале 2019 г. с 18 % до 20 %, а также одновременными низкими темпами роста реальных доходов населения, которые в 2019 г. увеличились всего на 0,8 % [2]. В 2020 г. с наступлением всеобщего ковид-карантина в апреле, мае, июне многие предприятия отрасли приостановили свою работу в соответствии с распоряжением Правительства Астраханской области. Для помощи предприятиям общественного питания региона с целью снижения негативного влияния последствий
были реализованы меры государственной поддержки (Постановление Правительства Российской Федерации от 2 апреля 2020 г. N 409 "О мерах по обеспечению устойчивого развития экономики"). Малый и средний бизнес, которые попал под условия господдержки, освободили от уплаты налогов, сборов, страховых взносов за период 2 квартал 2020 г. Далее, предоставлена беспроцентная отсрочка (рассрочка) по уплате налогов, сборов, пошлин, путем перенесения сроков их уплаты на период от 3 до 9 месяцев, в зависимости от вида платежа [1].
Для недопущения роста числа безработных и поддержки доходов населения, Правительством Российской Федерации разработан механизм предоставления субсидий на выплату заработной платы работникам малого и среднего бизнеса, пострадавшего от COVID-19 (Постановление Правительства Российской Федерации от 24 апреля 2020 г. № 576 "Об утверждении Правил предоставления в 2020 году из федерального бюджета субсидий субъектам малого и среднего пред -принимательства, ведущим деятельность в отраслях российской экономики, в наибольшей степени пострадавших в условиях ухудшения ситуации в результате распространения новой коронавирусной инфекции"). С 1 июня 2020 г. реализована льготная программа кредитования ФОТ 2.0, которой воспользовались предприятия малого и среднего бизнеса пострадавших отраслей, представляющая собой меру господдержки, безвозмездный кредит под 2 %, при условии сохранения численности сотрудников
(Постановление Правительства Российской Федерации от 16 мая 2020 г. № 696 «Об утверждении Правил предоставления субсидий из федерального бюджета российским кредитным организациям на возмещение недополученных ими доходов по кредитам, выданным в 2020 году юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям на возобновление деятельности»)
Предприятиям отрасли в апреле-июне 2020 г. были выделены субсидии на выплату заработной платы, с обязательным условием сохранением численности персонала. После снятия карантинных мероприятий с 15 июля 2020 г. были предоставлены субсидии на при -обретение средств санитарной обработки и обеззараживания помещений (Постановление Правительства Российской Федерации от 2 июля 2020 г. № 976 "Об утверждении Правил предоставления в 2020 году из федерального бюджета субсидий субъектам малого и среднего предпринимательства и социально ориентированным некоммерческим организациям на проведение мероприятий по профилактике новой коронави-русной инфекции"). Рост числа предприятий общественного питания в 2020 г., несмотря на продолжающийся ковид-кризис, можно
объяснить, во-первых, изменением формата общественного питания: с классического питания, осуществляемого в торговых залах, на питание «на вынос» и посредством служб доставки. Во-вторых, на отрасль общественного питания распространились финансовые и налоговые меры поддержки бизнеса правительством, субсидии, отсрочки платежей по налогам.
Рассмотрим факторы, влияющие на оборот производства продукции общественного питания. Для этого проанализируем значение результативного показателя в зависимости от влияния факторов, оказывающих воздействие: среднегодовая численность работников отрасли (Х1), количество функционирующих предприятий (Х2). Используем метод корреляционно-регрессионного анализа. Для выполнения стохастического факторного анализа использованы показатели итогов деятельности общественного питания, опубликованные в ежегодных статистических сборниках Астраханьстат за последние 10 лет [5-7].
Исходные данные для построения регрессионной модели по предприятиям общественного питания представлены в табл. 1.
Таблица 1 - Исходные данные для построения модели множественной регрессии [5-7]
Год Оборот предприятий, млн. руб.^) Среднегодовая численность работников, тыс чел. (Х1) Число предприятий, единиц (Х2) 1 X >- YX2 2 < >- 2 < X 2 < см X XI Х2
2011 2382 3379 453 8048778 1079046 5673924 11417641 205209 1530687
2012 1938 2572 460 4984536 891480 3755844 6615184 211600 1183120
2013 1809 2272 467 4110048 844803 3272481 5161984 218089 1061024
2014 1985 2345 476 4654825 944860 3940225 5499025 226576 1116220
2015 1881 2524 471 4747644 885951 3538161 6370576 221841 1188804
2016 2318 2088 433 4839984 1003694 5373124 4359744 187489 904104
2017 3035 2376 439 7211872 1332496 9213046 5645376 192721 1043064
2018 4087 2628 429 10740110 1753237 16701934 6906384 184041 1127412
2019 1628 915 350 1489803 569870 2651035 837225 122500 320250
2020 2364 911 450 2153604 1063800 5588496 829921 202500 409950
Сумма 23427,3 22010 4428 52981205 10369237 59708270 53643060 1972566 9884635
Среднее значение 2342 2201 442 5298120 1036923 5970827 5364306 197256 988463
Построим регрессионную модель в зависимости от влияния упомянутых выше экономических показателей. Опираясь на табули-
рованные данные табл. 1, аппроксимируем их соотношением линейного вида множественного регрессионного типа [3].
С целью определения параметрических коэффициентов данного соотношения необходимо найти неизвестные величины, решая систему уравнений линейного вида, приведенную ниже (1)
2^-2^ =2> С)
1 2*1-2*11-2*1*1
_2 - 2 _ 2*:= 2 глг
Используя в системе 1 найденные величины из табл. 1, составим модифицированную систему линейных соотношений.
10 хл +22010^ +4428^3 = 23427 22010^ + 53643060х2 +1972566= 5298120 44282'] +98846352, +19725662, =10369237,9
В результате решения данной системы получим искомые величины:
I, = 3729 ,37 Хг = 0,4106 = -5,172
В итоге имеем конечное соотношение регрессионного типа, показывающее взаимосвязь между показателями оборота производства продукции и числом предприятий:
■ У = 3729,36 -0,4105 Л - 7X2.
Коэффициенты регрессионного уравнения показывают количественное изменение
Y при изменении одного из факторного показателя на единицу, при неизменных значениях остальных переменных. На основании полученного уравнения можно сделать вывод, что с ростом среднегодовой численности производственных работников на 1 ед. оборот производства возрастет на 0,41 млн руб., с ростом количества предприятий общественного питания на 1 ед. оборот производства продукции сократится на 5,17 млн руб. С ростом количества работников на действующих предприятиях увеличится производительность труда, и оборот производства возрастет. Создание новых предприятий повлечет и рост капитальных и эксплуатационных затрат, увеличение конкуренции, снижение стоимости продукции, оборот предприятий сократится.
Для подтверждения однородности исследуемой информации и данных используем показатель среднеквадратичного отклонения. Находим среднеквадратичные отклонения (табл. 2).
Базируясь на результатах расчетов, представленных в табл. 2, найдем бинарные кор -реляционные коэффициенты для определения взаимного влияния ряда параметров на показатель производственного оборота.
Таблица 2 - Расчет среднеквадратичных отклонений
Признак Расчетная формула Расчет Результат
т А/У2 - (г)2 д/5970827 - 2342,72 694,58
оХ1 Х - (х1)2 л/5364306 - 22012 721,04
оХ1 Х - (2)2 -^197256 - 442,82 34,42
В результате подстановки данного решения в соотношение 2 имеем парные (двойные, бинарные) корреляционные коэффициенты:
гху = ху-х*у (2)
5298120 -2342,73 * 2201
гуА=---=0,283
694,58* 721,04
1036923,7 - 2342.7 * 442,8
гух2 =------=-0.018
694,58*721,04
, „ 988463.5 - 2201 *442,8
тузЗх2 =-:-— = 0.558
721,04*34,42
Рассчитав коэффициенты парной корреляции, делаем вывод, что на критерий обо-
рота производства влияют в первую очередь количество работников организаций отрасли (X1X2). Выявление характерных особенностей сил связи по шкале Чеддока показало, что фактор Х2 (количество действующих организаций) влияет на результат оборота производства продукции (У), фактор X, (среднегодовая численность работников), на результат оборота производства. Действительно, показатель количества организаций, производящих годовой оборот продукции общественного питания, характеризует проблемы отрасли, связанные с выживаемостью предприятий, и показатель средней численности персонала в отрасли снижает-
ся. Определенные параметры уравнения регрессионного типа применяем для формирования стандартизированного регрессионного соотношения, используя формулу 3 [3].
0' = У?1£г1+,32£с2 (3)
Далее, проведя математические преобразования вышеприведенных соотношений, найдем параметрические коэффициенты р1,
Р2, РЗ:
Р=Ъп*™ (4)
р\ = ы* — = 0,4102 * = 0,4102
ау 694,58
ах.2 34 4'
р2 = Ъ2* — = -0,256
ау " 694,58
Итак, стандартизированное регрессионное соотношение выглядит следующим образом:
Л' = 0,426М-0,2;6Й2.
Можно провести сравнительный анализ стандартизированных регрессионных коэффициентов. Поскольку Р1>Р2, сделаем вывод, что показатель среднегодовой численности работников в отрасли значительнее влияет на уровень объема производства, чем показатель количества действующих предприятий.
Сравнительный анализ влияния факторов на результирующий показатель оборота производства для линейной зависимости можно провести, используя средние частные коэффициенты эластичности. Частный коэффициент эластичности показывает процентное изменение от значения средней у, изменится результирующий показатель при изменении переменного фактора х на один процент от своего среднего значения х и при фиксированном воздействии на Y всех прочих переменных, используемых в регрессионном уравнении.
Определим коэффициент эластичности используя формулу ниже:
Э = д£- (5)
1 7,
где ь - регрессионный коэффициент при х в уравнении множественной регрессии.
Используя в формуле известные переменные ьи ь2, рассчитаем коэффициент эластичности:
Э, =0.4106
2201 2342,73
- = 0,386%
__44? s
Э, - -5Д7 ■ - -0.978°/о ' 2342,7
Рассчитанные величины коэффициента эластичности показывают:
-при зга, имеется незначительное влияние на результативный показатель Y;
-при з7>1, сильное влияние оказывается на результативный показатель Y.
Делаем вывод о значительном воздействии на результативный показатель Y фактора X,.
Таким образом, по результатам корреляционно-регрессионного анализа:
1) построена модель взаимосвязи переменных факторов на оборот производства пищевой продукции в виде уравнения множественной регрессии:
У = 37293& - 0,4105 XI - 5,17X2.
На основании полученного уравнения можно сделать вывод, что с ростом среднегодовой численности производственных работников на 1 ед. оборот производства возрастет на 0,41 млн руб., с ростом количества предприятий общественного питания на 1 ед. оборот производства продукции сократится на 5,17 млн руб. С ростом количества работников на действующих предприятиях увеличится производительность труда, и оборот производства возрастет. Создание новых предприятий повлечет и рост капитальных и эксплуатационных затрат, увеличение конкуренции, и снижение стоимости продукции, и оборот предприятий сократится;
2) найдены бинарные корреляционные коэффициенты между анализируемыми факторами:
1) ryxl = 0,283
2) ryx2 = -0,018
3) ryx1x2 = 0,558 .
Экономический смысл найденных коэффициентов следующий: на критерий оборота производства влияют в первую очередь количество работников организаций отрасли. Фактор X1 (среднегодовая численность работников) влияет на результат оборота производства продукции (Y), а фактор X2 (ко -личество действующих организаций) на результат обороты производства.
Результаты исследования подтверждают,
что развитие конкурентоспособной отрасли общественного питания региона выступает важной задачей развития. Анализируя социально-экономические показатели отрасли общественного питания в 2016-2020 гг., авторы выявили ряд социально-экономических проблем, связанных с экономическим спадом в развитии экономики. Более детальный корреляционный и регрессионный анализ позволил вывести математическую модель зависимости влияния факторов на резуль-татирующие показатели. Проведенный углубленный факторный анализ, установление роли каждой переменной величины, влияющей на результативный показатель, имеют научную и практическую ценность, заключающуюся в проведении объективной оценки отраслей промышленности и регионов.
Список литературы
1. Дополнительные меры поддержки для организаций и ИП в наиболее пострадавших отраслях". -URL: http:// https://www.nalog.gov.ru/rn30/business-support-2020/ (дата обращения: 01.09.2021).
2. Определены причины низких темпов роста ВВП России 2019 г. - URL: http:// www.rosbalt.ru/ business/2020/02/04/1826081. html (дата обращения: 01.09.2021).
3. Орлова, Е. А. Корреляционно-регрессионный анализ машиностроительной отрасли РФ / Е. А. Орлова, Л. А. Каледин // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2020. - Выпуск (2-2) (41). - С. 44-49.
4. Результаты экономического развития России в 2012 году. - URL: http://webeconomy.ru/index.php7p age=cat&cat=mcat&mcat=217&type=news&p=28&news id=1589 (дата обращения: 01.09.2021).
5. Статистический ежегодник Астраханской области (Архив 2004-2018 год). - URL: https://astrastat.gks. ru/folder/41217 (дата обращения: 01.09.2021).
6. Статистический ежегодник Астраханской области 2019 год). - URL: https://astrastat.gks.ru/folder/41217 (дата обращения: 01.09.2021).
7. Статистический ежегодник Астраханской области 2020 год). - URL: https://astrastat.gks.ru/folder/41217 (дата обращения: 01.09.2021).
References
1. Additional support measures for organizations and sole proprietors in the most affected industries". Access mode: https://www.nalog.gov.ru/rn30/business-support-2020/
2. The reasons for the low growth rates of Russia's GDP in 2019 are determined. Access mode: http:// www.rosbalt. ru/business/2020/02/04/1826081.html
3. Orlova E.A., Kaledin L.A. Correlation and regression analysis of the machine-building industry of the Russian Federation. International Journal of Humanities and Natural Sciences. Issue (2-2) (41), 2020. pp. 44-49.
4. Results of Russia's economic development in 2012. Access mode: http://webeconomy.ru/index.php?page=ca t&cat=mcat&mcat=217&type=news&p=28&newsid=1589
5. Statisticheskij ezhegodnik Astraxanskoj oblasti (Arxiv 2004-2018 god). URL: https://astrastat.gks.ru/folder/41217 (data obrashheniya: 01.09.2021).
6. Statistical Yearbook of the Astrakhan region 2019). Access mode: https://astrastat.gks.ru/folder/41217
7. Statistical Yearbook of the Astrakhan region 2020). Access mode: https://astrastat.gks.ru/folder/41217
