CC BY
31
Литература
1. Кудрявцева О. В. Экономический механизм формирования и использования рабочей силы на селе. Тверь: АгросферА; ТвГСХА, 2010. 142 с.
2. Погонышева Д.А. Профессиональная подготовка специалистов аграрного профиля на основе метода моделирования // Вестник БГУ. 2009. № 1. С. 50-54.
3. Чувашия в цифрах, 2012: стат. сб. / Чувашстат. Чебоксары, 2012.
ЦАПУЛИНА ФАРИДА ХАННАНОВНА - доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учёта, анализа и аудита, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (ds4903@chebnet.com).
TSAPULINA FARIDA HANNANOVNA - doctor of economics sciences, professor of Accounting, Analysis and Auditing Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.
ГРИГОРЬЕВА ИРАИДА ВАЛЕРИАНОВНА - кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой бухгалтерского учета, анализа и аудита, Чувашская государственная сельскохозяйственная академия, Россия, Чебоксары (Irina.Ira4@mail.ru).
GRIGORIEVА IRAIDA VALERIANOVNA - candidate of economics sciences, assistant professor, head of Accounting, Analysis and Auditing Chair, Chuvash State Agricultural Аcademy, Russia, Cheboksary.
УДК 334.738 (08)
ББК 65.9 (2) 08
Т.А. ЦЕРФУС
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ РОССИИ МЕТОДАМИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА*
Ключевые слова: потребительская кооперация, кластерный анализ, оценка качества социально-экономической системы.
Раскрывается практическая значимость кластерного анализа для исследования качества развития потребительской кооперации России.
T.A. CERFUS
SYSTEMATIC APPROACHES TO THE ESTIMATION OF THE QUALITY OF THE SOCIAL AND ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE CONSUMER COOPERATION OF RUSSIA BY THE METHODS OF THE CLUSTER ANALYSIS
Key words: consumer cooperation, cluster analysis, estimation of the quality of social and economic system.
Are revealed the practical significance of cluster analysis for quality research of the development of the consumer cooperation of Russia.
Исследование качества развития социально-экономической системы на основе динамического моделирования с отражением реальных причинноследственных связей между экономическими и финансовыми показателями стало возможно на основе использования кластерного анализа, который наиболее ярко отражает черты многомерного анализа и классификации объектов. В данной работе категория «качество развития социально-экономической системы» рассматривается в синтетическом, комплексном смысле, далеко выходящем за пределы таких более привычных и более частных (но тоже интегральных) понятий, как «уровень развития системы» или «уровень концентрации системы». Другими словами, сделана попытка синтезировать в категории «качество развития системы» более частные аспекты ее жизнедеятельности на региональном уровне и тем самым специфицировать существующие подходы к ее измерению под конкретные типы задач региона.
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ (проект № 12-02-00387).
Кластерный анализ применяется в тех случаях, когда входные параметры объектов являются количественными, а выходные - качественными Задачи кластерного анализа называют также задачами классификации [2].
В определенной степени метод позволяет решить задачу рациональной группировки организаций системы Центросоюза РФ с учетом исследования имеющихся в регионах, но неявно взаимодействующих субъективных и объективных факторов социально-экономического развития, проявляющихся в конечном итоге в наиболее общих закономерностях развития. Кластерный анализ - метод анализа структуры данных на ранних стадиях изучения явления с целью обозримого представления собранных данных. Задача этого этапа -выдвижение гипотез, объясняющих явление. Евклидово расстояние отражает в общем случае интуитивное представление о сходстве объектов как среднем сходстве значений по всем признакам.
Поскольку разбиение на группы неявно предполагает наличие гипотезы о том, что в основе сильной связи между ними лежат неизвестные внутренние факторы, которые и обуславливают эту связь, из этого следует, что целесообразно группировку производить таким образом, чтобы в одну группу попадали в каком-то смысле наиболее связанные, близкие, похожие объекты, и наоборот, чтобы далекие, непохожие попадали в разные группы. Эти различия могут предполагать наличие количественных или качественных изменений в группе, проявляться по форме или содержанию.
Для решения этой задачи мы предлагаем использовать алгоритм последовательной кластеризации и программное обеспечение файэйса). Рассматриваемую задачу можно сформулировать следующим образом: распределить совокупность объектов, заданных набором характеризующих их числовых значений, на однородные в некотором смысле группы.
Принцип работы - последовательное объединение объектов или элементов, сначала самых близких, а затем все более удаленных друг от друга. Все алгоритмы этого класса исходят из матрицы расстояний и каждый элемент вначале рассматривается как отдельный кластер. Далее на каждом шаге работы алгоритма происходит объединение двух самых близких кластеров и, соответственно, преобразуется матрица расстояний: из нее исключаются элементы, определившие расстояние до каждого из объединившихся кластеров, и добавляются элементы, определяющие расстояние между кластером, полученным при объединении, и всеми остальными. Работа алгоритма заканчивается, когда все объекты будут объединены в один кластер.
Для решения вопросов сближения уровней социально-экономических «стандартов» качественного состояния потребсоюзов Цс РФ по региональному признаку нами была предпринята попытка решения задачи такой группировки, которая позволила бы учесть наиболее значимые признаки их функционирования.
После проведения определенной работы с наборами экономических показателей и выявления между ними тесноты связи через парные коэффициенты корреляции была устранена имевшая место мультиколлинеарность (т.е. тесная зависимость между факторами, включенными в модель, приводившая к искажению смысла экономической интерпретации ее параметров). На первом этапе работы набор факторов не ограничивался (исходя из экспертных оценок о значимости в равной степени всех экономических показателей на деятельность потребсоюзов ЦС РФ) и составил следующий перечень: численность пайщиков, тыс. чел.; потребительские общества, всего в региональном отделении; совокупный объем деятельности, млн руб.; оборот розничной торговли, %; оборот
общественного питания, %; оптовый оборот, %; объем закупок сельхозпродуктов и сырья, %; объем промышленной продукции, %; объем платных услуг населению, %; среднемесячная заработная плата, руб.; финансовый результат, тыс. руб.; среднесписочная численность работающих, тыс. чел.; оборачиваемость оборотных средств; налоговые платежи на 1 руб. выручки и др.
На втором этапе, в результате соблюдения, как можно в большей степени, условий и требований математики и экономической логики постановщиков данной модели были приняты в расчет следующие 5 факторов:
1) количество пайщиков;
2) совокупный объем деятельности;
3) всего потребительских обществ в региональной системе;
4) объем розничного оборота системы;
5) объем оборота общественного питания системы.
Таким образом, каждый региональный потребсоюз-наблюдение характеризуются набором 5 игреков, т.е. 5-мерным вектором у (/ регионов от 1 до 64).
Из полученной совокупности группировок территориальных потребсоюзов, включающих 63 разбиения, выбирается такое, при котором имеется наибольшее число кластеров с наибольшим числом наблюдений в каждом из них. Такой результат достигается на 42-м шаге, при котором имеются 3 кластера. Для точности полученных группировок моделирование проводилось по итогам 2008-2011 гг. (дерево группировки за указанный период изменяется незначительно, и состав групп остается практически неизменным).
Итак, в группы кластеров вошли следующие объекты-наблюдения, представленные в таблице (в группировке не представлены потребсоюзы, по которым отсутствует исследовательская база данных).
Авторы пришли к выводу, что неявное единство объединившихся в кластеры региональных потребсоюзов заложено во внутреннем механизме их функционирования, общности реализуемых программ развития, специфике отраслевой структуры и других аспектах функционирования.
Анализ социально-экономических показателей развития системы Центросоюза РФ в разрезе регионов за 2011 г. позволяет судить о корректности полученной группировки, поскольку средние показатели по основным направлениям деятельности нарастают от группы к группе.
Многофакторная группировка региональных потребительских союзов РФ по объему социально-экономического потенциала или по типу конкурентоспособности (по данным за 2008-2011 гг.)
Региональные потребительские союзы России
1-я группа 2-я группа 3-я группа
Брянский Калужский Адыгейский
Владимирский Коми Еврейский
Воронежский Курский Кабардино-Балкарский
Дагестанский Марийский Калмыцкий
Ленинградский Омский Магаданский
Нижегородский Оренбургский Мурманский
Ярославский Орловский Приморский рыболов
Новгородский Пензенский Республики Алтай
Смоленский Саратовский Тувинский
Кировский Северо-Осетинский Хакасский
Татарский Тамбовский Амурский
Вологодский Томский Ивановский
Псковский Тульский Камчатский
Окончание табл.
Региональные потребительские союзы России
1-я группа 2-я группа 3-я группа
Чувашский Тюменский север Карачаево-Черкесский
Алтайский Ульяновский Карельский
Архангельский Хабаровский Мордовский
Башкирский Якутский Приморский
Краснодарский Астраханский
Новосибирский Иркутский
Пермский Кемеровский
Свердловский Курганский
Удмуртский Ростовский
Ставропольский
Челябинский
Исходя из «модельного образа» регионального развития конкретного потребительского союза становится возможным установление приоритетов развития, которые могут быть сгруппированы по следующим направлениям:
- эффективные по экономическим критериям направления развития;
- высокотехнологичные, стратегически важные для регионального потребительского союза направления развития, требующие больших инвестиций с длительным сроком окупаемости и большими рисками;
- нерентабельные по экономическим критериям направления развития региональных потребительских союзов, но имеющие социальный, экологический или другие виды эффекта.
Выполненное исследование позволяет решить некоторые проблемы для обеспечения качественного развития организаций потребительской кооперации.
Во-первых, обосновать необходимость в ряде случаев новой типологии потребительских союзов, позволяющей разработать концептуальные подходы к развитию кооперации депрессивных или экономически развитых регионов.
Во-вторых, разработать методологические подходы к определению оптимального социально диверсифицированного объема деятельности организаций потребительской кооперации.
В-третьих, отработать современные критерии установления рейтинга эффективности кооперативной организации (или сформировать адаптированную методику потенциала многомерного объекта к установлению рейтинга кооперативной организации).
Таким образом, чтобы положение региональной подсистемы, по крайней мере, не ухудшалось, система (Центросоюз РФ) должна расширять и совершенствовать множество факторов своего развития.
Литература
1. Белова Н.П. Управление социальным развитием села Чувашской Республики: дис. ... канд. экон. наук. Чебоксары, 2004. 205 с.
2. Каплан А.В. Решение экономических задач на компьютере / А.В. Каплан, В.Е. Каплан, М.В. Мащенко, Е.В. Овечкина. М.: ДМКПресс; СПб.: Питер, 2004. 600 с.
ЦЕРФУС ТАТЬЯНА АЛЕКСАНДРОВНА - соискатель ученой степени кандидата экономических наук, Чебоксарский кооперативный институт, Россия, Чебоксары (galin-kalinina@yandex.ru).
cErFUS TATYANA ALEKSANDROVNA - a competitor of scientific degree of Economics Sciences candidate, Cheboksary Cooperative Institute, Russia, Cheboksary.
