CC BY
36
Журавлева Татьяна Александровна, д-р экон. наук, проф., профессор кафедры, Zhuravleva_orel@mail.ru, Россия, Орел, Орловский государственный университет имени И.С.Тургенева
THE EFFECTIVENESS OF SPENDING EDUCATIONAL ORGANIZATIONS WITH A VIEW TO IMPROVING THE COMPETITIVENESS
T.А.Zhuravleva
The features of the financing of educational institutions of higher education in conditions of modernization of the educational process and the ongoing reorganization of the universities in Russia by creating a key University of the Oryol State University named after I.s. Turgenev in Orel. The article notes that the main directions of spending affect the competitive advantages that are generated and the University and allowing it to reach new frontiers in organization of educational process and improving its own image.
Keywords: education, the effectiveness of educational activities, reorganization of universities, funding, modernization of educational technology.
Zhuravleva Tatiana Aleksandrovna, Doctor of economic Sciences , Professor, The professor of faculty, Russia, Orel, Orel State University named after I.S. Turgenev
УДК 332.145 + 338.242
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО
ПРОИЗВОДСТВА НА ПРИМЕРЕ ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ
Р.А. Жуков
На основании фундаментального подхода к оценке эффективности деятельности субъектов управления, предложенного автором, проведены расчеты соответствующих показателей, в том числе, обобщенный показатель результативности, включающий стандартизованные и нормированные индикаторы стоимости валовой продукции растениеводства и животноводства. В основе подхода лежат методы корреляционного и регрессионного анализа.
Ключевые слова: эффективность, социо-эколого-экономические системы (СЭЭС), показатель эффективности, математическая модель, регрессионная модель, социально-экономическое развитие (СЭР), сельскохозяйственное производство.
В соответствии с подходом, представленном в [1, 5], алгоритмом вычисления показателей результативности [2, 4] методикой анализа эффективности деятельности субъектов управления, продемонстрированной в [3], а также его практической реализацией [2] оказывается возможным сделать обоснованные выводы о рациональности хозяйствования соответствующих экономических единиц, рассматриваемых как социо-эколого-экономические системы.
На первом этапе выбираются показатели результативности и с помощью корреляционно-регрессионного анализа строятся соответствующие модели, характеризующие нормативные значения для субъекта хозяйствования с учетом конкретных условий.
Показатель результативности можно определить по формуле:
г ^¡,к факт /1Ч
=-• (!)
Ы,к, расч
где - значение i-того обобщающего показателя (здесь под i понимается направление в СЭЭС, для к-той единицы совокупности; с;^ к факт> к расч - фактическое и расчетное («нормативное») значения обобщающих показателей соответственно.
Значения результативных признаков (расчетные) определяется как: т т п п
^к,расч = [ XX X X гу,расч ' Сгр ' Cjq ' Хкр ' хкд] , (2)
I=у=\р=Ц=\
где т - число результативных признаков; п - число факторных признаков (условий); i - индекс i-того результативного признака; j - индекс j-того результативного признака; р - индекс р-того факторного признака; q - индекс q-того факторного признака; к - индекс рассматриваемой единицы
совокупности; г - парный коэффициент корреляции между ьтым и j-тым
с
результативным признаком; 1р - весовой коэффициент между ьтым результативным и р-тым факторным признаками; ^ - весовой коэффициент
между j-тым результативным признаком и q-тым фактором; Хкр - фактическое значение стандартизованного р-того факторного признака для к-той
единицы совокупности; - фактическое значение стандартизованного q-того факторного признака для к-той единицы совокупности. Отметим, что все результативные признаки заданы в стандартизованном виде и нормированы, то есть, приведены к шкале от 0 до 1, что обеспечивает их сравнимость и возможность дальнейшего использования без учета их физического и экономического смысла.
Парные коэффициенты корреляции в выражении (2) определяются по формулам:
п
X (Угк, расч -
' Уг,расч) ' (Уjk,расч Уу,расч)
ъ—.. = к=1 , (3)
' j, расч
пп
X (Угк, расч ~ Уг, расч)2 ■ X (У]к, расч ~ У у, расч)2 к=1 к=1
Угк,расч = X■ Хк] ' (4)
]=1
1 П I
Урасч = -( Е Е■ хк])' (5)
п к=1 ]=1
где п - число наблюдений, 1 - число факторных признаков.
На втором этапе оценивается эффективность деятельности субъектов управления за рассматриваемый период по формуле:
КУ = АКк = £к1 -£к0 , (6)
Ах х- - хо
где индексы 0 и 1 характеризуют значения показателя прошлого и текущего периодов, Кк - показатель результативности, х - комплекс проводимых мероприятий (фактические значения факторных признаков, входящих в модель связи интегрального показателя с входными параметрами). В общем случае Ах определяется по формуле:
А=ЛЕ(х-- хог )2
^ " , (7)
где i - индекс факторного признака, включенного в модель показателя с факторами, п- число факторных признков.
Подход позволяет оценивать эффективность деятельности субъекта управления, как по отдельному, так и по обобщенному показателю результативности, а также по выбранному (ым) факторам или условиям хозяйствования.
В качестве примера была проведена оценка эффективности функционирования сельскохозяйственного производства Тульской области.
Для муниципальных образований (МО) Тульской области были выбраны два показателя результативности: валовая стоимость с/х продукции растениеводства (тыс. руб.) - уь валовая стоимость продукции животноводства (тыс. руб.) - у2.
В качестве факторных признаков использованы: площадь пашни, га
- хь площадь чистых паров, га - х2; пригодится физических тракторов на 1000 га пашни, шт., - х3; наличие КРС скота и птицы на 1 января в крупных, средних и малых с/х организациях, голов - х^ все затраты на с/х производство, тыс. руб. (в крупных и средних с/х организациях) на 100 га с/х угодий
- х5; количество среднегодовых работников на 100 га с/х угодий - х6.
С помощью пошагового метода наименьших квадратов с использованием статистических данных за 7 лет были получены следующие стандартизованные уравнения регрессии:
у1 =0,690-х1 +0,459-х5 -0,216-х6 , (8)
у2 = -0,124- х1 + 0,597- х5 - 0,269- х6, (9)
При оценке качества регрессионных моделей и их параметров были получены следующие результаты.
л
Для модели 1 коэффициент детерминации R =0,528, коэффициент множественной корреляции R=0,727, расчетное значение критерия Фише-
п
ра Fрасч=58,513 при критическом значении Fкр=2,158 для заданного уровня значимости 0.05 и числа степеней свободы 154.
При этом оценка параметров модели (указано расчетное значение ^ критерия tрасч) составила для с1=12,270, с5=7,056, с6=3,332, при критическом значении критерия Стьюдента tкр=1,975 для заданного уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы 154.
Л
Для модели 2 коэффициент детерминации R =0,619, коэффициент множественной корреляции R=0,787, расчетное значение критерия Фишера Fрасч=84,998 при критическом значении Fкр=2,158 для заданного уровня значимости 0.05 и числа степеней свободы 154.
При этом оценка параметров второй модели составила для с1=2,466, с5=10,202, с6=4,613, при критическом значении критерия Стьюдента 1кр=1,975 для заданного уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы 154.
Здесь использовалось преобразование переменных к стандартизованному виду по формуле:
хг = , у = ^ • (10)
Здесь «'» обозначает абсолютное значение параметра, ° - средне-квадратическое отклонение, Х, У - средние значения факторных и результативных признаков.
Приведенные параметры были вычислены по формуле:
Т - У ■
у = у Т • (11)
Утах Утт
Обобщенный показатель результативности рассчитывался по формуле (2).
В табл.представлены соответствующие показатели по факторам: площадь пашни, га; все затраты на с/х производство, тыс. руб. (в крупных и средних с/х организациях) на 100 га с/х угодий. Обобщенный показатель включает индикаторы валовой стоимости растениеводства и животноводства соответственно.
В таблице обозначено: К'1 - обобщенный показатель эффективности (цепной) по обобщенному фактору, который включает площадь пашни, га; все затраты на с/х производство, тыс. руб. (в крупных и средних с/х организациях) на 100 га с/х угодий и количество среднегодовых работников на 100 га с/х угодий; К'2 - обобщенный показатель эффективности (цепной) по фактору площадь пашни, га; К'3 - обобщенный показатель эффективности (цепной) по фактору все затраты на с/х производство, тыс. руб.(в крупных и средних с/х организациях) на 100 га с/х угодий; К'4 - обобщенный показатель эффективности (цепной) по фактору количество среднегодовых работников на 100 га с/х угодий.
Показатели эффективности сельскохозяйственного производства Тульской области (тёмным цветом отмечено максимальное значение,
светлым цветом - минимальное)
Субъект/Период К'1 К'2 К'3 К'4
1 2 3 4
Алексинский район 0,693 1,031 1,497 1,199
Арсеньевский район 0,911 2,973 1,194 1,602
Белевский район 1,269 2,008 1,637 0,000
Богородицкий район 0,407 0,992 1,010 0,498
Венёвский район 0,383 0,679 0,573 0,786
Воловский район 0,833 1,303 1,164 2,965
Дубенский район 0,630 0,948 1,574 0,999
Ефремовский район 0,506 0,965 0,748 0,976
Заокский район 0,562 1,004 0,868 1,087
Каменский район 0,458 0,793 0,681 0,987
Кимовский район 0,326 0,860 0,887 0,384
Киреевский район 0,408 0,961 0,574 0,726
Куркинский район 0,433 0,746 0,696 0,825
Ленинский (до присоединения к МО г. Тула) район 0,488 0,982 0,770 0,821
Новомосковский район 0,472 0,890 0,717 0,883
Одоевский район 0,593 0,992 0,932 1,219
Плавский район 0,466 0,788 0,736 0,933
Суворовский район 0,758 1,466 1,276 1,230
Тепло-Огаревский район 0,450 0,827 0,736 0,784
Узловский район 0,569 1,144 0,899 0,957
Чернский район 0,333 0,664 0,576 0,518
Щекинский район 0,521 0,916 0,843 0,959
Ясногорский район 0,169 1,657 0,862 0,173
Видно, что наибольшая эффективность по показателю К^ наблюдается в МО Белевский район, наименьшая в МО Ясногорский район; по показателю К'2 наибольшая эффективность наблюдается в Арсеньевском районе, а наименьшая в Чернском районе; значение К'3 демонстрирует, что наибольшая эффективность наблюдается в Белевском районе, а наименьшая в Веневском районе; по показателю К'4 наилучшая ситуация в Волов-ском районе, а наихудшая в Белевском районе.
Представленный подход позволяет провести обоснованную оценку эффективности деятельности субъектов управления, на основании чего можно принимать рациональные управленческие решения, что в настоя-
щее время в период ограниченности ресурсов представляется особенно актуальным.
Список литературы
1. Жуков Р.А. Применение фундаментального подхода к управлению социально-экономическим развитием территорий // Научное обозрение, 2014. № 4. С. 272-274.
2. Жуков Р.А. Применение инновационного подхода к прогнозированию показателей социально-экономического развития в МО Узловский район Тульской области // Вестник Тульского филиала Финуниверсета, 2014. № 1. С. 271-273.
3. Жуков Р.А. Проблемы оценки результативности использования земель сельскохозяйственного назначения // Экономика сельского хозяйства России, 2014. №3. С. 42-47.
4. Журавлев С.Д., Жуков Р.А. Методика анализа эффективности государственного управления (на примере регионов РФ) // Известия Пензенского государственного педагогического университета им. В.Г. Белинского, 2012. № 28. С. 349-357.
5. Ковалев В.М., Журавлев С.Д., Жуков Р.А. Экономическое обоснование эффективности использования земельных ресурсов сельскохозяйственного назначения в Тульской области // Среднерусский вестник общественных наук, 2009. № 4. С. 173-177.
Жуков Роман Александрович, канд. физ.-мат. наук, доц., доц., pluszh@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский университет (ТИЭИ)
EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF AGRICULTURAL PRODUCTION USING THE
EXAMPLE OF THE TULA AREA
R.A. Zhukov
Based on a fundamental approach to assessing the effectiveness of the control subjects, proposed by the author, the calculations of indicators, including generic performance indicators, including standardized and normalized indicators of the gross value of crop and livestock production are provided. The approach based on the methods of correlation and regression analysis.
Keywords: efficiency, ecological and socio-economic systems (SEEA), performance indicators, mathematical model, social and economic development (SED), agricultural production.
Zhukov Roman Aleksandrovich, candidate of physical and mathematical sciences, docent, associate professor, pluszh@,mail.ru, Russia, Tula, Tula University (TIEI)
