CC BY
73
О.О. Комаревцева
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯМИ НА ОСНОВЕ МЕТОДИКИ DEA В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Olga Komarevceva
DEVELOPMENT OF MODEL OF EFFECTIVE MANAGEMENT OF CHANGES ON THE BASIS OF DEA TECHNIQUE IN ECONOMIC SYSTEMS OF MUNICIPALITIES OF THE ORYOL REGION
В последние годы в научных кругах большинство экспертов стали уделять внимания анализу эффективности изменений. Главная причина осталась прежней, понять, как при помощи управления изменениями сохранить баланс между получением финансового и социального эффекта, способствующего улучшить функционирование территории. Появились мнения о том, что территориальное управление изменениями в экономических системах вполне может совмещать данные аспекты, не отдавая предпочтения какой-то одной области [1, с.100]. Соответственно, определив уровень эффективности изменений в аспекте финансовой и социальной деятельности, можно получить корректную и полную картину функционирования территории, а также возможность выявить то, как муниципальное образование балансирует между своей финансовой и социальной сущностью.
По нашему мнению, для исследования финансового и социального эффекта для развития территории необходимо применить метод оценки эффективности - анализ среды функционирования (DEA). В рамках методики DEA мера эффективности может быть выражена как отношение выходных параметров (output) к входным параметрам (input). Выбор данных параметров является ключевым в анализе среды функционирования.
Однако, бывает довольно сложно проанализировать деятельность муниципальных образований, так как очень часто результаты исследований являются неправдоподобны. Основной причиной является ограниченное количество данных, а парой и их отсутствие. Недостаток достоверной информации является проблемой, так как даже если удается найти информацию, её довольно сложно привести к однородному виду.
Например, наиболее адекватным источником данных о муниципальных образованиях Орловской области являются официальные сайты муниципальных образований, периодические издании, занимающиеся данным вопросом. В 2015 году на сайтах муниципальных образований была доступна информация о 80% показателей, необходимых для исследования.
Остальные данные были получены на сайте Службы государственной статистики Орловской области, в библиотечных фондах Орловской области.
Для исследования финансовой и социальной эффективности в муниципальных образованиях Орловской области были выбраны три наиболее популярных входных параметра: валовый муниципальный продукт (А), бюджетные расходы (С), население (E). Было также выбрано четыре выходных параметра, из которых два отвечают за финансовую эффективность - долговая нагрузка муниципального образования (L), доходы бюджета (R), а два за социальную - показатель социальной незащищённости населения муниципального образования (W) и уровень бедности (P). Последний параметр рассчитывается с помощью двух показателей -средняя величина долговой нагрузки на валовый муниципальный продукт (ВМП) на душу населения (K) и количество социально незащищённых слоев населения (B).
Наиболее популярным индикатором бедности является среднее значение величины займа, однако, по мнению автора, это довольно грубый и односторонний показатель. Исходя из этого, необходимо рассчитать более полный индикатор социальной ориентированности на бедных (P). Формула для расчета имеет следующий вид:
где Bj это количество социально незащищённых слоев населения i-oro муниципального образования, а - это средняя величина долговой нагрузки i-oro муниципального обшзования на валовый муниципальный продукт на душу населения, MÍTi(Jí) - это минимальное значение средней величины долговой нагрузки на валовый муниципальный продукт на душу населения в рамках анализируемой выборки, а Мах(К) , соответственно, максимальное значение данного параметра [2, с.25].
В рамках методики DEA на основе первой и базовой модели CCR, было рассмотрено семь конструкций: ACE-WP, ACE-W, ACE-P, ACE-LR, ACE-L, ACE-R и C-R, где первые параметры являются входными, последний -выходным [3, с.111]. Первые три модели в качестве выходных параметров имеют только социальные показатели - уровень бедности и социально незащищённых слоев населения, соответственно, они позволят проанализировать социальную эффективность. Следующие три конструкции позволят оценить финансовую эффективность, последняя модель представляет собой коэффициент эффективности в чистом виде, так как является отношением расходов к доходам бюджетов муниципальных образований.
Модель CCR названа по инициалам своих разработчиков - Чарнса (С), Купера (С) и Родеса (R) [4,с.223]. Впервые она была представлена в 1978 году. Данная модель представляет собой классическую задачу, ориентиро-
ванную либо на ресурсы («input-oriented», CCR-I) -минимизация ресурсов, либо на результат (эффективность) («output-oriented» CCR-O) - максимизация эффекта при заданном уровне изменений [5,с.138]. Задача оптимизации решается для каждой территории, входящей в группу. Формальный вид модели CCR-I и CCR-О представлен в таблице 1.
Таблица 1. Модель CCR ориентированная на вход и выход [6,c.92]
Модель 1. Ориентированная на вход модель CCR-I Модель 2. Ориентированная на выход модель CCR-O
вхf -XXf Я,>0;Vi=1,...,m minв, где J o f J J в,Я J X yJ Я,j > yj0 ;V1=1,-,z j Яf > 0;Vj=1,...,n „ x¡ -XXi Á¡ >0;Vi=1,...,m max® J o . J J w J XYJ XJ0;V/=1,-z ÁJ > 0;Vj=1,...,«
где X - это матрица входных параметров, У - матрица выходных параметров, Л - полуположительный вектор.
Параметры изменений «вход» и «выход» задаются исходя из весов для каждого муниципального образования, рассматриваемой в качестве действующей единицы (так же известной как Decision Making Unit - DMU). Весы не предопределены и для их расчета используется линейное программирование [7, с.276]. Еще одним важным замечанием является то, что CCR предполагает постоянную отдачу от масштаба.
Модель CCR не предполагает обработку отрицательных величин, что значительно усложняет ее использование в рамках финансового анализа. В 1984 году Банкером, Чарнсом и Купером была предложена модифицированная модель CCR с переменной отдачей от масштаба - BCC [8,с.250].
Расчет весов в рамках методики DEA, на основе модели CCR или BCC позволяет определить значение коэффициента эффективности, если он равен единице, то муниципальное образования является эффективным, если значение меньше единицы - муниципальное образование оценивают как неэффективное [9,с.46]. Преимуществом модели DEA является то, что она позволяет понять, что нужно сделать в муниципальном образовании, чтобы стать более эффективным. В ситуации с коэффициентом эффективности ниже единицы может помочь либо пропорциональное снижение входящих параметров, так как причиной неэффективности может стать их излишек, либо увеличить выходные параметры, в связи с наличием
потенциала роста. Выбор того или иного способа корректировки уровня эффективности зависит от выбора модели - «input-oriented» или «output-oriented» [10,c.243].
В данном исследовании используем модель с постоянной отдачей, ориентированную на вход CCR-I. Получив коэффициенты эффективности по каждой DMU в рамках семи конструкций, рассчитаем среднюю величину коэффициента эффективности в рамках каждой конструкции. Среднее значение коэффициента в социальной модели ACE-WP составило 39,4%, в модели, отражающей финансовую эффективность ACE-LR - 44,3%. Самое низкое значение коэффициента эффективности наблюдается в конструкции C-R, среднее значение в данном случае составило 14,6%.
В рамках анализа ни одно из муниципальных образований Орловской области не получило 100% эффективность по всем семи конструкциям. Например, Ливенский район имея 100% эффективность в рамках финансовой модели, не достигает и 80% в рамках социальной модели.
По результатам анализа было выявлено, что для большей части анализируемых муниципальных образований свойственна следующая комбинация: высокая социальная эффективность с финансовой эффективностью ниже 50%. Около 8 муниципальных образований обладают низкой эффективностью изменений, как с финансовой, так и с социальной стороны [11,c.303].
В связи с тем, что данное исследование не имеет своих аналогов в области анализа эффективности изменений происходящих в муниципальных образованиях, данная модель взята за основу при анализе эффективности муниципальных образований Орловской области за 2013-2015 годы. В рамках анализа будет использован непараметрический метод оценки эффективности, известный также как метод «оболочечного анализа» или анализ среды функционирования (DEA). Метод DEA позволяет оценить группу действующих единиц, выявляя наиболее эффективные муниципальные образования Орловской области, входящие в группу. Методика DEA обладает рядом преимуществ:
1. Методика позволяет соотносить параметры изменений и результатов, не ставя ограничения на количество параметров «входа» и «выхода» [12, c.281].
2. Исключает вероятность субъективной ошибки, так как весы каждого показателя неопределенны и рассчитываются с помощью линейного программирования.
3. Помимо расчета показателя эффективности методика DEA дает представление о том, как можно изменить ситуацию в сторону роста, индивидуально подходя к каждой действующей единице рассматриваемой [13,с.273].
4. В рамках данной методике также отсутствуют условия по форме рассматриваемых действующих единиц (DMU).
К существенному минусу методики DEA можно отнести отсутствие возможности проверить гипотезу о значимости полученных результатов на основе каких-либо других методик.
Модель (Methodsor Model)
Анализ будет проводиться на основе модифицированной модели CCR, предполагающей переменную отдачу от масштаба - модель BCC [14, с.351]. Как и модель CCR она имеет две формы - ориентированную на «вход» BCC-I и ориентированную на «выход» ВСС-О.
Добавление условия к таблице 1 Aj- — 1 в модель позволяет сравнивать переменные «вход» вне зависимости от их масштаба. В остальном имеем также матрицу входных параметров - X и матрицу выходных параметров - Y [15, с.443].
Для определения эффективности изменений муниципальных образований Орловской области будет решаться задача минимизации ресурсов при заданном значении показателей, то есть анализ будет проходить в рамках модели BBC-I.
Входные и выходные параметры были взяты в соответствии с показателями, представленными выше. Формула расчета индикатора бедности соответствует формуле 1.
Таблица 2. Описание параметров «вход» и «выход» методики DEA
Параметры Название Определение
Вход (А) Валовый муниципальный продукт чистая величина активов и денежных средств муниципального образования, (тыс.рублей)
Вход (С) Бюджетные расходы все расходы муниципального образования, заложенные в бюджет, (тыс рублей)
Вход (Е) Население количество жителей муниципального образования
Выход Социально незащищённые слои населения количество жителей, нуждающихся в государственной помощи
Выход (Р) Уровень бедности индикатор, включающий как «ширину» - количество жителей с минимальным уровнем дохода, так и «глубину» - среднюю величину кредитных займов населения территории
Выход (Ц Долговая нагрузка все займы муниципального образования, (тыс.рублей)
Выход (Я) Доходы бюджета доходы бюджета соответствующего муниципального образования, (тыс рублей)
Для каждого года в рамках анализа было составлено шесть комбинаций, каждая из которых имеет один и тот же набор входных параметров - валовый муниципальный продукт (А), бюджетные расходы (С), население территории (Е) - и различные выходные параметры. Ввод одинаковых входных параметров облегчит сравнение комбинаций между собой. Три комбинации направлены на анализ социальной эффективности, три - на оценку финансовой эффективности. Более подробно комбинации описаны в таблице 3.
Таблица 3. Описание комбинаций модели BCC в рамках методики DEA
Комбинации Пояснение
ACE-PW Метод оценки социальной эффективности. Выходные параметры - уровень бедности (Р), социально незащищённые слои населения Включает три наиболее популярных параметра оценки помощи нуждающимся, два из которых -количество жителей, нуждающихся в государственной помощи и средняя величина кредитного займа.
ACE-P Метод оценки социальной эффективности. Включен только один параметр - уровень бедности (Р). Данная комбинация позволяет понять, насколько широк спектр помощи нуждающимся. Результаты данной комбинации показывают насколько эффективно изменения влияют на борьбу с бедностью.
ACE-W Метод оценки социальной эффективности. В качестве выходного параметра рассматриваются социально незащищённые слои населения Данная комбинация позволяет определить, насколько изменения в муниципальном образовании эффективны с точки зрения расширения возможностей получения дополнительной помощи
ACE-LR Метод оценки финансовой эффективности. Выходные параметры - долговая нагрузка (Ц, доходы бюджетов (Я). Комбинация позволяет оценить финансовую деятельность муниципального образования, а в соотношении с входными параметрами -изменениями, дает представление о том, насколько изменение влияет на эффективность развития муниципального образования
ACE-L Метод оценки финансовой эффективности. Выходной параметр представлен в виде долговая нагрузка (Ц. Без показателя доходы бюджетов, комбинация позволяет определить, насколько муниципалитет способен самостоятельно развиваться
ACE-R Метод оценки финансовой эффективности. В качестве выходного рассматривается только параметр доходы бюджета (Я). Данная комбинация позволяет понять, насколько эффективно муниципальное образование использует свои ресурсы с точки зрения получения доходов
Перейдем непосредственно к процессу анализа и рассмотрению полученных результатов. За 2013-2015 годы имелась информация о 25 муниципальных образований Орловской области.
Получив шесть комбинаций по 25 муниципальных образований за 2013 год, удалось определить уровень социальной и финансовой эффективности по каждой территории. В среднем по выборке наиболее высокий уровень эффективности 52,6% наблюдается по конструкции ACE-RL, отражающей уровень общей финансовой эффективности, наименьший уровень эффективности 28,7% был получен по конструкции ACE-L, то есть рассматриваемые муниципальные образования в наименьшей степени можно назвать эффективно борющимися с высоким уровнем долговой нагрузки.
Не одно из муниципальных образований из рассматриваемой выборки не достигли 100% уровня эффективности по всем шести конструкциям. Только Ливенский район является наиболее эффективным в рассматриваемой выборке с точки зрения долговой нагрузки, дохода бюджета, а также борьбы с уровнем бедности и социальной незащищённостью населения.
В рамках анализа еще трех муниципальных образований можно отнести в некую группу схожих результатов - город Орел, Мценский район, Орловский район. Данные муниципалитеты можно назвать на 70-75% финансово и социально эффективными, если исходить из конструкции общего анализа эффективности - ACE-PW и ACE-LR. Однако при рассмотрении конструкций с одним параметром «выход», результаты отличны от данных показателей. К примеру, город Орел обладает 72% эффективностью по всем комбинациям, кроме ACE-L (46,5%), ACE-R (56,3%), что говорит о том, что с точки зрения долговой нагрузки территории не совсем эффективна. Методика DEA, при использовании модели nput-oriented, предполагает улучшение уровня эффективности путем снижения/прироста параметров «входа» - валового муниципального продукта, бюджетные расходы, долговая нагрузка муниципального образования. Применив 3% увеличение показателей по каждому параметру (A=399657; C=80171; E=12), было получено улучшение эффективности по комбинации ACE-L на 6,5%, то есть уровень эффективности в данном случае составил 53%, в то время как остальные комбинации по-прежнему отражают 70-75% эффективность муниципального образования.
Стоит отметить, что по рассматриваемой выборке, у трех муниципальных образований в рамках анализа финансовой эффективности были получены результаты ниже 30%. Речь идет о Краснозоренском районе с эффективностью 28,7% по долговой нагрузке (ACE-L), Глазуновском районе - 29,1% по тому же показателю и Новодеревеньковскому району с эффективностью 28,9% по доходу бюджета (ACE-R). Остальные, анализируемые муниципалитеты, можно назвать средне стабильными, так как по каждой из трех конструкций данного аспекта деятельности уровень эффективности находиться в пределах 46%.
Ситуация с социальной эффективностью у муниципальных образований Орловской области в 2013 году является нестабильной. Конструкцию общей социальной ориентированности (ACE-PW) показали 6 муниципальных образований, чья социальная эффективность ниже 30%. При рассмотрении эффективности деятельности с точки зрения их направленности на социально незащищённые слои населения, в рамках конструкции АСЕ^, было выявлено, что у 5 муниципальных образований уровень эффективности ниже 30%. Что касается конструкции АСЕ-Р, отражающей уровень бедности, было выявлено 7 муниципалитетов с уровнем эффективности ниже 30%.
Муниципальные образования Орловской области располагаются под следующими номерами: г. Орел - 1, Болховский район - 2, Верховский район - 3, Глазуновский район - 4, Дмитровский район - 5, Должанский район - 6, Залегощенский район - 7, Знаменский район - 8, Колпнянский район - 9, Краснозоренский район - 10, Кромской район - 11, Корсаков-ский район - 12, Ливенский район - 13, Малоорхангельский район - 14, Мценский район - 15, Новодеревеньковский район - 16, Новосильский район - 17, Орловский район - 18, Покровский район - 19, Свердловский район - 20, Сосковский район - 21, Троснянский район - 22, Урицкий район - 23, Хотынецкий район - 24, Шаблыкинский район - 25.
Данные за 2014 год содержали информацию о 25 муниципальных образований Орловской области. Также как и в 2013 году была рассчитана социальная и финансовая эффективность в рамках шести комбинаций. По каждой конструкции в рамках выборки было определено среднее значение эффективности, наименьший уровень эффективности 34,3% наблюдается в комбинации АСЕ-КЬ, отражающей общую финансовую эффективность изменений муниципальных образований. Наибольшее значение 78,2% получено в группе АСЕ-Р, характеризующей направленность на сокращение уровня бедности.
В выборке из 25 муниципальных образований, не одно не достигло 100% эффективности по всем шести комбинациям. Стоит отметить, что Ливенский район также показал в выборке 2014 года высокий уровень эффективности в финансовом и социальном аспекте своей деятельности. В то же время, снизились значения финансовой и социальной эффективности у Малоархангельского района, показавшего спад на 6,8% валового муниципального продукта, рост на 2,7% социально незащищённых слоев населения и увеличение на 7,2% долговой нагрузки бюджета.
Наименьший уровень финансовой эффективности в 2014 году по комбинации АСЕ-КЬ был достигнут 4 муниципальными образованиями, такими как: Глазуновский район, Краснозоренский район, Малоорхангельский район, Новодеревеньковский район.
1000
Рисунок 1 - Сравнение социальной эффективности (ACE-WP) и финансовой эффективности (АСЕ-ЯЬ) изменений в 2013 году
Рисунок 2 - Сравнение социальной эффективности (ACE-WP) и финансовой эффективности (АСЕ-ЯЬ) изменений в 2014 году
Рисунок 3 - Сравнение социальной эффективности (ACE-WP) и финансовой эффективности (ACE-RL) изменений в 2015 году
Более детальное рассмотрение, позволяющее оценить уровень эффективности по каждому из параметров «выхода», дало следующие результаты: уровень эффективности всех муниципальных образований превышает в среднем уровень в 30%, за исключением двух муниципальных образований: Краснозоренского и Новодеревеньковского районов.
Применив метод снижения/прироста параметров «входа» - валового муниципального продукта, бюджетные расходы, долговая нагрузка муниципального образования, попробуем понять, возможно ли увеличить уровень эффективности муниципальных образований. Снизив показатели на 11% (A=31111491; C=5761848; E=179), удалось повысить уровень эффективности по комбинации ACE-R до 64,3% (при заданном 56,0%), при этом остальные конструкции по-прежнему отражают 91,2% эффективность.
В 2015 году был определен средний уровень эффективности по всей выборки в рамках каждой конструкции. Лидирующую позицию 84,4%, как и в 2013-2014 годах занимает комбинация ACE - WP, с выходными параметрами уровня бедности и социально незащищенными слоями населения. Комбинация с наименьшей величиной эффективности по выборке также совпала с ранее рассмотренными годами - ACE-L (39,5%).
2013 год
АСЕ-РАУ АСЕ-Р АСЕЛУ АСЕ-М, АСЕ-Я АСЕ-Ь
АСЕ-РАУ 1
АСЕ-Р 0,930069 1
АСЕЛУ 0,982536 0,902312 1
АСЕ-М, 0,88582 0,208069 0,2.85985 1
АСЕ-К 0,287998 0,188453 0Д98421 0,532651 1
АСЕ-Ь 0,22636 0,219376 0,192693 0,481459 0,011689 1
2014 год
АСЕ-РАУ АСЕ-Р АСЕЛУ АСЕ-М АСЕ-Я АСЕ-Ь
АСЕ-РАУ 1
АСЕ-Р 0,773237 1
АСЕЛУ 0,854297 0,616512 1
АСЕ-М 0,86568 0,268457 0,324479 1
АСЕ-К. 0,223724 0,296825 0,359012 0,897569 1
АСЕ-Ь 0,409104 ОД87433 0,336716 0,675247 0,55895 1
2015 год
АСЕ-Р\У АСЕ-Р АСЕЛУ АСЕ-М АСЕ-К. АСЕ-Ь
АСЕ-РАУ 1
АСЕ-Р 0,654211 1
АСЕЛУ 0,990511 0,621014 1
АСЕ-М, 0,92526 -0,01305 0,183232 1
АСЕ-К 0,394791 0,046238 0,364033 0,807449 1
АСЕ-Ь 0,361559 0,215515 0,345164 0,576504 ОД 1641 1
Рисунок 4 - Матрицы зависимости социальной и финансовой эффективности изменений муниципальных образований Орловской области за 2013-2015 годы
Интересным является тот факт, что в данной выборке по трем муниципальным образованиям уровень эффективности внутри финансовых конструкций превышает уровень внутри моделей социальной эффективности изменений. Значительное превышение наблюдается в Ливенском районе -11,4%, Орловском районе - 5,6%, Покровском районе - 5,2%.
Анализ 2015 года дал наиболее разнообразные результаты. При этом стали наблюдаться как муниципальные образования, ориентируемые исключительно на достижение финансовых выгод (город Орел и Мцен-ский район), так и предпочитающие улучшение уровня социальной деятельности (Краснозоренский район и Новодеревеньковский район).
Однако стоит отметить и два основных фактора, наблюдающиеся в исследовании уровня эффективности муниципальных образований Орловской области за 2015 год:
1. Муниципальные образования, отдающие преимущество социальной стороне своей деятельности, имеют довольно низкие финансово-экономические показатели, и как следствие, стагнацию производственного сектора.
2. Без финансовых изменений невозможно улучшить социальные показатели и наоборот (взаимосвязь социальных и финансовых изменений).
Таким образом, если обобщить результаты всех трех лет, по сопоставлению эффективности социальных и финансовых изменений, получаем, что муниципальные образования, желающие усилить социальную направленность, имеют неплохие показатели финансовых результатов, обратное не наблюдается. Данный вывод может навести на мысль, что муниципальным образованиям для того, чтобы стать социально эффективными, нужно достичь финансовой эффективность.
Полученные результаты (Results)
Чтобы проверить, насколько сильна связь между финансовой и социальной эффективностью изменений в Орловской области, были построены корреляционные матрицы для каждого года. Данные матрицы представлены на рисунке 4.
В 2013 году корреляция между финансовой эффективностью (ACE-RL) и социальной эффективностью (ACE-PW) изменений оказалось положительной, значительной, составив всего 0,885. В 2014 году данная связь немного уменьшилась, составив 0,865. Однако в 2015 году наблюдается вновь положительная, значительная зависимость между социальной и финансовой эффективностью изменений, корреляция равна 0,925.
Таким образом, проведенное выше исследование позволило сделать следующие выводы.
1. Каждая из рассмотренных выборок 2013-2015 годов включает небольшое количество действующих единиц (DMU), что немного завышает результаты. Однако наличие повторяющихся тенденций позволяет выявить некие особенности анализируемых изменений.
2.По анализу трех лет удалось определить, что муниципальные образования Орловской области главным образом направлены на получение финансовой эффективности. При этом, из-за неправильного применения инструментов повышается уровень долговой нагрузки территорий.
3. Уровень социальной эффективности у муниципальных образований Орловской области за рассматриваемые три года имеет довольно большой рамах от 28,7% до 84,2%, хотя в среднем по каждой выборке он не ниже 45%.
4. Муниципальные образования, отдающие преимущество социальной стороне своей деятельности, имеют довольно низкие финансово-экономические показатели.
5. Без финансовых изменений невозможно улучшить социальные показатели и наоборот (взаимосвязь социальных и финансовых изменений).
0 данном факте свидетельствует высокие показатели матрицы зависимости социальной и финансовой эффективности изменений (от 0,885 в 2013 году до 0, 925 в 2015 году).
Примечания
1 Лытнева Н.А., Гончаров П.В. Учетно-аналитическое обеспечение контроля инвестиционной деятельности в капитальном строительстве // Научные записки ОрелГИЭТ. 2014. № 2 (10). С. 100-108.
Lytneva N.A., Goncharov P.V. Uchetno-analiticheskoe obespechenie kontrolya investitsionnoy deyatel'nosti v kapital'nom stroitel'stve // Nauchnye zapiski OrelGIET. 2014. № 2 (10). S. 100-108.
2 Trafimow D. The Attenuation of Correlation Coefficients: A Statistical Literacy Issue // Teaching Statistics: An International Journal for Teachers, vol. 38, 2016. p. 25-28. Trafimow D. The Attenuation of Correlation Coefficients: A Statistical Literacy Issue // Teaching Statistics: An International Journal for Teachers, vol. 38, 2016. p. 25-28.
3 Strycekova I. Approaches towards airport economic performance measurement // Transport Problems. 2011. Т. 6. № 1. С. 111-118.
Strycekova I. Approaches towards airport economic performance measurement // Transport Problems. 2011. T. 6. № 1. S. 111-118.
4 Charnes A., Cooper W. W., SeifordL.M., Sturz J. A multiplicative model for efficiency analysis // Socio-Economic Planning Sciences. 1982, vol. 16(5), pp. 223-224. Charnes A., Cooper W.W., Seiford L.M., Sturz J. A multiplicative model for efficiency analysis // Socio-Economic Planning Sciences. 1982, vol. 16(5), pp. 223-224.
5 Creely K.S., Cherrie J.W. A novel method of assessing the effectiveness of protective gloves-results from a pilot study // Pergamon. 2008, vol. 45, 2, pp. 137-143.
Creely K.S., Cherrie J.W. A novel method of assessing the effectiveness of protective gloves-results from a pilot study // Pergamon. 2008, vol. 45, 2, pp. 137-143.
6 Charnes A., Cooper W.W., Golany B., Seiford L.M., Sturz J. Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions // Journal of Econometrics. 1985, vol.30, pp. 91-107.
Charnes A., Cooper W.W., Golany B., Seiford L.M., Sturz J. Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions // Journal of Econometrics. 1985, vol.30, pp. 91-107.
7 Редько С.Г., Селезнева Е.В. Применение системы имитационного моделирования Arena для исследования производственных линий // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2013. № 183-2. С. 276-283.
Red'ko S.G., SeleznevaE.V. Primenenie sistemy imitatsionnogo modelirovaniya Arena dlya issledovaniya proizvodstvennykh liniy // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPb-GPU. 2013. № 183-2. S. 276-283.
8 Ilyina I.E., Sergeeva O.L. Methods of Assessing the Efficiency of Public Spending on Research and Development Design Work // Mediterranean Journal of Social Sciences. vol. 6, 2015. p.250-255.
Ilyina I.E., Sergeeva O.L. Methods of Assessing the Efficiency of Public Spending on Research and Development Design Work // Mediterranean Journal of Social Sciences. vol. 6, 2015. p.250-255.
9 Lucas H. C., Goh J. M. Disruptive technology: How Kodak missed the digital photography revolution // The Journal of Strategic Information Systems. 2009.vol. 18.p. 46-55.
Lucas H. C., Goh J. M. Disruptive technology: How Kodak missed the digital photography revolution // The Journal of Strategic Information Systems. 2009.vol. 18.p. 46-55.
10 Nadkarni S., Narayanan K. Strategic schemas, strategic flexibility, and firm performance // The moderating role of industry clockspeed. Strategic Management Journal. - 2007. vol. 28(3). p.243-270.
Nadkarni S., Narayanan K. Strategic schemas, strategic flexibility, and firm performance // The moderating role of industry clockspeed. Strategic Management Journal. - 2007. vol. 28(3). p.243-270.
11 Ивлева Н.В., Комаревцева О.О. Применение имитационного моделирования в процессе управления финансово-инвестиционными ресурсами муниципального образования // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. - 2014. - №3 (51). -С. 303-310.
Ivleva N.V., Komarevtseva O.O. Primenenie imitatsionnogo modelirovaniya v protsesse upravleniya finansovo-investitsionnymi resursami munitsipal'nogo obrazovaniya // Vestnik Belgorodskogo universiteta kooperatsii, ekonomiki i prava. - 2014. - №3 (51). - S. 303-310.
12 Коваленко А.И. Принятие управленческих решений на основе формирования эффективной системы управления финансовыми рисками современной компании // Экономика устойчивого развития. 2015. № 3 (23). С. 281-292. Kovalenko A.I. Prinyatie upravlencheskikh resheniy na osnove formirovaniya effektivnoy sistemy upravleniya finansovymi riskami sovremennoy kompanii // Ekonomika ustoychivogo razvitiya. 2015. № 3 (23). S. 281-292.
13 Федотов А.И. Анализ показателей бюджетного процесса муниципальных образований Орловской области // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2015. № 2 (7). С. 273-278.
Fedotov A.I. Analiz pokazateley byudzhetnogo protsessa munitsipal'nykh obrazovaniy Orlovskoy oblasti // Innovatsionnaya ekonomika: perspektivy razvitiya i sovershenstvovaniya. 2015. № 2 (7). S. 273-278.
14 Беляков Р.Д., Моргунов Е.П. Использование анализа среды функционирования для оценки эффективности расходования бюджетных средств регионами Сибирского федерального округа // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2011. Т. 1. № 7. С. 351-352.
Belyakov R.D., Morgunov E.P. Ispol'zovanie analiza sredy funktsionirovaniya dlya otsenki effektivnosti raskhodovaniya byudzhetnykh sredstv regionami Sibirskogo
federal'nogo okruga // Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2011. T. 1. № 7. S. 351-352.
15 Zhu J. Super-efficiency and DEA sensivity analysis // European Journal of Operational Research. 2003, vol. 129, pp. 443-455.
Zhu J. Super-efficiency and DEA sensivity analysis // European Journal of Operational Research. 2003, vol. 129, pp. 443-455.
References
(Article from Scientific Journals)
1 Lytneva N.A., Goncharov P.V. Uchetno-analiticheskoe obespechenie kontrolya investitsionnoy deyatel'nosti v kapital'nom stroitel'stve // Nauchnye zapiski OrelGIET. 2014. № 2 (10). S. 100-108.
2 Trafimow D. The Attenuation of Correlation Coefficients: A Statistical Literacy Issue // Teaching Statistics: An International Journal for Teachers, vol. 38, 2016. p. 25-28. TrafimowD. The Attenuation of Correlation Coefficients: A Statistical Literacy Issue // Teaching Statistics: An International Journal for Teachers, vol. 38, 2016. p. 25-28.
3 Strycekova I. Approaches towards airport economic performance measurement // Transport Problems. 2011. T. 6. № 1. C. 111-118.
Strycekova I. Approaches towards airport economic performance measurement // Transport Problems. 2011. T. 6. № 1. S. 111-118.
4 Charnes A., Cooper W. W., SeifordL.M., Sturz J. A multiplicative model for efficiency analysis // Socio-Economic Planning Sciences. 1982, vol. 16(5), pp. 223-224. Charnes A., Cooper W.W., Seiford L.M., Sturz J. A multiplicative model for efficiency analysis // Socio-Economic Planning Sciences. 1982, vol. 16(5), pp. 223-224.
5 Creely K.S., Cherrie J.W. A novel method of assessing the effectiveness of protective gloves-results from a pilot study // Pergamon. 2008, vol. 45, 2, pp. 137-143.
Creely K.S., Cherrie J.W. A novel method of assessing the effectiveness of protective gloves-results from a pilot study // Pergamon. 2008, vol. 45, 2, pp. 137-143.
6 Charnes A., Cooper W.W., Golany B., Seiford L.M., Sturz J. Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions // Journal of Econometrics. 1985, vol.30, pp. 91-107.
Charnes A., Cooper W.W., Golany B., Seiford L.M., Sturz J. Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions // Journal of Econometrics. 1985, vol.30, pp. 91-107.
7 Red'ko S.G., Selezneva E.V. Primenenie sistemy imitatsionnogo modelirovaniya Arena dlya issledovaniya proizvodstvennykh liniy // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPb-GPU. 2013. № 183-2. S. 276-283.
8 Ilyina I.E., Sergeeva O.L. Methods of Assessing the Efficiency of Public Spending on Research and Development Design Work // Mediterranean Journal of Social Sciences. vol. 6, 2015. p. 250-255.
Ilyina I.E., Sergeeva O.L. Methods of Assessing the Efficiency of Public Spending on Research and Development Design Work // Mediterranean Journal of Social Sciences. vol. 6, 2015. p.250-255.
9 Lucas H.C., Goh J. M. Disruptive technology: How Kodak missed the digital photography revolution // The Journal of Strategic Information Systems. 2009.vol. 18. p. 46-55.
Lucas H.C., Goh J. M. Disruptive technology: How Kodak missed the digital photography revolution // The Journal of Strategic Information Systems. 2009.vol. 18. p. 46-55.
10 Nadkarni S., Narayanan K. Strategic schemas, strategic flexibility, and firm performance // The moderating role of industry clockspeed. Strategic Management Journal. - 2007. vol. 28(3). p.243-270.
Nadkarni S., Narayanan K. Strategic schemas, strategic flexibility, and firm performance // The moderating role of industry clockspeed. Strategic Management Journal. - 2007. vol. 28(3). p.243-270.
11 Ivleva N.V., Komarevtseva O.O. Primenenie imitatsionnogo modelirovaniya v protsesse upravleniya finansovo-investitsionnymi resursami munitsipal'nogo obrazovaniya // Vestnik Belgorodskogo universiteta kooperatsii, ekonomiki i prava. - 2014. -№3 (51). - S. 303-310.
12 Kovalenko A.I. Prinyatie upravlencheskikh resheniy na osnove formirovaniya effektivnoy sistemy upravleniya finansovymi riskami sovremennoy kompanii // Ekonomika ustoychivogo razvitiya. 2015. № 3 (23). S. 281-292.
13 Fedotov A.I. Analiz pokazateley byudzhetnogo protsessa munitsipal'nykh obrazovaniy Orlovskoy oblasti // Innovatsionnaya ekonomika: perspektivy razvitiya i sovershenstvovaniya. 2015. № 2 (7). S. 273-278.
14 Belyakov R.D., Morgunov E.P. Ispol'zovanie analiza sredy funktsionirovaniya dlya otsenki effektivnosti raskhodovaniya byudzhetnykh sredstv regionami Sibirskogo federal'nogo okruga // Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2011. T. 1. № 7. S. 351-352.
15 Zhu J. Super-efficiency and DEA sensivity analysis // European Journal of Operational Research. 2003, vol. 129, pp. 443-455.
Zhu J. Super-efficiency and DEA sensivity analysis // European Journal of Operational Research. 2003, vol. 129, pp. 443-455.
Автор, аннотация, ключевые слова
Комаревцева Ольга Олеговна - аспирант 1 курса филиала ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ», e-mail: [email protected].
Статья посвящена процессу формирования модели эффективного управления в экономических системах муниципальных образований Орловской области. Предметом исследования являются муниципальные образования Орловской области. Целью исследования выступает применение методики оценки эффективности - анализа среды функционирования (DEA) в процессе развития муниципального образования. Гипотеза исследования основыва-
ется на возможности доказательства (опровержения) взаимосвязи между финансовой и социальной эффективностью, в зависимости от определенного набора конструкций. Методологическая база исследования представлена методами структурного, логического и экономического анализа, графическим методом. Результаты исследования позволили сделать следующие выводы: 1. Каждая из рассмотренных выборок 2013-2015 годов включает небольшое количество действующих единиц (DMU), что немного завышает результаты, однако наличие повторяющихся тенденций позволяет выявить некие особенности анализируемых изменений. 2. По анализу трех лет удалось определить, что муниципальные образования Орловской области главным образом направлены на получение финансовой эффективности. При этом, в следствии применения неправильных инструментов повышается уровень долговой нагрузки территорий. 3. Муниципальные образования, отдающие преимущество социальной стороне своей деятельности, имеют довольно низкие финансово-экономические показатели. О данном факте свидетельствует высокие показатели матрицы зависимости социальной и финансовой эффективности изменений (от 0,885 в 2013 году до 0, 925 в 2015 году). Область применения результатов обширна. Данное исследование может быть интересно как региональным, так и муниципальным органам власти, а также научным кругам, исследователям, которые занимаются проблематикой развития муниципальных образований. В дальнейшем планируется обобщить данное исследование в тему «Управление изменениями в экономических системах муниципального образования» с применением имитационного моделирования и статистического краткосрочного прогнозирования.
Управление изменениями, метод оценки эффективности, анализ среды функционирования, результативность, муниципальное образование, финансовая эффективность, социальная эффективность, корреляция, матрица эффективности, экономические системы
Author, Abstract, Key words
Komarevtseva Olga Olegovna - the graduate student of 1 rate of VO FGBOU
branch "The Russian academy of national economy and public service in case of
the Russian President", e-mail: [email protected].
Article is devoted to process of forming of model of effective management in economic systems of municipalities of the Oryol region. An object of research are municipalities ofthe Oryol region. As a research purpose application of a technique of an efficiency evaluation - the analysis of the environment offunctioning (DEA) in development of the municipality acts. The hypothesis of a research is based on a possibility of the proof (confutation) of interrelation between financial and social performance, depending on a certain set of designs. The methodological base of a
research is provided by methods of the structural, logical and economic analysis, a graphic approach. Results of a research allowed to draw the following conclusions:
1. Each of the considered selections of 2013-2015 includes a small amount of the operating units (DMU) that overestimates results a little, however availability ofthe repeating tendencies allows to reveal certain features of the analyzed changes.
2. It was succeeded to determine by the analysis of three years that municipalities of the Oryol region are mainly directed to receipt of financial performance. At the same time, in a consequence of use of the wrong tools the level of a debt load of the territories increases. 3. The municipalities preferring to the social party of the activities have quite low financial and economic indicators. About this fact witnesses high rates of a matrix of dependence ofsocial and financial performance ofchanges (from 0,885 in 2013 to 0, 925 in 2015). The scope ofresults is extensive. This research can be interesting to both regional, and municipal authorities of the power, and also scientific community, researchers who are engaged in a perspective ofdevelopment of municipalities. Further it is planned to generalize this research in the subject "Change Management in Economic Systems of the Municipality" using imitating modeling and statistical short-term forecasting.
Change management, efficiency evaluation method, analysis of the environment of functioning, effectiveness, municipality, financial performance, social efficiency, correlation, efficiency matrix, economic systems
