в анализе региональной экономики




в анализе показателей

Допустим, что в результате расчетов была получена корреляционная модель, где ≥ 2,48, ≥ 1,96, ≥ 1,5. В этом случае модель может быть использована для анализа и планирования показателей.

Первым этапом анализа на базе корреляционной модели является сравнение расчетных и фактических значений результативного показателя.

Чтобы получить расчетные значения , в корреляционную модель подставляем фактические значения факторов. Допустим, что имеется корреляционная модель формирования выработки среднегодового рабочего, тыс. у.е.:

.

При этом в трех предприятиях фактическая () и расчетная () производительность труда составляют: в хозяйстве № 1 – = 34, = 34; в хозяйстве № 2 – = 33, = 35; в хозяйстве № 3 – = 37, = 36.

При традиционной оценке эффективности использования ресурсов лучшим считалось бы третье хозяйство с большей по абсолютной величине производительности труда. Если же анализ эффективности использования ресурсов проводился с помощью корреляционной модели, то в этом случае мы учли бы то, при каких условиях и расходовании ресурсов была получена соответствующая производительность.

Анализ показывает, что при факторных значениях , и среднем уровне хозяйствования первый работник должен был произвести столько продукции, сколько было получено фактически, второй – меньше фактического, третий – больше. В данном случае (с точки зрения эффективности использования ресурсов) лучше других работал второй работник.

Таким образом, приведенный пример свидетельствует о том, что корреляционная модель является аппаратом объективной оценки эффективности использования ресурсов или формирования показателей. На основе корреляционной модели можно выявить устойчивые тенденции в экономике и те параметры (лучшие), при которых ресурсы используются наиболее эффективно.

Чтобы выявить закономерности и лучшие параметры в экономике, построим на основе корреляционной модели группировку по следующей методике:

1. Рассчитываем параметры корреляционной модели.

2. Если в корреляционной модели ≥ min, то производим сравнение расчетных и фактических значений и выделяем объекты, для которых характерны следующие ситуации:

 

; ; .

 

По каждой из этих групп ситуаций рассчитываем среднее значение факторов (... ), учтенных в корреляционной модели. При этом также можем рассчитать средние значения других факторов.

3. Сравнивая средние значения факторов указанных грех групп, выясняем то, как изменяются факторы в каждой из этих групп. При этом в лучшей группе имеются средние значения факторов, которые можем считать оптимальными и ориентирами для остальных групп.

В условиях нерыночной системы хозяйствования в качестве базы для формирования цен брались средние по совокупности издержки, т. е. издержки предприятий первой, второй, и третьей групп, хотя предприятия худшей по показателям труппы имели низкую окупаемость затрат, в том числе из-за низкого уровня хозяйствования и организации производства.

В рыночных условиях система хозяйствования не может ориентироваться на подобные предприятия, которые могут стать банкротами. Это означает, что в качестве издержек, на основе которых будут формироваться цены, принимаются издержки предприятий лучшей и средней по показателям групп.

В этой связи необходимо обосновывать показатели лучших и средних по эффективности использования ресурсов групп хозяйств, показатели которых будут являться ориентиром в развитии экономики, основой при формировании цен на продукцию. Решать эти задачи позволяют корреляционные модели. При этом наиболее приемлемой является двухэтапная схема корреляционного анализа.

 

Эконометрические (корреляционные) модели

в анализе региональной экономики

Цель анализа – выяснить устойчивые тенденции развития экономики большой группы предприятий, расположенных на значительной территории. Методика анализа включает следующие этапы:

1. Выделяется показатель, который может быть обобщающим с точки зрения эффективности использования ресурсов (например, прибыль и др.).

2. Определяются факторы, формирующие результативный показатель.

3. Выделяются территории со схожими природно-климатическими и экономическими условиями (в пределах региона).

4. Строится корреляционную модель формирования результативного показателя по предприятиям выделенных территорий (округов).

5. На основе сравнения расчетных и фактических значений результативного показателя в каждом округе выделяют 3 группы хозяйств (с лучшими, средними и худшими условиями хозяйствования) или 2 группы (если выделяют группы хозяйств только с лучшими и худшими условиями).

По информации каждой из групп (территорий каждого из округов) строят корреляционную модель формирования результативного показателя. При этом учитывается требование, что число хозяйств (или опытов) должно быть не меньше 20 или больше 2,5k, где k — число факторов (включая результативный).

Сравнивая коэффициенты регрессии при одноименных факторах и выясняя различия в окупаемости ресурсов, делаем предположение о том, где лучше реализовать ограниченные ресурсы с тем, чтобы общий эффект был больше.

Данная методика использовалась для анализа окупаемости ресурсов сельскохозяйственных организаций Могилевской области.

В области было выделено 2 округа: Северо-Восточный и Восточный. Были рассчитаны корреляционные модели формирования стоимости товарной продукции (ТП) в разрезе округов (таблица).

Данные свидетельствуют о том, что предприятия округов существенно отличаются окупаемостью практически всех (за исключением энергетических мощностей) ресурсов.

В таблице 1 приведены коэффициенты регрессии при факторах по предприятиям обоих округов. Абсолютные значения коэффициентов регрессии и знаки при них свидетельствуют о значении отдельных факторов. Так, увеличение численности среднегодовых работников в хозяйствах Северо-Восточного округа не приводит к положительному эффекту, в то время как в Восточном округе с ростом численности работников стоимость товарной продукции возрастает.

 

Таблица 1 – Тенденции развития и параметры окупаемости

ресурсов сельскохозяйственных организаций Могилевской

области

 

Уровень использования ресурсного потенциала Коэффициенты регрессии приращения стоимости ТП (тыс. у.е.) на единицу ресурсного потенциала
Сред-него-довые работ-ники, чел Основ-ные произ-вод-ствен-ные фонды, тыс. у.е. Производственные затраты, без аморти-зации, тыс. ед. Энер-гети-ческие мощ-ности, л.с. Покуп-ные комби-корма, тыс. у.е. Покуп-ной скот, тыс. у.е. Сотни баллогек-таров, баллы/га
Северо-восточ-ный округ Средний (для всех хозяйств) -0,709 0,143 0,602 0,028 1,17 -0,020 0,380
Выше среднего -1,662 0,142 0,694 0,038 0,702 0,286 0,834
Ниже среднего 0,521 0,147 0,336 0,027 1,755 -0,195 0,333
Восточ-ный округ Средний (для всех хозяйств) 0,582 0,060 0,101 0,019 2,064 1,280 0,762
Выше среднего 0,232 0,070 0,370 0,014 2,301 1,460 0,704
Ниже среднего 1,027 0,053 0,077 0,047 1,904 0,764 0,715

 

Отсюда можно сделать вывод, что в отличие от большинства хозяйств Северо-Восточного округа во всех хозяйствах Восточного округа наметился дефицит трудовых ресурсов.

Поскольку в рамках каждого из округов имеются сельскохозяйственные организации с различным уровнем использования ресурсов, то были выделены две группы таких хозяйств (с лучшим и худшим уровнями использования ресурсов). В разрезе этих групп были рассчитаны параметры той же корреляционной модели и получены коэффициенты регрессии, которые объясняют эффективность ресурсов в разрезе выделенных групп и округов. В результате этого было выяснено то, что средняя эффективность отдельных факторов по округам существенно отличается (если рассматривать ее в разрезе хозяйств с эффективностью использования ресурсов выше и ниже среднего уровня). Так, в хозяйствах Северо-восточного округа с эффективностью производства ниже среднего уровня имеет место дефицит трудовых ресурсов и, следовательно, увеличение численности работающих в этих хозяйствах предполагает увеличение стоимости товарной продукции. Значительно отличаются от средних по округу коэффициенты регрессии и при других факторах.

Таким образом, анализируя данные таблицы, можно отметить следующее: чем выше значение коэффициента регрессии, тем больше наблюдается недостаток ресурса. Следовательно, необходимо направлять ресурсы именно в те хозяйства, где этих ресурсов не хватает. Например, покупку комбикормов целесообразнее всего осуществлять в лучших хозяйствах Восточного округа (а = 2,301) и худших хозяйствах Северо-Восточного округа (а = 1,755).

 

Эконометрические (корреляционные) модели

при планировании показателей

При обосновании показателей на перспективу важнейшее значение имеет устойчивость параметров модели. Чем в большей мере коэффициенты , , превышают их минимальные величины, тем устойчивее модель и тем на больший срок можно планировать значения показателей.

При этом следует отметить, что корреляционные модели реальны при значениях факторов в пределах от минимальных до максимальных величин:

 

.

В том случае, если значения каких-либо из факторов существенно выходят за эти пределы, корреляционная модель теряет устойчивость и эту модель следует пересчитать при новых значениях изменившихся факторов.

В настоящее время такими резко меняющимися факторами являются стоимостные параметры (стоимость основных производственных фондов, материально-денежные затраты). Отсюда следует, что корреляционная модель формирования стоимостных показателей отличается низкой устойчивостью. При планировании показателей необходимо учитывать его период: краткосрочный – 1 год, среднесрочный – 1…3 года, долгосрочный –5…10 лет (прогноз 10 и более лет).

Следует также учитывать то, значения каких показателей мы обосновываем – абсолютных или относительных.

При краткосрочном планировании планируемый показатель тесно коррелирует с фактическим его значением и, следовательно, значения показателей на начало планового периода можно брать в качестве факторных.

При среднесрочном планировании связь планируемого показателя с его фактическим значением ослабевает, однако еще остается существенной.

При долгосрочном планировании планируемые показатели слабо коррелируют с фактическими значениями. Связь может иметь место (с точки зрения современной экономики) только между натуральными показателями.

При планировании абсолютных показателей следует учитывать то обстоятельство, что влияющие на них факторы отличаются односторонней направленностью действий, т. е. влияют только на понижение или на повышение этих показателей.

При планировании относительных показателей следует учитывать то, что отдельные факторы могут влиять одновременно и на повышение, и на понижение результативного показателя. При этом преобладающая тенденция может быть как положительной (плюсовой), так и отрицательной (минусовой).

Пример. Взаимосвязь себестоимости и производительности. Рост производительности труда предполагает уменьшение затрат на производство продукции и, следовательно, снижение ее себестоимости. С другой стороны, рост производительности связан с увеличением фондовооруженности, что предполагает рост себестоимости продукции.

В зависимости от того, какое направление преобладает (увеличение затрат или прирост производительности) в корреляционной модели себестоимости мы имеем соответствующий знак при факторе производительность (±).

Знак при факторе в корреляционной модели является результатом сравнения двух противоположных тенденций. Поэтому в одноименных моделях при одном и том же факторе в одном случае имеется знак «+», в другом – «-».

При планировании показателей важно, во-первых, выделить ведущий показатель (или генеральный ориентир); во-вторых, выявить и выразить количественно взаимосвязь между ведущим и другими показателями.

В качестве ведущего выбирается показатель достаточно полно характеризующий эффективность отрасли в целом.

В условиях нестабильности цен и издержек в качестве генерального показателя в народном хозяйстве лучше всего принять производительность труда. Величина производительности труда в значительной мере отражает общее состояние экономики, количественные и качественные характеристики народнохозяйственного комплекса.

Взаимосвязи факторов имеют место в реальной экономике. Эти взаимосвязи надо учесть и количественно определить. При этом необходимо, чтобы выходная информация одних корреляционных моделей служила бы входной для других, т. е. в перечне информации, используемой для построения оптимизационной модели, не было бы ни одного показателя, который не был бы связан с другими.

Производительность труда может определяться несколькими корреляционными моделями. Рассмотрим возможные при этом ситуации.

1. Производительность труда изменяется стабильно, влияние неуправляемых факторов ослаблено.

В этом случае для планирования производительности труда можно использовать трендовую корреляционную модель вида , где х – номер года.

Устойчивость этой модели возрастает, если вместо используем , который означает среднюю за последние 2…3 года фактическую производительность труда:

.

 

2. Производительность труда колеблется, однако по многолетним данным наблюдений установлено, что она тесно связана с факторами фондовооруженности, квалификацией работников и обеспеченностью предметами труда.

В этом случае производительность руда обосновывают с помощью многофакторной корреляционной модели вида:

 

3. Многофакторная модель требует использования прогноза показателей на планируемый год, что предполагает наличие ошибок и снижает эффективность прогнозных расчетов в целом.

В этой связи при планировании производительности труда рекомендуется использовать автокорреляционную трендовую модель, которая является функцией от фактического значения производительности труда и времени, . Данная модель учитывает то, что при увеличении возможности приращения производительности уменьшаются.

Параметры этой модели могут быть рассчитаны на основе поэтапного моделирования.

На первом этапе рассчитывают корреляционную модель вида:

.
На следующем этапе – параметры , : , учитывая, что и известны, а значение заменяется на .

Производительность отдельных видов изделий может быть рассчитана на основе сложившейся средней производительности по отраслям и отдельным подразделениям этой группы.

Производительность отраслей и других производств может быть обоснована исходя из производственных и технологических взаимосвязей, имеющихся между отраслями.

Суть взаимосвязей заключается в том, что присутствует технологическая взаимосвязь. Эта взаимосвязь выражается в том, что уровень технологии всех производств, как правило, повышается до уровня развития технологий ведущей отрасли или производства. Отсюда следует, что производительность других производств может быть определена на основе нелинейных моделей в зависимости от производительности главной отрасли.

,

где x – перспективная производительность главной отрасли;

, – коэффициенты регрессии побочной отрасли j.

Модель фондооснащенности может быть упрощена исходя из того, что стоимость фондов в расчете на единицу изделий может быть представлена в виде составляющих: постоянной части и переменной, которая непосредственно связана с производительностью.

Для обоснования перспективных значений показателей могут быть использованы пространственно-временные корреляционные модели. Методика их построения заключается в следующем:

1. Закономерности использования ресурсов изучают за продолжительный период времени по результативному показателю (желательно по абсолютному показателю), отличающемуся стабильностью.

2. В рамках данного временного отрезка выделяют три или более периодов с разрывом в 2-3 года.

По средним данным каждого периода рассчитывают параметры многофакторной корреляционной модели формирования единого результативного показателя:

период 1: = 60 + 0,49 + 0,86 +... + 2,01 , t = 5

период 2: = 55 + 0,22 + 0,72 +... + 2,88 , t = 3

период 3: = 35 + 0,18 + 0,41 +... + 3,45 , t = 1

где – стоимость основных производственных фондов, тыс. у. е.; – сумма производственных затрат, тыс. у. е.; – среднегодовая численность рабочих, чел.

3. 3. Выясняют закономерности изменения параметров корреляционной модели. Эти закономерности применительно к и (коэффициентам регрессии) рассчитываем методом экстраполяции и получаем пространственно-временную корреляционную модель, которая учитывает основные тенденции или изменения окупаемости ресурсов во времени. Расчет производим следующим образом:

(y) x
t – номер года
   
   
   
   

 

 

,

 

где – коэффициенты регрессии при факторе i в период n;

n номер и множество периодов;

t – продолжительность периода, по данным которого получены КМ.

 

,

 

,

 

,

 

.

 

На базе КМ последнего периода и данных об изменении коэффициентов регрессии рассчитываем пространственно-временную корреляционную модель (ПВЭМ):

 

, при t = 2 в следующем году.

 

На основе ПВЭМ можем получить достоверные значения на период до .

Параметры корреляционной модели свидетельствуют о том, что влияние неучтенных факторов с увеличением t снижается. При этом эффективность первого и второго ресурсов по мере увеличения t снижается, а эффективность пятого ресурса – возрастает.

Суть пространственно-временной модели заключается в том, что эффективность ресурсов изменяется во времени (следовательно, также и R).

Проблемы информационного обеспечения на основе корреляционных и других видов моделей существенно усложняются в условиях функционирования новых видов хозяйственных формирований и соблюдения ими коммерческой тайны, касающейся информации. Трудности с получением необходимых данных будут ориентировать эти организации на сбор информации в рамках одного или нескольких рядом расположенных хозяйств. В данной ситуации возрастает роль методики сбора информации по системе «хозяйства-лет» (или «объекта-лет»). Поскольку при подобном подходе информация берется за каждый год в отдельности, то требуется учитывать существенное влияние на результативные показатели субъективных факторов (колебания спроса-предложения, цен и др.). Чтобы ослабить это влияние, наряду с учетом материальных или главных факторов корреляционной модели, следует ввести дополнительные факторы, описывающие принадлежность информации к тому или иному году. Например, по восьми хозяйствам за три года собрана информация о фондовооруженности и обеспеченности предметами труда. В этом случае корреляционная модель формирования производительности будет иметь факторы: , – соответственно фондовооруженность и обеспеченность предметами труда, , , – принадлежность соответствующей информации соответственно к первому, второму и третьему годам. В результате расчетов будут получены коэффициенты регрессии для материальных факторов и количественная оценка влияния на результативный показатель экономической неопределенности в отдельные годы.


Исходные данные для выполнения лабораторных занятий.

Л.З. № 1.Методика выбора результативного и факторных показателей на основе качественной модели

 

Исходя из качественной модели, а именно: «Вновь созданный продукт – есть результат использования живого и прошлого труда» определите:

- какие из нижеперечисленных показателей могут быть результативными, т.е. «вновь созданным продуктом»

- стоимость валовой продукции, у.е.

- денежная выручка, у.е.

- прибыль, у.е.

- производительность труда, у.е.

- себестоимость продукции, у.е.

- какие из нижеперечисленных показателей могут являться базовыми факторными, т.е. представлять «живой и прошлый труд»:

- основные производственные фонды, у.е.

- оборотные фонды, у.е.

- работники, чел.

- площадь сельхоз угодий и их плодородие, га

- фондообеспеченность, у.е.

- какие из нижеперечисленных показателей и признаков являются дополнительными, т.е. вытекающими из современного этапа развития экономики и характеризующие существенные отличительные особенности базовых показателей:

- часть основных производственных фондов принципиально отличаются производительность, у.е.

- часть предметов труда (ОБФ) существенно отличаются качеством, у.е.

- часть работников отличается высокой (наивысшей) квалификацией, чел

- часть предприятий (объектов) входят в состав корпоративных формирований

- имеются существенные различия по износу основных производственных фондов, у.е.

- имеются существенные различия по объему (стоимости) кооперативных поставок, у.е.

 

Л.З. № 2. Блок –схема расчета параметров и характеристик выборки.

Расчет обьема выборки и статистических характеристик.

Составьте блок-схему расчета параметров и характеристик ЭМ (КМ).

 

 

Л.З. № 3.Обоснование соответствия данных требованиям закона нормального распределения \ЗНР\Отсев резко выделяющихся факторов и объектов.

Построение ЭМ с количественно измеряемыми факторами и качественными признаками

1. Цель: количественно оценить на базе ЭМ формирование денежной выручки (ДВ) предприятий (производств).

2. Качественная модель формирования ДВ: ДВ есть результат использования «прошлого и живого труда». Прошлый труд – это основной и оборотный капитал – (, х2 тыс. у.е.). Живой труд – среднегодовые рабочие (СГР, чел.). Специфика – кооперация.

3. Данные (табл.1)

№ п/п Денежная выручка, тыс. у.е., (y) Основной капитал (ОПФ), тыс. у.е. () Оборотный капитал (ОБФ), тыс. у.е. () Среднегодовые рабочие, СГР, чел. Принадлежность к холдингу: да –1, нет – 0.
1.          
2.          
3.          
4.          
5.          
6.          
7.          
8.          
9.          
10.          
11.          
12.          
13.          
14.          
15.          
16.          
17.          
18.          
19.          
20.          
21.          
22.          
23.          
24.          

Л.З. № 4-5. Построение графиков взаимосвязи результативного

и факторных показателей. Аналитическое описание взаимосвязей.

Л.З. 5.Расчет разделенных разностей. Построение двух- и п-х

Факторных ЭМ.

Исходная информация для построения ЭМ (КМ)

формирования производительности труда

№ п/п Производительность, тыс. у.е./чел. Фондо- вооруженность, тыс. у.е. Качество труда, к-т квалифика-ции, балл Среднегодо- вая з/пл, тыс. у.е. ОБФ на 1 у.е. ОПФ, у.е.
  39,8 80,0 1,3 6,0 0,36
  42,5 83,0 1,5 6,8 0,38
  43,6 84,0 1,6 7,0 0,41
  40,0 79,5 1,4 6,7 0,30
  41,2 87,0 1,0 5,7 0,45
  40,4 82,0 1,1 5,6 0,50
  37,9 74,0 1,3 5,5 0,35
  39,5 78,0 1,4 4,8 0,48
  39,4 76,0 1,3 6,6 0,33
  36,6 70,0 1,2 5,7 0,36
  38,8 80,4 1,1 5,0 0,40
  39,9 77,0 1,15 6,4 0,45
  39,6 73,0 1,17 6,5 0,40
  39,7 71,8 1,35 7,6 0,39
  37,6 64,2 1,2 7,4 0,42
  36,6 56,0 1,35 7,2 0,48
  32,3 51,4 1,16 6,4 0,37
  36,0 56,0 1,25 6,6 0,49
  33,6 55,0 1,0 6,0 0,46
  35,3 64,0 1,0 5,5 0,45
  37,5 72,0 1,31 4,9 0,41
  36,2 71,0 1,22 5,1 0,37
  37,1 70,0 1,4 6,2 0,34
  85,0 64,0 1,1 5,4 0,35
  23,0 51,0 1,0 4,8 0,37

Необходимо: Выполните расчет по этапам построения ЭМ (КМ); на основе ЭМ составьте группировку по предприятиям, отличающимся эффективностью использования ресурсов.

 


Л.З. № 6.Построение системы уравнений для расчета 3-х факторной ЭМ. Анализ козффициентов регрессии.

Исходная информация для построения ЭМ (КМ), формирования стоимости «вновь созданного продукта

  Базовые Дополнительные
№ п/п Прибыль, тыс. у.е. Основные производственные фонды (ОПФ), тыс. у.е. Оборотные фонды (ОФ), (средства), тыс. у.е. Среднегодовые рабочие, чел. Износ ОПФ, тыс. у.е. Кооперативные поставки, тыс. у.е. В составе корпорации, да – 1, нет – 0.
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
              -
              -

Необходимо построить ЭМ (КМ) и обосновать на ее основе:

1. Окупаемость ресурсов и факторов.

2. Направления развития экономики предприятий

Л.З. № 7.Расчет параметров и характеристик одно-, двух-, и п –фак-

торных ЭМ.

Рассчитайте параметры и характеристики ЭМ (индивидуальное задание)

 

№ п/п Производительность труда, тыс. у.е. Фондовооруженность, тыс. у.е. Качество труда, к-т квалификации Среднегодовая з/пл, тыс. у.е.
  50,7 80,0 1,3 6,0
  53,7 83,0 1,5 6,8
  55,6 84,0 1,6 7,0
  51,8 79,5 + 0,4N 1,4 6,7
  52,0 87,0 1,0 5,7
  47,6 82,0 – 0,2N 1,1 5,6 + 0,1N
  48,0 74,0 1,3 5,5
  48,1 78,0 – 0,5N 1,4 4,8 + 0,3N
  51,9 79,0 1,3 6,6
  92,0 80,0 – 0,4N 1,2 5,7
  45,9 80,4 1,1 5,0
  51,3 81,6 1,17 6,4 + 0,1N
  52,3 83,0 1,2 6,5
  54,9 81,8 1,35 7,6
  48,0 64,2 + 0,2N 2,44 – 0,1N 7,4 – 0,1N
  84,0 56,0 1,35 7,2
  40,0 51,4 1,16 6,4
  41,8 56,0 1,22 6,6
  47,0   1,0 6,0
  49 + 0,5   1,0


Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-16 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: