Развитие и рациональное использование производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий и их объединений является одни из основных направлений экономической науки на 2006-2010 гг. [1]. При этом потенциал производства сельскохозяйственной продукции, как известно из решений Правительства Российской Федерации, возрастет к 2010 г. в России не менее чем в три раза.
Такой рост и развитие сельского хозяйства потребует создания по всей России системы информационно-консультаци-онной службы районного уровня, для которой предложен учеными НИИЭО АПК ЦЧР [1] методологический подход по совершенствованию процессов управления.
Для деятельности информационно-консультационных служб районного уровня необходимы простые по содержанию и четкие по структуре методики обработки оперативной статистической информации, поступающей циклически, например, в конце каждого квартала, от всех сельскохозяйственных предприятий сельского района. Через несколько лет эта служба для выработки вариантов решений по территориальному управлению сможет учитывать факторы не только сельскохозяйственного производства, но и управления всеми отраслями территориального хозяйства.
Таким образом, перед информационно-консультационными службами районного уровня встанет одна из важных проблем - это оперативный (в течение двух-трех дней) анализ факторов производства сельскохозяйственной продукции в рамках всех сельхозпредприятий сельского района. Цель статьи - показать первый этап факторного анализа, принципиально отличающегося от существующих подходов [2] тем, что на первом этапе каждый фактор производства принимается за независимую физическую величину.
Новизной данной статьи является то, что любой фактор производства, принятый экономистами для измерения ресурсных возможностей, условий функционирования сельхозпредприятий и результатов деятельности множества сельхозпредприятий конкретного сельского района, вначале рассматривается относительно самого себя как монарное отношение.
Методология статистического подхода к моделированию факторов производства и выявления закономерностей взаимосвязи между ними с помощью устойчивых законов распределения приведены в [2-5].
Факторный анализ показан на множестве из 22 сельхозпредприятий Тукаевского района Республики Татарстан [7], а по данным рейтинга [6] за 2003-2005 гг. сам Татарстан занимал 35-е место среди субъектов России.
Факторный анализ в общем случае (применительно к любому производству) опирается на следующие термины и их определения [5].
Фактор - отличительная особенность (факт) явления или процесса, которому присвоено понятие. Факторы - это элементы, причины, воздействующие на один или ряд показателей.
Первичный фактор - приметная отличительная особенность, которую нельзя в конкретных условиях системы и среды ее функционирования выразить через другие, более элементарные факторы, то есть в условиях исследования практически выразить данный факт через другие факты.
Косвенный фактор - экзогенный (то есть внешний) фактор, отображающий особенности внешних независимых по отношению к данной схеме «система - среда функционирования» свойств, которые косвенно влияют на первичные факторы. Например, влияние солнечной радиации на производительность труда рабочих, особенно в сельском и лесном хозяйствах, выражаются через природно-климатические факторы.
Производный фактор - искусственно созданное свойство, которое выражается через первичные факторы. Например, себестоимость, удельные энергозатраты, удельные материальные затраты и т.д.
В факторном анализе учитываются все известные (по возможностям информационного обеспечения) первичные и производные от них факторы. Поэтому к экономическим факторам ресурсных возможностей и результатов сельскохозяйственного производства могут быть дополнительно присоединены группы политических, социально-этических, национально-этнических, демографических, экологических, ландшафтных, технологических, культурно-исторических, конфессионально-религиозных и иных факторов. Поэтому общее количество учтенных при факторном анализе отличительных особенностей может достигать нескольких сотен и более.
При построении статистических (экономико-математических) моделей целесообразно принять вначале только первичные факторы, что позволяет упростить их конструкцию. Модель с учетом производных факторов может иметь чрезвычайно сложную функциональную структуру (хотя будет иметь по конструкции простой вид), а из-за этого получает трудно объяснимую причинно-следственную связь.
Такой прием в конструировании моделей из первичных факторов аналогичен упрощению математических уравнений путем сокращения одинаковых символов.
По первоисточнику [7] удалось выявить всего 16 экономических факторов сельскохозяйственного производства, из которых 12 относятся к ресурсным возможностям и четыре к результатам деятельности всех сельхозпредприятий сельского района.
Значения первичных и производных факторов могут быть постоянными, условно-постоянными и переменными за какой-то промежуток времени (в нашем примере за год). Из-за реформ в землепользовании даже площадь сельхозугодий (СХУ) не является постоянной величиной, а зависит от территориального распределения земель по отдельным категориям земельного кадастра сельского района. Поэтому в нашем примере исходные данные по 16 факторам были распределены по трем группам:
а) группа первичных и производных условно-постоянных факторов ресурсных возможностей сельскохозяйственного производства (табл. 1);
б) группа производных условно-постоянных и переменных факторов ресурсных возможностей сельскохозяйственного производства (табл. 2);
в) основные удельные (производные от первичных факторов) факторы сельскохозяйственного производства (табл. 3);
г) переменные факторы результативности производства (табл. 6).
Из перечисленных трех ресурсных факторов производства первые два (площадь СХУ и численность персонала) являются первичными и постоянными на длительный период времени, а балл СХУ становится производным фактором, вычисляемым каким-то образом [2]. На короткий отрезок времени (между оценками кадастровой стоимости СХУ) можно принять фактор «балл СХУ» за условно-постоянный фактор.
Каждый фактор производства оценивается относительно самого себя по порядку предпочтения. Процесс установления предпорядка предпочтения среди значений фактора называется ранжированием. Математическое описание множества значений изучаемого фактора называется ранговым моделированием [5].
Таблица 1.
Группа первичных и производных условно-постоянных
факторов
ресурсных возможностей производства по
хозяйствам Тукаевского района
Республики Татарстан*
|
№ п/п |
Наименование сельского хозяйства |
Площадь СХУ, га |
Ранг rs |
Персонал, чел. |
Ранг rN |
Балл СХУ |
Ранг rCXY |
|
1 |
ПСХК «Буляк» |
2616 |
16 |
76 |
1 |
27.70 |
12 |
|
2 |
С-з «Ворошиловский» |
5712 |
1 |
522 |
21 |
34.46 |
1 |
|
3 |
ПСХК «Гигант» |
4932 |
5 |
249 |
18 |
39.70 |
0 |
|
4 |
ПСХК «Якты Юл» |
3086 |
15 |
152 |
14 |
32.22 |
3 |
|
5 |
ПСХК «Камский» |
3803 |
9 |
207 |
16 |
32.54 |
2 |
|
6 |
СХК «Татарстан» |
6019 |
0 |
290 |
20 |
29.04 |
10 |
|
7 |
Совхоз «Чулпан» |
4981 |
4 |
171 |
15 |
23.04 |
18 |
|
8 |
ПСХК «Суык Су» |
5695 |
2 |
271 |
19 |
31.98 |
4 |
|
9 |
ПСХК им.Калинина |
3666 |
10 |
133 |
12 |
31.00 |
6 |
|
10 |
ПСХКим. М.Джалиля |
5070 |
3 |
214 |
17 |
26.52 |
13 |
|
11 |
ПСХК «Биклянь» |
4014 |
7 |
102 |
6 |
29.58 |
9 |
|
12 |
ПСХК «Алга» |
3413 |
13 |
115 |
8 |
30.28 |
8 |
|
13 |
ПСХК «Искра» |
4110 |
6 |
120 |
10 |
24.16 |
17 |
|
14 |
ПСХК «Кама» |
2479 |
17 |
135 |
13 |
30.78 |
7 |
|
15 |
ПСХК «Ленар» |
3319 |
14 |
28 |
0 |
31.70 |
5 |
|
16 |
ПСХК «Игенче» |
2434 |
18 |
117 |
9 |
24.30 |
16 |
|
17 |
ПСХК «Магариф» |
3961 |
8 |
100 |
5 |
28.20 |
11 |
|
18 |
ПСХК им.Тукая |
3595 |
11 |
132 |
11 |
26.24 |
14 |
|
19 |
ПСХК «Маяк» |
2368 |
19 |
78 |
2 |
28.20 |
11 |
|
20 |
ПСХК м.Сайдашева |
3433 |
12 |
92 |
4 |
30.28 |
8 |
|
21 |
ПСХК «Ирек» |
2242 |
20 |
91 |
3 |
31.70 |
5 |
|
22 |
ПСХК «Чачкале» |
1684 |
21 |
104 |
7 |
25.60 |
15 |
Примечания: * СХУ - сельхозугодия; персонал - среднегодовая численность работников сельского хозяйства; балл СХУ - балл кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения.
Математическое описание любой статистической выборки, в том числе и ряда значений одного фактора, вначале требует определения системы координат. Во многих случаях статистического исследования имеются значения показателя и отсутствуют значения объясняющей переменной и такая ситуация наблюдается часто в социологических и экономических исследованиях. В технических исследованиях невозможно представить себе такую ситуацию, когда имеется ордината y, но нет координаты по оси абсцисс x. В эконометрике социально-экономических явлений [5] и других измерениях в «срезе» времени эта координата x имеет конкретный содержательный смысл. Поэтому её можно выделить по упорядоченности значений изучаемого показателя y.
При анализе предпорядка предпочтения имеются два варианта шкалы измерения ряда значений изучаемого показателя:
1) присвоение мест по убывающим (возрастающим) значениям изучаемого показателя, то есть в порядке m=1,2,3..., как это показано в [6];
2) присвоение рангов по убыванию (возрастанию) значений исследуемого показателя, то есть по порядковой ранговой шкале r=0,1,2,3...
На первый взгляд, обе шкалы одинаковы, и они, действительно, легко выводятся друг из друга. Однако ранговое распределение по убыванию или возрастанию значений изучаемого показателя имеет значительные преимущества: во-первых, она начинается с максимального или минимального значения показателя, и при условии r=0 статистическая формула превращается в значение, показывающее предысторию экономического явления или процесса y=y0; во-вторых, применение устойчивого экспоненциального закона роста или спада (гибели) позволяет получать тренды распределения значений изучаемого фактора по рангам и затем оценивать динамичность поведения всех участников сельскохозяйственного производства в одном сельском районе.
Дл ранжирования любой из приведенных 16 факторов рассматривается как векторная величина, то есть такая физическая отличительная особенность, которая имеет четкое направление изменения. Направлений изменения количественных значений фактора всего два, если принять вектор изменения ранга от хорошего к плохому свойству (человек всегда хочет хорошего и не хочет иметь дело с плохими особенностями своего бытия):
а) чем больше значение фактора, то тем лучше;
б) чем меньше значение фактора, тем лучше.
В обоих случаях большему или меньшему значению фактора присваивается как бы условный показатель «ранг равен нулю».
Таблица 2.
Группа производных факторов ресурсных возможностей производства
по сельским хозяйствам Тукаевского района Республики Татарстан*
|
№ п/п |
Наименование сельского хозяйства |
ОПФ, тыс. р. |
МЗ, тыс. р. |
ПП, тыс. р. |
Квоты, тыс. р. |
||||
|
ОПФ |
rопф |
МЗ |
rмз |
ПП |
rпп |
КВ |
rкв |
||
|
1 |
ПСХК «Буляк» |
28807.13 |
8 |
5725.90 |
2 |
9796.11 |
1 |
4605.774 |
19 |
|
2 |
С-з «Ворошиловский» |
48959.84 |
16 |
50944.19 |
21 |
69327.23 |
21 |
48842.127 |
0 |
|
3 |
ПСХК «Гигант» |
32942.80 |
10 |
20860.88 |
17 |
36143.82 |
18 |
20048.408 |
2 |
|
4 |
ПСХК «Якты Юл» |
65640.15 |
19 |
11973.06 |
13 |
20375.53 |
15 |
11380.361 |
6 |
|
5 |
ПСХК «Камский» |
74109.82 |
20 |
2541.93 |
1 |
24369.32 |
16 |
14989.910 |
4 |
|
6 |
СХК «Татарстан» |
61682.71 |
18 |
27476.13 |
20 |
38112.01 |
20 |
24198.366 |
1 |
|
7 |
Совхоз «Чулпан» |
57605.76 |
17 |
14842.88 |
16 |
20364.22 |
14 |
8353.606 |
11 |
|
8 |
ПСХК «Суык Су» |
77691.76 |
21 |
22884.79 |
19 |
36463.38 |
19 |
19043.491 |
3 |
|
9 |
ПСХК им.Калинина |
35819.02 |
11 |
11840.08 |
12 |
18237.91 |
13 |
8483.339 |
9 |
|
10 |
ПСХКим. М.Джалиля |
25315.02 |
6 |
21810.13 |
18 |
27547.24 |
17 |
14595.966 |
5 |
|
11 |
ПСХК «Биклянь» |
41373.10 |
14 |
9483.08 |
7 |
14301.44 |
7 |
8651.910 |
8 |
|
12 |
ПСХК «Алга» |
41997.99 |
15 |
11413.07 |
11 |
16024.79 |
10 |
8009.283 |
14 |
|
13 |
ПСХК «Искра» |
39652.05 |
13 |
10305.83 |
9 |
14546.24 |
9 |
9673.313 |
7 |
|
14 |
ПСХК «Кама» |
31955.05 |
9 |
9175.03 |
4 |
17169.08 |
12 |
8425.481 |
10 |
|
15 |
ПСХК «Ленар» |
26903.15 |
7 |
231.00 |
0 |
4896.62 |
0 |
3907.473 |
20 |
|
16 |
ПСХК «Игенче» |
19593.94 |
3 |
9552.96 |
8 |
14067.28 |
5 |
6375.497 |
18 |
|
17 |
ПСХК «Магариф» |
16324.07 |
0 |
13722.88 |
14 |
14466.80 |
8 |
7368.169 |
15 |
|
18 |
ПСХК им.Тукая |
39583.83 |
12 |
10988.84 |
10 |
16547.46 |
11 |
8203.809 |
13 |
|
19 |
ПСХК «Маяк» |
16442.92 |
1 |
9284.93 |
5 |
10780.96 |
2 |
3732.927 |
21 |
|
20 |
ПСХК м.Сайдашева |
23530.13 |
5 |
14289.86 |
15 |
14256.08 |
6 |
8242.312 |
12 |
|
21 |
ПСХК «Ирек» |
16602.01 |
2 |
9467.07 |
6 |
12739.58 |
4 |
7219.760 |
16 |
|
22 |
ПСХК «Чачкале» |
20782.92 |
4 |
7202.97 |
3 |
12423.15 |
3 |
7140.525 |
17 |
Примечания. * ОПФ - стоимость основных производственных фондов сельхозназначения; МЗ - сумма материально-денежных затрат; ПП - суммарная оценка производственного (ресурсного) потенциала, выражаемая объемом производимой продукции по формуле [7, с.147, формула (8)]; квоты - нормы продаж сельскохозяйственной продукции.
В табл. 3 удельные производные факторы получены делением абсолютных значений факторов, приведенных в данных табл. 1 и табл. 2, на значения первичного фактора «Площадь СХУ». Производный фактор «балл СХУ» в удельных факторах в [7] не участвует.
В табл. 4 приведены векторные ориентиры (направленности) всех учтенных нами 12 факторов, относящихся к ресурсному обеспечению сельскохозяйственного производства.
В табл. 5 приведены
ранги по всем 12 ресурсным факторам производства на предприятиях Тукаевского
сельского района. Сумма рангов 
ресурсных возможностей
сельхозпредприятий одного сельского района становится новым индикативным
показателем, который, в свою очередь, также подвергается ранжированию.
Таблица 3.
Основные удельные факторы ресурсных возможностей производства
по хозяйствам* Тукаевского района Республики Татарстан
|
№ п/п |
уд.перс., чел./км2 |
уд.осн.ф., т. р./км2 |
уд.мат.з., т. р./км2 |
уд.потенц., т. р./км2 |
уд.квоты, т. р./км2 |
|||||
|
УN |
rYN |
УОПФ |
rУОПФ |
УМЗ |
rУМЗ |
УПП |
rУПП |
УКВ |
rУКВ |
|
|
1 |
2.91 |
3 |
1101.19 |
13 |
218.88 |
2 |
374.469 |
4 |
176.062 |
18 |
|
2 |
9.14 |
17 |
857.14 |
8 |
891.88 |
19 |
1213.712 |
20 |
855.079 |
0 |
|
3 |
5.05 |
14 |
667.94 |
2 |
422.97 |
14 |
732.843 |
18 |
406.497 |
2 |
|
4 |
4.93 |
13 |
2127.03 |
19 |
387.98 |
11 |
660.257 |
16 |
368.774 |
5 |
|
5 |
5.44 |
15 |
1948.72 |
18 |
66.84 |
1 |
640.792 |
15 |
394.160 |
4 |
|
6 |
4.82 |
12 |
1024.80 |
11 |
456.49 |
18 |
633.195 |
14 |
402.033 |
3 |
|
7 |
3.43 |
6 |
1156.51 |
14 |
297.99 |
5 |
408.838 |
5 |
167.709 |
19 |
|
8 |
4.76 |
11 |
1364.21 |
17 |
401.84 |
13 |
640.270 |
15 |
334.390 |
7 |
|
9 |
3.63 |
7 |
977.06 |
10 |
322.97 |
7 |
497.488 |
10 |
231.406 |
12 |
|
10 |
4.22 |
10 |
499.31 |
1 |
430.18 |
17 |
543.338 |
11 |
287.889 |
9 |
|
11 |
2.54 |
1 |
1030.72 |
12 |
236.25 |
3 |
356.289 |
2 |
215.543 |
16 |
|
12 |
3.37 |
5 |
1230.53 |
15 |
334.40 |
8 |
469.522 |
9 |
234.670 |
14 |
|
13 |
2.92 |
3 |
964.77 |
9 |
250.75 |
4 |
353.923 |
1 |
235.360 |
13 |
|
14 |
5.45 |
15 |
1289.03 |
16 |
370.11 |
10 |
692.581 |
17 |
339.874 |
6 |
|
15 |
0.84 |
0 |
810.58 |
7 |
6.96 |
0 |
147.533 |
0 |
117.730 |
21 |
|
16 |
4.81 |
12 |
805.01 |
6 |
392.48 |
11 |
577.949 |
13 |
261.935 |
10 |
|
17 |
2.52 |
1 |
412.12 |
0 |
346.45 |
9 |
365.231 |
3 |
186.018 |
17 |
|
18 |
3.67 |
8 |
1101.08 |
13 |
305.67 |
6 |
460.291 |
8 |
228.201 |
14 |
|
19 |
3.29 |
4 |
694.38 |
4 |
392.10 |
12 |
455.277 |
7 |
157.640 |
20 |
|
20 |
2.68 |
2 |
685.41 |
3 |
416.25 |
14 |
415.266 |
6 |
240.091 |
11 |
|
21 |
4.06 |
9 |
740.50 |
5 |
422.26 |
15 |
568.224 |
12 |
322.023 |
8 |
|
22 |
6.18 |
16 |
1234.14 |
15 |
427.73 |
16 |
737.717 |
19 |
424.022 |
1 |
Примечание. * Номера хозяйств по данным табл. 1 или табл. 2.
Таблица 4.
Направленность изменения факторов производства,
относящихся к группам ресурсных возможностей сельскохозяйственного производства
|
Наименование фактора |
Меньше - лучше |
Больше - лучше |
|
Площадь СХУ - сельскохозяйственные угодья |
|
+ |
|
Персонал - среднегодовая численность работников |
+ |
|
|
Балл СХУ - балл кадастровой оценки земель |
|
+ |
|
ОПФ - стоимость основных производственных фондов |
+ |
|
|
МЗ - сумма материально-денежных затрат |
+ |
|
|
ПП - производственный (ресурсный) потенциал |
+ |
|
|
Квоты - нормы продаж сельхозпродукции |
|
+ |
|
Удельный персонал УN |
+ |
|
|
Удельные основные фонды УОПФ |
+ |
|
|
Удельные материальные затраты УМЗ |
+ |
|
|
Удельный производственный потенциал УПП |
+ |
|
|
Удельные квоты УКВ |
|
+ |
Таблица 5.
Сумма рангов ресурсных возможностей сельскохозяйственного производства
|
№ п/п |
Ранги показателей производства на предприятиях сельского района |
Σrв
|
Ранг |
|||||||||||
|
rs |
rN |
rСХУ |
rОПФ |
rМЗ |
rПП |
rКВ |
rYN |
rУОПФ |
rУМЗ |
rУПП |
rУКВ |
|||
|
1 |
16 |
1 |
12 |
8 |
2 |
1 |
19 |
3 |
13 |
2 |
4 |
18 |
99 |
4 |
|
2 |
1 |
21 |
1 |
16 |
21 |
21 |
0 |
17 |
8 |
19 |
20 |
0 |
145 |
18 |
|
3 |
5 |
18 |
0 |
10 |
17 |
18 |
2 |
14 |
2 |
14 |
18 |
2 |
120 |
9 |
|
4 |
15 |
14 |
3 |
19 |
13 |
15 |
6 |
13 |
19 |
11 |
16 |
5 |
149 |
20 |
|
5 |
9 |
16 |
2 |
20 |
1 |
16 |
4 |
15 |
18 |
1 |
15 |
4 |
121 |
10 |
|
6 |
0 |
20 |
10 |
18 |
20 |
20 |
1 |
12 |
11 |
18 |
14 |
3 |
147 |
19 |
|
7 |
4 |
15 |
18 |
17 |
16 |
14 |
11 |
6 |
14 |
5 |
5 |
19 |
144 |
17 |
|
8 |
2 |
19 |
4 |
21 |
19 |
19 |
3 |
11 |
17 |
13 |
15 |
7 |
150 |
21 |
|
9 |
10 |
12 |
6 |
11 |
12 |
13 |
9 |
7 |
10 |
7 |
10 |
12 |
119 |
8 |
|
10 |
3 |
17 |
13 |
6 |
18 |
17 |
5 |
10 |
1 |
17 |
11 |
9 |
127 |
11 |
|
11 |
7 |
6 |
9 |
14 |
7 |
7 |
8 |
1 |
12 |
3 |
2 |
16 |
92 |
2 |
|
12 |
13 |
8 |
8 |
15 |
11 |
10 |
14 |
5 |
15 |
8 |
9 |
14 |
130 |
13 |
|
13 |
6 |
10 |
17 |
13 |
9 |
9 |
7 |
3 |
9 |
4 |
1 |
13 |
101 |
5 |
|
14 |
17 |
13 |
7 |
9 |
4 |
12 |
10 |
15 |
16 |
10 |
17 |
6 |
136 |
15 |
|
15 |
14 |
0 |
5 |
7 |
0 |
0 |
20 |
0 |
7 |
0 |
0 |
21 |
74 |
0 |
|
16 |
18 |
9 |
16 |
3 |
8 |
5 |
18 |
12 |
6 |
11 |
13 |
10 |
129 |
12 |
|
17 |
8 |
5 |
11 |
0 |
14 |
8 |
15 |
1 |
0 |
9 |
3 |
17 |
91 |
1 |
|
18 |
11 |
11 |
14 |
12 |
10 |
11 |
13 |
8 |
13 |
6 |
8 |
14 |
131 |
14 |
|
19 |
19 |
2 |
11 |
1 |
5 |
2 |
21 |
4 |
4 |
12 |
7 |
20 |
108 |
7 |
|
20 |
12 |
4 |
8 |
5 |
15 |
6 |
12 |
2 |
3 |
14 |
6 |
11 |
98 |
3 |
|
21 |
20 |
3 |
5 |
2 |
6 |
4 |
16 |
9 |
5 |
15 |
12 |
8 |
105 |
6 |
|
22 |
21 |
7 |
15 |
4 |
3 |
3 |
17 |
16 |
15 |
16 |
19 |
1 |
137 |
16 |
Результативные хозяйственно-экономические показатели могут иметь два векторных направления. В нашем примере учтена товарная продукция, которая имеет векторную направленность «чем больше, тем лучше» (однако по закону Гуттенберга об убывающей доходности известно, что после некоторого значения с возрастанием товарной продукции доходность экономической системы начинает убывать).
В табл. 6 были приняты следующие условные обозначения:
ТП - объем товарной продукции (для Тукаевского района Республики Татарстан по данным [7, с.161-162]), тыс. руб.;
УТПS - удельный объем товарной продукции на единицу площади сельхозугодий (на 100 га СХУ), тыс. руб. / км2 (или 100 га);
УТПN - удельный объем товарной продукции на единицу персонала (численности работников сельского хозяйства), тыс. руб. / чел.;
УТПNS - удельный объем товарной продукции на единицу площади СХУ и на единицу персонала, тыс. руб. / (чел. км2).
Таблица 6.
Товарная продукция хозяйств Тукаевского района Республики Татарстан
|
№ п/п |
Наименование сельского хозяйства |
ТП, тыс. р. |
УТПS, тыс. р./км2 |
УТПN, тыс. р./чел. |
УТПNS, тыс. р. /(чел. км2) |
Сумма рангов |
Ранг |
||||
|
Q |
rQ |
qs |
rqs |
qN |
rqN |
qSN |
rqSN |
Σrp |
rp |
||
|
1 |
ПСХК «Буляк» |
345,219 |
18 |
13,196 |
10 |
4,542 |
6 |
0,174 |
5 |
39 |
8 |
|
2 |
С-з «Ворошиловский» |
1676,626 |
0 |
29,353 |
1 |
3,212 |
16 |
0,056 |
15 |
32 |
6 |
|
3 |
ПСХК «Гигант» |
797,052 |
2 |
16,161 |
7 |
3,201 |
17 |
0,065 |
14 |
40 |
9 |
|
4 |
ПСХК «Якты Юл» |
723,086 |
5 |
23,431 |
4 |
4,757 |
5 |
0,154 |
7 |
21 |
3 |
|
5 |
ПСХК «Камский» |
772,863 |
4 |
20,322 |
6 |
3,734 |
12 |
0,098 |
11 |
33 |
7 |
|
6 |
СХК «Татарстан» |
788,300 |
3 |
13,097 |
11 |
2,718 |
18 |
0,045 |
17 |
49 |
12 |
|
7 |
Совхоз «Чулпан» |
328,842 |
19 |
6,602 |
21 |
1,923 |
21 |
0,039 |
19 |
80 |
20 |
|
8 |
ПСХК «Суык Су» |
655,666 |
7 |
11,513 |
15 |
2,419 |
20 |
0,042 |
18 |
60 |
17 |
|
9 |
ПСХК им.Калинина |
446,741 |
15 |
12,186 |
14 |
3,359 |
15 |
0,092 |
13 |
57 |
16 |
|
10 |
ПСХК им. М.Джалиля |
559,690 |
9 |
11,039 |
17 |
2,615 |
19 |
0,052 |
16 |
61 |
18 |
|
11 |
ПСХК «Биклянь» |
422,634 |
16 |
10,529 |
18 |
4,143 |
8 |
0,103 |
10 |
52 |
14 |
|
12 |
ПСХК «Алга» |
460,137 |
13 |
13,482 |
9 |
4,001 |
9 |
0,117 |
9 |
40 |
9 |
|
13 |
ПСХК «Искра» |
461,491 |
12 |
11,228 |
16 |
3,846 |
11 |
0,094 |
12 |
51 |
13 |
|
14 |
ПСХК «Кама» |
666,420 |
6 |
26,883 |
3 |
4,936 |
4 |
0,199 |
3 |
16 |
2 |
|
15 |
ПСХК «Ленар» |
230,844 |
21 |
6,955 |
20 |
8,244 |
0 |
0,248 |
2 |
43 |
10 |
|
16 |
ПСХК «Игенче» |
513,598 |
10 |
21,101 |
5 |
4,390 |
7 |
0,180 |
4 |
26 |
4 |
|
17 |
ПСХК «Магариф» |
364,741 |
17 |
9,208 |
19 |
3,647 |
13 |
0,092 |
13 |
62 |
19 |
|
18 |
ПСХК им.Тукая |
447,452 |
14 |
12,447 |
13 |
3,390 |
14 |
0,094 |
12 |
53 |
15 |
|
19 |
ПСХК «Маяк» |
309,099 |
20 |
13,053 |
12 |
3,963 |
10 |
0,167 |
6 |
48 |
11 |
|
20 |
ПСХК м.Сайдашева |
470,766 |
11 |
13,713 |
8 |
5,117 |
3 |
0,149 |
8 |
30 |
5 |
|
21 |
ПСХК «Ирек» |
631,418 |
8 |
28,163 |
2 |
6,939 |
2 |
0,309 |
1 |
13 |
1 |
|
22 |
ПСХК «Чачкале» |
831,415 |
1 |
49,371 |
0 |
7,994 |
1 |
0,475 |
0 |
2 |
0 |
Отношение «чем меньше - тем лучше» применятся к суммам рангов Σrв как ресурсных возможностей, так и к сумме рангов Σrp результатов производственной деятельности. Эти две величины дают общую сумму рангов производственной деятельности сельхозпредприятий сельского района. Аналогичным образом можно сравнить сельские районы одного субъекта федерации, а также субъектов федерации внутри федерального округа и т.д.
Одновременно взаимное отношение двух ранговых сумм дает новый индикативный показатель в виде отношения «результат / ресурсные и иные возможности», то есть в данном примере в виде математического отношения 1-η=Σrв/Σrp. По физической сути эта величина η является коэффициентом полезного действия сельхозпредприятия, сельского района или же субъекта федерации (то есть административного образования). При большем числе учитываемых производственных (и не производственных) факторов появляется практическая возможность оперативной оценки поведения отдельных хозяйств (в том числе не только сельских хозяйств) внутри административного образования. Предлагаемая методика анализа факторов производства применительно к сельхозпредприятиям сельского района проста в реализации и на первом этапе может быть выполнена в неавтоматизированном режиме.
Таблица 6.
Распределение сумм рангов ресурсных возможностей и результатов
сельскохозяйственной деятельности по сельхозпредприятиям
Тукаевского района Республики Татарстан
|
№ п/п |
Наименование сельского хозяйства |
Сумма рангов возможностей |
Сумма рангов результатов |
Возможности + результаты |
Ранг возможности + результаты |
Отношение результат / возможности |
Ранг отношения |
|
1 |
ПСХК «Буляк» |
99 |
39 |
138 |
3 |
0.394 |
9 |
|
2 |
С-з «Ворошиловский» |
145 |
32 |
177 |
14 |
0.221 |
5 |
|
3 |
ПСХК «Гигант» |
120 |
40 |
160 |
11 |
0.333 |
8 |
|
4 |
ПСХК «Якты Юл» |
149 |
21 |
170 |
12 |
0.141 |
3 |
|
5 |
ПСХК «Камский» |
121 |
33 |
154 |
8 |
0.273 |
6 |
|
6 |
СХК «Татарстан» |
147 |
49 |
196 |
17 |
0.333 |
8 |
|
7 |
Совхоз «Чулпан» |
144 |
80 |
224 |
19 |
0.556 |
15 |
|
8 |
ПСХК «Суык Су» |
150 |
60 |
210 |
18 |
0.400 |
10 |
|
9 |
ПСХК им.Калинина |
119 |
57 |
176 |
13 |
0.479 |
13 |
|
10 |
ПСХКим. М.Джалиля |
127 |
61 |
188 |
16 |
0.480 |
13 |
|
11 |
ПСХК «Биклянь» |
92 |
52 |
144 |
5 |
0.565 |
16 |
|
12 |
ПСХК «Алга» |
130 |
40 |
170 |
12 |
0.308 |
7 |
|
13 |
ПСХК «Искра» |
101 |
51 |
152 |
6 |
0.505 |
14 |
|
14 |
ПСХК «Кама» |
136 |
16 |
152 |
6 |
0.118 |
1 |
|
15 |
ПСХК «Ленар» |
74 |
43 |
117 |
0 |
0.581 |
17 |
|
16 |
ПСХК «Игенче» |
129 |
26 |
155 |
9 |
0.202 |
4 |
|
17 |
ПСХК «Магариф» |
91 |
62 |
153 |
7 |
0.681 |
18 |
|
18 |
ПСХК им.Тукая |
131 |
53 |
183 |
15 |
0.405 |
11 |
|
19 |
ПСХК «Маяк» |
108 |
48 |
156 |
10 |
0.444 |
12 |
|
20 |
ПСХК м.Сайдашева |
98 |
30 |
128 |
2 |
0.306 |
7 |
|
21 |
ПСХК «Ирек» |
105 |
13 |
118 |
1 |
0.124 |
2 |
|
22 |
ПСХК «Чачкале» |
137 |
2 |
139 |
4 |
0.015 |
0 |
На следующем этапе факторного анализа выполняется статистическое моделирование ранговых распределений значений у каждого фактора производства, но с использованием ПЭВМ и математической среды. Статистические модели распределений факторов позволят измерять поведение персонала (прежде всего надстройки) в рамках сельского района.
Статья опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОН РФ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Клюкач, В. Экономическая наука АПК: анализ и итоги / В. Клюкач // АПК: экономика. управление. - 2007. - № 3. - С.7-11.
2. Иберла, К. Факторный анализ / К. Иберла. - М.: Статистика, 1980. - 200 с.
2. Мазуркин, П.М. Закономерности кадастровой оценки сельскохозяйственных угодий (на примере Республики Марий Эл) / П.М. Мазуркин, Г.Н. Ильменев, Ф.Н. Салахутдинов: Научное издание. - Йошкар-Ола: МарГТУ-ФГУП МарГипрозем, 2002. - 66с.
3. Мазуркин, П.М. Закономерности распределения земельного фонда (на примере Республики Марий Эл): Научное издание / П.М. Мазуркин, А.Н. Фадеев. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 127 с.
4. Мазуркин, П.М. Закономерности устойчивого развития / П.М. Мпзуркин. - Научное издание. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. - 302с.
5. Мазуркин, П.М. Математическое моделирование. Идентификация однофакторных статистических закономерностей: Учеб. пос. / П.М. Мазуркин, А.С. Филонов. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 292 с.
6. Рейтинг субъектов Российской Федерации по эффективности сельскохозяйственного производства // АПК: экономика. управление. - 2007. - № 3. - С.34-38.
7. Шлычков, В.В. Теоретико-методологические аспекты управления ресурсным потенциалом региона / В.В. Шлычков, А.Д. Арзамасцев, Е.П. Фадеева. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. - 390 с.
Библиографическая ссылка
Мазуркин П.М. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОГО РАЙОНА // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 8. С. 55-62;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25652 (дата обращения: 20.05.2025).