Научный журнал

Современные наукоемкие технологии

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова

Мазуркин П.М.

В современном русском языке слово «управление» имеет, по крайней мере, девять различающихся смыслов. Из них применительно к факторному анализу производства подходит следующий содержательный смысл: как процесс управление - это «управлять», то есть направлять, определять поступки, поведение, взгляды и т.п. кого-либо. В общем случае возможны два крайних векторных направления поведения руководителей в процессе управления: во-первых, это управлять обстоятельствами; во-вторых, обстоятельства управляют поведением человека.

Статья в формате PDF

242 KB

управление обстоятельствами

кластер

сельские предприятия

Введение. В современном русском языке [8, с.872] слово «управление» име­ет, по крайней мере, девять различающих­ся смыслов. Из них применительно к фак­торному анализу производства подходит следующий содержательный смысл: как процесс управление - это «управлять», то есть направлять, определять поступки, поведение, взгляды и т. п. кого-либо.

При этом в общем случае возможны два крайних векторных направления по­ведения руководителей в процессе управ­ления: во-первых, это управлять обстоя­тельствами; во-вторых, обстоятельства управляют поведением человека (в нашем случае лица, принимающего решения).

Проблема синтеза критериев. Чтобы в ходе комплексного поднятия уровня жизни у населения сельских территорий и для этого перейти от второго к первому вектору, необходимо вооружить сотруд­ников районной информационно-анали­тической службы методологией выработ­ки вариантных предложений и рекомен­даций для лиц, принимающих решения.

В связи с этим цель данной статьи -показать несколько критериев для оценки прошлой деятельности множества сель­хозпредприятий всего сельского района, необходимых при выработке вариантов управленческих решений администрацией сельского района.

Термины. Вначале приведем не­сколько терминов и их определений.

Критерий (от греч. kriterion - средст­во для суждения) - признак, на основе ко­торого выполняется оценка. Определение или классифицирование чего-либо, мери­ло суждения, оценки (БСЭ, т. 13, с.450).

Критерий функционирования - обоб­щенный показатель, отражающий целост­ные свойства системы и ее функциониро­вания. Такими критериями являются: ста­бильность, устойчивость, активность, ин­тенсивность, целенаправленность, орга­низованность, надежность, мощность, инертность, дискретность и др.

Критерий идентификации - обоб­щенный показатель или показатель, при­нятый для оценки математической моде­ли, полученной на основе текущих стати­стических данных о деятельности сель­хозпредприятий.

Критерий оптимальности - показа­тель, обобщенный показатель или крите­рий функционирования системы, принятые как эндогенные переменные в мате­матической модели, т.е. как выходной ре­зультат по расчетам с помощью статисти­ческих закономерностей.

Критерий верификации (качества) -оценочная переменная, характеризующая сходимость выходных результатов моде­ли с выходными результатами объекта исследования. Показателями в процессе верификации модели служат статистиче­ские переменные.

Критерии оптимальности и верифика­ции в совокупности образуют критерии идентификации закономерностей через применение устойчивых законов распре­деления по матрице статистических данных.

Эффекты флаттера и крена. Из­вестное в прошлом авиации явление флаттера, когда из-за сильной вибрации крылья разрушались при полете самоле­та, было преодолено увеличением массы по концам крыльев. Явление крена и потеря управления самолетом из-за него происходят и поныне. Оба этих явления присутствуют и в управлении производством.

На рис. 1 и рис. 2 приведены ранго­вые распределения по двум статистиче­ским выборкам - материально денежных затрат МЗ по данным [9] и уровня жизни населений субъектов Российской Федерации [3].

Серьезной методологической ошиб­кой является переход сразу же на исчис­ление средних арифметических величин [5]. Не только средняя температура в больнице или даже в палате, но даже и в экономических системах всякие группи­ровки (при вычислении среднего арифметического значения вся выборка статисти­ческих данных принимается за одну груп­пу [4]) уводят от сути изучаемого эконо­мического явления или процесса. Эти группировки дают только новый фактор -численность наблюдений по группам ста­тистической выборки [4, 6].

Чем меньше число групп при исчис­лении средних величин изучаемого фак­тора, то тем более огрубляется явление флаттера по концам статистического ря­да. Особенно опасны деление размаха изменения значений на два, три, четыре (квартиль), пять и даже десять (дециль) групп.

Поэтому всегда вначале нужно рас­сматривать «поштучное распределение» значений изучаемого фактора производст­ва. Например, по данным [6, с.36] количе­ство начисленных за 1957 год трудодней 93 колхозникам колхоза имени Сталина Кунцевского района Московской области выглядит так, как это показано нами на рис. 3.

Таким образом, пара «затраты - ре­зультат» (матрица «затраты - выпуск» по В. Леонтьеву [1] или «издержки - доходы» в общей экономической теории) получает лево-правый крены, а по кон­цам ряда происходят волновые возмущения значений фактора производства и потребления.

Критерии управления. Анализ лево­го и правого крена и волновых возмуще­ний по концам ряда статистических данных позволяет рекомендовать шесть кри­териев для оценки эффективности процес­са управления:

1. количество составляющих m ста­тистической закономерности;

2.  количество параметров n во всех составляющих модели;

3.  максимальная относительная по­грешность A max (по модулю) модели от фактических значений фактора в одной точке (для какого-то конкретного сельхоз­предприятия);

4.  значимость а каждой составляю­щей факторной функции;

5.  коэффициент приспособляемости k системы субъектов (множества сельхоз­предприятий сельского района) к внеш­ней (экологической, политической, соци­альной, экономической, технологической или иной) среде;

6. коэффициент динамичности К_д системы, в данном случае субъектов про­изводства и производственных отношений на уровне сельского района;

7. коэффициент флаттера Кф изучаемой системы, то есть коэффициент динамичности по концам ряда значений изучаемого фактора.

Эти критерии соответствуют принци­пу В. Леонтьева [1] об одновременности рассмотрения теории и практики: исход­ные данные для моделирования в виде табличной модели на данный момент вре­мени периодически поступают от сель­хозпредприятий, а районная информаци­онно-аналитическая служба формирует закономерности рангового распределения по каждому из представленных факторов.

Результаты расчетов всех семи крите­риев по 22-м сельхозпредприятиям Тукаевского района Республики Татарстан приведены в табл. 1.

Далее рассмотрим каждый критерий по синтезу [7] в отдельности.

Количество m составляющих фак­торной функции. Этот оценочный пока­затель относится к структуре и функционированию производственной системы. Причем чем меньше количество состав­ляющих, то тем эффективнее ведет себя надстройка системы субъектов производства.

Сравним два тренда, один из которых в виде линейной модели У = a₁ ± a_2x очень любят и применяют экономисты, а другой является наиболее распространенным в природе (то есть устойчивым) экспонен­циальным законом Ципфа (в биологии), Парето (в экономике) и Мандельброта (в физике) У = a₁exp(±a_2x).

По первому критерию функция пря­мой линии уступает, так как имеет две составляющие вместо одной составляющей у нелинейного закона.

Количество n параметров статисти­ческой закономерности. Чем меньше это количество, то тем лучше «сработала» подсистема управления сельским хозяйст­вом района, если принять за условие срав­нимости (как и в случае количества составляющих) примерно равную для сравнеия сельских районов максимальную от­носительную погрешность Amax.

Максимальная относительная по­грешность Δmax показывает не только адекватность составной модели, но и характеризует качество управления произ­водством. При этом должно соблюдаться условие, что структурно-параметрическая идентификация исходной модели (2) про­ведена до максимального количества со­ставляющих. Этот критерий является важ­нейшим для оценки замены табличной модели на математическую модель. Ос­тальные четыре критерии позволяют вы­яснить картину поведения множества сельхозпредприятий.

Значимость α₁ трендовой (средне­статистической величины, принципиаль­но отличающейся от средних величин по [5]) закономерности факторной функ­ции характеризует стабильность функ­ционирования системы управления.

Этот оценочный показатель факторной функции вычисляется как отношение расчетных значений фактора производства (можно и в процентах), то есть по выражению α = y₁/y или α = 100y₁/y; (1), где У1 - первая (трендовая) закономерность, У - расчетное значение фактора производства по общей модели вида

i - номер составляющей статистической закономерности, i=1,2,3...,

m - общее количество составляющих статистической модели,

r - ранг предпорядка предпочтительности у фактических значений у изучаемого факто­ра сельскохозяйственного производства.

Для вычислений этого и последую­щих критериев эффективности управле­ния сельским районом применяется программа Excel.

Коэффициент приспособляемости к системы субъектов (множества сельхоз­предприятий сельского района) к внешней среде показывает устойчивость про­изводственной системы по отношению к различным волновым внешним и внут­ренним возмущениям.

Этот оценочный показатель исчисля­ется по формуле

где y_i - первая (трендовая) закономер­ность, i - номер составляющей статисти­ческой закономерности, i=1,2,3...

В табл. 1 приведены значения коэф­фициента приспособляемости персонала сельхозпредприятий Тукаевского района к внешней экономической и иной среде функционирования сельского хозяйства. Критерий вычислен по первой волновой составляющей по формуле

Коэффициент динамичности К_∂ сис­темы, в данном случае субъектов произ­водства и производственных отношений, показывает экономическую устойчивость сельского района в данный момент «среза» времени.

Указанный критерий вычисляется по соотношению

 

где у_тр - тренд, в общем случае состоя­щий из нескольких первых не волновых составляющих статистической модели, ε - абсолютная погрешность (остатки) мо­дели (2).

Для нашего примера, когда трендом является только первая составляющая мо­дели, коэффициент динамичности поведе­ния сельского района вычисляется по формуле

 

где у - фактические значения изучаемого фактора производства.

Коэффициент флаттера Кф изучае­мой системы, то есть коэффициент дина­мичности по концам (левый и правый) ряда значений изучаемого фактора может вычисляться в целом для изучаемой сис­темы или же для левого и правого концов статистического ряда.

Для этого применяется формула

где j - номер составляющей на левом или правом концах ранжированного ряда статистической выборки, причем волно­вые составляющие yj будут влиять только на концы ряда статистических данных, поэтому их легко узнать в математиче­ской среде типа CurveExpert-1.3, p - количество влияющих на процесс флаттера составляющих общей статисти­ческой закономерности по ранговому рас­пределению значений фактора производ­ства.

В табл. 1 приведены максимальные значения (для окнкртеного из 22-х сель­хозпредприятий) критерия флаттера по левому и правому краям ранжирован­ного ряда каждого фактора сельхозпроизводства.

Удельные величины по трем факто­рам (МЗ, КВ и Q) к единице площади сельхозугодий (на 100 га, или все же луч­ше считать на один км²) дали упрощение конструкции моделей.

Поэтому далее рассмотрим эти три пары критериев.

Переход затрат в удельные матери­ально-денежные затраты. При переходе от фактора МЗ к фактору УМЗ количество составляющих по данным табл. 1 уменьшилось с 15 до 6, то есть в 15 / 6 = 2,5 раза. Количество параметров модели снизилось в 99 / 39 = 2,54 раза.

Однако максимальная относительная погрешность возросла в 14,6 раза, хотя Amax гораздо меньше пяти процентного уровня достоверности, принятой для ста­тистических закономерностей рангового распределения факторов сельхозпроизводства.

Значимость трендовой закономерно­сти в обоих случаях больше 500 %, то есть велика «нагрузка» от волновых возмущений материально-денежных за­трат. Но при этом коэффициент приспо­собляемости сельского района первой волновой функцией типа (2) при переходе к удельной величине снижается в 3,2018 / 0,6620 = 4,84 , то есть почти в пять раз. Одновременно снижается коэффициент динамичности  фактора в 4,6750 / 0,8020 = 5,83 раза. Вместе с тем снижается флаттер по левой границе ста­тистического ряда значений фактора в 3,3482 / 0,8620 = 3,88 раза, но повышается флаттер на правом конце ряда исходных данных в 0,6860 / 0,0997 = 6,88, то есть почти в семь раз. Однако преимущества редуцирования первичного фактора во вторичный (производный) налицо, поэто­му оба фактора МЗ и УМЗ могут быть приняты для выявления связей между факторами сельскохозяйственного произ­водства на уровне сельского района.

Переход квот в удельные нормы продаж сельхозпродукции. Квоты и удельные квоты значимы для кредитова­ния сельского хозяйства. Хотя количество составляющих снизилось в 7/4=1,75 раза, а количество параметров модели (2) в 45/26=1,73 раза, однако нагрузка от вол­новых закономерностей на тренд возросла с 138,81 до 261,64 %. При этом требуется большая приспособляемость предприятий сельского района по удельному показате­лю к трендовой зависимости для всех 22-х сельхозпредприятий Тукаевского района Республики Татарстан. А коэффи­циент динамичности удельного фактора возросла в 0,6185 / 0,2802 = 2,21 раза.

Особую тревогу вызывает правый конец ряда предприятий с низкими удельными квотами (повышение коэффициента дина­мичности в 0,6184 / 0,1861 = 3,32 раза).

Этот факт указывает на недостаточ­ную привязку объема квот КВ к площади сельхозугодий. Однако удельный фактор УКВ будет приобретать всё большую роль в управлении сельским районом и предприятиями.

Переход продукции в удельные объ­емы товарной продукции. Из трех рас­смотренных переходов это преобразование типа Q-q_S оказывается наиболее отработанным в сельском хозяйстве. Коли­чество составляющих закономерности (2) было небольшим, но и то произошло сни­жение в 5 / 4 = 1,25 раза, а количество па­раметров факторной функции уменьши­лось в 29 / 23 = 1,26 раза.

При этом точность статистической закономерности в виде суммы биотех­нических функций повысилось в 2,87 / 2,22 = 1,29 раза.

Коэффициент значимости тренда сни­зился в 290,35 / 129,05 = 2,25 раза, а коэф­фициент приспособляемости администра­ции сельского района к управлению сельхозпредприятиями через удельный объем товарной продукции снизился в 0,5853 / 0,1608 = 3,64 раза.

Одновременно коэффициент дина­мичности удельного фактора уменьшился в 0,6574 / 0,2385 = 2,76 раза, снизив флат­тер на правом конце ряда в 2,75 раза. Не­достатком рассматриваемого перехода является увеличение флаттера на левой границе в четыре раза.

Это указывает на то, что первичный фактор товарной продукции дает уверен­ности крупным и богатым предприятиям, а удельный объем товарной продукции выгоден мелким и бедным сельхозпред­приятиям.

Таким образом, анализ предложенных трех критериев добротности у выявлен­ной математической модели и четырех критериев динамичности функционирова­ния сельхозпредприятий позволяет вы­явить «узкие» и проблемные «места» во всей системе управления сельским районом по каждому из факторов производства.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1.  Леонтьев, В. Экономическое эссе. Тео­рии исследования, факты и политика: Пер. с англ. / В.Л. Леонтьев. - М.: Политиздат, 1990. - 415 с.

2.  Мазуркин, П.М. Математическое моде­лирование. Идентификация однофакторных статистических закономерностей: Учебное пособие / П.М. Мазуркин, А.С. Филонов. -Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 292 с.

3. Мазуркин, П. М. Распределение индекса уровня жизни (по субъектам Российской Федерации): Научное изд. / П.М. Мазуркин. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 56 с.

4. Мазуркин, П.М. Статистическая эконометрика: Учебное пособие / П.М. Мазуркин. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 376 с.

5.  Маслов, П. П. Средние величины / П.П. Маслов. - М.: МФИ, 1955. - 56 с.

6.  Маслов, П.П. Статистика: Учебное по­собие / П.П. Маслов. - М.: Изд-во ВПШ и АОН, 1958. - 264 с.

7.  Современный синтез критериев в зада­чах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1992. - 120 с.

8. Современный толковый словарь русского языка / Гл. ред. С.А. Кузнецов. - М.: Ридерс Дайджест, 2004. - 960 с.

9.    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.

Статья опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОНРФ

Библиографическая ссылка