Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,737

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ РЕГУЛИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА

Иванова И.А. 1 Игнатьева М.В. 1
1 ФГБОУВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва»
В статье исследуются проблемы моделирования основных индикаторов устойчивости промышленного сектора экономики региона. В ходе исследования запланировано решение следующих задач: построение эконометрической модели устойчивости промышленного сектора экономики регионас использованием мультипликативной модели Кобба– Дугласа с учетом технического прогресса; анализ построенной модели; использование модели для комплексной оценки эффективности использования производственных ресурсов при увеличении масштабов производства. Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что эконометрическое моделирование является рабочим инструментарием формирования стратегии и тактики развития региона в целях повышения устойчивости промышленного сектора его экономики.
устойчивость
промышленный сектор
моделирование
эффективность
регион
производственная функция
1. Иванова И.А. Интегральная оценка и прогнозирование инновационного потенциала регионов Приволжского федерального округа// Экономический анализ: теория и практика. – 2014. – № 36. – С. 20-29.
2. Иванова И.А. Оценка конкурентоспособности российских светотехнических предприятий на основе метода анализа иерархий / И.А. Иванова, Е.А. Сысоева // Экономический анализ: теория и практика. – 2014. – № 26. – С. 47-53.
3. Иванова И.А. Эконометрическая модель оценки эффективности управления производством на предприятии / И.А. Иванова, И.В. Саранская // Современные проблемы и перспективы социально-экономического развития предприятий, отраслей, регионов Материалы Всероссийской научно-практической конференции. – М., 2013. – С. 35-42.
4. Игнатьева М.В. Модель оценки устойчивого развития промышленного сектора экономики / М.В. Игнатьева // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – №5. Режим доступа: http://www.science-education.ru/119-15163.
5. Мордовия: Статистический ежегодник / Мордовиястат. – Саранск, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013.
6. Основные показатели работы предприятий, осуществлявших промышленное производство: Статистический бюллетень №201(4) / Мордовиястат. – Саранск, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013.
7. Сажин Ю.В. Эконометрика: учебник / Ю.В. Сажин, И.А. Иванова. – Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2014. – 315 с.

В современных условиях для обеспечения устойчивого развития региональной и национальной экономики необходимы новые подходы в определении экономической региональной политики, разработка новых форм, методов и инструментов государственного регулирования. Одним из инструментов государственного регулирования устойчивого развития промышленного сектора выступает эконометрическое моделирование.

В настоящее время ключевым фактором для устойчивого экономического роста является качество и эффективность управленческой деятельности на всех уровнях хозяйствования. Так, по оценке японских специалистов уже в середине 80-х гг. потери в современном производстве на 80-85% зависят от качества системы управления и только на 15-20% - от непосредственных исполнителей. В условиях рыночной экономики качество управленческой деятельности обязательно включает в себя в качестве стержневого элемента предпринимательские способности собственников или менеджеров.

Среди наиболее существенных задач управления производством можно выделить:

  • рациональное использование материальных ресурсов,
  • снижение издержек производства,
  • достижение более высоких экономических показателей,
  • повышение производительности труда;
  • рост эффективности производства,
  • снижение себестоимости продукции.

Для достижения указанных целей решающее значение имеет совершенствование методов эффективного управления производством с расчетами и сравнительным анализом показателей эффективности производства промышленных предприятий с целью обеспечения в дальнейшем повышения эффективности производства и насыщения рынка высококачественными товарами, доступными для массового потребителя.

Наиболее важным показателем эффективности является показатель ресурсного типа –ресурсоотдача, который включает в себя частные показатели эффективности производства: материалоемкость, капиталоемкость, трудоемкость, фондоемкость выпускаемой продукции, которые зависят от технического развития уровня производственной сферы.

Производственно-экономические факторы определяют полноту и эффективность использования производственных ресурсов промышленных предприятий и конечные результаты деятельности.

Данная оценка может быть выполнена как на уровне отдельной фирмы и отрасли, так и на уровне регионального промышленного сектора экономики с использованием мультипликативной модели Кобба - Дугласа.

Производственная функция – это математическая модель, характеризующая зависимость объема выпускаемой продукции от объема ресурсов затраченных на выпуск продукции:

где – объем выпускаемой продукции,

– ресурсы.

Для отдельных предприятий, выпускающих однородный продукт, производственная функция связывает объем выпускаемой продукции с затратами рабочего времени по различным видам трудовой деятельности, различных видов сырья, комплектующих изделий, энергии, основного капитала. Производственная функция такого типа характеризуют действующую технологию предприятий [3].

В качестве ресурсов могут использоваться все традиционные ресурсы (основные средства, материальные ресурсы, труд и др.) и нетрадиционные – НТП (информация, инновации).

Устойчивость промышленного сектора экономики можно рассматривать как:

1) повышение объема и качества произведенной и реализованной продукции;

2) экономия величины потребления и оптимизация использования производственных ресурсов, т.е. снижение себестоимости продукции;

3) эффективное использование авансированных для хозяйственной деятельности основных и оборотных средств;

4) эффективности использования производственных ресурсов.

Снижение эффективности использования производственных ресурсов предприятий, его производственной мощности приводит к увеличению уровня себестоимости, следовательно, росту убытков.

В системе устойчивости промышленного сектора экономики региона изучается деятельность предприятий по обоснованию и принятию управленческих решений по повышению производительности труда и фондоотдачи, снижения материалоемкости продукции, дается оценка оптимизации работы по их обеспечению, выявляются связи между уровнем показателей и факторами, на них влияющими. Кроме того, выявляются резервы более экономичного использования производственных ресурсов и роста выпуска продукции и разрабатываются мероприятия по мобилизации резервов для оптимизации их использования в производстве.

Анализ эффективности использования производственных ресурсов предприятий включает также выявление внутрихозяйственных резервов роста производительности труда и фондоотдачи, снижения материалоемкости продукции и повышения эффективности производства. При этом определяются количественное влияние факторов на результативные показатели и внутрихозяйственные резервы повышения эффективности использования производственных ресурсов.

Результаты анализа используются для разработки мероприятий по мобилизации выявленных резервов и для контроля за выполнением этих мероприятий.

Оценку использования ресурсов промышленного сектора экономики Республики Мордовия проведем с помощью производственной функции Кобба-Дугласа с учетом технического прогресса.

Учет технического прогресса в данном случае необходим, так как при оценке управления производством на уровне одного предприятия мы имеем дело с данными, характеризующими поведение одного и того же региона во времени (временными рядами), что, в свою очередь, оказывает влияние на расчет коэффициентов уравнения. Так, относительные цены со временем становятся иными, а следовательно меняется и оптимальное сочетание затрат отдельных факторов производства. Кроме того, с течением времени меняется и уровень административного управления. Однако основные проблемы при использовании временных рядов порождают последствия технического прогресса, в результате которого меняются нормы затрат производственных факторов, соотношения, в которых они могут замещать друг друга, и параметры эффективности.

Технический прогресс может быть учтен в форме некоторого временного тренда (t), включаемого в состав некоторой временной функции [3].

В качестве ресурсов, затраченных на выпуск продукции, возьмем затраты труда в виде среднегодовой численности занятых (L), затраты основных средств, выраженных среднегодовой стоимости основных средств (К).

Производственная функция Кобба-Дугласа в нашем случае примет следующей вид:

(2)

где – коэффициент нейтрального технического прогресса;

, , – коэффициенты эластичности капитальных и трудовых ресурсов;

– время;

– темп прироста выпуска, благодаря техническому прогрессу.

Для интерпретации параметров , необходимо ввести понятие эластичностей как логарифмических производных факторов, т.е. − эластичность выпуска от затрат основных средств, а − эластичность выпуска от трудовых затрат.

С помощью производственной функции можно также выразить масштаб и эффективность производства.

Если +> 1 выпуск растет быстрее, чем в среднем растут факторы, т.е. средние издержки убывают по мере расширения масштабов производства.

Если + < 1 выпуск растет медленнее, чем в среднем растут факторы, т.е. средние издержки, рассчитанные на 1 единицу выпускаемой продукции растут и имеет место убывающий эффект от масштабов производства.

Если += 1, то уровень эффективности не зависит от масштабов производства [7].

В качестве исходного информационного массива построения производственных функций для эконометрического исследования использования ресурсов в системе устойчивости промышленного сектора экономики региона использованы годовые данные с 2003 по 2012 гг. (таблица 1).

Таблица 1 – Исходные данные для анализа использования ресурсов в системе устойчивости промышленного сектора экономики региона [5,6]

Год

Y

K

L

t

lnY

lnK

lnL

2003

1193,30

10957,00

90,10

1

7,08

9,30

4,50

2004

1080,30

12337,00

88,70

2

6,98

9,42

4,49

2005

1277,60

13679,00

87,10

3

7,15

9,52

4,47

2006

3799,80

15770,00

83,10

4

8,24

9,67

4,42

2007

9740,80

20418,00

83,40

5

9,18

9,92

4,42

2008

10392,90

27849,00

82,50

6

9,25

10,23

4,41

2009

1083,00

27925,00

70,90

7

6,99

10,24

4,26

2010

932,80

24822,00

68,60

8

6,84

10,12

4,23

2011

1242,70

30368,00

67,50

9

7,13

10,32

4,21

2012

1776,90

39593,00

66,20

10

7,48

10,59

4,19

Для оценивания параметров производственной функции использованы методы линейного МНК - оценивания в ППП MicrosoftExcel для следующей модели:

(2,10) (4,91) (3,34)

Эластичность выпуска продукции по трудовым затратам составляет 14,43 %, а эластичность выпуска по затратам капитала - 2,47 %. Это говорит об интенсивном использовании производственных факторов. Совокупная производительность рассматриваемых факторов за анализируемый период возрастала, вместе с тем убывали средние издержки, т.к. сумма коэффициентов эластичности производственной функции больше1.

Также уравнение производственной функции Кобба-Дугласа с учетом технического прогресса показывает, что темп прироста выпуска продукции за счет технического прогресса составил 0,894% в год.

Тот факт, что величина r =0,89 – незначительно отличается от 0, подтверждает то, что темп увеличения общей производительности факторов за рассматриваемый период был невысоким.

ВЫВОД ИТОГОВ

         

Регрессионная статистика

 

         

Множественный R

0,897

         

R-квадрат

0,805

         

Нормированный R-квадрат

0,708

         

Стандартная ошибка

0,499

         

Наблюдения

10

         

Дисперсионный анализ

         

 

df

SS

MS

F

Значимость F

 

Регрессия

3

6,175

2,058

8,263

0,015

 

Остаток

6

1,495

0,249

     

Итого

9

7,669

       

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

   

lnY

-81,196

20,174

-4,025

0,007

   

lnK

2,473

1,179

2,097

0,081

   

lnL

14,428

2,940

4,907

0,003

   

t

0,894

0,028

3,338

0,029

   

Рисунок 1 – Результаты корреляционно-регрессионного анализа в ППП Microsoft Excel

Полученные коэффициенты эластичности мультипликативной производственной функции являются значимыми (при уровне значимости α= 0,9).

Множественный коэффициент корреляции, равный 0,9, что говорит о высокой взаимосвязи между результативным признаком Y и включенными в уравнение регрессии факторами.

Объясненная доля дисперсии равная 0,81 показывает, что 81% вариации среднегодового индекса физического объема ВРП обусловлено вариацией факторных признаков, включенных в уравнение регрессии. Уровень остаточной вариации, объясняемой воздействием случайных и неучтенных в модели факторов, составляет 19%.

Анализ данной модели позволяет сделать вывод, что для промышленного сектора экономики региона за анализируемый период было характерно более существенное влияние фактора «трудовые ресурсы» на увеличение объемов производства по сравнению с фактором «капитальные ресурсы».

На основании расчетов данных показателей в системе управления устойчивостью промышленного сектора экономики Республики Мордовия за счет регулирования использования ресурсов целесообразно корректировать процессы производства, совершенствовать управление производством предприятия в целях повышения его эффективности.

Следует заметить, что повышение эффективности системы управления – это комплексная задача, решить которую невозможно без глубокого организационно-технического и социально-экономического анализа производства в целом. Оптимальная система управления предприятием не может быть определена каким-то одним показателем, так как зависит от многих результатов функционирования предприятия, в том числе, связанных с более рациональной организацией производственно-хозяйственной деятельности. Для построения интегрального показателя устойчивости промышленного сектора экономики региона и обоснования управленческих решений по ее повышению, можно использовать метод анализа иерархий и радар конкурентоспособности [2,4].

Таким образом, производственные функции позволяют дать комплексную оценку эффективности использования производственных ресурсов при увеличении масштабов производства, а также осуществлять прогнозирование объема выпуска на базе ожидаемых их величин.

Рецензенты:

Зинина Л.И., д.э.н., профессор, профессор кафедры статистики, эконометрики и информационных технологий в управлении, ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва», г. Саранск;

Макаркин Н.П., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой экономики и организации производства, ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва», г. Саранск.


Библиографическая ссылка

Иванова И.А., Игнатьева М.В. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ РЕГУЛИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=15470 (дата обращения: 21.08.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252