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: https://science-education.ru/ru/article/view?id=15470 (дата обращения: 17.02.2025).