part4

данные о затратах применяются для разработки лучших стратегий на пути к достижению преимущества в конкурентной борьбе.

Необходимо отметить, что система управления затратами окончательно не сформировалась. Она постоянно меняется и развивается. Если попытаться определить цель всего процесса управления затратами на современном этапе, то в самом общем виде она будет звучать следующим образом: приведение затрат к желаемому уровню и сохранение их величины в течение заданного периода.

УДК 338.1:338.43(470.53)

Н.С. Пашкова, ФГОУ ВПО «Пермская ГСХА»

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ ПЕРМСКОГО КРАЯ

В настоящее время сельское хозяйство Пермского края и России в целом, все еще остается отстающей в социальном и экономическом отношении отраслью. Отсутствие целостности стратегии и эффективных механизмов осуществления программ развития сельских территорий не позволяет повысить уровень и качество жизни на селе, сдерживает формирование экономических условий повышения эффективности сельскохозяйственного производства.

Таблица 1

Социальноэкономические компоненты уровня жизни населения сельских районов

Между общественным производством и уровнем жизни существует взаимная связь. Это, прежде всего зависимость качественных характеристик трудовых

160

ресурсов и эффективности труда занятого населения от материальной заинтересованности работника в высокопроизводительном труде.

Уровень жизни – это сложная комплексная социально-экономическая категория, выражающая степень удовлетворения материальных и духовных потребностей людей, которые складываются из многих компонентов.

Учитывая социально-экономические компоненты, анализируемые ранее, мы предлагаем построение интегрированных социально-экономических коэффициентов на примере сравнения сорока двух муниципальных районов Пермского края.

На первом этапе сформирована группа базовых показателей по каждому направлению развития (таблица 2).

Таблица 2

Базовые показатели по направлениям социально-экономического развития

В связи с тем, что невозможно сравнивать между собой показатели с разными величинами, предлагаем на втором этапе провести их рейтинговую оценку. Рейтинговая оценка состояния каждого показателя осуществляется путем присвоения места (ранга) в общей совокупности числа районов (в нашем случае это от одного до сорока двух) по всем показателям, причем району с наилучшим состоянием показателя присваивается первое место (ранг), а наихудшему соответственно сорок второе (Rij - ранговое значение, i-го района по j-му показателю).

На третьем этапе вычисляется коэффициент значимости показателя (Эtij) в общей совокупности районов:

где n - количество районов;

Rij - ранг i-го района по j-му показателю; t - номер года внутри периода.

161

На следующем этапе вычисляется средний коэффициент состояния развития района по определенному направлению развития: экономическому (э), социальному (с), демографическому (д), асоциальному (а). Например, по экономическому направлению

= 3; Ка =2.

Аналогично рассчитаны все остальные коэффициенты развития по каждому району. Для планирования и прогнозирования, рассчитано среднее значение коэффициента по всем направлениям развития в отдельности. Например, среднее значение района по экономическому направлению за рассматриваемый период рассчитывается по формуле

экономического развития сельских районов края, на основе которых сгруппированы районы с разными уровнями развития: социальным, демографическим, экономическим, асоциальным.

Продолжение таблицы 3

Следующим этапом изучения является группировка районов по уровню социально-экономического развития (таблица 4):

I группа – районы с высоким уровнем социально-экономического развития; II группа – районы с уровнем социально-экономического развития выше

среднего;

III группа – районы со средним уровнем социально-экономического развития;

IV группа – районы с уровнем развития ниже среднего;

V группа – районы с «критическим» уровнем социально-экономического развития.

Количественный и качественный состав групп неоднозначен; в зависимо-

сти от направлений развития он претерпевает изменения. В группе лидеров нахо-

дятся Пермский, Кунгурский, Чайковский, Нытвенский, Добрянский и другие районы.

163

Косинский, Александровский, Горнозаводский, Губахинский, Уинский и Кизеловский районы входят в группу с низкими показателями. Усольский, Гремячинский районы составляют группу с «критическими» показателями.

Интегрированные социально-экономические коэффициенты показывают:

-уровень экономического развития района влияет на уровень социального развития;

-чем ниже уровень экономического и социального развития, тем выше уровень асоциального развития;

-уровень демографического развития района напрямую зависит от экономического и социального развития.

При принятии управленческих решений особое внимание должно быть уделено районам с «критическим» уровнем развития. Так как именно они требуют безотлагательного принятия мер управленческого воздействия.

УДК 631.16:658.155

И.В. Пименова, Государственный университет – Высшая школа экономики

АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИИ

Вопросы эффективности производства всегда очень остро стоят как для отдельных предприятий, так и для отраслей, секторов и, наконец, экономики в целом. Экономическая наука выработала достаточно обширный аппарат анализа эффективности за столетия своего существования. Метод анализа оболочки данных широко применяется в различных сферах экономики – банковской деятель-

164

ности, анализе эффективности торговых филиалов, маркетинге и др. [1,8]. В данной статье рассматривается возможность применения этого метода для оценки эффективности сельского хозяйства в России для 2002-2008 годов.

В современной экономической литературе рассматривается два основных подхода к анализу эффективности. Первый включает в себя параметрические методы: метод стохастической границы (Stochastic Frontier Approach – SFA), метод широкой границы (Thick Frontier Approach – ТFA), метод без спецификации распределения (Distribution Free Approach – DFA). Вторым подходом является метод анализа оболочки данных (Data Envelopment Analysis – DEA) , который и будет применен для расчета показателей эффективности сельского хозяйства в этой статье. Параметрические методы требуют построения регрессии для определения формы производственной функции. Зачастую предпосылка об определенном виде этой функции является слишком сильной. Преимущество метода DEA состоит в том, что он позволяет не накладывать ограничений на вид производственной функции, а лишь очерчивает кусочно-линейную границу эффективности путем построения огибающих значений. Суть метода заключается в выделении наиболее эффективной единицы в массиве данных (в нашем случае - года) и сравнении остальных единиц с выбранным «эталоном». Для сравнения используется так называемая функция дистанции.

может выступать несколько характеристик, например, отдельно продукция растениеводства и животноводства, но в этой работе в качестве выпуска рассматривается только один показатель производства - результат деятельности сельского хозяйства в денежном выражении, который далее и будет пониматься под словом «выпуск». Тогда сочетание (x0 , y 0 ) характеризует структуру производства, когда

выпуск y 0 может быть произведен, если количество используемых факторов произ-

жества можно извлечь функции дистанции, которые определяют, насколько далеко находится уровень производства от границы производственного множества. Функции дистанции специфицируются в зависимости от того, ориентировано ли хозяйство на получение максимального выпуска (output-oriented) либо на минимизацию издержек (input-oriented). Шепард [11] определял обе функции дистанции следующим образом: "input-ориентированная функция дистанции - это та функция, что измеряет все входные факторы по отношению к границе производства, а outputориентированная - все произведенные наборы". В данной работе используется функция, ориентированная на выпуск. Для рассматриваемого массива данных были также рассчитаны показатели эффективности при функции, ориентированной на издержки. Полученные результаты были абсолютно идентичны, хотя это, строго говоря, не обязательно. Ориентированная на выпуск функция дистанции

задается как D(x, y) = min μ : (x, μ1 y) T . Её свойства подробно рассматриваются

в работе Коэлла [2]. Следуя методике Фэра, можно определить величину эффективности как эффективность по Фареллу TE = D(x, y)-1 [4,5,6,7].

165

Как затраты, так и результаты работы аграрного сектора сложно описать ограниченным числом переменными. Существенной чертой сельского хозяйства, которая отличает его от других отраслей, является его подверженность внешним, неконтролируемым воздействиям, связанным, например, с погодными условиями определенного временного периода и региона. Тем не менее, в экономической практике сложился довольно устойчивый набор основных переменных, которые необходимо учесть при построении модели [3,9,10].

Вкачестве показателя выпуска использовались данные Росстата о выпуске сельскохозяйственной продукции с 2002 по 2008 год. В качестве базового года был выбран 2002 год. Для последующих периодов выпуск представлен объем продукции сельского хозяйства в рассматриваемый год в ценах 2002 года, полученный с учетом индексов продукции сельского хозяйства (в сопоставимых ценах; в процентах к предыдущему году).

Вкачестве основных факторов производства рассматривались земля, труд, капитал и промежуточные расходы.

Под фактором земля понималась общая посевная площадь всех сельскохозяйственных культур в тысячах гектаров (такой же подход используется, например, в работе [3]). В качестве показателя капитала сельского хозяйства мы, следуя международному опыту [10], использовали показатель количества тракторов на 1000 га пашни. Это значение выступает как прокси-переменная обеспеченности сельского хозяйства капиталом, поскольку показатели в денежном выражении трудно сопоставить в различные периоды времени в связи с отсутствием подходящего индекса цен. Труд представляет собой число людей, занятых в сельском хозяйстве, в миллионах человек. Под промежуточными расходами понимались такие расходы как затраты на покупку семян, смазочных материалов, горючего, запасных частей, кормов, плата за услуги сторонних организаций и так далее. Они также рассматривались в ценах 2002 года, что было достигнуто путем корректировки на индекс цен на промышленные товары и услуги, приобретенные сельскохозяйственными организациями.

Все расчеты, представленные в этой работе, проводились при помощи про-

граммы Data Envelopment Analysis Online Software.

Результаты сравнительного анализа эффективности сельского хозяйства Российской Федерации в период с 2002 по 2008 год представлены на рисунке 1.

На основании проведенного анализа можно сделать оптимистичный вывод

отом, что эффективность сельского хозяйства в России имеет тенденцию к росту. Отметим, что снижение эффективности наблюдается только в 2006 и 2007 годах. Оба эти года характеризуются продолжительными периодами засухи в сельскохозяйственных районах, что и объясняет относительную «неэффективность» этих периодов.

Парадоксально, что рост эффективности происходит скорее не за счет, а вопреки основным факторам производства (см. рис. 2). Такие проблемы как постоянное снижение количества обрабатываемой земли и образование залежей на месте полей, устаревающая материально-техническая база, снижение числа рабочих сельском хозяйстве и умирающие деревни довольно часто рассматривают как источник или показатель неэффективности сельского хозяйства России. Однако представленные выше результаты предлагают несколько иной взгляд на эту проблему.

166

Несмотря на постоянную тенденцию к снижению всех основных факторов,

выпуск растет, что приводит к увеличению показателя эффективности. При более низких значения входных факторов сельскохозяйственные производители в со-

стоянии обеспечить более высокий уровень производства. Можно сделать пред-

положение о том, что повысилась продуктивность факторов производства, что является гораздо более важной тенденцией, чем экстенсивное увеличение выпуска.

Некоторые данные официальной статистики по продуктивности подтвер-

ждают это (см. рис. 3), хотя вопрос продуктивности по отдельным факторам про-

изводства и по отдельным продуктам требует более тщательного рассмотрения.

167

В настоящее время постулируется снижение эффективности аграрного сектора российской экономики на протяжении последних десятилетий [10], но проведенные нами расчеты, основанные на данных Росстата, показывают, что эффективность сельскохозяйственного производства росла и, скорее всего, источники роста еще не исчерпаны.

На основании проведенных расчетов можно сделать основные рекомендации, касающиеся развития сельского хозяйства в России, которые состоят в снижении затрат путем уменьшения количества используемых факторов производства. В этой связи, например, обсуждаемая проблема депопуляции и урбанизации не является угрозой для развития сельского хозяйства, которое более эффективно при гораздо меньшем количестве используемого труда.

Основными факторами, использование которых можно сократить, являются труд и капитал. Как показывает рисунок 4, если промежуточные расходы и используемая земля сохраняются на «идеальном» уровне, то превышение уровня используемого труда над «идеальным» достигает 13%, а капитала – 30%.

Причем сокращение используемого объема капитала обязательно подразумевает замещение, например, текущего числа тракторов меньшим числом более нового и производительного оборудования. Это лишь показывает, что при снижении издержек можно добиться даже не просто такого же, но более высокого уровня выпуска. С другой стороны, завышенный уровень используемого капитала и труда достаточно просто объяснить. Так, неиспользуемую пашню можно использовать как пастбище, сенокос или, оставить необработанной. Промежуточные расходы еще легче поддаются регулированию и контролю. Но количество используемого труда – достаточно инертный показатель, ведь если крупная сельскохозяйственная организация – почти единственный крупный работодатель в некоторой географической области, то она практически не может увольнять старых рабочих и почти вынуждена нанимать всех новых, если таковые появляются. Капитал же, который используется в современном сельском хозяйстве России - это в основном техника, которая была приобретена еще во времена Советского Союза.

168

и«идеального» уровня (по методу DEA) (в %)

Вусловиях избытка капитала хозяйства не видят смысла приобретать новые машины, но использование такого подхода недопустимо в современной конкурентной экономике.

Библиографический список

1.Athanassopoulos, A.D. Nonparametric Frontier Models for Assessing the Market and Cost Efficiency of Large – Scale Bank Branch Networks / A. D. Athanassopolous. // Journal of Money, Credit and Banking. 1998. Vol. 30. № 2. Р. 172–192.

2.Coelli N.J. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis / G.E. Battese, N.J., Coelli, D.S.P. Rao, C.J. O’Donell. - Boston, 1998. – 275 p.

3.Trueblood M.A. Intercountry Agricultural Efficiency and Productivity: a Malmquist Index Approach / J. Coggins, M.A. Trueblood. - Washington, 2003. – 37 p.

4.Färe R. Production frontiers / R. Färe, S. Großkopf , C.A.K. Lovell. – Cambridge: Cambridge University Press, 1994. – p. 296.

5.Färe, R. The measurement of effiency of production / R. Färe, S. Großkopf, C.A.K. Lovell. – Boston: Kluwer Academic Publishers, 1985. – p. 216.

6.Färe, R. Multi-output production and duality: Theor y and applications / R. Färe, D. Primont. -Boston: Kluwer, Academic Publishers, 1995. – p. 17 2.

7.Farrell, M. J. The measurement of productive efficiency / M.J. Farell // Journal of the Royal Statistical Society. 1957. Series A, № 120, P. 253-281.

8.Handbook of International Banking / Ed. by A.W. Mullineux, V. Murinde. Cheltenham. - UK; Nortampton, MA: Edward Elgar, 2003. – p. 975.

9.Millan, J. A. Agricultural productivity of the Spanish regions: a nonparametric Malmquist analysis // J.A. Millan, N. Aldaz. /Applied Economics, 1998. Vol. 30. № 7, P. 875 — 884.

10.Osbornea S. An examination of economic efficiency of Russian crop production in the reform period / S. Osbornea, M.A. Trueblood. // Journal of Agricultural Economics. 2006. Vol. 34. P. 25–38.

11.Shepherd, R. W. Theory of cost and production functions / R.W. Shephard. - Princeton: Princeton University Press, 1970. – p. 308.

169