866

4.4 Статистическая оценка значимости нелинейных уравнений регрессии в целом и их коэффициентов.

Построенные уравнения позволяют установить влияние объемов используемых организациями ресурсов на величину затрат и выпуска продукции, роль в производстве, стоимость капитала и труда, отдачу от масштабов производства. Выявленные связи следует использовать при оптимизации соотношения капитала и труда в исследуемых организациях.

5. Оптимизация факторов производства сельскохозяйственных организаций.

5.1 Определение оптимального соотношения труда и капитала.

Для определения оптимального соотношения факторов производства применимо построение изоквант для организаций каждой группы, используя значения нелинейных уравнений множественной регрессии, построенных на четвертом этапе и рядов динамики валовой продукции, рассчитанных на третьем этапе.

Для каждой изокванты определить изокосту, используя метод Лагранжа и значения линейных уравнений множественной регрессии, построенных на четвертом этапе. Функцию издержек можно найти, используя выражения:

мальное количество капитала и труда на 100 га сельхозугодий.

41

Графически оптимальное соотношение факторов производства для каждой организации представлено на рисунке 11.

5.2 Определение оптимальной структуры факторов производства.

Определить оптимальную структуру влияющих факторов, используя оптимальные значения капитала и труда, выявленные на пятом этапе и удельные веса каждого их элемента, рассчитанные на втором этапе, либо фактически существующую структуру капитала и труда каждой организации, либо параметры детерминированных аддитивных моделей. При построении моделей использовать данные об оптимальном соотношении капитала и труда и их элементов (результаты реализации методов второго и четвертого этапов).

Рисунок 11. Оптимизация факторов производства организаций в группе

Для определения оптимальной структуры капитала каждой организации целесообразно использовать уравнение:

ния и передаточные устройства; kM - машины, оборудование и транспортные средства; kSK - продуктивный скот; kS - семена и по-

42

садочный материал; kk - корма; kU - минеральные удобрения; k E - электроэнергия, топливо, нефтепродукты; k D - другие элементы капитала.

Для определения оптимальной структуры труда каждой организации необходимо использовать уравнение:

циалисты; lT - трактористы-машинисты; lO - операторы машинного доения; lSK - скотники крупного рогатого скота; lD - другие работники.

Решение уравнений может быть произведено с использованием метода элеменирования – исключения воздействия всех факторов на величину, кроме одного. При этом можно отдельно выровнять ряды динамики оптимальных количеств факторов и их элементов, что позволит установить приросты указанных показателей при движении по рядам динамики показателей в направлении от одной организации к другой. Зная абсолютные значения элементов и оптимальных соотношений факторов производства, можно рассчитать относительные значения, которые и будут составлять оптимальную структуру факторов производства.

Оптимизация соотношения факторов производства позволяет определить такое сочетание труда и капитала, при котором издержки организаций будут минимальными.

6. Определение отклонений в количестве факторов производства и их элементов.

Рассчитать разницу между фактическим количеством используемых ресурсов и оптимальным для каждой организации отдельно, группы и в целом для отрасли (совокупности организаций).

7. Максимизация прибыли сельскохозяйственных организа-

ций.

В каждой группе необходимо выявить организацию, чья прибыль на 100 га сельхозугодий максимальна. На основании

43

данных об используемых этой организацией ресурсов и об объемах производства максимизировать прибыль в остальных хозяйствах. С помощью формул 24 – 26 найти, насколько нужно увеличить или уменьшить количество используемых ресурсов и объемы выпуска продукции, чтобы достичь максимально возможного уровня прибыли.

Необходимый прирост капитала определяется по формуле:

Прирост труда равен:

Прирост продукции равен:

На основе приростов факторов производства и объемов выпуска продукции можно определить, выполняется ли условие максимизации прибыли, которое преобразовано автором в формулу следующего вида:

хозугодий соответственно при неэффективном и эффективном производстве с максимальной прибылью, тыс. руб.; l1100 , l21 0 0 - количество использованного труда на 100 га сельхозугодий соответственно при неэффективном и эффективном производстве с максимальной прибылью, чел.; k11 0 0 , k21 0 0 - количество использованного капитала на 100 га сельхозугодий при неэффективном и эффективном производстве с максимальной прибылью, тыс. руб.; PrV – прирост продукции, максимизирующий прибыль, %; PrL -

44

прирост труда, максимизирующий прибыль, %; PrK - прирост капитала, максимизирующий прибыль, %[99; 100, с. 113-123].

Таким образом, методологический подход, использующий определенную последовательность исследовательских действий, позволяет установить оптимальное соотношение факторов производства, их элементов, объемов выпуска продукции и размеров предприятий, при которых можно достичь максимальной эффективности деятельности.

1.4. Роль системной методологии в оценке влияния внешней среды

Наряду с необходимостью изучения возможности улучшения деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей, совершенствуя использование имеющихся в их распоряжении факторов производства, весьма необходима оценка воздействия на их работу многофакторной и многоуровневой внешней среды. Разработка методологии такой оценки представляет собой не простую проблему в виду многочисленности влияющих факторов, из-за их взаимосвязанности, на основе чего формируется подвижность и неопределенность внешней среды.

Однако в настоящее время применение методологии исследования влияния факторов сложной внешней среды является острой необходимостью. Поскольку такая среда включает значительное число факторов, считаем оправданным использование классификационной основы их изучения с делением на группы различного иерархического уровня с внутренней поэлементной дифференциацией. На наш взгляд, именно благоприятное влияние факторов внешней среды способно обеспечить наибольшую эффективность функционирования аграрной отрасли, при одновременной оптимизации использования ее внутренних ресурсов с ростом объемов производства.

Ю.А. Дорошенко и А.А. Самотаев [26] справедливо отмечают, что объект исследования (в нашем случае – это сельское хозяйство) тесно связан с окружающей средой. Окружающая среда – это совокупность воздействующих явлений и процессов, ко-

45

торые окружают исследуемый объект и прямо или косвенно влияют на него. При системном исследовании большое внимание уделяется целевой среде. Целевая среда организации – это совокупность условий и факторов, действующих в непосредственном окружении и оказывающих прямое воздействие на установление целей и способов их реализации.

Окружающую среду и объект исследования оправданно рассматривать в виде системы. Систему возможно представить семейством моделей (стратификация), которые описывают поведение системы с точки зрения абстрагирования. При этом целесообразно представлять систему как единое образование, а также анализировать каждый из компонентов системы. Система имеет слои, она иерархична. Низший слой – самый близкий к объекту управления.

Система может быть структурно простой и структурно сложной, которую нельзя описать подробно. Одним из способов описания сложности является оценка числа элементов, входящих в систему и разнообразия взаимосвязей между ними:

где n – число элементов системы; m – число связей; n(n-1) – максимально возможное число связей.

Названные авторы оправданно считают также, что целесообразно применять энтропийный подход к оценке сложности системы. В данном случае определяющим положением является то, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания:

ятность появления i-го свойства.

Если поведение объекта можно однозначно предсказать (с вероятностью 1), то объект является детерминированным, в другом случае – стохастическим. Математически детерминированность можно описать как строгую функциональную связь

46

, а стохастичность возникает в результате добавления случайной величины е:.

Организованность системы R оценивается по формуле:

где - реальное или текущее значение энтропии; - максимально возможная энтропия или определенность по структуре и функциям системы.

Если система полностью детерминированная и организованная, то =0 и R = 1.Если система полностью дезорганизо-

ванная, то R=0 и = .

Верно также и то, что при исследовании систем допускается использование методов качественного прогнозирования: морфологического анализа, аналогий, экспертных оценок. Частным случаем метода аналогий является простая экстраполяция тенденций развития объекта. Количественные методы прогнозирования сводятся к созданию идеальной модели объекта.

Модели могут образовывать иерархию объекта, в которой модель более высокого уровня (например, теория), содержит модели нижних уровней (гипотезы) как свои части, элементы [26, с. 43, 87 - 118]. Мы разделяем эту точку зрения и считаем, что объект исследования не может быть абстрагирован от факторов внешней среды в процессе улучшения. Наш объект исследования и его внешняя среда являются сложными системами, которые целесообразно исследовать в качестве детерминированной в виде совокупности системных моделей.

Существуют методики в составе совокупности способов, которые позволяют оценить влияние на объект исследования одного элемента или их однородной группы.

Данько Н.И. и Решетняк Е.И. осуществили оценку влияния внешней среды части объекта исследования – отрасли (совокупности предприятий), представленной инвестициями, капиталом, финансами, ценами, объемами продаж с использованием методов:

47

-корректировки ставки дисконтирования, которая предусматривает приведение будущих денежных потоков к настоящему моменту времени по более высокой ставке;

-метода достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности), который предусматривает корректировку денежных потоков с расчетом понижающих коэффициентов;

-метода анализа чувствительности показателей эффективности в зависимости от изменения структурных составляющих инвестиционного проекта;

-метода сценариев, который предусматривает различные сценарии развития инвестиционных процессов в следствии изменения внешних факторов;

-метода построения «дерева решений», основанного на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды;

-имитационного моделирования по методу Монте-Карло: позволяет создать наибольшее количество сценариев развития инвестиционных процессов.

Этими авторами также предложен для данной цели метод анализа чувствительности реагирования. Он представляет собой оценку на основе графика: по крутизне кривой оценивается сила влияния каждого фактора. При этом авторы предлагают производить оценку влияния каждого фактора на эффективность проекта

спомощью формулы:

где - коэффициент чувствительности; – процентное изменение показателя эффективности инвестиционного проекта (NPV); –процентное изменение исследуемой переменной.

Этот показатель позволяет сортировать переменные по степени их влияния на показатель эффективности инвестиционного проекта (NPV):

0<<1 – показатель NPV нечувствителен к изменению

анализируемой переменной, следовательно, изменения в данной переменной сопряжены с небольшим риском для проекта;

48

>1- показатель NPV чувствителен к изменению анализиру-

емой переменной, следовательно, изменения в данной переменной сопряжены с большим риском для проекта; <0 –

наблюдается обратная зависимость – с ростом анализируемой переменной NPV снижается и наоборот [22].

Предложенный авторами метод можно использовать при оценке влияния не только названных, но и других факторов внешней среды на сельскохозяйственное производство как объект нашего исследования.

Щелоков В.И. анализировал адаптивность организации к воздействию внешней среды. При этом он опирался на ее внутренние резервы: гибкость, финансовую и коммерческую устойчивость, скорость реакции на изменения внешней среды [122]. Принципы данной методики вполне можно использовать при определении взаимосвязи объекта исследования со средой и его потенциальных возможностей определенным образом реагировать на внешние факторы.

Местников А.В. и Ноговицин Р.Р. разработали методологию анализа влияния факторов внешней среды на производственносбытовую деятельность. Она тоже основывается на теории систем, которые описываются с помощью множеств:

, (32)

где J(t) – определяет состав элементов, образующих систему; X(t) – определяет технико-экономические характеристики элементов системы; A(J(t)) – характеризует состояние, в котором находится каждый элемент системы; P(I(t),J(t)) – задает распределение функций, выполняемых системой I(t) по ее элементам.

При этом авторы под системой понимают отдельное предприятие, а к внешним факторам относят политико-правовые, природные, экономические и технологические [59].При решении поставленных задач в нашем исследовании мы восприняли идею целесообразности представления объекта исследования в качестве части системы, входящей в глобальное пространство.

49

Радулов Д.Д. применил таксономический метод для оценки влияния внешних факторов конкурентоспособности предприятия. В его работе оценка внешних факторов конкурентоспособности предприятия осуществляется путем оценки латентных (скрытых, недоступных) показателей на основе метрик расстояния и сходства. Оценка проводится путем ранжирования регионов страны по конкурентоспособности их предприятий. При этом исследователь выделяет 33 составляющие факторов конкурентоспособности и рассчитывает их весовые коэффициенты [79].

Учитывая то обстоятельство, что в своем исследовании каждый фактор различных уровней внешней среды мы представляем в виде совокупности элементов, вполне оправданно заимствовать такой подход в определении весовых коэффициентов элементов отдельных факторов внешней среды глобального, национального, регионального и отраслевого уровней с целью ранжирования их по силе как отрицательного, так и положительного влияния на аграрную отрасль.

Куницина Н.Н. и Плешкова Т.Г. разработали новый класс моделей оптимальной структуры капитала – поведенческие, рассматривающие синхронистическую теорию структуры капитала и теорию информационных каскадов. Суть первой заключает в том, что когда рынок на волне оптимума переоценивает акции организации, необходимо эмитировать как можно большее количество акций, а когда акции организации недооценены рынком, следует использовать долговое финансирование и временно свободные денежные средства (или все привлеченные средства) направлять на выкуп обыкновенных голосующих акций, обращающихся на фондовом рынке. Сложившуюся ситуацию называют синхронизацией рынка.

Внешняя среда, состоящая из стейкхолдеров и других факторов, в этом случае представляется с использованием экспертного метода в виде матрицы перекрестного анализа, позволяющей определить наиболее влиятельные внешние факторы (рассматри-

50