Проведенные нами исследования показали явно выраженную гиперболическую зависимость «объемных» показателей аграрной сферы производства (объема валовой продукции, среднегодовой стоимости основных производственных фондов и оборотных средств, площади сельскохозяйственных угодий и среднегодового количества работников в сельскохозяйственных организациях). Полученные результаты свидетельствуют о том, что случайным явлениям и процессам в аграрном секторе экономики не следует a priori приписывать нормальный закон распределения. Используя статистические данные по сельскохозяйственным организациям Тамбовской области, нами были исследованы зависимости типа «ранг-размер», которые с высокой степенью надежности имеют степенной вид, часто именуемый законом Ципфа. Построены зависимости (во всех моделях г - ранг): а) по площади сельскохозяйственных угодий, га (S): аграрный гиперболический производство
Все модели адекватны с уровнем надежности не менее 99,99%, а коэффициент корреляции изменялся в пределах 0,809 - 0,9, что при столь значительном числе наблюдений (245), характеризует очень тесную связь.
Regression Summary for Dependent Variable: Ln_S (Spreadsheet"!) R= ,83167534 R?= ,69168387
Заключение
При анализе социально-экономических или информационных систем исследователь должен учитывать оба аспекта, отражаемых законом Ципфа-Парето: случайность разброса переменных и детерминизм структуры соответствующих образований. Этот закон, действительно, является следствием развития и устойчивого функционирования систем, обладающих соответствующей структурой, которая налагает определенные ограничения на стохастические процессы человеческой деятельности и сама определяется ими. Изучение детерминированного и стохастического аспектов механизма, формирующего данную структурную организацию, является принципиально важным и необходимым не только в теоретическом плане, но и для решения практических задач социального управления, научно-технического и социокультурного прогнозирования, программно-целевого планирования и т.д.
Отметим общесистемный, универсальный характер этой закономерности, структурные особенности которой наблюдаются на распределении многих показателей биологических, информационных, социально-экономических и других сложных систем.
Предлагаемая нами точка зрения состоит в том, что надо изучать форму целостных совокупностей (организмов) как составленных из не очень четко определенных элементов, а свойства последних не столько определяют эту форму, сколько определяются ею. С этой точки зрения законы типа Ципфа - это инвариантные свойства формы целого.
Список источников
1. Бак П. Как работает природа: Теория самоорганизованной критичности. М.: УРСС: Книжный дом «ЛИБРО- КОМ», 2013. 276 с.
2. Букстейбер Р. Радикальная неопределенность. Манифест о природе экономических кризисов, их прогнозировании и преодолении. ООО «Издательство «Эксмо», 2021. 366 с.
3. Буховец А.Г. Системный подход и ранговые распределения в задачах классификации // Вестник ВГУ, Серия: экономика и управление. 2005. №1. С. 130 - 142.
4. Кин С., Ормерод П. От экономики к эконофизике - подлинной экономической науке? // Эконофизика. Современная физика в поисках экономической теории. М.: МИФИ, 2007. С. 134-158.
5. Пейдж С. Модельное мышление. Как анализировать сложные явления с помощью математических моделей. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. 693 с.
6. Петров В.М., Яблонский А.И. Математика социального неравенства: Гиперболические распределения в изучении социокультурных процессов. 2-е издание. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013. 64 с.
7. Райнерт Э.С. Как богатые страны стали богатыми, и почему бедные страны остаются бедными. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. 384 с.
8. Смагин Б.И. Стохастичность функционирования как атрибут аграрной сферы производства/ЛЗестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2020. № 4. С. 196-203.
9. Смагин Б.И. Экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства. Монография. Мичуринск: МичГАУ, 2007. 153 с.
10. Смагин Б.И. Исчисление показателей эффективности в аграрном секторе экономики: альтернативный подход // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2015. № 4. С. 91-98.
11. Смагин Б.И. Обоснование вероятностно-статистической методологии при моделировании аграрной сферы производства // Политэкономические проблемы развития современных агроэкономических систем: сборник статей 3-й Международной научно-практической конференции. Воронеж: Воронеж, гос. аграр. ун-т, 2018. С. 124-127.
12. Шредер М. Фракталы, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 528 с.
References
1. Bak, Р. How nature works: The theory of self-organized criticism. M.: URSS: Book house "LIBRQCOM", 2013. 276 p.
2. Bookstaber, R. Radical uncertainty. Manifesto on the nature of economic crises, their forecasting and overcoming. Eksmo Publishing House, LLC, 2021. 366 p.
3. Bukhovets, A.G. System approach and rank distributions in classification problems. Bulletin of VSU, Series: Economics and Management, 2005, no. 1. pp. 130-142.
4. Keen, S. and P. Onnerod. From economics to economophysics - a true economic science? Econophysics. Modem physics in search of an economic theory. M.: МЕРЫ, 2007, pp. 134-158.
5. Page, S. Model thinking. Howto analyze complex phenomena using mathematical models. M.: Maim, Ivanov and Ferber, 2020. 693 p.
6. Petrov, V.M. andA.I. Yablonsky. Mathematics of social inequality: Hyperbolic distributions in the study of socio-cultural processes. 2nd edition. Moscow: Book House "LIBROCOM", 2013. 64 p.
7. Reinert, E.S. How rich countries have become rich, and why poor countries remain poor. M.: Publishing House of the Higher School of Economics, 202E 384 p.
8. Smagin, B.I. Stochasticity of functioning as an attribute of the agrarian sphere of production. Bulletin of Michurinsk State Agrarian University, 2020, no. 4, pp. 196-203.
9. Smagin, B.I. Economic analysis and statistical modeling of agricultural production. Monograph. Michurinsk: Michgau, 2007.153 р.
10. Smagin, B.I. Calculation of efficiency indicators in the agricultural sector of the economy: an alternative approach. Bulletin of Michurinsk State Agrarian University, 2015, no. 4, pp. 91-98.
11. Smagin, B.I. Substantiation of probabilistic and statistical methodology in modeling the agricultural sphere of production. Political economic problems of the development of modem agro-economic systems: collection of articles of the 3rd International Scientific and Practical Conference. Voronezh: Voronezh, state Agrarian, un-t, 2018. P. 124 - 127.
12. Schroeder, M. Fractals, power laws. Miniatures from the Infinite paradise. M. Shredder. Izhevsk: SIC "Regular and chaotic dynamics", 2001. 528 p.