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
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ |
ПОКАЗАТЕЛИ |
Экономические |
Валовое производство скота и птицы |
Количество с.-х. организаций |
|
Валовое производство овощей на душу населения |
|
Валовое производство молока на душу населения |
|
Удельный вес хозяйств населения |
|
Удельный вес убыточных с.-х. организаций |
|
Рентабельность (убыточность) предприятий |
|
Численность скота в хозяйствах населения |
|
Социальные |
Среднемесячная заработная плата |
Обеспеченность жильем |
|
Численность дошкольных учреждений |
|
Численность врачей |
|
Обеспеченность больничными койками |
|
Численность общедоступных библиотек |
|
Оборот розничной торговли |
|
Демографические |
Численность населения |
Естественный прирост (убыль) |
|
Миграционный прирост (убыль) |
|
Асоциальные |
Уровень регистрируемой безработицы |
Уровень преступности |
|
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:
Эtij = |
(n +1) − Rtij |
, |
(1) |
n |
|||
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
Э |
= |
∑ Эtij |
, |
(2) |
|
К |
|||||
ti |
|||||
где К - количество показателей экономического направления, |
Кэ = 8; Кс = 7; Кд |
||||
= 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
m |
||||||
∑ Эti |
||||||
Э = |
t = 1 |
, |
(3) |
|||
m |
||||||
i |
||||||
где m - сумма лет, в наших расчетах m=5 (Приложения 3,4,5,6). |
||||||
Показатель социально-экономического развития района (IiСЭР) предла- |
||||||
гается вычислять по формуле |
||||||
IiСЭР = (Эi×0,6)+(Сi×0,3)+(Дi×0,3)+(Аi(-0,2)), |
(4) |
|||||
где Эi – |
коэффициент экономического развития i-го района; |
|||||
Сi |
– |
коэффициент социального развития i-го района; |
||||
Дi |
– |
коэффициент демографического развития i-го района; |
||||
Аi |
– |
коэффициент асоциального развития i-го района. |
||||
Весовые коэффициенты были определены экспертным путем. |
||||||
По |
итогам исследований |
сформированы показатели |
социально- |
|||
экономического развития сельских районов края, на основе которых сгруппированы районы с разными уровнями развития: социальным, демографическим, экономическим, асоциальным.
Таблица 3 |
||||||||||||
Сводная оценка социально-экономического развития сельских районов |
||||||||||||
Пермского края (2005 - 2009 гг.) |
||||||||||||
№ |
Район |
Коэффициент |
Оценка |
|||||||||
п/п |
Э |
С |
Д |
А |
IСЭР |
|||||||
1 |
Александровский |
0,35 |
0,64 |
0,58 |
0,64 |
0,43 |
35 |
|||||
2 |
Бардымский |
0,82 |
0,56 |
0,60 |
0,80 |
0,67 |
13 |
|||||
3 |
Березовский |
0,67 |
0,51 |
0,59 |
0,68 |
0,59 |
19 |
|||||
4 |
Б. Сосновский |
0,70 |
0,50 |
0,32 |
0,46 |
0,54 |
28 |
|||||
5 |
Верещагинский |
0,74 |
0,71 |
0,75 |
0,78 |
0,73 |
8 |
|||||
6 |
Горнозаводский |
0,35 |
0,69 |
0,44 |
0,59 |
0,41 |
38 |
|||||
7 |
Гремячинский |
0,25 |
0,54 |
0,17 |
0,55 |
0,24 |
42 |
|||||
8 |
Губахинский |
0,34 |
0,75 |
0,35 |
0,56 |
0,39 |
39 |
|||||
9 |
Добрянский |
0,65 |
0,76 |
0,81 |
0,45 |
0,78 |
5 |
|||||
10 |
Еловский |
0,54 |
0,47 |
0,45 |
0,22 |
0,59 |
20 |
|||||
11 |
Ильинский |
0,60 |
0,60 |
0,57 |
0,70 |
0,57 |
22 |
|||||
12 |
Карагайский |
0,71 |
0,60 |
0,62 |
0,51 |
0,69 |
11 |
|||||
13 |
Кизеловский |
0,25 |
0,71 |
0,43 |
0,31 |
0,38 |
40 |
|||||
162 |
||||||||||||
Продолжение таблицы 3
№ |
Коэффициент |
||||||||
Район |
Оценка |
||||||||
п/п |
Э |
С |
Д |
А |
IСЭР |
||||
14 |
Кишертский |
0,65 |
0,51 |
0,45 |
0,59 |
0,55 |
27 |
||
15 |
Красновишерский |
0,33 |
0,73 |
0,61 |
0,30 |
0,51 |
30 |
||
16 |
Краснокамский |
0,50 |
0,81 |
0,79 |
0,46 |
0,67 |
12 |
||
17 |
Косинский |
0,61 |
0,55 |
0,19 |
0,56 |
0,42 |
36 |
||
18 |
Кочевский |
0,69 |
0,57 |
0,33 |
0,39 |
0,58 |
21 |
||
19 |
Куединский |
0,88 |
0,54 |
0,69 |
0,65 |
0,75 |
6 |
||
20 |
Кудымкарский |
0,86 |
0,45 |
0,44 |
0,44 |
0,66 |
15 |
||
21 |
Кунгурский |
0,86 |
0,52 |
0,80 |
0,87 |
0,72 |
9 |
||
22 |
Лысьвенский |
0,58 |
0,88 |
0,74 |
0,44 |
0,74 |
7 |
||
23 |
Нытвенский |
0,82 |
0,68 |
0,64 |
0,43 |
0,82 |
2 |
||
24 |
Октябрьский |
0,80 |
0,63 |
0,64 |
0,79 |
0,70 |
10 |
||
25 |
Ординский |
0,56 |
0,53 |
0,47 |
0,71 |
0,50 |
32 |
||
26 |
Осинский |
0,50 |
0,78 |
0,56 |
0,37 |
0,63 |
16 |
||
27 |
Оханский |
0,52 |
0,62 |
0,53 |
0,52 |
0,55 |
26 |
||
28 |
Очерский |
0,50 |
0,61 |
0,53 |
0,45 |
0,55 |
25 |
||
29 |
Пермский |
0,80 |
0,84 |
0,75 |
0,65 |
0,83 |
1 |
||
30 |
Сивинский |
0,73 |
0,56 |
0,57 |
0,72 |
0,63 |
17 |
||
31 |
Соликамский |
0,50 |
0,39 |
0,62 |
0,59 |
0,48 |
34 |
||
32 |
Суксунский |
0,60 |
0,56 |
0,51 |
0,61 |
0,56 |
24 |
||
33 |
Уинский |
0,51 |
0,45 |
0,39 |
0,74 |
0,42 |
37 |
||
34 |
Усольский |
0,45 |
0,44 |
0,15 |
0,38 |
0,33 |
41 |
||
35 |
Чайковский |
0,69 |
0,91 |
0,88 |
0,72 |
0,80 |
3 |
||
36 |
Частинский |
0,56 |
0,46 |
0,64 |
0,67 |
0,53 |
29 |
||
37 |
Чердынский |
0,56 |
0,48 |
0,50 |
0,72 |
0,49 |
33 |
||
38 |
Чернушинский |
0,73 |
0,85 |
0,71 |
0,61 |
0,78 |
4 |
||
39 |
Чусовской |
0,52 |
0,78 |
0,67 |
0,57 |
0,62 |
18 |
||
40 |
Гайнский |
0,64 |
0,62 |
0,39 |
0,53 |
0,57 |
23 |
||
41 |
Юрлинский |
0,77 |
0,47 |
0,19 |
0,37 |
0,51 |
31 |
||
42 |
Юсьвинский |
0,81 |
0,53 |
0,50 |
0,52 |
0,67 |
14 |
||
Весовые коэффициенты |
0,60 |
0,30 |
0,30 |
-0,20 |
|||||
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
Таблица 4 |
|||
Группировка районов по уровню социально-экономического развития |
|||
Уровень развития |
|||
I (высокий) |
II (выше среднего) |
III (средний) |
|
от 0,714 до 0, 830 |
от 0,598 до 0,714 |
от 0,482 до 0,598 |
|
Пермский (0,83) |
Октябрьский (0,70) |
Юрлинский (0,59) |
|
Чайковский(0,81) |
Кудымкарский (0,70) |
Гаинский (0,58) |
|
Нытвенский (0,80) |
Карагайский (0,69) |
Б.Сосновский (0,57) |
|
Чернушинский (0,78) |
Краснокамский (0,69) |
Ильинский (0,57) |
|
Добрянский (0,77) |
Юсьвинский (0,69) |
Кишертский (0,56) |
|
Куединский (0,76) |
Бардымский (0,68) |
Суксунский (0,56) |
|
Лысьвенский (0,75) |
Осинский (0,63) |
Красновишерский (0,54) |
|
Кунгурский (0,74) |
Сивинский (0,63) |
Оханский (0,55) |
|
Верещагинский (0,73) |
Чусовской (0,63) |
Очерский (0,55) |
|
Кочевский (0,61) |
Частинский (0,53) |
||
Березовский (0,60) |
Чердынский (0,52) |
||
Ординский (0,50) |
|||
Соликамский (0,49) |
|||
Уровень развития |
|||
IV (низкий) |
V (критический) |
||
от 0,366 до 0,482 |
от 0,250 до 0,366 |
||
Косинский (0,48) |
Усольский (0,36) |
||
Александровский (0,45) |
Гремячинский (0,25) |
||
Горнозаводский (0,43) |
|||
Губахинский (0,42) |
|||
Уинский (0,41) |
|||
Кизеловский (0,39) |
|||
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.
Рассмотрим технологию, которая позволяет из n |
факторов производства |
x = (x1 , x2 ,..., xn ) получить некоторое количество выпуска |
y . В качестве выпуска |
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-
водства задано вектором x0 . Производственное |
множество задается как |
T = {( x, y) : y может быть произведен при затратах x} . |
Из производственного мно- |
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