Алтайский Краевой Инновационный Банк Данных
Министерство экономического развития Алтайского края
Управление инновационного развития и кластерной политики 
Алтайский Центр
Кластерного Развития
Инновации

Количественная оценка влияния технологических и социо-экономических факторов на результативность сельскохозяйственных предприятий Алтайского края на основе методов Data Envelopment Analysis (DEA) и Stochastic Frontier (SF)

Отношение к критическим технологиям:
Не определено


Контактная информация

Название организации
ФГБОУ ВПО Алтайский государственный университет


ФИО руководителя организации


Юридический адрес
656049, Алтайский край, г. Барнаул, пр. Ленина. д. 61


Почтовый адрес
656049, Алтайский край, г. Барнаул, пр. Ленина. д. 61


ФИО руководителя проекта:
Лобова Светлана Владиславльевна


Аннотация проекта

Постановка и описание научной или научно-технической проблемы, решаемой в рамках Проекта
Особую теоретическую и практическую значимость представляет совершенствование методологии исследования эффективности функционирования субъектов хозяйствования, как сложных социально-экономических систем, результативность функционирования которых обусловлена множеством управленческих воздействий и факторов внешней среды. В области исследования проблем функционирования сельскохозяйственных предприятий проект нацелен на выявление ключевых факторов результативности производства в различных климатических и социо-экономических условиях, разработки инструментария формирования типологии сельскохозяйственных предприятий по степени эффективности при условии минимизации субъективности и максимизации объективности полученных оценок по совокупности разнородных признаков.


Современное состояние исследований в данной области науки, сравнение ожидаемых результатов с мировым
Управление субъектами хозяйствования в изменяющихся социо-экономических условиях связано с измерением и анализом эффективности их деятельности. В современных экономико-политических условиях особую значимость приобретают вопросы исследования факторов повышения эффективности сельскохозяйственного производства с учетом динамики и дифференциации климатических и почвенных условий, разработки инструментария типологизации предприятий, позволяющего сформировать портрет эффективного предприятия, черты которого со стороны субъекта хозяйствования - позволят выявить ключевые проблемы управления предприятием и ориентировать производство в направлении повышения его результативности и конкурентоспособности, а со стороны органов государственной власти и управления - выработать мероприятия по стимулированию точек роста результативности производства в региональной агропроизводственной системе. Многообразие концепций эффективности определяет широкий спектр используемого инструментария в процессе исследования. В целом подходы к измерению эффективности можно условно разделить на коэффициентный и эконометрический. Коэффициентный подход традиционно используется российскими учеными и основан на анализе и сопоставлении относительных показателей, вычисленных на основе первичных, отчетных данных организаций. В качестве традиционных показателей рассматриваются рентабельность, фондоотача, фондовооруженность, показатели производительности труда и т.д. Недостатками данного подхода являются: 1. Сложность оценки вклада социо-экономических и технологических факторов в эффективность деятельности организации. Использование методов факторного, регрессионного анализа для решения данной задачи дает неоднозначные результаты, кроме того многокритериальность оценок эффективности приводит либо к невозможности решения данной задачи, либо к необходимости использования весовых коэффициентов для получения интегрального показателя эффективности, которые чаще всего носят субъективный характер. 2. Возникающие проблемы типологизации предприятий, т.е. разделения на группы по степени эффективности, с одной стороны связаны с множественностью критериев эффективности, с другой с существенной зависимостью результатов классификации от используемого метода. Опыт показал, что применение методов кластерного анализа не является эффективным в решении данной задачи. Использование нормативного подхода имеет широкую практику в России, но не позволяет провести сравнительный анализ результативности предприятий, оценок величин потенциальной экономии производственных расходов, обеспечивающих заданную продуктивность, либо наоборот резервов наращивания производительности при том же объеме использования производственных факторов. Кроме того, граничные (нормативные) значения, также являются субъективными. Эконометрический подход активно развивается в работах зарубежных ученых с второй половины 20 века. Концептуальные основы данного подхода были заложены в 1957 г. М. Фаррелом и активно развиваются в трудах множества зарубежных ученых. В соответствии с этой концепцией, предприятия, являющиеся эффективными (эффективными по Парето) лежат на «границе эффективности» (принадлежность к границе эффективности идентифицируется значением характеристического параметра, как правило, равного единице). Парето-эффективность предприятия означает невозможность увеличения одного из выходных показателей, либо уменьшения одного из входных, без сокращения другого выхода (увеличения другого входа). Текущая эффективность деятельности организации оценивается величиной отклонения от границы эффективности, в направлении достижения которой следует регулировать производственные параметры с целью повышения эффективности. В отличие от коэффициентного, эконометрический подход опирается на модельное представление объекта, обладающего множеством входов и выходов, а его функционирование обеспечивает отображение «входов» системы - расхода множества ресурсов и социо-экономических параметров на «выход» - выпуск множества продуктов, выраженных в стоимостном или натуральном выражении. В рамках данной концепции широкое распространение получили детерминированный и стохастический подходы оценки эффективности: - к классу детерминированных методов относятся: метод оболочки данных (Data Envelopment Analysis - DEA); метод свободного расположения; индексы производительности. - класс стохастических методов включает: метод стохастической границы (Stochastic Frontier – SF); метод без спецификации распределения; метод густой границы. Наиболее значимые результаты, обуславливающие развитие данных подходов получены А. Али, П. Андерсеном, Р. Бэнкером, П. Бауэром, Ж. Зу, А. Левиным, Л. Сейфордом, Ж. Джонсом, О. Олсеном, Ж. Мюллером, Дж. Райнером, Х. Шеллом, П. Хофманом, Н. Хиршауэром и др. Базовая конструкция метода DEA была предложена в 1978 г. А. Чарнизом, В. Купером и И. Родосом (CCR модель). Метод DEA основан на построении границы эффективности, которая является аналогом изокванты производственной функции, описывающей в терминах “черного ящика” отражение множества «входов» (расхода ресурсов) на множество «выходов» (результатов функционирования) системы в определенных условиях внешней среды. Оценка границы эффективности осуществляется путем многократного решения задачи линейного программирования для каждого оцениваемого объекта. При этом в задаче используются параметры функционирования всех оцениваемых объектов группы, осуществляющих деятельность в схожих внешних условиях. Различают модели ориентированные на вход «Input-Oriented» и модели ориентированные на выход «Output-Oriented», решения которых взаимосвязаны, но дают разную информацию, отражающую в первом случае экономичность использования ресурсов, а во втором - результативность деятельности. Граница эффективности формируется на основе данных эффективных предприятий (для которых характеристический параметр = 1) и используется в качестве эталона для получения оценок эффективности каждого из оцениваемых объектов. Метод DEA позволяет оценивать только эффективность организаций относительно друг с друга, поэтому в процессе исследования важно сформировать выборку предприятий ведущих производство в относительно схожих внешних условиях. Популярность использования метода DEA обусловлена тем, что понятие эффективности является многогранным и не может быть выражено единым критерием. Попытка использования интегральных показателей эффективности приводит к необходимости субъективного «взвешивания» частных показателей, что вносит элемент субъективности в анализ. Метод DEA лишен этого недостатка. В настоящее время методология DEA активно развивается в различных направлениях, в частности исследуются случаи динамического моделирования, анализа эффективности в условиях интервальной определенности входов и выходов и т.д. Базовый вариант метода стохастической границы (SF) предложен Д. Эйгнером, С. Ловеллом и П. Шмидтом (на основе линейной модели) и В. Мейсоном и Дж. Броком (на основе функции Кобба-Дугласа) в 1977 году. В основе применения данного метода лежит многофакторная эконометрическая модель функционирования объекта, описывающая статистически значимую закономерность преобразования множества разнородных факторов в результаты функционирования системы. Эмпирическая стохастическая граница эффективности описывается эконометрической моделью, предприятия расположенные непосредственно на границе являются эффективными. При этом модель учитывает то, что часть отклонений от границы является случайными со стандартным нормальным распределением, а неэффективность обусловлена отклонением от границы и имеет полунормальное распределение (одностороннее, нормальное распределение). Наиболее часто исследование базируется на применении транслогарифмической функции или Кобба-Дугласа. Данный метод обладает рядом преимуществ: во-первых, учитывается наличие случайных отклонений от границы эффективности (например, ошибок данных), не обусловленных не эффективностью предприятия; во-вторых, метод при достаточно большом числе выборки не чувствителен к исключению объектов из выборки; в-третьих, эмпирически найденная граница имеет оценки статистической значимости; в-четвертых, SF анализ проводится на выборке данных, характеризующейся однородностью данных, при исключении выбросов (аномальных объектов). Приложение данных методов весьма многообразны и используются в качестве инструмента для анализа эффективности сложных социально-экономических систем (крупных нефтяных компаний, банков, производственных фирм, объектов ЖКХ, университетов, больниц и других коммерческих и некоммерческих организаций). Широко применяются методы DEA и SF в области оценки эффективности деятельности сельскохозяйственных предприятий различных стран: Бангладеш (А. Уадад, Б Уайт, 2000), Бразилии (Р. Датра и др., 2009), Гаваев (К. Шарма, 1997), Германии (Н. Хиршауэр; С. Райнхард и др., 2000), Европейских стран (А. Серрэо, 2003), Индии (С. Кубхакар, 1995; Т. Коэлли, 1996), Канады (Л. Клоутер, Р. Роулей, 1993), Узбекистана (С. Хасанов, А. Номман, 2011), Филлипин (Ж. Лингред и др., 1983), Эфиопии (Э. Сейом, 1997). Во всех случаях исследование базируется на выборке размерностью более 100 ферм (максимальный объем выборки составил 434 фермы). На основе данной методологии также исследуются вопросы влияния прямого субсидирования на эффективность деятельности сельскохозяйственных организаций. В последние годы наблюдается повышенный интерес к теории и практике применения данной методологии для оценки эффективности функционирования различных субъектов хозяйствования среди российских ученых (Т. Бабичева, 2003; Е. Борисова, 2010; И. Волкова и др.; Е. Кочуров, 2005; Ю. Кошелюк, 2006; А. Кузнецова, 2007; С. Моисеев, 2007; Н. Светлова, 2004; К. Стырин, 2005; Ю. Федотов, 2012). Опыт применения данных методов показал возможность выявления роли социо-экономических и технологических факторов в результативности деятельности и группировки сельскохозяйственных предприятий по эффективности, снижение степени субъективизма в процессе исследования и расширении получаемой аналитической информации в сравнении с коэффициентным подходом. Анализ результатов показал, что адекватность выводов (типологизации предприятий) повышается при сочетании двух методов DEA и SF, что позволяет по принципу большинства (комитетов) выбрать группировку объектов и соответственно граничные оценки. Несмотря на многообразие теоретических и практических результатов в данной области недостаточно исследованы: 1) вопросы комплексного использования методологии DEA и SF; 2) аспекты применения данных методов для оценки результативности сельскохозяйственного производства в условиях России и Алтайского края в частности, обладающего особыми климатическими и социо-экономическими условиями; 3) чувствительность оценок эффективности к изменению числа входных и выходных параметров применительно к данным сельскохозяйственного производства Алтайского края; 4) вопросы сбора и предварительной подготовки первичных данных для проведения исследования с учетом особенностей действующей системы статистического наблюдения.


Новизна подхода в решении обозначенной проблемы
Исследование базируется на применении современных методов системного анализа и моделирования, в частности теории экономико-математического моделирования, статистического моделирования, методов оптимизации, численных методов решения задач линейного программирования, теории алгоритмизации и технологий программирования. В целом концепция работы предполагает: 1. Разработку и исследование моделей оценки результативности деятельности субъектов хозяйствования на основе эконометрического подхода исследования эффективности. В качестве базовых методов оценки результативности приняты метод оболочки (свертки) данных (DEA) и метод стохастической границы (SF), что обусловливает необходимость: - выявления сущности данных подходов, их сравнительный анализ; - анализа положительного и отрицательного опыта применения для исследования эффективности сельскохозяйственного производства в мире; - формирования и исследования общей модели оценки результативности деятельности сельскохозяйственного производства, позволяющей синтезировать результаты моделирования по методам DEA и SF. 2. Адаптация разработанных моделей оценки результативности, исследование особенностей и ограничений их применения для сельскохозяйственных предприятий и организаций в условиях дифференцируемости и динамичности почвенных, климатических, технологических и социо-экономических факторов. Реализация данной задачи включает следующие этапы: А. Обоснование структуры исходных данных, используемых в исследовании (совокупности входных и выходных переменных), основываясь на информации действующей системы статистического наблюдения в сельском хозяйстве. Б. Разработка алгоритма и программы применения методов DEA и SF для исследования результативности сельскохозяйственного производства, синтеза результатов моделирования по данным методам и их сравнительного анализа результатов типологизации предприятий. В. Сбор и предварительная обработка данных. Планируется использовать результаты сплошного статистического наблюдения результатов деятельности сельскохозяйственных организаций по производству продукции растениеводства, расположенных на территории Алтайского края. Объем выборки – 150-200 предприятий, расположенных в различных климатических и почвенных зонах. С целью выявления особенностей влияния климатических и динамики экономических условий на результативность сельскохозяйственного производства исследование необходимо осуществлять за последние 3-4 года. Период 2009-2012 гг. характеризуется разнообразными климатическими условиями в крае (от сильной засухи и минимальной продуктивности культур в 2012 году до благоприятных климатических условий и высокой продуктивности в 2009 году). Г. Спецификация и структурно-параметрическая идентификация эконометрических моделей в рамках реализации методов DEA и SF для локализованных в рамках схожести климатических условий групп предприятий и периода наблюдений. Д. Вычисление оценок результативности, типологизация сельскохозяйственных предприятий по результативности деятельности, сравнительный анализ качества результатов по методам DEA и SF. Е. Анализ адекватности использования данных методов для исследования результативности сельскохозяйственных предприятий, выявление противоречий в полученных оценках и несоответствий в типологии предприятий на основе сопоставления результатов типологизации с экспертными оценками и традиционными методами анализа. 3. Разработка методики регионального мониторинга результативности сельскохозяйственных предприятий на основе технологий скрининга и комплексного использования детерминированных и стохастических моделей, включая разработку: - разработку структуры информационного обеспечения; - алгоритм процедуры оценки результативности сельскохозяйственного производства на территории Алтайского края; - инструкцию по использованию программного обеспечения для оценки результативности сельскохозяйственных предприятий.


Описание области применения результатов научно-исследовательской работы
-


Имеющийся у коллектива научный задел по предлагаемому проекту, полученные ранее результаты, разработ
Авторский коллектив более 15 лет ведет исследования в области проблем повышения эффективности производства, воспроизводственного процесса, механизмов регулирования и поддержки сельскохозяйственного производства. В рамках выполнения НИР в 2009-2010 гг. «Совершенствование государственной ресурсной поддержки производителей зерна Алтайского края» проведен анализ экономических условий производства зерна в Алтайском крае, включая комплекс мер государственной поддержки, применяемых в настоящее время. Приведены экономические показатели производства и дана оценка рентабельности производства в существующих условиях. Показано, что производство зерна осуществляется главным образом за счет нарушения воспроизводственного процесса по всем трем направлениям: декапитализация отрасли, низкий уровень оплаты труда основных категорий работников, снижение почвенного плодородия пахотных угодий. Исследованы методологические и методические подходы формирования государственного организационно-экономического механизма обеспечения индикативной рентабельности производства зерна. Разработана методика индикативного планирования объемов государственной поддержки сельскохозяйственного производства с учетом дифференциации почвенно-климатических условий и масштабов деятельности предприятий. Предложенная методика апробирована на реальных данных сельскохозяйственных предприятий Алтайского края. Выполнен системный анализ взаимодействия сельскохозяйственных предприятий на агропродовольственном рынке и субъектов государственного регулирования на региональном уровне. Проанализированы объективные возможности функционирования предприятий АПК края как субъектов рыночной экономики. Нестабильность, стихийность функционирования агропродовольственного регионального рынка, доминирующее положение крупных перерабатывающих предприятий обусловливают возникающие существенные для рентабельности сельскохозяйственного производства колебания цен. Соответственно, ориентация сельскохозяйственного производства в область максимальной технологической эффективности, выявление резервов экономии затрат, оптимизации пропорций расхода ресурсов являются первоочередными задачами повышения экономической эффективности деятельности предприятий. Разработан ряд математических и компьютерных моделей функционирования сельскохозяйственного предприятия (имитационная модель сельскохозяйственного предприятия, модель лизингополучателя, модель планирования сельскохозяйственного производства на уровне муниципального района и региона). Идентификация параметров и калибровка моделей выполнена на основе реальных данных в различных почвенно-климатических условиях Алтайского края. На основе данных моделей проведен анализ технологических и финансовых факторов в оценке рентабельности и предложена методика исчисления доходов сельскохозяйственных предприятий в многовариантных сценарных условиях производства, оценки рисков. Исследованы вопросы практического применения методологии DEA для исследования технологической эффективности сельскохозяйственных предприятий Алтайского края. Показано, что получения объективных результатов необходимо группировка предприятий по масштабам производства (крупные, средние, малые) и схожим почвенно-климатическим условиям. Выполнена серия работ по моделированию рынка зерна в условиях рассредоточения основных участников (производителей и переработчиков) и возникающих взаимоотношений по сделкам купли-продажи зерна, как основного сырьевого ресурса предприятий мукомольно-крупяной промышленности. Разработана экономико-математическая модель рассредоточенного мультиагентного рынка зерна в условиях полной информированности участников. Также авторами предложен алгоритм нахождения компромиссных решений участников рассредоточенного мультиагентного рынка зерна. На основе разработанного математического и алгоритмического обеспечения реализована программа имитационного моделирования рассредоточенного многоагентного рынка зерна. Выполнена апробация имитационной модели в условиях Бийско-Чумышской почвенно-климатической зоны Алтайского края.


Перечень основных публикаций и публичных выступлений, в которых отражены достигнутые результаты научно-исследовательских работ по проекту
-


Перечень международных, федеральных, региональных и муниципальных конкурсов, в которых проект был признан победителем
-


Текущая стадия разработки проекта
Научно-исследовательская работа


Патентная чистота научно-технического задела, его защищенность
Получение патента не целесообразно


Тип научно-исследовательской работы
Поисковые проблемно-ориентированные исследования


Описание основных ожидаемых научных результатов
Р-1. Модели оценки результативности субъектов хозяйствования, основанные на применении детерминированного и стохастического подходов, адаптация разработанных моделей для исследования эффективности сельскохозяйственного производства в условиях дифференциации климатических и социо-экономических условий. - модель оценки эффективности результатов деятельности независимых производственных единиц, основанная на комплексном использовании детерминированного стохастического подходов (DEA&SF); - результаты спецификации и структурно-параметрической идентификации эконометрических моделей в рамках реализации методов DEA и SF для исследования результативности сельскохозяйственных предприятий, ведущих деятельность на территории Алтайского края с учетом почвенно-климатического зонирования территории; - результаты анализа адекватности применения данных методов для исследования эффективности сельскохозяйственного производства в условиях Алтайского края с учетом особенностей системы статистического наблюдения. Р-2. Методика регионального мониторинга результативности сельскохозяйственных предприятий на основе технологий скрининга и комплексного использования детерминированных и стохастических моделей оценки результативности, включающая: - обоснование и разработка структуры исходных данных мониторинга результативности сельскохозяйственных предприятий в современных условиях; - разработка алгоритма оценки результативности деятельности сельскохозяйственных предприятий, отличающегося от аналогов смещением акцентов в плоскость выявления ключевых технологических и социо-экономических факторов в создаваемые результаты их деятельности на основе разработанного модельного инструментария; - компьютерная программа, реализующая данный алгоритм для оценки эффективности. Р-3. Типология эффективных сельскохозяйственных предприятий Алтайского края с учетом дифференциации климатических и социо-экономических условий хозяйствования на исследуемой территории. Все результаты являются новыми.


Ожидаемая научная, научно-техническая продукция
-


Срок реализации Проекта (месяцев)
12


Необходимый объем финансирования (тыс. руб.)
300


Ключевые слова

Аппаратное обеспечение компьютеров, Архивистика/документация/техническая документалистика, Базы данных, управление базами данных, информационная проходка, Дистанционное управление, Животноводство / земледелие, Защита данных, технология хранения, криптография, безопасность данных, Зерноводство, Интеллектуальные устройства, Интернет-технологии /коммуникация (Wireless, Wi-Fi, Bluetooth), Информационные технологии/информатика, Искусственный интеллект (ИИ), Компьютерные игры, Компьютерные технологии /графика, мета-вычисления, Моделирование, Обработка данных / обмен данными, промежуточное программное обеспечение, Обработка информации, информационные системы, управление технологическим потоком, Обработка/технология речевой информации, Передовая системная архитектура, Пользовательский интерфейс, используемость, Программное обеспечение компьютеров, Программное обеспечение модульной автоматизации, Управление знаниями, управление процессами, Формирование изображения, обработка изображений распознавание образов, Электронная коммерция, электронные платежи, Электронная подпись


Графические, презентационные, текстовые и иные материалы к проекту

-