Важное в информационном обеспечении производства

Владение и использование информации о результативности производства и каждого осуществляемого мероприятия, потенциале ресурсной базы предприятия, о потерях, текущих и перспективных резервах повышения эффективности производства в отраслях, на производственных участках переводят организацию производства и управления с поля принципа «что получится» на поле постоянного выбора эффективных вариантов и постоянного контроля за ходом осуществления запланированных мероприятий, анализа фактической эффективности, оценки резервов и потерь, чтобы своевременно внести обоснованные корректировки в мероприятия на следующем производственном цикле. Достоверная информация анализа устраняет возникающую неопределенность в ответе на вопрос: чем объясняются полученные результаты и эффективность производства независимо от того, соответствуют они или не соответствуют ожиданиям?

В то же время достоверность информации зависит от применяемых методов и показателей, соответствия их содержанию анализируемого вопроса и поставленной цели. В условиях многофакторности, многофункциональности производства в сельхозпредприятиях и многомерности промежуточных и конечных показателей, характеризующих результаты производства, весомым достижением научного исследования считается определение эффективности каждого конкретного мероприятия, использования каждого ресурса, фактора производства, в реальности составляющих свои части в общем результате и эффективности работы сельхозпредприятий. Выделение из общего результата той его части, которую с высокой вероятностью можно отнести к эффекту конкретного ресурса, мероприятия является в методическом плане сложной научной и практической задачей, решение которой связано с построением сложных математических конструкций, в которых моделируются существующие в реальности взаимодействия факторов, ресурсов, структур и обеспечивается очищение каждой составляющей от этого взаимодействия для получения чистого эффекта фактора, ресурса. При достижении такого уровня конкретизируются объясняющие результат факторы и ограничивается пространство возможных вариантов обоснования резервов производства и повышения эффективности.

Многолетняя практика и наука определили систему показателей эффективности производства и его интенсификации в сельхозпредприятиях. Система показателей всесторонне характеризует экономическую, производственную (технико-технологическую), социально-экономическую и эколого-экономическую эффективность, фиксируя их состояние в конкретном году, периоде. В числе показателей важное место отведено эффективности использования ресурсов (сельхозземель, рабочей силы, основных и оборотных средств), которая из-за отсутствия новых методик продолжает рассчитываться по упрощенной схеме — отношению результата (валовой и чистой прибыли, денежной выручки, валового дохода, валовой продукции) к соответствующему ресурсу, словно только анализируемый ресурс обеспечил получение результата. В таком подходе приоритет отдается влиянию комплекса факторов и их взаимодействию, но нельзя определить эффекты использования каждого в отдельности ресурса, фактора, что имеет важное значение для анализа и принятия управленческих решений. Проведенные исследования показали, что в этом отношении определенными возможностями обладает метод корреляционно-регрессионного анализа экономики.

Суть интерпретации корреляционно-регрессионного анализа содержится в особенностях самого метода анализа, базы данных, необходимых для расчета параметров, и оценке содержания полученных количественных характеристик. Главная особенность метода заключается в том, что предусматривается проверка расчетных параметров на достоверность оснований тому, чтобы эти параметры можно применять в выводах и управленческих решениях. Такая достаточность оснований устанавливается по соответствующим критериям достоверности, оценкам ошибок в расчете параметров при разных, оправданных потребностью практики уровнях значимости критериальных показателей, что при использовании достоверной информации позволит оценивать достоверность выводов. Минимальный объем совокупности равен количеству факторов плюс одно предприятие. Рекомендуемый объем должен составлять не менее 20−30 предприятий.

Если учесть цель применения корреляционно-регрессионного анализа (определить влияние каждого фактора на результатный показатель), то возникает мысль, что потребность в оценке влияния факторов существует на разных уровнях: предприятия, холдинга, района, области и республики, включающих разное количество предприятий. На каждом уровне существуют свои тенденции, а средние величины, отражающие каждый уровень, могут существенно различаться, что вполне естественно. Дифференциация показателей влияния факторов на результат по предприятиям в сельском хозяйстве в сочетании со средними показателями по совокупности, обобщающими эту дифференциацию, на наш взгляд, имеет большее практическое значение перед поиском однородной представительной совокупности для определения так называемых закономерных причинно-следственных зависимостей.

Для принятия управленческих решений совокупности не выбирают и не отбирают. Они представляют собой конкретные территории, объединяющие известное и определенное сферой управления количество субъектов хозяйствования со сложившимся общественным разделением труда и специализацией производства, конкретными производственными связями и отношениями. Наиболее часто экономическая общность территории усиливается едиными целями развития и даже особенностями в распределении ресурсов, очередности и предпочтениях. Территория совокупности поэтому замыкается на административных районах, региональных образованиях. Информация по анализу своего региона скорее воспринимается как факт, нежели привнесенная в результате анализа других районов, образований. Такое преимущество, объясняющее полнотой учета особенности организации и эффективности производства, с другой стороны, может сопровождаться возникновением причин, приводящих к появлению нестандартных случаев и затруднений в экономической интерпретации результатов корреляционно-регрессионного анализа для обоснования мероприятий. Появлению нестандартных случаев при соблюдении условий общности территории и экономических задач входящих сельхозпредприятий, видимо, присуща большая частота и вероятность по сравнению с классическим отбором выборки по всем законам выборочного формирования представительной совокупности. Но в настоящее время при ориентации экономики на инновационный путь развития приоритет должен отдаваться практике, а теоретическая статистика должна находить ответ на запросы практики, как представляется, формируя тем самым новое направление развития статистической науки.

В экономических исследованиях наибольшее применение получили корреляционно-регрессионные модели линейной формы связи факторов и результата. Причин тому, что из многочисленных форм, известных науке, в анализе отдается предпочтение линейной, немало. Во-первых, линейные формы связи как бы воспроизводят действующую практику планирования и анализа. Во-вторых, получаем доступную к пониманию, восприятию и использованию информацию, позволяющую исследовать процесс формирования производственного результата. В-третьих, через линейные формы связи рассчитываются параметры простейших криволинейных форм связи (параболы, гиперболы, степенной и показательной функций). В формулах криволинейных форм связи восприятие параметров намного усложняется по содержанию до абстрактных коэффициентов, которые неизвестно как применять в объяснении причин изменения результата и обосновании резервов производства, чтобы включить их в программу действий на конкретную перспективу. На уровне сельхозпредприятий последнее имеет важное практическое значение, поскольку для реализации проектов и мероприятий необходимы конкретные дополнительные ресурсы долговременного и кратковременного использования. Ошибки аппроксимации реальных причинно-следственных связей в линейную форму (есть основания предполагать) не выходят за пределы вероятностного характера сельхозпроизводства по причине существенной зависимости результатов от климатического и биологического факторов. При том линейная форма связи кусочно может изменяться по уровню и направлению в зависимости от концентрации ресурсов и соотношения их по видам.

Многофакторная корреляционно-регрессионная модель линейной формы связи имеет вид:

(1).

где — среднее значение результатного показателя по совокупности сельхозпредприятий; за результат принимается показатель, который следует из постановки задачи корреляционно-регрессионного анализа (например, в анализе влияния основных факторов производства за результат могут применяться валовая, чистая прибыль, валовой доход, денежная выручка, валовая продукция); - постоянная величина (по-другому, свободный член), в некоторых случаях выражает часть среднего результата, которая обусловлена влиянием не учтенных в модели факторов, в других — это, как считают некоторые авторы, абстрактная величина, выражающая степень сдвига многомерной плоскости по отношению к началу координат, обеспечивающая максимальное приближение к разбросу результатных показателей; - средние величины факторов, которые обеспечивают образование среднего результата по совокупности; - коэффициенты регрессии при переменных (факторах), которые показывают на сколько единиц результатного показателя изменяется результат при изменении соответствующего фактора на единицу измерения.

Алгоритм корреляционно-регрессионного анализа предусматривает расчеты по совокупности постоянной величины, коэффициентов регрессии, коэффициентов множественной корреляции и детерминации, F-критерия (Фишера), при необходимости оценок ошибок каждого параметра и другие, которые в совокупности подтверждают тесноту (силу) связи факторов с результатным показателем.

На стадии экономической интерпретации параметров регрессионного уравнения формируется содержательное восприятие их в соответствии с поставленной целью анализа. Абстрактные безразмерные числа при соединении с принятыми единицами измерения переменных (факторов) и результатного показателя приобретают вполне конкретный содержательный смысл, позволяющий получать ответ на поставленные в цели вопросы по анализируемому экономическому процессу, описанному в элементах уравнения, , и. А вообще на момент завершения расчетов полная характеристика экономического процесса и совокупности описывается системой показателей: названия результата и учитываемых в анализе факторов, описывающих цель анализа; средние значения по совокупности результатного и факторных признаков (,, ,…,); колеблемости по предприятиям результата и факторов с помощью показателей размаха колебаний от минимального до максимального значений, среднеквадратических отклонений и коэффициентов вариации (,, ,); постоянная величина (свободный член), коэффициенты регрессии (,) и статистические показатели, характеризующие качество уравнения (R, R², F).

В экономической литературе в разное время высказывались неоднозначные мнения по части содержания свободного члена и коэффициентов регрессии уравнений. Наблюдалось большее внимание к методу как инструменту анализа и меньшее внимание к полученным результатам и практическому применению их для принятия управленческих решений. Интерпретация чаще всего ограничивалась определением содержательных оценок путем раскрытия единиц измерения постоянной величины, коэффициентов регрессии по единицам измерения результатного признака и факторов с учетом знаков и знака положительной динамики результатного показателя. Относительно свободного члена линейного уравнения есть мнение, что свободный член не имеет элементарной интерпретации. Он может иметь только в том случае, если нулевые значения всех факторов в многофакторном уравнении регрессии входят в область существования уравнения и совокупности [6, с. 158]. В уравнении (1) при нулевых значениях факторов свободный член всегда равен среднему по совокупности результата (), что возможно лишь в самом невероятном случае — в состав факторов включены те, которые не имеют никакого отношения к изучаемому экономическому процессу. Но этого случая достаточно для того, чтобы свободный член интерпретировать как некую часть результата в принятом показателе. Совпадение знаков результатного показателя и свободного члена линейного регрессионного уравнения свидетельствует о наличии в уравнении неучтенных факторов, которые оказывают положительное влияние на результат. Оценки основных факторов могут быть занижены в зависимости от соотношения результата и величины свободного члена. В случае несовпадения знаков результата и свободного члена наблюдается противоположная ситуация: неучтенные факторы оказывают негативное влияние на экономический процесс, и оценки основных факторов могут оказаться завышенными, но таким образом, что суммарное влияние этих факторов в сумме с величиной свободного члена выводит на средний результат по совокупности предприятий.

Интерпретация коэффициентов регрессии более однозначна по содержанию (характеризует в абсолютном выражении степень влияния каждого на результат) и менее однозначна по величине, что, как было выше показано, зависит от величины свободного члена линейного уравнения и соотношения его со средним результатом. При разной определенности содержательных и количественных характеристик факторов вместе с тем между ними существует диалектическая взаимосвязь, в некоторой части аналогичная связи между количеством и качеством. По величине влияния фактора на результат можно говорить о содержании и соответствии его содержанию экономического показателя, относящегося к рассматриваемому фактору. Известный статистик О. П. Крастинь в свое время считал, что обе характеристики зависят от количества включаемых в анализ факторов. Коэффициент парной линейной регрессии отражает условие влияния (или условную эффективность) фактора только потому, что в сельском хозяйстве один фактор не может определять результат производства. Чистое влияние фактора, по мнению автора, выражал бы коэффициент регрессии при условии, что в уравнение регрессии были бы включены все факторы. Поскольку это невозможно, то коэффициенты выражают условно-чистое влияние факторов. На наш взгляд, интересна высказанная мысль о том, что для возможно широкого применения коэффициентов регрессии на практике следует стремиться к тому, чтобы экономическая интерпретация их была ближе к интерпретации общеизвестных и широко применяемых в экономике показателей [6]. Правда, пожелание одностороннее, на деле же, как было показано в постановочной части статьи, в этом вопросе следует придерживаться встречного движения в смысле одновременного совершенствования показателей экономической эффективности производства и статистических методов анализа, прогноза.

Таким образом, из сказанного можно сделать выводы, которые подтверждаются многолетними исследованиями.

• 1. Свободный член в корреляционно-регрессионных уравнениях линейной формы связи играет балансирующую роль между средним значением результатного показателя и предельной частью, выражающей суммарное влияние факторов на результат. По содержанию он определяется содержанием результатного показателя. Если провести аналогию алгоритма расчета свободной величины с решением системы n уравнений с m неизвестными (n=2m), то свободный член в формуле (1) выражает общий остаток, который получается при подстановке в каждое уравнение значений переменных.
• 2. В исследованиях коэффициенты регрессии (a₁, a₂, …, a_m), формально выражающие степень изменения результата Y при изменении каждой переменной (фактора), на деле интерпретируются как показатели эффективности использования каждого фактора на уровне средней по совокупности, которые в подсовокупностях, группах могут принимать другие значения, характеризуя ситуацию в соответствующей подсовокупности, группе. Поскольку a_j в интерпретации является показателем эффективности, то соединение коэффициента регрессии с соответствующей переменной (a₁x₁, a₂x₂, …, a_mx_m) выводит на определение эффекта (вклада) каждого фактора, составляющего конкретную часть результата. В экономическом анализе эта процедура по содержанию подобна описанию процесса формирования результата по факторам и объяснению различий эффектов каждого фактора между группами и предприятиями.
• 3. В корреляционно-регрессионном анализе коэффициенты регрессии можно считать показателями эффективности использования факторов (ресурсов) лишь в том случае, когда в регрессионное уравнение включены все основные факторы, обусловливающие анализируемый экономический процесс. Включение всех основных факторов по теории минимизирует величину свободного члена. Все параметры анализа характеризуют совокупность на уровне средних по этой и только этой совокупности.
• 4. При включении в линейное регрессионное уравнение всех основных факторов, воспринимаемых как цельную систему, реализуется системный подход, который учитывает не только некое изолированное влияние каждого фактора на результат, но и мультипликативные взаимодействия между факторами по формированию результата, а также распределяет этот эффект взаимодействия, видимо, в соответствии со сложившимися пропорциями между факторами.
• 5. В анализируемой совокупности предприятий на уровне средних формируется структура факторов, рассчитываемая при измерении факторов в одних единицах (например, стоимостных) или абстрактно воображаемая при разных единицах измерения факторов, но реально существующая в многомерных сочетаниях и соотношениях. И эта усредненная структура факторов, обеспечивающая функционирование предприятий, с некоторым люфтом исключает безмерное взаимозамещение одних факторов другими, что, на первый взгляд, следует из корреляционно-регрессионного уравнения. Системный подход и поддержание функционирующих структур факторов составляют методическое преимущество корреляционно-регрессионного анализа экономики сельхозпредприятий.