Татьяна Смирнова - Производственный потенциал сельского района: состояние и перспективы Страница 3

В то же время производственный потенциал любой территории все-таки своеобразен по своей структуре, составу, народнохозяйственной направленности. И именно этот факт делает актуальным и целесообразным исследование производственного потенциала в территориальном аспекте.

Таким образом, производственный потенциал территории – сложная, многогранная категория. Его содержательная интерпретация возможна лишь в случае изучения всех его составляющих с позиции единой методологии, определения критериев и

показателей их соизмеримой оценки. Только тогда может быть получена адекватная характеристика производственного потенциала определенной территории.

Реализация потенциала территории происходит через ее развитие: «не расход, не исчерпание, а качественное преобразование, переход «из ресурса в ресурс» и получение новых возможностей» [32, с. 7]. В ходе освоения производственного потенциала территории осуществляется различного вида хозяйственная деятельность, результатом (ресурсной трансформацией) которой является повышение потенциала территории, т. е. ее развитие. Следовательно, развитие производственного потенциала служит залогом успешного развития всего потенциала территории.

1.2. Методические подходы к оценке производственного потенциала территории

В рамках существующих подходов к оценке производственного потенциала территории можно выделить три группы методов:

1) экономико-математические методы;

2) методы факторного анализа;

3) методы экспертных оценок.

В группу экономико-математических методов входят [18]: корреляционный и дисперсионный анализ, методы оптимизации и математического моделирования, различные методы межотраслевого баланса.

Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволяет выявить наиболее важные признаки-факторы, действующие на эффективность производства, и количественно оценить степень их влияния на результат как по отдельности, так и в совокупности. При данном методе изучаются относительные возможности хозяйств путем сравнения нормативного выхода продукции, соответствующего данной ресурсообеспеченности при среднем уровне использования ресурсов.

С помощью многофакторных уравнений регрессии можно получить характеристику территории с нескольких сторон.

Во-первых, при расчете производственного потенциала выявляются в одном комплексном интегрированном показателе объективные условия хозяйствования и обеспеченность территории производственными ресурсами. Возникает дополнительная возможность сопоставить отдельные территории по уровню потенциала и таким образом получить комплексное представление о производственных возможностях той или иной территории.

Во-вторых, с помощью уравнений регрессии по отклонению фактического и потенциального результатов можно получить более четкое представление об эффективности использования каждой территорией ее производственного потенциала.

На предварительном этапе расчета производственного потенциала необходимо определить результативный и факторный признаки. Производственный потенциал отражает объективные возможности территории по производству продукции, поэтому в основу его определения должна быть положена производственная функция, отражающая зависимость производства продукции от величины затраченных ресурсов.

В качестве результативного признака (Y) могут быть использованы показатели валовой или товарной продукции, а факторами, определяющими значение результативного показателя, должны быть объемы ресурсов (трудовые, земельные, основные производственные фонды, материальные оборотные фонды) и уровни интенсивности их использования.

Для регистрации факта наличия взаимосвязи между факторными и результативными показателями определяется коэффициент корреляции. В зависимости от того, как много элементов используется в качестве независимых факторов, рассчитывается парный коэффициент корреляции или коэффициент множественной корреляции (регрессии). Имеется также возможность рассчитать коэффициент детерминации, который позволяет судить о качестве построенной модели.

Вид полученной производственной функции зависит от формы связи между факторными и результативными показателями. При наличии линейной связи в двухфакторной модели

уравнение зависимости представляет собой уравнение прямой функции типа: y = a + bx. При наличии нескольких независимых факторов производственная функция может быть представлена в виде линейной функции: y = a + b1x1 +b2x2…+ bnxn.

После построения производственной функции рассчитывается уровень производственного потенциала при среднем уровне использования ресурсной базы по изучаемой совокупности территорий путем подстановки фактических значений обеспеченности ресурсами каждого хозяйства в производственную функцию.

На следующем этапе полученный показатель производственного потенциала сравнивается с фактическим уровнем результативного показателя. Рассчитанный таким образом показатель и отражает эффективность использования производственного потенциала на данной территории.

Факторный анализ необходим, когда исследователь имеет дело с огромным числом различного рода показателей. Суть метода заключается в составлении укрупненных групп, состоящих из близких по смыслу показателей и называемых факторами. Дальнейшая работа ведется не с каждым показателем в отдельности, а с укрупненной группой – фактором [44].

Ранжирование проводится с использованием статистических данных, отражающих ситуацию на рассматриваемой территории. Кроме того, факторный метод предполагает учет взаимодействия многих факторов-ресурсов, а также дифференцированный подход к различным уровням экономики.

Разбить изучаемую совокупность объектов на группы сходных (в том или ином смысле) объектов позволяет метод кластерного анализа [9].

Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются агломеративными (объединительными) – процесс начинается с создания элементарных кластеров, каждый из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения (одной точки), а при каждом последующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один. Графическое изображение процесса объединения кластеров может быть получено с помощью дендрограммы – дерева объединения кластеров. Агломеративные методы кластерного анализа целесообразно использовать при классификации исследуемой совокупности объектов по факторным показателям.

Другие методы кластерного анализа называются дивизивными – они пытаются «разбить» объекты непосредственно на кластеры. Эти методы являются наиболее осмысленными при классификации по результирующим показателям. В этом случае, как правило, классы определяются из содержательных соображений и задача классификации заключается в отнесении конкретных объектов к тому или иному классу.

Кластерный подход позволяет учитывать взаимосвязи и взаимозависимости между объектами, обеспечивать высокий уровень их конкурентоспособности за счет координации, эффекта охвата и диффузии. Органам власти данный подход предоставляет возможность спрогнозировать результаты и эффективность мероприятий, направленных на развитие кластера.

Достаточно распространенным методом является метод экспертных оценок. Главное его преимущество перед другими методами заключается в том, что эксперт может пользоваться не только информацией, основанной на статистических временных показателях, но и нерегулярной, разовой информацией сугубо качественного характера, т. е. метод основан на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития определенного предприятия, территории и т. д.

Оценки экспертов субъективны, на них оказывают влияние разнообразные факторы, что приводит к различиям в интерпретации одних и тех же экономических индикаторов и явлений. В зависимости от присвоенного экспертами весового коэффициента тот или иной блок показателей становится более или менее важным по сравнению с остальными. Для получения более точного результата в этом случае могут использоваться два способа: вариант равной компетенции и вариант самооценки, когда эксперт по каждому вопросу оценивает свою компетенцию.

Во втором случае выводы и оценки каждого эксперта при составлении коллективного мнения взвешиваются по коэффициентам компетентности, указанным им.

Методики факторного анализа и экспертных оценок позволяют ранжировать объекты, т. е. объединять в группы со сходными условиями деятельности. В результате этой процедуры составляется рейтинг, то есть линейный ряд объектов, в котором по сочетанию выбранных признаков они располагаются на равном расстоянии друг от друга. Каждому из объектов присваивается номер (ранг), соответствующий его месту в общем ряду. Наиболее предпочтительному объекту обычно присваивается первый ранг. На основе рейтингов и абсолютных значений показателей осуществляется группировка объектов.