СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОСИСТЕМ РОССИИ: ТЕНДЕНЦИИ И МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат- Ученая степень
- доктора экономических наук
- Автор
- Кутенков, Рудольф Петрович
- Место защиты
- Саратов
- Год
- 2003
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.05
Автореферат диссертации по теме "СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОСИСТЕМ РОССИИ: ТЕНДЕНЦИИ И МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ"
На правах рукописи
КУТЕНКОВ РУДОЛЬФ ПЕТРОВИЧ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ АГРОСИСТЕМ РОССИИ: ТЕНДЕНЦИИ И МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ
Специальности: 08.00.05 - Экономика и управление народным
хозяйством: 5 - региональная экономика 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
Саратов-2003
Работа выполнена в секторе математических методов анализа данных Института аграрных проблем Российской академии наук
Научный консультант: доктор экономических наук, профессор
Блинова Татьяна Викторовна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Мхитарян Владимир Сергеевич
доктор экономических наук Андрющенко Сергей Анатольевич
доктор экономических наук, профессор Бочаров Евгений Петрович
Ведущая организация: Саратовский государственный технический
университет
Защита диссертации состоится 02 июля 2003 года в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 002.033.01 в Институте аграрных проблем Российской академии наук по адресу: 410600, г. Саратов, ул. Московская, 94, зал заседаний.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института аграрных проблем РАН.
Автореферат разослан 01 V- я 2003 г.
Ученый секретарь диссгрт^ци >нного совета, кандидат экономических наук, доцент
Ю.И.Трубицын
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Динамика социально-экономического развития России на современном этапе определяется взаимодействием трех одновременно протекающих процессов: распада экономических структур и отношений, присущих административно-командной системе, создания институтов и инфраструктуры рыночной экономики, перехода к новой модели хозяйствования. Последняя, наиболее полно представленная в экономиках развитых стран, определяется спецификой перехода к новому технологическому укладу, характеризуется сочетанием различных масштабов производства (крупнейшего, крупного, среднего и малого) и имеет целью удовлетворение дифференцированных потребностей.
В сложившихся условиях существенно меняется роль всех участвующих в воспроизводственном процессе экономических субъектов, включая государство, отрасли, регионы (субъекты Российской Федерации), предприятия. Роль регионов в экономическом пространстве современной России стала существенно выше и многофункциональней по сравнению с дореформенным периодом. Это связано с трансформациями социально-экономической и политической структуры России в последние десятилетия. В процессе реформ ослабла экономическая и политическая роль Центра. Сведено до минимума централизованное планирование, а вместе с ним и инвестирование, обеспечивающее сбалансированное развитие отраслей и территорий. Межрегиональные экономические взаимодействия значительно ослаблены, а некоторые просто перестали существовать. Ухудшилось качество единой магистральной инфраструктуры. Как следствие - падение межрегионального обмена.
Регионы получили возможность напрямую выходить на мировые товарные и финансовые рынки, что привело к существенной дифференциации их экономик. В законодательном плане осуществлялся реальный переход к системе федерализма. Вследствие столь масштабных трансформаций современный субъект РФ при выборе экономической политики имеет возможность руководствоваться собственными стратегиями, не согласованными с федеральными целями. Отмеченные обстоятельства существенно осложняют решение задач, связанных с управлением экономикой страны как системой взаимодействующих экономик регионов и с теоретическим обоснованием предлагаемых решений.
Принципы управления региональными агросистемами, а также используемые при их разработке методы и подходы, должны учитывать особенности, связанные с экономико-географическими, социальными и другими различиями регионов, сложившимися условиями и направления™ производства. Это делает актуальным решение задач, связанных с разработкой классификаций, анализом тенденций и перспектив развития региональных агросистем, а также с созданием информационно-аналитического аппарата подобных исследований.
Степень научной разработанности темы исследования. Актуальность и многоаспектность проблем управления агросистемами как субъектами региональной экономики обусловили интерес к ним -многих ученых. Общая методо-
т11в
логия исследований, определяемая основными концепциями региональной экономики и особенностями трансформационных процессов в современной России, представлена в работах академиков и чл.-корр. РАН A.A. Анфиногентовой, А.Г. Гранберга, В.В .Ивантера, Д.С. Львова, В.И. Маевского, А.Д. Некипелова, докторов экономических наук С.А, Андрюшенко, Г.В. Блиновой, A.B. Голубе-ва, Ю.В. Гусарова, P.M. Нуреева, Т.И. Трубициной и других ведущих российских экономистов. Теоретический анализ проблем классификации регионов и пространственных трансформаций в российской экономике содержится в трудах А.Г. Гранберга, П.А. Минакира, С.А. Айвазяна, Н.Д. Малгрусова и других исследователей. Подобные исследования ведутся в ЦЭМИ РАН, ИЭ и ОПП СО РАН, Институте экономических исследований ДО РАН, Институте экономики переходного периода и других научных учреждениях. Инструментарий подобных исследований базируется на междисциплинарном подходе, использовании эконометрическнх моделей и статистических методов. Разработаны информационные основы регионального социально-экономического мониторинга (А.Е. Когут, В.Е, Рохчин)- Теоретические результаты доведены до практической реализации (С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян и др.) применительно к отдельным региональным подсистемам. Проведена систематизация построенных классификаций (Б. Бутс, С. Дробышевский, О. Мальгинов и др.).
Развитый в региональных исследованиях информационно-аналитический аппарат не нашел к настоящему времени достаточного отражения в решении задач, связанных с развитием региональных агросистем, хотя необходимость его широкого применения научно обоснована, например, в трудах академика РАСХН Э.Н. Крылатых и материалах научных конференций и симпозиумов, регулярно проводимых Всероссийским институтом аграрных проблем и информатики. Большинство используемых моделей являются балансовыми, ти-пологизации строятся применительно к отдельным подсистемам региональных агропродовольственных комплексов (А. Алтухов, A.B. Корбут, A.C. Савченко и др.). Как следствие, результаты анализа проблем развития агросистем в работах ведущих ученых-аграрников Э.Н. Крылатых, A.B. Петрикова, И.Г. Ушаче-ва, А.А.Шутькова и др. иллюстрируются, в основном, материалами мониторинга и монографических исследований. При этом обширные базы данных, поддерживающиеся в Госкомстате и Минсельхозе РФ, не находят широкого применения из-за отсутствия необходимых инструментальных средств анализа.
Недостаточная разработанность на современном этапе подходов и концепций для решения очерченных проблем явилась основой для выбора темы диссертационного исследования.
Цели и задачи исследования. Цель исследования состоит в разработке теоретических основ и инструментальных средств анализа тенденций социально-экономического развитая агросистем регионов России в условиях трансформирующейся экономики и выработке рекомецааций по повышению эффективности управления агросистемамн.
Дня достижения этой цели в работе ставились следующие задачи:
- уточнение экономической сущности и региональных особенностей
трансформационных процессов в агроэкономике;
- разработка основных принципов нового подхода к анализу тенденций развития агросистем как сложных социально-экономических объекте» с использованием многомерной классификации и экономико-математического моделирования;
- обоснование типообразующей специфики региональных агросистем и выбор адекватного информационного описания;
- построение динамических классификаций, выявление основных типологических групп региональных агросистем и присущих им тенденций развития;
- выявление факторов и механизмов развития агросистем в условиях современной экономической реальности, с учетом установленных тенденций и зависимостей;
- определение экспериментальной базы для отработки экономических механизмов управления региональными агроенстшами;
развитие математического аппарата и инструментальных средств для автоматизации анализа тенденций с целью оптимизации управления социально-экономическим развитием агросистем.
- Объект исследования - агросистемы регионов РФ, динамика и взаимосвязи параметров их социально-экономического развития.
Предмет исследования - методологические и методические проблемы анализа развития агросистем как объектов управления.
Теоретической и методологической основой исследования являются современные концепции и представления теорий переходной и региональной экономики, работы отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономической трансформации аграрной реформы, регулирования развития агропродовольственвдго комплекса, по количественным и качественным методам анализа, информационным технологиям. В процессе исследования применялись следующие метода: абстрактно-логический, монографический, экономико-статистический, нормативный, экономико-математического моделирования, а также другие методы сравнительного экономического анализа. Ряд результатов получен с использованием социологических методов. Логика работы определялась системным подходом, обеспечившим комплексность исследования. Информационную базу исследования составили законодательные акты центральных органов власти РФ, материалы монографий, статей в научной периодике, научных и научно-практических конференций и семинаров различного уровня, а также материалы, размешенные на Web-страницах ведущих научных учреждений в сети Internet. Эмпирическая база исследования включала материалы Госкомстата и Минсельхоза России, результаты социологических исследований ИАгП РАН, информационные ресурсы сети Internet. Расчеты проведены с помощью программного обеспечения и информационных технологий банка данных «АПК регионов РФ», функционирующего в ИАгП РАН.
Научная новизне диссертационного исследования определяется авторской концепцией анализа агросистем регионов России как сложных многомер-
ных социально-экономических объектов управления. Предложен комплексный подход, состоящий в разработке теоретических основ анализа, создании и адаптация математического аппарата, информационного обеспечения и инструментальных средств. С использованием разработанного инструментария определены основные факторы развития агросистем и конкретные регионы, которые могут использоваться в качестве экспериментальной базы для отработки механизмов управления и инноваций.
К основным результатам, полученным лично автором, относятся следующие.
По специальности 03.00.05 — Экономика и управление народным хозяйством: региональная экономика:
1.Дано теоретическое обоснование и предложен методический инструментарий оценки функционирования агросистем регионов с учетом реакций на изменение национальных макроэкономических параметров и институциональных условий. Определены основные различия в степени инерционности структурных элементов агросистем, что позволило разработать систему показателей, характеризующих динамику основных социально-экономических процессов в АПК регионов.
2. Разработана принципиальная схема построения информационного описания региональных агросистем как сложных социально-экономических, объектов. Определены типообразующая специфика региональных агросистем и отражающие ее наборы показателей. Выделены и описаны ключевые блоки предложенной схемы.
3.Предложен новый (с учетом специфики исследуемых объектов) подход к анализу тенденций развития агросистем, основанный на методах агрегирования показателей, построения математических зависимостей между ними и многофакторной классификации объектов. Его использование способствует существенному снижению размерности пространства типообразующих признаков и упрощению решения задач классификации и анализа тенденций.
4. Сформулированы теоретические принципы и определены агрегированные характеристики комплексного описания региональных агросистем на макроуровне. Построенные с использованием формализованного математического аппарата, эти характеристики допускают естественную интерпретацию в терминах масштаба и структуры и обладают достаточно высокой разрешающей способностью для каждой группы показателей исходного описания.
5.Разработаны авторские классификации региональных агросистем по различным тилообразующим основаниям, характеризующим уровни ресурсной обеспеченности производства, его структуру, потребление, демографический потенциал н занятость сельского населения. Исследованы траектории агросистем в пространстве классификаций. Достигнутое качество разделения типологических групп подтвердило продуктивность предложенных подходов.
6.Разработана методика оценки и проведен комплексный анализ региональных агросистем на основе использования таких индикаторов, как адаптивный потенциал, покупательная способность населения, обеспеченность региона
собственным продовольствием, перспективы межрегионального обмена, инвестиционная привлекательность региона. Определены приоритеты региональной политики, направленной на повышение эффективности АПК.
По специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
7. Выполнена разработка нового инструментального средства «Банк данных АПК регионов РФ», основанного на сочетании системного информационного описания объектов и современных возможностей анализа. Пользовательский интерфейс обеспечивает диалоговый доступ к информации и обработку данных в собственной операционной среде, в том числе средствами пакетов проблемно-ориентированных программ (картографирование, статистический анализ, моделирование).
8.Построена модель и выполнен прикладной экономический анализ воспроизводственной цепочки продуктового подкомплекса региона в сочетании с прогнозом демографической структуры, оценкой потребления, экстраполяцией временных рядов и распределений. Развит математический аппарат исследования АПК региона за счет адаптации существующих методов и разработки новых подходов.
9. Предложено новое методическое обоснование определения объектов выборки социологического исследования, ее реализации средствами банка данных с использованием методов планирования эксперимента.
10. Предложена система мер, направленных на развитие информационного обеспечения и средств поддержки принятия решений для оптимизации управления региональными агросистемами. Определены основные направления доработки законодательной базы для правового регулирования отношений, связанных с производством информации, формированием информационных ресурсов, получением и потреблением информации. С целью определения принципов финансирования разработок выделены основные блоки информации с привязкой к реальным потребителям и потенциальным инвесторам. Обоснована целесообразность технического обеспечения с учетом корпоративных интересов участников информационного взаимодействия при широком применении процедур лизинга вычислительной техники.
Теоретическая и практическая значимость работы. Научные положения, выдвинутые и обоснованные в диссертации, развивают теорию и методологию анализа закономерностей социально-экономического развития агроси-стем регионов Российской Федерации как объектов управления и оптимизации в условиях переходной экономики. Использование результатов проведенного анализа в практике управления будет способствовать усилению адресности и целевой ориентации при разработке механизмов экономического регулирования в агросистемах, при обосновании мер государственной поддержки аграрного производства и сельских территорий. Разработанные инструментальные средства позволяют автоматизировать основные этапы решения отмеченных задач, обеспечивают информационно-аналитическую поддержку и способствуют повышению эффективности управления. Технологические, технические,
алгоритмические и программные решения, достигнутые в процессе разработки, имеют достаточно универсальный характер и могут тиражироваться при создании систем информационно-аналитической поддержки в других отраслях региональной экономики.
Отдельные теоретические и методические положения диссертационной работы, связанные с созданием систем информационно-аналитической поддержки и автоматизированной классификации социально-экономических объектов, использованы в процессе преподавания предметов «Информационные технологии в кадровой и социологической работе», «Методология и методика социологического исследования» в Саратовском государственном социально-экономическом университете.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования изложены в докладах на международных и всероссийских научно* практичес к их конференциях, семинарах и симпозиумах, в том числе на международных конференциях «Человек - общество - окружающая среда» (Екатеринбург, 2001 г.), «Аграрная экономика и политика: история и современность» (М., 1996 г.), «Экономико-математические методы в АПК: история и перспективы» (М„ 1999 г.), «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции» (М„ 2001 г.; Тарту, 1989 г.), «Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование» (М., 1999 г.), «Программно-алгоригаическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа» (М., 1995 г.), IX российско-французском семинаре «Анализ данных и прикладная статистика» (Саратов, 1998 г.), XIV Европейском конгрессе по социологии села (секция «Современная советская деревня: противоречия н тенденции развития». ФРГ, Гессен, 1990 г.) и других, обсуждены и одобрены на научных сессиях Института аграрных проблем РАН {ИАгП РАН).
Результаты исследования включены в научные доклады ИАгП РАН «Особенности развития региональных агросистем России в 90-е годы» (Отделение экономики РАН, НС РАН по экономическим, социальным и правовым проблемам АПК, 1992 г.), «Социально-экономический механизм реализации аграрной реформы в России (региональный аспект)» (Отделение экономики РАН, Федеральное собрание России, Саратовская областная Дума, 1994 г.), «О продовольственной безопасности России» (Президиум РАН, 1996 г.), «Проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса России» (2000 г.), «Особенности структурных изменений в региональных агропродовольственных системах» (2001г.) и другие, использованы при разработав концепции регулирования развития агропромышленного комплекса (АПК) регионов ассоциации «Большая Волга» (1996 г.). Научные результаты диссертации нашли отражение в отчетах о научно-исследовательской работе сектора математических методов анализа данных ИАгП РАН, выполненных в соответствии с программами фундаментальных исследований Отделения (секции) экономики и Президиума РАН ((Аграрная реформа в России» и «Закономерности развития агропродовольственных систем в переходной экономике».
Работа получила поддержку Российского гуманитарного научного фонда (проекты №№ 96-02-12022а «Локальная сеть для доступа к статистическим, библиографическим и полнотекстовым базам данных» и 99-02-00067а «Экономико-статистический анализ агропродовольственных систем регионов Российской Федерации», руководитель Кутенков Р.П.). Разработанные инструментальные средства (банк данных «АПК регионов РФ») зарегистрированы в Государственном регистре баз данных при Госкомитете РФ по связи и информатизации (регистрационное свидетельство № 5069 от 21 мая 1999 г.).
По результатам исследований автором опубликованы 63 печатные работы общим объемом 161 п.л., в том числе 39 п.л. - лично автора, включая авторскую монографию, разделы в 5 коллективных монографиях, 12 брошюр, 8 работ в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов докторских диссертаций.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, приложения, списка литературы.
Во введении обоснована актуальность темы, определены цель, основные задачи, объект и предмет диссертационного исследования. Сформулирована научная новизна и практическая значимость исследования. Приведены результаты его апробации.
В первой главе раскрыта сущность агроэкономических преобразований девяностых годов в России как объективной основы функционирования и развития региональных агроснстем. С позиций формирования стратегии управления агросистемами проанализированы последствия трансформационных процессов, определяющие направленность тенденций параметров социально-экономического развития исследуемых объектов.
Анализу тенденций посвящены вторая и третья главы диссертации. Во второй главе исследуются математические метода и модели для анализа процессов в агросистемах, методические особенности их применения и адаптации к изучаемым объектам и решаемым задачам. Приводятся результаты моделирования ряда конкретных тенденций и зависимостей. В третьей главе решаются методологические и методические проблемы классификации агроснстем регионов России как сложных многомерных социально-экономических объектов. С использованием методов, рассмотренных во второй главе, строятся динамические классификации региональных агроснстем по различным типообразующим основаниям. Для выявленных типологических групп определяются зависимости, характеризующие особенности развития различных типов агроснстем.
В четвертой главе, с использованием разработанных и изложенных в предшествующих главах методов и подходов, исследуются особенности региональных проявлений общих тенденций развития атросистем с позиций эффективного применения инструментов управления региональной экономикой.
Пятая глава посвящена развитию методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем для анализа социально-экономических процессов в региональных агросистемах. Отдельный раздел содержит описание инструментального средства «Банк данных АПК
регионов РФ», разработанного с использованием изложенных принципов под руководством и при непосредственном участии автора данной диссертации.
В заключении содержатся выводы и предложения, полученные в результате проведенного исследования. В приложении - дополнительные табличные и графические иллюстрации результатов работы.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Недооценка пространственного аспекта становления рыночных механизмов,' институтов, структур выступает одним из важнейших факторов снижения эффективности агроэкономических преобразований. В то же время представляется методологически не оправданным оценивать результаты реформирования только глубиной институциональных преобразований, оставляя без должного внимания производственные и социальные составляющие, поскольку именно они фактически являются индикаторами соответствия результатов реформирования декларированным целям. С учетом целей функционирования региональные агросистемы следует рассматривать как многомерные социально-экономические объекты управления, региональная специфика которых характеризуется набором показателей, объединенных в следующие крупные разделы: Ресурсная обеспеченность и результаты производства в агросистеме. Потребление, доходы и уровень жизни населения региона. Индикаторы глубины институциональных преобразований, их управленческих и социальных последствий.
В диссертационном исследовании в качестве типообразуюших рассматривались характеристики ресурсного потенциала сельскохозяйственного производства, объемы, эффективность и рентабельность производства сельскохозяйственной продукции, доли ее переработки в регионе, обеспеченность регионов собственными продуктами, доли фермерских хозяйств и хозяйств населения в объемах произведенной продукции, характеристики демографической ситуации и занятости населения и др. Каждая из групп содержит (при минимальной детализации) не менее 5-8 исходных показателей, регулярно отслеживаемых Госкомстатом. С учетом этого построение типологий региональных агросистем сводится к решению задачи многофакторной классификации объектов. Её специфика состоит в том, что среди показателей, входящих в каждую группу характеристик агросистемы, обычно имеются взаимообусловленные или скорре-лированные. Примерами могут служить демографические характеристики региона (численность населения в целом, в том числе в трудоспособном возрасте, численность женщин, число родившихся и т. п.), характеристики структуры посевных площадей, отраслевой структуры сельскохозяйственного производства в регионах со сходными почвенно-климатаческими условиями и т. д,
В подобной, типичной для анализа реальных экономических объектов ситуации, весьма продуктивны методы агрегирования (укрупнения) показателей, приводящие к снижению размерности решаемой задачи и, как следствие - к
упрощению анализа н повышению наглядности результатов. Агрегирование может проводиться как исходя из содержательных соображений (например, при расчете условной численности поголовья сельскохозяйственных животных по кормо- или трудозатратам), так и на основе реально сложившихся для изучаемой группы объектов соотношений между исходными показателями, с использованием методов факторного анализа, в частности, метода главных компонент. В последнем случае практическую ценность представляют лишь те агрегированные показатели (факторы), которые допускают содержательную интерпретацию. ' ' ■ ■
С использованием отмеченных методических подходов для каждой из перечисленных групп показателей тнпообразования по материалам статистической отчетности регионов РФ за 1995-1997 годы были построены по две агрегированные характеристики, соответствующие первой й второй главным компонентам. Доля объясняемой дисперсии (D) для каждой группы составляла, как правило, от 60 до 85%, модули факторных нагрузок - в основном от 0,60 до 0,95, что свидетельствует об удовлетворительном качестве агрегирования. Одна из главных компонент представляла линейную комбинацию исходных нормированных показателей с положительными коэффициентами, знаки коэффициентов другой - различные. Это позволило интерпретировать полученные агрегированные факторы соответственно как характеристики масштаба (общего объема, уровня) и структуры (например, специализации) изучаемого процесса при существенном снижении размерности исследуемых объектов.
Классификация атросистем строилась по каждой группе показателей в отдельности, Применялся метод иерархического кластерного анализа Уорда (Ward's method) с использованием при группировке объектов евклидова расстояния. Для целей классификации атросистем этот метод представляется предпочтительным, поскольку позволяет получить наиболее однородные в статистическом смысле кластеры (группы). Последнее обосновано теоретически (вытекает из алгоритма метода), подтверждено модельными расчетами и практикой классификации регионов по различным социально-экономическим основаниям. В качестве типообразующих факторов использованы главные компоненты, описанные выше. Сводные результаты классификации представлены в приложениях к диссертации.
Для оценки динамики развития атросистем целесообразно сопоставить результаты классификации, например, для начала и коти исследуемого периода. С учетом возможной разнонаправленносги изменения исходных показателей необходимы исследование устойчивости главных компонент (ГК), анализ качества разбиения и характеристик полученных типологических групп по сравнению со среднероссийской динамикой. С позиций разработки и реализации аграрной политики в регионах наиболее интересен анализ тенденций развития атросистем во второй половине 90-х годов, поскольку этот период характеризуется усилением адаптации аграрного сектора к новым экономическим условиям и, как следствие, снижением спада производства, повышением эффективности отдельных отраслей.
Расчеты показали, что доли суммарной дисперсии, объясняемые первой и второй главными компонентами в 1999 г., практически не изменились по срав-кениюс 1996 г. (соответствующие различия статистически незначимы). Это свидетельствует об определенной устойчивости моделей агрегирования. В то же время «веса» отдельных исходных показателей (определяемые соответствующими коэффициентами уравнений главных компонент) претерпели изменения. Соответственно изменились и характеристики типологических групп, но их интерпретация осталась прежней; в первой группе объединены регионы, лучшие по значениям типообразуюших показателей, в последних (четвертой — пятой) - регионы с наиболее низкими значениями показателей- Регионы из третьей (иногда четвертой) группы близки к среднероссийскому уровню. В частности, уравнения ГК для объемов производства сельскохозяйственной продукции & 1996 и 1999 г. имеют соответственно вид:
В1 = 0.195х, + О.Н1х2 + 0.193хз + 0,218я,Л 0.226х} + 0.202х^
Вг= — 0-634x1+ 0.475X2 + 0.493х3 - 0.400x4 - 0.201х5 + 0.356x4, 90%,
■ В, = 0.167х1 + 0.Шх2 +0.193x3 + 0.215^+ 0.225x5+ 0,202X4 1 Вг = -0.696х,+0.498х2+ 0.321x^0.329x4-0.128x5+ 0.311X4, 0 = 86%,
где х,, 1 = 1,3 - валовой сбор в хозяйствах всех категорий региона соответственно зерновых и зернобобовых, картофеля, овощей, х* - производство мяса в убойном весе, X}, Хб - производство молока и яиц. Все переменные .центрированы и нормированы стандартным способом. Проверка показала, что собственные числа, соответствующие главным компонентам для 1999 и 1996гг., отличаются несущественно при уровне значимости 0.1. Это позволяет сделать вывод относительно устойчивости моделей, а данные табл. I - проиллюстрировать удовлетворительное качество разделения типологических групп по результатам классификации. > ■
Таблица 1
Характеристики типологических групп по объему производства сельскохозяйственной продукции в 1999 г.
Показатель Группа
1 1а 2 э 4 . 3
Число регионов 9 4 6 12 21 19
Валовой сбор, тыс.
тонн: 1
зерновые . >3300 [00-580 1000-. 100-750 .<400
и зернобобовые 1600
картофель 170-800 «50-1000 400-560 500-970 300-600 Эваченил
овощн ' 180-400 250-550 200-300 200-250 90-200 . показате-
Производство, тыс. лей иске,
тоня: ■вн*гр,4
мясо (а убойной . .100-200 60-115 100-125 50-100 <70
массс) , ■ "
молоко >700 ' 550-950 «№800 350-800 200 500
яйца, млп. шт. >500 >900 *50-в50 400-800 1«М00
Для оценки соответствия результатов производства в агросистема.х имеющимся ресурсам необходимо знание зависимостей результирующих показателей от факториальных. В работе обосновано построение подобных моделей с использованием главных компонент и методов регрессионного анализа, реализующих различные схемы отбора предикторов. Использование моделей позволяет определить региональные агросистемы, характеризующиеся разной степенью использования ресурсов и для каждой подобной группы выявить дефицит ресурсов и другие наиболее критические факторы.
В частности, для показателя интегральной эффективности производства в агросистемах С| (первая главная компонента, агрегирующая исходные показатели урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных) получены зависимости, представленные в табл. 2.
Таблица 2
Регрессионные модели, построенные по трем группам регионов (1-пошаговая, 2- с использованием метода исключения
Группа регионов Модели Примечание
5, Эффективность ниже нормативной по (3.1) 1. С( —0.505" + 0.723*"В! - 0.498*"0, + + 0.527'"01- 0.5б2"Нг, в1 =0.113,1^=0.88 2. С, - -0,646" + 0.720"Л) - 0.908"А1 + + 1.913"*В1 - 0.473"В:~-0.453**0,+ + 0,37К"01- 0.677"Н3, 52 =0.050, К1 = 0.94
1 Соответствует нормативной ). В построенной пошаговой модели остатки коррелируют с зависимой переменной 2. С, = -0.007 + 0,21 Г'А, +0.965 В, -- 0,305*"0, + 0.425***01 - 0,552*"Н1, Б1 =0.078, Л2 =0.98 Исключены 2 региона с остатками > 1г5
Э.Выше нормативной 1.С, = 0.604™-0,838'"0, + 0.434'"0г, Б1 =0,084, К1 = 0,93 2. С, = 0.527"' + 0.124*А| + 0.827"*В! -- 0.516***С, + 0,422 ""Оз - 0.525*"Н,, Б2 =0.035, ^ = 0.97 При построен» н моделей исключены 2 региона с остатками > 1 н 1 с остатком < 1
'Буквами обозначены главные компоненты соответственно для показателей ресурсного потенциала (А; - суммарные ресурсы сельскохозяйственного производства, А, - соотношение экстенсивной и интенсивной составляющих ресурса); объемов производства (В), вклада частных хозяйств в общий объем сельскохозяйственного производства <0, - суммарный вклад. Ог - специализация); демографического потепциача я занятости сельского населения (Нг - интегрирует общую численность сельского населения региона, численность занятых сельскохозяйственным производством н особенности миграционного прироста трудоспособного населения). К1- соответственно остаточная дисперсия модели н коэффициент множественной детерминации. Одной, двумя н тремя звездочка' ми помечены коэффициенты, статистически значимые соответственно на 10, 5 и 1% уровнях значимости.
Сопоставление моделей показывает, что информативными факторами, общими для всех групп регионов, остаются В!, 0[, С2> Н2. При переходе от худших групп (с эффективностью ниже расчетной) к лучшим в однотипных моде-
лях снижается эффект от В], влияние прочих нз перечисленных факторов более стабильно. В числе других факторов, выявленных с помощью метода исключения - характеристики ресурсного потенциала (А(, Аг) и структуры производимой продукции (В2). Наибольшее влияние этих факторов отмечено в группе регионов с эффективностью ниже нормативной. При этом влияние факторов В2 и б* в известной степени компенсируется. Другая отличительная особенность моделей - увеличение свободного члена при переходе от худшей к лучшим группам. Это свидетельствует о наличии факторов, влияющих на эффективность (связанных, например, с уровнем организации производства) и не включенных в модель. Дальнейший анализ показал, что низкая урожайность и продуктивность в агросистемах, отнесенных к худшим четвертой и пятой группам, объясняется, в частности, недостаточным использованием имеющегося потенциала. Агросистемы с эффективностью выше расчетной более полно представлены в первых трех группах. Аналогичные соотношения и выводы получены для показателей рентабельности. Полученные результаты позволяют дифференцировать направленность агроэкономических преобразований с учетом построенных типологических групп.
Сопоставление классификаций, построенных на основе описанных методологических и методических подходов позволяет построить итоговую типологию агросистем и определить объекты, репрезентирующие определенные тенденции. В частности, агросистемы с динамикой основных показателей, превышающей среднероссийскую (тайл. 3, рис. 1), могут рассматриваться как перспективные для инноваций и отработки экономических механизмов подъема производства.
Таблица 3
Регионы РФ с динамикой основных экономических показателей селъхозпроизводства в 1996 -1999 гг. выше среднероссийской
Федеральный округ Регионы
Северо-Западный Области: Ленинградская, Вологодская. Республика Карелия.
Центральный Тамбовская область.
Приволжский Области: Самарская, Оренбургская, Пермская*, Кировская, Республика Мордовия.
Южный Краснодарский край'. Области: Ростовская; Астраханская. Республики: Кабардино-Балкария, Северная Осетия.
Уральский Области: Свердловская, Челябинская.
Сибирский Облает: Новосибирская*, Иркутская.
Дальнего стоя ный Хабаровский край. Амурская область.
В Пермской области и Краснодарском крас рентабельность сельскохозяйственного производства в 1999 г. повысилась по сравнению с 1996 г. соответственно на 23 и 26 процентных пунктов при среднероссийском росте на 27,8. В Новосибирской области выход валовой продухции сельского хозяйства в 1999 г. составил 93,7% от уровня 1996 г. (в сопоставимых ценах) цри 95% в среднем по России. Динамика остальных показателей превышает среднероссийскую.
Рис. I.
Регионы с динамикой основных показателей сельхюшроиэводгтв а в 1996-гг. выше среднероссийской (Перечень регионов - в табл. 3.)
Шйё
Федеральные округа:
| • Выделенные регионы
- Центральный [Щ- Северо-Западный Ц - Южный (3" Приволжский
'Уральский Щ - Сибирский Щ - Дальневосточный
Эффективность аграрной политики в регионах будет существенно зависеть от степени адекватности принятых моделей и механизмов управления сложившимся предпосылкам и факторам развития. Применительно к выделенной группе регионов с наметившимися прогрессивными тенденциями в экономике агропродовольственкого сектора (см. табл. 3) наиболее существенные факторы дальнейшего развития, по нашему мнению, связаны с возможностями создания инвестиционного потенциала, уровнем покупательной способности населения, перспективами межрегионального обмена продукцией продуктовых подкомплексов, уровнем социального потенциала и степенно готовности работников сельского хозяйства к дальнейшим агроэкономичеешм преобразованиям.
Масштабный приток инвестиций в АПК возможен при условиях закрепления общего экономического подъема в стране, наличия законодательных гарантий инвесторам, возможностей экономического роста в регионах за счет внутренних ресурсов. Определяющим и при оценке возможностей привлечения инвестиций в агросистемы регионов представляются уровень развития сельскохозяйственного производства, фактически сложившийся инвестиционный потенциал, а также инвестиционная активность и инвестиционная привлекательность региона в целом. Таким образом, с учетом первого из перечисленных факторов, все регионы, представленные в табл. 3, могут рассматриваться в качестве потенциальных кандидатов на увеличение инвестиций в агросистемы. С учетом второго фактора наиболее предпочтительные шансы у агросистем Краснодарского и Хабаровского краев, Астраханской и Свердловской областей, в которых достигнутые объемы инвестиций в основной капитал в расчете на гектар пашни превышают средние значения по соответствующему федеральному округу в 2 и более раз. Далее следуют агросистемы Ленинградской, Пермской и Новосибирской областей, республик Мордовия и Кабардино-Баяхария (превышение в 1,2 - 1,8 раза средних по федеральному округу значений). К списку следует добавить Оренбургскую область, в которой при относительно низких объемах инвестиций темпы их роста наиболее высокие среди всех рассмотренных регионов (увеличение к 2001 г. в 63 раза по сравнению с 1998 г. на фоне 2,5 - 4 раз для большинства других регионов), а также Ростовскую область, в которой при относительно низком уровне инвестирования (примерно 0,8 от среднего по округу в расчете на гектар пашни) достигнута положительная динамика сельскохозяйственного производства. Тамбовская область добилась наиболее высоких показателей среди регионов Центрального федерального округа при объемах инвестирования в расчете на гектар пашни примерно в 3 раза ниже, чем а среднем по округу, С учетом других показателей (доля убыточных сельхозпредприятий, вклад частных хозяйств в общий объем сельскохозяйственной продукции, уровень инвестиционной привлекательности и инвестиционных рисков региона) наиболее благоприятный инвестиционный климат сложился примерно в половине агросистем регионов с положительной динамикой сель-хозпроизводства, приведенных в табл. 3. К ним можно отнести Краснодарский край, Ленинградскую, Ростовскую, Астраханскую, Оренбургскую области, Кабардино-Балкарскую республику. К ним примыкает Тамбовская область. Нега-
тивным фактором для Свердловской, Пермской, Новосибирской областей и Хабаровского края является высокий уровень рисков. Республика Мордовия обладает незначительным потребительским потенциалом, сочетающимся с его умеренным ростом. Инвестиционной привлекательности ее АПК способствуют такие факторы, как относительно высокая численность сельского населения и специализация производства с учетом потребностей соседних промышленных регионов. Показательной является и ситуация в Кабардино-Балкарской республике. Имея, как все республики Закавказья, незначительный инвестиционный потенциал, она характеризуется умеренным риском, связанным в первую очередь с политической стабильностью. Отмеченные обстоятельства определяют возможность выработки на примере этой республики экономических механизмов развития сельского хозяйства в республиках Северного Кавказа.
С позиций развития производства в агросистемах, уровень покупательной способности населения целесообразно сопоставлять со степенью обеспеченности региона собственным продовольствием (табл. 4). Например, для регионов первой и второй групп из табл. 4, характеризующихся высокой покупательной способностью (определяется как отношение среднедушевых доходов к прожиточному минимуму, %) и разными уровнями производства, целесообразно расширение ассортимента (первая группа), сочетающееся с увеличением объемов производства (первая и вторая группы) с учетом потребностей региона и межрегиональных рынков. В состав рассмотренных групп входят отмеченные ранее Краснодарский край, Тамбовская и, соответственно. Оренбургская и Ростовская области. Развитие агросистем регионов пятой группы (в том числе Хабаровского края, Астраханской и Ленинградской областей, республики Кабардино-Балкария) существенно сдерживается низкой покупательной способностью населения. Более подробно результаты анализа и вытекающие из них рекомендации продемонстрированы в диссертации на примере молочко-продуктового подкомплекса.
По характеристикам социального потенциала сельского населения (параметры демографической ситуации, уровень образования, степень включенности населения в агроэкономические преобразования) среди агросистем регионов, выделенных в табл. 3, наиболее перспективны Краснодарский край, Оренбургская, Ростовская, Челябинская и Новосибирская области. В Ленинградской области, обладающей высокими социальными качествами населения и развитым пригородным хозяйством, развитие фермерства также может иметь хорошие перспективы, В перечисленных регионах рыночные преобразования проходят быстрее и успешнее, и, как представляется, проведение аграрной реформы может быть активизировано.
Тамбовская, Кировская области, Мордовия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия относятся ко второй группе; они обладают низким потенциалом мелкотоварного производства и, как представляется, не могут служить базой для развития рыночных преобразований. Учитывая возможности населения и реальное состояние дел в сельском хозяйстве названных регионов, политика государства здесь должна сводиться к поддержке личных хозяйств населения, созданию
Таблица 4
Классификация регионов РФ по обеспеченности собственным продовольствием и покупательной способности населения*
Jé Состав группы Характеристик« группы
I Республики: Башкортостан, Татарстан; Краснодарекий край', области: Белгородская, Брянская, Лнпшкая, Омская, Орлоьская, Тамбовская Обеспеченность мясом во всех регионах - не менее 90%. Превышение производства над потреблением по всем остальным продуктам. Покупательная способность населения ~ не ниже 200«.
2 Республики: Удмуртия; края: Ставропольский; области: Волгоградская, Вологодски, Воронежская, Калужская, Курская, Оренбургская, Ростовская, Смоленская, Тюменская, Ульяновская Обеспеченность мясом, как правило, не ниже 70%. По остальным продуктам производство превышает потребление. Средняя покупательная способность населения регионов' этой группы находится на уровне 290%,
3 Республики: Алтай, МорЛо*ия, Чувашия; края: Алтайский, Красноярский; области Иркутская, Кемеровская, Кировская, Костромская, Курганская, Нижегородская, Новгородская, Но4оеи-бирская. Пермская, Рязанская, Самарская, Томская, Тульская, Челябинская, Ярославская По большинству продуктов нетания (кроме мяса) производство находится на уровне потребления. Средний уровень покупательной способности населения ■*■ около 180%.
■■■ 4 ■ Республики: Адыгея, Калмыкия, Карачаево-Черкессия, Карелия, Коми, Тыва; облает: Амурская, Владимирская, Ивановская, Калининградская, Московская, Мурманская, Пензенская, Псковская, Саратовская, Свердло*скав, Тверская Обеспеченность продуктами пртжмя ~ на уровне третьей группы. Уровень покупательной способности населения практически во всех, регионах не превышает 180%.
5 Республики: Бурятия, Дагестан, Кабир-дино-Еалщтя, Марий Эл, Саха, Сев. Осетия, Хакасия; (фан: Приморский, Хабаровский; области: Архангельская, Астраханская, Камчатская,ЛенингрйЬ-екая, Магаданская, Сахалинская, Читинская Производство практически всех продуктов питания ниже их потребления. Средний уровень покупательной способности населения -140%.
♦Рассчитано по материалам Госкомстата России за ¡997 - J998 гг„ основные соотношения сохранились s последующий период. Жирным шрифтом выделены регионы с положительной динамикой сельскохозяйственного производства. Курсивом - с наиболее высоким уровнем инвестиций в arpo системы.
дополнительных возможностей для сбыта продукшш мелких производителей. Что касается Амурской, Астраханской, Вологодской, Иркутской, Пермской, Самарской, Свердловской областей, Карелии, Хабаровского края, то они занимают промежуточное положение, я при благоприятных обстоятельствах развитие фермерства в них может иметь неплохие перспективы. Представляется также желательным развитие перерабатывающей промышленности в сельской местности всех регионов. Это позволит обеспечить занятость населения, высво-
бождающегося из сельскохозяйственного производства в результате реформ, и его закрепление в селах.
Эффективность рассмотренных факторов существенно повысится при проведении государственной политики, нацеленной на развитие агропродовольст-венного сектора и повышение управляемости региональных агросистем. При разработке управленческих отношений следует органически сочетать сложившиеся экономические реалии и адекватные им механизмы, используя практику международных организаций, членом которых состоит Россия. В частности, перспектива присоединения к Всемирной торговой организации (ВТО) позволяет обосновать и реализовать усовершенствование законодательства в вопросах разумной централизации управления, регулирования монопольных цеи, государственной поддержки отрасли.
Применительно к исследованию процессов в агросистемах можно выделить два типа задач информационного обслуживания; информационно-справочное и информационно-аналитическое. Для реализации первого в состав программного обеспечения банка данных достаточно включить средства доступа к информации, информационного поиска, простейшей статистической обработки (агрегирование, (руплировка, временной ряд и т.п.). Решение задач, связанных с углубленным анализом, предполагает также наличие средств преобразования информации с использованием математических моделей.
В развитие основных методов экономико-математического моделирования, разработанных и успешно применяемых в аграрной экономической науке, представляется актуальной реализация следующих подходов.
• Формирование системы типсюбразующнх характеристик региональных агропродовольственных систем на основе агрегирования показателей статистической отчетности с использованием математико-статистических методов.
• Комплексное экономико-статистическое исследование агропродовольственных систем с использованием агрегированных показателей (классификация, анализ зависимостей между основными показателями дня разных типологических грутш регионов с использованием методов факторного анализа; анализ устойчивосш (во времени) полученных моделей, построение динамических классификаций агросистем и др.).
На различных этапах анализа также целесообразно использование математических методов для решения следующих задач.
• Краткосрочный прогноз на основе динамических рядов и распределений. Позволяет спрогнозировать тенденцию основных показателей развития АПК региона, а также показателей уровня жизни населения (цены, стоимость различных вариантов продуктового набора и потребительской корзины, доходов; распределение населения по уровню доходов н др.).
• Прогноз ситуации на рынке труда. Используется многофакторная модель, на основе которой рассчитываются многовариантные краткосрочные прогнозы динамики спроса и предложения рабочей силы для региональной ахроси-стемы в цепом и ее отраслей.
• Потребительский спрос на региональном продовольственном рынке.
Представляет математическую формализацию поведения потребителя на рынке продовольствия. Позволяет осуществить вариантные расчеты влияния цен на структуру спроса, эластичность спроса к доходам; определить коэффициенты замещения, отражающие структурные сдвиги спроса при регулирующих воздействиях.
• Воспроизводственные технологические цепочки продуктовых подкомплексов АПК региона.
Унификация информационного обеспечения с использованием изложенных принципов и схем будет способствовать созданию методических, информационных к программно-алгоритмических предпосылок комплексного анализа агросистем регионов РФ как социально-экономических объектов.
Реализация концепции применительно к задачам классификации и анализа тенденций предполагает адаптацию известных математических методов и проблемно-ориентированных шкетов программ. Для моделирования воспроизводственных цепочек продуктовых подкомплексов предложена следующая схема. ■
1. Рассчитываются потребности в конечной продукции подкомплекса с учетом численности и половозрастного состава населения,- нормативов питания. В целях упрощения расчетов могут учитываться лишь те виды продукции, которые представлены в нормах потребления.
2. Рассчитываются необходимые объемы производства продукции на перерабатывающих предприятиях региона как разности между потребностями и их покрытием за счет начальных запасов, импорта и продукции ЛПХ. Объем последней оценивается по материалам бюджетных обследований и экспертным оценкам.
3. Исходя из рассчитанных объемов и имеющихся в регионе производственных мощностей по переработке исходной сельскохозяйственной продукции определяется дефицит (избыток) производственных мощностей. В случае дефицита недополученную часть продукции следует компенсировать за счет увеличения ввоза.
4. С учетом рассчитанных в пп. 1,2 потребностей и возможностей переработки определяется требуемый объем валового производства исходного продукта переработки. Учитываются коэффициенты технологических затрат при производстве отдельных видов продукции, непроизводственное потребление, внутриотраслевое и другие виды потребления, а также потери на всех стадиях технологической цепи, насколько это отражено в статистике.
5. Для животноводческих отраслей рассчитываются численность поголовья скота, необходимая для производства расчетного объема продукции и параметры кормовой базы.
По приведенной схеме может быть выполнен анализ альтернативных вариантов производства с учетом:
■ различных прогнозов численности, структуры и уровня благосостояния населения;
« различных нормативов потребления;
« различных технологий производства конечной продукции
подкомплекса; » изменений сальдо ввоза - вывоза;
• уровня потерь на различных этапах производства и переработки. Изложенный подход может использоваться для построения балансовых моделей других продуктовых подкомплексов, а также моделей оптимизации производства в региональной агросистеме в целом. В последнем случае алгоритмы оценки потребностей населения региона в различных видах продовольственной продукции целесообразно выделить в отдельный блок. В состав блока входят модели для прогнозирования численности и половозрастной структуры населения региона (модель передвижки возрастов), а также потребительского спроса на продукты литания (модель Вальраса). Последняя позволяет оценить эластичность спроса к доходам н структурные сдвиги спроса при различных регулирующих воздействиях.
Прогноз численности различных доходных груш дня планирования объемов производства строится с использованием аппроксимирующего распределения Бв Джонсона, поскольку логарифмически нормальная аппроксимация не учитывает утяжеления правого хвоста распределения, типичного в условиях роста экономической дифференциации населения. Разработанная методика включает оценку нескольких квантилей исходных распределений в нескольких точках исследуемого временного интервала, последующую экстраполяцию этих значений на заданный период прогноза и последующее восстановление закона распределения (см, рис. 2,3; X - параметр распределения).
Рис. 2. Распределение населения Саратовской области по среднедушевому денежному доходу в I - Ш кв. 1993 г
Рис. 3. Фактическое распределение населения Саратовской обл. по среднедушевым доходам в IV кв. 1993 г. и его прогноз при различных значениях X
Краткосрочный прогноз макроэкономических показателей (например, потребительских цен), определяющих поведение потребителя на рынке продовольствия, строится с использованием адаптивных алгоритмов Бокса.
Процесс построения подобных моделей включает итеративно повторяемые этапы выбора вида временной зависимости (анализ наличия сезонных составляющих, определение трендов), ее идентификации, уточнения оценок коэффициентов, диагностической проверки и завершается получением модели, которая адекватно (в статистическом смысле) описывает реальную динамику показателя и позволяет построить экстаполящш. С учетом особенностей изучаемых рядов использовались подбираемые опытным путем преобразования, линеаризующие тренд, и в конечном итоге приводящие к авторегрессии вида:
^ = <* + «,-Д-/ + -Лг-! + + £< >
где — преобразованное значение показателя в момент 1; а, й- коэффи-
цяенты, оцениваемые методом наименьших квадратов. Точность предсказания оценивается дисперсией и ковариацнями е,. Характерно^что использование при анализе средств визуализации (временных разверток Zt) способствует быстрой обучаемости и упрощает процедуру формализованной оценки лагов авторегрессии.
При создании инструментальных средств, реализующих сформулированные теоретические подходы к анализу агросистем как объектов управления, использованы информационные технологии. Отличительные особенности разработки состоят в сочетании системного описания объектов и современных возможностей анализа с использованием банков данных.
Основные принципы реализации. Обеспечение полноты и системности анализа применительно к конкретной предметной области в сочетании с наглядным представлением результатов, Независимость структуры хранения данных от программ проблемно-ориентированной обработки, обеспечиваемая возможностями выдачи информации в заданном формате и интерфейсом с пакетом прикладных программ. Диалоговый режим работы.
Функциональные возможности. Ввод данных с использованием макетов
«объектхпризнак» и «годхпркзнак».1 Отбор и корректировка показателей. Выдача информации в виде таблиц «объектх признак», «год* признак» и картограмм. Создание расчетных показателей. Связь с внешними приложениями, включая программы пользователя для дальнейшей обработки данных. Проведение статистического анализа данных с использованием пакета SPSS. Возможность ознакомления с составом информации (доступ к перечням наименований показателей, объектов, источников информации).
Состав и структура данных. Свыше 150 показателей по каждому субъекту РФ, отслеживаемых ежегодно с 1995 г. Задаются в виде таблиц «объект-признак» и «год-признак» с последующей трансформацией средствами СУБД в реляционную базу данных, структура которой представлена на рис. 4.
Требования к платформе, Операционная среда Windows персональных компьютеров IBM PC с процессором не ниже Pentium, оперативной памятью не менее 16 Мб. Общий объем программного обеспечения составляет около 2 Мб.
С использованием средств банка данных могут быть решены задачи формирования выборки на основе методов активно-пассивного эксперимента.
Дня этого достаточно провести квангификацию (переход к дискретной шкале) исследуемых показателей, представить преобразованные данные в виде таблицы «объект-признак» и, сопоставляя результаты с таблицами каталогов комбинаторных планов, определить искомое оптимальное (или близкое к оптимальному) подмножество объектов с учетом предполагаемого вида исследуемых зависимостей между показателями. В диссертации описано применение подобного приема в социологическом исследовании стабильности сельских трудовых коллективов.
Поиск пом-
31ГТЛЯ
Ртдеяи
Кад_р«мьи Нимйномшк^рщкла
Таблицы
Кц.пИлпы
Ншамжпдое Кол рцдиа
К|Ц.11|К>П1М|
Код_обов«пе»_в мм» Ко^-пйошы Коадрони КЫ^вилгн!
Нонер_ижс«в) Гад
ФорШТл11вЛ1 Риыорностъ_гю*-жл Код_ястс>чкшш Ркяета>
Источтиш Ьшкних
Кад^асточюп Ншияимлк БаблисярJttииыe
Рве. 4. Структур» д»явых Стрелками показаны связи между таблицами.
лЗпачения !» - таблица зи»чеяиЯ показателей из таблиц « объект* прнзна*» «Зн*ч*нил_2» - таблица зютеняй показателей из таблиц «годхпрнзнаю»
Действующая в системе Минсельхоза , России информационно-консультационная служба (ИКС) охватывает федеральный, региональный и районный уровни и является важным звеном в проведении аграрной политики, в доведении научных знаний до сеяьскюс товаропроизводителей. Она включает базы данных по различным аспектам агропромышленного производства, управления, законодательства,' информационные изданий, сервер Головного (федерального) уровня, сельскохозяйственные страницы на серверах правительств субъектов федерации. Информационно-консультационные службы в регионах и отдельных сельских районах обеспечивают консультационной помощью непосредственно товаропроизводителей. Электронные источники содержат в основном коммерческую ("спрос - предложение") и имиджевую информацию. Сетевые ресурсы ориентированы на поиск справочной информации и практически не содержат аналитической информации, необходимой для решения задач, связанных с управлением агроскстемамн. Предстаапяется, что соответствующие информационные блоки должны формироваться на уровне ИКС регионов при активном участии управлений (министерств) сельского хозяйства н; статистики, а также непосредственно в Головном вычислительном центре Минсельхоза России. Предпосылкой этого-может служить программа совершенствования статистки сельского хозяйства, принятая Госкомстатом РФ, в 2000 г. Она направлена на адаптацию системы показателей н методологии статистического наблюдения требованиям системы национальных счетов н международным статистическим стандартам с целью адекватного отражения процессов, происходящих в сельском хозяйстве в новых экономических условиях. Предполагается внедрение в промышленную эксплуатацию отраслевой - базы статистических данных «Сельское хозяйство», совместимой с центральной базой данных Госкомстата. .
Необходимо, чтобы в составе последней содержались статистические описания агросистем как объектов управления и субъектов государственной политики, а не только чисто информационные материалы. Не менее существенна проблема стабильности состава и структуры этого блока для обеспечения постоянства и сопоставимости информации. В составе отраслевого банка данных также должны быть представлены инструментальные средства анализа информации для повышения обоснованности управленческих решений, разработанные, возможно, с учетом принципов и подходов, описанных в данной работе.
- Характерной чертой современного информационного обмена, типичной для стран с рыночной экономикой, является разделение статистки на «государственную» и «частую», и вытекающие из этого проблемы собственности информации, подлежащие правовому регулированию. В области производства информации и формирования информационных ресурсов - это отношения, связанные с правом интеллектуальной собственности на информацию, с обязанностями по созданию и предоставлению документированной информации, с ответственностью за недостоверность, неполноту, низкое качество и несвоевременность предоставления информации. Также подлежат регулированию отношения, связанные с правом на вторичную информацию, создаваемую при рабо-
те с информационными ресурсами, с ограничением прав при работе с информацией ограниченного доступа, с ее зашитой от несанкционированного доступа.
В области-получения и потребления информации регулируются права потребителя на .поиск информации в информационных ресурсах, ее Получение с учетом заранее определенных условий, в том числе оплаты продуктов и услуг, на распространение полученной информации; на производство, распространение и использование преобразованной информации. Также подлежит регулированию ответственность за незаконное получение и использование информации. При определении цены коммерческой информации рекомендуется учитывать способ ее использования, проводя различие между теми, кто должен знать згу информацию, кто имеет право на информацию и теми, кто будет использовать ее в коммерческих целях. -
Основным препятствием на пути информатизации агросистем является недостаток финансовых средств: предприятия АПК ими как правило не обладают, а возможности государственной и региональной поддержки аграрного сектора весьма ограничены. В подобной ситуации для технического обеспечения информационных систем нами предложено использовать процедуры лизинга. Основой успешного развития лизинга вычислительной техники в агроскстемах, по нашему мнению, является наличие государственной компании ОАО "Росагро-лизинг", накопленный опыт применения лизинговых- операций для обеспечения предприятий и организаций агропромышленного комплекса машиностроительной продукцией, а также широкий спектр участников информационного взаимодействия, представляющий многообразие форм собственности и источников финансирования. Это способствует применению различных форм гарантий и оплат лизинговых договоров, таких как поручительства, залоги, гарантии урожаем и другой продукцией, компенсационные и смешанные формы платежей, сублизинг. С учетом отмеченной специфики возможно дальнейшее совершенствование лизинговых операций в целях наиболее полного технического обеспечения информатизации региональных агросистем.
- В заключение следует отметить, что решение многих организационно-правовых вопросов информатизации в агросистемах будет определяться законодательством в области регионального самоуправления, основными направлениями и законами социально-экономического развития каждого региона. Упомянутые нормативные акты и положения должны также использоваться в качестве юридической основы в задачах, связанных с обменом информацией между регионами. .
Выводы, полученные в результате выполненного исследования сводятся к следующим.
1. В процессе агроэкономических преобразований, определяемых контекстом реформирования российской экономики девяностых годов, основное внимание уделялось институциональным преобразованиям, связанным с трансформацией отношений собственности, приватизацией, махснмизацей свободы экономических субъектов, либерализацией цен, отказом государства от прямого участия в хозяйственной деятельности. В отличие от инновационных институтов, трансформация которых может быть следствием лишь политических решений, производственная, производственно-хозяйственная и социальная структуры более инерционны, поскольку зависят от сложившихся соотношений и взаимосвязей элементов прежнего хозяйственного механизма и социальной политики. В подобной ситуации экономическое поведение агросистем регионов и их субъектов, направленное, в основном, на самосохранение, не являлось оптимальным с позиции прогрессивной динамики развития агропро довольстве н-ного комплекса (АПК) России в целом. Тем не менее, результаты реформирования традиционно оценивают глубиной институциональных преобразований, оставляя без должного внимания производственные и социальные составляющие. Это представляется методологически не оправданным, поскольку именно они характеризуют уровень производства, его соответствие потребностям, социальный климат, уровень благосостояния населения, фактически являясь индикаторами соответствия результатов реформирования декларированным целям.
2. Обеспечение управляемости АПК России как комплекса взаимодействующих региональных агросистем и его поступательного развития в условиях ограниченных ресурсов возможно на основе определения приоритетных направлений государственной полигики и адресности финансирования, рассматривая региональные агросистемы как многомерные социально-экономические объекты. При анализе типообразутощей специфики агросистем целесообразно учитывать характеристики ресурсного потенциала, объемов, эффективности и рентабельности сельскохозяйственного производства. Структурные соотношения объемов производства по категориям хозяйств, доли переработки производимой в регионе продукции. Обеспеченность регионов собственными продуктами, показатели покупательной способности, демографической ситуации и занятости сельского населения. Для принятая решений, связанных с реализацией намеченных направлений, необходимо наличие информационного обеспечения и инструментальных средств анализа региональных агросистем как объектов управления.
3. Создание информационного обеспечения подобных многомерных объектов и его аналитической составляющей предполагает наличие определенной организации данных, инструментальных средств и развития соответствующего математического аппарата. Предложенный в работе комплексный подход позволяет решить проблему на основе банка данных и набора структурных и
экономико-математических моделей. В состав последних входят модели агрегирования исходных показателей, взаимосвязей между ними и многофакторной классификации объектов. Для проведения вариантных расчетов на региональном уровне разработаны схема воспроизводственных цепочек продуктового подкомплекса и ее модельное окружение, включающее адаптированный инструментарий прогноза численности и половозрастного состава населения, его доходов и покупательной способности, а также прогноза макроэкономических показателей. Агрегированные показатели и модели интерпретированы в экономических терминах.
4. По результатам классификации определены основные типологические группы и агросистемы, демонстрирующие прогрессивные тенденции развития при различных уровнях ресурсного обеспечения. Подобные объекты представлены во всех федеральных округах и могут рассматриваться как перспективные для отработки эффективных механизмов управления. Анализ показал, что направленность социально-экономического развития агросистем и успех агроэкономических преобразований определяются такими факторами, как инвестиционная привлекательность региона, покупательная способность населения, обеспеченность региона собственным продовольствием, адаптивный потенциал сельского населения. Роль отмеченных факторов конкретизирована для выделенных агросистем.
5. При разработке и реализации государственной аграрной политики следует эффективно использовать механизмы различных международных организаций, членом которых состоит Россия, для повышения управляемости региональных агросистем. В частности, в процессе подготовки к присоединению к Всемирной торговой организации (ВТО) следует усовершенствовать законодательство в вопросах разумной централизации управления и пресечения попыток дестабилизации внутренних рынков. В числе других мер - финансовое оздоровление отрасли за счет регулирования монопольных цен на продукцию и услуги, повышение инвестиционной и имиджевой привлекательности регионов.
6. Для внедрения методологии автоматизированного анализа тенденций развития агросистем в практику управления необходимо решение ряда организационно-правовых, технических и методологических вопросов. В их числе -совершенствование законодательной базы отношений производителей и потребителей информации, урегулирование условий предоставления оплаты информации, принципов и условий инвестирования разработок. В качестве новой стратегии развития технической базы информатизации может рассматриваться использование лизинга вычислительной техники с учетом корпоративных интересов участников информационных взаимодействий. Задача информационного обеспечения может быть решена наиболее эффективно с использованием банков данных, унифицированных для каждого уровня управления. Применительно к задачам управления совокупностью агросистем регионов России в качестве основы информационного обеспечения может рассматриваться разработанный в диссертационном исследовании банк данных "АПК регионов РФ".
Положения и выводы диссертационной работы нашли отражение в следующих основных публикациях:
1. Монографии и разделы в монографиях
1. Агросистемы России: межрегиональные сопоставления. Саратов: ИАгП РАН, 2001. 10,5 пл.
2. Пространственно-временная организация страны: Региональный анализ. Саратов: Приволж. кн. изд-во, 2000. 16,9 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,6 пл.)
3. Территориальная организация общества / Под. . ред. проф. В.Б.Самсонова. Саратов: Изд.-полиграф. предпр. "Волжский сад", 1999. 16,5 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,0 п.л.)
4. Региональные проблемы аграрной реформы в России / Под ред. чл.-корр. РАН Анфиногентовой A.A. Саратов: Изд-во СГУ, 1999. 18 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,65 пл.)
5. Социально-экономические проблемы регионального АПК. М.: Наука, 1985.14,5 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,25 пл.)
6. НТП в региональном АПК: экономические оценки и прогнозирование. Саратов, 1992. Деп. в ИНИОН АН СССР 15.07.92. № 46796. 11,7 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,3 пл.)
2. Брошюры
7. Аграрная реформа: цели, реализация, результаты. Саратов: ИАгП РАН, 2002,2,9 пл.
8. Агросистемы регионов России: тенденции 90-х годов. Саратов; ИАгП РАН, 2001.2,0 п.л.
9. Экономико-статистический анализ агропродовольственных систем регионов РФ. Саратов: ИАгП РАН, 1999. 1,5 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,2 пл.)
10. Концепция регулирования социально-экономического развития АПК регионов ассоциации "Большая Волга". Саратов: ИСЭП АПК РАН, 1996. 3,5 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,2 пл.)
11. Поволжский регион: состояние и перспективы. Саратов: ИСЭП АПК РАН, 1992.2 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,2 пл.)
12. Концепция развития региональных агросистем России в условиях перехода к рынку. Саратов: ИСЭП АПК РАН, 1992. 4,3 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,25 пл.)
13. Взаимосвязь социально-экономических и демографических процессов в сельских административных районах. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1991. 3,0 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,5 п. л.)
14. Социальные факторы повышения эффективности сельскохозяйственного производства. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1987. 1,2 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,4 пл.)
15. Программное обеспечение информатизации социально-экономических исследований АПК региона. Саратов: ИСЭП АПК РАН, 1997. 2,0 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,0 п.л.)
16. Программное обеспечение банка данных. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1989. 3,0 п.л, (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,0 пл.)
17. Комплекс программ статистической обработки социологических данных. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1986. 3,7 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,0 пл.)
18. Статистические методы построения типологий и аппроксимации зависимостей, Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1984, 2,4 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторские 1,6 пл.)
3. Статьи в периодических изданиях, рекомендованных ВАК
для публикации основных результатов диссертации иа соискание
ученой степени доктора наук
19. Предпосылки развития лизинга вычислительной техники в АПК // АПК: Экономика, управление. 2003. №4. 0,5 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,25 п.л.)
20. Анализ структуры доходов сельских домохозяйств по альтернативным источникам информации // Вопросы статистики. 2000. Ла 8. 0,4 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,2 п.л.)
21. Новые подходы к анализу результатов обследования бюджетов семей // Вопросы статистики. 2000, № 3. 0,3 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,15 пл.)
22. Прогнозирование потребления основных продуктов питания в семьях колхозников и рабочих совхозов // Вестник статистики. 1992. №11.0,2 пл.
23. Социальная устойчивость сельского сообщества // Социологические исследования. 1999, № 8.0,4 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,15 пл.)
24. Профориентация сельской молодежи в условиях агропромышленной интеграции//Социологические исследования, 1985. №1, 0,5 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,25 пл.)
25. Актуальные проблемы закрепления кадров на селе // Социологические исследования. 1983. №4.0,7 пл. (в соавторстве, в тл. авторских 0,2 пл.)
26. Анализ связи номинальных признаков: проверка гипотез и свойств коэффициентов//Социологические исследования, 1991. N 1.0,5 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,3 пл.)
4. Статьи в центральных научных изданиях
27. Демографический потенциал и региональные особенности аграрного рынка труда Российской Федерации//Известия СПбУЭФ. 1998. №1. 0,63 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,3 пл.)
28. Аппроксимация динамических рядов индексов // Статистический анализ в финансовых, экономических и социальных задачах: Сб. науч. тр. / МЭСИ. М., 19%. 0,2 пл.
29. Анализ демографических характеристик с использованием корреляционно-регрессионных методов // Методы математической статистики в экономических исследованиях: Сб. науч. тр. М.: МЭСИ, 1993.0,12 п.л.
30. Главные компоненты в задачах анализа социально-экономической статистики сельских районов // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений: Сб. науч. тр. М.: МЭСИ, 1992.0,2 п.л.
31. Переход от личных подсобных хозяйств к фермерским //Организация и развитие крестьянских хозяйств / ВАСХНИЛ. ВНИИЭСХ. М, 1990.0,3 п.л.
32. Информационная модель АПК региона для социально-экономического мониторинга // Научно-техническая информация. Сер, 1. Организация и методика информационной работы. 1992. № 7. ОД п.л.
5. Статьи в сборниках научных трудов, научных ежегодниках
33. Динамика социально-экономических процессов и факторы устойчивого развития региональных агросистем // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник (экспресс-выпуск) / ИАгП РАН, Саратов, 2002.0,5 пл.
34. Информатизация АПК: современное состояние и проблемы //Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 2002. 0,85 п.л.
35. Тенденции и факторы развития агросистем регионов России // Человек - общество - окружающая среда: Сб. науч. тр. 42. Екатеринбург УрО РАН, 2001. ОД пл.
36. Математическое моделирование социально-экономических процессов в агросистемах регионов РФ // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов: Стило, 2000.0,7 пл.
37. Обеспеченность региона собственным продовольствием и покупательная способность населения // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов: Стило, 2000. 0,4 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,2 пл.)
38. Занятость сельского населения: факторы, тенденции, перспективы // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 1998. 0,7 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,35 пл.)
39. Социальные последствия аграрной реформы // Региональные агросистемы: экономика и социология; Ежегодник / ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1997. 0,7 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,25 пл.)
40. Балансовая модель молочнопродуктового подкомплекса региона областного типа // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1995.4 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских. 0,2 пл.)
41. Коэффициент Джини как мера концентрации и дифференциации распределения // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник
/ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1994. 0,7 пл. (в соавторстве, в т.ч, авторских 0,4 ил.)
42. Методические, технические и правовые аспекты информационного обеспечения регулирования АПК регионов ассоциации " Большая Волга" // Региональные агросистемы; экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 1996.0,5 пл. (в соавторстве, в т.ч: авторских 0,3 пл.)
43. Информационная модель региональной агросистемы // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1993.0,75 п.л.
44.0 тенденциях развития сельских районов // Новая концепция планирования АПК: Сб. науч. тр. / ИСЭП АПК АН СССР. Саратов, 1990. 0,5 П.Л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,2 пл.)
6. Разделы в научных докладах ИАгП РАН, ИСЭП АПК РАН
45. Стратегия социально-экономического развития агропродовольственно-го комплекса России // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 2002. 1,0 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,1 пл.)
46. Проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса России: (Науч. докл. ИАгП РАН) //Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 2001. 6,4 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторские 0,25 пл.)
47. Земельные отношения и продовольственный рынок России: теория, современные тенденции, прогноз // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИАгП РАН. Саратов, 1998. 5,7 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,4 пл.)
48. Социалъно-эконономический механизм реализации аграрной реформы // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1995.4 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,2 пл.)
49. Региональные агросистемы: анализ и прогноз социально-экономического развития // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник! ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1994. 4,3 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 03 пл.)
50. Особенности развития региональных агроснстем России в 90-е годы // Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник / ИСЭП АПК РАН. Саратов, 1993.5,0 п.л. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,3 п.л.)
7. Материалы » тезисы международны!, всесоюзных и
всероссийских научных конференций и семинаров
51. Особенности экономического развития агроснстем регионов России // Социально-экономические проблемы развития Поволжского региона на рубеже XXI в.: Матер, науч. конф. Т.2./ ИАгП РАН, Саратов: Стило, 2000.0,5 пл.
52. Математические методы классификации агроснстем регионов Российской Федерации // Экономико-математические методы в АПК: история и перспективы: Матер, междунар. науч. симпозиума. М. 1999 / ВЙАПИ РАСХН. М., 1999. 0,3 п.л.
53. Информационное обеспечение и математическое моделирование социально-экономических процессов в АПК И Аграрная экономика н политика: история и современность: Матер, междунар. науч.-практич. конф. М. 16-18 октября 1996 / Аграрный ин-т РСХА. М., 1996.0,25 пл.
54. Исследование динамики производства в агросистемах методами многомерного анализа // Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции: Тез. докл. VII Междунар. конф. 26-30 авг. 2001 г. М., 2001.0,13 п л.
55. Многомерный статистический анализ arpoпродовольственных систем регионов РФ // Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов: Тез. докл. Междунар. юбилей«, сессии науч. семинара. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.0,3 пл.
56. Модели агрегирования показателей в задачах классификации агроснстем регионов РФ Н 9-й российско-французский семинар "Анализ данных и прикладная статистика". Саратов. 24 авг. - 1сент. 1998 г.: Тез. докя./ЦЭМИ РАН. М„ 1998.0,13 пл.
57. Краткосрочные прогнозы показателей уровня жизни // Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа: Тез. докл. V шк. - сем. стран СНГ. М, 1995.0,2 п.л.
58. Банк данных «АПК регионов РФ» // Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции: Тез. докл. VII Междунар. конф. 26-30 авг. 2001г. М.,2001.0,13 пл.
59. Сложившаяся концепция и новые задачи компьютеризации АПК // Проблемы социально-экономического развития АПК в новых условиях хозяйствования: Тез. докл. Всесоюз. конф. Саратов, 1991.0,2 п.л.
60. Детерминация демографического поведения сельского населения // Современная советская деревня; противоречия и тенденции развития: Тез. докл. и сообщ. советск. ученых к XIV Европейскому конгрессу по социологии села. ФРГ, Гессен, 1990. М.: ИС, 1990. 0,25 пл. (в соавторстве, в т.ч. авторских 0,1 пл.)
61. Применение методов теории эксперимента в планировании социологического исследования Н Совершенствование практики организации социологических исследований и повышение эффективности использования их результатов: Тез. Всесоюз. науч.- пракгич. конф. Тбилиси, 1987.0,15 п.л.
62. Прикладная статистика для специальности "Экономическая социология" // Методология преподавания статистики, эконометрики и экономико-математических дисциплин в экономических вузах: Тез. докл. междунар. науч. конф. М.: МЭСИ, 1999.0,2 п.л.
63. Опыт преподавания статистики и анализа данных экономистам и социологам И Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции: Тез. докл. IV Всесоюз, шк.-сем. Тарту. 1989. М: МЭСИ, 1989. 0,15 п.л.
Подписано в печать 27.05.2003. Заказ № 52. Формат 60x84 1/16. Уч.-издл. 2,0 Тираж 100
Отпечатано в ИАгП РАН. 410600, Саратов, ул. Московская, 94
Лицензия ПД № 7-0024 от 22.06.2000 г.
f 1 04 0 8