Методология статистической оценки и анализ эффективности производства на основе системы национальных счетов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Степанян, Елена Николаевна

Введение

Глава I. Эффективность производства как экономическая категория: основные понятия и определения.

1.1 Эволюция научных представлений об эффективности производства: исторический обзор

1.2 Эффективность производства: понятие, современные концепции, критерий определения и проблемы статистической характеристики

1.3 Значение эффективности производства как важнейшего источника экономического роста. Факторы развития производства

Глава II. Методология комплексной статистической характеристики эффективности производства.

2.1 Система показателей статистической оценки эффективности производства: значение в экономическом анализе

2.2 Методология и проблемы построения обобщающих показателей эффективности производства

2.3 Методология расчета частных показателей эффективности производства

Глава III. Анализ экономической эффективности производства в России с использованием математико-статисгических методов.

3.1 Применение индексных моделей в исследовании основных тенденций и факторов изменения эффективности производства

3.2 Сравнительная характеристика показателей эффективности производственной деятельности отраслей и секторов экономики, предприятий различных форм собственности

3.3 Методы многомерной классификации в анализе региональной дифференциации показателей эффективности производства

3.4 Использование регрессионного и компонентного анализа в исследовании факторов изменения показателей эффективности производства

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология статистической оценки и анализ эффективности производства на основе системы национальных счетов"

История мирового экономического развития последних десятилетий - периода, когда интерес к проблемам эффективности использования производственного потенциала стал всеобщим - свидетельствует о том, что изменение уровня эффективности представляет собой главный фактор, влияющий на решение целого ряда социальных и экономических задач, таких как стабильный экономический рост, повышение уровня жизни, улучшение состояния платежного баланса и др. В последние годы вопросы эффективности приобретают в мировой экономике особую остроту в результате все более обостряющегося противоречия между ростом производства и безудержным истощением природных ресурсов, сопровождающимся загрязнением окружающей среды. В этих условиях новый подход к пониманию сущности экономического роста для мирового сообщества является значимым прежде всего с точки зрения физического выживания человечества. Его глобальная задача состоит в обеспечении достойного уровня общественного благосостояния за счет экологически чистого ресурсосберегающего производства.

К концу XX века проблемы эффективности производства выдвигаются в ряд первоочередных проблем общественного развития во всем мире. Судьба той или иной системы хозяйствования зависит от механизма экономического роста, позволяющего наиболее эффективно использовать производственный потенциал страны, достижения научно-технического прогресса. Политика стабильного роста, структурной перестройки и интенсификации производства становится одной из важнейших составных частей государственного регулирования экономики. Благодаря этому происходит переход от макрорегулирования экономики, приспособленного к экстенсивному развитию, к механизму роста интенсивного типа с адекватными отраслевой и технологической системами. Аналогичная задача стоит и перед переходной экономикой нашей страны. Ее решение в конечном итоге является целью осуществляемых рыночных реформ. Следовательно, задачи сохранения и наращивания социально-экономического потенциала, вывода экономики страны из усугубляющегося кризиса неразрывно связаны с проблемой повышения эффективности производства, выявлением факторов и резервов, это повышение обеспечивающих.

В основе всякой практической работы по повышению эффективности производства должно лежать ясное и адекватное представление об экономической сущности данной категории, ее взаимосвязи с другими экономическими категориями, методологии ее статистической оценки с четко обоснованными показателями, с помощью которых эта категория может быть оценена количественно. Не располагая такими измерителями, невозможно ставить конкретные задачи повышения эффективности и целенаправленно управлять процессом их решения.

В условиях перехода отечественной статистики на международные стандарты, соответствующие требованиям рыночной экономики, эта задача должна решаться в соответствии с целями, поставленными Федеральной Целевой Программой реформирования статистики на 1997-2000 гг. Это определяет необходимость разработки методологии оценки и анализа эффективности производства, базирующейся на основных положениях западной экономической теории; а также построение системы показателей эффективности на основе информации, формируемой в рамках СНС.

Целью диссертационной работы является разработка методологии статистической оценки и анализа эффективности производства на основе теоретических предпосылок и статистических показателей СНС, с учетом требований современного этапа экономического развития; исследование и анализ уровня и динамики показателей эффективности производства в России на основе усовершенствованной методологии с целью выявления основных тенденций и факторов ее формирования и изменения.

Для достижения цели исследования в работе были поставлены и решены следующие основные задачи:

- раскрыто содержание расширенной концепции производства, лежащей в основе определения сущности и границ производственной деятельности в СНС;

- рассмотрено понятие эффективности производства как экономической категории и объекта статистического изучения, раскрыто значение эффективности производства как важнейшего источника экономического роста;

- обоснован выбор критерия эффективности производства с учетом современных экономических, социальных и экологических условий общественного развития; поставлена проблема оценки и учета социальных и экологических последствий производственной деятельности в рамках расширенной концепции социально-экономической эффективности производства;

- сформирована система показателей статистической оценки эффективности производства;

- изложена методология расчета показателей результатов производственной деятельности в СНС; выявлены основные методологические проблемы их построения (учет функционирования теневой экономики, влияния производства на окружающую среду и др.);

- изложена методология расчета показателей производственных затрат и ресурсов в СНС;

- дана краткая характеристика основных тенденций экономического и технологического развития ведущих индустриальных стран с целью выявления основных закономерностей формирования эффективности на современном этапе; а также с целью оценки состояния и перспектив развития России в этой области;

- сформулированы основные условия применения показателей эффективности с целью ее сравнительного анализа; обоснована необходимость привлечения показателей качества экономического роста для более глубокой характеристики эффективности производства;

- выявлены и классифицированы факторы, определяющие уровень эффективности производства;

- в рамках сформулированной концепции эффективности разработаны основные направления анализа ее уровня и динамики; для его реализации отобраны соответствующие математико-статистические методы;

- проведены оценка и анализ уровня и динамики основных показателей эффективности производства в соответствии с предложенной методологией;

- осуществлена сравнительная характеристика эффективности производственной деятельности различных отраслей, секторов экономики, а также форм собственности в рамках имеющейся информации;

- исследована региональная дифференциация уровня эффективности производства с применением кластерного анализа;

- выявлены основные взаимосвязи и факторы формирования показателей эффективности производства как в выделенных группах регионов, так и в целом в России с применением регрессионного и компонентного анализа.

Объектом исследования явилась экономика РФ в целом и в разрезе регионов, отраслей, секторов, а также форм собственности. Применение новых для отечественной практики группировок экономических единиц, таких, как секторы экономики и новые формы собственности, пред— самостоятельны* интерес как ранее не исследовавшееся с точки зрения сравнительной характеристики эффективности производства.

Предметом исследования диссертационной работы является количественная характеристика эффективности экономической деятельности на макроуровне. Это предполагает необходимость рассмотрения сущности эффективности производства как экономической категории, оценки ее роли и влияния на уровень социально-экономического развития; построения системы показателей комплексной статистической характеристики эффективности производства; а также выявления факторов, существенно влияющих на ее уровень в современных условиях.

Научная новизна и актуальность исследования определяется тем, что впервые в отечественной статистической практике в рамках имеющейся информации проведен сравнительный анализ эффективности использования производственных ресурсов и затрат в отраслях, производящих товары и оказывающих услуги; в институциональных секторах экономики; а также в группах экономических единиц различных форм собственности. Такой анализ позволил выявить некоторые немаловажные тенденции и закономерности и тем самым существенно расширил рамки исследования темы.

Работа выполнена на базе фактических данных о результатах производства и производственных затратах и ресурсах отраслей, секторов, экономики в целом, а также на базе данных региональной статистики о социально-экономическом развитии субъектов РФ. В целом, характер и объем использованных данных позволил решить поставленные в работе задачи с применением различных математико-статистических методов. Вместе с тем, в процессе работы над темой отчетливо проявилась необходимость дальнейшего развития и совершенствования методологии статистической оценки и анализа эффективности производства на основе показателей СНС как информационной базы статистики эффективности.

Теоретической и методологической основой работы явились рекомендации ООН и других международных организаций, методологические разработки Госкомстата РФ, Статкомитета СНГ, Института экономического анализа, работы отечественных и зарубежных экономистов, раскрывающие содержание категории эффективности, ее роль и влияние на уровень социально-экономического развития, особенности трактовки в различных экономических школах и системах, методы ее анализа, а также современные тенденции формирования эффективности производства.

Основой информационной базы исследования послужили данные Госкомстата России, Статкомитета СНГ, Министерства экономики РФ, Института экономического анализа, Института экономических проблем переходного периода. Все источники информации указаны в списке использованной литературы.

Особенности исследования и структура работы определены поставленными целью и задачами. Диссертация состоит из трех глав, введения, заключения, приложений и списка использованной литературы.

Первая глава "Эффективность производства как экономическая категория: основные понятия и определения" посвящена рассмотрению эволюции научных представлений об эффективности; определению основных отличительных черт концепции эффективности в мировой и отечественной статистической науке; особенностям трактовки данной категории в условиях современного этапа развития экономики; проблемам роли и места концепции эффективности в рамках теории экономического роста.

Поскольку в работе исследуется категория эффективности как характеристика производственной деятельности, в первой главе определены содержание и границы понятия "производство", применяемого в международной статистической практике и в России. Особое внимание уделено раскрытию значения роста эффективности производства для выхода экономики из кризиса, сохранения и наращивания социально-экономического потенциала; рассмотрению и классификации факторов развития производства.

В работе проведена краткая характеристика основных тенденций мирового экономического развития с целью формулировки условий применения стоимостных показателей эффективности типа "результат-затраты"; обоснована необходимость углубленного исследования эффективности с применением показателей качества продукции и технологий, уровня ее конкурентоспособности.

Вторая глава "Методология комплексной статистической характеристики эффективности производства" посвящена разработке системы показателей эффективности производства на основе методологии национального счетоводства. Здесь обоснована необходимость комплексной всесторонней оценки эффективности производства с использованием системы показателей, раскрыты роль и значение обобщающих и частых показателей эффективности, выявлены основные проблемы их построения. Особое внимание уделено изложению методологии расчета показателей результатов, затрат и ресурсов производства в СНС.

В работе предложена и аргументирована необходимость выделения оценки наукоемкости производства в общем блоке показателей эффективности использования производственных затрат; а также целесообразность использования показателей качества экономического роста в анализе основных тенденций и факторов формирования и изменения эффективности производства с целью ее более глубокой характеристики. Анализ эффективности производства в России был проведен с учетом данных теоретических положений в рамках имеющейся информации.

Третья глава работы "Анализ экономической эффективности производства в России с использованием математико-статистических методов" посвящена разработке методологии анализа эффективности производства с учетом информационных возможностей СНС и ее апробации в процессе исследования с применением математико-статистических методов. Здесь определены аналитические возможности индексного метода в анализе динамики основных показателей эффективности в период реформ; проведена сравнительная характеристика эффективности производственной деятельности отраслей и секторов экономики, а также экономических единиц различных форм собственности. Широкое применение графического метода позволило более наглядно представить результаты сравнений.

Проведенный анализ региональной дифференциации уровня эффективности производства позволил выделить качественно различные с точки зрения предмета исследования группы регионов. Построение регрессионных моделей зависимости производительности труда от некоторых социально-экономических показателей в каждой из выделенных групп позволило не только выявить, но и количественно оценить влияние наиболее существенных факторов. С помощью компонентного анализа были уточнены представления об основных закономерностях регионального формирования эффективности производства.

В заключении представлены основные выводы и результаты проведенного исследования, подведен его общий итог, сформулированы основные проблемы, выявленные в процессе работы над темой.

Реализация математико-статистических методов была осуществлена с применением программ Statistica для Windows, 111111 АРМ "Статистика". Итоговые распечатки результатов их работы приведены в третьей главе, а также в приложении.

Диссертация: заключение по теме "Статистика", Степанян, Елена Николаевна

Таковы основные результаты группировки 77 регионов - субъектов РФ по 4 частным показателям эффективности производственной деятельности. В будущем развитие и совершенствование региональной информационной базы позволит существенно расширить рамки регионального анализа эффективности, сделать более полными и обоснованными его выводы. Такая задача может рассматриваться в качестве одного из перспективных направлений дальнейшей работы над темой исследования. Вместе с тем, проведенный на основе имеющейся статистической информации анализ позволил зафиксировать значительное расслоение российских регионов по уровню эффективности использования производственных ресурсов и затрат. Дальнейшей задачей исследования является выявление основных зависимостей и закономерностей формирования показателей эффективности внутри выделенных классов.

§ 3.4 Использование регрессионного и компонентного анализа в исследовании факторов изменения показателей эффективности производства.

На предыдущем этапе исследования с применением кластерного анализа была решена задача выделения групп регионов по отобранным показателям эффективности производства. Можно предположить, что для качественно различных с точки зрения эффективности использования производственного потенциала типов, выделенных в исходной совокупности, взаимосвязи признаков также будут различны. Поэтому цель дальнейшей аналитической работы должна заключаться в выявлении таких причинных зависимостей в каждой из полученных групп регионов. Следующим этапом сравнительного анализа является построение в выделенных классах многофакторных регрессионных моделей зависимости основных показателей эффективности от влияющих на них факторов.

Модель регрессионного анализа у = f (xi, хг, ., Xm) призвана описать объективно существующие между факторами и результатами производства корреляционные связи. Процедура оценки ее параметров основана на методе наименьших квадратов. Построенная регрессионная модель позволяет решить следующие задачи экономического анализа: 1) количественно измерить эффекты влияния изучаемых факторов; 2) оценить тесноту связи между моделируемым показателем и включенными в модель факторными признаками; 3) проверить существенность связи.

В качестве результативного показателя регрессионной модели примем уровень производительности труда, рассчитанный как стоимость валового регионального продукта, созданная одним занятым в экономике региона. Безусловный интерес представляет рассмотрение влияния социально-экономических факторов на уровень и динамику обобщающего показателя эффективности производства, однако информация для его построения (и в первую очередь, данные о промежуточном потреблении) на региональном уровне отсутствует. Поэтому решение данной задачи, обусловленное дальнейшим развитием региональной статистики и ее переходом на методологию национального счетоводства, является одним из направлений дальнейшей работы над темой исследования.

Состав факторных признаков сформирован на основе содержательного экономического анализа имеющихся статистических данных:

Xi (У) - производительность труда (млн.руб./чел.);

Х2 - уровень общей безработицы (на конец года; в % от экономически активного населения);

Хз - плотность населения (число жителей на 1 км );

Х4 - удельный вес убыточных предприятий (%);

Х5 - фондовооруженность труда (стоимость основных фондов экономики региона в расчете на одного занятого, млн.руб./чел.);

Хб - степень износа основных фондов экономики (%);

Х7 - доля основных фондов частной и смешанной форм собственности в их общем объеме (%);

Х8 - инвестиции в основной капитал в расчете на душу населения (в фактических ценах; тыс. руб.).

Исходные данные по 77 регионам России представлены в Приложении 3.3.1. Содержательный анализ позволяет объединить выбранные факторы в укрупненные группы. Так, признаки Х2, Х4 и Х7 можно отнести к группе социально-экономических структурных факторов, в целом характеризующих реакцию экономики региона на осуществляемые рыночные преобразования. Уровень безработицы, вероятно, может оказывать неоднозначное влияние на показатель производительности труда. С одной стороны, повышение производительности труда неизбежно ведет в высвобождению части рабочей силы, а существование безработицы в рыночной экономике служит неким стимулом к увеличению эффективности труда. С другой стороны, в российских переходных условиях высокий уровень безработицы является серьезным фактором роста социальной напряженности в обществе, отрицательно воздействующей на качество труда его членов.

В отношении фактора Х4 можно предположить, что значительный удельный вес в регионе убыточных предприятий (то есть предприятий, имеющих определенный трудовой потенциал, но не достигающих при этом необходимого рыночного эффекта (результата производства)) отрицательно сказывается на уровне эффективности использования трудовых ресурсов региона.

Наконец, сравнительный анализ соответствующих показателей, проведенный ранее, позволил констатировать существенные преимущества предприятий негосударственного сектора экономики с точки зрения эффективности использования факторов производства. Признак Х7 введен в регрессионную модель с целью подтверждения сделанных ранее выводов.

Факторы Х5, Хб и Х8 можно назвать техническими и организационными и объединить во второй блок. Повышение эффективности производства в рыночной экономике непосредственно связано с темпами научно-технического прогресса. Показатель фондовооруженности (Х5) дает известное представление об уровне технической оснащенности труда и обеспечивает ее региональную сопоставимость. Вместе с тем, стоимость основных фондов не тождественна их мощности, поэтому в качестве некоторой качественной характеристики технической вооруженности труда в модель введен фактор Хб - степень износа основных фондов.

Регрессор Xg характеризует душевой объем инвестиций в основной капитал, являющихся важнейшим источником модернизации устаревшей технологической базы производства, а следовательно, и роста его эффективности. Рассмотрение влияния данного фактора целесообразно проводить с учетом временного лага, необходимого для освоения средств и получения отдачи. Однако, определение величины такого лага в макроэкономическом масштабе представляет достаточно сложную проблему. Вместе с тем, в современных нестабильных экономических условиях инвестиционные вложения в большинстве своем осуществляются в краткосрочные проекты, поэтому введение данного фактора в модель можно считать правомерным. Кроме того, такой показатель характеризует общий инвестиционный климат данного региона.

Блок демографических факторов представляет показатель плотности населения (Хз). Можно предположить, что территориальные пропорции размещения трудовых ресурсов и определяющая их плотность населения играют определенную роль в процессе территориальной дифференциации производительности труда. В районах высокой плотности населения более полно обеспечиваются предпосылки территориальной концентрации и специализации производства, которые приводят в действие сложную систему рычагов управления его эффективностью. Чем выше плотность населения, тем выше плотность хозяйственной деятельности, плотность развития производственной и социальной инфраструктур.

Оценка влияния 7 факторных признаков на уровень производительности труда осуществлялась с применением процедуры многошагового регрессионного анализа, основанной на последовательном исключении из уравнения незначимых регрессоров. На каждом этапе работы проводилась проверка значимости (существенности) уравнения регрессии и его отдельных коэффициентов. Этапы и результаты реализации алгоритма с помощью 111111 АРМ "Статистика" для трех полученных кластеров и совокупности в целом представлены в Приложении 3.4.1-3.4.4. Остановимся на анализе окончательных уравнений регрессии.

Для первого кластера, содержащего 16 наиболее передовых с точки зрения предмета исследования регионов, получено уравнение регрессии следующего вида (Приложение 3.4.1):

У = 3,108 + 0,1125*Х5 На уровне значимости а=0,05 уравнение регрессии (Fkp (vi=2, v2=14)=3,74), а также коэффициент b5 (F^ (vi=l, v2=14)=4,6) значимы. Как видно, единственным из выбранных регрессоров оказывающим существенное влияние на уровень производительности труда в регионах первого кластера является показатель фондовооруженности труда. Коэффициент множественной корреляции (R=0,952) указывает на достаточно сильную связь фактора с результативным показателем. Уровень множественного коэффициента детерминации свидетельствует о том, что вариация производительности труда в исследуемой совокупности на 91% объясняется колеблемостью уровня его фондовооруженности.

Анализируя полученную модель, можно сказать, что при увеличении фондовооруженности одного работающего на 1 млн.руб., производительность его труда повышается в среднем на 0,113 млн.руб. Как видно, достаточно очевидный вывод о положительном влиянии данного регрессора на результативный признак получил подтверждение. Однако, обращает на себя внимание выявленная диспропорция: отдача работника составляет 1/10 часть вложенных в техническое оснащение его труда средств (что может свидетельствовать о неудовлетворительном качественном состоянии такого оснащения или неэффективном использовании основного капитала). Данная закономерность требует дальнейшего исследования с использованием показателей качественного состояния технической и технологической базы производства и эффективности ее использования (при условии разработки таких показателей в рамках региональной статистики в будущем).

Для второго кластера, в который вошли 45 наиболее неблагоприятных регионов, получено следующее уравнение регрессии (Приложение 3.4.2):

У = 8,121 - 0,143*Х4 + 0,072*Х5 Уравнение и включенные в модель коэффициенты регрессии значимы. Существенное влияние на уровень эффективности использования трудового фактора в данной группе регионов оказывают фондовооруженность труда (как и в первом кластере), а также высокий удельный вес убыточных предприятий, не сумевших адаптироваться в условиях рыночной конкурентной экономики. Так, при снижении на 1% доли убыточных предприятий в их общем объеме общий уровень выработки одного занятого в среднем увеличивается на 0,143 млн.руб.; при увеличении фондовооруженности труда на 1 млн.руб./чел. производительность труда повышается на 0,072 млн.руб./чел. (в данном случае диспропорция еще более значительна, чем в первом кластере). Как видно, в этой группе регионов особенно остро стоит проблема выбора между закрытием неэффективных (или просто убыточных) предприятий и высвобождением рабочей силы или сохранением существующей ситуации с характеризующими ее крайне низкими показателями эффективности производства.

В целом, полученная регрессионная модель достаточно адекватна: 72% вариации зависимой переменной объясняется вариацией вошедших в уравнение признаков, и лишь 28% - воздействием случайных и неучтенных факторов.

Регрессионная модель, построенная по показателям 16 регионов третьего кластера, имеет вид (Приложение 3.4.3):

У = 7,120 + 0,009*Xg

Уравнение регрессии, а также коэффициент be значимы. Существенное влияние на результативный признак оказывает уровень инвестиций в основной капитал: при увеличении инвестиционных вложений в основной капитал (в расчете на душу населения) на 1 тыс.руб. производительность труда повышается в среднем на 9 тыс.руб./чел. (такой результат свидетельствует о достаточно высокой отдаче инвестиционных вложений). Множественный коэффициент корреляции (R=0,861) указывает на достаточно тесную связь фактора с результативным показателем эффективности. Вариация производительности труда в исследуемой совокупности на 74% объясняется колеблемостью вошедшего в модель фактора.

Наконец, для получения более полного представления об основных закономерностях формирования эффективности использования трудового фактора целесообразно построить регрессионную модель для всей исходной совокупности (77 регионов) (Приложение 3.4.4):

У = 9,572 - 0,477*Х2 + 0,048 *Х5 + 0,003 *Х« Уравнение и коэффициенты регрессии являются значимыми. 85% вариации зависимой переменной объясняется вариацией уровня безработицы, фондовооруженности труда и объема инвестиций в основной капитал, и лишь 15% приходится на долю неучтенных и случайных факторов. Степень и характер влияния признаков, харастеризующих техническую оснащенность труда, подробно рассмотрены выше. Заметим лишь, что эффективность освоения инвестиций в основной капитал согласно полученным коэффициентам регрессии в среднем по России в 3 раза ниже, чем в группе относительно благополучных регионов третьего кластера. Что же касается вошедшего в модель фактора Х2, его влияние на результативный признак отрицательно. Как видно, в России в условиях нестабильного переходного периода и сформировавшейся социальной модели "всеобщей занятости" высокая безработица не сопровождается ростом производительности труда. Согласно полученной модели, при увеличении общего уровня безработицы на 1% экономически активного населения производительность труда снижается в среднем на 0,477 млн.руб./чел.

Таким образом, проведенный анализ показал, что в исследуемой совокупности существенное влияние на уровень производительности труда оказывает блок технических факторов (фондовооруженность и объем инвестиций в основной капитал), а также некоторые факторы, характеризующие социально-экономическое положение регионов в новых условиях хозяйствования (удельный вес убыточных предприятий и уровень безработицы). В свете полученных выводов интересно было бы проанализировать также факторы, оказывающие влияние на эффективность использования основных фондов. С этой целью в регрессионную модель следует включить такие показатели как коэффициенты ввода и выбытия основных фондов, средний возраст их функционирования, доля активной части фондов в их общем объеме, показатели внедрения передовых технологий производства и др. В настоящее время проведение анализа с использованием таких факторов невозможно из-за отсутствия необходимой статистической информации. В будущем такое направление исследования является чрезвычайно важным и перспективным.

При исследовании взаимосвязей показателей сложных социально-экономических категорий, какой является эффективность производства, когда конечный результат зависит от множества факторов (в большинстве экономических задач линейно связанных между собой), часто недостаточно использовать традиционные методы - корреляционный и регрессионный анализ. Одним из эффективных приемов статистической науки, обеспечивающих углубленный подход к проблеме изучения факторных связей сложных социально-экономических явлений, служит компонентный анализ. Его основная идея состоит в осуществлении линейных преобразований исходных переменных с целью получения новых, при чем таких, корреляция между которыми отсутствует. Таким образом число объясняющих признаков сокращается до наиболее существенных факторов.

С помощью метода главных компонент можно решить следующие основные задачи:

1) выявление скрытых, но объективно существующих закономерностей, определенных воздействием большого числа причин;

2) описание исследуемого процесса числом главных компонент, значительно меньшим, чем число исходных признаков;

3) выявление и изучение стохастической связи признаков с главными компонентами;

4) изучение и прогнозирование процесса на основе уравнения регрессии, построенного на главные компоненты.

Таким образом, применение компонентного анализа позволит снизить размерность задачи, исключить влияние мультиколлинеарности на результаты ее решения и уточнить (сравнить) полученные на предшествующих этапах исследования представления о характере взаимосвязей показателя производительности труда.

Рассмотрим задачу компонентного анализа факторов производительности труда на примере данных о социально-экономическом развитии регионов России в 1995 г. В результате преобразования корреляционной матрицы, включающей 7 ранее отобранных факторных признаков, выделены 7 главных компонент, а также определены соответствующие им дисперсии. Результаты анализа, выполненного с применением 111111 АРМ "Статистика", приведены в таблице 3.4.1.

Поскольку интерес представляют только три первые, наиболее весомые с точки зрения вклада в суммарную дисперсию процесса главные компоненты, остановимся на их содержательной интерпретации. Для определения значимости составляющих матрицу нагрузок коэффициентов корреляции определим а^ = 0,65. Как видно, первая главная компонента (Yi) имеет две весомые нагрузки: она связана с показателями Х4 и Х7. Как было подчеркнуто выше, эту компоненту можно интерпретировать как характеризующую "реакцию" экономики региона на рыночные преобразования. Очевидно, что ее величину следует уменьшать: это приведет к снижению удельного веса убыточных предприятий и к увеличению доли основных фондов, принадлежащих негосударственному сектору экономики.

Результаты компонентного анализа факторов производительности труда

Дисперсии главных компонент

2,3002 1,9043 0,9618 0,6848 0,6290 0,3482 0,1717

Доли дисперсий главных компонент

32,86% 27,20% 13,74% 9,78% 8,99% 4,97% 2,45%

Накопленный процент дисперсий

32,86% 60,06% 73,80% 83,59% 92,57% 97,55% 100%

ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ

Yi у2 Уз у4 У5 Уб У 7 х2 0,5977 - 0,3349 - 0,0680 0,6863 -0,2310 - 0,0408 - 0,0248

Х3 - 0,5066 - 0,3610 - 0,7189 0,0744 0,1084 0,2658 - 0,0955

Х4 0,8369 0,1923 0,1812 -0,1144 0,0140 0,4647 - 0,0206 х5 0,1225 0,9215 -0,1112 0,1273 0,1542 - 0,0990 - 0,2765

Хб - 0,6012 - 0,1650 0,5268 0,3397 0,4458 0,1348 - 0,0240 х7 -0,7215 0,1405 0,2817 0,0187 - 0,5832 0,1480 -0,1147

Х8 - 0,2980 0,8537 - 0,1960 0,2516 - 0,0323 0,1003 0,2672

Вторая главная компонента, связанная с показателями Х5 (фондовооруженность труда) и Xg (объем инвестиций в основной капитал в расчете на душу населения), очевидно, характеризует техническую оснащенность производственной базы экономики региона (поскольку инвестиции в основной капитал являются основным источником ее модернизации). Эту компоненту целесообразно увеличивать.

Третья главная компонента имеет одну весомую нагрузку, она связана с показателем Xj. Думается, что с точки зрения современной экологической ситуации невозможно однозначно подходить к проблеме увеличения плотности населения. Однако, если рассматривать высокую плотность населения (в контексте темы исследования) как фактор высокого уровня развития производственной и социальной инфраструктуры региона, целесообразно стремиться к увеличению данного показателя (следовательно, к уменьшению третьей главной компоненты).

Таким образом, три главные компоненты достаточно полно охарактеризовали процесс и объяснили 74% дисперсии первоначальных признаков. Проведем пошаговый регрессионный анализ взаимосвязей производительности труда (У), используя в качестве новых регрессоров три первые главные компоненты (Xi, Х2, Х3) (Приложение 3.4.5). Исключив из модели третью оказавшуюся незначимой главную компоненту, получим следующее окончательное уравнение регрессии:

У = 19,75 - 2,296*Xi + 7,219*Х2 Уравнение и коэффициенты регрессии значимы. Наибольшее влияние на производительность труда оказывает, как можно было предположить, вторая главная компонента. Знаки в уравнении соответствуют изложенному выше экономическому смыслу обобщенных показателей. В целом, компонентный анализ позволил подтвердить и наглядно проиллюстрировать выводы, сформулированные в процессе анализа регрессионных моделей. Думается, следует обратить внимание на экономическое содержание и значение (с точки зрения существенного влияния на результативный признак) полученных главных компонент. Однако, для практического использования в условиях данного набора объясняющих переменных следует применять уравнения регрессии на исходные признаки как более простые, лучше интерпретируемые, достаточно объясняющие вариацию производительности труда, учитывающие особенности регионального развития.

В экспериментальном порядке была построена регрессионная модель взаимосвязи фондоотдачи с тремя полученными наиболее информативными главными компонентами (Приложение 3.4.6). Результаты ее анализа подтвердили сделанные ранее выводы о необходимости совершенствования исходного набора объясняющих признаков для решения такой задачи: существенной и экономически содержательной является связь с результативным признаком первой главной компоненты, однако ее изменением объясняется лишь 38% вариации фондоотдачи. Такую модель нельзя признать окончательной и пригодной для анализа и применения.

Таким образом, на данном этапе исследования использование регрессионного анализа позволило выявить основные закономерности формирования некоторых показателей эффективности производства в каждом из ранее выделенных кластеров, а также в совокупности регионов в целом. Результаты проведенного анализа свидетельствуют, что на уровень производительности труда в территориальном аспекте существенное влияние оказывают показатели технической оснащенности и инвестиционной "поддержки" производственной базы, а также некоторые факторы, характеризующие социально-экономическое положение региона в новых условиях хозяйствования. Исследование факторов, определяющих территориальную дифференциацию фондоотдачи, требует существенного изменения и дополнения набора исходных объясняющих признаков, поэтому на данном этапе не позволило получить адекватных результатов. Применение компонентного анализа позволило уточнить полученное представление о характере взаимосвязи показателей, а также подтвердить сделанные ранее выводы и предположения.

В будущем развитие и совершенствование информационной базы статистики на основе методологических положений, определяемых СНС, а также с учетом требований современного этапа мирового экономического развития, позволит существенно расширить рамки содержательного экономического анализа и возможности применения математико-статистических методов в исследовании уровня, динамики и факторов эффективности производственной деятельности. Рост эффективности производства рассматривается в мировой экономической науке как важнейший фактор социально-экономического развития: такое значение обусловливает необходимость дальнейшего изучения всех аспектов этой сложной и многогранной категории.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В настоящее время в мировой экономической науке общепризнанным становится утверждение, что эффективность производства - единственный источник реального экономического роста и прогресса. Столь высокие емкость и значение данной категории свидетельствуют как о сложности рассматриваемой проблемы, так и о важности ее решения для достижения целей реформирования и вывода из кризиса российской экономики. В современных условиях расширенное воспроизводство и регулярный экономический рост оказываются не следствием простого увеличения вовлекаемых факторов производства, а результатом развития производительных сил под влиянием научно-технического и технологического прогресса, то есть роста эффективности производства.

В связи с этим неудивительно, что анализ уровня и динамики экономической эффективности производства в международной практике рассматривается как важнейший инструмент хозяйственной политики как на микро-, так и на макроуровне. Измерители эффективности производства в самых различных соотношениях и связях являются выражением темпов экономического развития и международной конкурентоспособности стран или отдельных отраслей, рассматриваются в качестве одного из факторов, определяющих уровень и качество производственного потенциала народного хозяйства. Показатели эффективности образуют важную составную часть долгосрочных прогнозов, являются инструментами руководства и контроля. В международной управленческой практике появился термин "управление производительностью". В современных условиях оно неразрывно связано с управлением качеством (процессом обеспечения качества), планированием (определением направлений повышения эффективности), измерением производственных затрат, бухгалтерским учетом и финансовым контролем.

Безусловно, гораздо легче измерить и проконтролировать уровень и динамику эффективности отдельного производственного процесса или предприятия, сложнее осуществить их комплексную и всестороннюю оценку в стране, регионе, отрасли. Однако, и на макроэкономическом уровне оценки эффективности производства входят в состав систематически рассчитываемых статистических показателей. Так, статистические органы США разрабатывают и регулярно публикуют показатели выпуска на оплачиваемый час всех занятых и на единицу основного капитала, многофакторные (обобщающие) оценки производительности труда. Во французских статистических ежегодниках показатели эффективности (производительности) использования производственных факторов публикуются в составе важнейших экономических индикаторов, таких как годовой темп роста ВВП, индексы промышленного производства. И это - международная практика.

К сожалению, иначе обстоит дело в нашей стране. Показатели эффективности экономики - производительность труда, фондоотдача, энерго- и материалоемкость и другие - выпали из поля зрения официальной статистики, в настоящее время не разрабатываются и не публикуются. Вероятно, глубокий экономический кризис, сопровождающийся финансовыми потрясениями, отодвигает проблемы эффективности производства на второй план. Однако не следует забывать, что глубинные причины современного производственного кризиса заключаются в неспособности плановой нерыночной экономики создать механизм интенсивного типа роста, позволяющий эффективно использовать производственные ресурсы и достижения научно-технического и технологического прогресса. Цель экономических реформ - сделать нашу экономику конкурентоспособной и эффективной. Следовательно, проблемы перевода системы хозяйствования на рыночные рельсы следует рассматривать под углом зрения теории эффективности производства.

Более того, постановка и исследование основных тенденций и динамики эффективности в условиях переходного периода приобретают еще более важное практическое значение, так как от их правильной оценки зависят адекватные макроэкономические решения, принимаемые в этот сложнейший период.

Статистическая оценка эффективности производства в современных условиях - это не только измерение суммарных итогов деятельности народнохозяйственного комплекса, но и интенсивности именно тех процессов, которые, сосуществуя с устаревшими, формируют новую структуру производства, а следовательно, новое качество его эффективности. В настоящее время на основе публикуемой статистической информации невозможно рассчитать наукоемкость продукции отраслей, выделить круг перспективных высокотехнологичных отраслей и услуг с формирующейся принципиально новой технологической основой, невозможно провести соответствующие сопоставления показателей эффективности, так как данные агрегированы по традиционным отраслевым группам. Расширение и углубление статистического отслеживания перспективных направлений и факторов НТП -важнейшая перспективная задача.

Разумеется, часть проблем, связанных с отсутствием необходимой статистической информации, будет решена с переходом отечественного учета и статистики на методологию национального счетоводства. Однако, для комплексной и всесторонней оценки эффективности производства и факторов ее формирования необходимо параллельно с обязательной отчетностью использовать данные выборочных обследований предприятий. В будущем развитие и совершенствование информационной базы статистики на основе методологических положений, определяемых СНС, а также с учетом требований современного этапа мирового экономического развития, позволит существенно расширить рамки содержательного экономического анализа и возможности применения математико-статистических методов в исследовании уровня, динамики и факторов эффективности производственной деятельности.

В представленной работе рассмотрена концепция эффективности производства как комплексной социально-экономической категории, характеризующей, по существу, один из важнейших аспектов качества экономического развития и оцениваемой на основе обширной системы показателей. В рамках изложенных теоретических и методологических положений осуществлен экономический анализ основных тенденций изменения показателей эффективности производства в России в период с 1990 по 1997 гг., а также факторов, их определивших, с применением различных математико-статистических методов. Результаты проведенного исследования позволяют сформулировать следующие основные выводы.

В течение рассматриваемого периода в России наблюдалось беспрецедентное падение объемов производства. Анализ факторов, обусловивших сокращение физического объема ВВП, проведенный с применением индексных моделей, позволяет заключить, что оно определялось прежде всего падением производительности труда: 70% общего сокращения реального объема ВВП в период с 1990 по 1996 гт. обусловлено влиянием интенсивных факторов. Таким образом, высвобождение рабочей силы не сопровождалось повышением производительности труда в экономике, темп падения произведенного продукта существенно превышал темп сокращения занятости.

Представив уровень производительности труда как функцию факторов использования средств труда, можно заключить, что резкое снижение эффективности использования основных фондов существенно превзошло эффект увеличения фондовооруженности труда. Таким образом, сокращение объема ВВП в течение исследуемого периода в основном обусловлено воздействием интенсивных факторов развития производства - падением производительности труда и фондоотдачи. В 1997 г. в экономике наметились определенные положительные сдвиги: тенденция снижения основных показателей эффективности была переломлена. Некоторую позитивную тенденцию можно выявить также, анализируя эффективность использования промежуточного потребления: показатель материалоемкости производства в 1996 г. снизился по сравнению с 1990 г. на 12,3%.

Важным направлением анализа макроэкономических оценок эффективности является исследование их отраслевой дифференциации. В рамках этой задачи в работе рассчитаны показатели эффективности использования производственных затрат в отраслях экономики. Анализ полученных оценок позволяет выявить значительную дифференциацию уровней эффективности производства в различных отраслевых группах. Так, в период с 1990 по 1995 гг. обобщающий показатель эффективности использования затрат в отраслях, оказывающих услуги, был в среднем на 30% выше, чем в отраслях, производящих товары. При не столь значимых различиях в оценках амортизациеемкости и практически равной зарплатоемкости ВДС этих отраслевых групп уровень материалоемкости производства практически полностью определял степень его эффективности. И такая тенденция характерна для всего исследуемого периода. Она хорошо интерпретируется в контексте общемировых закономерностей экономического развития.

В работе исследованы также уровень и динамика (при наличии информации об изменении цен) частных показателей эффективности - производительности труда и фондоотдачи - по основным отраслям экономики. Выявлена значительная дифференциация данных показателей внутри каждой из укрупненных отраслевых групп.

Анализ показателей наукоемкости производства и инновационной активности позволил выявить следующие основные тенденции. На фоне сокращения в 1990-1996 гг. ассигнований федерального бюджета по разделу "Фундаментальные исследования и содействие НТО" более благоприятными можно считать уровень и динамику затрат собственных средств предприятий и организаций на исследования и разработки. Общие расходы на НИОКР достигли в 1997 г. 1,68% ВВП и составили 70,3% от уровня 1991 г. Перспективным направлением дальнейшего исследования темы следует считать сравнительный анализ наукоемкости отдельных отраслей и видов деятельности по мере разработки дезагрегированных статистических данных.

Таким образом, значительное сокращение государственных расходов и их ограничение главным образом социальными нуждами вызывает резкое снижение затрат на НИОКР и инвестиций в перспективные, наукоемкие производства, что крайне негативно сказывается на экономическом росте. Технологическое отставание уже привело к утрате большей части рынков сбыта отечественной продукции, доля которой в объеме товарооборота сегодня составляет менее половины. Значительное сокращение масштабов научных исследований и разработок, распад технологических цепочек, обеспечивавших замкнутость инновационных циклов, приводят к резкому снижению возможностей повышения эффективности производства за счет использования главного источника современного экономического роста - научно-технического прогресса.

Исследование эффективности производственной деятельности в разрезе секторов внутренней экономики является новым в отечественной статистической практике и в настоящее время существенно ограничено объемом разрабатываемых показателей. Анализ показал, что уровни эффективности использования производственных затрат секторов "Предприятия и НКО" и "Государственные учреждения" различаются незначительно. При этом "объединенный" сектор имеет более высокие показатели материало- и амортизациеемкости производства, тогда как "Государственные учреждения" характеризуются значительным опережением в уровне зарплатоемкости ВДС. Дальнейшее внедрение в практику российской статистики СНС и разработка в ее рамках более детализированной информации позволят в значительной степени углубить секторальный анализ эффективности производства. Перспективным направлением исследования в данной области является сравнительная характеристика эффективности экономической деятельности секторов "Государство" и "НКО, обслуживающие домашние хозяйства", оказывающих в основном нерыночные услуги, и секторов "Нефинансовые предприятия" и "Финансовые учреждения", производство которых носит рыночный характер.

Рассматривая осуществленную в России масштабную приватизацию государственной собственности как один из основных инструментов перевода экономики на рыночные рельсы, повышения ее конкурентоспособности и эффективности, важно дать качественную оценку результатам приватизации. В рамках этой задачи в работе проведен сравнительный анализ частных показателей эффективности производства в разрезе форм собственности. Результаты анализа позволяют заключить, что предприятия частной и смешанной форм собственности уже в исследуемом периоде демонстрируют в данной области значительные преимущества. Так, уровень производительности труда в негосударственном секторе экономики в 1996 г. был на 37% выше, чем в государственном. Соответствующие различия показателей фондоотдачи (91%) оказываются еще более значительными.

Важнейшим подходом к изучению уровня и динамики показателей эффективности производства является региональный анализ. Его проведение в данной работе позволило выявить особенности регионального развития с точки зрения предмета исследования. По предварительно отобранным или рассчитанным на основе имеющейся статистической информации показателям эффективности производства с применением кластерного анализа были выделены группы регионов, существенно различающихся по уровню эффективности производства. В дальнейшем, использование регрессионного анализа позволило выявить основные закономерности формирования некоторых показателей эффективности в каждом из выделенных кластеров, а также в совокупности регионов в целом. Результаты проведенного анализа свидетельствуют, что на уровень производительности труда в территориальном аспекте существенное влияние оказывают показатели технической оснащенности и инвестиционной "поддержки" производственной базы, а также некоторые факторы, характеризующие социально-экономическое положение региона в новых условиях хозяйствования (удельный вес убыточных предприятий, уровень безработицы). Исследование факторов, определяющих территориальную дифференциацию фондоотдачи, требует существенного изменения и дополнения набора исходных объясняющих признаков, поэтому на данном этапе не позволило получить адекватных результатов. Применение компонентного анализа позволило уточнить полученное представление о характере взаимосвязи показателей, а также подтвердить сделанные ранее выводы и предположения.